Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Jurkiewicz, Tomasz" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
An Influence of Distance Measure Among Sample Units on Efficiency of the Modified Synthetic Estimator : Monte Carlo Analysis
Wpływ miary odległości jednostek w próbie na efektywność zmodyfikowanego estymatora syntetycznego - analiza Monte Carlo
Autorzy:
Jurkiewicz, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905042.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
small domain estimation
multivariate methods
distance measures
Opis:
The problem of insufficient number of sample observations representing a given population domain of interest (small area) can be solved by applying estimators, which will be able to combine sample information from the given domain with information about sample units representing other domains. Synthetic estimation technique assumes that the distribution of the variable of interest is the same in the given domain and in the entire population. This assumption, however, is rarely met, and as a result, one can obtain large estimation errors. Use of modified synthetic estimator requires an application of a two-stage estimation procedure. The first stage consists in applying some distance measures in order to identify the degree of similarity between the sample units from the investigated domain, and sample units representing other domains. In the second stage, those units, which turned out to be similar to units from the domain of interest, are used to provide sample information with specially constructed weights. Chosen distance measure is one of the crucial factors in using MES estimator. Author presents Monte Carlo analysis of the efficiency of MES estimator using different distance measures between sample units.
Problem zbyt malej liczby obserwacji w próbie, reprezentującej określoną domenę populacji, może być rozwiązany m. in. poprzez zastosowanie takich estymatorów, które do szacowania parametrów w określonej subpopulacji (małym obszarze, domenie) wykorzystują dodatkowe informacje z pozostałej części próby. Jedna z metod estymacji dla małych domen, zwana estymacją syntetyczną, zakłada, że rozkład w badanej małej domenie jest identyczny z rozkładem całej populacji. Założenie to pozostaje zazwyczaj niespełnione, zwłaszcza w przypadku specyficznych domen, co skutkuje dużymi błędami estymacji. Zastosowanie zmodyfikowanego estymatora syntetycznego (MES) zakłada dwuetapowy proces estymacji. W pierwszym etapie za pomocą metod klasyfikacji lub badania podobieństw określa się podobieństwa jednostek należących do małej domeny do jednostek z pozostałej części próby. Drugim krokiem jest wykorzystanie w estymacji, za pomocą odpowiednio skonstruowanych wag, informacji tylko od tych jednostek, które są podobne do jednostek z małej domeny. Ważnym czynnikiem wpływającym na efektywność zmodyfikowanego estymatora syntetycznego jest zastosowana miara odległości. Autor przedstawia wyniki symulacyjnego badania efektywności estymatora MES przy zastosowanych różnych miarach odległości do badania podobieństwa jednostek.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2009, 225
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Efficiency of the Modified Synthetic Estimator - Monte Carlo Analysis
Efektywność zmodyfikowanego estymatora syntetycznego - analiza Monte Carlo
Autorzy:
Jurkiewicz, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/906276.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
small domain estimation
multivariate methods
distance measures
Monte Carlo analysis
Opis:
Problem zbyt małej liczby obserwacji w próbie, reprezentującej określoną domenę populacji, może być rozwiązany między innymi poprzez zastosowanie takich estymatorów, które do szacowania parametrów w określonej subpopulacji (małym obszarze, domenie) wykorzystują dodatkowe informacje z pozostałej części próby. Rozwijane przez statystykę małych obszarów metody estymacji są często skomplikowane i trudne do praktycznego zastosowania np. w badaniach biznesowych. Stąd też istnieje po-trzeba rozwijania także metod, które będą łatwe w aplikacji i wystarczające efektywne. Jedną z takich propozycji może być zmodyfikowany estymator syntetyczny (MES). Zastosowanie estymatora MES zakłada dwuetapowy proces estymacji. W pierwszym etapie za pomocą metod klasyfikacji lub badania podobieństw określa się podobieństwa jednostek należących do małej domeny do jednostek z pozostałej części próby. Drugim krokiem jest wykorzystanie w estymacji, za pomocą odpowiednio skonstruowanych wag, informacji tylko od tych jednostek, które są podobne do jednostek z malej domeny. Autor przedstawia wyniki porównania efektywności estymatora MES z innymi estyma- torami na bazie eksperymentów symulacyjnych.
The problem of insufficient number of sample observations representing a population domain of interest (small area) can be solved by applying estimators which will be able to combine sample information from the given domain with information about sample units representing other domains. Modified Synthetic Estimator (MES) can be regarded as one of the proposals in this field. Using modified synthetic estimator requires an application of a two-stage estimation procedure. The first stage consists in applying some distance measures in order to identify the degree of similarity between the sample units. In the second stage, those units, which turned out to be similar to units from the domain of interest, are used to provide sample information with specially constructed weights. Author presents and discusses some results o f Monte Carlo analysis aimed at comparing efficiency between the MES and other estimators.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2009, 228
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Correlation among variables and methods of establishing weights of sample units. Monte Carlo analysis of the modified synthetic estimator
Wpływ poziomu zależności między zmiennymi i systemu ustalania wag na efektywność zmodyfikowanego estymatora syntetycznego - analiza Monte Carlo
Autorzy:
Jurkiewicz, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907016.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
small domain estimation
multivariate methods
distance measures
Opis:
In many statistical surveys one faces the problem of insufficient number of sample observations to make reliable inference about a given population domain of interest (small area). One possible solution, which has been discussed in statistical publications consists in applying estimators, which will be able to combine sample information from the given domain with information about sample units representing other domains. Synthetic estimation technique is particularly efficient, if the distribution ot the variable ot interest is the same in the given domain and in the entire population. When this assumption is far from being met, one can obtain, as a consequence, large estimation errors. Using modified synthetic estimator requires an application of a two-stage estimation procedure. The first stage consists in applying some distance measures in order to identify the degree of similarity between the sample units from the investigated domain and sample units representing other domains. In the second stage, those units, which turned out to be similar to units from the domain of interest, are used to provide sample information with specially constructed weights. A method of establishing weights is one of the crucial factors in using MES estimator. Author presents results of Monte Carlo analysis of the efficiency of MES estimator using different weights.
Problem zbyt małej liczby obserwacji w próbie, reprezentującej określoną domenę populacji, może być rozwiązany między innymi poprzez zastosowanie takich estymatorów, które do szacowania parametrów w określonej subpopulacji (małym obszarze, domenie) wykorzystują dodatkowe informacje z pozostałej części próby. Jedna z metod estymacji dla małych domen zwana estymacją syntetyczną sprawdza się przy założeniu, że rozkład (albo któryś z parametrów rozkładu) w badanej małej domenie jest identyczny z rozkładem całej populacji. Założenie to pozostaje zazwyczaj niespełnione, zwłaszcza w przypadku specyficznych domen, co skutkuje dużymi błędami estymacji. Zastosowanie zmodyfikowanego estymatora syntetycznego (MES) zakłada dwuetapowy proces estymacji. W pierwszym etapie za pomocą metod klasyfikacji lub badania podobieństw określa się podobieństwa jednostek należących do małej domeny do jednostek z pozostałej części próby. Drugim krokiem jest wykorzystanie w estymacji, za pomocą odpowiednio skonstruowanych wag, informacji tylko od tych jednostek, które są podobne do jednostek z małej domeny. Ważnym czynnikiem wpływającym na efektywność zmodyfikowanego estymatora syntetycznego jest dobór metod ustalania wag dla poszczególnych jednostek badanej zbiorowości. Autor przedstawia wyniki symulacyjnego badania efektywności estymatora MES przy zastosowanych różnych sposobach ustalania wag.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2008, 216
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An Influence of Classification Method on Efficiency of Modified Synthetic Estimator
Wpływ stosowanej metody klasyfikacji na efektywność modyfikowanego estymatora syntetycznego
Autorzy:
Jurkiewicz, Tomasz
Najman, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905704.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
small domain estimation
multivariate methods
neural networks
Opis:
The problem of insufficient number of sample observations representing a given population domain of interest (small area) can be solved by applying such estimators, which will be able to combine sample information from the given domain with information about sample units representing other domains. One small area estimation method, called synthetic estimation technique, assumes that the distribution of the variable of interest is identical in the given domain and in the entire population. This assumption, however, is rarely met, and as a result one obtains large estimation errors. In this paper a two-stage estimation procedure is suggested. The first stage consist in applying various classification methods to identify the degree of similarity between the sample units from the investigated domain and sample units representing other domains. In the second stage, those domains, which turned out to be similar to the domain of interest or sample units similar to units from domain of interest, are used to provide sample information with specially constructed weights. Authors present the results of the suggested procedure in an analysis of the continuing vocational training in construction industry based on a sample survey of enterprises. A bootstrap attempt has been made to assess errors of the suggested estimation procedure.
Problem zbyt małej liczby obserwacji w próbie, reprezentującej określoną domenę populacji, może być rozwiązany m. in. poprzez estymatory wykorzystujące informacje o innych jednostkach w próbie. Jedna z metod estymacji dla małych domen, zwana estymacją syntetyczną, zakłada, że rozkład w badanej małej domenie jest identyczny z rozkładem całej populacji. Założenie to pozostaje zazwyczaj niespełnione, zwłaszcza w przypadku specyficznych domen, co skutkuje dużymi błędami estymacji. Problem niespełnienia założeń estymacji syntetycznej może być rozwiązany poprzez zastosowanie dwuetapowego procesu estymacji. W pierwszym etapie za pomocą metod analizy wielowymiarowej, np. za pomocą metody klasyfikacji k-średnich, badania odległości czy też wykorzystując sieci neuronowe typu SOM, określa się podobieństwa domen lub jednostek należących do małej domeny do jednostek z pozostałej części próby. Drugim krokiem jest wykorzystanie w estymacji, za pomocą odpowiednio skonstruowanych wag, informacji tylko o tych jednostkach lub z tych domen, które są podobne do badanej małej domeny. W artykule autorzy przedstawiają rezultaty zastosowanej metody na przykładzie badania reprezentacyjnego kształcenia ustawicznego w branży budowlanej. Za pomocą metod bootsrtrapowych dokonano oceny wpływu stosowania różnych metod badania podobieństw między jednostkami na własności modyfikowanego estymatora syntetycznego.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2006, 196
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    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