Informacja

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

Wyszukujesz frazę "linear regression" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Estimability of linear parametric functions in a one-dimensional linear model
Autorzy:
Baksalary, J. K.
Kala, R.
Tematy:
Linear regression
Pokaż więcej
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Matematyczne
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/747567.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
Artykuł nie zawiera streszczenia
In the general linear model Ey=Xξ, the vector Cξ is estimable whenever there exists a matrix L such that ELy=Cξ. Several characterizations of estimability are presented. The haracterizations concern matrix and rank equalities based on X and XX′.  Moreover, usefulness of such characterizations is discussed from a computational point of view. For new results on this subject see a paper by I. S. Alalouf and G. P. H. Styan
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estimability of linear parametric functions in a one-dimensional linear model with restrictions
Autorzy:
Baksalary, J. K.
Kala, R.
Tematy:
Linear regression
Pokaż więcej
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Matematyczne
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/747611.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
Artykuł nie zawiera streszczenia
The problem of estimability of the vector Cξ in the general linear model Ey=Xξ is discussed. It is assumed that the vector of parameters ξ is a linear manifold Ω given by Rξ=s, where the matrix R and the vector s are known. The vector Cξ is estimable if there exist matrices L and M such that ELy+Ms=Cξ for all ξ in Ω. Using the results of a paper by the authors [62046 above], necessary and sufficient conditions for estimability are presented with short and elegant proofs.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Uwzględnienie niepewności pomiaru obydwu wielkości w regresji liniowej
Taking into consideration uncertainties of the both results in linear regreesion
Autorzy:
Dorozhovets, M.
Tematy:
linear regression
uncertainty
Pokaż więcej
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/151624.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
W referacie została zaproponowana i przeanalizowana metoda regresji liniowej, która uwzględnia wpływ niepewności wielkości wejściowej oraz wyjściowej na wartość współczynnika nachylenia prostej. Poprawną wartość współczynnika nachylenia uzyskuje się na drodze minimalizacji sumy kwadratów odchyleń poszukiwanej prostej od punktów eksperymentalnych w kierunku maksymalnego wpływu niepewności wyników pomiaru. Wyprowadzono wzór do obliczenia współczynnika nachylenia prostej jako funkcji parametrów wyników obserwacji oraz ich standardowych niepewności. Wykazano, że wszystkie inne liniowe regresje są przypadkami szczególnymi zaproponowanej metody regresji.
In the paper a new method of calculation of the linear regression is proposed and analyzed. This method takes directly into account the influence of uncertainties of both input and output quantities onto the regression line slope. The correct slope value is calculated under condition to minimization the sum of the squared deviations of desired line from the experimental points in the direction of maximum influence of uncertainties. The formula for the calculation of the regression line slope in function of the parameters of observation results and their standard uncertainties is given. It is shown that all other linear regressions are the particular cases of the regression proposed in this paper.
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
Tematy:
consistent estimator
linear regression
Pokaż więcej
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1208170.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
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.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of the regression function for the description of sorption process
Zastosowanie regresji do opisu procesu sorpcji
Autorzy:
Polańczyk, A.
Majder-Łopatka, M.
Jarosz, W.
Matuszkiewicz, R.
Tematy:
oil sorption
linear regression
non-linear regression
sorpcja oleju
liniowa regresja
nieliniowa regresja
Pokaż więcej
Wydawca:
Szkoła Główna Służby Pożarniczej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/136635.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
The number of environmentally dangerous substances which the Fire Department has to face with, is increasing annually. Therefore, the aim of this study was to prepare a mathematical description of the sorption process. The sorption process was performed in the laboratory scale. On the Petrie dish different sorbates with total amount of 100cm3 and exposed to different types of sorbents were analyzed. In this research the diesel oil and the petrol as well as sand and compact were analyzed. The time of sorption process and the changing weight of the sorbate were monitored. Next, the linear and non-linear regression was applied for the description of the sorption process. It was presented that linear approach is not suitable to describe the results of the sorption process for dry sand and compact in the contact with Gasoline and Oil. In the first step of the sorption process a dynamic and prompt increase of the sorbate amount is observed, while at the end of the process the increase is more stable. Therefore, the non-linear regression mimics more accurately the shape of the experimental results compared to the linear approach.
Liczba substancji niebezpiecznych dla środowiska, z którymi musi corocznie zmierzyć się straż pożarna rośnie. Z tego względu dokładne opisanie procesu sorpcji w warunkach laboratoryjnych pozwoli lepiej poznać właściwości sorbentów. Celem niniejszych badań było przygotowanie matematycznego opisu procesu sorpcji i ocena, który z modeli najlepiej opisuje dane uzyskane w laboratorium. Proces sorpcji przeprowadzony był w skali laboratoryjnej. Na szalce Petriego analizowano różne sorbaty o całkowitej objętości wynoszącej 100 cm3 i poddawano działaniu różnego typu sorbentów. W niniejszym badaniu analizowano olej napędowy i benzynę, a także suchy piasek i sorbent compact. Wśród analizowanych parametrów były czas procesu sorpcji i zmiana masy sorbatu. Co więcej, do opisu wyników procesu sorpcji zastosowano regresję liniową i nieliniową. Na podstawie otrzymanych wyników stwierdzono, iż regresja liniowa nie jest odpowiednia do opisu wyników procesu sorpcji dla suchego piasku i sorbentu compact w kontakcie z benzyną i olejem napędowym. Zarówno dla oleju napędowego jak i benzyny w kontakcie z suchym piaskiem i sorbentem compact w pierwszym etapie procesu sorpcji obserwowano dynamiczny i szybki wzrost objętości sorbatu, podczas gdy na końcu proces sorpcji stabilizował się. Z tego względu regresja nieliniowa odzwierciedlała dokładniej kształt wyników eksperymentalnych w porównaniu do regresji liniowej.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Pseudo Bayesian and Linear Regresssion Global Thresholding
Autorzy:
Aboura, K.
Tematy:
classification
image thresholding
probability
linear regression
Pokaż więcej
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/226162.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
Classification is an important task in image analysis. Simply recognizing an object in an image can be a daunting step for a computer algorithm. The methodologies are often simple but rely heavily on the thresholding of the image. The operation of turning a color or gray-scale image into a black and white image is a determining step in the effectiveness of a solution. Thresholding methods perform differently in various problems where they are often used locally. Global thresholding is a difficult task in most problems. We highlight a pseudo Bayesian and a linear regression global thresholding methods that performed well in an engineering problem. The same approaches can be used in biomedical applications where the environment is better controlled.
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