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 "least squares method" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 17
Tytuł:
A versatile tool for extraction of MOSFETs parameters
Autorzy:
Tomaszewski, D.
Kociubiński, A.
Marczewski, J.
Kucharski, K.
Domański, K.
Grabiec, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/308856.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
MOSFETs parameters
SPICE
least squares method
Opis:
Extraction of MOSFET parameters is a very important task for the purposes of MOS integrated circuits characterization and design. A versatile tool for the MOSFET parameter extraction has been developed in the Institute of Electron Technology (IET). It is used to monitor the technologies applied for fabrication of several groups of devices, e.g., CMOS ASICs, SOI pixel detectors. At present two SPICE MOSFET models (LEVEL = 1, 2) have been implemented in the extraction tool. The LEVEL = 3 model is currently being implemented. The tool combines different methods of parameter extraction based on local as well as global fitting of models to experimental data.
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2005, 1; 129-134
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:
Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Consistency of trigonometric and polynomial regression estimators
Autorzy:
Popiński, Waldemar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1339065.pdf
Data publikacji:
1998
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
Tematy:
consistent estimator
orthonormal system
least squares method
regression
Opis:
The problem of nonparametric regression function estimation is considered using the complete orthonormal system of trigonometric functions or Legendre polynomials $e_k$, k=0,1,..., for the observation model $y_i = f(x_i) + η_i $, i=1,...,n, where the $η_i$ are independent random variables with zero mean value and finite variance, and the observation points $x_i\in[a,b]$, i=1,...,n, form a random sample from a distribution with density $ϱ\in L^1[a,b]$. Sufficient and necessary conditions are obtained for consistency in the sense of the errors $\Vert f-\widehat f_N\Vert, \vert f(x)-\widehatf_N(x)\vert$, $x\in[a,b]$, and $E\Vert f-\widehatf_N\Vert^2$ of the projection estimator $\widehat f_N(x) = \sum_{k=0}^N\widehat{c}_ke_k(x)$ for $\widehat{c}_0,\widehat{c}_1,\ldots,\widehat{c}_N$ determined by the least squares method and $f\in L^2[a,b]$.
Źródło:
Applicationes Mathematicae; 1998-1999, 25, 1; 73-83
1233-7234
Pojawia się w:
Applicationes Mathematicae
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On least squares estimation of Fourier coefficients and of the regression function
Autorzy:
Popiński, Waldemar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1340683.pdf
Data publikacji:
1993
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
Tematy:
Fourier series
consistent estimator
least squares method
regression
Opis:
The problem of nonparametric function fitting with the observation model $y_i = f(x_i) + η_i$, i=1,...,n, is considered, where $η_i$ are independent random variables with zero mean value and finite variance, and $x_i \in [a,b] \subset \R^1$, i=1,...,n, form a random sample from a distribution with density $ϱ \in L^1[a,b]$ and are independent of the errors $η_i$, i=1,...,n. The asymptotic properties of the estimator $\widehat{f}_{N(n)}(x) = \sum_{k=1}^{N(n)} \widehat{c}_ke_k(x)$ for $f \in L^2[a,b]$ and $\widehat{c}^{N(n)}=( \widehat{c}_1,..., \widehat{c}_{N(n)})^T$ obtained by the least squares method as well as the limits in probability of the estimators $\widehat{c}_k$, k=1,...,N, for fixed N, are studied in the case when the functions $e_k$, k=1,2,..., forming a complete orthonormal system in $L^2\[a,b\]$ are analytic.
Źródło:
Applicationes Mathematicae; 1993-1995, 22, 1; 91-102
1233-7234
Pojawia się w:
Applicationes Mathematicae
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Non - invasive identification of servo drive parameters
Autorzy:
Neugebauer, R.
Hellmich, A.
Hofmann, S.
Schlegel, H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/384413.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
identification
parametric model
natural excitation
least squares method
SIMOTION
Opis:
For the tuning of servo controllers as well as for monitoring functions, significant parameters of the controlled system are required. In contrast to identification methods with determined input signals, the paper focuses on the problem of identification with regular process movements (non-invasive identification), leading to a lack of power density in some frequency ranges. A nonlinear Least Squares (LS) approach with single mass system and friction characteristic is investigated regarding the accomplishable accuracy and necessary constraints. The proposed method is applicable on industrial motion controllers and has been carried out with a multitude of input sequences. To verify the performance of the approach, achieved experimental results for the model parameters are exposed.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2012, 6, 2; 13-16
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The application of least-squares method for approximating the surfaces of engineering structures
Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów do aproksymacji powierzchni obiektów inżynierskich
Autorzy:
Lenda, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/385328.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
metoda najmniejszych kwadratów
wpasowywanie powierzchni
least squares method
surface fitting
Opis:
The report is focused on the presentation of current methods allowing for the approximation of point sets by means of ideal mathematical surfaces, as well as on the analysis of their suitability depending on the type of the object approximated and the complexity of the methods. The advantages and disadvantages of these methods have been compared with the capabilities offered by splines. Also, the application of the various variants of LSM have been discussed with reference to the minimization of the algebraic distance, the distance directed along a specific axis of the coordinate system and the geometrical distance. Finally, cases where the application of particular methods is justified with respect to accuracy and cost-effectiveness have been analyzed.
Opracowanie skupia się na przedstawieniu aktualnych metod pozwalających na aproksymację zbiorów punktowych za pomocą idealnych powierzchni matematycznych, jak również na analizie ich przydatności, w zależności od rodzaju przybliżanego obiektu i skomplikowania metody. Zestawiono wady i zalety tych metod z możliwościami, które oferują funkcje sklejane. Następnie przybliżono zastosowanie różnych wariantów metody najmniejszych kwadratów w odniesieniu do minimalizacji odległości algebraicznej, odległości ukierunkowanej wzdłuż konkretnej osi układu współrzędnych oraz odległości geometrycznej. Przeanalizowano również, w jakich przypadkach zastosowanie poszczególnych metod ma uzasadnienie dokładnościowe i ekonomiczne.
Źródło:
Geomatics and Environmental Engineering; 2008, 2, 1; 49-57
1898-1135
Pojawia się w:
Geomatics and Environmental Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Convergence rates of orthogonal series regression estimators
Autorzy:
Popiński, Waldemar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1208155.pdf
Data publikacji:
2000
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
Tematy:
orthonormal system
nonparametric series regression
least squares method
convergence rate
Opis:
General conditions for convergence rates of nonparametric orthogonal series estimators of the regression function f(x)=E(Y | X = x) are considered. The estimators are obtained by the least squares method on the basis of a random observation sample (Y_i,X_i), i=1,...,n, where $X_i ∈ A ⊂ ℝ^d$ have marginal distribution with density $ϱ ∈ L^1(A)$ and Var( Y | X = x) is bounded on A. Convergence rates of the errors $E_X(f(X)-\widehat f_N(X))^2$ and $\Vert f-\widehat f_N\Vert_∞$ for the estimator $\widehat f_N(x) = \sum_{k=1}^N\widehat c_ke_k(x)$, constructed using an orthonormal system $e_k$, k=1,2,..., in $L^2(A)$ are obtained.
Źródło:
Applicationes Mathematicae; 2000, 27, 4; 445-454
1233-7234
Pojawia się w:
Applicationes Mathematicae
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Least-squares trigonometric regression estimation
Autorzy:
Popiński, Waldemar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1338814.pdf
Data publikacji:
1999
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
Tematy:
consistent estimator
least squares method
Fourier coefficients
trigonometric polynomial
regression function
Opis:
The problem of nonparametric function fitting using the complete orthogonal system of trigonometric functions $e_k$, k=0,1,2,..., for the observation model $y_i = f(x_{in}) + η_i$, i=1,...,n, is considered, where $η_i$ are uncorrelated random variables with zero mean value and finite variance, and the observation points $x_{in} ∈ [0,2π]$, i=1,...,n, are equidistant. Conditions for convergence of the mean-square prediction error $(1/n)\sum_{i=1}^n E(f(x_{in})-\widehat f_{N(n)}(x_{in}))^2$, the integrated mean-square error $E ‖f-\widehat f_{N(n)}‖^2$ and the pointwise mean-square error $E(f(x)-\widehatf_{N(n)}(x))^2$ of the estimator $\widehat f_{N(n)}(x) = \sum_{k=0}^{N(n)} \widehat c_k e_k(x)$ for f ∈ C[0,2π] and $\widehat c_0,\widehat c_1,...,\widehat c_{N(n)}$ obtained by the least squares method are studied.
Źródło:
Applicationes Mathematicae; 1999, 26, 2; 121-131
1233-7234
Pojawia się w:
Applicationes Mathematicae
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Sensor Calibration Design Based on D-Optimality Criterion
Autorzy:
Hajiyev, C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/220607.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
sensor
calibration curve
calibration design
D-optimality criterion
least squares method
Opis:
In this study, a procedure for optimal selection of measurement points using the D-optimality criterion to find the best calibration curves of measurement sensors is proposed. The coefficients of calibration curve are evaluated by applying the classical Least Squares Method (LSM). As an example, the problem of optimal selection for standard pressure setters when calibrating a differential pressure sensor is solved. The values obtained from the D-optimum measurement points for calibration of the differential pressure sensor are compared with those from actual experiments. Comparison of the calibration errors corresponding to the D-optimal, A-optimal and Equidistant calibration curves is done.
Źródło:
Metrology and Measurement Systems; 2016, 23, 3; 413-424
0860-8229
Pojawia się w:
Metrology and Measurement Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Efektywny obliczeniowo algorytm wielowymiarowej regulacji predykcyjnej dla modeli typu wejście-wyjście
A computationally efficient multivariable predictive control algorithm for input-output models
Autorzy:
Ławryńczuk, M.
Tatjewski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/154561.pdf
Data publikacji:
2003
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
regulacja predykcyjna
modele liniowe
metoda najmniejszych kwadratów
model predictive control
least squares method
Opis:
W pracy przedstawiono kompletne wyprowadzenie algorytmu regulacji predykcyjnej wielowymiarowych procesów liniowych modelowanych za pomocą dyskretnych równań różnicowych. W przeciwieństwie do algorytmu GPC, prognozowana trajektoria wymuszona i swobodna sygnałów wyjściowych wyznaczana jest bez potrzeby rozwiązania macierzowego równania diofantycznego. W przypadku braku ograniczeń zmiennych procesowych zadanie optymalizacji funkcji kryterialnej rozwiązuje się numerycznie efektywną metodą najmniejszych kwadratów. Omówiono również sposób wyprowadzenia analitycznego przwa regulacji.
This paper develops a predictive control algorithm for multivariable processes modelled by means of linear input-output models. Unlike the GPC algorithm, predicted forced and free trajectories are calculated without the necessity of solving a matrix Diophantine equation. In the unconstrained case the optimal input profile, using a numerically reliable least-squares method, is derived as an analytical formula, calculated beforehand.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2003, R. 49, nr 9, 9; 10-14
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Correlations for the thermal conductivity of selected steel grades as a function of temperature in the range of 0–800◦C
Autorzy:
Wyczółkowski, Rafał
Strychalska, Dominika
Bagdasaryan, Vazgen
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2134935.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
thermal conductivity
heat transfer
least squares method
thermal conduction analysis
thermal treatment of steel
Opis:
Reliable knowledge of thermo-physical properties of materials is essential for the interpretation of solidification behaviour, forming, heat treatment and joining of metallic systems. It is also a precondition for precise simulation calculations of technological processes. Numerical calculations usually require the knowledge of temperature dependencies of three basic thermo-physical properties: thermal conductivity, heat capacity and density. The objective of this work is to find a correlation that fits the thermal conductivity of selected steel grades as a function of temperature (within the range of 0–800◦C) and carbon content (within the range of 0.1–0.6%). The starting point for the analysis are the experimental data on thermal conductivity taken from literature. Using the method of least squares it was possible to fit an equation which allows calculating the thermal conductivity of steel depending on the temperature and carbon content. Two kinds of equations have been analyzed: a linear one (a linear model) and a second degree polynomial (a non-linear model). The thermal conductivity obtained by linear and nonlinear models varies on average from the measured values by 3% and 2.6% respectively.
Źródło:
Archives of Thermodynamics; 2022, 43, 3; 29--45
1231-0956
2083-6023
Pojawia się w:
Archives of Thermodynamics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Non-invasive parameter identification by using the least squares method
Nieinwazyjna identyfikacja parametrów przy wykorzystaniu metody najmniejszych kwadratów
Autorzy:
Neugebauer, R.
Hellmich, A.
Hofmann, S.
Schlegel, H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/140192.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
identyfikacja parametrów
metoda najmniejszych kwadratów
urządzenia kontrolujące pracę serwonapędów
parameters identification
least squares method
motion control
Opis:
The paper presents an adapted least squares identification method for reduced-order parametric models. On the example of the open velocity loop, different model approaches were implemented in a motion control system. Furthermore, it is demonstrated how the accuracy of the method can be improved. Finally, experimental results are shown.
W artykule przedstawiono metodę identyfikacji, wykorzystującą metodę najmniejszych kwadratów, przystosowaną do modeli parametrycznych ograniczonego rzędu. Na przykładzie otwartej pętli regulacji prędkości zilustrowano różne podejścia do modelowania systemów sterowania. Zademonstrowano ponadto, jak można poprawić dokładność metody. W końcowej części pracy przedstawiono wyniki doświadczalne.
Źródło:
Archive of Mechanical Engineering; 2011, LVIII, 2; 185-194
0004-0738
Pojawia się w:
Archive of Mechanical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Identyfikacja ciągłoczasowych modeli obiektów niestacjonarnych
Identification of continuous-time models of nonstationary plants
Autorzy:
Kozłowski, J.
Kowalczuk, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/153780.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
estymacja parametryczna
metoda najmniejszych kwadratów
metoda zmiennej instrumentalnej
modele z czasem ciągłym
parameter estimation
least squares method
instrumental variable method
continuous-time models
Opis:
W pracy przedstawia się metody estymacji parametrycznej liniowych modeli obiektów niestacjonarnych. Dynamikę identyfikowanych obiektów opisuje się za pomocą liniowych równań różniczkowych zwyczajnych o znanym rzędzie. Ponieważ stosowane w praktyce algorytmy estymacji parametrycznej oparte są na przetwarzaniu danych rejestrowanych w sposób dyskretny, stosuje się różne techniki dyskretnoczasowej aproksymacji modeli ciągłych. Uzyskane w taki sposób i zachowujące oryginalną parametryzację opisy z czasem dyskretnym identyfikuje się stosując metodę ważonych najmniejszych kwadratów oraz odporną na wewnętrznie skorelowane zakłócenia metodę zmiennej instrumentalnej.
In this paper the parameter estimation methods of continuous-time nonstationary plant models are introduced. Linear ordinary differential equations of known order are used to describe the dynamics of the identified plants. Consequently, various discrete-time approximation techniques are proposed in order to obtain auxiliary discrete-time descriptions retaining the original parametrization. Among such numerical solutions the technique involving specific finite-horizon integrating filters gives promising results. Eventually, with the aid of the weighted least-squares method and the instrumental variable method robust to cross-correlated disturbances, the considered models are identified.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2008, R. 54, nr 3, 3; 132-135
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The role of parameter constraints in EE and OE methods for optimal identification of continuous LTI models
Autorzy:
Byrski, W.
Byrski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/331405.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
system ciągły
funkcja przenoszenia
metoda najmniejszych kwadratów
continuous systems
parameter constraints in identification
modulating functions
transfer function normalization
least squares method
Opis:
The paper presents two methods used for the identification of Continuous-time Linear Time Invariant (CLTI) systems. In both methods the idea of using modulating functions and a convolution filter is exploited. It enables the proper transformation of a differential equation to an algebraic equation with the same parameters. Possible different normalizations of the model are strictly connected with different parameter constraints which have to be assumed for the nontrivial solution of the optimal identification problem. Different parameter constraints result in different quality of identification. A thorough discussion on the role of parameter constraints in the optimality of system identification is included. For time continuous systems, the Equation Error Method (EEM) is compared with the continuous version of the Output Error Method (OEM), which appears as a special sub-case of the EEM.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2012, 22, 2; 379-388
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Algorytm i aplikacja w programie EXCEL dla krokowej aproksymacji danych drogą rozwiązania układu równań metodą Gaussa
Algorithm and EXCEL Application for Data Stepwise Approximation by Solution of the System of Equations Using Gauss Method
Autorzy:
Polanowski, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/341853.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydawnictwo Uniwersytetu Morskiego w Gdyni
Tematy:
metoda najmniejszych kwadratów
aproksymacja krokowa
model wielomianowy
algorytm Gaussa
aplikacja Excel
least squares method
stepwise approximation
polynomial model
Gaussian algorithm
EXCEL application
Opis:
W artykule zaprezentowano algorytm oraz aplikację w programie Excel krokowej aproksymacji danych metodą najmniejszych kwadratów dla modelu wielomianowego, liniowego względem współczynników. Pod pojęciem wielomianu aproksymującego rozumiany jest wielomian uogólniony, którego jednomiany są dowolnymi liniowo niezależnymi funkcjami. Współczynniki wielomianu aproksymującego są wyznaczane metodą Gaussa. Specjalnie utworzona tabela informacyjna umożliwia optymalny dobór jednomianów oraz budowanie modelu krok po kroku, drogą włączania do modelu jednomianów najbardziej zmniejszających sumę kwadratów odchyleń. W tej tabeli wskazano sumę kwadratów odchyleń, odchylenia skrajne oraz wartości odchylenia standardowego na każdym kroku aproksymacji. Stanowi to podstawę do podjęcia decyzji o zakończeniu aproksymacji, a także umożliwia wyłonienie punktów o nadmiernych odchyleniach.
The paper presents the algorithm and the application in Excel of the stepwise least squares data approximation for a polynomial model linear with respect to coefficients. The term approximating polynomial is understood as a generalized polynomial which monomials are any linearly independent functions. The coefficients of the approximating polynomial are determined by the Gaussian method. Specially created information table enables an optimal selection of monomials and building a model step by step, by incorporating the monomials with most decreasing sums of squared deviations. In this table, the sum of squared deviations, extreme deviations and standard deviation values are indicated at each approximation step. This is the basis for making the decision to complete the approximation, as well as the selection of points with excessive deviations.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Gdyni; 2018, 105; 124-135
1644-1818
2451-2486
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Gdyni
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Regresja ważona geograficznie jako narzędzie analizy rynku nieruchomości
Geographically weighted regression as a tool for real estate market analysis
Autorzy:
Kulczycki, M.
Ligas, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/385304.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
RWG (regresja ważona geograficznie)
przestrzenna heterogeniczność
autokorelacja przestrzenna
metoda najmniejszych kwadratów
wycena nieruchomości
GWR (Geographically Weighted Regression)
spatial heterogeneity
spatial autocorrelation
least squares method
appraisal
Opis:
Przedmiotem rozważań zawartych w niniejszym artykule jest zagadnienie zastosowania regresji ważonej geograficznie (GWR) zarówno na etapie analizy rynku nieruchomości, jak i podczas procesu wyceny. GWR jest techniką eksploracyjną statystyki przestrzennej dającą możliwość bezpośredniego modelowania przestrzennej heterogeniczności poprzez lokalne dopasowywanie modeli regresji. Zastosowanie GWR owocuje zestawem parametrów regresji dla każdej lokalizacji (nieruchomości). Parametry te stanowią podstawę do stworzenia map zmienności poszczególnych współczynników regresji, czyli map zmienności wpływu poszczególnych atrybutów na wartość nieruchomości w zależności od lokalizacji, co od razu przywodzi na myśl strefy oraz mapy taksacyjne wykorzystywane w procesie powszechnej taksacji nieruchomości.
The paper presents considerations on applying Geographically Weighted Regression to real estate market analysis and appraisal process. GWR is the explorative technique of spatial statistics enabling direct modeling of spatial heterogeneity by local fitting regression models. Application GWR results in set of regression parameters for each localization from the data set (real estate). These parameters make a basis for mapping non - stationarity of regression relationship, saying otherwise allow to map spatial variation in regression parameters. This kind of mapping brings to mind immediately taxation zones and taxation maps used in mass appraisal process.
Źródło:
Geomatics and Environmental Engineering; 2007, 1, 2; 59-68
1898-1135
Pojawia się w:
Geomatics and Environmental Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 17

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