Informacja

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

Wyszukujesz frazę "nieparametryczna estymacja" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Two-dimensional modeling of car reliability during warranty period
Autorzy:
Sliż, Piotr
Wycinka, Ewa
Jackowska, Beata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27314541.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
two-dimensional warranty
car warranty
claims
reliability analysis
survival analysis
nonparametric estimation
two-dimensional smoothing
P-splines
gwarancja dwuwymiarowa
gwarancja samochodowa
roszczenia
analiza niezawodności
analiza przeżycia
estymacja nieparametryczna
wygładzanie dwuwymiarowe
P-splajny
Opis:
The paper focuses on presenting the concept of two-dimensional modeling of passenger car reliability during the warranty period. The main objective of this paper is to detect the regularity in the intensity of the number of first failure reports during the warranty period. The two-dimensional distribution of the time and mileage of failure-free exploitation is estimated. The period from the date of purchase to the first warranty repair is analysed. The concept presented incorporates the existing state of knowledge on two-dimensional warranties, expanding it through the use of a nonparametric approach and probability smoothing with the use of P-splines. The estimation involved censored data, i.e., data on vehicles that were not submitted for warranty repair within the warranty limits of time and mileage. The originality of this paper entails the combination of a nonparametric approach with probability smoothing. The statistical analyses presented in the paper were carried out on a population of 1005 vehicles of two car brands sold and serviced in 2011-2021 at the Authorized Service Station (Dealership). There were sales, repair, and warranty claim databases.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska; 2023, 121; 223--239
0209-3324
2450-1549
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Estimating of the Conditional Density with Application to the Mode Function in Scalar-On-Function Regression Structure: Local Linear Approach with Missing at Random
Szacowanie gęstości warunkowej z wykorzystaniem modelu w strukturze regresji skalarnej na funkcji: lokalne podejście liniowe z losowym brakiem
Autorzy:
Bouabsa, Wahiba
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2196129.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
functional data
local linear estimation
conditional mode function
functional non-parametric statistics
dane funkcjonalne
lokalna estymacja liniowa
funkcja trybu warunkowego
funkcjonalna statystyka nieparametryczna
Opis:
The aim of this research was to study a nonparametric estimator of the density and mode function of a scalar response variable given a functional variable, when the observations are i.i.d. This proposed estimator is given by combining Missing At Random (MAR) with the local linear approach. Finally, a comparison study based on simulated data is also provided to illustrate the finite sample performances and the usefulness of the local linear approach with MAR to the presence of even a small proportion of outliers in the data.
Celem analizy było zbadanie nieparametrycznego estymatora funkcji gęstości i trybu skalarnej zmiennej odpowiedzi na zmienną funkcyjną, gdy obserwacje są i.i.d. Ten proponowany estymator jest tworzony przez połączenie metody Missing At Random (MAR) z lokalnym podejściem liniowym. Na koniec zapewniono również badanie porównawcze oparte na symulowanych danych, aby zilustrować wydajność skończonej próbki i przydatność lokalnego podejścia liniowego z MAR do obecności nawet niewielkiej części wartości odstających w danych.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2023, 27, 1; 17-32
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Statistical inference about the median from vague data
Autorzy:
Grzegorzewski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/205933.pdf
Data publikacji:
1998
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
estymacja
metoda nieparametryczna
metoda statystyczna
testowanie hipotezy
zbiór rozmyty
confidence interval
estimation
fuzzy numbers
fuzzy sets
hypothesis testing
median
nonparametric statistics
sign-test
vague data
Opis:
In traditional statistics all parameters of the mathematical model and possible observations should be well defined. Sometimes such assumption appears too rigid for the real-life problems, especially when dealing with imprecise or linguistic data. To relax this rigidity fuzzy methods are incorporated into statistics. This paper is devoted to statistical inference about the population median in the presence of vague data. We propose the notion of fuzzy median. Then we suggest a fuzzy estimator and fuzzy confidence interval for the median. Next we discuss the problem of hypothesis testing concerning the median in the presence of imprecise data. All methods presented are distribution-free.
Źródło:
Control and Cybernetics; 1998, 27, 3; 447-464
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Single Functional Index Quantile Regression for Independent Functional Data Under Right-Censoring
Regresja kwantylowa pojedynczego wskaźnika funkcjonalnego dla niezależnych danych funkcjonalnych z cenzurowaniem prawostronnym
Autorzy:
Hamri, Mohamed Mehdi
Mekki, Sanaà Dounya
Rabhi, Abbes
Kadiri, Nadia
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2045982.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
censored data
functional data
kernel estimator
normality
non-parametric estimation
small ball probability
dane cenzurowane
estymator jądrowy
normalność
estymacja nieparametryczna
prawdopodobieństwo small ball
Opis:
The main objective of this paper was to estimate non-parametrically the quantiles of a conditional distribution based on the single-index model in the censorship model when the sample is considered as independent and identically distributed (i.i.d.) random variables. First of all, a kernel type estimator for the conditional cumulative distribution function (cond-cdf) is introduced. Then the paper gives an estimation of the quantiles by inverting this estimated cond-cdf, the asymptotic properties are stated when the observations are linked with a single-index structure. Finally, a simulation study was carried out to evaluate the performance of this estimate.
Głównym celem artykułu jest prezentacja nieparametrycznej estymacji kwantyli rozkładu warunkowego na podstawie modelu jednoindeksowego w modelu cenzury, gdy próba jest traktowana jako niezależne zmienne losowe o identycznym rozkładzie. Przede wszystkim wprowadzono estymator jądrowy dla funkcji skumulowanego rozkładu warunkowego (cond-cdf). Następnie podano oszacowanie kwantyli przez odwrócenie oszacowanego cond-cdf. Właściwości asymptotyczne są określane, gdy obserwacje są połączone ze strukturą jednoindeksową. Na koniec przeprowadzono badanie symulacyjne, aby ocenić skuteczność tego oszacowania.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2022, 1; 31-62
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:
On-line wavelet estimation of Hammerstein system nonlinearity
Autorzy:
Śliwiński, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/929599.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
system Hammersteina
identyfikacja nieparametryczna
estymacja falkowa
analiza zbieżności
Hammerstein system
on-line nonparametric identification
wavelet estimates
convergence analysis
Opis:
A new algorithm for nonparametric wavelet estimation of Hammerstein system nonlinearity is proposed. The algorithm works in the on-line regime (viz., past measurements are not available) and offers a convenient uniform routine for nonlinearity estimation at an arbitrary point and at any moment of the identification process. The pointwise convergence of the estimate to locally bounded nonlinearities and the rate of this convergence are both established.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2010, 20, 3; 513-523
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Nonparametric estimation of quantile versions of the Lorenz curve
Autorzy:
Siedlaczek, Agnieszka Magdalena
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/747345.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Matematyczne
Tematy:
Lorenz curve
quantile version of the Lorenz curve
nonparametric estimation
Krzywa Lorentza
kwantylowy estymator
estymacja nieparametryczna
Opis:
Celem niniejszego artykułu jest przedstawienie kwantylowych estymatorów krzywych Lorentza. Pokazano punktową zgodność tych estymatorów oraz ich asymptotyczną normalność. Badań jest także efektywność zaproponowanych estymatorów metodami symulacji komputerowych.
Estimators of quantile versions of the Lorenz curve are proposed. The pointwise consistency and asymptotic normality of the estimators is proved. The efficiency of the estimators is also studied in simulations
Źródło:
Mathematica Applicanda; 2018, 46, 1
1730-2668
2299-4009
Pojawia się w:
Mathematica Applicanda
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Graphics processing units in acceleration of bandwidth selection for kernel density estimation
Autorzy:
Andrzejewski, W.
Gramacki, A.
Gramacki, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330819.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
bandwidth selection
graphics processing unit
probability density function
nonparametric estimation
kernel estimation
szerokość pasmowa
programowalny procesor graficzny
funkcja gęstości prawdopodobieństwa
estymacja nieparametryczna
estymacja jądrowa
Opis:
The Probability Density Function (PDF) is a key concept in statistics. Constructing the most adequate PDF from the observed data is still an important and interesting scientific problem, especially for large datasets. PDFs are often estimated using nonparametric data-driven methods. One of the most popular nonparametric method is the Kernel Density Estimator (KDE). However, a very serious drawback of using KDEs is the large number of calculations required to compute them, especially to find the optimal bandwidth parameter. In this paper we investigate the possibility of utilizing Graphics Processing Units (GPUs) to accelerate the finding of the bandwidth. The contribution of this paper is threefold: (a) we propose algorithmic optimization to one of bandwidth finding algorithms, (b) we propose efficient GPU versions of three bandwidth finding algorithms and (c) we experimentally compare three of our GPU implementations with the ones which utilize only CPUs. Our experiments show orders of magnitude improvements over CPU implementations of classical algorithms.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2013, 23, 4; 869-885
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Generalized kernel regression estimate for the identification of Hammerstein systems
Autorzy:
Mzyk, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/929610.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
system Hammersteina
regresja nieparametryczna
estymacja jądra
Hammerstein system
nonparametric regression
kernel estimation
Opis:
A modified version of the classical kernel nonparametric identification algorithm for nonlinearity recovering in a Hammerstein system under the existence of random noise is proposed. The assumptions imposed on the unknown characteristic are weak. The generalized kernel method proposed in the paper provides more accurate results in comparison with the classical kernel nonparametric estimate, regardless of the number of measurements. The convergence in probability of the proposed estimate to the unknown characteristic is proved and the question of the convergence rate is discussed. Illustrative simulation examples are included.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2007, 17, 2; 189-197
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estymacja nieparametryczna wybranych parametrów bloku gazowo-parowego
Nonparametric estimation of selected parameters of steam and gas power plant
Autorzy:
Gramacki, J.
Gramacki, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/154300.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
estymacja nieparametryczna
estymacja jądrowa
Elektrociepłownia Zielona Góra
nonparametric estimation
kernel estimation
combined heat and power plant
CHP
Opis:
W pracy pokazano przykład użycia nieparametrycznej estymacji danych. Z pomocą tej techniki dokonano oszacowania emisji tlenków azotu (NOx) na podstawie danych eksploatacyjnych zbieranych podczas normalnej pracy Elektrociepłowni w Zielonej Górze. Na wstępnie dokonano krótkiego przeglądu najbardziej popularnych technik estymacji parametrycznej i porównano je z technikami nieparametrycznymi. Następnie na prostym przykładzie pokazano istotę działania estymacji nieparametrycznej. Pracę kończy rozdział, w którym krótko omówiono uzyskane wyniki symulacyjne.
In the paper there are shown some practical examples of using nonparametric estimation. Using this technique there were estimated the nitrogen oxides (NOx) emissions based on the data taken from a real industry plant (gas and steam combined heat and power (CHP) plant in Zielona Góra, Poland). This work can be treated as a continuation of the paper [2]. In the first section there is given a short overview of estimation methods, including the linear and nonlinear regression, and comparison of them with nonparametric ones. In the second section there is briefly presented the nonparametric estimation technique and there is given a simple illustrative example. The third paragraph is dedicated to presenting the experimental results. Basing on the data from the CHP plant, the NOx emission was estimated and the satisfactory results (in comparison, for example, with the results obtained from the linear regression estimator) were obtained. All calculations were carried out using np package for R-project environment which implements a variety of nonparametric (and also semiparametric) kernel-based estimators.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 7, 7; 454-456
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dokładna metoda bootstrapowa na przykładzie estymacji średniej
The exact bootstrap method on the example of the mean
Autorzy:
Kisielińska, Joanna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/452887.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
dokładna metoda bootstrapowa
nieparametryczna estymacja średniej
exact bootstrap method
nonparametric mean estimation
Opis:
Metoda bootstrapowa polega na wtórnym próbkowaniu pierwotnej próby losowej pobranej z populacji o nieznanym rozkładzie. W artykule pokazano, że wtórne próbkowanie nie jest konieczne, jeśli rozmiar próby nie jest zbyt duży. Możliwe jest wówczas automatyczne wygenerowanie wszystkich prób wtórnych i obliczenie wszystkich realizacji wybranego estymatora. Metodę dokładnego bootstrapu zastosowano do oszacowania średniej. Losowanie próby może być interpretowane jako dyskretyzacja ciągłej zmiennej losowej. Biorąc pod uwagę postęp w technice komputerowej, można mieć nadzieję, że znaczenie dyskretnych zmiennych losowych w statystyce będzie coraz większy.
The bootstrap method is based on resampling of the original random sample drawn from a population with an unknown distribution. In the article it was shown that resampling is unnecessary if the sample size is not too large. It is possible to automatically generate all possible resamples and calculate all realizations of the required estimator. The method was used to estimate mean. Random sampling may be interpreted as discretization of a continuous variable. Because of the progress in computer technology we may hope that the role of discrete variables in statistics will increase.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2011, 12, 2; 191-201
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
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:
Badanie ubóstwa z zastosowaniem nieparametrycznej estymacji funkcji przeżycia dla zdarzeń powtarzających się
Poverty Study Using Nonparametric Estimation of Recurrent Survival Function
Autorzy:
Sączewska-Piotrowska, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/422645.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
ubóstwo
funkcja przeżycia
zdarzenia powtarzające się
nieparametryczna estymacja
poverty
survival function
recurrent events
nonparametric estimation
Opis:
W artykule przeprowadzono analizę czasu trwania gospodarstw domowych w sferze ubóstwa oraz w sferze poza ubóstwem. W tym celu wykorzystano estymatory funkcji prze-życia dla zdarzeń powtarzających się: estymator Wanga-Changa oraz dwa estymatory za-proponowane przez Peñę, Strawdermana i Hollandera (IIDPLE oraz FRMLE). Na podstawie uzyskanych wyników można stwierdzić, że prawdopodobieństwo przeżycia gospodarstw domowych w sferze poza ubóstwem przez długi czas jest większe niż w przypadku przeżycia w sferze ubóstwa. Bazując na graficznej metodzie uznano, że najlepszym estymatorem funkcji przeżycia w sferze ubóstwa i w sferze poza ubóstwem jest FRMLE. Oznacza to, że założenie o niezależności i takich samych rozkładach czasów oczekiwania na wystąpienie kolejnych zdarzeń w obrębie gospodarstw domowych nie jest słuszne.
The article analyses households’ poverty and nonpoverty duration. For this purpose survival function estimators for recurrent events were used: Wang-Chang estimator and two estimators proposed by Peña, Strawderman and Hollander (IIDPLE and FRMLE). We can conclude that survival probability for a long time out of poverty is greater than in the case of survival in poverty. Based on the graphical method we can conclude that the best estimator of survival in poverty and out of poverty is FRMLE. It means that we cannot assume that interoccurrence times within households are independent and identically distributed.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2015, 62, 1; 29-51
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Asymptotic Properties of the Estimator of the Conditional Distribution for Associated Functional Data
Właściwości asymptotyczne szacunku rozkładu warunkowego dla powiązanych danych funkcjonalnych
Autorzy:
Hamri, Mohamed Mehdi
Dib, Abdassamad
Rabhi, Abbes
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2138982.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
nonparametric estimation
small ball probability
quasi-associated data
estymacja nieparametryczna
prawdopodobieństwo small ball
dane quasi-skojarzone
Opis:
The purpose of the paper was to investigate by the kernel method a nonparametric estimate of the conditional density function of a scalar response variable given a random variable taking values in a separable real Hilbert space when the observations are quasi-associated dependent. Under some general conditions, the authors established the pointwise almost complete consistencies with rates of this estimator. The principal aim is the investigate the convergence rate of the proposed estimator.
Celem niniejszej pracy jest zbadanie metodą jądra nieparametrycznego oszacowania warunkowej funkcji rozkładu zmiennej odpowiedzi skalarnej przy zmiennej losowej przyjmującej wartości w separowalnej rzeczywistej przestrzeni Hilberta, gdy obserwacje są quasi-skojarzone zależne. W pewnych ogólnych warunkach ustala się punktowo prawie zupełną zgodność ze stawkami tego estymatora. Głównym celem jest zbadanie współczynnika zbieżności proponowanego estymatora.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2022, 26, 3; 21-43
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

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