Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Minimum distance method" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
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
Tytuł:
The definition of the area of felling forests by high resolution satellite images
Autorzy:
Burshtynska, K.
Polishchuk, B.
Madyar, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/100258.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie
Tematy:
remote sensing of the Earth
space image
forest monitoring
classification
method of maximum probability
Mahalanobis's method
method of minimum distance
deforestation
teledetekcja Ziemi
klasyfikacja
monitoring lasu
metoda maksymalnego prawdopodobieństwa
Metoda Mahalanobisa
wylesienie
Opis:
The paper presents a hybrid classification method based on the determination of the optimal number of classes according to uncontrolled classification followed by image processing techniques of controlled classification. A criterion for determining the optimal number of classes is proposed based on the definition of averaged values differences of average spectral brightness among the classes. Space images from satellites Ikonos (2002, 2007) and QuickBird (2010) were used to study different time cuttings in the forests of the Carpathian region. A significant amount of ground observation was held for getting test information. A Hybrid Classification Method is used for different time cuttings by QuickBird satellite images and implemented in a software environment of ERDAS Imagine. In order to obtain acreage of cuttings made for the period of 2002-2007 and 2007-2010, a comparative analysis of cuttings is introduced in these time intervals and their area is determined on the basis of the digital images of polygons in the ArcGIS software environment.
Źródło:
Geomatics, Landmanagement and Landscape; 2014, 3; 43-54
2300-1496
Pojawia się w:
Geomatics, Landmanagement and Landscape
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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