Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Outliers" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Application of the Huber and Hampel M-estimation in Real Estate Value Modeling
Zastosowanie metod Hubera i Hampela M-estymacji w modelowaniu wartości nieruchomości
Autorzy:
Adamczyk, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/385803.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
M-estymacja
obserwacje odstające
modelowanie wartości nieruchomości
M-estimation
outliers
property value modeling
Opis:
Statystyka matematyczna jest potężnym narzędziem w analizie rynku nieruchomości i wyceny nieruchomości w przypadku dużych zbiorów danych. W literaturze często przytaczane są modele regresji dwuwymiarowej oraz wielowymiarowej. Estymacja parametrów modeli jest przeważnie oparta na metodzie najmniejszych kwadratów, mało odpornej na przypadki odstające. Nawet pojedyncza obserwacja odstająca może mieć negatywny wpływ na wyniki estymacji uzyskiwane w modelach opartych na klasycznej metodzie najmniejszych kwadratów. Autor analizuje możliwość zastosowania do modelowania wartości nieruchomości wybranych metod estymacji odpornej – metody Hubera oraz Hampela. Metody estymacji odpornej w porównaniu z klasycznymi metodami estymacji pozwalają uzyskać najmniejsze wartości wariancji estymowanych parametrów, co przekłada się na minimalizację wariancji szacowanych wartości nieruchomości z wykorzystaniem założonego modelu. W celu weryfikacji tezy o możliwości zastosowania metod odpornych w wycenie nieruchomości przeprowadzono analizę na przykładowej bazie nieruchomości. Wnioski sformułowano na podstawie porównania wyników estymacji za pomocą klasycznej metody najmniejszych kwadratów z wynikami wybranych metod estymacji odpornej (Hubera i Hampela). Podstawą wnioskowania była również analiza wariancji.
Mathematical statistics is a powerful tool in real estate analysing and its valuation, when large databases are to be considered. The professional literature very often cites two or multidimensional variables methods of regression. Typically the model parameters estimation is based on the smallest squares method, however, such a method could not be resilient to the outlier cases. Even a single outlier could potentially have a negative impact on estimating results obtained by using the standard smallest squares method. The author analyzes the possibility of application of the chosen robust estimation method in property value modeling – the Huber and Hampel method. Comparing to the most commonly used classic estimation method, the robust estimation method enables us to obtain the smallest variation values for the estimated parameters, that results in property value estimated parameters variance minimizing, based on a given model. To verify the rationale of using the resilience methods in property valuation assumption, a sample of real property database analysis was conducted. The findings were concluded based on result comparison of the classic smallest squares method and the robust estimation method (Huber and Hampel) with variance analysis being also taken as a basis for conclusion.
Źródło:
Geomatics and Environmental Engineering; 2017, 11, 1; 15-23
1898-1135
Pojawia się w:
Geomatics and Environmental Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Empirical tests of performance of some M – estimators
Praktyczne porównanie kilku M – estymatorów
Autorzy:
Banaś, M.
Ligas, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/145326.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
estymatory
wielomiany ortogonalne
estymacja jądrowa
M-estimation
iteratively reweighted least squares
tuning constant
outliers
network adjustment
Opis:
The paper presents an empirical comparison of performance of three well known M – estimators (i.e. Huber, Tukey and Hampel’s M – estimators) and also some new ones. The new M – estimators were motivated by weighting functions applied in orthogonal polynomials theory, kernel density estimation as well as one derived from Wigner semicircle probability distribution. M – estimators were used to detect outlying observations in contaminated datasets. Calculations were performed using iteratively reweighted least-squares (IRLS). Since the residual variance (used in covariance matrices construction) is not a robust measure of scale the tests employed also robust measures i.e. interquartile range and normalized median absolute deviation. The methods were tested on a simple leveling network in a large number of variants showing bad and good sides of M – estimation. The new M – estimators have been equipped with theoretical tubing constants to obtain 95% efficiency with respect to the standard normal distribution. The need for data – dependent tuning constants rather than those established theoretically is also pointed out.
W artykule przedstawiono empiryczne porównanie trzech dobrze znanych M – estymatorów (Huber’a, Tukey’a oraz Hampel’a) jak również kilku nowych. Nowe estymatory motywowane były funkcjami wagowymi wykorzystywanymi w teorii wielomianów ortogonalnych, estymacji jądrowej oraz jeden motywowany przez funkcję gęstości „półokręgu” Wigner’a. Każdy z estymatorów został użyty do wykrywania obserwacji odstających w skażonych zbiorach danych. Obliczenia wykonano za pomocą „reważonej” metody najmniejszych kwadratów. Ze względu na fakt, iż wariancja resztowa (używana w konstrukcji macierzy kowariancyjnych) nie jest odpornym estymatorem skali, w testach wykorzystano również odporne miary takie jak: rozstęp ćwiartkowy oraz znormalizowane odchylenie medianowe. Testy wykonano na prostej sieci niwelacyjnej w dużej ilości wariantów ukazujących dobre i złe strony M – estymacji. Nowe estymatory zostały wyposażone w teoretyczne stałe odcinania zapewniające 95% efektywność względem standaryzowanego rozkładu normalnego. Kwestia rozwijania metod bazujących na stałych odcinania pochodzących z danych została również pokrótce poruszona.
Źródło:
Geodesy and Cartography; 2014, 63, 2; 127-146
2080-6736
2300-2581
Pojawia się w:
Geodesy and Cartography
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