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 "spatial regression model" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-11 z 11
    Tytuł:
    A spatial regression model of retail chains development in Poland
    Model regresji przestrzennej rozwoju sieci handlowych w Polsce
    Autorzy:
    Bednarowska, Zofia
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/425264.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    spatial econometrics (statistics)
    urban space
    retail chain development
    Opis:
    The key research goal is to identify predictors of retail chain space development in Poland, as well as to define if there is any spatial correlation between increasing retail area and the spatial proximity of the other malls. In order to do so, the study covers an analysis of the retail area in Poland in the framework of the socio-economic development of cities. The study covers a macroeconomic overview of the retail map of Poland. The unit of the analysis are cities with a population of 40,000-400,000 inhabitants. The method of analysis is based on two models: non-spatial OLS and the spatial regression model. The model’s goal is to predict the retail development of a city based on the most effective predictors. The independent variables included a range of socio-economic indicators such as: city population, city unemployment rate and average salary in the private sector.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2015, 3 (49); 45-54
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Kapitał ludzki i wzrost gospodarczy w podregionach
    Human capital and economic growth in the Polish sub-regions
    Человеческий капитал и экономический рост в субрегионах
    Autorzy:
    Dańska-Borsiak, Barbara
    Laskowska, Iwona
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/544043.pdf
    Data publikacji:
    2016-06
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    kapitał ludzki
    wzrost gospodarczy
    autokorelacja przestrzenna
    regresja przestrzenna
    human capital
    regional growth
    spatial dependency
    spatial regression model
    человеческий капитал
    экономический рост
    пространственная автокорреляция
    пространственная регрессия
    Opis:
    Współczesne modele wzrostu, obok tradycyjnych zmiennych reprezentujących pracę i kapitał, uwzględniają także indykatory kapitału ludzkiego. Dysproporcje przestrzenne rozwoju podregionów w Polsce skłaniają do podejmowania prób określenia głównych czynników obserwowanych różnic. Celem artykułu jest analiza związków pomiędzy PKB per capita i poziomem kapitału ludzkiego w podregionach (NUTS 3), a także zbadanie zależności przestrzennych w kształtowaniu się każdej z miar. Zaobserwowano, że podregiony o niskich wartościach kapitału ludzkiego wykazują w Polsce Zachodniej tendencję do tworzenia skupień. W kształtowaniu się PKB na mieszkańca nie stwierdzono występowania zależności przestrzennych. Przedstawiono również wyniki estymacji modelu objaśniającego PKB per capita z uwzględnieniem kapitału ludzkiego. Wyniki analizy ekonometrycznej wskazują na istotny, pozytywny wpływ zgromadzonego w podregionie kapitału ludzkiego na PKB per capita. Badanie przeprowadzono na podstawie danych za 2012 r.
    The contemporary growth models, apart from the variables representing labour and capital, take into consideration also human capital measures. The spatial disproportions in the level of development of Polish regions give rise to the attempts of defining the factors influencing the differences. The main objective of the paper is the analysis of the relationships between the regional GDP per capita and human capital level in Polish NUTS3 regions. The additional objective is investigating whether the before mentioned phenomena exhibit spatial dependence. It was found that sub-regions with low values of human capital tend to cluster in the western Polish territories. There are no significant spatial relationships in the formation of the GDP per capita. In the second part of the paper, there are presented the estimation results of the model explaining the regional GDP per capita. The results show the significant, positive influence of the human capital level on the GDP. The study was conducted based on data for 2012.
    Современные модели роста, рядом с традиционными переменными представляющими труд и капитал, учитывают также Wiadomości Statystyczne nr 6/2016 индикаторы человеческого капитала. Пространственные диспропорции развития субрегионов в Польше приводят к попыткам определения главных факторов наблюдаемых различий. Целью статьи является анализ соединений между ВВП per capita и уровнем человеческого капитала в субрегионах (NUTS 3), а также обследование пространственных взаимосвязей в разработке каждой из мер. Было отмечено, что субрегионы с низкими значениями человеческого капитала, в Западной Польше имеют тенденцию к образованию группировок. В формировнии ВВП на душу населения не отмечаются пространственные взаимосвязи. В статье были представлены также результаты оценки модели объясняющей ВВП per capita в отношении к человеческому капиталу. Результаты эконометрического анализа указывают на важное, положительное влияние накопленного в субрегионе человеческого капитала на ВВП per capita. Обследование было проведено на основе данных за 2012 год.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2016, 6; 31-44
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    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:
    Application of Spatial Regression in Employment Characteristics Modelling
    Zastosowanie regresji przestrzennej do modelowania charakterystyk zatrudnienia
    Autorzy:
    Pośpiech, Ewa Katarzyna
    Mastalerz-Kodzis, Adrianna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/660037.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    modelowanie przestrzenne
    model błędu przestrzennego
    model opóźnienia przestrzennego
    zatrudnienie
    spatial modelling
    spatial error model
    spatial lag model
    employment
    Opis:
    W artykule analizowano zagadnienie poziomu zatrudnienia. Zbadano stopę zatrudnienia w wybranych regionach Europy, a następnie dla wybranych zmiennych – ludność pracująca ogółem, pracujące kobiety oraz pracujący mężczyźni – zbudowano klasyczne modele ekonometryczne i zweryfikowano konieczność uwzględnienia w modelowaniu badanego zjawiska czynnika przestrzennego. Jako zmienne objaśniające modelu wybrano zmienne demograficzne oraz PKB na mieszkańca. Badano, czy uwzględnienie w konstrukcji modeli podejścia przestrzennego poprawi ich jakość. W rozważaniach wzięto pod uwagę dwa podstawowe modele przestrzenne – model błędu przestrzennego oraz model opóźnienia przestrzennego, spośród których ten pierwszy okazał się dobrym narzędziem analiz.
    The article analyses the employment characteristics. The employment rate was studied in selected regions of Europe, and subsequently, for selected variables: total population employed, women employed and men employed, classic econometric models were constructed and the necessity of including the spatial factor in the process of modelling was verified. The demographic variables and GDP per capita were chosen as explaining variables of the model. It was analysed whether including a spatial approach in the models would improve their quality. Two basic spatial models were taken into consideration: the spatial error model and the spatial lag model, the former of which turned out to be the right tool for the analyses.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2018, 3, 335; 63-74
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The condition of economies. Do most valuable global brands matter?
    Autorzy:
    Flisikowski, Karol
    Kucharska, Wioleta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/22446557.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Instytut Badań Gospodarczych
    Tematy:
    GDP
    brand value
    spatial regression
    spatial cross-regressive model
    spatial statistics
    country of brand origin
    Opis:
    Research background: Brands are considered to be the most valuable asset of a company. Some of them achieve spectacular global results. The significance of global brands is proved by the fact that their value is often greater than the sum of all company's net assets. Purpose of the article: The aim of this article is to highlight that brand value does not only create company's value, but also leverages economies. The Authors claim that even though global brands are sold worldwide and are a part of 'global factories', they strongly relate to the development of economies in the countries where these brands' headquarters are located. Methods: Based on 500 Brandirectory, the Most Valuable Global Brands ranking powered by Brand Finance, an analysis of spatial autocorrelation of brand values, GDP per capita was performed and also the interdependency between them was illustrated with the use of the spatial cross-regressive model (SCM). The SCM approach allowed us to include spatial effects of brand values into the final form of the estimated equation. The empirical analysis was performed for 33 countries in 2014. Findings & Value added: Findings confirm the hypothesis that there is a highly statistically significant relationship between brand value and GDP per capita and, what's more, it is observed that spatial dependencies matter for brand values. The evidence is based on the results of spatial cross-regressive model (SCM).
    Źródło:
    Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy; 2018, 13, 2; 251-264
    1689-765X
    2353-3293
    Pojawia się w:
    Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza rozkładów przestrzennych podróży „dom-szkoła” we Wrocławiu
    Analysis of spatial distribution of home base – school trips in Wroclaw
    Autorzy:
    Brzuchowska, J.
    Sławski, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/248369.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
    Tematy:
    podróże dom-szkoła
    model grawitacji
    model „intervening opportunities”
    estymacja parametrów
    analiza regresji
    home base – school trips
    gravity model
    intervening opportunities model
    model estimation
    regression analysis
    Opis:
    Wśród nowych źródeł danych pozwalających na analizę zachowań przestrzennych mieszkańców obszarów zurbanizowanych ważną grupę stanowią bazy powstające w procesie informatyzacji administracji oraz możliwość ich odniesienia przestrzennego poprzez dane referencyjne. W przedstawionym badaniu wykorzystano dane referencyjne Systemu Informacji Przestrzennej UM Wrocławia oraz raporty z dwóch baz zawierających informacje adresowe: ewidencji ludności oraz systemu rekrutacji elektronicznej do szkół. Przeprowadzono analizę rozkładów przestrzennych podróży dom-szkoła we Wrocławiu. Celem analizy było zbadanie różnych przestrzennych charakterystyk wyboru szkół stopnia gimnazjalnego i ponadgimnazjalnego. Następnie przeprowadzono ocenę zgodności modeli zachowań przestrzennych z danymi empirycznymi. Przebadano zgodność z rozkładami rzeczywistymi dwóch podstawowych modeli kontaktów: modelu grawitacji w dwóch wersjach funkcji oporu odległości (hiperboliczną funkcją i wykładniczą) i modelu „intervening opportunities”. W znacznej liczbie przypadków analizowane warianty modelu grawitacyjnego lepiej odtwarzają rozkłady rzeczywiste niż model „intervening opportunities”. Jednak w przypadku szkół położonych w obszarach o bardzo zróżnicowanym zagospodarowaniu albo w pobliżu silnych barier przestrzennych użycie modelu „intervening opportunities” daje dużo lepsze rezultaty. Zaletą modelu „intervening opportunities” jest prostota i powtarzalność wartości parametru oporu odległości (co ułatwia proces estymacji).
    Among new data sources allowing for analysis of spatial behavior of society, the database resources that come out in the process of e-administration implementation become an important group. Thanks to existence of referential data base resources can be geocoded. In the presented research address database in Spatial Information System of UM Wroclaw as well as population registry and electronic school admission system have been used. Spatial distribution of home based – school trips of secondary and high schools in Wroclaw have been analysed in the research. The parameters of the trip distribution models have been estimated and fit of the derived models have been assessed. Two fundamental trip distribution models have been researched: gravity model and “intervening opportunities” model. Two versions of the gravity model have been taken into account: one with hyperbolic function of trip cost and exponential function. In the majority of analysed cases, gravity models reproduce empirical data better than “intervening opportunities” model. However in case of schools located in the areas of high diverse of population density, or near to strong spatial barriers, “intervening opportunities” model much better fits to the data. Simplicity of the model and repeatability of the values of its basic parameter, is the advantage of the “intervening opportunities” model.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowo-Techniczne Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Komunikacji w Krakowie. Seria: Materiały Konferencyjne; 2012, 1(97); 5-20
    1231-9171
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowo-Techniczne Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Komunikacji w Krakowie. Seria: Materiały Konferencyjne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An Alternative to Partial Regression in Maximum Likelihood Estimation of Spatial Autoregressive Panel Data Model
    Procedura alternatywna do regresji częściowej w estymacji modelu przestrzennego autoregresyjnego metodą największej wiarogodności
    Autorzy:
    Olejnik, Alicja
    Olejnik, Jakub
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1373886.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    regresja częściowa
    metoda największej wiarogodności
    model przestrzenny auto-regresyjny
    model z efektami stałymi
    Opis:
    W niniejszej pracy wprowadzono procedurę alternatywną do procedury regresji częściowej. Opisane postępowanie może być zastosowane w przypadku estymowania parametrów modelu przestrzennego autoregresyjnego metodą największej wiarogodności. Przy pewnych założeniach dotyczących wymiaru pewnej przestrzeni niezmienniczej związanej z macierzą wag przestrzennych sformułowany jest schemat postępowania obejmujący szeroką klasę macierzy efektów stałych. W pewnych przypadkach opisana procedura może eliminować efekty stałe kosztem obniżonej liczby stopni swobody. Dodatkowo, przedstawiono własności asymptotyczne zaprezentowanego estymatora.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2017, 64, 3; 323-338
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An attempt to model the demand for new cars in Poland and its spatial differences.
    Autorzy:
    Kisiała, Wojciech
    Kudłak, Robert
    Gadziński, Jędrzej
    Dyba, Wojciech
    Kołsut, Bartłomiej
    Stryjakiewicz, Tadeusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/943133.pdf
    Data publikacji:
    2017-12-20
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
    Tematy:
    car market
    socio-economic determinants of demand
    spatial perspective
    econometric modelling
    geographically weighted regression
    Polska
    Opis:
    The article seeks to identify socio-economic conditions that affect the demand of individual consumers for cars and to analyse the spatial differences of those conditions. To achieve this objective use was made of methods and models of spatial econometrics. The analysis conducted embraced all poviats in Poland (the secondlevel unit of the Polish administrative division, equivalent to LAU-1, previously called NUTS-4) and covered the years 2010-2015. The findings show that the primary factor affecting the demand for new cars in Poland, other than the price, was the level of wealth of potential consumers. A complementary role was played by the demographic situation, the level of local development and the level of satisfaction of the needs for a motor vehicle. An in-depth analysis in the form of geographically weighted regression (GWR) showed there to be spatial variations in the conditions identified, which might explain the wide differences in the level of motorisation and the demand for new cars in Poland.
    Źródło:
    Economics and Business Review; 2017, 3(17), 4; 111-127
    2392-1641
    Pojawia się w:
    Economics and Business Review
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Szacunki kwartalnego PKB w polskich województwach
    Quarterly Estimates of Regional GDP in Poland
    Autorzy:
    Pipień, Mateusz
    Roszkowska, Sylwia
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/574142.pdf
    Data publikacji:
    2015-10-31
    Wydawca:
    Szkoła Główna Handlowa w Warszawie. Kolegium Analiz Ekonomicznych
    Tematy:
    dezagregacja obserwowanych kategorii makroekonomicznych
    klasyczny model regresji liniowej
    niepewność estymacji
    regionalny PKB
    regional GDP
    temporal and spatial disaggregation
    linear regression
    estimation uncertainty
    Opis:
    The paper uses a linear regression model to examine the temporal and spatial disaggregation of Poland’s gross domestic product. The authors develop an approach based on estimating the structural parameters of linear regression in which annual regional GDP and its growth rate are used as dependent variables and annual national GDP and its changes play the role of explanatory variables. Pipień and Roszkowska estimate quarterly regional GDP and its changes as functions of the regression parameters. They compare alternative approaches with respect to the level of statistical uncertainty associated with the estimates. The sample covers the 1995-2012 period and the results obtained offer precise estimates of the rate of change in regional GDP, the authors say. Their research shows that regional differences in GDP growth are relatively small.
    Celem artykułu jest scharakteryzowanie zastosowania modelu regresji liniowej w problemie czasowej i przestrzennej dezagregacji PKB polskiej gospodarki. W opisywanym podejściu przedmiotem estymacji są parametry strukturalne regresji liniowej, w której roczne PKB województw lub jego tempo zmian stanowią zmienną objaśnianą, zaś roczne PKB krajowe lub jego tempo zmian odgrywa rolę zmiennej objaśniającej. Proponuje się, aby kwartalne PKB i jego zmiany szacować dla poszczególnych województw jako funkcje parametrów regresji. Proponowane alternatywne podejścia poddano ocenie ze względu na poziom niepewności statystycznej związanej z estymacją oraz ze względu na poziom przestrzennego zróżnicowania oszacowanych wartości. W artykule przedstawiono wyniki szacunków PKB i jego zmian w województwach w okresie 1995–2012, otrzymane na podstawie zaproponowanej dwustopniowej procedury. Uzyskane wyniki szacunków poziomów PKB charakteryzują się dużą precyzją oszacowań, ale regionalne zróżnicowanie stóp wzrostu PKB otrzymanych na podstawie tego podejścia jest niewielkie. Z kolei wykorzystanie w regresji wartości tempa zmian PKB powodowało większe zróżnicowanie stóp wzrostu PKB według województw, ale błędy szacunków były większe.
    Źródło:
    Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics; 2015, 279, 5; 145-169
    2300-5238
    Pojawia się w:
    Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Spatial-temporal heterogeneity and driving factors of water yield services in Citarum river basin unit, West Java, Indonesia
    Autorzy:
    Nahib, Irmadi
    Ambarwulan, Wiwin
    Sutrisno, Dewayany
    Darmawan, Mulyanto
    Suwarno, Yatin
    Rahadiati, Ati
    Suryanta, Jaka
    Prihanto, Yosef
    Radiastuti, Aninda W.
    Lumban-Gaol, Yustisi
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27311534.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
    Tematy:
    water yields
    climate
    land use land cover
    InVEST Model
    geographically weighted regression
    socio-ecological model
    Opis:
    Many countries, including Indonesia, face severe water scarcity and groundwater depletion. Monitoring and evaluation of water resources need to be done. In addition, it is also necessary to improve the method of calculating water, which was initially based on a biophysical approach, replaced by a socio-ecological approach. Water yields were estimated using the Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs (InVEST) model. The Ordinary Least Square (OLS) and geographic weighted regression (GWR) methods were used to identify and analyze socio-ecological variables for changes in water yields. The purpose of this study was: (1) to analyze the spatial and temporal changes in water yield from 2000 to 2018 in the Citarum River Basin Unit (Citarum RBU) using the InVEST model, and (2) to identify socio-ecological variables as driving factors for changes in water yields using the OLS and GWR methods. The findings revealed the overall annual water yield decreased from 16.64 billion m3 year-1 in the year 2000 to 12.16 billion m3 year-1 in 2018; it was about 4.48 billion m3 (26.91%). The socio-ecological variables in water yields in the Citarum RBU show that climate and socio-economic characteristics contributed 6% and 44%, respectively. Land use/Land cover (LU/LC) and land configuration contribution fell by 20% and 40%, respectively.The main factors underlying the recent changes in water yields include average rainfall, pure dry agriculture, and bare land at 28.53%, 27.73%, and 15.08% for the biophysical model, while 30.28%, 23.77%, and 10.24% for the socio-ecological model, respectively. However, the social-ecological model demonstrated an increase in the contribution rate of climate and socio-economic factors and vice versa for the land use and landscape contribution rate. This circumstance demonstrates that the socio-ecological model is more comprehensive than the biophysical one for evaluating water scarcity.
    Źródło:
    Archives of Environmental Protection; 2023, 49, 1; 3--24
    2083-4772
    2083-4810
    Pojawia się w:
    Archives of Environmental Protection
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Spatial and temporal aspects of prior and likelihood data choices for Bayesian models in road traffic safety analyses
    Przestrzenny i czasowy aspekt wyboru rozkładów apriorycznych i danych dla funkcji wiarygodności dla modeli bayesowskich w analizach bezpieczeństwa ruchu drogowego
    Autorzy:
    Nowakowska, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1365610.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    Bayesian regression model
    informative prior distributions for model parameters
    likelihood data
    statistical classifier
    road accident severity
    road accident features
    model regresji bayesowskiej
    informatywne rozkłady aprioryczne parametrów modelu
    wiarygodność bayesowska
    klasyfikator statystyczny
    status wypadku drogowego
    cechy wypadku drogowego
    Opis:
    In a Bayesian regression model, parameters are not constants, but random variables described by some posterior distributions. In order to define such a distribution, two pieces of information are combined: (1) a prior distribution that represents previous knowledge about a model parameter and (2) a likelihood function that updates prior knowledge. Both elements are analysed in terms of implementing the Bayesian approach in road safety analyses. A Bayesian multiple logistic regression model that classifies road accident severity is investigated. Three groups of input variables have been considered in the model: accident location characteristics, at fault driver’s features and accident attributes. Since road accidents are scattered in space and time, two aspects of information source choices in the Bayesian modelling procedure are proposed and discussed: spatial and temporal ones. In both aspects, priors are based on selected data that generate background knowledge about model parameters – thus, prior knowledge has an informative property. Bayesian likelihoods which modify priors are data that deliver: (1) information specific to a road – in the spatial aspect or (2) the latest information – in the temporal aspect. The research experiments were conducted to illustrate the approach and some conclusions have been drawn.
    Parametry bayesowskiego modelu regresji nie są wartościami stałymi tylko zmiennymi losowymi opisanymi przez pewne rozkłady aposterioryczne. W celu zdefiniowania takiego rozkładu łączy się dwa źródła informacji: (1) rozkład aprioryczny, który reprezentuje wcześniejszą wiedzę o parametrze modelu oraz (2) funkcję wiarygodności (wiarygodność bayesowską), która uaktualnia wiedzę a’priori. Oba te elementy są przedmiotem badań w kontekście wykorzystania podejścia bayesowskiego w analizach bezpieczeństwa ruchu drogowego. Badaniom podlega model wielokrotnej regresji logistycznej, który klasyfikuje status zdarzenia drogowego. W modelu uwzględniono trzy grupy zmiennych objaśniających: charakterystyki miejsca lokalizacji wypadku, cechy kierującego sprawcy oraz atrybuty wypadku. Ponieważ wypadki drogowe są rozproszone w czasie i przestrzeni, zaproponowano i poddano dyskusji dwa aspekty wyboru źródeł informacji w procedurze modelowania bayesowskiego: czasowy i przestrzenny. W obu podejściach rozkłady aprioryczne są definiowane na podstawie danych wybranych jako te, które generują uogólnioną wiedzę o parametrach modelu, tworząc tło podlegające modyfikacji – w ten sposób wiedza aprioryczna ma cechę informatywności. Wiarygodność bayesowska, modyfikująca rozkłady a’priori, jest definiowana za pomocą danych wprowadzających: (1) informację specyficzną dla wybranej drogi – w przypadku aspektu przestrzennego lub (2) informację najnowszą – w przypadku aspektu czasowego. Zaproponowane podejście zilustrowano w eksperymentach badawczych i przedstawiono wynikające z nich wnioski.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2017, 19, 1; 68-75
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-11 z 11

      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