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 "linear regression model" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-10 z 66
Tytuł:
Efficient two-parameter estimator in linear regression model
Autorzy:
Dorugade, Ashok V.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1194454.pdf
Data publikacji:
2019-07-02
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
multicollinearity
ridge regression
two-parameter estimator
mean squared error
Opis:
In this article, two-parameter estimators in linear model with multicollinearity are considered. An alternative efficient two-parameter estimator is proposed and its properties are examined. Furthermore, this was compared with the ordinary least squares (OLS) estimator and ordinary ridge regression (ORR) estimators. Also, using the mean squares error criterion the proposed estimator performs more efficiently than OLS estimator, ORR estimator and other reviewed two-parameter estimators. A numerical example and simulation study are finally conducted to illustrate the superiority of the proposed estimator.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2019, 20, 2; 173-185
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ensembling a linear regression model with an error mitigation component
Autorzy:
Nowosielski, A.
Kowalski, P. A.
Kulczycki, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/950759.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
ensemble model
error mitigation
regression model
linear regression
FPA
RSS
RSE
model regresji
regresja liniowa
Opis:
This paper presents a proposal of a model error mitigation technique based on the error distribution analysis of the original model and creatng the additional model that tempers the error impact in particular domain areas identified as the most sensitive. both models are then combined into single ensemble model. The idea is demonstrated on the trivial two-dimensional linear regression model.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2018, 12, 1; 40-43
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fixed-precision estimation of the parameters of a linear regression model
Autorzy:
Truszczyńska, Helena
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/748180.pdf
Data publikacji:
1983
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Matematyczne
Tematy:
Linear regression
Opis:
Artykuł nie zawiera streszczenia
The article contains no abstract
Źródło:
Mathematica Applicanda; 1983, 11, 23
1730-2668
2299-4009
Pojawia się w:
Mathematica Applicanda
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of Linear Regression Model at Divided System Matrix
Analiza modelu regresji liniowej przy podzielonej macierzy układu
Autorzy:
Budka, Anna
Wagner, Wiesław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/906892.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
linear regression model
influential observations
hat matrix
complete
1-cut and m-cut model
Opis:
In this study problems connected with the detection of influential observations are investigated in the linear regression model using the least squares estimation of structural parameters. This issue has been presented in three cuts: the complete model, 1-cut model and m-cut model.
W pracy przedstawiono zagadnienia związane z wykrywaniem obserwacji wpływowych w modelu regresji liniowej przy zastosowaniu estymacji parametrów strukturalnych za pomocą MNK. Temat ten jest ujęty w trzech przekrojach: model pełny, 1-ucięty oraz model m-ucięty. W każdym przypadku prezentowane są szczegółowe metody badania obserwacji wpływowych. Podstawowymi dla tych celów statystykami są elementy diagonalne tzw. macierzy ortogonalnego rzutu. Ich duże wartości, przy czym wszystkie należą do przedziału (0, 1), przekraczające zadane wartości progowe pozwalają na wskazanie istnienia obserwacji wpływowych. Oczywiście różne możliwe statystyki będące w jakimś stopniu funkcjami elementów wspomnianej macierzy będą dostarczały informacji diagnostycznych o różnym znaczeniu, dotyczącym obserwacji wpływowych.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2007, 206
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Formulating delamination-fretting wear failure predictive equation in HAp coated hip arthroplasty using multiple linear regression model
Autorzy:
Nagentrau, M.
Ibrahim, N.H.
Jamian, S.
Mohd Tobi, A.L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/24200558.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Stowarzyszenie Komputerowej Nauki o Materiałach i Inżynierii Powierzchni w Gliwicach
Tematy:
hip arthroplasty
delamination
fretting
HAp
regression
artroplastyka stawu biodrowego
rozwarstwienie
regresja
Opis:
Purpose: Present paper addresses the formulation of delamination-fretting wear failure predictive equation in HAp-Ti-6Al-4V interface of hip arthroplasty femoral stem component using multiple linear regression model. Design/methodology/approach: A finite element computational model utilising adaptive meshing algorithm via ABAQUS/Standard user subroutine UMESHMOTION is developed. The developed FE model is employed to examine effect of different HAp-Ti-6Al-4V interface mechanical and tribological properties on delamination-fretting wear behaviour. The FE result is utilised to formulate predictive equations for different stress ratio conditions using multiple linear regression analysis. Findings: Delamination-fretting wear predictive equations are successfully formulated with significant goodness of fit and reliability as a fast failure prediction tool in HAp coated hip arthroplasty. The robustness of predictive equations is validated as good agreement is noted with actual delamination-fretting wear results. Research limitations/implications: The influence of different mechanical and tribological properties such as delamination length, normal loading, fatigue loading, bone elastic modulus and cycle number under different stress ratio on delamination-fretting wear failure is analysed to formulate failure predictive equations. Practical implications: The formulated predictive equation can serve as a fast delamination-fretting wear failure prediction tool in hip arthroplasty femoral stem component. Originality/value: Limited attempt is done to explore the potential of utilizing multiple linear regression model to predict failures in hip arthroplasty. Thus, present study attempt to formulate delamination-fretting wear failure predictive equation in HAp -Ti-6Al-4V interface of hip arthroplasty femoral stem component using multiple linear regression model.
Źródło:
Archives of Materials Science and Engineering; 2022, 115, 2; 76--85
1897-2764
Pojawia się w:
Archives of Materials Science and Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modeling Safflower Seed Productivity in Dependence on Cultivation Technology by the Means of Multiple Linear Regression Model
Autorzy:
Vozhehova, Raisa
Fedorchuk, Mykhailo
Kokovikhin, Serhii
Lykhovyd, Pavlo
Nesterchuk, Vasyl
Mrynskii, Ivan
Markovska, Olena
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/124374.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
Tematy:
cultivation technology
prediction
statistical analysis
yields
Opis:
The results of the study devoted to the evaluation of reliability of the multiple linear regression model for safflower seed yields prediction were presented. Regression model reliability was assessed by the direct comparison of the modeled yields values with the true ones, which were obtained in the field trials with safflower during 2010-2012. The trials were dedicated to study of the effect of various cultivation technology treatments on the safflower seed productivity at the irrigated lands of the South of Ukraine. The agrotechnological factors, which were investigated in the experiments, include: A – soil tillage: A1 – disking at the depth of 14–16 cm; A2 – plowing at the depth of 20–22 cm; B – time of sowing: B1 – 3rd decade of March; B2 – 2nd decade of April; B3 – 3rd decade of April; C – inter-row spacing: C1 – 30 cm; C2- 45 cm; C3 – 60 cm; D – mineral fertilizers dose: D1 – N0P0; D2 – N30P30; D3 – N60P60; D4 – N90P90. Regression analysis allowed us to create a model of the crop productivity, which looks as follows: Y = –1.3639 + 0.0213Х1 + 0.0017Х2 – 0.0121Х3 + 0.0045Х4, where: Y is safflower seed yields, t ha-1; Х1 – soil tillage depth, cm; Х2 – sum of the positive temperatures above 10°С; Х3 – inter-row spacing, cm; Х4 – mineral fertilizers dose, kg ha-1. A direct comparison of the modeled safflower seed yield values with the true ones showed a very slight inaccuracy of the developed model. The maximum amplitude of the residuals averaged to 0.27 t ha-1. Therefore, we conclude that multiple linear regression analysis can be successfully used in purposes of agricultural modeling.
Źródło:
Journal of Ecological Engineering; 2019, 20, 4; 8-13
2299-8993
Pojawia się w:
Journal of Ecological Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On Testing the Significance of the Coefficients in the Multiple Regression Analysis
O testowaniu istotności współczynników w modelu regresji wielorakiej
Autorzy:
Kończak, Grzegorz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/906860.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
linear regression model
permutation test
Monte Carlo
Opis:
The multiple regression analysis is a statistical tool for the investigation relationships between the dependent and independent variables. There are some procedures for selecting a subset of given predictors. These procedures are widely available in statistical computer packages. The most often used are forward selection, backward selection and stepwise selection. In these procedures testing the significance of parameters is used. If some assumptions such as normality errors are not fulfilled, the results of testing significance of the parameters may not be trustworthy. The main goal of this paper is to present a permutation test for testing the significance of the coefficients in the regression analysis. Permutation tests can be used even if the normality assumption is not fulfilled. The properties of this test were analyzed in the Monte Carlo study.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2012, 269
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Method of identifying a type 2 membership function and application to decision-making problems
Autorzy:
Uemura, Y.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/970059.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
type 2 membership function
fuzzy linear regression model
fuzzy log-linear regression model
fuzzy linear polynomial regression model
indifferent zone
decision rule on a fuzzy event
Opis:
Tanaka (1991) suggested that the parameters of a linear regression model should be made fuzzy In order to better reflect the nature of the system, involving a definite degree of variability, and created a fuzzy linear regression model. This model can be formulated in the form of a linear programming problem that minimizes the span between the upper and lower limits under the constraints that include all data. In recent years, all the attention in this context has been focused on a fuzzy number that has an indifferent zone. A fuzzy number that we consider here is defined by using a type 2 membership function. This paper addresses the fact that a type 2 membership function has the upper and lower limits and shows that a type 2 membership function can be identified by expanding a fuzzy linear regression model into a fuzzy linear polynomial regression model. Finally, after a proposed fuzzy polynomial model is identified, a mathematical model is developed for a fuzzy decision-making method that accounts for an indifferent zone.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2015, 44, 3; 399-406
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-10 z 66

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