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 "Regression model" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 190
Tytuł:
Some tests for quantile regression models
Autorzy:
Trzpiot, Grażyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/657959.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
quantile regression model
test
Opis:
Przedstawiamy test weryfikujący jakość specyfikacji modelu regresji kwantylowej. Często wyznaczamy modele regresji kwantylowej i przeprowadzamy dalsze wnioskowanie analizując jedynie poziom błędów. Przedstawimy test dla funkcjonalnej formy modelu regresji kwantylowej. Test dopasowuje zmienną zależną jako wyjaśniającą oraz sprawdza istotność wprowadzonej do modelu zmiennej. Dodatkowo porównamy z nieparametryczną specyfikacją modelu wykorzystującą funkcję jądrową oraz przedział parametrów. Słowa kluczowe: test model regresji kwantylowej.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2011, 255
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Regression model of water demand for the city of Lodz as a function of atmospheric factors
Autorzy:
Domański, Czesław
Kubacki, Robert
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2107156.pdf
Data publikacji:
2022-06-14
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
water demand
atmospheric factors
regression model
Opis:
One of the Sustainable Development Goals (Goal 6) set by the United Nations is to provide people with access to water and sanitation through sustainable water resources management. Water supply companies carrying out tasks commissioned by local authorities ensure there is an optimal amount of water in the water supply system. The aim of this study is to present the results of the work on a statistical model which determined the influence of individual atmospheric factors on the demand for water in the city of Lodz, Poland, in 2010-2019. In order to build the model, the study used data from the Water Supply and Sewage System Company (Zakład Wodociągów i Kanalizacji Sp. z o.o.) in the city of Lodz complemented with data on weather conditions in the studied period. The analysis showed that the constructed models make it possible to perform a forecast of water demand depending on the expected weather conditions.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2022, 23, 2; 153-161
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Management of financial risks in Slovak enterprises using regression analysis
Autorzy:
Valaskova, Katarina
Kliestik, Tomas
Kovacova, Maria
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/18799016.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Instytut Badań Gospodarczych
Tematy:
financial risk
default
bankruptcy
regression model
Opis:
Research background: Financial risk management is the task of monitoring financial risks and managing their impact. Financial risk is often perceived as the risk that a company may default on its debt payments. The issue of the debt, default or prosperity of the company are presented in the article as one of the ways of the risk management. A prediction of corporate default is an inseparable element of the risk management. Mainly the consequences of risk are the engine of research and development of methods and models, which enable to predict economic and financial situation in specific conditions of global economies. Purpose of the article: The main aim of the presented article is to assess financial risks of Slovak entities, realized by the identification of significant factors and determinants affecting the prosperity of Slovak companies. Methods: To conduct the research we have used the data of Slovak enterprises, obtained from annual financial reports covering the year 2015 and the calculated financial ratios of profitability, activity, liquidity and indebtedness that may affect the financial health of the company were applied in the regression analysis. Realizing the multiple regression analysis, the statistically significant determinants that affect the future financial development of the company are identified, as well as the regression model of the bankruptcy prediction. Findings & Value added: In the research aimed at the management of financial risks in Slovak enterprises, we focused on the revelation of significant economic risk factors using multiple regression. The results suggest that the most significant predictors are net return on capital, cash ratio, quick ratio, current ratio, net working capital, RE/TA ratio, current debt ratio, financial debt ratio and current assets turnover based on which the decision about the future company default can be made. These factors are significant enough to manage financial risks and to affect the profitability and prosperity of the company.
Źródło:
Oeconomia Copernicana; 2018, 9, 1; 105-121
2083-1277
Pojawia się w:
Oeconomia Copernicana
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Properties of Transformation Quantile Regression Model
Własności transformacji modelu regresji kwantylowej
Autorzy:
Trzpiot, Grażyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905653.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
quantile regression
quantile regression model
Box-Cox transformation
Opis:
We present in this paper a few important direction on research using quantile regression. We start from some motivation for this method of regression. Secondly we present some main areas of application this method. Finally we wanted to point out transformation of the main model. This model, introduced by Powell (1991) and further analyzed by Chamberlain (1994) and Buchinsky (1995), specifies the conditional quantiles of the Box-Cox transformation of the variable under appraisal as a linear function of the covariates. It provides, within a simple set-up, the needed flexibility, as both the transformation parameter and the coefficients of the linear function are allowed to vary freely at each point of the distribution. The Box-Cox quantile regression, which has the linear and log-linear models as particular cases, will provide, therefore, a direct answer to the question of the appropriate transformation to be used.
Przedstawiamy artykuł, w którym omawiamy modele regresji kwantylowej. Omawiamy motywacje dla stosowania klasycznego modelu, jak również główne kierunki zastosowań regresji kwantylowej. Następnie przechodzimy do transformacji podstawowego modelu. Ten model jest wprowadzony przez Powell’a (1991) a kolejno analizowany przez Chamberlain’a (1994) i Buchinsky’ego (1995), wprowadzono specyficzne warunkowe kwantyle znane jako transformacja Box– Cox’a. Omawiamy estymację modeli oraz testy istotności.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2013, 285
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
Tytuł:
Weryfikacja planu badań napięcia akumulatora kwasowego
Verification of the test plan of acid battery voltage
Autorzy:
Dyga, Grzegorz
Pszczółkowski, Józef
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/251580.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Instytut Naukowo-Wydawniczy TTS
Tematy:
akumulator
model regresji
napięcie
battery
regression model
tension
Opis:
W artykule poddano analizie dwuczynnikowy matematyczny model regresyjny. Opisano sposób badania istotności zmiennych niezależnych na wartość napięcia mierzonego na zaciskach obciążonego akumulatora. Przedstawiono sposób postępowania podczas planowania doświadczenia umożliwiającego wyznaczenie współczynników modelu regresyjnego. Podjęto próbę jego weryfikacji wykorzystując wyznaczony model regresji. Wykazano, że odpowiednio zaplanowany eksperyment pozwala na znaczne ograniczenie czasu pracy niezbędnego do przeprowadzenia badań prowadzących do wyznaczenia współczynników modelu liniowego opisującego związki między zmiennymi, głównie poprzez ograniczenie do minimum liczby niezbędnych pomiarów (doświadczeń). Wykazano także, że mimo ograniczonej liczby doświadczeń zachowana jest liniowa struktura wyznaczonego modelu.
There is presented the analysis of the two-factor mathematical regression model. The method of testing the significance of the independent variables on the voltage measures at the terminals of the battery load is described. There is shown the procedure of expertise planning to appointment of the regression model coefficients. An attempt of model verification was made using the designation regression model. It is shown that an appropriately planned experiment allows a significant reduction in working time necessary to performing the research leading to determine coefficients of the linear model describing the relationships between variables, mainly by minimizing the number of necessary measurements (experience). It was also shown that despite a limited number of experiments is preserved the linear structure of the designated model.
Źródło:
TTS Technika Transportu Szynowego; 2015, 12; 1856-1862, CD
1232-3829
2543-5728
Pojawia się w:
TTS Technika Transportu Szynowego
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Weakly nonlinear regression model with constraints I: nonlinear hypothesis
Autorzy:
Kubácek, Lubomír
Tesaríková, Eva
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/729706.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:
regression model with constraints
nonlinear hypothesis
linearization
Opis:
The problem considered is under which conditions in weakly nonlinear regression model with constraints I a weakly nonlinear hypothesis can be tested by linear methods. The aim of the paper is to find a region around the approximate value of the regression parameter with the following property. If we are certain that the actual value of the regression parameter is in this region, then the linear method of testing can be used without any significant deterioration of the inference.
Źródło:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2005, 25, 1; 115-133
1509-9423
Pojawia się w:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On the classification of observations in the switching regression
O klasyfikacji obserwacji w regresji przełącznikowej
Autorzy:
Pruska, Krystyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/904610.pdf
Data publikacji:
1997
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
switching regression model
discrimination analysis
loss function
Opis:
The paper discusses the method of determining the sample division indicator for the switching regression model in case of two states generating values of the explained variable, which ensures the least risk of making a mistake, understood as the expected value of relevant loss function. This paper is an attempt to take advantage of the discrimination analysis elements in the switching regression analysis.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 1997, 141
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prediction of Solar Radiation for the Major Climates of Jordan: A Regression Model
Autorzy:
Badran, A. A.
Dwaykat, B. F.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/123159.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
Tematy:
solar radiation
regression model
climate in Jordan
Opis:
Multiple regression models were developed for calculating the regression coefficients a and b of the Angström-type equation for estimating the monthly average daily global radiation on a horizontal surface for six major climates in Jordan. The equations for a and b were developed from the available values of these constants reported in the literature for locations across the country, along with the sunshine duration and the values of ground albedo (ρ_g). The developed correlations were tested for their applicability by estimating the regression constants and the solar radiation for six locations spread over the country, which were Irbid, Amman, Azraq, Al-Shawbak, Ma’an and Aqaba. The remarkable agreement between the estimated and experimental data of solar radiation in those locations suggests a wide applicability of the method for the locations with sunshine duration ranging from 0.7 to 0.8. The maximum and minimum percentages of error for those locations were found to be 6.3, 0.05%, respectively.
Źródło:
Journal of Ecological Engineering; 2018, 19, 2; 24-38
2299-8993
Pojawia się w:
Journal of Ecological Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Forecasting production volume in a plastics enterprise
Autorzy:
Grzelak, Małgorzata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/970665.pdf
Data publikacji:
2019-03-31
Wydawca:
Uniwersytet Gdański. Wydział Ekonomiczny
Tematy:
multiple regression model
production scheduling
readiness
forecasting
Opis:
The functioning of production enterprises is based on satisfying the needs of customers through the timely manufacture of products in accordance with the demand existing on the market. The availability of the offered range of products is guaranteed by a correct preparation of forecasts of potential orders. This article presents a multiple-regression-method-based tool supporting the planning of production volumes in an enterprise depending on the calendar month. Reliability analysis of the developed model through the analysis of residuals and their autocorrelations and partial autocorrelations is also presented. Key words: multiple regression model, production scheduling, readiness, forecasting JEL classification: C2, C22.
Źródło:
Współczesna Gospodarka; 2019, 10, 1 (32); 69-78
2082-677X
Pojawia się w:
Współczesna Gospodarka
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:
Soil Salinity Monitoring and Quantification Using Modern Techniques
Autorzy:
Al-Khuzaie, Marwah M.
Abdul Maulud, Khairul Nizam
Mohd Taib, Aizat
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2202207.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
Tematy:
salinity
GIS
soil salinity indicator
regression model
Opis:
Along with sea-level rise, one of the most detrimental effects of climate change, is salinity leakage, which significantly affects agricultural activities throughout most of the world. This occurrence is becoming increasingly dangerous. The purpose of this study was to use Geographical Information Systems (GIS) to assess the current situation of agricultural lands in the province of Al-Diwaniyah, by employing GIS to document the salt-affected sites and arrive at the most important criteria affecting those lands as well as build an application model for suitability to clarify the affected sites and come up with paper and digital maps. To accomplish this, the study relied on the available data by extrapolating and analyzing remote sensing images using salt equations to analyze the Landsat 8 satellite images, after which these data were subjected to spatial statistical treatment in ArcGIS software. Moreover, 20 samples were taken from ground sampling points and subjected to laboratory analysis to compare and document the results. The research resulted in the creation of an up-to-date database for the locations of salt ratio growth or decrease in the province of Al-Diwaniyah, which can be relied on, starting from and expanding in the future. Land maps, both paper and digital, have been created and can be used and inferred. The findings demonstrated the model’s ability to steadily discriminate among all salinity groups while maintaining consistency with the ground truth data. Each of the four major salinity categories was highlighted. The best-performing indicators were used to build the MLR model, which was then used to anticipate soil salinity. The salt levels may be determined by the MLR combining NDVI and SI-5 with a high correlation value (R2 = 75.29%). Finally, it is shown that by combining spectral indicators with field measurements, it is possible to chart and forecast soil salinity on a large scale.
Źródło:
Journal of Ecological Engineering; 2022, 23, 11; 57--67
2299-8993
Pojawia się w:
Journal of Ecological Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
How to deal with regression models with a weak nonlinearity
Autorzy:
Tesaríková, Eva
Kubáček, Lubomír
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/729868.pdf
Data publikacji:
2001
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:
nonlinear regression model
criteria of linearization
demo program
Opis:
If a nonlinear regression model is linearized in a non-sufficient small neighbourhood of the actual parameter, then all statistical inferences may be deteriorated. Some criteria how to recognize this are already developed. The aim of the paper is to demonstrate the behaviour of the program for utilization of these criteria.
Źródło:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2001, 21, 1; 21-48
1509-9423
Pojawia się w:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Cardinal temperatures for germination of Salvia leriifolia Benth.
Wskaźniki temperatur kiełkowania Salvia leriifolia Benth.
Autorzy:
Dashti, M.
Kafi, M.
Tavakkoli, H.
Mirza, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/72316.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Instytut Włókien Naturalnych i Roślin Zielarskich
Tematy:
medicinal plant
temperature
germination
Salvia leriifolia
regression model
Opis:
The focus of this study is based on the egzamination of the germination traits and the development of thermal models of the medicinal plant Salvia leriifolia Benth. A laboratory experiment was carried out at constant temperatures ranging from 0 to 35°C, at 5°C intervals in a completely randomized design with eight replications. To describe the germination rate response to temperature, three regression models, namely Intersected-Lines (ISL), Quadratic Polynomial (QPN) and Five-Parameters Beta (FPB) were used. The highest Germination Percentage (GP) (92.8%) occurred in 15°C, but GP in the range of 10–25°C was not significant (p≤0.05). The germination process stopped at 0°C and at above 30°C. The results indicated that the highest Germination Rate (GR), the lowest Mean Germination Time (MGT) and also times to 50% germination (D50) were obtained at 20°C. Seeds did not reach to their 50% germination level in temperatures higher than 25°C. The FPB model had the best realistic estimation for cardinal temperatures. Based on models estimation, Base (Tb), Optimum (To) and Ceiling (Tc) temperatures were in the ranges of (1–1.9°C), (18.1–20.8°C) and (34.5–38.7°C), respectively.
Celem pracy było badanie cech kiełkowania i określenie wskaźników temperatur kiełkowania rośliny leczniczej Salvia leriifolia Benth. Badanie laboratoryjne przeprowadzono przy stałych temperaturach z zakresu od 0 do 35°C, w odstępach co 5°C. Badano losowo wybrane diaspory w ośmiu powtórzeniach. W celu opisania wpływu temperatury na zdolność kiełkowania, zastosowano trzy modele regresji, mianowicie: segmentową regresję liniową (ISL), wielomianu kwadratowego (QPN) i regresję pięcioparametrową (FPB). Najwięcej nasion (92.8%) wykiełkowało w 15°C, przy czym różnice w wartości wskaźników zdolności kiełkowania (GP) w zakresie 10–25°C nie były istotne statystycznie (p≥0.05) Proces kiełkowania ustawał w temperaturze poniżej 0°C i powyżej 30°C. Wykazano, że najwyższy wskaźnik szybkości kiełkowania (GR), najkrótszy średni czas kiełkowania (MGT), a także najkrótszy czas kiełkowania 50% diaspor (D50) występują w temperaturze 20°C. W temperaturach powyżej 25oC nie uzyskano poziomu 50% kiełkujących nasion. Model FPB najlepiej przybliżał rzeczywiste wartości temperatur. Na podstawie zastosowanych modeli regresji stwierdzono, że temperatury minimalna (Tb), optymalna (To) i maksymalna (Tc) wynosiły odpowiednio: 1–1,9°C, 18,1–20,8°C i 34,5–38,7°C.
Źródło:
Herba Polonica; 2015, 61, 1
0018-0599
Pojawia się w:
Herba Polonica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of Partial Regression Methods to Long Range Forecasts
Autorzy:
Konca-Kędzierska, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/163875.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polskie Towarzystwa Geofizyczne
Tematy:
long range forecasts
regression model
partial least squares
Opis:
The article presents the construction of a regression model for the long-range forecast of tercile categories of the monthly mean temperature. Two methods from the group of the partial least squares (PLS) and sparse partial least squares (SPLS) methods were used. The selected methods combine the properties of principal component analysis (PCA) with features of multiple regression methods, and apply the creation of latent layers. These methods also have no restrictions related to the independence of predictors and no constraints on the model dimension. The predictors are percentiles (10%, 50% and 90%) for selected fields of the NCEP/NCAR Reanalysis dataset. The model uses a time series of predictors for periods from 5 to 30 years. The obtained set of forecasts is subjected to the evaluation process based on indicators for the dependent period. This allows for the selection of a reliable ensemble of forecasts. The presented model was tested between January 2014 and December 2016.
Źródło:
Przegląd Geofizyczny; 2018, 4; 353-362
0033-2135
Pojawia się w:
Przegląd Geofizyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 190

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