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 "regression estimator" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 23
Tytuł:
Estimation of Mean in Domain When Distribution of Variable is Skewed
Estymacja średniej zmiennej o rozkładzie asymetrycznym w domenie
Autorzy:
Wywiał, Janusz L
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/906312.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
small area sampling
skewnees coefficient
regression estimator
mean domain
relative efficiency
Opis:
Rozważana jest nadpopulacja w której wyróżniono domeny badań. Celem wnioskowania jest estymacja wartości średniej w wyróżnionej domenie. Zakłada się, że rozkład prawdopodobieństwa zmiennych w domenach może być nawet silnie asymetryczny, jednocześnie przyjmując, że wszystkie zmienne tworzące model nadpopulacji mają tę samą wariancję. Pozwala to na konstrukcję specyficznego estymatora typu regresyjnego średniej w wyróżnionej domenie. Korzysta się przy tym ze znanego faktu, że kowariancja średniej z próby i wariancji z próby jest proporcjonalna do trzeciego momentu centralnego zmiennej. Okazuje się, że proponowany estymator może dawać dokładniejsze oceny średniej w domenie, gdy właśnie rozkład zmiennej jest asymetryczny. Wykazano to na podstawie odpowiednio zaprojektowanych i przeprowadzonych badań symulacyjnych.
The problem of estimation the expected value in the case when a random variable has skewed probability distribution was considered e.g. by Carroll and Ruppert (1988), Chandra and Chambers (2006), Chen and Chen (1996), Karlberg (2000). Their results are based on transformation of skewed data. In the paper another approach is presented. The proposed estimators are constructed on the rather well known following property. Kendall and Stuart (1967) showed that the covariance between sample variance and sample mean is proportional to the third central moment of a variable. This property is applied to construction of several estimators of mean in a domain. The estimators are useful in the case when the variable under study has asymmetrical distribution because under some additional assumption they are more accurate than the sample mean. The results of the paper can be applied in survey sampling of economic populations.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2009, 228
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ratio-To-Regression Estimator In Successive Sampling Using One Auxiliary Variable
Autorzy:
Ralte, Zoramthanga
Das, Gitasree
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/973550.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
ratio-to-regression estimator
auxiliary variable
successive sampling
bias
mean square error
optimum replacement policy
Opis:
The problem of estimation of finite population mean on the current occasion based on the samples selected over two occasions has been considered. In this paper, first a chain ratio-to-regression estimator was proposed to estimate the population mean on the current occasion in two-occasion successive (rotation) sampling using only the matched part and one auxiliary variable, which is available in both the occasions. The bias and mean square error of the proposed estimator is obtained. We proposed another estimator, which is a linear combination of the means of the matched and unmatched portion of the sample on the second occasion. The bias and mean square error of this combined estimator is also obtained. The optimum mean square error of this combined estimator was compared with (i) the optimum mean square error of the estimator proposed by Singh (2005) (ii) mean per unit estimator and (iii) combined estimator suggested by Cochran (1977) when no auxiliary information is used on any occasion. Comparisons are made both analytically as well as empirically by using real life data.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2015, 16, 2; 183-202
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Simulation analysis of accuracy estimation of population mean on the basis of regression type strategy dependent on order statistic of auxiliary variable
Autorzy:
Wywiał, Janusz L
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/658095.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
sampling design
order statistic
auxiliary variable
sampling scheme
estimation
strategy
accuracy comparison
relative efficiency
regression estimator
Horvitz-Thomson estimator
Opis:
Problem dotyczy oceny wartości średnie (globalnej) zmiennej w populacji ustalonej I skończonej. Zakład się, że z góry są znane w populacji wartości dodatniej zmiennej pomocniczej. Do estymacji użyto strategia kwantylowej zależnej m.in. od planu losowania proporcjonalnego do nieujemnej funkcji kwantyla z próby zmiennej pomocniczej. Ponadto, brano pod uwagę estymator Horvitza- Thompsona oraz estymator ilorazowy. Porównanie dokładności przeprowadzono na podstawie symulacji komputerowej.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2011, 255
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Improved Estimators of Coefficient of Variation in a Finite Population
Autorzy:
Archana, V.
Aruna Rao, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/465691.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
Model based comparison
Coefficient of Variation
Simple Random Sampling Regression estimator
Mean Square Error
Confidence interval
Opis:
Coefficient of Variation (C.V) is a unitless measure of dispersion. Hence it is widely used in many scientific and social investigations. Although a lot of work has been done concerning C.V in the infinite population models, it has been neglected in the finite populations. Many areas of applications of C.V involves the finite populations like the use in official statistics and economic surveys of the World Bank. This has motivated us to propose six new estimators of the population C.V. In finite population studies regression estimators are widely used and the idea is exploited to propose the new estimators. Three of the proposed estimators are the regression estimators of the C.V for the study variable while the other three estimators makes use of the regression estimators of population mean and variance to estimate the ratio , the population C.V for the study variable. The bias and mean square error (MSE) of these estimators were derived for the simple random sampling design. The performance of these estimators is compared using two real life data sets. The simulation is carried out to compare the estimators in terms of coverage probability and the length of the confidence interval. The small sample comparison indicates that two of the proposed estimators perform better than the sample C.V. The regression estimator using the information on the Population C.V of the auxiliary variable emerges as the best estimator.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2011, 12, 2; 357-380
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Performing quantiles in multiple regression sampling strategy
Ocena wartości przeciętnej za pomocą regresyjnej strategii losowania wykorzystującej kwantyle zmiennej pomocniczej
Autorzy:
Wywiał, Janusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907013.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
sampling design
order statistic
sample quantile
auxiliary variable
Horvitz-Thompson statistic
inclussion probabilities
sampling scheme
regression estimator
Opis:
Estimation of the population average in a finite population by means of sampling strategy dependent on the sample quantile of an auxiliary variables is considered. The sampling design is proportionate to the determinant of the matrix dependent on some quantiles of an auxiliary variables. The sampling scheme implementing the sampling design is proposed. The derived inclusion probabilities are applied to estimation the population mean using the well known Horvitz-Thompson estimator. Moreover, the regression estimator is defined as the function of the coefficient dependent on the quantiles of the auxiliary variables. The properties of this estimator under the above defined sampling design are studied. The considerations are supported by empirical examples.
Problem oceny wartości średniej z wykorzystaniem danych o wszystkich wartościach cech pomocniczych jest rozważany. W tym celu znany estymator regresyjny zależny od wielu zmiennych pomocniczych jest wykorzystywany. W odróżnieniu od zwykłego podejścia znanego w metodzie reprezentacyjnej do oceny parametrów regresji są wykorzystywane kwantyle jednej ze zmiennych dodatkowych. Otrzymane na tym polu wyniki są adoptowane do konstrukcji predytorów wartości średniej w nadpopulacji. Wyprowadzono również wariancje różnych odmian proponowanych predykatorów.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2008, 216
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Repeated weighting in mixed-mode censuses
Autorzy:
Szymkowiak, Marcin
Wilak, Kamil
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1837715.pdf
Data publikacji:
2021-03-30
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
Tematy:
repeated weighting method
calibration
Generalised Regression Estimator
data linkage
National Census of Population and Housing 2011
Labour Force Survey
Opis:
The main aim of the paper is to use the repeated weighting (RW) method on data from the National Census of Population and Housing 2011 (NCPH) and Labour Force Survey (LFS) to ensure consistency between margins of final tables derived from different statistical sources. This technique, based on different data sources, would en sure consistency between estimates in final output tables. This is the first application of the RW approach on data from official statistics in Poland. The results obtained by applying the RW method to data from the NCPH and additional surveys (e.g. LFS) may be used by Statistics Poland for the formulation of conclusions and recommendations for the upcoming census in 2021. The method may be also considered as an important step towards the production of timely and more detailed statistical information in Poland based on multi-source data infrastructure in general.
Źródło:
Economics and Business Review; 2021, 7, 1; 26-46
2392-1641
Pojawia się w:
Economics and Business Review
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The two-dimensional linear relation in the errors-in-variables model with replication of one variable
Autorzy:
Czapkiewicz, Anna
Dawidowicz, Antoni
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1208170.pdf
Data publikacji:
2000
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
Tematy:
consistent estimator
linear regression
Opis:
We present a two-dimensional linear regression model where both variables are subject to error. We discuss a model where one variable of each pair of observables is repeated. We suggest two methods to construct consistent estimators: the maximum likelihood method and the method which applies variance components theory. We study asymptotic properties of these estimators. We prove that the asymptotic variances of the estimators of regression slopes for both methods are comparable.
Źródło:
Applicationes Mathematicae; 2000, 27, 3; 335-342
1233-7234
Pojawia się w:
Applicationes Mathematicae
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Adaptive trimmed likelihood estimation in regression
Autorzy:
Bednarski, Tadeusz
Clarke, Brenton
Schubert, Daniel
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/729910.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:
trimmed likelihood estimator
adaptive estimation
regression
Opis:
In this paper we derive an asymptotic normality result for an adaptive trimmed likelihood estimator of regression starting from initial high breakdownpoint robust regression estimates. The approach leads to quickly and easily computed robust and efficient estimates for regression. A highlight of the method is that it tends automatically in one algorithm to expose the outliers and give least squares estimates with the outliers removed. The idea is to begin with a rapidly computed consistent robust estimator such as the least median of squares (LMS) or least trimmed squares (LTS) or for example the more recent MM estimators of Yohai. Such estimators are now standard in statistics computing packages, for example as in SPLUS or R. In addition to the asymptotics we provide data analyses supporting the new adaptive approach. This approach appears to work well on a number of data sets and is quicker than the related brute force adaptive regression approach described in Clarke (2000). This current approach builds on the work of Bednarski and Clarke (2002) which considered the asymptotics for the location estimator only.
Źródło:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2010, 30, 2; 203-219
1509-9423
Pojawia się w:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A note on the maximum likelihood estimator in the gamma regression model
Autorzy:
Rydlewski, J. P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/255245.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
gamma regression
nonlinear regression
maximum likelihood estimator
shape parameter
Opis:
This paper considers a nonlinear regression model, in which the dependent variable has the gamma distribution. A model is considered in which the shape parameter of the random variable is the sum of continuous and algebraically independent functions. The paper proves that there is exactly one maximum likelihood estimator for the gamma regression model.
Źródło:
Opuscula Mathematica; 2009, 29, 3; 305-312
1232-9274
2300-6919
Pojawia się w:
Opuscula Mathematica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Orthogonal series regression estimators for an irregularly spaced design
Autorzy:
Popiński, Waldemar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1208167.pdf
Data publikacji:
2000
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
Tematy:
convergence rates
nonparametric regression
orthogonal series estimator
Opis:
Nonparametric orthogonal series regression function estimation is investigated in the case of a fixed point design where the observation points are irregularly spaced in a finite interval [a,b]i ⊂ ℝ. Convergence rates for the integrated mean-square error and pointwise mean-square error are obtained in the case of estimators constructed using the Legendre polynomials and Haar functions for regression functions satisfying the Lipschitz condition.
Źródło:
Applicationes Mathematicae; 2000, 27, 3; 309-318
1233-7234
Pojawia się w:
Applicationes Mathematicae
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Consistency of trigonometric and polynomial regression estimators
Autorzy:
Popiński, Waldemar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1339065.pdf
Data publikacji:
1998
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
Tematy:
consistent estimator
orthonormal system
least squares method
regression
Opis:
The problem of nonparametric regression function estimation is considered using the complete orthonormal system of trigonometric functions or Legendre polynomials $e_k$, k=0,1,..., for the observation model $y_i = f(x_i) + η_i $, i=1,...,n, where the $η_i$ are independent random variables with zero mean value and finite variance, and the observation points $x_i\in[a,b]$, i=1,...,n, form a random sample from a distribution with density $ϱ\in L^1[a,b]$. Sufficient and necessary conditions are obtained for consistency in the sense of the errors $\Vert f-\widehat f_N\Vert, \vert f(x)-\widehatf_N(x)\vert$, $x\in[a,b]$, and $E\Vert f-\widehatf_N\Vert^2$ of the projection estimator $\widehat f_N(x) = \sum_{k=0}^N\widehat{c}_ke_k(x)$ for $\widehat{c}_0,\widehat{c}_1,\ldots,\widehat{c}_N$ determined by the least squares method and $f\in L^2[a,b]$.
Źródło:
Applicationes Mathematicae; 1998-1999, 25, 1; 73-83
1233-7234
Pojawia się w:
Applicationes Mathematicae
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On least squares estimation of Fourier coefficients and of the regression function
Autorzy:
Popiński, Waldemar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1340683.pdf
Data publikacji:
1993
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
Tematy:
Fourier series
consistent estimator
least squares method
regression
Opis:
The problem of nonparametric function fitting with the observation model $y_i = f(x_i) + η_i$, i=1,...,n, is considered, where $η_i$ are independent random variables with zero mean value and finite variance, and $x_i \in [a,b] \subset \R^1$, i=1,...,n, form a random sample from a distribution with density $ϱ \in L^1[a,b]$ and are independent of the errors $η_i$, i=1,...,n. The asymptotic properties of the estimator $\widehat{f}_{N(n)}(x) = \sum_{k=1}^{N(n)} \widehat{c}_ke_k(x)$ for $f \in L^2[a,b]$ and $\widehat{c}^{N(n)}=( \widehat{c}_1,..., \widehat{c}_{N(n)})^T$ obtained by the least squares method as well as the limits in probability of the estimators $\widehat{c}_k$, k=1,...,N, for fixed N, are studied in the case when the functions $e_k$, k=1,2,..., forming a complete orthonormal system in $L^2\[a,b\]$ are analytic.
Źródło:
Applicationes Mathematicae; 1993-1995, 22, 1; 91-102
1233-7234
Pojawia się w:
Applicationes Mathematicae
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Redescending M-estimators in regression analysis, cluster analysis and image analysis
Autorzy:
Müller, Christine
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/729806.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:
redescending M-estimator
regression
breakdown point
optimality
cluster analysis
image analysis
kernel estimator
Opis:
We give a review on the properties and applications of M-estimators with redescending score function. For regression analysis, some of these redescending M-estimators can attain the maximum breakdown point which is possible in this setup. Moreover, some of them are the solutions of the problem of maximizing the efficiency under bounded influence function when the regression coefficient and the scale parameter are estimated simultaneously. Hence redescending M-estimators satisfy several outlier robustness properties. However, there is a problem in calculating the redescending M-estimators in regression. While in the location-scale case, for example, the Cauchy estimator has only one local extremum this is not the case in regression. In regression there are several local minima reflecting several substructures in the data. This is the reason that the redescending M-estimators can be used to detect substructures in data, i.e. they can be used in cluster analysis. If the starting point of the iteration to calculate the estimator is coming from the substructure then the closest minimum corresponds to this substructure. This property can be used to construct an edge and corner preserving smoother for noisy images so that there are applications in image analysis as well.
Źródło:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2004, 24, 1; 59-75
1509-9423
Pojawia się w:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An improved ridge type estimator for logistic regression
Autorzy:
Varathan, Nagarajah
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2108296.pdf
Data publikacji:
2022-09-14
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
Logistic Regression
Multicollinearity
ridge estimator
Modified almost unbiased ridge logistic estimator
Mean square error
Opis:
In this paper, an improved ridge type estimator is introduced to overcome the effect of multicollinearity in logistic regression. The proposed estimator is called a modified almost unbiased ridge logistic estimator. It is obtained by combining the ridge estimator and the almost unbiased ridge estimator. In order to asses the superiority of the proposed estimator over the existing estimators, theoretical comparisons based on the mean square error and the scalar mean square error criterion are presented. A Monte Carlo simulation study is carried out to compare the performance of the proposed estimator with the existing ones. Finally, a real data example is provided to support the findings.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2022, 23, 3; 113-126
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A note on orthogonal series regression function estimators
Autorzy:
Popiński, Waldemar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1338775.pdf
Data publikacji:
1999
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
Tematy:
consistent estimator
orthonormal system
empirical risk minimization
nonparametric regression
Opis:
The problem of nonparametric estimation of the regression function f(x) = E(Y | X=x) using the orthonormal system of trigonometric functions or Legendre polynomials $e_k$, k=0,1,2,..., is considered in the case where a sample of i.i.d. copies $(X_i,Y_i)$, i=1,...,n, of the random variable (X,Y) is available and the marginal distribution of X has density ϱ ∈ $L^1$[a,b]. The constructed estimators are of the form $\widehat f_n(x) = \sum_{k=0}^{N(n)}\widehat c_ke_k(x)$, where the coefficients $\widehat c_0,\widehat c_1,...,\widehat c_N$ are determined by minimizing the empirical risk $n^{-1}\sum_{i=1}^n(Y_i - \sum_{k=0}^Nc_ke_k(X_i))^2$. Sufficient conditions for consistency of the estimators in the sense of the errors $E_X\vert f(X)-\widehat f_n(X)\vert^2$ and $n^{-1}\sum_{i=1}^nE(f(X_i)-\widehat f_n(X_i))^2$ are obtained.
Źródło:
Applicationes Mathematicae; 1999, 26, 3; 281-291
1233-7234
Pojawia się w:
Applicationes Mathematicae
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 23

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