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 "bayesian inference" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów

Dostawca treści

Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-13 z 13
    Tytuł:
    Sparse Bayesian learning in classifying face feature vectors
    Autorzy:
    Momot, A.
    Kawulok, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/333794.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
    Tematy:
    wnioskowanie bayesowskie
    rozpoznanie twarzy
    supervised learning
    Bayesian inference
    face recognition
    Opis:
    The Relevance Vector Machine (RVM), a Bayesian treatment of generalized linear model of identical functional form to the Support Vector Machine (SVM), is the recently developed machine learning framework capable of building simple models from large sets of candidate features. The paper describes the application of the RVM to a classification algorithm of face feature vectors, obtained by Eigenfaces method. Moreover, the results of the RVM classification are compared with those obtained by using both the Support Vector Machine method and the method based on the Euclidean distance.
    Źródło:
    Journal of Medical Informatics & Technologies; 2005, 9; 151-158
    1642-6037
    Pojawia się w:
    Journal of Medical Informatics & Technologies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Empirical Bayesian averaging method and its application to noise reduction in ECG signal
    Autorzy:
    Momot, A.
    Momot, M.
    Łęski, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/333575.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
    Tematy:
    sygnał EKG
    średnia ważona
    wnioskowanie bayesowskie
    ECG signal
    weighted averaging
    Bayesian inference
    Opis:
    An electrocardiogram (ECG) is the prime tool in non-invasive cardiac electrophysiology and has a prime function in the screening and diagnosis of cardiovascular diseases. However one of the greatest problems is that usually recording an electrical activity of the heart is performed in the presence of noise. The paper presents empirical Bayesian approach to problem of signal averaging which is commonly used to extract a useful signal distorted by a noise. The averaging is especially useful for biomedical signal such as ECG signal, where the spectra of the signal and noise significantly overlap. In reality the variability of noise can be observed, with power from cycle to cycle, which is motivation for weighted averaging methods usage. It is demonstrated that by exploiting a probabilistic Bayesian learning framework, it can be derived accurate prediction models offering significant additional advantage, namely automatic estimation of 'nuisance' parameters. Performance of the new method is experimentally compared to the traditional averaging by using arithmetic mean and weighted averaging method based on criterion function minimization.
    Źródło:
    Journal of Medical Informatics & Technologies; 2006, 10; 93-101
    1642-6037
    Pojawia się w:
    Journal of Medical Informatics & Technologies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The Fuzzy Relevance Vector Machine and its application to noise reduction in ECG signal
    Autorzy:
    Momot, A.
    Momot, M.
    Łęski, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/333828.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
    Tematy:
    systemy rozmyte
    wnioskowanie bayesowskie
    sygnał EKG
    fuzzy systems
    Bayesian inference
    ECG signal
    Opis:
    The paper presents new method called the Fuzzy Relevance Vector Machine (FRVM), a modification of the relevance vector machine, introduced by M. Tipping, applied to learning Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy system. Moreover it describes application of the FRVM to noise reduction in ECG signal. The results of the process are compared to those obtained using both Least Squares method for learning output functions in TSK rules and commonly used method using a low-pass moving average filter.
    Źródło:
    Journal of Medical Informatics & Technologies; 2005, 9; 99-105
    1642-6037
    Pojawia się w:
    Journal of Medical Informatics & Technologies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An analysis of the determinants behind having an additional job by employees
    Analiza determinant posiadania dodatkowej pracy przez pracowników najemnych
    Autorzy:
    GRZENDA, Wioletta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/435246.pdf
    Data publikacji:
    2018-06-01
    Wydawca:
    Uniwersytet Opolski
    Tematy:
    additional job
    logistic regression
    Bayesian inference
    dodatkowa praca
    regresja logistyczna
    wnioskowanie bayesowskie
    Opis:
    Apart from having the main job, many people in Poland decide to take additional jobs. There are many potential factors which determine having a second job. These include varied needs of individuals, such as the desire to improve their material status, family situation, or the opportunities arising from human capital. In this study, apart from the aforementioned needs, the features of individuals, such as age, sex, place of residence and the features of the main workplace have been included. Unfortunately, some determinants of the studied phenomenon cannot be clearly observed or are generally unobservable. Hence, the models with unobservable heterogeneity, which were used in this study, are of particular importance in modelling this type of phenomena. The purpose of this paper was to show the demographic profile of a two-job worker. This has been done by the assessment of the impact of selected determinants on having an additional job. Furthermore, the scale of the impact of the studied determinants has been compared in the case of women and men. The study used the Bayesian logistic regression model.
    Wiele osób w Polsce oprócz posiadania podstawowego miejsca pracy podejmuje inną dodatkową pracę. Istnieje wiele potencjalnych czynników determinujących posiadanie dodatkowego zatrudnienia. Można do nich zaliczyć indywidualne potrzeby jednostek, takie jak chęć poprawy statusu materialnego, sytuację rodzinną, czy też możliwości wynikające z posiadanego kapitału ludzkiego. W niniejszym badaniu, oprócz powyższych uwzględniono ponadto takie cechy jednostek, jak: wiek, płeć, miejsce zamieszkania oraz charakterystyki podstawowego miejsca pracy. Niestety niektórych determinant badanego zjawiska nie można dobrze zaobserwować lub są one generalnie nieobserwowalne. W związku z tym szczególne znaczenie w modelowaniu tego typu zjawisk mają, wykorzystane w niniejszej pracy, modele z nieobserwowalną heterogenicznością. Celem niniejszego artykułu było pokazanie profilu demograficznego pracownika, który oprócz swojej głównej pracy, wykonywał jeszcze jakąś inną pracę. W toku przeprowadzonych badań dokonano oceny wpływu wybranych determinant na posiadanie dodatkowej pracy przez pracowników najemnych. Ponadto porównano skalę wpływu badanych cech w przypadku kobiet i mężczyzn. W badaniu wykorzystano bayesowski model regresji logistycznej.
    Źródło:
    Economic and Environmental Studies; 2018, 18, 2; 611-627
    1642-2597
    2081-8319
    Pojawia się w:
    Economic and Environmental Studies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie wnioskowania bayesowskiego w procesie diagnozowania systemów sterowania ruchem kolejowym
    Application of bayesian inference in the process of diagnosing railway traffic control systems
    Autorzy:
    Nowakowski, Waldemar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/248547.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
    Tematy:
    systemy sterowania ruchem kolejowym
    diagnostyka
    wnioskowanie bayesowskie
    railway traffic control systems
    diagnostics
    Bayesian inference
    Opis:
    Systemy sterowania ruchem kolejowym odgrywają istotne znaczenie w zapewnieniu bezpieczeństwa przemieszczania osób i przewozu ładunków. Bardzo duża ilość urządzeń i systemów sterowania ruchem kolejowym, a także fakt, że wykonane są one w różnej technologii powoduje istotne utrudnienie w zapewnieniu, przez zarządcę infrastruktury kolejowej, wymaganego poziomu niezawodności. Konieczne jest więc wspieranie procesu ich utrzymania z użyciem metod diagnostyki technicznej. Oprogramowanie diagnostyczne CUiD przeznaczone jest głównie dla rozwiązań technicznych konkretnych producentów systemów sterowania ruchem kolejowym. Dlatego też autor artykułu zaproponował uniwersalną metodę diagnostyczną wykorzystującą wnioskowanie bayesowskie. Bazując na tej metodzie oraz protokole SNMP opracowano oprogramowanie komputerowe, które następnie użyto do diagnozowania uszkodzeń systemu SSP.
    Railway traffic control systems are essential to ensure the safety of passengers and freight transport. The very large number of controlling devices and systems, but also the fact that they are made in different technologies make it very difficult for the infrastructure manager to ensure the required level of reliability. Therefore, it is necessary to support the process of their maintenance with support of the application of technical diagnostic methods. The software M&DC is created mainly for technical solutions of specific manufacturers of railway traffic control systems. Therefore, the author of the article proposed a universal diagnostic method based on Bayesian inference. On the basis of this method and the SNMP protocol, computer software was developed, which is used to diagnose faults in the LCPS.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowo-Techniczne Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Komunikacji w Krakowie. Seria: Materiały Konferencyjne; 2019, 2(119); 159--168
    1231-9171
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowo-Techniczne Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Komunikacji w Krakowie. Seria: Materiały Konferencyjne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The advantages of bayesian methods over classical methods in the context of credible intervals
    Autorzy:
    Grzenda, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/94933.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
    Tematy:
    Bayesian inference
    confidence intervals
    MCMC
    logistic regression
    unemployment
    wnioskowanie bayesowskie
    przedziały ufności
    regresja logistyczna
    bezrobocie
    Opis:
    The growing computational power of modern computer systems enables the efficient execution of algorithms. This is particularly important in Bayesian statistics, in which, nowadays, the key role is played by Markov Chain Monte Carlo methods. The primary objective of this work is to show the benefits arising from the use of Bayesian inference, especially confidence intervals in the context of logistic regression. The empirical analysis is based on "Household budgets" survey of Central Statistical Office. In this paper the unemployment among people over 55 will be investigated.
    Źródło:
    Information Systems in Management; 2015, 4, 1; 53-63
    2084-5537
    2544-1728
    Pojawia się w:
    Information Systems in Management
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Badanie determinant pozostawania bez pracy osób młodych z wykorzystaniem semiparametrycznego modelu Coxa
    An analysis of unemployment duration determinants among young people using semiparametric Cox model
    Autorzy:
    Grzenda, Wioletta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/422828.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    bezrobocie
    semiparametryczny model Coxa
    wnioskowanie bayesowskie
    metody MCMC
    unemployment
    semiparametric Cox model
    Bayesian inference
    Markov chain Monte Carlo method
    Opis:
    Obecnie wśród osób rozpoczynających karierę zawodową obserwuje się szczególnie dużą wartość wskaźnika bezrobocia. Celem niniejszego opracowania jest identyfikacja czynników demograficznych oraz społeczno-ekonomicznych wpływających na długość czasu pozostawania bez pracy tych osób. W badaniu wykorzystano m.in. bayesowski semiparametryczny model Coxa dla danych indywidualnych. Wykorzystanie modelu przeżycia daje możliwość analizy jednoczesnego wpływu wybranych zmiennych objaśniających na czas pozostawania bez pracy. Natomiast podejście bayesowskie umożliwia uwzględnienie w badaniu, za pomocą rozkładów a priori, dodatkowej informacji spoza próby. Estymację modeli przeprowadzono z wykorzystaniem metod Monte Carlo opartych na łańcuchach Markowa, a dokładniej algorytmu ARMS.
    High unemployment rates are observed among people beginning job careers nowadays. The aim of the work is to identify demographic and socio-economic factors influencing the unemployment duration in this age group. In this research, Bayesian semiparametric Cox model for individual data has been used. The advantage of survival model is the possibility of the analysis of the impact of selected independent variables on unemployment duration. The Bayesian approach with a priori distribution makes the use of out of the sample knowledge possible. The model has been estimated using Markov chain Monte Carlo method with ARMS algorithm.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2012, 59, numer specjalny 1; 123-139
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Residual life prediction for highly reliable products with prior accelerated degradation data
    Prognozowanie trwałości resztkowej wysoce niezawodnych produktów na podstawie danych historycznych z przyspieszonych badań degradacji
    Autorzy:
    Wang, H.-W.
    Teng, K.-N.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301443.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    residual life
    Bayesian inference
    random parameters
    Wiener process
    acceleration factor
    trwałość resztkowa
    wnioskowanie bayesowskie
    parametry losowe
    proces Wienera
    współczynnik przyspieszenia
    Opis:
    To precisely predict the residual life for functioning products is a key of carrying out condition based maintenance. For highly reliable products, it is difficult to obtain abundant degradation data to precisely predict the residual life under normal stress levels. Thus, how to make use of historical degradation data to improve the accuracy of the residual life prediction is an interesting issue. Accelerated degradation testing, which has been widely used to evaluate the reliability of highly reliable products, can provide abundant accelerated degradation data. In this paper, a residual life prediction method based on Bayesian inference that takes accelerated degradation data as prior information was studied. A Wiener process with a time function was used to model degradation data. In order to apply the random effects of all the parameters of a Wiener process, the non-conjugate prior distributions were considered. Acceleration factors were introduced to convert the parameter estimates from accelerated stress levels to normal stress levels, so that the proper prior distribution types of the random parameters can be selected by the Anderson-Darling statistic. A Markov Chain Monte Carlo method with Gibbs sampling was used to evaluate the posterior means of the random parameters. An illustrative example of self-regulating heating cable was utilized to validate the proposed method.
    Precyzyjne przewidywanie trwałości resztkowej użytkowanego produktu stanowi klucz do prawidłowego utrzymania ruchu w oparciu o bieżący stan techniczny (condition-based maintenance).W przypadku produktów o wysokiej niezawodności, trudno jest uzyskać ilość danych degradacyjnych, która umożliwiałaby precyzyjne prognozowanie trwałości resztkowej przy normalnym poziomie obciążeń. Dlatego też bardzo ważnym zagadnieniem jest wykorzystanie historycznych danych degradacyjnych umożliwiających zwiększenie trafności prognozowania trwałości resztkowej. Przyspieszone badania degradacyjne, które powszechnie wykorzystuje się do oceny niezawodności wysoce niezawodnych produktów, mogą dostarczać bogatych danych o przyspieszonej degradacji. W przedstawionej pracy badano metodę prognozowania trwałości resztkowej opartą na wnioskowaniu bayesowskim, w którym jako uprzednie informacje wykorzystano dane z przyspieszonych badań degradacji. Dane degradacyjne modelowano za pomocą procesu Wienera z funkcją czasu. Aby móc zastosować efekty losowe wszystkich parametrów procesu Wienera, rozważano niesprzężone rozkłady a priori. Wprowadzono współczynniki przyspieszenia , które pozwoliły na przekształcenie szacowanych wartości parametrów z poziomu obciążeństosowanych w próbie przyspieszonej do poziomu obciążeń normalnych, co umożliwiło wybór odpowiednich typów parametrów losowych rozkładu a priori zwykorzystaniem statystyki testowej Andersona-Darlinga. Metodę Monte Carlo opartą na łańcuchach Markowa z próbnikiem Gibbsa wykorzystano do oceny średnich a posteriori parametrów losowych. Proponowaną metodę zweryfikowano na postawie przykładu samoregulującego przewodu grzejnego.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2016, 18, 3; 379-389
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie metod bayesowskich do prognozowania temperatury stali w kadzi odlewniczej i kadzi pośredniej
    Application of bayesian methods for forecasting the steel temperature in the ladle and tundish
    Autorzy:
    Miczka, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/182209.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Metalurgii Żelaza im. Stanisława Staszica
    Tematy:
    stalownia
    temperatura
    stal ciekła
    analiza statystyczna
    system dynamiczny
    wnioskowanie bayesowskie
    steel mill
    crude steel
    temperature
    statistical analysis
    dynamic system
    bayesian inference
    Opis:
    W artykule przedstawiono podstawy metodyczne dla prognozowania i analizy ryzyka procesu produkcyjnego w hutnictwie żelaza i stali, ze szczególnym uwzględnieniem prognozowania temperatury w różnych fazach procesu stalowniczego. Metodyka oparta jest na reprezentacji systemu dynamicznego w przestrzeni stanu oraz wnioskowaniu bayesowskim. Pozwala to przede wszystkim uchylić założenie o stałości szacowanych parametrów, prowadzić analizę dla całości rozkładu statystycznego oraz uwzględnić tzw. informację a priori czyli pochodzącą spoza zbioru danych. Praca ma charakter przeglądowy i stanowi podstawę do dalszych badań, których ostatecznym celem jest wdrożenie systemu prognozowania i analizy ryzyka w jednej z polskich stalowni, a następnie opracowanie podobnych rozwiązań dla przypadku innych faz procesu hutniczego. Zaprezentowano zakres informacji na który zgodę wyraziło kierownictwo przedsiębiorstwa.
    The article presents the methodological basis for forecasting and risk analysis of the production process in the iron and steel industry, with particular emphasis on forecasting temperatures in the different stages of the steelmaking process. The methodology is based on the state space representation of a dynamic system and Bayesian inference. Above all it enables repeal the assumption of a constant estimated parameters, analyze the statistical distribution of the whole and take into account the so-called a priori information, from outside the dataset. Article is a review and provides a basis for further research, with the ultimate goal to implement a system for forecasting and risk analysis in one of the Polish steel mill, and then develop similar solutions for other phases of the metallurgical process. Presented range of information on which business executives expressed consent.
    Źródło:
    Prace Instytutu Metalurgii Żelaza; 2015, T. 67, nr 2, 2; 58-64
    0137-9941
    Pojawia się w:
    Prace Instytutu Metalurgii Żelaza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of Monte Carlo filter for computer vision-based Bayesian updating of finite element model
    Zastosowanie filtrów Monte Varlo do opartego na widzeniu komputerowym bayesowskiego strojenia modelu MES
    Autorzy:
    Tekieli, M.
    Słoński, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/368995.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    Bayesian inference
    parametric identification
    model updating
    computer vision
    Monte Carlo filter
    wnioskowanie bayesowskie
    identyfikacja parametryczna
    widzenie komputerowe
    strojenie modelu
    filtr Monte Carlo
    Opis:
    In this paper we describe Bayesian inference-based approach to the solution of parametric identification problem in the context of updating of a finite element model of a structure. The proposed inverse solution is based on Monte Carlo filter and on the comparison of structure displacements extracted using digital image correlation method during a quasi-static loading and the corresponding displacements predicted by finite element method program. Our approach is applied to the problem of material model parameter identification of an aluminum laboratory-scale frame. The results are also verified by comparing the Monte Carlo filter-based solution with the analytical solution obtained using Kalman filter.
    Artykuł przedstawia zastosowanie podejścia opartego na wnioskowaniu bayesowskim do problemu identyfikacji parametrycznej w kontekście strojenia modelu MES konstrukcji. Proponowane rozwiązanie odwrotne opiera się na filtrze Monte Carlo oraz porównaniu przemieszczeń konstrukcji otrzymanych metodą korelacji obrazów cyfrowych podczas quasi statycznej próby obciążeniowej i odpowiadających im przemieszczeń przewidywanych przez program oparty na metodzie elementów skończonych. Nasze podejście zostało zastosowane do identyfikacji parametru modelu materiału aluminiowej ramki laboratoryjnej. Otrzymane wyniki porównano z wynikami otrzymanymi za pomocą filtru Kalmana.
    Źródło:
    Mechanics and Control; 2013, 32, 4; 171-177
    2083-6759
    2300-7079
    Pojawia się w:
    Mechanics and Control
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Estymowane modele równowagi ogólnej i autoregresja wektorowa. Aspekty teoretyczne
    An Estimated General Equilibrium Model and Vector Autoregression. Theoretical Aspects
    Autorzy:
    Wróbel-Rotter, Renata
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/422792.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    DSGE-VAR
    dynamiczny stochastyczny model równowagi ogólnej
    wnioskowanie bayesowskie
    specyfikacja rozkładu a priori
    dynamic stochastic general equilibrium model
    Bayesian inference
    prior specification
    Opis:
    Model DSGE-VAR składa się z dwóch modeli autoregresji wektorowej: pierwszy z nich, pomocniczy, jest aproksymacją estymowanego modelu równowagi ogólnej, zapisanego w formie reprezentacji w przestrzeni stanów, i służy konstrukcji rozkładu a priori dla drugiego, szacowanego dla danych obserwowanych. Łączne wnioskowanie o parametrach modelu strukturalnego i autoregresyjnego jest możliwe po zbudowaniu odpowiednich rozkładów prawdopodobieństwa, stanowiących podstawę metod bayesowskich. Kluczową rolę pełni parametr wagowy, ustalający optymalne proporcje obydwu podejść i mający zasadnicze znaczenie dla oszacowania brzegowej gęstości obserwacji, stanowiącej podstawę do porównań mocy wyjaśniającej modeli. Artykuł stanowi syntezę informacji teoretycznych związanych z metodologią DSGE-VAR, i może być traktowany jako etap wstępny i wprowadzający w badania empiryczne.
    The DSGE-VAR model consists of two models of vector autoregressions: the first one approximates linearised solution of the dynamic stochastic general equilibrium model and is used as a tool for construction of a prior distribution for the second one, estimated with the observed data. Combined inference is possible on the basis on probability distributions with the Bayesian techniques. The key role in the hybrid model is played by the weighting parameter that defines the relative proportions of the structural and autoregressive models. It has crucial impact for the marginal data density that allows to compare the power of different models. The main purpose of the paper is to present in details model assumptions and estimation.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2013, 60, 3; 359-380
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza płodności kobiet w Polsce z wykorzystaniem bayesowskiego modelu regresji Poissona
    Fertility analysis of women in Poland using Bayesian Poisson regression model
    Autorzy:
    Grzenda, Wioletta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/422947.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    płodność
    model regresji Poissona
    wnioskowanie bayesowskie
    metody Monte Carlo oparte na łańcuchach Markowa
    fertility
    Poisson regression model
    Bayesian inference
    Markov chain Monte Carlo method
    Opis:
    Celem niniejszej pracy jest zbadanie zachowań prokreacyjnych Polek poprzez identyfikację czynników je determinujących z wykorzystaniem metod bayesowskich. W pracy zastosowano bayesowski model regresji Poissona. Wybrany model umożliwił określenie kierunku i skali wpływu wybranych czynników na liczbę dzieci posiadanych przez kobiety. Natomiast podejście bayesowskie dało możliwość włączenia do modelu informacji a priori oraz lepsze oszacowanie parametrów modelu. W estymacji wykorzystano metody Monte Carlo oparte na łańcuchach Markowa, a w szczególności próbnik Gibbsa. Badanie przeprowadzono na podstawie danych indywidualnych pochodzących z polskiego badania retrospektywnego „Przemiany rodziny i wzorce dzietności w Polsce” (1991). W analizie płodności kobiet uwzględniono następujące czynniki: miejsce zamieszkania, wykształcenie, fakt pozostawania w związku małżeńskim, zatrudnienie oraz wyznanie. Otrzymane rezultaty porównano z dotychczasowymi wynikami badań dla Polski i innych krajów.
    The primary objective of the work is to use Bayesian methods to investigate women fertility in Poland and identify key factors influencing it. Bayesian Poisson regression model has been used in the analysis. The model allows determining factors that have a significant impact on the number of children born. Moreover Bayesian approach makes it possible to incorporate a priori knowledge and improve the estimation of model parameters. The model has been estimated using Markov chain Monte Carlo method with Gibbs sampling. The work has been based on the Polish study ”Family changes and Fertility Patterns in Poland” (1991). The following attributes have been considered in the analysis of women fertility: place of living, education, marital status, employment and religion. The results have been compared with the results of related research for Poland and other countries.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2012, 59, 2; 179-198
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Estymowane modele równowagi ogólnej i autoregresja wektorowa. Aspekty praktyczne
    An Estimated General Equilibrium Model and Vector Autoregression. Practical Issues
    Autorzy:
    Wróbel-Rotter, Renata
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/423053.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    DSGE-VAR
    dynamiczny stochastyczny model równowagi ogólnej
    wnioskowanie bayesowskie
    brzegowa gęstość obserwacji
    specyfikacja rozkładu a priori
    zbieżność MCMC
    dynamic stochastic general equilibrium model
    Bayesian inference
    marginal data density
    prior specification
    convergence diagnostics of MCMC
    Opis:
    Model DSGE-VAR składa się z dwóch modeli wektorowej autoregresji: pierwszy z nich jest aproksymacją liniowego rozwiązania estymowanego modelu równowagi ogólnej i służy konstrukcji rozkładu a priori dla drugiego, szacowanego dla danych obserwowanych. Opracowanie jest poświęcone szczegółowemu omówieniu aspektów praktycznych, zawiązanych z modelami DSGE-VAR. Główny nacisk został położony na zagadnienia specyfikacji a priori dla parametru wagowego: rozpatrzono szereg modeli warunkowych oraz modele z estymowanym parametrem wagowym, po przyjęciu alternatywnych rozkładów a priori: jednostajnego, przesuniętego gamma i zmodyfikowanego rozkładu beta. Oszacowanie szeregu modeli warunkowych pozwala na ujawnienie znacznej zmienności logarytmu brzegowej gęstości obserwacji implikujących wrażliwość czynników Bayesa, istotnie zmieniających się w odpowiedzi na niewielkie zmiany specyfikacji rozkładu a priori dla parametru wagowego. Estymacja modelu pełnego pozwala na optymalne ustalenie rzędu opóźnienia wektorowej autoregresji oraz sprawdzenie wrażliwości wnioskowania a posteriori o parametrze wagowym w zależności od typu i rozproszenia rozkładu a priori. W drugiej części opracowania omówiono sposoby oceny stabilności numerycznej w modelach DSGE-VAR.
    The DSGE-VAR model consists of two models of vector autoregressions: the first one approximates the linearised solution of the dynamic stochastic general equilibrium model and is used as a tool for construction of a prior distribution for the second one, estimated with the observed data. The main purpose of the paper is to present practical aspects of DSGE-VAR estimation, verification and comparison, based on the marginal data density. It can be obtained after considering conditional models or by estimation of fully specified models, after assuming uniform, generalised gamma and modified beta distributions. The conditional models lead to serious variability of the Bayes factors that has little economic interpretation. Posterior inference for the weighting parameter from fully estimated models is less sensitive to its prior specification. In the second part of the paper author discusses convergence diagnostics used for checking stability of MCMC algorithms.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2013, 60, 4; 477-498
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-13 z 13

      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