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 "QUANTILE REGRESSION" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-7 z 7
    Tytuł:
    Bayesian Spatial Quantile Regression
    Bayesowska przestrzenna regresja kwantylowa
    Autorzy:
    Trzpiot, Grażyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/904804.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    quantile regression
    spatial quantile regression
    bayesian spatial model
    Opis:
    In this paper we present a Bayesian spatial model quantile regression. We develop a spatial quantile regression model that does not assume normality and allows the covariates to affect the entire conditional distribution, rather than just the mean. The conditional distribution is allowed to vary from site-to-site and is smoothed with a spatial prior.
    W wielu zastosowaniach, podstawowym problemem jest opis i analiza wpływu wektora skorelowanych zmiennych objaśniających X na zmienna objaśnianą Y. W przypadku, gdy obserwacje badanych zmiennych są dodatkowo rozmieszczone przestrzennie, zadanie jest jeszcze trudniejsze, ponieważ mamy dodatkowe zależności, wynikające ze zmienności przestrzennej. Klasyczne podejście stosowane do takich problemów wykorzystuje założenie o skończonej wartości oczekiwanej zmiennych Y, wówczas przestrzenna funkcja regresji jest dobrze określona i dostarcza informacji o zależności zmiennej Y od zmiennych X. W tej pracy, w miejsce przestrzenna funkcja regresji wykorzystującej średnią, rozpatrzymy przestrzenna regresję kwantylową. Regresja kwantylowa zostanie omówiona w przestrzennym kontekście. Semiparametryczny model bayesowski i jego estymacja jest głównym celem tej pracy. Dodatkowe zasoby informacji o zmienności otrzymujemy badając kwantyle, wychodząc poza tradycyjny opis klasycznej regresji. Estymacja kwantylowa w modelu przestrzennym uwydatnia zależności przestrzenne dla różnych fragmentów rozważanych rozkładów.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2013, 286
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Properties of Transformation Quantile Regression Model
    Własności transformacji modelu regresji kwantylowej
    Autorzy:
    Trzpiot, Grażyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/905653.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    quantile regression
    quantile regression model
    Box-Cox transformation
    Opis:
    We present in this paper a few important direction on research using quantile regression. We start from some motivation for this method of regression. Secondly we present some main areas of application this method. Finally we wanted to point out transformation of the main model. This model, introduced by Powell (1991) and further analyzed by Chamberlain (1994) and Buchinsky (1995), specifies the conditional quantiles of the Box-Cox transformation of the variable under appraisal as a linear function of the covariates. It provides, within a simple set-up, the needed flexibility, as both the transformation parameter and the coefficients of the linear function are allowed to vary freely at each point of the distribution. The Box-Cox quantile regression, which has the linear and log-linear models as particular cases, will provide, therefore, a direct answer to the question of the appropriate transformation to be used.
    Przedstawiamy artykuł, w którym omawiamy modele regresji kwantylowej. Omawiamy motywacje dla stosowania klasycznego modelu, jak również główne kierunki zastosowań regresji kwantylowej. Następnie przechodzimy do transformacji podstawowego modelu. Ten model jest wprowadzony przez Powell’a (1991) a kolejno analizowany przez Chamberlain’a (1994) i Buchinsky’ego (1995), wprowadzono specyficzne warunkowe kwantyle znane jako transformacja Box– Cox’a. Omawiamy estymację modeli oraz testy istotności.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2013, 285
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Some tests for quantile regression models
    Autorzy:
    Trzpiot, Grażyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/657959.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    quantile regression model
    test
    Opis:
    Przedstawiamy test weryfikujący jakość specyfikacji modelu regresji kwantylowej. Często wyznaczamy modele regresji kwantylowej i przeprowadzamy dalsze wnioskowanie analizując jedynie poziom błędów. Przedstawimy test dla funkcjonalnej formy modelu regresji kwantylowej. Test dopasowuje zmienną zależną jako wyjaśniającą oraz sprawdza istotność wprowadzonej do modelu zmiennej. Dodatkowo porównamy z nieparametryczną specyfikacją modelu wykorzystującą funkcję jądrową oraz przedział parametrów. Słowa kluczowe: test model regresji kwantylowej.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2011, 255
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Geometryczne własności regresji kwantylowej
    Geometric properties of the quantile regression
    Autorzy:
    Trzpiot, Grażyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/586341.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Kwantyle
    Regresja kwantylowa
    Własności modeli regresji kwantylowych
    Property of quantile regression models
    Quantile regression
    Quantiles
    Opis:
    Zastosowania miar porządkowych, w tym kwantyli, znajdujemy w różnych obszarach zastosowań, w szczególności w statystyce odpornej. Odejście od klasycznego podejścia bazującego na momentach zmiennej losowej wynika zazwyczaj z analizowanego zbioru danych, który nie spełnia założeń modeli. Dwa pierwsze momenty zmiennej losowej, na których budujemy dalej modele regresji, nie są adekwatne w opisie zbiorów danych z obserwacjami odstającymi. Zbiory danych z asymetrycznymi rozkładami również nie powinny być analizowane z wykorzystaniem modeli regresji estymowanych MNK. Celem artykułu jest prezentacja własności geometrycznych regresji kwantylowej. To podejście metodologiczne wykorzystuje wartości rozkładu, wyznaczając zbiór kwantyli oraz zbiór modeli regresji.
    The use of ordinal measures, including quantles, is found in various areas of application, in particular robust statistics. The retreat from the classical approach based on the moments of random variables is usually the result of a data set that does not meet the assumptions of the models. The first two moments of the random variable, on which we are building the regression models, are not adequate in describing the sets of observation data sets. Data sets with asymmetric distributions should also not be analyzed using regression models estimated by MNK. The aim of this paper is to present the geometrical properties of quantile regression. This methodological approach uses the values of the distribution of the random variables by determining the set of quantiles and the set of regression models.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2017, 344; 145-157
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Spatial quantile regression in analysis of mortality
    Przestrzenna regresja kwantylowa w analizie umieralności
    Autorzy:
    Trzpiot, Grażyna
    Orwat-Acedańska, Agnieszka
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/658227.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    regresja kwantylowa
    analiza umieralności
    analiza przestrzenna
    quantile regression
    analysis of mortality
    spatial analysis
    Opis:
    Artykuł podejmuje problem analizy umieralności w Polsce. Celem pracy jest badanie wpływu wybranych czynników na średnią długość życia kobiet i mężczyzn w 66 podregionach Polski. Stosujemy modele kwantylowej autoregresji przestrzennej. W analizie wykorzystujemy metodologię wielorakiej regresji kwantylowej, która umożliwia analizę zależności pomiędzy zmiennymi w różnych kwantylach Rozkładu zmiennej niezależnej. Ponadto narzędzie to jest odporne na założenie klasycznej regresji dotyczące postaci wielowymiarowego rozkładu składnika losowego.
    The paper concerns mortality in Poland. The aim of the article is to identify factors determining average life length of men and women in 66 subregions of Poland. We use spatial quantile regression methodology which allows studying dependencies between variables in different quantiles of the response distribution. Moreover, this statistical tool is robust against violations of the classical regression assumption about the multidimensional distribution of error term.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2016, 5, 325
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Spatial Quantile Regression In Analysis Of Healthy Life Years In The European Union Countries
    Przestrzenna regresja kwantylowa w analizie długości życia w krajach Unii Europejskiej
    Autorzy:
    Trzpiot, Grażyna
    Orwat-Acedańska, Agnieszka
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/633229.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    regresja kwantylowa
    wieloraka kwantylowa autoregresja przestrzenna
    analiza przestrzenna
    długość życia w zdrowiu
    quantile regression
    multiple spatial quantile autoregression
    spatial analysis
    healthy life years
    Opis:
    Celem pracy jest badanie wpływu wybranych czynników na średnią długość życia z zdrowiu kobiet i mężczyzn w krajach UE. Ze względu na fakt, że kraje Unii Europejskiej charakteryzuje silne zróżnicowanie pod względem średniej długości życia w zdrowiu oraz jakości życia obywateli, stosujemy w pracy modele wielorakiej kwantylowej autoregresji przestrzennej. Regresja kwantylowa umożliwia analizę zależności pomiędzy zmiennymi w różnych kwantylach rozkładu zmiennej niezależnej. Ponadto narzędzie to jest odporne na założenie klasycznej regresji dotyczące postaci wielowymiarowego rozkładu składnika losowego. Estymacji punktowej parametrów modeli dokonano przy użyciu zmiennych instrumentalnych (Kim, Muller 2004), natomiast do estymacji przedziałowej i weryfikacji hipotezy istotności parametrów wykorzystano metodę bootstrap.
    The paper investigates the impact of the selected factors on the healthy life years of men and women in the EU countries. The multiple quantile spatial autoregression models are used in order to account for substantial differences in the healthy life years and life quality across the EU members. Quantile regression allows studying dependencies between variables in different quantiles of the response distribution. Moreover, this statistical tool is robust against violations of the classical regression assumption about the distribution of the error term. Parameters of the models were estimated using instrumental variable method (Kim, Muller 2004), whereas the confidence intervals and p-values were bootstrapped.
    Źródło:
    Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe; 2016, 19, 5; 179-199
    1508-2008
    2082-6737
    Pojawia się w:
    Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Optymalizacja portfela z wykorzystaniem koherentnych transformujących miar ryzyka
    Optimal Portfolio Selections Based on Coherent Distortion Risk Measures
    Autorzy:
    Trzpiot, Grażyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/588827.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Analiza portfelowa
    Miernik ryzyka (VaR)
    Optymalizacja
    Programowanie liniowe
    Regresja kwantylowa
    Linear programming
    Optimalization
    Portfolio analysis
    Quantile regression
    VaR method
    Opis:
    Celem artykułu jest wykorzystanie metod optymalizacji liniowej w analizie portfelowej. Poszerzymy problem wyboru optymalnego portfela z kryterium ograniczającym dla kwantylowej miary ryzyka, jakim jest minimalizacja CVaR (conditional value-at-risk) do klasy zadań z koherentnymi transformującymi miarami ryzyka. Omówimy niezależnie koherentne miary ryzyka (KMR) oraz transformujące miary ryzyka (TMR) podając własności i wzajemne zależności. Przejdziemy następnie do klasy miar łączących te podejścia. Koherentne transformujące miary ryzyka (KTMR) obejmują wiele znanych miar ryzyka.
    The aim of this paper is application linear programming methodology to solving portfolio selection problems. We enlarge linear optimization problem for quantile risk measures that means for Conditional Value-at-Risk (CVaR) based portfolio selection problems to class of risk measure known as the class of coherent distortion risk measures. We describe independently coherent distortion risk measure and distortion risk measure by a list of properties. At the end we goes to the class of risk measures witch put both approaches together. coherent distortion risk measures include a range of well-known risk measures as CVaR, Wang Transform measure, Proportional Hazard measure.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2014, 208; 74-85
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-7 z 7

      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