Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "linear model" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-9 z 9
    Tytuł:
    A Linear Model for Uniformity Trial Experiments
    Autorzy:
    Shukla, Alok K.
    Yadav, Subhash K.
    Misra, Govind Ch.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/465826.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    Fairfield Smith’s Variance Law
    linear model
    uniformity trial experiments
    Opis:
    Uniformity trial experiments are required to assess fertility variation in agricultural land. Several models have appeared in literature, of which Fairfield Smith’s Variance Law assuming a nonlinear relationship between the coefficient of variation (C.V.) and a plot size has been extensively used in uniformity trial studies. A linear model has been proposed for uniformity trial experiments and it has shown better results as compared to existing models. The expression for point of maximum curvature for the proposed model is much simpler as compared to the model of Fairfield Smith. The appropriateness of the proposed model has also been verified with the help of a data set.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2013, 14, 1; 161-170
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Fitting General Linear Model for Longitudinal Survey Data under Informative Sampling
    Autorzy:
    Eideh, Abdulhakeem A. H.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/465750.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    General Linear Model
    Informative sampling
    Longitudinal Survey Data
    Maximum Likelihood
    Sample distribution
    Opis:
    The purpose of this article is to account for informative sampling in fitting superpopulation model for multivariate observations, and in particular multivariate normal distribution, for longitudinal survey data. The idea behind the proposed approach is to extract the model holding for the sample data as a function of the model in the population and the first order inclusion probabilities, and then fit the sample model using maximum likelihood, pseudo maximum likelihood and estimating equations methods. As an application of the results, we fit the general linear model for longitudinal survey data under informative sampling using different covariance structures: the exponential correlation model, the uniform correlation model, and the random effect model, and using different conditional expectations of first order inclusion probabilities given the study variable. The main feature of the present estimators is their behaviours in terms of the informativeness parameters.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2010, 11, 3; 90-111
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    General linear model – an effective tool for analysis of claim severity in motor third party liability insurance
    Autorzy:
    Šoltés, Erik
    Zelinová, Silvia
    Bilíková, Mária
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1186927.pdf
    Data publikacji:
    2019-12-10
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    general linear model
    claim severity
    motor third party liability insurance
    least squares means
    Opis:
    The paper focuses on the analysis of claim severity in motor third party liability insurance under the general linear model. The general linear model combines the analyses of variance and regression and makes it possible to measure the influence of categorical factors as well as the numerical explanatory variables on the target variable. In the paper, simple, main and interaction effects of relevant factors have been quantified using estimated regression coefficients and least squares means. Statistical inferences about least-squares means are essential in creating tariff classes and uncovering the impact of categorical factors, so the authors used the LSMEANS, CONTRAST and ESTIMATE statements in the GLM procedure of the Statistical Analysis Software (SAS). The study was based on a set of anonymised data of an insurance company operating in Slovakia; however, because each insurance company has its own portfolio subject to changes over time, the results of this research will not apply to all insurance companies. In this context, the authors feel that what is most valuable in their work, is the demonstration of practical applications that could be used by actuaries to estimate both the claim severity and the claim frequency, and, consequently, to determine net premiums for motor insurance (regardless of whether for motor third party liability insurance or casco insurance.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2019, 20, 4; 13-31
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Small Area Estimation Under a Mixture Model
    Autorzy:
    Chandra, Hukum
    Bathla, HVL
    Sud, U.C.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/465788.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    Linear mixed model
    Small area estimation
    EBLUP
    Zero-inflated data
    mixture model
    Opis:
    Small area estimation (SAE) under a linear mixed model may not be efficient if data contain substantial proportion of zeros than would be expected under standard model assumptions (hereafter zero-inflated data). We discuss the SAE for zero-inflated data under a mixture model (Fletcher et al., 2005 and Karlberg, 2000) that account for excess zeros in the data. Our results from simulation studies show that mixture model based approach for SAE works well and produces an efficient set of small area estimates. An application to real survey data from the National Sample Survey Organisation of India demonstrates the satisfactory performance of the approach.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2010, 11, 3; 76-89
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Czynniki rozwoju przedsiębiorczości w Polsce Wschodniej
    Factors of entrepreneurship development in Eastern Poland
    Autorzy:
    Jabłońska, Malgorzata
    Dziuba, Radosław
    Hurak, Ihor
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/543119.pdf
    Data publikacji:
    2018-10-28
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    przedsiębiorczość
    Polska Wschodnia
    modele log-liniowe
    integracja europejska
    entrepreneurship
    Eastern Poland
    log-linear (power) model
    European integration
    Opis:
    Celem artykułu jest zidentyfikowanie czynników wpływających na powstawanie przedsiębiorstw, ze szczególnym uwzględnieniem województw przygranicznych Polski Wschodniej, które zalicza się do najsłabiej rozwiniętych pod względem przedsiębiorczości. Analizę funkcjonowania przedsiębiorstw w Polsce Wschodniej w latach 2007—2017 przeprowadzono z wykorzystaniem log-liniowej (potęgowej) postaci modelu, oszacowanego na podstawie danych z Banku Danych Lokalnych (BDL) GUS. Wyniki przeprowadzonego badania pokazały, że rozwój przedsiębiorczości w województwach przygranicznych Polski Wschodniej jest uwarunkowany innymi czynnikami niż w województwach o wyższym poziomie przedsiębiorczości.
    The aim of the article is to identify factors influencing the formation of new enterprises, with particular emphasis on the border regions of Eastern Poland, which are among the least developed ones in terms of entrepreneurship. The analysis of enterprises functioning in Eastern Poland in the years 2007—2017 was performed using log-linear (power) model, estimated on the basis of data from the Local Data Bank of Statistics Poland. The results of the conducted research showed that the development of entrepreneurship in border regions of Eastern Poland is conditioned by different factors than in voivodships with a higher level of entrepreneurship.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2018, 63, 10; 56-73
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    New linear model for optimal cluster size in cluster sampling
    Autorzy:
    Shukla, Alok Kumar
    Yadav, Subhash Kumar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1363544.pdf
    Data publikacji:
    2020-06-05
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    Non-linear models
    optimum cluster size
    four-parameter model
    variance function
    Opis:
    In this paper, a nonlinear model is proposed for improving the relationship between the size of a cluster and the variance within the cluster. This model describes the most appropriate functional relation between the within-cluster variance and the cluster size. Through this model, we can obtain the optimum size of a cluster and an estimate of the variance between clusters. The proposed model leads to further improvement in the estimation of the optimum size of a cluster, and the formula for the determination of optimum cluster size leads to explicit solution of models.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2020, 21, 2; 189-200
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Kilka uwag na temat pomiaru zależności pomiędzy zmiennymi o panelowej strukturze danych
    A selection of remarks on the measurement of correlations between variables of a panel data structure
    Autorzy:
    Kowerski, Mieczysław
    Bielak, Jarosław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1043932.pdf
    Data publikacji:
    2021-05-31
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    dane o strukturze panelowej
    współczynnik korelacji liniowej pearsona
    model panelowy
    panel data structure
    pearson linear correlation coefficient
    panel model
    Opis:
    W licznych artykułach modelowanie na podstawie danych panelowych rozpoczyna się od przedstawienia macierzy współczynników korelacji liniowej Pearsona pomiędzy zmiennymi przyjętymi do badania. Celem niniejszego artykułu jest pokazanie nieprzydatności takiego podejścia w analizie zależności w przypadku danych panelowych oraz próba zaproponowania bardziej adekwatnej miary – współczynnika korelacji pomiędzy wartościami empirycznymi i teoretycznymi zmiennej objaśnianej oszacowanego modelu panelowego (z efektami stałymi lub losowymi) względem zmiennej, której zależność w stosunku do zmiennej objaśnianej jest obliczana. Współczynnik korelacji liniowej Pearsona nie uwidacznia podstawowej zalety danych panelowych, jaką jest dostarczanie informacji o zależnościach badanych zjawisk jednocześnie w czasie i przestrzeni. Dla obliczenia tego współczynnika nie jest bowiem istotne, że pewna obserwacja dotyczy obiektu i w okresie t, a inna – obiektu j w okresie t + 1. Można go natomiast wykorzystać w analizach danych panelowych do obliczeń cząstkowych. Prowadzone rozważania zilustrowano obliczeniami zależności pomiędzy strukturą kapitału oraz rentowością i wielkością 17 spółek budowlanych notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie w latach 2009–2018 (170 obserwacji), tworzących panel zbilansowany. Obliczenia te pozwoliły na sformułowanie zalet i wad zaproponowanego rozwiązania.
    Many articles featuring panel data modelling tend to begin their considerations with an introduction of the Pearson linear correlation coefficients matrix between the analysed variables. The aim of the article is to prove such an approach unsuitable in the analysis of panel data dependencies. Instead, an attempt has been made to propose a more appropriate measure – a correlation coefficient between the empirical and fitted values of the dependent variable of the estimated panel model (with fixed or random effects) in relation to the variable whose dependency towards the dependent variable is being studied. Pearson’s linear correlation coefficient does not reflect the basic advantage of panel data, which is the ability to provide information about the dependencies of the studied phenomena simultaneously in time and space. The fact that one observation relates to object i during period t and another to object j during period t + 1 is irrelevant for the calculation of the coefficient. Pearson’s coefficient, however, can be used when conducting sub-calculations in panel data analysis. The presented considerations have been illustrated by the calculations of the relationships between the structure of capital and the profitability and size of 17 construction companies listed on the Warsaw Stock Exchange in the years 2009–2018 (170 observations) which created a balanced panel. A specification of the advantages and disadvantages of the proposed solution was formulated on the basis of the calculations.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2021, 66, 5; 7-25
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Small Area Estimation of Income Under Spatial SAR Model
    Autorzy:
    Kubacki, Jan
    Jędrzejczak, Alina
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/465667.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    small area estimation (SAE)
    SAR model
    hierarchical Bayes estimation
    spatial empirical best linear unbiased predictor
    Opis:
    The paper presents the method of hierarchical Bayes (HB) estimation under small area models with spatially correlated random effects and a spatial structure implied by the Simultaneous Autoregressive (SAR) process. The idea was to improve the spatial EBLUP by incorporating the HB approach into the estimation algorithm. The computation procedure applied in the paper uses the concept of sampling from a posterior distribution under generalized linear mixed models implemented in WinBUGS software and adapts the idea of parameter estimation for small areas by means of the HB method in the case of known model hyperparameters. The illustration of the approach mentioned above was based on a real-world example concerning household income data. The precision of the direct estimators was determined using own three-stage procedure which employs Balanced Repeated Replication, bootstrap and Generalized Variance Function. Additional simulations were conducted to show the influence of the spatial autoregression coefficient on the estimation error reduction. The computations performed by ‘sae’ package for R project and a special procedure for WinBUGS reveal that the method provides reliable estimates of small area means. For high spatial correlation between domains, noticeable MSE reduction was observed, which seems more evident for HB-SAR method as compared with the traditional spatial EBLUP. In our opinion, the Gibbs sampler, revealing the simultaneous nature of processes, especially for random effects, can be a good starting point for the simulations based on stochastic SAR processes.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2016, 17, 3; 365-390
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A Comparison of Small Area Estimation Methods for Poverty Mapping
    Autorzy:
    Guadarrama, María
    Molina, Isabel
    Rao, J. N. K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/465671.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    area level model
    non-linear parameters
    empirical best estimator
    hierarchical Bayes
    poverty mapping
    unit level models
    Opis:
    We review main small area estimation methods for the estimation of general nonlinear parameters focusing on FGT family of poverty indicators introduced by Foster, Greer and Thorbecke (1984). In particular, we consider direct estimation, the Fay-Herriot area level model (Fay and Herriot, 1979), the method of Elbers, Lanjouw and Lanjouw (2003) used by the World Bank, the empirical Best/Bayes (EB) method of Molina and Rao (2010) and its extension, the Census EB, and finally the hierarchical Bayes proposal of Molina, Nandram and Rao (2014). We put ourselves in the point of view of a practitioner and discuss, as objectively as possible, the benefits and drawbacks of each method, illustrating some of them through simulation studies.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2016, 17, 1; 41-66
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-9 z 9

      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