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 "model regresji" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Calendar anomalies among food sector companies listed on the Warsaw Stock Exchange
    Anomalie kalendarzowe branży spożywczej na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie
    Autorzy:
    Żebrowska-Suchodolska, Dorota
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1819183.pdf
    Data publikacji:
    2021-10-29
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    stock exchange
    food sector
    calendar effects
    regression model
    giełda papierów wartościowych
    sektor spożywczy
    efekty kalendarzowe
    model regresji
    Opis:
    One of the types of anomalies in the capital market are calendar anomalies. They are associated with the occurrence of various calendar relationships in the rates of return. The aim of this study is to examine whether calendar effects occur for companies in the food industry and the WIG-food index. More specifically, the article examines the occurrence of such anomalies for 14 companies in the food industry and the WIG-food index. It focuses on the effects of the day of the week, the month of the year and the half of the year. The study covers the period from December 2007 to January 2019, divided into three shorter sub-periods, and uses daily percentage logarithmic return rates. The method applied is a linear regression model, and the data was drawn from the stooq.pl website. The day of the week effect was found for Wawel in the 1st examined sub-period and for Astarta in the 2nd sub-period. The effect of the month of the year was observed for Pamapol and Seko in the 1st sub-period. The effect of the half of the year did not occur for any of the surveyed companies. Particular statistically significant variables indicate the presence of variability over time, both in the case of days of the week and months of the year. What was also observed was diminishing of the above-mentioned effects from period to period.
    Jednym z rodzajów anomalii występujących na rynku kapitałowym są anomalie kalendarzowe. Wiążą się one z istnieniem różnych zależności o charakterze kalendarzowym w stopach zwrotu. Celem badania omawianego w artykule jest sprawdzenie, czy efekty kalendarzowe zachodzą w przypadku spółek z branży spożywczej oraz indeksu WIG-spożywczy. Zbadano występowanie tych anomalii w 14 spółkach z branży spożywczej oraz indeksie WIGspożywczy. Skupiono się na trzech efektach kalendarzowych: dnia tygodnia, miesiąca w roku i połowy roku. Wykorzystano dane pobrane ze strony stooq.pl, obejmujące okres od grudnia 2007 do stycznia 2019, podzielony na trzy podokresy. W badaniu wykorzystano procentowe dzienne logarytmiczne stopy zwrotu. Zastosowano model regresji liniowej. Stwierdzono występowanie efektu dnia tygodnia dla spółek Wawel w I badanym podokresie oraz Astarta w II podokresie. Efekt miesiąca w roku zaobserwowano dla spółek Pamapol i Seko w I podokresie. Efekt połowy roku nie wystąpił wśród badanych spółek. Poszczególne statystycznie istotne zmienne wskazują na istnienie zmienności w czasie zarówno dni tygodnia, jak i miesięcy w roku. Można również zaobserwować zanikanie badanych efektów z okresu na okres.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2021, 66, 10; 1-19
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Model proporcjonalnego hazardu Coxa przy różnych sposobach kodowania zmiennych
    The Cox proportional hazard model for different methods of encryption of variables
    Autorzy:
    Markowicz, Iwona
    Stolorz, Beata
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1808301.pdf
    Data publikacji:
    2009-06-30
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    analiza przeżycia
    modele semiparametryczne
    model regresji Coxa
    kodowanie
    survival analysis
    semi-parametric models
    Cox regression model
    encryption
    Opis:
    Metody analizy przeżycia są coraz częściej stosowane w badaniach zjawisk społeczno-ekonomicznych. Ze względu na brak konieczności znajomości rozkładu badanej zmiennej losowej szczególną wagę przywiązuje się do modeli nieparametrycznych bądź semiparametrycznych. Coraz powszechniej wykorzystywane są one do badania zjawisk innych niż czas trwania życia ludzkiego. Warunkiem stosowania modeli analizy przeżycia jest odpowiednia baza danych umożliwiająca wyznaczenie czasu trwania zdefiniowanego stanu dla poszczególnych jednostek badanej zbiorowości. Zazwyczaj są to badania retrospektywne z wykorzystaniem sporządzanych rejestrów. Przykładem takiej bazy danych jest rejestr bezrobotnych. Celem artykułu jest wskazanie wpływu sposobu kodowania zmiennych na oszacowania parametrów modelu regresji Coxa i ich interpretację. Autorki przedstawiły również związek między parametrami modelu szacowanymi dla danych zakodowanych w dwojaki sposób. Badaną kohortę stanowią osoby bezrobotne wyrejestrowane w określonym okresie czasu. Podziału na podgrupy dokonano ze względu na wiek, który jest determinantą czasu poszukiwania pracy.
    Methods of survival analysis are more and more often used in analysis of social and economic occurrences. Due to lack of distributional information regarding the random variable, much attention is put on non-parametric or semi-parametric models. They are more and more commonly used for analysis of occurrences different than life expectancy. The condition of use of models of survival analysis is appropriate database that makes possible estimation of duration time of defined state for particular elements of analysed population. They are usually retrospective analyses with use of records. The example of such database is unemployment records. The article presents results of analysis of influence of encryption of variables on estimation of parameters of the Cox proportional hazard model and their interpretation. The authors also presented correlation between parameters of the model estimated for the data encrypted in two ways. The cohort consisted of the unemployed persons unregistered in specific period. Sub-clusters were allocated with respect to age that is a determinant of period of waiting for a job.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2009, 56, 2; 106-115
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza płodności kobiet w Polsce z wykorzystaniem bayesowskiego modelu regresji Poissona
    Fertility analysis of women in Poland using Bayesian Poisson regression model
    Autorzy:
    Grzenda, Wioletta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/422947.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    płodność
    model regresji Poissona
    wnioskowanie bayesowskie
    metody Monte Carlo oparte na łańcuchach Markowa
    fertility
    Poisson regression model
    Bayesian inference
    Markov chain Monte Carlo method
    Opis:
    Celem niniejszej pracy jest zbadanie zachowań prokreacyjnych Polek poprzez identyfikację czynników je determinujących z wykorzystaniem metod bayesowskich. W pracy zastosowano bayesowski model regresji Poissona. Wybrany model umożliwił określenie kierunku i skali wpływu wybranych czynników na liczbę dzieci posiadanych przez kobiety. Natomiast podejście bayesowskie dało możliwość włączenia do modelu informacji a priori oraz lepsze oszacowanie parametrów modelu. W estymacji wykorzystano metody Monte Carlo oparte na łańcuchach Markowa, a w szczególności próbnik Gibbsa. Badanie przeprowadzono na podstawie danych indywidualnych pochodzących z polskiego badania retrospektywnego „Przemiany rodziny i wzorce dzietności w Polsce” (1991). W analizie płodności kobiet uwzględniono następujące czynniki: miejsce zamieszkania, wykształcenie, fakt pozostawania w związku małżeńskim, zatrudnienie oraz wyznanie. Otrzymane rezultaty porównano z dotychczasowymi wynikami badań dla Polski i innych krajów.
    The primary objective of the work is to use Bayesian methods to investigate women fertility in Poland and identify key factors influencing it. Bayesian Poisson regression model has been used in the analysis. The model allows determining factors that have a significant impact on the number of children born. Moreover Bayesian approach makes it possible to incorporate a priori knowledge and improve the estimation of model parameters. The model has been estimated using Markov chain Monte Carlo method with Gibbs sampling. The work has been based on the Polish study ”Family changes and Fertility Patterns in Poland” (1991). The following attributes have been considered in the analysis of women fertility: place of living, education, marital status, employment and religion. The results have been compared with the results of related research for Poland and other countries.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2012, 59, 2; 179-198
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie beta regresji w modelowaniu wskaźnika pogłębionej deprywacji materialnej w krajach Unii Europejskiej
    The use of beta regression in the modelling of severe material deprivation indicator in the European Union countries
    Autorzy:
    Dudek, Hanna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/542799.pdf
    Data publikacji:
    2018-03-28
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    model beta regresji
    wskaźnik pogłębionej deprywacji materialnej
    kraje Unii Europejskiej
    beta regression model
    severe material deprivation rate
    EU countries
    Opis:
    Wskaźnik pogłębionej deprywacji materialnej informuje o odsetku populacji, który nie może zrealizować przynajmniej czterech z dziewięciu potrzeb uznanych w warunkach europejskich za podstawowe. W badaniu podjęto próbę identyfikacji czynników różnicujących ten wskaźnik w krajach Unii Europejskiej. Na podstawie danych z Europejskiego badania dochodów i warunków życia (EU-SILC) z 2014 r. oszacowano parametry modeli beta regresji. Modele te znajdują zastosowanie w sytuacji, gdy zmienna zależna przyjmuje wartości z przedziału (0, 1). Stwierdzono, że wskaźnik deprywacji materialnej wykazywał zależność od takich czynników, jak: typ gospodarstwa domowego, mediana dochodu ekwiwalentnego, zagrożenia ubóstwem relatywnym, głębokość ubóstwa, zróżnicowanie dochodów, stopy bezrobocia długoterminowego, PKB per capita oraz udziału wydatków na cele społeczne w PKB.
    The severe material deprivation rate indicates the proportion of the population that cannot fulfil at least four of the nine needs identified as basic ones in the European conditions. The study attempts to identify factors differentiating this indicator in the European Union countries. The parameters for regression beta models were estimated on the basis of data from the European Survey of Income and Living Conditions (EU-SILC) for 2014. Such models are useful when the value of the dependent variable interval is included between 0 and 1. It was found that severe material deprivation rate is affected by such factors as: type of household, median equalized disposable income, at-risk-of-poverty rate, relative median at-risk-of-poverty gap, inequality of income distribution, long-term unemployment rate, GDP per capita, and share of social protection expenditure in GDP.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2018, 63, 3; 24-39
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Identyfikacja determinant braku odpowiedzi w badaniu polskich gospodarstw domowych
    An Attempt to Diagnose Determinants of Non-Response Rate in Polish Household Surveys
    Autorzy:
    Rószkiewicz, Małgorzata
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1364911.pdf
    Data publikacji:
    2015-12-31
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    wskaźnik braku odpowiedzi
    błąd braku reakcji
    błąd braku realizacji
    model
    regresji logistycznej
    procedura drzewa klasyfikacyjnego
    model hybrydowy
    no-response rate
    noncontact
    noncooperation
    logistic regression
    classification tree procedure
    hybrid model
    Opis:
    W artykule podjęto próbę identyfikacji czynników mających wpływ na poziom wskaźnika braku odpowiedzi w badaniu polskich gospodarstw domowych zrealizowanym w 2013 r. w ramach projektu Uwarunkowania Decyzji Edukacyjnych. Podstawą analizy były wyniki historii kontaktów z wylosowanymi jednostkami oraz wyniki zrealizowanych wywiadów. Odrębnie przeanalizowano uwarunkowania braku kontaktu oraz odmowy odpowiedzi. W identyfikacji czynników związanych z warunkami realizacji badania istotnie wpływających na prawdopodobieństwo braku odpowiedzi wykorzystano model hybrydowy łączący wielomianowy model regresji logistycznej oraz procedurę drzewa klasyfikacyjnego. Model regresji logistycznej wykorzystano również do identyfikacji cech gospodarstw domowych wpływających na brak odpowiedzi. Wyniki wskazały, że brak kontaktu i brak odpowiedzi stanowią odrębne wymiary, na których lokują się jednostki wybrane do badania, a reguły uczestnictwa w badaniu różnicują się względem cech społeczno-demograficznych. Skuteczna organizacja procesu badawczego powinna uwzględniać zarówno zróżnicowanie regionalne w dostępności i gotowości współpracy jak również w preferencjach respondentów względem sposobu nawiązywania kontaktów.
    Article focuses on the identification of factors affecting the non-response in Polish household surveys. The analyse uses data from the survey realized on a random sample of Polish households in 2013 in project Determinant of Educational Decisions. Logistic regression model and classification tree procedure and hybridization of this approach was used to identify factor affecting probability of non-responds. Noncontact and noncooperation in the study was considered separately. Results confirmed that noncontact and noncooperation are two entirely different processes and rules for participation in the study significantly differentiate into subpopulations of Polish households varied by socio-economic features. Efficient organization of the research process should take into account both regional differences in the availability and willingness of cooperation as well as the respondents’ preferences in regarding the way in making contacts.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2015, 62, 4; 361-378
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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