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 "miara zależności" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Modelowanie struktur zależności za pomocą funkcji połączeń w analizie ryzyka ubezpieczyciela
    Autorzy:
    Wanat, Stanisław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/658056.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    funkcja połczenia
    struktura zależności
    ryzyko
    miara zależności
    rozkład wielowymiarowy
    Opis:
    This paper aims to present copulas, as a modeling tool which will give the 'richer' dependency structures than the use of linear correlation. The paper presents definitions and basic properties of the copula function. Discusses its relationship with the basic types of dependencies used in risk management i.e. comonotonicity, countermonotonicity, independence and linear dependence and the basic measures of dependence (Pearson's correlation, Kendall's rank correlation, Spearman's rank correlation, Blomqvist's beta, upper (lower) tail dependence parameter). Then selected family of copulas have been characterized and is an example of construction of two-dimensional dis- tribution, where the marginal distributions are known and the Kendall's rank correlation between them. Calculations and graphs were performed using the package „R”.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2011, 254
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Miary zależności oparte na kopulach
    Measures of dependence based on copulas
    Autorzy:
    Kulpa, Tomasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/590531.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Kopula
    Miara Zależności
    Miara Zgodności
    Copula
    Measure of association
    Measure of dependence
    Opis:
    Celem artykułu jest przedstawienie miar zależności opartych na kopulach. Omówione zostały następujące miary: tau Kendalla, rho Spearmana, sigma Schweizera i Wolffa oraz gamma Giniego. Przedstawiono też ogólne aksjomaty miar zgodności i zależności.
    Measures of dependence and measures of association based on copulas are presented, including Kendall’s Tau, Spearman’s rho, Schweizer & Wolff’s sigma and Gini’s gamma. General axioms for measures of dependence and measures of association are discussed.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2015, 246; 22-34
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Hidden Markov Models as a Tool for the Assessment of Dependence of Phenomena of Economic Nature
    Ukryte modele Markowa jako narzędzie oceny zależności zjawisk o charakterze ekonomicznym
    Autorzy:
    Bernardelli, Michał
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/654606.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    miara zależności
    korelacja
    ukryty model Markowa
    ścieżka Viterbiego
    dependence measure
    correlation
    hidden Markov model
    Viterbi path
    Opis:
    Ocena zależności między szeregami czasowymi jest zagadnieniem, które jest często rozwiązywane za pomocą współczynnika korelacji Pearsona. Niestety, czasami wyniki mogą być bardzo mylące. W artykule przedstawiono alternatywną miarę badania zależności, opartą na ukrytych modelach Markowa oraz ścieżkach Viterbiego. Zaproponowana metoda nie jest uniwersalna, ale wydaje się dość dokładnie odzwierciedlać podobieństwo między szeregami czasowymi, eksponując okresy zbieżności i rozbieżności. Przydatność tej nowej miary została zweryfikowana na przykładach, jak również realnych danych makroekonomicznych. Zaletami tej metody są: słabe założenia stosowalności, łatwość interpretacji wyników, możliwość generalizacji i wysoka skuteczność w ocenie zależności różnych szeregów czasowych o charakterze ekonomicznym. Nie należy jej jednak traktować jako substytutu korelacji Pearsona, a raczej jako uzupełniającą metodę pomiaru zależności.
    The assessment of dependence between time series is a common dilemma, which is often solved by the use of the Pearson’s correlation coefficient. Unfortunately, sometimes, the results may be highly misleading. In this paper, an alternative measure is presented. It is based on hidden Markov models and Viterbi paths. The proposed method is in no way universal but seems to provide quite an accurate image of the similarities between time series, by disclosing the periods of convergence and divergence. The usefulness of this new measure is verified by specially crafted examples and real‑life macroeconomic data. There are some definite advantages to this method: the weak assumptions of applicability, ease of interpretation of the results, possibility of easy generalization, and high effectiveness in assessing the dependence of different time series of an economic nature. It should not be treated as a substitute for the Pearson’s correlation, but rather as a complementary method of dependence measure.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2018, 5, 338; 7-20
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    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