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 "Logistic Regression" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-12 z 12
    Tytuł:
    Determinants of the state of poverty using logistic regression
    Autorzy:
    Sączewska-Piotrowska, Anna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/434092.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    state of poverty
    ordinal logistic regression
    multinomial logistic regression
    poverty threshold
    household's income
    Opis:
    The aim of the paper was to identify the determinants of the state of poverty using logistic regression. The analysis focused on economic poverty considered through the prism of income. Three states of poverty were considered: poverty, near poverty (household’s income from 100% to 125% of the adopted poverty threshold) and above near poverty (income higher than 125% of poverty threshold), using the ordinal logit model and – after the rejection of the proportional odds assumption – the multinomial logit model. The analysis was preceded by a presentation of the basic facts concerning three states of poverty. Based on the conducted analysis it can be stated that the education of the household's head, place of residence, labourforce status and socio-economic group were very important factors of the state of poverty, and they change the odds of being in above near poverty relative to poverty and the odds of being in near poverty relative to poverty.
    Źródło:
    Śląski Przegląd Statystyczny; 2018, 16 (22); 55-68
    1644-6739
    Pojawia się w:
    Śląski Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Statistical models in enterprises default risk assessment – an example of application
    Modele statystyczne w ocenie ryzyka niewypłacalności przedsiębiorstw – przykład zastosowań
    Autorzy:
    Ptak-Chmielewska, Aneta
    Kuleta, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/425008.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    default risk
    logistic regression
    Cox model
    Opis:
    Default risk assessment is crucial in the banking activity. Different models were developed in the literature using the discriminant analysis, logistic regression and data mining techniques. In this paper the logistic regression was applied to verify models proposed by R. Jagiełło for different sectors. As an alternative, the logistic regression model with the nominal variable SECTOR was applied on the pooled sample of enterprises. The dynamic approach using the Cox regression survival model was estimated. Including the nominal variable SECTOR only slightly increases the predictive power of the model (in the case of “defaults”). The predictive power of the Cox regression model is lower, the only advantage is the higher accuracy classification in the case of “defaulted” enterprises.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2018, 22, 1; 94-106
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Macroeconomic factors in modelling the SMEs bankruptcy risk. The case of the Polish market
    Autorzy:
    Ptak-Chmielewska, Aneta
    Matuszyk, Anna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/425179.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    bankruptcy risk model
    logistic regression
    macro variables
    Opis:
    The last financial crisis affected the SMEs sector in different countries at different levels and strength. SMEs represent the backbone of the economy of every country. Therefore, they need bankruptcy prediction models easily adaptable to their characteristics. In our analysis we verified hypothesis: including information about macroeconomic conditions significantly increases the effectiveness of the bankruptcy model. The data set used in our research contained information about 1,138 SMEs. All information was taken from the financial statements covering the period 2002-2010. The sample included enterprises from sectors: industry, trade and services. Selected financial ratios were used to build the model and the macroeconomic variables were added: GDP, inflation, and the unemployment rate. Logistic regression as the research method was applied. In our study we showed that the incorporation of the macro variables improved the prediction of the SMEs bankruptcy risk.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2019, 23, 3; 40-49
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Intention to continue professional work after reaching retirement age and its determinants
    Zamiary kontynuacji pracy zawodowej po osiągnięciu wieku emerytalnego i ich determinanty
    Autorzy:
    Olejnik, Iwona
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/425128.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    retirement age
    consumer behaviour
    linear and logistic regression
    Opis:
    In recent years, discussions concerning retirement age have focused mainly on its extension. The rise of interest in this issue is caused by demographic changes and the resulting problems faced by the system of retirement provision. Apart from increasing retirement pension premiums or decreasing the replacement rate, regular extending the retirement age is one of the ways of balancing the difference between the proceeds from premiums and the obligation to pay pensions. In view of the above, the aim of this article is to specify the factors influencing the intention to continue professional work after reaching retirement age (these intentions are measured by means of expectations towards the amount of money acquired for work continued in retirement). These determinants were identified by comparing the results obtained by means of two methods: linear regression and logistic regression. The article includes the results of representative survey studies carried out in 2014 in Poland on a randomised sample of 1163 households. The results of the study suggest that the determinants of the continuation of professional work after reaching retirement age include, in particular: age, education, occupation, household status, state of health, the perceived “proper age” to start saving up additionally for retirement and relations with children. The article was written within the research project by National Science Centre “Saving Practices and Financial Pension Security in Households – Determinants, Attitudes, Models” (No. UMO- 2012/05/B/HS4/04183).
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2017, 2 (56); 28-41
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Regresja logistyczna dla danych symbolicznych interwałowych
    Logistic regression for interval-valued symbolic data
    Autorzy:
    Pełka, Marcin
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/424986.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    logistic regression
    interval-valued symbolic variables
    symbolic data analysis
    Opis:
    When dealing with real data situation we often have a binary (biomial, dichoto-mous) dependent variable. As the linear probability model is not such a good solution in such a situation there is a need to use nonlinear models. A quite good solution for such a sit-uation is the logistic regression model. The paper presents an adaptation of linear regression model when dealing with symbolic interval-valued variables. Four approaches poposed by de Souza et. al [2011] how to apply such variables are presented. In the empirical part re-sults obtained with the application of artificial and real data sets are shown. The best results are obtained for midpoint and bounds (joint estimation) methods.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2015, 2 (48); 44-52
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ocena jakości życia wschodzącej klasy wyższej w Polsce
    Quality of life of emerging higher class in Poland
    Autorzy:
    Kot, Stanisław Maciej
    Słaby, Teresa
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/434026.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    higher class
    quality of life
    Likert scale
    epsilon regression
    ordinal logistic regression
    Opis:
    In the paper, two theoretical models are applied for the assessment of quality of life of emerging higher class in Poland. Life satisfaction, measured on the 5-point Likert scale, is applied as the proxy for quality of life. The first model assumes continuous measurement of Liker scale outcomes and makes use of the epsilon orthogonal regression. The second model respects ordinal measurements of Liker scale outcomes and exploits the ordinal logistic regression. The statistical data come from 2011-2012 survey conducted among 90 higher class respondents from Warsaw. Both models identify the following predictors of life satisfaction: marriage satisfaction, job satisfaction and respondents gender. This means that the type of measurement scale does not matter when assessing the life satisfaction of emerging higher class in Poland.
    Źródło:
    Śląski Przegląd Statystyczny; 2013, 11(17); 209-227
    1644-6739
    Pojawia się w:
    Śląski Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prediction of changes in the tax burden of land plots with the use of multivariate statistical analysis methods
    Autorzy:
    Dmytrów, Krzysztof
    Gnat, Sebastian
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/424949.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    logistic regression
    classification
    multivariate statistical analysis
    real estate mass appraisal
    Opis:
    It is believed that the ad valorem tax will increase fiscal burdens. In order to verify this statement, with the use of the Szczecin Algorithm of Real Estates Mass Appraisal, the land plots were appraised and the ad valorem tax was calculated. Next, a training set was sampled, for which the composite variable was calculated by means of three approaches: the TOPSIS method, the Generalised Distance Measure as the composite measure of development (GDM2), and the quasi-TOPSIS. They were the explanatory variables in the logistic regression model. Next, for the test set, changes of tax burden were forecasted. The aim of the research was to check the effectiveness of the presented approach for the estimation of the consequences of introducing the ad valorem tax. The results showed that all three approaches yielded similar results, but GDM2 was the best one. The main finding is that these approaches can be used in the prediction of changes in the tax burden of land plots.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2019, 23, 2; 33-48
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A System for Filling Store Displays: Pitting a Single Model against a Set of Demand Forecasting Models
    System zapełnienia ekspozycji sklepowych: pojedynczy model a zespół modeli prognozowania popytu
    Autorzy:
    Myna, Artur
    Myna, Jacek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2206342.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    Extreme Gradient Boosting
    logistic regression
    random forest
    regresja logistyczna
    las losowy
    Opis:
    The aim of the paper was to develop the concept of retail display space allocation as a system and to assess the quality of very slow-moving products demand forecasting models (that have not yet been used by retail companies in Poland) as its key subsystem. Forecasts were made using the example of a clothing company. The quality of these models was assessed using the Weighted Mean Absolute Percentage Error. The first step was to build the individual models. Later, the authors built separate models for brick-and-mortar and online stores as well as brands, creating a set of six models. The findings show that the classification approach for very slow movers provides as precise results as the regression approach. No single model or set of models (built with a particular machine learning method) could be identified that made the best demand forecasts for brick-and-mortar stores, as statistical tests generally did not confirm the significance of the differences between the median forecasts.
    Celem artykułu jest opracowanie koncepcji zapełnienia ekspozycji sklepowych jako sys- temu oraz ocena jakości modeli prognozowania popytu (które w Polsce nie są jeszcze wykorzystywane przez sieci handlowe) bardzo wolno rotujących produktów jako jego kluczowego podsystemu. Jakość modeli oceniono za pomocą miary Weighted Mean Absolute Percentage Error na różnych poziomach szczegółowości: dla całej sieci sprzedaży i określonego miesiąca oraz na „na przecięciu” sklepu, produk- tu i rozmiaru produktu. Najpierw zbudowano pojedyncze modele, następnie zaś odrębne modele dla sklepów stacjonarnych i internetowych, jak również marek, tworząc zespół sześciu modeli. Poprawę dopasowania modeli osiągnięto tylko dla sklepów internetowych. Wyniki pracy wskazują, że podejście klasyfikacyjne dla bardzo wolno rotujących produktów charakteryzują równie precyzyjne wyniki pro- gnoz jak podejście regresyjne. Nie można wskazać jednego modelu lub zespołu modeli (zbudowanego określoną metodą uczenia maszynowego), który wykonał najlepsze prognozy popytu dla sklepów sta- cjonarnych, gdyż istotności różnic median prognoz na ogół nie potwierdzono testami statystycznymi.
    Źródło:
    Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2023, 67, 2; 96-106
    1899-3192
    Pojawia się w:
    Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Near poverty – definition, factors, predictions
    Sfera blisko ubóstwa – definicja, czynniki, prognozy
    Autorzy:
    Sączewska-Piotrowska, Anna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/424841.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    near poverty
    poverty transitions
    the Markov chain model
    Shorrocks' mobility index
    logistic regression
    Opis:
    The aim of the paper was to analyse near poverty in Poland. The first specific aim was to analyse the transitions into and out of near poverty in Poland using the Markov transition matrix. Three poverty states were considered: poverty, near poverty (an income of between 100 and 125 per cent of the poverty threshold is assumed in the paper) and above near poverty. The analysis was conducted for Poland based on the balanced panel from 2009 to 2015, the framework of the “Social Diagnosis” project. The second specific aim was to determine the factors that increase and decrease the odds of being in near poverty using bi-nomial logistic regression.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2016, 4 (54); 82-94
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Predicting the default risk of companies. Comparison of credit scoring models: LOGIT vs Support Vector Machines
    Przewidywanie ryzyka kredytowego przedsiębiorstw niefinansowych. Porównanie modeli scoringowych: regresja logistyczna vs Support Vector Machine
    Autorzy:
    Nehrebecka, Natalia
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/425217.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    Basel III
    Internal Rating Based System
    credit scoring
    Support Vector Machines
    logistic regression
    Opis:
    The aim of the article is to compare models on a train and validation sample, which will be created using logistic regression and Support Vector Machine (SVM) and will be used to assess the credit risk of non-financial enterprises. When creating models, the variables will be subjected to the transformation of the Weight of Evidence (WoE), the number of potential predictions will be reduced based on the Information Value (IV) statistics. The quality of the models will be assessed according to the most popular criteria such as GINI statistics, Kolmogorov-Smirnov (K-S) and Area Under Receiver Operating Characteristic (AUROC). Based on the results, it was found that there are significant differences between the logistic regression model of discriminatory character and the SVM for the model sample. In the case of a validation sample, logistic regression has the best prognostic capability. These analyses can be used to reduce the risk of negative effects on the financial sector.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2018, 22, 2; 54-73
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Evaluation of resampling methods in the class unbalance problem
    Ocena metod repróbkowania w problemie zbiorów niezbilansowanych
    Autorzy:
    Kubus, Mariusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/424935.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    class unbalance
    resampling
    regularized logistic regression
    random forests
    klasy niezbilansowane
    repróbkowanie
    regularyzowana regresja logistyczna
    lasy losowe
    Opis:
    The purpose of many real world applications is the prediction of rare events, and the training sets are then highly unbalanced. In this case, the classifiers are biased towards the correct prediction of the majority class and they misclassify a minority class, whereas rare events are of the greater interest. To handle this problem, numerous techniques were proposed that balance the data or modify the learning algorithms. The goal of this paper is a comparison of simple random balancing methods with more sophisticated resampling methods that appeared in the literature and are available in R program. Additionally, the authors ask whether learning on the original dataset and using a shifted threshold for classification is not more competitive. The authors provide a survey from the perspective of regularized logistic regression and random forests. The results show that combining random under-sampling with random forests has an advantage over other techniques while logistic regression can be competitive in the case of highly unbalanced data.
    Celem wielu praktycznych zastosowań modeli dyskryminacyjnych jest przewidywanie zdarzeń rzadkich. Zbiory uczące są wówczas niezbilansowane. W tym przypadku klasyfikatory mają tendencję do poprawnego klasyfikowania obiektów klasy większościowej i jednocześnie błędnie klasyfikują wiele obiektów klasy mniejszościowej, która jest przedmiotem szczególnego zainteresowania. W celu rozwiązania tego problemu zaproponowano wiele technik, które bilansują dane lub modyfikują algorytmy uczące. Celem artykułu jest porównanie prostych, losowych metod bilansowania z bardziej wyrafinowanymi, które pojawiły się w literaturze. Dodatkowo postawiono pytanie, czy konkurencyjnym podejściem nie jest budowa modelu na oryginalnym zbiorze danych i przesunięcie progu klasyfikacji. Badanie przedstawiono z perspektywy regularyzowanej regresji logistycznej i lasów losowych. Wyniki pokazują, że kombinacja metody under-sampling z lasami losowymi wykazuje przewagę nad innymi technikami, podczas gdy regresja logistyczna może być konkurencyjna w przypadku silnego niezbilansowania.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2020, 24, 1; 39-50
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Individual factors of extending the working life for people with disabilities in Poland
    Indywidualne czynniki wydłużające okres aktywności zawodowej osób niepełnosprawnych w Polsce
    Autorzy:
    Wiktorowicz, Justyna
    Ziarko, Łukasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1182018.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    economic activity
    extending working life
    disability
    logistic regression
    aktywność ekonomiczna
    wydłużanie okresu aktywności zawodowej
    niepełnosprawność
    regresja logistyczna
    Opis:
    Wydłużanie okresu aktywności zawodowej stanowi istotne wyzwanie współczesnych gospodarek. W Polsce 40% osób w wieku 50-64 lata jest nieaktywnych zawodowo. W populacji osób z niepełnosprawnościami odsetek ten jest znacznie wyższy (78%). Celem opracowania jest ocena indywidualnych uwarunkowań aktywności zawodowej Polaków w wieku 50-64 lata i porównanie tych czynników w populacji osób z niepełnosprawnościami względem pozostałych. Analiza empiryczna oparta została na danych indywidualnych Diagnozy Społecznej (dla osób w wieku 50-64 lata). Badanie przeprowadzone zostało z wykorzystaniem regresji logistycznej, jak również testu t-Studenta, testu Manna-Whitneya i testu niezależności chi-kwadrat. Wyniki analiz z zastosowaniem regresji logistycznej wskazują, że uwarunkowania wydłużania okresu aktywności zawodowej w przypadku osób z niepełnosprawnościami są inne niż dla pozostałych – statystycznie istotne czynniki to w ich przypadku formalne rezultaty rozwoju kapitału ludzkiego, podczas gdy w przypadku osób bez niepełnosprawności lista tych czynników jest znacznie dłuższa.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2020, 24, 4; 1-14
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-12 z 12

      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