Informacja

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

Wyszukujesz frazę "functional regression analysis" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Selected Robust Logistic Regression Specification for Classification of Multi‑dimensional Functional Data in Presence of Outlier
Zastosowanie odpornej regresji logistycznej do klasyfikacji wielowymiarowych danych funkcjonalnych
Autorzy:
Krzyśko, Mirosław
Smaga, Łukasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/657746.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
analiza regresji dla danych funkcjonalnych
estymacja odporna
model regresji logistycznej
rozwinięcie funkcji w bazie funkcyjnej
wielowymiarowe dane funkcjonalne
zagadnienie klasyfikacji
basis functions representation
classification problem
functional regression analysis
logistic regression model
multi‑dimensional functional data
robust estimation
Opis:
W niniejszym artykule rozważany jest problem dwuetykietowej klasyfikacji wielowymiarowych danych funkcjonalnych. Zaproponowane rozwiązanie tego problemu oparto na technikach regresyjnych i modelu regresji logistycznej dla danych funkcjonalnych. Model ten został przekształcony do szczególnego modelu regresji logistycznej za pomocą rozwinięcia (będących funkcjami) współczynników regresji i zmiennych objaśniających w bazie funkcyjnej. Na podstawie tego modelu skonstruowana została reguła klasyfikacyjna. W przypadku występowania obserwacji odstających rozważane są również metody odpornej estymacji nieznanych parametrów. Eksperymenty numeryczne sugerują, że proponowane metody mogą z powodzeniem być wykorzystane w praktycznych zagadnieniach.
In this paper, the binary classification problem of multi‑dimensional functional data is considered. To solve this problem a regression technique based on functional logistic regression model is used. This model is re‑expressed as a particular logistic regression model by using the basis expansions of functional coefficients and explanatory variables. Based on re‑expressed model, a classification rule is proposed. To handle with outlying observations, robust methods of estimation of unknown parameters are also considered. Numerical experiments suggest that the proposed methods may behave satisfactory in practice.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2018, 2, 334
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Classification problems based on regression models for multi-dimensional functional data
Autorzy:
Górecki, Tomasz
Krzyśko, Mirosław
Wołyński, Waldemar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/465780.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
multivariate functional data
functional data analysis
multivariate functional regression
classification
Opis:
Data in the form of a continuous vector function on a given interval are referred to as multivariate functional data. These data are treated as realizations of multivariate random processes. We use multivariate functional regression techniques for the classification of multivariate functional data. The approaches discussed are illustrated with an application to two real data sets.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2015, 16, 1; 97-110
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Second Wave of the COVID-19 Pandemic in Poland - Characterised Using FDA Methods
Druga fala COVID-19 w Polsce - charakterystyka z zastosowaniem metod FDA
Autorzy:
Hęćka, Patrycja
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/21375673.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
function-on-function regression
functional data analysis (FDA)
COVID-19
functional principal component analysis
smooth functions
regresja function-on-function
analiza danych funkcjonalnych
analiza głównych składowych funkcjonalnych
funkcje gładkie
Opis:
The aim of this article was to analyse functional data of the number of hospitalised individuals, intensive care patients, positive COVID-19 tests, deaths and convalescents during the second wave of the COVID-19 pandemic in Poland. For this purpose, firstly the author convert data of sixteen voivodeships to smooth functions, and then used the principal component analysis and multiple function-on-function linear regression model to predict the number of hospitalised and intensive care patients due to the COVID-19 infection during the second wave of the pandemic. Finally, the results were compared with those previously obtained for the combined data of the second and third wave of the COVID-19 pandemic in Poland (Hęćka, 2023).
Głównym celem artykułu była analiza danych funkcjonalnych dotyczących liczby pozytywnych wyników testu, zgonów, ozdrowieńców, osób hospitalizowanych oraz w stanie ciężkim podczas drugiej fali pandemii COVID-19 w Polsce. Pierwszym krokiem była konwersja danych w funkcje gładkie. Następnie przedstawiono analizę głównych składowych funkcjonalnych oraz użycie modelu multiple function-on-function linear regression w celu predykcji liczby osób hospitalizowanych oraz będących w stanie ciężkim z powodu COVID-19 w polskich województwach. Otrzymane wyniki porównano z wcześniej uzyskanymi dla połączonych danych z drugiej i trzeciej fali pandemii.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2023, 27, 3; 20-34
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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