Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "data estimation" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Some asymptotic results of the estimators for conditional mode for functional data in the single index model missing data at random
Autorzy:
Mekkaoui, Souad
Kadiri, Nadia
Rabhi, Abbes
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/31340028.pdf
Data publikacji:
2023-11-30
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
functional data analysis
functional single-index process
kernel estimator
missing at random
non-parametric estimation
small ball probability
Opis:
In this work, we consider the problem of non-parametric estimation of a regression function, namely the conditional density and the conditional mode in a single functional index model (SFIM) with randomly missing data. The main result of this work is the establishment of the asymptotic properties of the estimator, such as almost complete convergence rates. Moreover, the asymptotic normality of the constructs is obtained under certain mild conditions. We finally discuss how to apply our result to construct confidence intervals.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2023, 70, 2; 20-45
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Współzależność pomiędzy rozwojem teorii i praktyki badań reprezentacyjnych w Polsce
The interplay between sample survey theory and practice in Poland
Autorzy:
Kordos, Jan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/422642.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
badanie reprezentacyjne
metoda estymacji
złożone badanie reprezentacyjne
jakość danych
statystyka małych obszarów
metoda rotacyjna
metoda alokacji próby
sample survey
estimation methods
complex sample surveys
data quality
estimation for small area
rotation sampling
sample allocation methods
Opis:
Autor bada współzależności między rozwojem teorii i praktyki badań reprezentacyjnych w Polsce w ciągu ponad 60 lat. Rozpoczyna od klasycznej pracy Neymana (Neyman, 1934), która dała teoretyczne podstawy probabilistycznego podejścia wyboru próbki umożliwiające wnioskowanie z badań reprezentacyjnych. Główne idee tej pracy były najpierw opublikowane po polsku w 1933 r. (Neyman, 1933) i miały istotny wpływ na a praktykę badań reprezentacyjnych Polsce przed i po II Wojnie Światowej. Badania reprezentacyjne prowadzone w latach 1950-tych i 1960-tych były konsultowane z J. Neymanem w czasie jego wiz w Polsce w latach 1950 i 1958 (Fisz, 1950; Zasępa, 1958). Praktyczne problemy występujące przy planowaniu i analizie badań reprezentacyjnych Polsce były częściowo rozwiązywane przez Komisję Matematyczną GUS powołaną w końcu 1949 r. jako organ doradczy i opiniodawczy Prezesa GUS. Komisja ta składała się ze specjalistów zarówno z GUS jak i ośrodków naukowo-badawczych w kraju (Kordos, 2012a). Komisja działała do 1993 r. i wpływała w istotny sposób na praktykę badań reprezentacyjnych Polsce. Specjalną uwagę poświęcono wpływowi teorii badań próbkowych na świecie i w Polsce na praktykę badań reprezentacyjnych w Polsce, a w szczególności na plany i schematy losowania i metody estymacji w badaniach prowadzonych w czasie, a głównie metodzie rotacyjnej (Greń, 1969; Kordos, 1967, 2012b; Kowalczyk, 2004; Kowalski, 2006; Lednicki, 1982; Popiński, 2006; Wesołowski, 2010); lokalizacji próby (Bracha et al.,2004b, Greń, 1964, 1966; Lednicki, 1979, 1989; Lednicki i Wesołowski, 1994;), metodom estymacji (Bracha, 1996, 1998; Greń, 1970; Kordos, 1982; Lednicki, 1979, 1987, Wesołowski, 2004, Zasępa, 1962, 1972), jakości danych (Kordos, 1973, 1988; Zasępa, 1993) oraz metodom estymacji dla małych obszarów (Bracha, 1994, 2003; Bracha et al., 2004b; Dehnel, 2010; Domański, Pruska, 2001; Golata, 2004ab, 2012; Kalton et al., 1993; Kordos, 1991, 2000b; Kordos, Paradysz, 2000; Niemiro, Wesołowski, 2012; Paradysz, 1998; Wesołowski, 2004). W zakończeniu prowadzone są rozważania na temat przyszłych zapotrzebowań na informacje z badań reprezentacyjnych.
The author examines interplay between sample survey theory and practice in Poland over the past 60 years or so. He begins with the Neymans’s (1934) classic landmark paper which laid theoretical foundations to the probability sampling (or design—based) approach to inference from survey samples. Main ideas of that paper were first published in Polish in 1933 (Neyman, 1933) and had a significant impact on sampling practice in Poland before and after the World War II. Sample surveys conducted in 1950s and 1960s were consulted with J. Neyman during his visits in Poland in 1950 and 1958 (Fisz, 1950a; Zasepa, 1958). Some practical problems encountered in the design and analysis of sample surveys were partly solved by the Mathematical Commission of the CSO which was established in 1949, as an advisory and opinion—making body to the CSO President in the field of sample surveys. The Commission concentrated specialists in the sampling methods both from the CSO and research centres in the country (Kordos, 2012a). The Commission had a significant impact on sampling practice in Poland and was active till 1993. Special attention is devoted to the impact of sampling theory on sampling practice in Poland, and particularly on sample designs and estimation methods in: sampling in time and rotation methods (Kordos, 1967, 2012b; Kowalczyk, 2004; Kowalski, 2006; Wesołowski, 2010); sample allocation and estimation methods (Bracha, 1994, 1996, 2003; Greń, 1964, 1966, 1969, 1970; Kordos, 1969, 1973, 1982; Wesołowski, 2004, Zasępa, 1962, 1972, 1993 ); data quality (Kordos, 1973, 1988); estimation methods for small areas (Dehnel, 2010; Domański, Pruska, 2001; Golata, 2004ab, 2012; Kalton et al., 1993; Kordos, 1991, 2000b, 2004; Kordos, Paradysz, 2000; Niemiro, Wesołowski, 2012; Paradysz, 1998; Wesołowski, 2004). Concluding remarks are given at the end.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2012, 59, numer specjalny 1; 61-86
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowania panelowych modeli dynamicznych w badaniach mikroekonomicznych i makroekonomicznych
Dynamic Panel Data Models in Microeconomic and Macroeconomic Research
Autorzy:
Dańska-Borsiak, Barbara
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1808298.pdf
Data publikacji:
2009-06-30
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
model dynamiczny
dane panelowe
GMM Pierwszych Różnic
Systemowa GMM
metody estymacji
model wzrostu
model produkcji
dynamic model
panel data
first differenced GMM
system GMM
estimation methods
the growth model
production model
Opis:
Modele ekonometryczne szacowane na podstawie danych panelowych, w których zakłada się, że na kształtowanie się zmiennej objaśnianej wpływają, oprócz zmiennych objaśniających, niemierzalne, stałe w czasie i specyficzne dla danego obiektu czynniki, zwane efektami grupowymi, nazywane są modelami panelowymi (ang. panel data models). Stałość w czasie efektów grupowych jest przyczyną komplikacji metodologicznych, pojawiających się przy estymacji modeli dynamicznych. W artykule prezentowana jest zasadnicza idea dwóch najczęściej stosowanych metod estymacji takich modeli, bazujących na Uogólnionej Metodzie Momentów (GMM). Głównym celem artykułu jest przedstawienie przykładów zastosowania panelowych modeli dynamicznych w analizach ekonomicznych w skali mikro i makro. Szczególny nacisk położony został przy tym na wskazanie czynników, różnicujących te dwa przypadki i konsekwencje zastosowania różnych metod estymacji w zależności od rodzaju próby.
Econometric models based on panel data, in which the presence of unobservable, constant over time, group-specific effects is assumed are called panel data models. The constancy over time of the group effects causes some methodological complications in the case of dynamic models. In this paper the main ideas of the two methods, which are most often used for estimation of dynamic panel data models are presented. The methods are: first-differenced GMM and system GMM. The main goal of this paper is to present some examples of applications of dynamic panel data models in micro and macroeconomic analyses. Special interest is in showing the consequences of using different methods according to the type of data – macro or micro.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2009, 56, 2; 25-41
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies