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 "robust regression" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-12 z 12
    Tytuł:
    Procedura kalibracji przy wykorzystaniu metody najmniejszej mediany kwadratów w przypadku modeli wielowymiarowych
    Multidimensional model calibration procedure by means of the least square median method
    Autorzy:
    Buchczik, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/152468.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    wzorcowanie
    estymatory odporne
    metoda najmniejszej mediany kwadratów
    calibration
    robust regression
    least median of squares method
    Opis:
    Odporne procedury estymacji umożliwiają zredukowanie wpływu błędów nadmiernych na wyniki pomiarów. Zastosowanie metody najmniejszej mediany kwadratów (MNMK) do wyznaczania charakterystyk aparatury pomiarowej wiąże się z koniecznością oceny otrzymanych wyników. W pracy zaproponowano metodę szacowania wariancji przewidywanej średniej wartości obserwacji dla MNMK. Przeprowadzono również badania symulacyjne w celu porównania vvyników oszacowania z otrzymanymi w trakcie symulowanego eksperymentu. Uzyskane rezultaty potwierdzają poprawność proponowanych koncepcji.
    Robust regression is commonly used to reduce effects caused by outliers in measurement data sets. Evaluation of calibration lines of measuring instruments determined with a use of a least median of squares (LMS) method is essential. Standard error of mean response might be used to estimate the quality of the calibration lines. An idea of estimation of the standard error of mean response in case of the LMS method is proposed in this paper. A priori procedure enables to perform the estimation before the measurements. A posteriori procedure is used after the measurements, when there are available its results. The procedures a priori and a posteriori have been verified in simulation research. The estimated and calculated on simulation values of LMS standard errors of mean response have been compared to proof correctness of the estimation method. Relatively small errors of estimation confirm that the procedure is correct.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2008, R. 54, nr 5, 5; 294-297
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Robust parameter design using the weighted metric method - The case of 'the smaller the better'
    Autorzy:
    Ardakani, M. K.
    Noorossana, R.
    Niaki, S. T. A.
    Lahijanian, H.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/907855.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    wnioskowanie decyzyjne
    estymacja regresji
    metodologia oceny powierzchni
    metoda metryczna
    multiobjective decision making
    regression estimation
    response surface methodology
    robust parameter design
    weighted metric method
    Opis:
    In process robustness studies, it is desirable to minimize the influence of noise factors on the system and simultaneously determine the levels of controllable factors optimizing the overall response or outcome. In the cases when a random effects model is applicable and a fixed effects model is assumed instead, an increase in the variance of the coefficient vector should be expected. In this paper, the impacts of this assumption on the results of the experiment in the context of robust parameter design are investigated. Furthermore, two criteria are considered to determine the optimum settings for the control factors. In order to better understand the proposed method and to evaluate its performances, a numerical example for the case of 'the smaller the better' is included.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2009, 19, 1; 59-68
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Interactive evolutionary multiobjective optimization driven by robust ordinal regression
    Autorzy:
    Branke, J.
    Greco, S.
    Słowiński, R.
    Zielniewicz, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/200702.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    evolutionary multiobjective optimization
    interactive procedure
    robust ordinal regression
    Opis:
    This paper presents the Necessary-preference-enhanced Evolutionary Multiobjective Optimizer (NEMO), which combines an evolutionary multiobjective optimization with robust ordinal regression within an interactive procedure. In the course of NEMO, the decision maker is asked to express preferences by simply comparing some pairs of solutions in the current population. The whole set of additive value functions compatible with this preference information is used within a properly modified version of the evolutionary multiobjective optimization technique NSGA-II in order to focus the search towards solutions satisfying the preferences of the decision maker. This allows to speed up convergence to the most preferred region of the Pareto-front.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2010, 58, 3; 347-358
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Investigation of natural radioisotope activities in forest soil horizons
    Autorzy:
    Ziembik, Z.
    Dołhańczuk-Śródka, A.
    Wacławek, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/148826.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Instytut Chemii i Techniki Jądrowej
    Tematy:
    natural isotopes
    radioactivity
    robust regression
    forest soils
    Opis:
    Activities of radioisotopes were measured in samples of forest soil. The samples were collected in forests situated along the roads from Złoty Stok (Poland) to Hradec Králové (Czech Republic). Each soil profile was separated into individual horizons and subhorizons. Activities of radioisotopes were measured in the sample of each soil horizon. Activities of the following radioisotopes were determined by gamma-ray spectrometry: 214Pb, 214Bi, 231Th, 235U, 212Pb, 212Bi and 228Ac. Distributions of the data concerning radioactivities were positively skewed. The lowest activity was found for 235U (median value was 2.25 Bg/kg) and the highest one for 228Ac (16.26 Bg/kg in median). In organic horizons activities of radionuclides were lower than in organic ones. Interrelation between activities was examined using ordinary and robust regression methods. It was found that activities of the radioisotopes were well correlated.
    Źródło:
    Nukleonika; 2010, 55, 4; 559-564
    0029-5922
    1508-5791
    Pojawia się w:
    Nukleonika
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Generalized ordered linear regression with regularization
    Autorzy:
    Łęski, J.
    Henzel, N.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/201591.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    linear regression
    IRLS
    OWA
    conjugate gradient optimization
    robust methods
    Opis:
    Linear regression analysis has become a fundamental tool in experimental sciences. We propose a new method for parameter estimation in linear models. The 'Generalized Ordered Linear Regression with Regularization' (GOLRR) uses various loss functions (including the o-insensitive ones), ordered weighted averaging of the residuals, and regularization. The algorithm consists in solving a sequence of weighted quadratic minimization problems where the weights used for the next iteration depend not only on the values but also on the order of the model residuals obtained for the current iteration. Such regression problem may be transformed into the iterative reweighted least squares scenario. The conjugate gradient algorithm is used to minimize the proposed criterion function. Finally, numerical examples are given to demonstrate the validity of the method proposed.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2012, 60, 3; 481-489
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Alternatywne oceny ryzyka systematycznego w modelu CAMP
    Alternative Method of Systematic Risk Measurement in CAMP Model
    Autorzy:
    Trzpiot, Grażyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/589000.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Ocena ryzyka
    Odporne metody statystyczne
    Regresja liniowa
    Linear regression
    Risk assessment
    Robust statistical methods
    Opis:
    In linear regression model, estimated by last square method, the coefficient of determination gives as an information about ratio of variance of dependence variable describe by chosen in linear relation independence variable. We give the new range of this concept by description the coefficient of determination for chosen robust regression models. We proposed the description of the problem in economic contests, instead that the problem of measurement of systematic risk is a very general issue.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2013, 162; 9-20
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prediction and Quantitative Analysis of Yarn Properties from Fibre Properties Using Robust Regression and Extra Sum Squares
    Przewidywanie właściwości przędz i ich analiza na podstawie właściwości włókien z zastosowaniem regresji odpornościowej i metody opartej na sumie kwadratów
    Autorzy:
    Fattahi, S.
    Hoseini, R. S. A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/231555.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
    Tematy:
    robust regression
    extra sum squares
    yarn imperfections
    cotton spinning
    yarn quality properties
    odpornościowa regresja
    metoda oparta na sumie kwadratów
    niedoskonałości przędzy
    włókna bawełniane
    właściwości jakości przędzy
    Opis:
    The main aim of this study is the prediction and quantity evaluation of important yarn properties (tensile, unevenness, hairiness and imperfections of yarn) from fibre properties by the robust regression and extra sum squares methods. We used cotton fibre and yarn properties measured by means of an HVI system and Uster tester. Properties of 87 Controlled samples of ring-spun cotton yarn with linear densities ranging from 19.2 to 37.4 tex with twist multiple: atex = 3927.8 (from from 19.2 to 37.4 tex) were used. In this way we selected the effective variables by considering all possible regressions and through the criteria of the mean square error (MSE) and adjusted R2. Optimum equations with appropriate variables and relative importance of various variables were also investigated. After the fit, desirable MSE statistics and large adjusted R2 values were observed.
    Głównym celem badań było przewidzenie i określenie podstawowych właściwości przędz (wytrzymałość na rozciąganie, nierównomierność, włochatość i błędy przędzy) na podstawie właściwości włókien stosując regresję odpornościową i metodą opartą na sumie kwadratów. Do badań przędz i włókien bawełnianych stosowano system HVI i przyrząd Uster. Badano właściwości 87 próbek przędz obrączkowych o masie liniowej od 19.2 do 37.4 tex i współczynniku skrętu atex = 3927.8. Czynniki mające największy wpływ na jakość przędzy wytypowano stosując kryteria błędu średniokwadratowego (MSE) oraz skorygowany współczynnik determinacji R2. Opracowano rownież optymalne rownania i poddano je analizie. Określono współczynniki R2 oraz błąd średniokwadratowy.
    Źródło:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2013, 4 (100); 48-54
    1230-3666
    2300-7354
    Pojawia się w:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Robust Estimation in VaR Modelling - Univariate Approaches using Bounded Innovation Propagation and Regression Quantiles Methodology
    Autorzy:
    Ratuszny, Ewa
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/483341.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    Robust estimation
    quantile regression
    CAViaR
    ARMA-GARCH models
    Opis:
    In the paper we present robust estimation methods based on bounded innovation propagation filters and quantile regression, applied to measure Value at Risk. To illustrate advantage connected with the robust methods, we compare VaR forecasts of several group of instruments in the period of high uncertainty on the financial markets with the ones modelled using traditional quasi-likelihood estimation. For comparative purpose we use three groups of tests i.e. based on Bernoulli trial models, on decision making aspect, and on the expected shortfall.
    Źródło:
    Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2013, 5, 1; 35-63
    2080-0886
    2080-119X
    Pojawia się w:
    Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    O odporności na obserwacje odstające wybranych nieparametrycznych modeli regresji
    Robustness for outliers of selected nonparametric regression models
    Autorzy:
    Trzęsiok, Joanna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/587772.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Obserwacje odstające
    Odporność
    Regresja nieparametryczna
    Nonparametric regression
    Outliers
    Robust
    Opis:
    Artykuł jest poświęcony zagadnieniu odporności metod regresji na obserwacje odstające występujące w zbiorze danych. W pierwszej części przedstawiono wybrane metody identyfikacji obserwacji nietypowych. Następnie badano odporność trzech nieparametrycznych metod regresji: PPR, POLYMARS i RANDOM FORESTS. Analiz dokonano za pomocą procedur symulacyjnych na rzeczywistym zbiorze danych Mieszkania, w którym wykryto obserwacje odstające. Pomimo dosyć powszechnych przekonań o odporności regresji nieparametrycznej, okazało się, że modele zbudowane na całym zbiorze danych mają istotnie mniejsze zdolności predykcyjne niż modele uzyskane na zbiorze, z którego usunięto obserwacje nietypowe.
    The paper presents an important problem of robustness for outliers in regression. In the first part selected outliers detection techniques are described. Moreover, we empirically examine the robustness of the following methods: PPR, POLYMARS and RANDOM FORESTS on real world dataset. We show, that after removing outliers the prediction abilities of the models increase.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2015, 227; 75-84
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Robust regression in monthly business survey
    Autorzy:
    Dehnel, Grażyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/466100.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    robust regression
    outlier detection
    business statistics
    Opis:
    There are many sample surveys of populations that contain outliers (extreme values). This is especially true in business, agricultural, household and medicine surveys. Outliers can have a large distorting influence on classical statistical methods that are optimal under the assumption of normality or linearity. As a result, the presence of extreme observations may adversely affect estimation, especially when it is carried out at a low level of aggregation. To deal with this problem, several alternative techniques of estimation, less sensitive to outliers, have been proposed in the statistical literature. In this paper we attempt to apply and assess some robust regression methods (LTS, M-estimation, S-estimation, MM-estimation) in the business survey conducted within the framework of official statistics.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2015, 16, 1; 137-152
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Selected Robust Logistic Regression Specification for Classification of Multi‑dimensional Functional Data in Presence of Outlier
    Zastosowanie odpornej regresji logistycznej do klasyfikacji wielowymiarowych danych funkcjonalnych
    Autorzy:
    Krzyśko, Mirosław
    Smaga, Łukasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/657746.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    analiza regresji dla danych funkcjonalnych
    estymacja odporna
    model regresji logistycznej
    rozwinięcie funkcji w bazie funkcyjnej
    wielowymiarowe dane funkcjonalne
    zagadnienie klasyfikacji
    basis functions representation
    classification problem
    functional regression analysis
    logistic regression model
    multi‑dimensional functional data
    robust estimation
    Opis:
    W niniejszym artykule rozważany jest problem dwuetykietowej klasyfikacji wielowymiarowych danych funkcjonalnych. Zaproponowane rozwiązanie tego problemu oparto na technikach regresyjnych i modelu regresji logistycznej dla danych funkcjonalnych. Model ten został przekształcony do szczególnego modelu regresji logistycznej za pomocą rozwinięcia (będących funkcjami) współczynników regresji i zmiennych objaśniających w bazie funkcyjnej. Na podstawie tego modelu skonstruowana została reguła klasyfikacyjna. W przypadku występowania obserwacji odstających rozważane są również metody odpornej estymacji nieznanych parametrów. Eksperymenty numeryczne sugerują, że proponowane metody mogą z powodzeniem być wykorzystane w praktycznych zagadnieniach.
    In this paper, the binary classification problem of multi‑dimensional functional data is considered. To solve this problem a regression technique based on functional logistic regression model is used. This model is re‑expressed as a particular logistic regression model by using the basis expansions of functional coefficients and explanatory variables. Based on re‑expressed model, a classification rule is proposed. To handle with outlying observations, robust methods of estimation of unknown parameters are also considered. Numerical experiments suggest that the proposed methods may behave satisfactory in practice.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2018, 2, 334
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Fractal Dimension as Robust Estimate of Low Carbon Steels Hardness
    Autorzy:
    Zając, Krzysztof
    Płatek, Karolina
    Wachel, Paweł
    Łatka, Leszek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2202985.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    fractal dimension
    linear regression
    robust hardness estimation
    image processing
    low carbon steel
    Opis:
    Application of computational methods in engineering and science constantly increases, which is also visible in sector of material science, often with promising results. In following paper, authors would like to propose fractal dimension, a mathematical method of quantifying self-similarity and complexity of spatial patterns, as robust method of hardness estimation of low carbon steels. A dataset of microstructure images and corresponding Vickers hardness measurements of S235JR steel under different delivery conditions was created. Then, three different computational methods for evaluation of materials hardness based on microstructure image were tested. In this paper those methods are called: (i) Otsu-based index, (ii) fractal dimension index and (iii) vision transformer index. The results were compared with method used in literature for similar problems. Comparison showed that fractal dimension performs better than other evaluated methods, in terms of median absolute error, which value was equal to 4.12 HV1, which is significantly lower than results achieved by Otsu-based index and vision transformer index, which were 4.49 HV1 and 5.07 HV1 respectively. Those results can be attributed to the relative robustness of fractal dimension index, when compared to other methods. Robust estimation is preferable, due to the high amount of noise in the dataset, which is a consequence of the nature of used material.
    Źródło:
    Advances in Science and Technology. Research Journal; 2022, 16, 5; 335--344
    2299-8624
    Pojawia się w:
    Advances in Science and Technology. Research Journal
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-12 z 12

      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