Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Bayesian estimation" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-8 z 8
Tytuł:
Bayesian multidimensional-matrix polynomial empirical regression
Autorzy:
Mukha, Vladimir S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2050059.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
regression function
parameter estimation
maximum likelihood estimation
Bayesian estimation
multidimensional matrice
Opis:
The problem of parameter estimation for the polynomial in the input variables regression function is formulated and solved. The input and output variables of the regression function are multidimensional matrices. The parameters of the regression function are assumed to be random independent multidimensional matrices with Gaussian distribution and known mean value and variance matrices. The solution to this problem is a multidimensional-matrix system of the linear algebraic equations in multidimensional-matrix unknown regression function parameters. We consider the particular cases of constant, affine and quadratic regression function, for which we have obtained formulas for parameter calculation. Computer simulation of the quadratic regression function is performed for the two-dimensional matrix input and output variables.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2020, 49, 3; 291--314
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modeling Macro-Fiscal Interlinkages: Case of Georgia
Autorzy:
Mkhatrishvili, Shalva
Zedginidze, Zviad
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2076557.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
fiscal policy
macro-fiscal interlinkages
new-Keynesian modeling
Bayesian estimation
Opis:
The global financial and European debt crises exposed the need for a new approach to fiscal modeling to support decision making analytically. With this purpose, in the following paper we present a macro-fiscal model. By capturing macro-fiscal interlinkages, especially those between fiscal variables and exchange rates, the model enables to analyze various fiscal scenarios with the focus of its impact on debt sustainability and real sector, as well as to conduct forecasting exercises, for small open economies with potentially large share of foreign currency denominated debt in the overall public debt. Finally, the model is applied to Georgian economy to interpret its’ historical data, provide an optimal policy path for future and analyze debt sustainability under several stress scenarios.
Źródło:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2015, 1; 15-41
2080-0886
2080-119X
Pojawia się w:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zdolności prognostyczne nowokeynesistowskich modeli DSGE małej skali ewnątrz próby. Próba porównania dla gospodarki Polski
The in-sample forecasting performace of New Keynesian small scale DSGE models comparison for Polish economy
Autorzy:
Kuchta, Zbigniew
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/945525.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
DSGE model
Bayesian estimation
forecast comparison
modele DSGE
estymacja bayesowska
porównanie prognoz
Opis:
This paper compares the in-sample forecasting performance of the new Keynesian small scale DSGE models. The comparison includes the standard sticky prices model and sticky prices and wages model of Erceg, Henderson and Levin. VAR models are used as the baseline. Comparison of forecasting errors has shown that Erceg, Henderson and Levin’s model is characterized by better forecasting performance than the sticky prices model with respect to inflation, production and real wages. Moreover, it better predicts inflation than the VAR models.
W pracy dokonano porównania zdolności prognostycznych modeli DSGE małej skali wewnątrz próby. W porównaniu wykorzystano podstawowy, nowokeynesistowski model monetarny oraz model Ercega, Hendersona i Levina, który rozszerza model podstawowy na przypadek lepkich płac nominalnych. Dodatkowo w analizie ujęto modele VAR, które stanowią podstawę ułatwiającą porównania. Porównanie błędów prognoz pokazało, że lepszymi zdolnościami prognostycznymi w przypadku inflacji, produkcji oraz realnej stawki płac charakteryzował się model Ercega, Hendersona i Levina. Model ten charakteryzował się również mniejszymi błędami predykcji inflacji niż modele VAR.
Źródło:
Gospodarka w Praktyce i Teorii; 2014, 2(35)
1429-3730
2450-095X
Pojawia się w:
Gospodarka w Praktyce i Teorii
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian parameter estimation and adaptive control of Markov processes with time-averaged cost
Autorzy:
Borkar, V.
Associate, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1339007.pdf
Data publikacji:
1998
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
Tematy:
time-averaged cost
adaptive control
asymptotic optimality
cost-biased estimate
Bayesian estimation
Opis:
This paper considers Bayesian parameter estimation and an associated adaptive control scheme for controlled Markov chains and diffusions with time-averaged cost. Asymptotic behaviour of the posterior law of the parameter given the observed trajectory is analyzed. This analysis suggests a "cost-biased" estimation scheme and associated self-tuning adaptive control. This is shown to be asymptotically optimal in the almost sure sense.
Źródło:
Applicationes Mathematicae; 1998-1999, 25, 3; 339-358
1233-7234
Pojawia się w:
Applicationes Mathematicae
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
System identification and tuning of wireless power transfer systems with multiple magnetically coupled resonators
Autorzy:
Winges, J.
Rylander, T.
Petersson, C.
Ekman, C.
Johansson, L.-Å.
McKelvey, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/136270.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
EEEIC International Barbara Leonowicz Szabłowska
Tematy:
wireless power transfer
magnetically coupled resonators
system identification
tuning
Bayesian estimation
impedance matching
charging electric vehicles
Opis:
We present a procedure for system identification and tuning of a wireless power transfer (WPT) system with four magnetically coupled resonators, where each resonator consists of a coil and a capacitor bank. The system-identification procedure involves three main steps: 1) individual measurement of the capacitor banks in the system; 2) measurement of the frequency-dependent two-port impedance matrix of the magnetically coupled resonators; and 3) determining the inductance of all coils and their corresponding coupling coefficients using a Bayesian approach. The Bayesian approach involves solving an optimization problem where we minimize the mismatch between the measured and simulated impedance matrix together with a penalization term that incorporates information from a direct measurement procedure of the inductance and losses of the coils. This identification procedure yields an accurate system model which we use to tune the four capacitance values to recover high system-performance and account for, e.g., manufacturing tolerances and coil displacement. For a prototype WPT system, we achieve 3.3 kW power transfer with 91% system efficiency over an air-gap distance of approximately 20 cm.
Źródło:
Transactions on Environment and Electrical Engineering; 2017, 2, 2; 86-92
2450-5730
Pojawia się w:
Transactions on Environment and Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
MULTIPARAMETRIC AND HIERARCHICAL SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODELS: THE EVALUATION OF THE MISSPECIFICATION OF SPATIAL EFFECTS USING A MONTE CARLO SIMULATION
WIELOPARAMETRYCZNE I HIERARCHICZNE MODELE PRZESTRZENNEJ AUTOREGRESJI. EWALUACJA SKUTKÓW BŁĘDNEJ SPECYFIKACJI EFEKTÓW PRZESTRZENNYCH NA PODSTAWIE SYMULACJI MONTE CARLO
Autorzy:
Łaszkiewicz, Edyta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/654752.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
Model przestrzenny
model hierarchiczny
estymacja Monte Carlo
Bayesowska.
Spatial model
hierarchical model
Monte Carlo
Bayesian estimation.
Opis:
Artykuł ma na celu przetestowanie modelu przestrzennego i hierarchicznego, przeznaczonych do analiz procesów przestrzennych cechujących się przestrzenną heterogenicznością i autoregresją, pod kątem skutków błędnej specyfikacji efektów przestrzennych. W badaniu wykorzystano symulację Monte Carlo, którą przeprowadzono dla modelu m-SAR i HSAR. Wyniki badania wskazują, że błędne rozpoznanie przestrzennej homogeniczności lub heterogeniczności procesu wpływa negatywnie m.in. na oszacowania parametru interakcji przestrzennych na poziomie indywidualnym. Zastosowanie modelu m-SAR do analizy procesu z przestrzenną heterogenicznością skutkuje przeszacowaniem parametru interakcji przestrzennych.
The aim of this paper is to evaluate the spatial and hierarchical models for data generating processes with spatial heterogeneity and spatial dependence at the higher level. The simulation for the m-SAR and HSAR models was used to discuss the consequences of spatial misspecification. We noticed that the misspecification of spatial homogeneity or heterogeneity in both models affects i.a. the estimated parameter for spatial interactions at the individual level. Applying a m-SAR model for spatially heterogeneous processes causes the overestimation of the spatial interaction parameter.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2014, 5, 307
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian estimation of a shift point in a two-phase regression model
Bayesowska estymacja punktu zmiany w modelu regresji dwufazowej
Autorzy:
Jadamus-Hacura, Maria
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/904616.pdf
Data publikacji:
1997
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
two-phase-regression model
changing linear model
detection a break point
Bayesian estimation
test for structural stability
Opis:
The purpose of this paper is to carry out the Bayesian analysis of a two-phase regression model with an unknown break point. Essentially, there are two problems associated with a changing linear model. Firstly, one will want to be able to detect a break point, and secondly, assuming that a change has occurred, to be able to estimate it as well as other parameters of the model. Much of the classical testing procedure for the parameter constancy (as the Chow test, CUSUM, CUSUMSQ, tests and their modifications, predictions tests for structural stability) indicate only that the regression coefficients shifted, without specifying a break point. In this study we adopt the Bayesian methodology of investigating structural changes in regression models. The break point is identified as the largest posterior mass density, the peak of the posterior discrete distribution of a break point. It seems to work well with artificially generated data. The Bayesian framework also seems to be promising for extending the analysis of a single break to that of multiple breaks.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 1997, 141
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Generalised Lindley shared additive frailty regression model for bivariate survival data
Autorzy:
Pandey, Arvind
Hanagal, David D.
Tyagi, Shikhar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2156991.pdf
Data publikacji:
2022-12-15
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
Bayesian estimation
frailty
generalised Lindley frailty
generalised log-logistic distribution
generalised Weibull distribution
hazard rate
MCMC
random censoring
Opis:
Frailty models are the possible choice to counter the problem of the unobserved heterogeneity in individual risks of disease and death. Based on earlier studies, shared frailty models can be utilised in the analysis of bivariate data related to survival times (e.g. matched pairs experiments, twin or family data). In this article, we assume that frailty acts additively to the hazard rate. A new class of shared frailty models based on generalised Lindley distribution is established. By assuming generalised Weibull and generalised log-logistic baseline distributions, we propose a new class of shared frailty models based on the additive hazard rate. We estimate the parameters in these frailty models and use the Bayesian paradigm of the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) technique. Model selection criteria have been applied for the comparison of models. We analyse kidney infection data and suggest the best model.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2022, 23, 4; 161-176
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-8 z 8

    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