Informacja

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

Wyszukujesz frazę "likelihood estimation" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
O aproksymacjach funkcji przejścia dla jednowymiarowych procesów dyfuzji
On Approximation of Transition Density for One-Dimensional Diffusion Processes
Autorzy:
Szczepocki, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1050519.pdf
Data publikacji:
2016-06-30
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
stochastyczne równania różniczkowe
procesy dyfuzji
estymacja metodą największej wiarygodności
stochastic differential equations
diffusion processes
maximum likelihood estimation
Opis:
Metody estymacji parametrów stochastycznych równań różniczkowych dla ciągłych procesów dyfuzji obserwowanych w dyskretnych odstępach czasu można podzielić na dwie kategorie: metody oparte na maksymalizacji funkcji wiarygodności i wykorzystujące uogólnioną metodę momentów. Zazwyczaj nie znamy jednak gęstości przejścia potrzebnej do konstrukcji funkcji wiarygodności, ani odpowiedniej ilości momentów teoretycznych, aby skonstruować odpowiednią liczbę warunków. Dlatego powstało wiele metod, które próbują przybliżyć nieznaną funkcję przejścia. Celem artykułu jest porównanie własności wybranych metod aproksymacji jednowymiarowych jednorodnych procesów dyfuzji.
Estimation methods for stochastic differentia equations driver by discretely sampled continuous diffusion processes may be split into two categories: maximum likelihood methods and methods based on the general method of moments. Usually, one does not know neither likelihood function nor theoretical moments of diffusion process and cannot construct estimators. Therefore many methods was developed to approximating unknown transition density. The aim of article is to compare properties of selected approaches, indicate their merits and limitations.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2016, 63, 2; 173-190
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie adaptacyjnej metody redukcji szumów na obrazach cyfrowych do dektekcji krawędzi
Edge detection using adaptive smoothing of digital images
Autorzy:
Kolecki, J.
Wróbel, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129815.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
przetwarzanie obrazów cyfrowych
detekcja krawędzi
metoda adaptacyjna
lokalna estymacja
MNW
digital image processing
edge detection
adaptive approach
local likelihood estimation
Opis:
Detekcja krawędzi często stanowi ważny etap przetwarzania obrazów cyfrowych w procedurach automatycznego pomiaru. Metody będące obecnie w użyciu, w większości oparte są na wykorzystaniu filtrów krawędziujących. Wymienić należy tu chociażby filtr LoG (Laplacian of Gaussian) jak również bardziej zaawansowaną metodę Cannyego- Derichea. W niniejszym artykule proponowane jest inne podejście do problemu detekcji krawędzi. Proponowane rozwiązanie jest oparte na wykorzystaniu metod statystyki matematycznej, w szczególności propagacyjno-separacyjnego podejścia do lokalnej metody największej wiarygodności, opracowanego w roku 2006 przez J. Polzehla i V. Spokoinego. Istotą metody jest adaptacyjne określenie sąsiedztwa każdego z pikseli, które wykorzystywane jest do estymacji jasności danego piksela. Sąsiedztwo to określane jest poprzez wagi przypisywane pikselom leżącym w pobliżu piksela o estymowanej jasności. Wartości wag zależą nie tylko od odległości od estymowanego piksela, ale też od różnicy jasności między pikselami. Wpływ tych dwóch czynników można dowolnie modyfikować. Prezentowana metoda przeznaczona jest docelowo do redukcji szumów obrazów cyfrowych, jednak po przyjęciu odpowiednich wartości parametrów udaje się osiągnąć wynik zbliżony do wyniku segmentacji. Do ostatecznego wykrycia krawędzi należy w drugim etapie zastosować filtr krawędziujący np. filtr Laplace’a. Dobór parametrów redukcji szumu pozwala kontrolować stopień szczegółowości otrzymywanych konturów. Do weryfikacji metody wykorzystano dwa fragmenty zdjęć lotniczych wykonanych nad obszarami miejskimi. Dokonano porównania proponowanej metody z wynikami działania algorytmu Cannyego-Derichea. Otrzymywane krawędzie są bardziej wygładzone i pozbawione drobnych przerw. Mniej jest również mało istotnych, niepożądanych krawędzi, wykrycia, których nie udało się uniknąć stosując algorytm Cannyego-Derichea.
Edge detection is often a fundamental stage of digital image processing in automatic measurement techniques. A number of approaches for edge detection, such as LoG (Laplacian of Gaussian) filtering and Canny-Deriche algorithm, involve using edge-extracting filters. In this paper we present a new edge detection technique. Our approach is based on statistics, specifically on the propagation-separation approach for local likelihood estimation, which was developed in 2006 by J.Pohlzel and V.Spokoiny. This new approach for local estimation involves adaptive determination of a pixel’s neighbourhood, used for estimation of pixel’s intensity. This neighbourhood is determined by a set of weights assigned to pixels in the vicinity of the point of estimation. The value of each weight depends not only on the Euclidean distance between the pixels, but also on a differences in the intensity. The influence of these two factors could be modified by changing the parameters of the procedure. The method, as described briefly here, has been mainly designed for image restoration; however, by using a special set of parameters an effect, similar to segmentation, can be achieved. To obtain the final edge image, it is sufficient to use simply one of the edge extracting filters, for example the Laplacian one. The procedure parameters allow to influence sensitivity of the edge detection. The edge detection results were tested on two fragments of frame images of a city. The edges detected were compared with results of the Canny-Deriche algorithm. The edges obtained were smoother and did not show numerous small breaks. In addition, short, less important edges were less likely to appear. These effects were impossible to avoid using the Canny-Deriche approach.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2008, 18a; 263-272
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie rozkładów pierśnic drzew z wykorzystaniem rozkładów mieszanych. I. Definicja, charakterystyka i estymacja parametrów rozkładów mieszanych
Modelling tree diameter distributions using mixture models. I. Definition, characteristics and parameters estimation of mixtures distributions
Autorzy:
Podlaski, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/973905.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Leśne
Tematy:
drzewostany
modelowanie
estymacja
leśnictwo
rozkład pierśnic
rozkład mieszany
rozkłady składowe
finite mixture models
tree diameter distribution
maximum likelihood estimation
initial values
starting
strategy
Opis:
The article presents an introduction to the theory of finite mixture distributions, discusses the ways of procedure in selecting the number and type of component distributions, the methods of assessing the initial values, and proposal of the procedure of estimating the parameters. The proposed procedure uses min.k/max.k (for k=1, 3, 6) and 0.5/1.5/average methods to select initial values for a numerical procedure (EM algorithm + Newton's method) allowing to calculate the extremum of the likelihood function. If at least two identical solutions for the extreme values are not obtained, the multistart method should additionally be applied.
Źródło:
Sylwan; 2011, 155, 04; 244-252
0039-7660
Pojawia się w:
Sylwan
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Porównanie metod estymacji parametru w klasie wybranych dwuwymiarowych kopuli archimedesowych
The comparison of parameter estimation methods in the class of some two-dimensional archimedean copulas
Autorzy:
Stryjek, Andrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/588422.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Estymacja przedziałowa
Kanoniczna metoda największej wiarygodności
Kopula
Metoda minimalnej odległości
τ-Kendalla
Canonical maximum likelihood method
Copula
Interval estimation
Kendall’s τ
Minimum distance method
Opis:
Celem artykułu jest porównanie dokładności estymacji parametru kopuli za pomocą kanonicznej metody największej wiarygodności, metody kalibracji, metody estymacji przedziałowej i metody minimalnej odległości. Analiza polegała na komputerowej symulacji 250-elementowych prób z rozkładu o funkcji łączącej Claytona, Gumbela, Yagera i Farlie-Gumbel-Morgensterna dla 20 losowo wybranych parametrów tych kopuli. Kryterium porównania metod stanowiło obciążenie i błąd średniokwadratowy estymatorów.
The aim of the paper is to compare the accuracy of copula parameter estimation methods: canonical maximum likelihood method, method of calibration using Kendall’s [Tau], interval estimation method and minimum distance method. The analysis was based on computer simulations of samples (every sample consisted of 250 elements) generated from distributions described by Clayton, Gumbel, Yager and Farlie-Gumbel- -Morgenstern copulas and 20 randomly selected parameters for them. The methods were compared by the measures: bias and mean squared error of the estimator.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2016, 297; 176-187
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
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