Informacja

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

Wyszukujesz frazę "m-estimation" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
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:
Robust Orthogonal Fitting of Plane
Dopasowanie ortogonalnej odległości płaszczyzny
Autorzy:
Gasinec, J.
Gasincova, S.
Trembeczka, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/318435.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
Tematy:
3D scanning data
robust
M-estimation
outlier
orthogonal distance fitting of plane
dane skaningowe 3D
ortogonalne dopasowanie odległości płaszczyzny
odporność
M-estymacja
wartość oddalona
Opis:
Least Squares orthogonal distance fitting of plane surface onto 3D points is the best option in the event that gross errors nor systematic errors affect the observations. However, such situations often occur in the processing of the experimental data and robust methods are a good alternative in such cases. This issue is illustrated by the example of orthogonal fitting a plane on a set of 3D points using a robust M-estimate by Huber.
Ortogonalne dopasowanie odległości płaskiej powierzchni na punkty 3D metodą najmniejszych kwadratów jest najlepszym rozwiązaniem w przypadku gdy błędy grube oraz błędy systematyczne nie wpływają na obserwacje. Takie sytuacje zdarzają się jednak często podczas przetwarzania danych eksperymentalnych, a metody odpornościowe są dobrą alternatywą w przypadkach tego typu. Ten problem został przedstawiony na przykładzie dopasowania ortogonalnego płaszczyzny na zestaw punktów 3D przy użyciu metody M-estymacji opracowanej przez Hubera.
Źródło:
Inżynieria Mineralna; 2014, R. 15, nr 1, 1; 7-13
1640-4920
Pojawia się w:
Inżynieria Mineralna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelling Global Burden of Disease Measures in Selected European Countries Using Robust Dynamic Spatial Panel Data Models
Modelowanie wskaźników obciążenia chorobami w wybranych krajach Europy za pomocą odpornych dynamicznych przestrzennych modeli panelowych
Autorzy:
Orwat-Acedańska, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/660115.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
dynamiczne przestrzenne modele danych panelowych
M-estymacja
efekty ustalone
krótkie panele
miary globalnego obciążenia chorobami
czynniki społeczno-ekonomiczne.
dynamic spatial panel data models (DSPD)
M-estimation
fixed effects
short panels
disease burden measures
socio-economic factors
Opis:
Celem artykułu jest analiza powiązań między wybranymi czynnikami społeczno‑ekonomicznymi a stanem zdrowia mieszkańcow Europy. Stan zdrowia opisywany jest za pomocą wybranych wskaźnikow globalnego obciążenia chorobami – DALY (utracona długość życia korygowana niepełnosprawnością) oraz jego dwoma komponentami: YLL (lata życia z chorobą lub niepełnosprawnością) oraz YLD (lata życia utracone wskutek przedwczesnej śmierci). W opracowaniu zidentyfikowane zostały czynniki, ktore istotnie wpływają na kształtowanie się tych wskaźnikow braku zdrowia. W analizie empirycznej wykorzystano dane panelowe obejmujące 16 krajow, głownie ze „starej UE”, w latach 2003–2013. Do modelowania zależności wskaźnikow globalnego obciążenia chorobami od czynnikow społeczno‑ekonomicznych wykorzystane zostały dynamiczne przestrzenne modele panelowe z efektami ustalonymi (DSPD). Modele te estymowane są za pomocą nowego podejścia (Yanga), polegającego na modyfikacji metody największej wiarygodności i opartego na M‑estymacji tego typu modeli. Metoda ta jest odporna na założenia dotyczące rozkładu tzw. warunkow początkowych. Analiza empiryczna obejmuje specyfikację, estymację oraz statystyczną weryfikację modeli. Wyniki wskazują, że zmienność YLD jest w znacznym stopniu związana ze spożyciem alkoholu, wydatkami na opiekę zdrowotną, wydatkami socjalnymi, tempem wzrostu PKB oraz latami edukacji. Ta sama grupa czynnikow jest związana ze zmiennością DALY. Natomiast wrażliwość składowej YLL na czynniki społeczno‑ekonomiczne jest znacznie słabsza.
The aim of the paper is to study relationships between selected socio‑economic factors and health of European citizens. The health level is measured by selected global burden of disease measures – DALYs (Disability Adjusted Life Years) and its two components: YLL (Years of Life Lost) and YLD (Years Lived with Disability). We identify which factors significantly affect these indicators of health. The empirical study uses a panel data comprising 16 countries mostly from the old‑EU in the period 2003–2013. Fixed‑effects dynamic spatial panel data (DSPD) models are used to account for autocorrelations of the dependent variables across time and space. The models are estimated with a novel, modified quasi maximum likelihood Yang method based on M‑estimators. The approach is robust on the distribution of the initial observations. The empirical analysis covers specification, estimation, and verification of the models. The results show that changes in YLD are significantly related to alcohol consumption, healthcare spending, social spending, GDP growth rate and years of education. Exactly the same set of factors is associated with variation in DALYs. Sensitivity of the YLL component to the socio‑economic factors is considerably weaker.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2020, 2, 347; 109-127
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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