Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Sitek, Grzegorz" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Sum of gamma and normal distribution
Autorzy:
Sitek, Grzegorz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1931403.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
mixture of probability distribution
statistical auditing
sum of gamma and normal distribution
accounting error
mieszanka rozkładu prawdopodobieństwa
audyt statystyczny
suma rozkładu gamma i normalnego
błąd księgowy
Opis:
Purpose: The article shows how to model audit errors using mixtures of probability distribution. Design/methodology/approach: In financial accounting, data about the economic activities of a given firm is collected and then summarized and reported in the form of financial statements. Auditing, on the other hand, is the independent verification of the fairness of these financial statements. An item in an audit sample produces two pieces of information: the book (recorded) amount and the audited (correct) amount. The difference between the two is called the error amount. The book amounts are treated as values of a random variable whose distribution is a mixture of the distributions of the correct amount and the true amount contaminated by error. The mixing coefficient is equal to the proportion of the items with non-zero errors amounts. Findings: The sum of normal and gamma distribution can be useful for modeling audit errors. Originality/value: In this paper, the method of moments is proposed to estimate mixtures of probability distribution, and we derive a formulation of the probability distribution of the sum of a normally distributed random variable and one with gamma distribution. This research could be useful in financial auditing.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2020, 143; 275-284
1641-3466
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estimation of regression parameters of two dimensional probability distribution mixtures
Estymacja parametrów regresji mieszanki dwuwymiarowych rozkładów prawdopodobieństwa
Autorzy:
Sitek, Grzegorz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/592694.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
EM algorithm
Least squares method for an implicite interdependence
Mixture regression model
Algorytm EM
Metoda najmniejszych kwadratów dla zależności niejawnych
Mieszanki regresji
Opis:
We use two methods of estimation parameters in a mixture regression: maximum likelihood (MLE) and the least squares method for an implicit interdependence. The most popular method for maximum likelihood esti-mation of the parameter vector is the EM algorithm. The least squares method for an implicit interdependence is based solving systems of nonlinear equations. Most frequently used method in the estimation of parameters mixtures regression is the method of maximum likelihood. The article presents the possibility of using a different the least squares method for an implicit interdependence and compare it with the maximum likelihood method. We compare accuracy of two methods of estimation by simulation using bias: root mean square error and bootstrapping standard errors of estimation.
Do estymacji parametrów mieszanek regresji stosujemy dwie metody: metodę największej wiarygodności oraz metodę najmniejszych kwadratów dla zależności niejawnych. Najbardziej popularną metodą polegającą na maksymalizacji funkcji wiarygodności jest algorytm EM. Metoda najmniejszych kwadratów dla zależności niejawnych polega na rozwiązaniu układu równań nieliniowych. Najczęściej stosowaną metodą estymacji parametrów mieszanek regresji jest metoda największej wiarygodności. W artykule pokazano możliwość zastosowania innej metody najmniejszych kwadratów dla zależności niejawnych. Obie metody porównujemy symulacyjnie, używając obciążenia estymatora, pierwiastka błędu średniokwadratowego estymatora oraz bootstrapowe błędy standardowe.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2016, 304; 30-46
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modeling income on the basis of distribution mixture
Autorzy:
Sitek, Grzegorz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/584955.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
finite mixture
income distribution
maximum likelihood estimate
EM algorithm
number of components
Opis:
Finite mixtures of probability distributions may be successfully used in the modeling of probability distributions of incomes. These distributions are typically heavy tailed and positively skewed. This article deals with the problem of determining the number of components in mixture modeling. This paper considers the likelihood of ratio-based testing of the null hypothesis of homogeneity in mixture models. The number of components is an important parameter in the applications of finite mixture models.
Źródło:
Mathematical Economics; 2014, 10(17); 79-90
1733-9707
Pojawia się w:
Mathematical Economics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Loss modeling with mixtures distributions in R package
Autorzy:
Sitek, Grzegorz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/434037.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
finite mixture of distributions
loss distribution
maximum likelihood estimate
EM algorithm
Opis:
Finite mixtures of probability distributions may be successfully used in the modeling of probability distributions of losses. These distributions are typically heavy tailed and positively skewed. Finding the distribution that fits loss data well is often difficult. The paper shows that the use of mixed models can significantly improve the goodness-of-fit of the loss data. The paper also presents an algorithm to find estimates of parameters of mixture distribution and gives an illustrative example. The analytical approach is probably the most often used in practice and certainly the most frequently adopted in the actuarial literature. It is reduced to finding a suitable analytical expression which fits the observed data well. For parameters estimation we use the maximum likelihood method applying the Newton-Raphson and EM algorithm. Computations of goodness-of-fit can be judged using the Akaike information criterion.
Źródło:
Śląski Przegląd Statystyczny; 2017, 15 (21); 183-200
1644-6739
Pojawia się w:
Śląski Przegląd Statystyczny
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