Informacja

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

Wyszukujesz frazę "functional data analysis" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-12 z 12
Tytuł:
An Extension of the Classical Distance Correlation Coefficient for Multivariate Functional Data with Applications
Autorzy:
Górecki, Tomasz
Krzyśko, Mirosław
Ratajczak, Waldemar
Wołyński, Waldemar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/465741.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
multivariate functional data
functional data analysis
correlation analysis
Opis:
The relationship between two sets of real variables defined for the same individuals can be evaluated by a few different correlation coefficients. For the functional data we have one important tool: canonical correlations. It is not immediately straightforward to extend other similar measures to the context of functional data analysis. In this work we show how to use the distance correlation coefficient for a multivariate functional case. The approaches discussed are illustrated with an application to some socio-economic data.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2016, 17, 3; 449-466
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Functional Regression in Short-Term Prediction of Economic Time Series
Autorzy:
Kosiorowski, Daniel
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/465836.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
functional data analysis
functional time series
prediction
Opis:
We compare four methods of forecasting functional time series including fully functional regression, functional autoregression FAR(1) model, Hyndman & Shang principal component scores forecasting using one-dimensional time series method, and moving functional median. Our comparison methods involve simulation studies as well as analysis of empirical dataset concerning the Internet users behaviours for two Internet services in 2013. Our studies reveal that Hyndman & Shao predicting method outperforms other methods in the case of stationary functional time series without outliers, and the moving functional median induced by Frainman & Muniz depth for functional data outperforms other methods in the case of smooth departures from stationarity of the time series as well as in the case of functional time series containing outliers.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2014, 15, 4; 611-626
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Classification problems based on regression models for multi-dimensional functional data
Autorzy:
Górecki, Tomasz
Krzyśko, Mirosław
Wołyński, Waldemar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/465780.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
multivariate functional data
functional data analysis
multivariate functional regression
classification
Opis:
Data in the form of a continuous vector function on a given interval are referred to as multivariate functional data. These data are treated as realizations of multivariate random processes. We use multivariate functional regression techniques for the classification of multivariate functional data. The approaches discussed are illustrated with an application to two real data sets.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2015, 16, 1; 97-110
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Outlier detection based on the functional coefficient of variation
Autorzy:
Deveci Kocakoç, Ipek
Köymen Keser, Istem
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/12289238.pdf
Data publikacji:
2023-03-15
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
coefficient of variation function
outlier detection
functional data analysis
Opis:
The coefficient of the variation function is a useful descriptive statistic, especially when comparing the variability of more than two curve groups, even when they have significantly different mean curves. Since the coefficient of variation function is the ratio of the mean and standard deviation functions, its particular property is that it shows the acceleration more explicitly than the standard deviation function. The aim of the study is twofold: to show that the functional coefficient of variation is more sensitive to abrupt changes than the functional standard deviation and to propose the utilisation of the functional coefficient of variation as an outlier detection tool. Several simulation trials have shown that the coefficient of the variation function allows the effects of outliers to be seen explicitly.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2023, 24, 2; 1-16
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ocena zróżnicowania poziomu życia mieszkańców województw w latach 2003–2013 za pomocą składowych głównych dla wielowymiarowych danych funkcjonalnych oraz analizy skupień
Estimation of Diversity of Living Standards in Polish Voivodships in 2003–2013 Using Principal Components for Multidimensional Functional Data and Cluster Analysis
Autorzy:
Krzyśko, Mirosław
Majka, Agnieszka
Wołyński, Waldemar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1050488.pdf
Data publikacji:
2016-03-31
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
wielowymiarowe dane funkcjonalne
funkcjonalna analiza danych
analiza składowych głównych
multivariate functional data
functional data analysis
principal components analysis
Opis:
W artykule przedstawiono ocenę zróżnicowania poziomu życia mieszkańców województw w latach 2003–2013. Do oceny zastosowano analizę składowych głównych dla wielowymiarowych danych funkcjonalnych oraz dendrytową analizę skupień. Metody te pozwoliły na wyodrębnienie względnie jednorodnych grup województw o zbliżonym poziomie rozpatrywanych cech dla całego rozpatrywanego okresu łącznie.
The paper presents an estimation of life standard diversity for residents of Polish voivodships in 2003–2013. The principal component analysis was applied for multidimensional functional data and the dendrite method was used for cluster analysis. These methods made it possible to isolate relatively homogeneous groups of voivodships that had similar values of characteristics under consideration, for the whole period at issue.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2016, 63, 1; 81-98
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Information Flows Around the Globe: Predicting Opening Gaps from Overnight Foreign Stock Price Patterns
Autorzy:
De Gooijer, Jan G.
Diks, Cees G. H.
Gątarek, Łukasz T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/483377.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Close-to-open gap forecasting
functional data analysis
international stock markets
nonparametric modeling
Opis:
This paper describes a forecasting exercise of close-to-open returns on major global stock indices, based on high-frequency price patterns that have become available in foreign markets overnight. Generally speaking, out-ofsample forecast performance depends on the forecast method as well as the information that the forecasts are based on. In this paper both aspects are considered. The fact that the close-to-open gap is a scalar response variable to a functional variable, namely an overnight foreign price pattern, brings the prediction exercise in the realm of functional data analysis. Both parametric and non-parametric functional data analysis are considered, and compared with a simple linear benchmark model. The information set is varied by dividing global markets into three clusters, Asia-Pacific, Europe and North-America, and including or excluding price patterns on a per-cluster basis. The overall best performing forecast is nonparametric using all available information, suggesting the presence of nonlinear relations between the overnight price patterns and the opening gaps.
Źródło:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2012, 4, 1; 23-44
2080-0886
2080-119X
Pojawia się w:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Forecasting of a Hierarchical Functional Time Series on Example of Macromodel for the Day and Night Air Pollution in Silesia Region — A Critical Overview
Autorzy:
Kosiorowski, Daniel
Mielczarek, Dominik
Rydlewski, Jerzy P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2076274.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
day and night air pollution
functional data analysis
functionalmedian
hierarchical time series
reconciliation of forecasts
Opis:
In economics we often face a system which intrinsically imposes a structure of hierarchy of its components, i.e., in modeling trade accounts related to foreign exchange or in optimization of regional air protection policy. A problem of reconciliation of forecasts obtained on different levels of hierarchy has been addressed in the statistical and econometric literature many times and concerns bringing together forecasts obtained independently at different levels of hierarchy. This paper deals with this issue with regard to a hierarchical functional time series. We present and critically discuss a state of art and indicate opportunities of an application of these methods to a certain environment protection problem. We critically compare the best predictor known from the literature with our own original proposal. Within the paper we study a macromodel describing the day and night air pollution in Silesia region divided into five subregions.
Źródło:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2018, 1; 53-73
2080-0886
2080-119X
Pojawia się w:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Some asymptotic results of the estimators for conditional mode for functional data in the single index model missing data at random
Autorzy:
Mekkaoui, Souad
Kadiri, Nadia
Rabhi, Abbes
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/31340028.pdf
Data publikacji:
2023-11-30
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
functional data analysis
functional single-index process
kernel estimator
missing at random
non-parametric estimation
small ball probability
Opis:
In this work, we consider the problem of non-parametric estimation of a regression function, namely the conditional density and the conditional mode in a single functional index model (SFIM) with randomly missing data. The main result of this work is the establishment of the asymptotic properties of the estimator, such as almost complete convergence rates. Moreover, the asymptotic normality of the constructs is obtained under certain mild conditions. We finally discuss how to apply our result to construct confidence intervals.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2023, 70, 2; 20-45
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Critical Study of Usefulness of Selected Functional Classifiers in Economics
Krytyczna analiza wybranych klasyfikatorów dla danych funkcjonalnych w kontekście ich zastosowań w ekonomii
Autorzy:
Kosiorowski, Daniel
Mielczarek, Dominik
Rydlewski, Jerzy Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/660107.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
klasyfikator funkcjonalny
analiza danych funkcjonalnych
metody odporne
barometr optymizmu w ekonomii
functional classifier
functional data analysis
robust methods
economic optimism barometer
Opis:
W artykule przeprowadzono krytyczną analizę najbardziej znanych klasyfikatorów dla danych funkcjonalnych. Ponadto zaproponowano nowy klasyfikator dla danych funkcjonalnych. Przedyskutowano pewne, związane z odpornością, własności rozważanych klasyfikatorów. Wypracowane w artykule podejście może zostać użyte do przewidywania stanu gospodarki na podstawie indeksu mierzącego optymizm konsumentów – CCI (Consumer Confidence Index) oraz indeksu odzwierciedlającego optymizm w sektorze przemysłowym – IPI (Industrial Price Index), przy czym wykorzystuje się nie tylko skalarne wartości indeksu, lecz także całą trajektorię/kształt funkcji opisującej dany indeks. W związku z tym nasze rozważania mogą być pomocne w skonstruowaniu lepszego barometru stanu gospodarki. O ile wiadomo autorom, jest to pierwsze porównanie klasyfikatorów dla danych funkcjonalnych ze względu na kryterium ich użyteczności aplikacyjnej w ekonomii. Głównym celem artykułu jest zaprezentowanie, jak mała frakcja obserwacji nietypowych w próbce uczącej, będących liniowo niezależnymi z próbką uczącą, która z kolei składa się z funkcji prawie liniowo zależnych, jest w stanie poważnie zaburzyć wyniki klasyfikacji dla wszystkich rozpatrywanych klasyfikatorów.
In this paper we conduct a critical analysis of the most popular functional classifiers. Moreover, we propose a new classifier for functional data. Some robustness properties of the functional classifiers are discussed as well. We can use an approach worked out in this paper to predict the expected state of the economy from aggregated Consumer Confidence Index (CCI, measuring consumers optimism) and Industrial Price Index (IPI, reflecting a degree of optimism in industry sector) exploiting not only scalar values of the indices but also the trajectories/shapes of functions describing the indices. Thus our considerations may be helpful in constructing a better economic barometer. As far as we know, this is the first comparison of functional classifiers with respect to a criterion of their usefulness in economic applications. The main result of the paper is a presentation of how a small fraction of outliers in a training sample, which are linearly independent from the training sample, consisting of almost linearly dependent functions, corrupt all analysed classifiers.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2020, 2, 347; 71-90
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
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:
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 1-12 z 12

    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