Wszystkie pola: exponential regression - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Wage disparities in Poland: Econometric analysis
Autorzy:: Witkowska, Dorota
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/452766.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:: labor market
wage disparity
ordered multinomial logit model
exponential regression
Opis:: The aim of our research is to identify determinants influencing wages in Poland in the years 2005 and 2009, and to find out if wages obtained by men and women depend on the same factors. Investigation is provided on the basis of data from the Polish Labor Force Survey, employing ordered multinomial logit models and exponential regression.
Źródło:: Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2012, 13, 2; 115-124
2082-792X
Pojawia się w:: Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Skuteczność prognozowania zużycia gazu z wykorzystaniem metod regresji i sztucznych sieci neuronowych
Prediction of gas consumption efficiency using regression and artificial neural networks
Autorzy:: Cieślik, T.
Metelska, K.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/104941.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza. Oficyna Wydawnicza
Tematy:: regresja liniowa
regresja potęgowa
parametry sztuczne
sztuczne sieci neuronowe
konsumpcja gazu
linear regression
exponential regression
parameters
artificial neural networks
gas consumption
Opis:: Na podstawie zgromadzonych danych takich jak: temperatura, siła wiatru oraz zużycie gazu w ciągu dnia na przestrzeni dwóch lat określono wpływ czynników atmosferycznych na konsumpcje gazu za pomocą regresji wielorakiej, funkcji potęgowych oraz funkcji użytkownika. Wyznaczono wpływ miesiąca oraz dnia (parametr sztuczny) na konsumpcje gazu. Zbudowano modele regresji liniowe, potęgowej oraz sztuczne sieci neuronowe służące do określania zużycia gazu. Starano się wyznaczyć jak najlepszy model regresji i porównywano go do modeli sieci neuronowych za pomocą MAPE (średni absolutny błąd procentowy).
Based on the collected data, such as temperature, wind power and gas consumption during the day for over two years determine the effects of weathering on gas consumption by using multiple regression, power functions and user functions. We determine the impact of the month and day (artificial parameter) to consume gas. We build models of linear regression-in, power series and artificial neural networks for determining gas consumption. We are trying to determine how best regression model and compare it to the neural network models using MAPE (mean absolute percentage error).
Źródło:: Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury; 2017, 64, 1; 133-141
2300-5130
2300-8903
Pojawia się w:: Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "exponential regression" wg kryterium: Wszystkie pola

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język