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 "MLE" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Metody inicjalizacji do identyfikacji parametrycznej statku powietrznego na podstawie Rejestratorów Lotu (FDR)
    Initialization for aircraft model identification on FDR basis
    Autorzy:
    Lichota, P.
    Złocka, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156018.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    rejestrator
    FDR
    MLE
    identyfikacja
    estymacja
    recorder
    identification
    estimation
    Opis:
    Możliwość określenia pochodnych aerodynamicznych na dowolnym etapie eksploatacji statku powietrznego byłaby bardzo użyteczna z punktu widzenia dynamiki lotu i jej zastosowań. W artykule przedstawiono porównanie różnych metod inicjalizacji metody największej wiarygodności, która jest wykorzystywana do określenia dynamiki statku powietrznego poprzez identyfikację parametryczną. Do tego celu wykorzystano klasyczne równania dynamiki lotu. Wszystkie algorytmy zaimplementowano w środowisku MATLAB.
    Determining aerodynamics derivatives at any stage of aircraft exploitation can be very useful from the flight dynamics (and its usage) point of view. The paper describes a comparison of different initialization methods for Maximum Likelihood Estimation (MLE): Multivariate Least Squares, Feasible Weighted Least Squares with HCCME1 (Heteroscedasticity-Corrected Covariance Matrices Estimation) and Total Least Squares. MLE is used to determine the aircraft dynamic model (aerodynamic derivatives) through parametric identification. For this purpose classical flight dynamics equations in the body-fixed coordinate system are used. These equations are obtained for a linear model from Newton second Law of motion and kinematic equations by applying the small disturbance theory. Steady symmetric flight with wings level is an equilibrium point. All algorithms were implemented in the MATLAB environment and compared for lateral-directional motion with Theil inequality coefficient that was decomposed into the bias, variance and covariance proportions.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 11, 11; 1160-1162
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modeling and Parameter Estimation of Radar Sea-Clutter with Trimodal Gamma Population
    Autorzy:
    Terki, Zakia
    Mezache, Amar
    Chebbara, Fouad
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2142297.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    CCDF
    estimation
    least squares
    MLE
    modeling
    trimodal Gamma model
    zlog(z)
    Opis:
    Real radar data often consist of a mixture of Gaussian and non-Gaussian clutter. Such a situation creates one or more inflexion points in the curve of the empirical cumulative distributed function (CDF). In order to obtain an accurate fit with sea reverberation data, we propose, in this paper, a trimodal gamma disturbance model and two parameter estimators. The non-linear least-squares (NLS) fit approach is used to avoid computational issues associated with the maximum likelihood estimator (MLE) and moments-based estimator for parameters of the mixture model. For this purpose, a combination of moment fit and complementary CDF (CCDF) NLS fit methods is proposed. The simplex minimization algorithm is used to simultaneously obtain all parameters of the model. In the case of a single gamma probability density function, a zlog(z) method is derived. Firstly, simulated life tests based on a gamma population with different shape parameter values are worked out. Then, numerical illustrations show that both MLE and zlog(z) methods produce closer results. The proposed trimodal gamma distribution with moments NLS fit and CCDF NLS fit estimators is validated to be in qualitative agreement with different cell resolutions of the available IPIX database.
    Źródło:
    Journal of Telecommunications and Information Technology; 2022, 2; 82--90
    1509-4553
    1899-8852
    Pojawia się w:
    Journal of Telecommunications and Information Technology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    On an Improvement of the Model-Based Clustering Method
    O pewnej modyfikacji w metodzie taksonomii opartej na modelach mieszanych
    Autorzy:
    Witek, Ewa
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/906293.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    Model-based clustering (MBC)
    Gaussian mixture models
    EM algorithm
    MLE
    MAP
    BIC
    conjugate prior
    Opis:
    W artykule przedstawiona została modyfikacja metody taksonomii opartej na modelach mieszanych, w przypadku gdy niemożliwym staje się oszacowanie parametrów modelu za pomocą algorytmu EM. Gdy liczba obiektów przypisanych do klasy jest mniejsza niż liczba zmiennych opisujących te obiekty, niemożliwym staje się oszacowanie parametrów modelu. By uniknąć tej sytuacji estymatory największej wiarygodności zastępowane są estymatorami o największym prawdopodobieństwie a posteriori. Wybór modelu o najlepszej parametryzacji i stosownej liczbie klas dokonywany jest wówczas za pomocą zmodyfikowanej statystyki BIC.
    An improvement o f the model-based clustering (MBC) method in the case when EM algorithm fails as a result o f singularities is the basic aim o f this paper. Replacement o f the maximum likelihood (MLE) estimator by a maximum a posteriori (MAP) estimator, also found by the EM algorithm is proposed. Models with different number o f components are compared using a modified version o f BIC, where the likelihood is evaluated at the MAP instead o f MLE. A highly dispersed proper conjugate prior is shown to avoid singularities, but when these are not present it gives similar results to the standard method o f MBC.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2009, 228
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Do multi-factor models produce robustresults? Econometric and diagnostic issues in equity risk premia study
    Analiza diagnostyczna wieloczynnikowych modeli oszacowań premii za ryzyko akcyjne
    Autorzy:
    Sakowski, Paweł
    Ślepaczuk, Robert
    Wywiał, Mateusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/585858.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Asset pricing models
    Autocorrelation
    Collinearity
    Diagnostics
    Econometric
    Equity risk premia
    General Methods of Moments (GMM)
    Heteroscedasticity
    Maximum Likelihood Estimation (MLE)
    Multi-factor models
    Normality
    Ordinary Least Squares (OLS)
    Outliers
    Autokorelacja
    Diagnostyka modeli
    Heteroskedastyczność
    Metoda najmniejszych kwadratów
    Metoda największej wiarygodności
    Modele wieloczynnikowe
    Modele wyceny aktywów
    Obserwacje odstające
    Premia za ryzyko akcyjne
    Uogólniona metoda momentów
    Współliniowość
    Opis:
    In recent decades numerous studies verified empirical validity of the CAPM model. Many of them showed that CAPM alone is not able to explain cross-sectional variation of stock returns. Researchers revealed various risk factors which explained outperformance of given groups of stocks or proposed modifications to existing multi-factor models. Surprisingly, we hardly find any discussion in financial literature about potential drawbacks of applying standard OLS method to estimate parameters of such models. Yet, the question of robustness of OLS results to invalid assumptions shouldn't be ignored. This article aims to address diagnostic and econometric issues which can influence results of a time-series multifactor model. Based on the preliminary results of a five-factor model for 81 emerging and developed equity indices [Sakowski, Ślepaczuk and Wywiał, 2016a] obtained with OLS we check the robustness of these results to popular violations of OLS assumptions. We find autocorrelation of error term, heteroscedasticity and ARCH effects for most of 81 regressions and apply an AR-GARCH model using MLE to remove them. We also identify outliers and diagnose collinearity problems. Additionally, we apply GMM to avoid strong assumption of IID error term. Finally, we present comparison of parameters estimates and Rsquared values obtained by three different methods of estimation: OLS, MLE and GMM. We find that results do not differ substantially between these three methods and allow to draw the same conclusions from the investigated five-factor model.
    W ostatnich latach liczne prace podejmowały temat empirycznej weryfikacji skuteczności modelu CAPM. Ich autorzy zaproponowali co najmniej kilka czynników ryzyka, które są w stanie wyjaśnić zróżnicowanie przekrojowe zwrotów rozmaitych aktywów finansowych. Zaproponowano także liczne modyfikacje istniejących modeli wieloczynnikowych. W bogatej literaturze rzadko jednak spotykamy dyskusję na temat konsekwencji stosowania standardowej Metody Najmniejszych Kwadratów do oszacowania parametrów tych modeli. Pytanie o odporność oszacowań wieloczynnikowych modeli wyceny aktywów finansowych uzyskanych za pomocą MNK na niespełnienie założeń nie powinno być jednak ignorowane. Celem niniejszego artykułu jest analiza diagnostyczna wyników oszacowań modelu pięcioczynnikowego dla 81 indeksów giełdowych [Sakowski, Ślepaczuk i Wywiał, 2016a]. Weryfikacja założeń modelu wskazuje na obecność autokorelacji i heteroskedastyczności czynnika losowego, a także występowanie efektów ARCH. Analiza obejmuje także identyfikację obserwacji wpływowych oraz weryfikację obecności współliniowości wśród czynników. W końcowej części prezentujemy porównanie oszacowań uzyskanych za pomocą Metody Najmniejszych Kwadratów, Metody Największej Wiarygodności oraz Uogólnionej Metody Momentów. Wszystkie trzy metody dają bardzo zbliżone oszacowania i pozwalają wyciągnąć ten sam zestaw wniosków dla analizowanego modelu pięcioczynnikowego.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2016, 301; 203-227
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      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