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 "event history analysis" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Survival analysis on data streams: Analyzing temporal events in dynamically changing environments
    Autorzy:
    Shaker, A.
    Hüllermeier, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/331440.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    data stream
    survival analysis
    event history analysis
    earthquake data
    Twitter data
    strumień danych
    analiza przeżycia
    Opis:
    In this paper, we introduce a method for survival analysis on data streams. Survival analysis (also known as event history analysis) is an established statistical method for the study of temporal “events” or, more specifically, questions regarding the temporal distribution of the occurrence of events and their dependence on covariates of the data sources. To make this method applicable in the setting of data streams, we propose an adaptive variant of a model that is closely related to the well-known Cox proportional hazard model. Adopting a sliding window approach, our method continuously updates its parameters based on the event data in the current time window. As a proof of concept, we present two case studies in which our method is used for different types of spatio-temporal data analysis, namely, the analysis of earthquake data and Twitter data. In an attempt to explain the frequency of events by the spatial location of the data source, both studies use the location as covariates of the sources.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2014, 24, 1; 199-212
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Statistical Models for Corporate Credit Risk Assessment – Rating Models
    Modele statystyczne do oceny ryzyka kredytowego przedsiębiorstw – modele ratingowe
    Autorzy:
    Ptak-Chmielewska, Aneta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/657890.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    modele statystyczne
    modele ratingowe
    analiza historii zdarzeń
    statistical models
    rating models
    event history analysis
    Opis:
    Dostrzegając słabość modeli opartych na funkcji dyskryminacyjnej Z-score zaproponowanej przez Altmana w warunkach gospodarki polskiej podjęto w latach 90. próby dostosowania tych modeli do realiów gospodarki post-komunistycznej. Początkowe zainteresowanie modelami wielowymiarowej analizy dyskryminacyjnej poszerzono o modele regresji logistycznej a później również o sieci neuronowe i drzewa decyzyjne. W ostatnich latach podjęto również próby zastosowania modeli analizy historii zdarzeń. Modele ratingowe oparte na wypracowanych modelach upadłości stanowią kluczowy element w zarządzaniu ryzykiem kredytowym. W artykule podjęto próbę krytycznej oceny stosowanych metod statystycznych oraz wskazano na zalety i wady różnych podejść do budowy modeli. Przeprowadzono porównawczą analizę empiryczną na próbie przedsiębiorstw. Wskazano na możliwość wykorzystania modeli statystycznych do oceny ryzyka kredytowego przedsiębiorstw (modele ratingowe).
    Taking into consideration the weakness of the models based on discrimination function (Z-score) proposed by Altman within the conditions of polish economy some attempts were taken in the 90s to adjust these models to the reality of post-communist economy. The initial interest in the models of multivariate discriminant analysis was extended by logistic regression models and then also by neural networks and decision trees. In the recent years some attempts were also taken to apply models of the event history analysis. Rating models based on developed bankruptcy risk models are basic element in credit risk management. Paper focuses on the critical assessment of statistical methods applied and points out the advantages and disadvantages of various approaches toward the estimation of models. Empirical comparative analysis were conducted based on the sample of enterprises. The possible application of statistical models in credit risk assessment of enterprises (rating models) was pointed out.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2016, 3, 322
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Dynamika ubóstwa w miejskich i wiejskich gospodarstwach domowych
    Poverty dynamics in urban and rural households
    Динамика бедности в городских и сельских домашних хозяйствах
    Autorzy:
    Sączewska-Piotrowska, Anna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/543140.pdf
    Data publikacji:
    2016-07
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    dynamika ubóstwa
    analiza przeżycia
    model analizy historii zdarzeń o czasie dyskretnym
    poverty dynamics
    survival analysis
    discrete-time event history model
    динамика бедности
    анализ проживания
    модель анализа истории событий дискретного времени
    Opis:
    W artykule wykorzystano metodę analizy zdarzeń o czasie dyskretnym do badania dynamiki ubóstwa w miejskich i wiejskich gospodarstwach domowych. Przeprowadzono analizę z zastosowaniem nieparametrycznych estymatorów funkcji ryzyka oraz modeli logitowych, będących modelami trwania o czasie dyskretnym. Na podstawie badania dotyczącego lat 2000—2013 można stwierdzić, że gospodarstwa domowe zamieszkujące wieś przebywają krócej w sferze poza ubóstwem oraz dłużej w sferze ubóstwa niż gospodarstwa miejskie. Ponadto gospodarstwa domowe miejskie mają większe szanse na wyjście ze sfery ubóstwa i mniejsze szanse wejścia do tej sfery niż gospodarstwa wiejskie.
    The author used discrete-time event history methods to study poverty and non-poverty survival time of urban and rural households. To analyse there were used nonparametric estimators of hazard function and logit models, which are discrete-time survival models. On the basis on conducted analysis it can be concluded that rural households survive shorter in non-poverty and simultaneously longer in poverty than urban households. Besides, urban households have more chance of poverty exit and less chance of poverty entry than rural households.
    В статье был использован метод анализа событий дискретного времени для обследования динамики бедности в городских и сельских домашних хозяйствах. Анализ был проведен с использованием непараметрических оценок функции риска и логит модели, которые являются моделями продолжительности дискретного времени. На основе обследования охватывающего 2000—2013 гг можно сказать, что домашние хозяйства в сельских районах проживают короче за пределами нищеты и дольше проживают в сфере бедности чем домашние хозяйства в городах. Кроме того городские домашние хозяйства имеют больше шансов выйти из бедности и меньше шансов проживания в таких условиях по сравнению с сельскими домашними хозяйствами.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2016, 7; 39-59
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Badanie dynamiki ubóstwa w Polsce z wykorzystaniem modeli analizy historii zdarzeń o czasie dyskretnym
    A STUDY OF POVERTY DYNAMICS IN POLAND USING DISCRETE–TIME EVENT HISTORY ANALYSIS MODELS
    Autorzy:
    Sączewska-Piotrowska, Anna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/418307.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    poverty dynamics
    event history analysis
    discrete-time models
    Opis:
    Studies on poverty are based predominantly on cross-sectional analysis. Including a time dimension in the analysis allows us to better understanding the dynamics of poverty. In the long run, a unit (individual, household, family) can enter and exit poverty several times. An analysis of determinants of these events allows us to identify groups of households which are particularly likely to enter into poverty, and those with a high chance of exiting poverty. The main aim of this article is to identify determinants of transitions into and out of poverty in Poland in 2000–2011. To achieve this, I use logit regression models for discrete-time event history analysis. I present two specifications of the model, one with number of years spent outside poverty and a second with additional selected socio-economic characteristics of household and household head. The results of estimation suggest that the amount of time spent out of poverty or in poverty does not have a significantly effect, with the exception of one case, on the probability of a change in the status (in poverty/out of poverty). In the case of entries into poverty, including additional variables improves the model. I find that a change in probability of entry into poverty is significantly affected by age and education of household head, place of residence and labour force status of household. However, expanded model of poverty exits is worse than the base model. None of the included variables are statistically significant.
    Źródło:
    Studia Demograficzne; 2013, 163, 1; 73-96
    0039-3134
    Pojawia się w:
    Studia Demograficzne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza zmian przynależności do sfery ubóstwa z wykorzystaniem wielopoziomowych modeli o czasie dyskretnym
    Status poverty analysis using multilevel discrete-time models
    Autorzy:
    Sączewska-Piotrowska, Anna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/592261.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Analiza historii zdarzeń
    Dynamika ubóstwa
    Modelowanie wielopoziomowe
    Polska
    Event history analysis
    Multilevel modelling
    Polska
    Poverty dynamics
    Opis:
    Głównym celem artykułu jest identyfikacja determinant zmian przynależności do sfery ubóstwa w Polsce w latach 2000-2013. Osiągnięcie celu jest możliwe dzięki zastosowaniu wielopoziomowych logitowych modeli o czasie dyskretnym. Modele logitowe wejść i wyjść do sfery ubóstwa są estymowane w dwóch wariantach: pierwszy wariant uwzględnia liczbę lat spędzonych poza sferą ubóstwa (w sferze ubóstwa), natomiast drugi wariant uwzględnia dodatkowo wybrane charakterystyki gospodarstwa domowego i jego głowy (np. miejsce zamieszkania, wiek i płeć głowy gospodarstwa domowego).
    The main objective of this paper is to identify determinants of poverty status changes in Poland in years 2000-2013. To achieve this aim, multilevel discrete-time event history logit models are used. Logit models of entering (exiting) poverty are estimated in two versions – the first variant includes the number of years spent out of (in) poverty, while the second scenario includes also selected socio-economic characteristics of the household and the head of household (e.g. place of residence, sex and age of household’s head).
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2016, 291; 116-126
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An analysis of job seniority among unemployed. Application of model
    Autorzy:
    Jackowska, Beata
    Wycinka, Ewa
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/658393.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    survival analysis
    event history anlysis
    survival time
    risk
    Kaplan-Meier estimator
    Cox model
    Akaike Information Criterion (AIC)
    Bayesian Information Criterion (BIC)
    Opis:
    W artykule wykorzystano metody analizy przeżycia (analizy historii zdarzeń do badania czasu pracy u ostatniego pracodawcy osób długotrwale bezrobotnych. W pierwszym posłużono się analizą Kaplana-Meiera w celu identyfikacji oraz efektywnej kategoryzacji zmiennych determinujących długość okresu ostatniej pracy. W drugim kroku skonstruowano model proporcjonalnego hazardu Coxa. Przy konstrukcji modelu wykorzystano następujące kryteria: test istotności modelu oparty na ilorazie wiarygodności oraz kryteria informacyjne. Szczególną uwagę poświęcono własnościom modelu Coxa w celu zapewnienia poprawności jego stosowania w zagadnieniach społeczno-ekonomicznych.
    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
      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