- Tytuł:
-
The multiple regression model with dichotomous variabiles in analysis of multi-selectional demand for connectivity services - approach based on per second billing
Model regresji wielokrotnej ze zmiennymi dychotomicznymi w analizie wieloprzekrojowego popytu na usługi połączeniowe - podejście oparte na sekundowym naliczaniu - Autorzy:
- Kaczmarczyk, P.
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/2116962.pdf
- Data publikacji:
- 2021
- Wydawca:
- Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
- Tematy:
-
Prediction System
connectivity services
dichotomous variable
autoregression
forecasting
system prognostyczny
usługi połączeniowe
zmienne dychotomiczne
autoregresja
prognozowanie - Opis:
-
The article presents the results of comparative research of the effectiveness of two types of models in terms of approximation and short-term forecasting of the multi-sectional demand for connectivity services. The presented results of the analyses are related to the selection of an appropriate forecasting method as an element of the Prediction System dedicated to telecommunications operators. The first tested model was a multiple regression model with dichotomous explanatory variables. The second model was a multiple regression model with dichotomous explanatory variables and autoregression. In both models, the dependent variable was the hourly counted seconds of outgoing calls within the network of the selected operator. Telephone calls were analysed in terms of such classification factors as: type of day, category of call, group of subscribers.
Taking into account all levels of classification factors of the explanatory variable, 35 dichotomous explanatory variables were specified. The defined set of dichotomous explanatory variables was used in the estimation process of both compared regression models. However, in the second model, first-order autoregression was additionally applied. The second model (multiple regression model with dichotomous explanatory variables with first-order autoregression) was found to have higher approximation and predictive capabilities than
the first model (multiple regression model with dichotomous explanatory variables without autoregression).
W artykule przedstawiono wyniki porównawczych badań efektywności dwóch rodzajów modeli w zakresie aproksymacji oraz krótkookresowego prognozowania wieloprzekrojowego popytu na usługi połączeniowe. Zaprezentowane wyniki analiz są więc związane z doborem odpowiedniej metody prognozowania jako elementu systemu prognostycznego kierowanego do operatorów telekomunikacyjnych. Pierwszym badanym modelem był model regresji wielokrotnej z dychotomicznymi zmiennymi objaśniającymi, a drugim modelem był model regresji wielokrotnej z dychotomicznymi zmiennymi objaśniającymi z autoregresją. W obu modelach zmienną objaśnianą były sumowane co godzinę liczby sekund rozmów wychodzących z sieci wybranego operatora. Połączenia telefoniczne były analizowane pod względem takich czynników klasyfikacyjnych jak: typ doby, kategoria połączenia, grupa abonentów. Biorąc pod uwagę wszystkie poziomy czynników klasyfikacyjnych zmiennej objaśnianej, wyszczególniono 35 dychotomicznych zmiennych objaśniających. Zdefiniowany zestaw dychotomicznych zmiennych objaśniających wykorzystano w procesie estymacji obu porównywanych modeli regresji. Jednakże w drugim modelu zastosowano dodatkowo autoregresję rzędu pierwszego. Stwierdzono, że drugi model (model regresji wielokrotnej z dychotomicznymi zmiennymi objaśniającymi z autoregresją rzędu pierwszego) charakteryzuje się wyższymi możliwościami aproksymacyjnymi i predykcyjnymi niż model pierwszy (model regresji wielokrotnej z dychotomicznymi zmiennymi objaśniającymi bez autoregresji). - Źródło:
-
Acta Scientiarum Polonorum. Oeconomia; 2021, 20, 2; 47-57
1644-0757 - Pojawia się w:
- Acta Scientiarum Polonorum. Oeconomia
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł