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 "nonparametric estimation" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-9 z 9
    Tytuł:
    Estymacja nieparametryczna wybranych parametrów bloku gazowo-parowego
    Nonparametric estimation of selected parameters of steam and gas power plant
    Autorzy:
    Gramacki, J.
    Gramacki, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/154300.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    estymacja nieparametryczna
    estymacja jądrowa
    Elektrociepłownia Zielona Góra
    nonparametric estimation
    kernel estimation
    combined heat and power plant
    CHP
    Opis:
    W pracy pokazano przykład użycia nieparametrycznej estymacji danych. Z pomocą tej techniki dokonano oszacowania emisji tlenków azotu (NOx) na podstawie danych eksploatacyjnych zbieranych podczas normalnej pracy Elektrociepłowni w Zielonej Górze. Na wstępnie dokonano krótkiego przeglądu najbardziej popularnych technik estymacji parametrycznej i porównano je z technikami nieparametrycznymi. Następnie na prostym przykładzie pokazano istotę działania estymacji nieparametrycznej. Pracę kończy rozdział, w którym krótko omówiono uzyskane wyniki symulacyjne.
    In the paper there are shown some practical examples of using nonparametric estimation. Using this technique there were estimated the nitrogen oxides (NOx) emissions based on the data taken from a real industry plant (gas and steam combined heat and power (CHP) plant in Zielona Góra, Poland). This work can be treated as a continuation of the paper [2]. In the first section there is given a short overview of estimation methods, including the linear and nonlinear regression, and comparison of them with nonparametric ones. In the second section there is briefly presented the nonparametric estimation technique and there is given a simple illustrative example. The third paragraph is dedicated to presenting the experimental results. Basing on the data from the CHP plant, the NOx emission was estimated and the satisfactory results (in comparison, for example, with the results obtained from the linear regression estimator) were obtained. All calculations were carried out using np package for R-project environment which implements a variety of nonparametric (and also semiparametric) kernel-based estimators.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 7, 7; 454-456
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Nonparametric estimation of quantile versions of the Lorenz curve
    Autorzy:
    Siedlaczek, Agnieszka Magdalena
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/747345.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Matematyczne
    Tematy:
    Lorenz curve
    quantile version of the Lorenz curve
    nonparametric estimation
    Krzywa Lorentza
    kwantylowy estymator
    estymacja nieparametryczna
    Opis:
    Celem niniejszego artykułu jest przedstawienie kwantylowych estymatorów krzywych Lorentza. Pokazano punktową zgodność tych estymatorów oraz ich asymptotyczną normalność. Badań jest także efektywność zaproponowanych estymatorów metodami symulacji komputerowych.
    Estimators of quantile versions of the Lorenz curve are proposed. The pointwise consistency and asymptotic normality of the estimators is proved. The efficiency of the estimators is also studied in simulations
    Źródło:
    Mathematica Applicanda; 2018, 46, 1
    1730-2668
    2299-4009
    Pojawia się w:
    Mathematica Applicanda
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Asymptotic Properties of the Estimator of the Conditional Distribution for Associated Functional Data
    Właściwości asymptotyczne szacunku rozkładu warunkowego dla powiązanych danych funkcjonalnych
    Autorzy:
    Hamri, Mohamed Mehdi
    Dib, Abdassamad
    Rabhi, Abbes
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2138982.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    nonparametric estimation
    small ball probability
    quasi-associated data
    estymacja nieparametryczna
    prawdopodobieństwo small ball
    dane quasi-skojarzone
    Opis:
    The purpose of the paper was to investigate by the kernel method a nonparametric estimate of the conditional density function of a scalar response variable given a random variable taking values in a separable real Hilbert space when the observations are quasi-associated dependent. Under some general conditions, the authors established the pointwise almost complete consistencies with rates of this estimator. The principal aim is the investigate the convergence rate of the proposed estimator.
    Celem niniejszej pracy jest zbadanie metodą jądra nieparametrycznego oszacowania warunkowej funkcji rozkładu zmiennej odpowiedzi skalarnej przy zmiennej losowej przyjmującej wartości w separowalnej rzeczywistej przestrzeni Hilberta, gdy obserwacje są quasi-skojarzone zależne. W pewnych ogólnych warunkach ustala się punktowo prawie zupełną zgodność ze stawkami tego estymatora. Głównym celem jest zbadanie współczynnika zbieżności proponowanego estymatora.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2022, 26, 3; 21-43
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Graphics processing units in acceleration of bandwidth selection for kernel density estimation
    Autorzy:
    Andrzejewski, W.
    Gramacki, A.
    Gramacki, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/330819.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    bandwidth selection
    graphics processing unit
    probability density function
    nonparametric estimation
    kernel estimation
    szerokość pasmowa
    programowalny procesor graficzny
    funkcja gęstości prawdopodobieństwa
    estymacja nieparametryczna
    estymacja jądrowa
    Opis:
    The Probability Density Function (PDF) is a key concept in statistics. Constructing the most adequate PDF from the observed data is still an important and interesting scientific problem, especially for large datasets. PDFs are often estimated using nonparametric data-driven methods. One of the most popular nonparametric method is the Kernel Density Estimator (KDE). However, a very serious drawback of using KDEs is the large number of calculations required to compute them, especially to find the optimal bandwidth parameter. In this paper we investigate the possibility of utilizing Graphics Processing Units (GPUs) to accelerate the finding of the bandwidth. The contribution of this paper is threefold: (a) we propose algorithmic optimization to one of bandwidth finding algorithms, (b) we propose efficient GPU versions of three bandwidth finding algorithms and (c) we experimentally compare three of our GPU implementations with the ones which utilize only CPUs. Our experiments show orders of magnitude improvements over CPU implementations of classical algorithms.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2013, 23, 4; 869-885
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Asymptotic normality of conditional density and conditional mode in the functional single index model
    Asymptotyczna normalność rozkładu warunkowej gęstości i warunkowej dominanty modelu jednowskaźnikowego
    Autorzy:
    Akkal, Fatima
    Kadiri, Nadia
    Rabhi, Abbes
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1182026.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    asymptotic normality
    conditional density
    functional single index model functional random variable nonparametric estimation
    asymptotyczna normalność
    gęstość warunkowa
    funkcjonalny model pojedynczego wskaźnika
    funkcjonalna zmienna losowa
    estymacja nieparametryczna
    Opis:
    Celem niniejszego artykułu jest zbadanie nieparametrycznej estymacji warunkowej gęstości skalarnej zmiennej zależnej Y, przy założeniu, że zmienna objaśniająca X przyjmuje wartość w przestrzeni Hilberta, gdy próbka obserwacji jest traktowana jako niezależne zmienne losowe o identycznym rozkładzie i są one połączone jedną funkcjonalną strukturą indeksu. Przede wszystkim wprowadzono estymator typu jądrowego dla warunkowej funkcji gęstości (cond-df). Następnie określono asymptotyczne właściwości warunkowego estymatora gęstości, gdy obserwacje są połączone ze strukturą pojedynczego indeksu, i wyprowadzano centralne twierdzenie graniczne (CLT) warunkowego estymatora gęstości w celu zaprezentowania asymptotycznej normalności estymacji jądrowej tego modelu. W aplikacji przedstawiono dominantę warunkową w funkcjonalnym modelu z pojedynczym indeksem, a także asymptotyczny (1-) przedział ufności funkcji dominanty warunkowej dla 0 < < 1. Na koniec omówiono estymację indeksu funkcjonalnego metodą pseudomaksymalnej wiarygodności.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2021, 25, 1; 1-24
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Central Limit Theorem for Conditional Mode in the Single Functional Index Model with Data Missing at Random
    Centralne twierdzenie graniczne dla trybu warunkowego w jednolitym funkcjonalnym modelu indeksowym z losowym brakiem danych
    Autorzy:
    Allal, Anis
    Dib, Abdessamad
    Rabhi, Abbes
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/31233548.pdf
    Data publikacji:
    2024
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    functional data analysis
    functional single-index process
    kernel estimator
    missing at random
    nonparametric estimation
    small ball probability
    funkcjonalna analiza danych
    funkcjonalny proces pojedynczego indeksu
    estymator jądra
    losowe braki
    estymacja nieparametryczna
    prawdopodobieństwo małej kuli
    Opis:
    This paper concentrates on nonparametrically estimating the conditional density function and conditional mode within the single functional index model for independent data, particularly when the variable of interest is affected by randomly missing data. This involves a semi-parametric single model structure and a censoring process on the variables. The estimator's consistency (with rates) in a variety of situations, such as the framework of the single functional index model (SFIM) under the assumption of independent and identically distributed (i.i.d) data with randomly missing entries, as well as its performance under the assumption that the covariate is functional, are the main areas of focus. For this model, the nearly almost complete uniform convergence and rate of convergence established. The rates of convergence highlight the critical part that the probability of concentration play in the law of the explanatory functional variable. Additionally, we establish the asymptotic normality of the derived estimators proposed under specific mild conditions, relying on standard assumptions in Functional Data Analysis (FDA) for the proofs. Finally, we explore the practical application of our findings in constructing confidence intervals for our estimators. The rates of convergence highlight the critical part that the probability of concentration play in the law of the explanatory functional variable.
    W artykule skoncentrowano się na nieparametrycznym estymowaniu warunkowej funkcji gęstości i warunkowej dominanty w modelu pojedynczego wskaźnika funkcjonalnego dla niezależnych danych, szczególnie gdy na interesującą zmienną wpływają losowo brakujące dane. Obejmuje to strukturę półparametrycznego pojedynczego modelu i proces cenzurowania zmiennych. Zgodność estymatora (ze współczynnikami) w różnych sytuacjach, np. w ramach modelu pojedynczego wskaźnika funkcjonalnego przy założeniu niezależnych i z identycznym rozkładem danych z losowymi brakami, a także jego działanie w warunkach, gdy zmienna towarzysząca jest funkcjonałem, to główne obszary zainteresowania. Dla tego modelu wyznacza się prawie całkowicie jednolitą zbieżność i wskaźnik zbieżności. Wskaźniki zbieżności podkreślają kluczową rolę, jaką prawdopodobieństwo koncentracji odgrywa w założeniach dotyczących objaśniającej zmiennej funkcjonalnej. Dodatkowo ustala się asymptotyczną normalność wyprowadzonych estymatorów zaproponowanych w określonych łagodnych warunkach, opierając się na standardowych założeniach z analizy danych funkcjonalnych dla dowodów. Na koniec zbadano praktyczne zastosowanie ustaleń w konstruowaniu przedziałów ufności dla naszych estymatorów. Wskaźniki zbieżności podkreślają kluczową rolę, jaką prawdopodobieństwo koncentracji odgrywa w założeniach dotyczących objaśniającej zmiennej funkcjonalnej.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2024, 28, 1; 39-60
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Single Functional Index Quantile Regression for Functional Data with Missing Data at Random
    Właściwości asymptotyczne estymatorów półparametrycznych dla kwantyla warunkowego pojedynczego wskaźnika funkcjonalnego z losowymi brakami danych
    Autorzy:
    Kadiri, Nadia
    Mekki, Sanaà Dounya
    Rabhi, Abbes
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/21375671.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    functional data analysis
    functional single index process
    kernel estimator
    missing at random
    nonparametric estimation
    small ball probability
    funkcjonalna analiza danych
    funkcjonalny proces pojedynczego indeksu
    estymator jądra
    losowe braki
    estymacja nieparametryczna
    prawdopodobieństwo małej kuli
    Opis:
    The primary goal of this research was to estimate the quantile of a conditional distribution using a semi-parametric approach in the presence of randomly missing data, where the predictor variable belongs to a semi-metric space. The authors assumed a single index structure to link the explanatory and response variable. First, a kernel estimator was proposed for the conditional distribution function, assuming that the data were selected from a stationary process with missing data at random (MAR). By imposing certain general conditions, the study established the model’s uniform almost complete consistencies with convergence rates.
    Głównym celem przedstawionych w artykule badań jest oszacowanie kwantyla rozkładu warunkowego przy użyciu podejścia półparametrycznego w obecności losowo brakujących danych, gdzie zmienna predykcyjna należy do przestrzeni semimetrycznej. Założono strukturę pojedynczego indeksu, aby połączyć zmienną objaśniającą i zmienną odpowiedzi. Wstępnie zaproponowano estymator jądra dla funkcji rozkładu warunkowego, zakładając, że dane są losowo wybierane z procesu stacjonarnego z brakującymi danymi (MAR). Nakładając pewne ogólne warunki, ustalono jednolitą, prawie całkowitą zgodność modelu ze współczynnikami konwergencji.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2023, 27, 3; 1-19
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Two-dimensional modeling of car reliability during warranty period
    Autorzy:
    Sliż, Piotr
    Wycinka, Ewa
    Jackowska, Beata
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27314541.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
    Tematy:
    two-dimensional warranty
    car warranty
    claims
    reliability analysis
    survival analysis
    nonparametric estimation
    two-dimensional smoothing
    P-splines
    gwarancja dwuwymiarowa
    gwarancja samochodowa
    roszczenia
    analiza niezawodności
    analiza przeżycia
    estymacja nieparametryczna
    wygładzanie dwuwymiarowe
    P-splajny
    Opis:
    The paper focuses on presenting the concept of two-dimensional modeling of passenger car reliability during the warranty period. The main objective of this paper is to detect the regularity in the intensity of the number of first failure reports during the warranty period. The two-dimensional distribution of the time and mileage of failure-free exploitation is estimated. The period from the date of purchase to the first warranty repair is analysed. The concept presented incorporates the existing state of knowledge on two-dimensional warranties, expanding it through the use of a nonparametric approach and probability smoothing with the use of P-splines. The estimation involved censored data, i.e., data on vehicles that were not submitted for warranty repair within the warranty limits of time and mileage. The originality of this paper entails the combination of a nonparametric approach with probability smoothing. The statistical analyses presented in the paper were carried out on a population of 1005 vehicles of two car brands sold and serviced in 2011-2021 at the Authorized Service Station (Dealership). There were sales, repair, and warranty claim databases.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska; 2023, 121; 223--239
    0209-3324
    2450-1549
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Asymptotic Normality of Single Functional Index Quantile Regression for Functional Data with Missing Data at Random
    Asymptotyczna normalność regresji kwantylowej pojedynczego wskaźnika funkcyjnego dla danych funkcjonalnych z losowymi brakującymi danymi
    Autorzy:
    Allal, Anis
    Kadiri, Nadia
    Rabhi, Abbes
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/31233546.pdf
    Data publikacji:
    2024
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    asymptotic normality
    functional data analysis
    functional single-index process
    missing at random
    nonparametric estimation
    small ball probability
    asymptotyczna normalność
    funkcjonalna analiza danych
    funkcjonalny proces poje- dynczego indeksu
    estymator jądra
    losowe braki
    estymacja nieparametryczna
    prawdopodobieństwo małej kuli
    Opis:
    This work addresses the problem of the nonparametric estimation of the regression function, namely the conditional distribution and the conditional quantile in the single functional index model (SFIM) under the independent and identically distributed condition with randomly missing data. The main result of this study was the establishment of the asymptotic properties of the estimator, such as the almost complete convergence rates. Moreover, the asymptotic normality of the constructs was obtained under certain mild conditions. Lastly, the authors discussed how to apply the result to construct confidence intervals.
    W artykule autorzy prowadzą rozważania dotyczące problemu nieparametrycznej estymacji funkcji regresji, a mianowicie rozkładu warunkowego i kwantyla warunkowego w modelu pojedynczego indeksu funkcjonalnego (SFIM) przy założeniu niezależnych i z identycznym rozkładem danych z losowymi brakami danych. Głównym rezultatem przeprowadzonych badań było ustalenie asymptotycznych właściwości estymatora, takich jak prawie całkowite współczynniki zbieżności. Co więcej, asymptotyczną normalność konstruktów uzyskano dla pewnych łagodnych warunków. Na koniec omówiono, jak zastosować uzyskany wynik do skonstruowania przedziałów ufności.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2024, 28, 1; 26-38
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-9 z 9

      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