Informacja

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

Wyszukujesz frazę "time models" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Prognozowanie wypłat z bankomatów
Forecasting Withdrawals from ATMs
Autorzy:
Gurgul, Henryk
Suder, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/543001.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
Forecasting
Cash machine
Time-series
Forecasting models
Prognozowanie
Bankomaty
Szeregi czasowe
Modele prognostyczne
Opis:
Celem artykułu jest porównanie jakości prognoz zarówno ex post, jak i ex ante dotyczących zapotrzebowania na gotówkę w bankomatach, przy wykorzystaniu różnych metod prognozowania na podstawie szeregów czasowych wypłat. (fragment tekstu)
The authors explain links between strategy of replenishment of ATMs and costs of ATMs holders. Cost minimalization depends on accuracy of forecasts of withdrawals from ATMs. In the paper the several forecasting methods of withdrawals from ATMs in Euronet network installed in Małopolskie and Podkarpackie voivodships are applied. The used forecasting models are compared based on quality of ex post and ex ante forecasts. The model used in forecasting process depends on many factors e.g. location of ATM or calendar effects. The importance and role of these factors are analyzed in the paper. The authors supplied evidence, that suggested forecasts based on weighted averages are more accurate than forecasts based on methods applied by other authors. (original abstract)
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2015, 8; 25-48
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian modelling for semi-competing risks data in the presence of censoring
Autorzy:
Bhattacharjee, Atanu
Dey, Rajashree
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/20312017.pdf
Data publikacji:
2023-06-13
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
censoring
illness-death models
accelerated failure time model
Bayesian Survival Analysis
semi-competing risks
Opis:
In biomedical research, challenges to working with multiple events are often observed while dealing with time-to-event data. Studies on prolonged survival duration are prone to having numerous possibilities. In studies on prolonged survival, patients might die of other causes. Sometimes in the survival studies, patients experienced some events (e.g. cancer relapse) before dying within the study period. In this context, the semi-competing risks framework was found useful. Similarly, the prolonged duration of follow-up studies is also affected by censored observation, especially interval censoring, and right censoring. Some conventional approaches work with time-to-event data, like the Cox-proportional hazard model. However, the accelerated failure time (AFT) model is more effective than the Cox model because it overcomes the proportionality hazard assumption. We also observed covariates impacting the time-to-event data measured as the categorical format. No established method currently exists for fitting an AFT model that incorporates categorical covariates, multiple events, and censored observations simultaneously. This work is dedicated to overcoming the existing challenges by the applications of R programming and data illustration. We arrived at a conclusion that the developed methods are suitable to run and easy to implement in R software. The selection of covariates in the AFT model can be evaluated using model selection criteria such as the Deviance Information Criteria (DIC) and Log-pseudo marginal likelihood (LPML). Various extensions of the AFT model, such as AFT-DPM and AFT-LN, have been demonstrated. The final model was selected based on minimum DIC values and larger LPML values.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2023, 24, 3; 201-211
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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