Informacja

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

Wyszukujesz frazę "drzewa przeżycia" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Zastosowanie metody rekurencyjnego podziału w analizie trwania przedsiębiorstw województwa łódzkiego
Autorzy:
Mikulec, Artur
Misztal, Małgorzata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/582583.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
przedsiębiorstwa
analiza trwania
metoda rekurencyjnego podziału
drzewa przeżycia
Opis:
W artykule przedstawiono wyniki analizy czasu trwania przedsiębiorstw w województwie łódzkim na podstawie danych krajowego rejestru urzędowego podmiotów gospodarki narodowej REGON. W badaniach uwzględniono przedsiębiorstwa powstałe i zlikwidowane w województwie łódzkim w latach 2010-2015. Celem prowadzonych analiz była identyfikacja charakterystyk przedsiębiorstw, które w istotny sposób są związane z czasem trwania przedsiębiorstw oraz ryzykiem ich likwidacji. Do analizy czasu trwania wykorzystano metodę Kaplana-Meiera oraz model proporcjonalnego hazardu Coxa. Jako alternatywę dla tych metod zaproponowano połączenie metody rekurencyjnego podziału, w której dokonywany jest podział zbioru obiektów na jednorodne podzbiory, z estymacją funkcji przeżycia Kaplana-Meiera w każdym z węzłów końcowych. Graficzną prezentacją połączonych analiz są drzewa przeżycia. W pracy za pomocą dwóch algorytmów budujących drzewa przeżycia wyodrębniono i scharakteryzowano grupy przedsiębiorstw o podobnym czasie przeżycia.
Źródło:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2018, 507; 179-190
1899-3192
Pojawia się w:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prawdopodobieństwo wyjścia z bezrobocia rejestrowanego na przykładzie Szczecina
The probability of exitfrom registered unemployment, based on the example of Szczecin
Autorzy:
Bieszk-Stolorz, Beata
Dmytrów, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/962753.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
drzewa przeżycia
estymator Kaplana-Meiera
test log-rank
bezrobocie rejestrowane
survival trees
kaplan-meier estimator
log-rank test
registered unemployment
Opis:
Celem artykułu jest ustalenie wpływu płci, wieku i wykształcenia na prawdopodobieństwo wyjścia z bezrobocia rejestrowanego w Szczecinie. Na potrzeby badania zastosowano metodę analizy trwania. W tym celu wykorzystano drzewa przeżycia zbudowane w oparciu o estymatory Kaplana-Meiera, a za kryterium podziału przyjęto statystyki testu log-rank. Analizowano dwie najczęstsze przyczyny wyrejestrowywania z urzędu pracy – podjęcie pracy oraz wykreślenie z przyczyn leżących po stronie osoby bezrobotnej. Wyodrębniono podgrupy osób podejmujących pracę oraz rezygnujących z pośrednictwa urzędu pracy w najkrótszym i najdłuższym czasie. Analizę oparto na danych indywidualnych z Powiatowego Urzędu Pracy w Szczecinie. Dotyczyły one osób zarejestrowanych w 2013 r. i obserwowanych do końca 2014 r. Obliczenia przeprowadzono w programie R, korzystając z pakietu partykit, funkcji ctree. Z badania wynika, że prawdopodobieństwo wyłączenia z ewidencji bezrobotnych z powodu podjęcia pracy zależało tylko od wieku i wykształcenia, natomiast z powodów leżących po stronie osoby bezrobotnej było warunkowane przez płeć, wiek oraz wykształcenie.
The aim of the paper is to determine the influence of sex, age and education on the probability of exit from the registered unemployment in Szczecin. For the purposes of the study, the authors employed the survival analysis method, where they used survival trees built on the basis of the Kaplan-Meier estimators and adopted the statistic of the log-rank test as the splitting criterion. The research analysed the two most frequent reasons for deregistration, namely starting a job and the unemployed person’s failure to meet the conditions for being registered as unemployed. In addition, the study extracted subgroups of persons whom it took shortest and longest to start a job or deregister from a labour office. The analysis was based on the microdata from the Powiat Labour Office in Szczecin concerning persons who registered as unemployed in 2013 and were monitored until the end of 2014. The calculations were made in the R computer programme, using the partykit package and the ctree function. The research demonstrated that the probability of deregistration from the unemployment register because of finding a job depends solely on the age and education of the unemployed person, while the probability of getting removed from the unemployment register – on the two former determinants plus sex.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2019, 64, 11; 7-24
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
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