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 "funkcjonalna analiza danych" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Ocena zróżnicowania poziomu życia mieszkańców województw w latach 2003–2013 za pomocą składowych głównych dla wielowymiarowych danych funkcjonalnych oraz analizy skupień
    Estimation of Diversity of Living Standards in Polish Voivodships in 2003–2013 Using Principal Components for Multidimensional Functional Data and Cluster Analysis
    Autorzy:
    Krzyśko, Mirosław
    Majka, Agnieszka
    Wołyński, Waldemar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1050488.pdf
    Data publikacji:
    2016-03-31
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    wielowymiarowe dane funkcjonalne
    funkcjonalna analiza danych
    analiza składowych głównych
    multivariate functional data
    functional data analysis
    principal components analysis
    Opis:
    W artykule przedstawiono ocenę zróżnicowania poziomu życia mieszkańców województw w latach 2003–2013. Do oceny zastosowano analizę składowych głównych dla wielowymiarowych danych funkcjonalnych oraz dendrytową analizę skupień. Metody te pozwoliły na wyodrębnienie względnie jednorodnych grup województw o zbliżonym poziomie rozpatrywanych cech dla całego rozpatrywanego okresu łącznie.
    The paper presents an estimation of life standard diversity for residents of Polish voivodships in 2003–2013. The principal component analysis was applied for multidimensional functional data and the dendrite method was used for cluster analysis. These methods made it possible to isolate relatively homogeneous groups of voivodships that had similar values of characteristics under consideration, for the whole period at issue.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2016, 63, 1; 81-98
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie funkcjonalnej analizy kanonicznej w badaniu zależności między wydatkami konsumpcyjnymi w europejskich gospodarstwach domowych
    Autorzy:
    Deręgowski, Karol
    Krzyśko, Mirosław
    Waszak, Łukasz
    Wołyński, Waldemar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/543659.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    canonical analysis
    multivariate functional data analysis (MFDA)
    individual consumption according to purpose
    analiza kanoniczna
    wielowymiarowa funkcjonalna analiza danych
    spożycie indywidualne według celu
    Opis:
    Celem artykułu jest zbadanie zależności między wydatkami na napoje alkoholowe i wyroby tytoniowe a pozostałymi wydatkami konsumpcyjnymi gospodarstw domowych w 27 krajach Europy w latach 2000—2010. Wybór krajów i przedziału czasowego podyktowany został dostępnością i kompletnością danych pochodzących z Eurostatu. Nowością zaprezentowaną w tej pracy jest rozpatrywanie lat łącznie, a nie każdego roku oddzielnie. Stało się to możliwe dzięki przekształceniu danych pierwotnych na wielowymiarowe dane funkcjonalne oraz skonstruowaniu korelacji i zmiennych kanonicznych dla danych przekształconych. Z badania wynika, że wydatki na napoje alkoholowe i wyroby tytoniowe są bardzo silnie skorelowane z pozostałymi wydatkami konsumpcyjnymi (współczynnik korelacji kanonicznej między dwiema pierwszymi funkcjonalnymi zmiennymi kanonicznymi wynosi 0,99). Wydatki na napoje alkoholowe i wyroby tytoniowe mają prawie jednakowy wkład w budowę funkcjonalnej zmiennej kanonicznej U1, natomiast największy udział w budowie funkcjonalnej zmiennej kanonicznej V1 przypada wydatkom na artykuły żywnościowe i napoje bezalkoholowe oraz wydatkom na odzież i obuwie.
    The article aims to examine the relations between expenditure on alcoholic beverages and tobacco and other consumer expenditure of households in 27 European countries within 2000—2010. The choice of countries and time series was determined by the availability and completeness of Eurostat data. The years were analysed collectively not separately, which is a novelty presented in this paper. Such an approach was possible due the transformation of primary data into multivariate functional ones, and then the construction of correlations and canonical variables for transformed data. The study shows that expenditure on alcoholic beverages and tobacco is strongly correlated with other consumption expenditure (the canonical correlation coefficient between the two first functional canonical variables is 0.99). The expenditure on alcoholic beverages and tobacco has almost the same contribution to the construction of the functional canonical U1 variable, while the expenditure on food and non-alcoholic beverages and expenditure on clothing and footwear has the largest impact on the development of the functional canonical V1 variable.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2017, 5
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Central Limit Theorem for Conditional Mode in the Single Functional Index Model with Data Missing at Random
    Centralne twierdzenie graniczne dla trybu warunkowego w jednolitym funkcjonalnym modelu indeksowym z losowym brakiem danych
    Autorzy:
    Allal, Anis
    Dib, Abdessamad
    Rabhi, Abbes
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/31233548.pdf
    Data publikacji:
    2024
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    functional data analysis
    functional single-index process
    kernel estimator
    missing at random
    nonparametric estimation
    small ball probability
    funkcjonalna analiza danych
    funkcjonalny proces pojedynczego indeksu
    estymator jądra
    losowe braki
    estymacja nieparametryczna
    prawdopodobieństwo małej kuli
    Opis:
    This paper concentrates on nonparametrically estimating the conditional density function and conditional mode within the single functional index model for independent data, particularly when the variable of interest is affected by randomly missing data. This involves a semi-parametric single model structure and a censoring process on the variables. The estimator's consistency (with rates) in a variety of situations, such as the framework of the single functional index model (SFIM) under the assumption of independent and identically distributed (i.i.d) data with randomly missing entries, as well as its performance under the assumption that the covariate is functional, are the main areas of focus. For this model, the nearly almost complete uniform convergence and rate of convergence established. The rates of convergence highlight the critical part that the probability of concentration play in the law of the explanatory functional variable. Additionally, we establish the asymptotic normality of the derived estimators proposed under specific mild conditions, relying on standard assumptions in Functional Data Analysis (FDA) for the proofs. Finally, we explore the practical application of our findings in constructing confidence intervals for our estimators. The rates of convergence highlight the critical part that the probability of concentration play in the law of the explanatory functional variable.
    W artykule skoncentrowano się na nieparametrycznym estymowaniu warunkowej funkcji gęstości i warunkowej dominanty w modelu pojedynczego wskaźnika funkcjonalnego dla niezależnych danych, szczególnie gdy na interesującą zmienną wpływają losowo brakujące dane. Obejmuje to strukturę półparametrycznego pojedynczego modelu i proces cenzurowania zmiennych. Zgodność estymatora (ze współczynnikami) w różnych sytuacjach, np. w ramach modelu pojedynczego wskaźnika funkcjonalnego przy założeniu niezależnych i z identycznym rozkładem danych z losowymi brakami, a także jego działanie w warunkach, gdy zmienna towarzysząca jest funkcjonałem, to główne obszary zainteresowania. Dla tego modelu wyznacza się prawie całkowicie jednolitą zbieżność i wskaźnik zbieżności. Wskaźniki zbieżności podkreślają kluczową rolę, jaką prawdopodobieństwo koncentracji odgrywa w założeniach dotyczących objaśniającej zmiennej funkcjonalnej. Dodatkowo ustala się asymptotyczną normalność wyprowadzonych estymatorów zaproponowanych w określonych łagodnych warunkach, opierając się na standardowych założeniach z analizy danych funkcjonalnych dla dowodów. Na koniec zbadano praktyczne zastosowanie ustaleń w konstruowaniu przedziałów ufności dla naszych estymatorów. Wskaźniki zbieżności podkreślają kluczową rolę, jaką prawdopodobieństwo koncentracji odgrywa w założeniach dotyczących objaśniającej zmiennej funkcjonalnej.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2024, 28, 1; 39-60
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Single Functional Index Quantile Regression for Functional Data with Missing Data at Random
    Właściwości asymptotyczne estymatorów półparametrycznych dla kwantyla warunkowego pojedynczego wskaźnika funkcjonalnego z losowymi brakami danych
    Autorzy:
    Kadiri, Nadia
    Mekki, Sanaà Dounya
    Rabhi, Abbes
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/21375671.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    functional data analysis
    functional single index process
    kernel estimator
    missing at random
    nonparametric estimation
    small ball probability
    funkcjonalna analiza danych
    funkcjonalny proces pojedynczego indeksu
    estymator jądra
    losowe braki
    estymacja nieparametryczna
    prawdopodobieństwo małej kuli
    Opis:
    The primary goal of this research was to estimate the quantile of a conditional distribution using a semi-parametric approach in the presence of randomly missing data, where the predictor variable belongs to a semi-metric space. The authors assumed a single index structure to link the explanatory and response variable. First, a kernel estimator was proposed for the conditional distribution function, assuming that the data were selected from a stationary process with missing data at random (MAR). By imposing certain general conditions, the study established the model’s uniform almost complete consistencies with convergence rates.
    Głównym celem przedstawionych w artykule badań jest oszacowanie kwantyla rozkładu warunkowego przy użyciu podejścia półparametrycznego w obecności losowo brakujących danych, gdzie zmienna predykcyjna należy do przestrzeni semimetrycznej. Założono strukturę pojedynczego indeksu, aby połączyć zmienną objaśniającą i zmienną odpowiedzi. Wstępnie zaproponowano estymator jądra dla funkcji rozkładu warunkowego, zakładając, że dane są losowo wybierane z procesu stacjonarnego z brakującymi danymi (MAR). Nakładając pewne ogólne warunki, ustalono jednolitą, prawie całkowitą zgodność modelu ze współczynnikami konwergencji.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2023, 27, 3; 1-19
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Asymptotic Normality of Single Functional Index Quantile Regression for Functional Data with Missing Data at Random
    Asymptotyczna normalność regresji kwantylowej pojedynczego wskaźnika funkcyjnego dla danych funkcjonalnych z losowymi brakującymi danymi
    Autorzy:
    Allal, Anis
    Kadiri, Nadia
    Rabhi, Abbes
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/31233546.pdf
    Data publikacji:
    2024
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    asymptotic normality
    functional data analysis
    functional single-index process
    missing at random
    nonparametric estimation
    small ball probability
    asymptotyczna normalność
    funkcjonalna analiza danych
    funkcjonalny proces poje- dynczego indeksu
    estymator jądra
    losowe braki
    estymacja nieparametryczna
    prawdopodobieństwo małej kuli
    Opis:
    This work addresses the problem of the nonparametric estimation of the regression function, namely the conditional distribution and the conditional quantile in the single functional index model (SFIM) under the independent and identically distributed condition with randomly missing data. The main result of this study was the establishment of the asymptotic properties of the estimator, such as the almost complete convergence rates. Moreover, the asymptotic normality of the constructs was obtained under certain mild conditions. Lastly, the authors discussed how to apply the result to construct confidence intervals.
    W artykule autorzy prowadzą rozważania dotyczące problemu nieparametrycznej estymacji funkcji regresji, a mianowicie rozkładu warunkowego i kwantyla warunkowego w modelu pojedynczego indeksu funkcjonalnego (SFIM) przy założeniu niezależnych i z identycznym rozkładem danych z losowymi brakami danych. Głównym rezultatem przeprowadzonych badań było ustalenie asymptotycznych właściwości estymatora, takich jak prawie całkowite współczynniki zbieżności. Co więcej, asymptotyczną normalność konstruktów uzyskano dla pewnych łagodnych warunków. Na koniec omówiono, jak zastosować uzyskany wynik do skonstruowania przedziałów ufności.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2024, 28, 1; 26-38
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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