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 "parametric estimation" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-10 z 18
Tytuł:
An asymptotically unbiased moment estimator of a negative extreme value index
Autorzy:
Caeiro, Frederico
Gomes, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/729970.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:
extreme value index
semi-parametric estimation
moment estimator
Opis:
In this paper we consider a new class of consistent semi-parametric estimators of a negative extreme value index, based on the set of the k largest observations. This class of estimators depends on a control or tuning parameter, which enables us to have access to an estimator with a null second-order component of asymptotic bias, and with a rather interesting mean squared error, as a function of k. We study the consistency and asymptotic normality of the proposed estimators. Their finite sample behaviour is obtained through Monte Carlo simulation.
Źródło:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2010, 30, 1; 5-19
1509-9423
Pojawia się w:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Comparison at optimal levels of classical tail index estimators: a challenge for reduced-bias estimation?
Autorzy:
Gomes, M.
Henriques-Rodrigues, Lígia
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/729988.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:
statistics of extremes
semi-parametric estimation
bias estimation
heavy tails
optimal levels
Opis:
In this article, we begin with an asymptotic comparison at optimal levels of the so-called "maximum likelihood" (ML) extreme value index estimator, based on the excesses over a high random threshold, denoted PORT-ML, with PORT standing for peaks over random thresholds, with a similar ML estimator, denoted PORT-MP, with MP standing for modified-Pareto. The PORT-MP estimator is based on the same excesses, but with a trial of accommodation of bias on the Generalized Pareto model underlying those excesses. We next compare the behaviour of these ML implicit estimators with the equivalent behaviour of a few explicit tail index estimators, the Hill, the moment, the generalized Hill and the mixed moment. As expected, none of the estimators can always dominate the alternatives, even when we include second-order MVRB tail index estimators, with MVRB standing for minimum-variance reduced-bias. However, the asymptotic performance of the MVRB estimators is quite interesting and provides a challenge for a further study of these MVRB estimators at optimal levels.
Źródło:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2010, 30, 1; 35-51
1509-9423
Pojawia się w:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Unbiased Estimation of Survival Probabilities for Censored Data with Known Censoring Times
Nieobciążona estymacja prawdopodobieństw przeżycia w modelu z obserwowalnymi czasami cenzurowania
Autorzy:
Rossa, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/904687.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
survival analysis
censored data
non-parametric estimation
Reduced-Sample Estimator
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2005, 194
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Method of Colour Segmentation in Two Dimensional Images
Metody segmentacji kolorów w obrazach dwuwymiarowych
Autorzy:
Korzeniewski, Jerzy
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/904923.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
colour segmentation
EM algorithm
non-parametric density estimation
pixel clustering
Opis:
The paper is divided into two parts. In the first part an overview of some selected methods of segmenting colours in two dimensional images is given. In the second part a new algorithm is proposed. The new algorithm is different from other algorithms due to its stress on accuracy of colour classes, the smallest possible number of colour classes (conditionally on paramameter choice) and due to smaller stress on the small number of eventual segments. The algorithm performance is assessed through applications to the segmentation a couple of colourful images.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2004, 175
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The recursive least squares estimation of parametric functions in the general linear model
Rekurencyjna estymacja funkcji parametrycznych metodą najmniejszych kwadratów
Autorzy:
Pordzik, Paweł R
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905622.pdf
Data publikacji:
2002
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
least squares estimation of parametric functions
Opis:
W pracy uogólniora zostala technika rekurencyjnej estymacji funkcji parametrycznych metodą najmniejszych kwadratów w ogólnym modelu liniowym. Proponowana procedura umożliwia aktualizację estymatorów zarówno ze względu na dodatkową stochastyczną, jak i niestochastyczną informację o parametrach modelu.
The technique of recursive least squares estimation for the standard regression model is extended lo the general linear model with possibly singular dispersion matrix of error term. It is shown how to update the minimum dispersion linear unbiased estimate of a given vector of parametric functions with respcct to additional sample data which are to be successively incorporated to the inference base.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2002, 156
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
ARMAX-based identification and diagnosis of vibration behavior of gas turbine bearings
Autorzy:
Mahroug, Youcef
Khaldi, Belgacem Said
Guemana, Mouloud
Hafaifa, Ahmed
Iratni, Abdelhamid
Colak, Ilhami
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/11025752.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
system identification
ARMAX
parametric estimation
gas turbine
vibration modelling
turbina gazowa
modelowanie drgań
estymacja parametryczna
identyfikacja systemu
Opis:
Parametric identification approaches play a crucial role in the control and monitoring of industrial systems. They facilitate the identification of system variables and enable the prediction of their evolution based on the input-output relationship. In this study, we employ the ARMAX approach to accurately predict the dynamic vibratory behavior of MS5002B gas turbine bearings. By utilizing real input-output data obtained from their operation, this approach effectively captures the vibration characteristics of the bearings. Additionally, the ARMAX technique serves as a valuable diagnostic tool for the bearings, enhancing the quality of identification of turbine variables. This enables continuous monitoring of the bearings and real-time prediction of their behavior. Furthermore, the ARMAX approach facilitates the detection of all potential vibration patterns that may occur in the bearings, with monitoring thresholds established by the methodology. Consequently, this enhances the availability of the bearings and reduces turbine downtime. The efficacy of the proposed ARMAX approach is demonstrated through comprehensive results obtained in this study. Robustness tests are conducted, comparing the real behavior observed through various probes with the reference model, thereby validating the approach.
Źródło:
Diagnostyka; 2023, 24, 3; art. no. 2023310
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Użyteczność modeli parametrycznych i sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu kosztów produkcji
The usefulness of parametric models and artificial neural networks in the estimation of production costs
Autorzy:
Leszczyński, Zbigniew
Jasiński, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/953077.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Stowarzyszenie Księgowych w Polsce
Tematy:
model prognozowania kosztów
prognozowanie parametryczne
sztuczne sieci neuronowe
koszty prognozowane
model of cost estimation
parametric estimation
artificial neural neurons
estimated costs
Opis:
Celem artykułu jest analiza użyteczności modeli parametrycznych i sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu kosztów produkcji. Prognozowane koszty produkcji stanowią fundamentalną determinantę dla podejmowanych przez inżynierów decyzji technicznych i biznesowych związanych z zarządzaniem produkcją i kosztami produkcyjnymi. W pierwszej części artykułu przedstawiono ramy konceptualne budowy modelu prognozowania parametrycznego kosztów produkcji, wielowymiarowego o zależnościach liniowych i nieliniowych. Następnie omówiono istotę i zastosowanie sztucznych sieci neuronowych jako modelu – nieparametrycznego prognozowania kosztów produkcji. W obu częściach artykułu przeprowadzono badanie empiryczne z wykorzystaniem analizy regresji oraz sztucznych neuronów połączonych w sieci. Badanie empiryczne prezentuje procedury budowy modeli – parametrycznego i nieparametrycznego prognozowania kosztów produkcji oraz ich wady i zalety. W toku procedury badawczej przedstawiono zastosowanie analizowanych modeli prognozowania kosztów produkcji w określonym środowisku przemysłowym.
The aim of the paper is to analyze parametric models and artificial neural networks in terms of their suitability as estimation tools of the production costs. Estimated production costs are a fundamental determinant of the decision-making process by costs engineers relating to design and management costs of new products, infrastructure projects and production lines. The first part of the paper presents a conceptual framework for the construction of a model of production costs parametric estimation, multi-dimensional with linear and nonlinear dependency. It then discusses the nature and use of artificial neural networks as nonparametric estimates of production costs. In both parts of the article, an empirical study is conducted with the use of adequate statistical methods and artificial neurons. This study presents procedures for construction of models of parametric and nonparametric estimation of production costs and discusses their advantages and disadvantages. It also presents the application and usefulness of both models for estimating production costs in production environment.
Źródło:
Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości; 2017, 91(147); 87-112
1641-4381
2391-677X
Pojawia się w:
Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Some asymptotic results of the estimators for conditional mode for functional data in the single index model missing data at random
Autorzy:
Mekkaoui, Souad
Kadiri, Nadia
Rabhi, Abbes
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/31340028.pdf
Data publikacji:
2023-11-30
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
functional data analysis
functional single-index process
kernel estimator
missing at random
non-parametric estimation
small ball probability
Opis:
In this work, we consider the problem of non-parametric estimation of a regression function, namely the conditional density and the conditional mode in a single functional index model (SFIM) with randomly missing data. The main result of this work is the establishment of the asymptotic properties of the estimator, such as almost complete convergence rates. Moreover, the asymptotic normality of the constructs is obtained under certain mild conditions. We finally discuss how to apply our result to construct confidence intervals.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2023, 70, 2; 20-45
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On the smoothed parametric estimation of mixing proportion under fixed design regression model
Autorzy:
Ramakrishnaiah, Y. S.
Trivedi, Manish
Satish, Konda
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1359251.pdf
Data publikacji:
2019-04-25
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
mixture of distributions
mixing proportion
smoothed parametric estimation
fixed design regression model
mean square error
optimal band width
strong consistency
asymptotic normality
Opis:
The present paper revisits an estimator proposed by Boes (1966) - James (1978), herein called BJ estimator, which was constructed for estimating mixing proportion in a mixed model based on independent and identically distributed (i.i.d.) random samples, and also proposes a completely new (smoothed) estimator for mixing proportion based on independent and not identically distributed (non-i.i.d.) random samples. The proposed estimator is nonparametric in true sense based on known “kernel function” as described in the introduction. We investigated the following results of the smoothed estimator under the non-i.i.d. set-up such as (a) its small sample behaviour is compared with the unsmoothed version (BJ estimator) based on their mean square errors by using Monte-Carlo simulation, and established the percentage gain in precision of smoothed estimator over its unsmoothed version measured in terms of their mean square error, (b) its large sample properties such as almost surely (a.s.) convergence and asymptotic normality of these estimators are established in the present work. These results are completely new in the literature not only under the case of i.i.d., but also generalises to non-i.i.d. set-up.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2019, 20, 1; 87-102
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
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
Wyświetlanie 1-10 z 18

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