Temat: Robust - Prolib Integro

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: A note on robust estimation in logistic regression model
Autorzy:: Bednarski, Tadeusz
Tematy:: logistic model
robust estimation; Pokaż więcej
Wydawca:: Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/729700.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Computationally attractive Fisher consistent robust estimation methods based on adaptive explanatory variables trimming are proposed for the logistic regression model. Results of a Monte Carlo experiment and a real data analysis show its good behavior for moderate sample sizes. The method is applicable when some distributional information about explanatory variables is available.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Example of Robust Free Adjustment of Horizontal Network Covering Detection of Outlying Points
Autorzy:: Zienkiewicz, M. H.
Bałuta, T.
Tematy:: free adjustment
robust estimation; Pokaż więcej
Wydawca:: Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/297811.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: This paper presents the method of detecting outlying reference points by applying robust free adjustment. The article contains the theoretical basis of the robust free adjustment. Theoretical considerations are supplemented by a numerical example showing the possible practical applications. In this paper is also included example, which presents detecting of reference points contaminated by gross error, in the case of existence gross errors in observation sets.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: On robust inference for the Cox model - the coxrobust package
Odporny test istotności dla modelu Coxa - teoria i zastosowania
Autorzy:: Bednarski, Tadeusz
Borowicz, Filip
Tematy:: robust estimation
survival data analysis; Pokaż więcej
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/907044.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: A methodology supporting the COXROBUST package, designed for the robust inference in the Cox regression model, is presented. Basic functions of the package and its data analytic capabilities are described.
Pierwsza części wykładu będzie prezentacją programu statystycznego służącego odpornej estymacji w modelu Сох’a - aplikacja opracowana na podstawie metody T. Bednarskiego (1993). Program ten została dołączony do zestawu pakietów statystycznych języka R, budowanego w ramach otwartego projektu. Teoretyczna część wykładu poświęcona będzie zagadnieniu odpornej weryfikacji istotności modelu Cox’a. Przedstawione będą wyniki analityczne związane z granicznym rozkładem stosownie zmodyfikowanej statystyki Walda - bazującej na odpornej estymacji parametrów regresji w modelu Cox’a. Ponadto zaprezentowane będą wyniki Monte Carlo umożliwiające ocenę stopnia bliskości rozkładu asymptotycznego z wynikami empirycznymi dla skończonych prób. Zaproponowana statystyka testowa została dołączona do wspomnianego wcześniej pakietu statystycznego.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Depth based strategies to robust estimation of arima parameters
Autorzy:: Kosiorowski, Daniel
Tematy:: depth function
robust estimation
ARMA
GARCH; Pokaż więcej
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/658099.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: W pracy badamy kilka strategii odpornej estymacji parametrów modeli ARIMA i GARCH. Porównujemy między innymi podejścia wykorzystujące statystyczne funkcje głębi: wykorzy- stujące koncepcję głębi odnoszącą się do funkcji a zaproponowaną przez Lopez-Pintado i Romo (2005) oraz własne propozycje wykorzystujące głębie regresyjną.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Application of square Msplit estimation in determination of vessel position in coastal shipping
Autorzy:: Zienkiewicz, M. H.
Czaplewski, K.
Tematy:: robust estimation
maritime navigation
Msplit estimation
positioning; Pokaż więcej
Wydawca:: Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/260266.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: The main aim of this paper is to assess the possibility of using non-conventional geodetic estimation methods in maritime navigation. The research subject of this paper concerns robust determination of vessel’s position using a method of parameters estimation in the split functional model (Msplit estimation). The studies performed will help in finding out if and in which situations the application of Msplit estimation as the method for determining vessel’s position is beneficial from the perspective of navigation safety. The results obtained were compared with the results of traditional estimation methods, i.e. least squares method and robust M-estimation.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: The proposition of a new damping function for outliers in the adjustment process
Autorzy:: Gargula, T.
Tematy:: outliers
robust estimation
dumping function
conic curve; Pokaż więcej
Wydawca:: Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/100690.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: This study proposes of new damping function in the robust estimation process. The formulae for a behaviour of the damping function were provided and a diagram of adjustment process was presented. The numerical examples are given in order to assess the efficiency of the proposed computational algorithm in accomplishing a typical geodetic task with outliers or gross errors.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: On Some Robust Against Outhers Predictor of the Total Value in Small Domain
O pewnym odpornym na wartości oddalone predyktorze wartości globalnej w małym obszarze
Autorzy:: Wywiał, Janusz
Żądło, Tomasz
Tematy:: small area statistics
model approach
robust estimation; Pokaż więcej
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/904910.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: he problem of prediction of the total value in a domain based on simple regression superpopulation model (with one auxiliary variable and no intercept) is considered. The problem of robust estimation against outliers of regression function's parameter is shown. The presented robust estimator is median value of gradients of all straight lines each determined by the origin and one of n points (x, y), where n is sample size, у - the variable of interest and x - auxiliary variable. This estimator is simplified form of the estimator presented by H. Theil (1979). The equation of the mean square error of the robust predictor based on the robust estimator of regression's parameter is derived for asymptotic assumptions. The best linear predictor based on the considered superpopulation model is presented. The equation of mean square error of the BLU predictor is derived. The accuracy of these predictors is compared for the assumption of normal distribution of variables of interest.
Rozważany jest problem predykcji wartości globalnej w domenie przy założeniu prostego modelu regresyjnego nadpopulacji (model regresyjny z jedną zmienną objaśniającą i bez stałej). Podjęty zostaje problem odpornej na wartości oddalone estymacji parametru funkcji regresji. Zaprezentowany estymator parametru funkcji regresji jest medianą wszystkich współczynników kierunkowych prostych przechodzących przez początek układu współrzędnych i jeden z n punktów (x, y), gdzie n oznacza liczebność próby, x - zmienną dodatkową, а у - zmienną badaną. Estymator ten jest uproszczoną formą estymatora prezentowanego w: H. Theil (1979). Autorzy przy asymptotycznych założeniach wyprowadzają wzór na błąd średniokwadratowy predykcji rozważanego predyktora odpornego. Przedstawiony zostaje także predyktor typu BLU dla zakładanego modelu nadpopulacji wraz z błędem średniokwadratowym predykcji. Dokładność obu predyktorów zostaje porównana przy założeniu normalności rozkładu badanych zmiennych losowych.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Fuzzy adaptive Kalman filter for the drive system with an elastic coupling
Autorzy:: Serkies, P. J.
Szabat, K.
Tematy:: adaptive KF
two-mass drive
fuzzy logic
robust estimation; Pokaż więcej
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/140962.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: In the paper issues related to the design of a robust adaptive fuzzy estimator for a drive system with a flexible joint is presented. The proposed estimator ensures variable Kalman gain (based on the Mahalanobis distance) as well as the estimation of the system parameters (based on the fuzzy system). The obtained value of the time constant of the load machine is used to change the values in the system state matrix and to retune the parameters of the state controller. The proposed control structure (fuzzy Kalman filter and adaptive state controller) is investigated in simulation and experimental tests.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Sprzętowo-programowa realizacja algorytmu RANSAC do estymacji macierzy fundamentalnej
Combined software-hardware implementation of the RANSAC algorithm for fundamental matrix estimation
Autorzy:: Kraft, M.
Tematy:: FPGA
RANSAC
odporna estymacja
macierz fundamentalna
robust estimation
fundamental matrix; Pokaż więcej
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/154684.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: W artykule opisano hybrydową, sprzętowo-programową realizację algorytmu RANSAC, umożliwiającego odporną estymację modelu matematycznego z danych pomiarowych zawierających znaczący odsetek wartości odstających (ang. outliers). Zaimplementowany system, oparty o mikroprocesor Microblaze wraz z dedykowanymi procesorami sprzętowymi, wykorzystywany jest do estymacji macierzy fundamentalnej. W macierzy tej zakodowany jest związek pomiędzy dwoma obrazami tej samej sceny, a jej znajomość umożliwia m. in. rekonstrukcję struktury sceny. Praca zawiera krótki opis algorytmu RANSAC, opis realizacji algorytmu w układzie FPGA, oraz podsumowanie użytych do implementacji zasobów. Przeprowadzono również porównanie szybkości działania implementacji programowej oraz sprzętowo-programowej algorytmu na procesorze Microblaze, oraz implementacji programowej na komputerze PC wyposażonym w energooszczędny procesor.
The paper describes hybrid, hardware/software implementation of RANSAC algorithm, enabling the robust mathematical model estimation from measurement data containing a significant amount of outliers. The implemented system, based on the Microblaze microprocessor along with a dedicated hardware coprocessor, performs the task of fundamental matrix estimation. The matrix encodes the relationship between two views of the same scene. This enables e.g. the reconstruction of the scene structure. The system (implemented in a Virtex 5 PFGA) is capable of working with a clock speed of 100MHz. Applying the hardware coprocessor cuts the overall algorithm execution time by approximately half. The part of the algorithm that was chosen for hardware implementation (checking the consistency of measurement data with the computed model) is sped up 50 times when compared to software implementation. The resource usage is kept low by using a custom 23-bit floating point representation (see Fig. 2). Table 1 presents the summary of resources used for implementation. Fig. 1 outlines the system architecture, while Figs. 3 and 4 present the detailed coprocessor structure. The 8-point algorithm based model generation is harder to translate into hardware, because it relies on singular value decomposition for finding least-squares solution of a linear system of equations [1][2]. The future work will therefore be focused on this subject, and on integration of the described system with the processor for image feature detection [3], description and matching. The resulting solution will be targeted at applications, in which small size, weight and power consumption are critical.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: Forecasting volatility during the outbreak of Russian invasion of Ukraine: application to commodities, stock indices, currencies, and cryptocurrencies
Autorzy:: Fiszeder, Piotr
Małecka, Marta
Tematy:: volatility models
high-low range
robust estimation
invasion of Ukraine
war; Pokaż więcej
Wydawca:: Instytut Badań Gospodarczych
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/22443130.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Research background: The Russian invasion on Ukraine of February 24, 2022 sharply raised the volatility in commodity and financial markets. This had the adverse effect on the accuracy of volatility forecasts. The scale of negative effects of war was, however, market-specific and some markets exhibited a strong tendency to return to usual levels in a short time. Purpose of the article: We study the volatility shocks caused by the war. Our focus is on the markets highly exposed to the effects of this conflict: the stock, currency, cryptocurrency, gold, wheat and crude oil markets. We evaluate the forecasting accuracy of volatility models during the first stage of the war and compare the scale of forecast deterioration among the examined markets. Our long-term purpose is to analyze the methods that have the potential to mitigate the effect of forecast deterioration under such circumstances. We concentrate on the methods designed to deal with outliers and periods of extreme volatility, but, so far, have not been investigated empirically under the conditions of war. Methods: We use the robust methods of estimation and a modified Range-GARCH model which is based on opening, low, high and closing prices. We compare them with the standard maximum likelihood method of the classic GARCH model. Moreover, we employ the MCS (Model Confidence Set) procedure to create the set of superior models. Findings & value added: Analyzing the market specificity, we identify both some common patterns and substantial differences among the markets, which is the first comparison of this type relating to the ongoing conflict. In particular, we discover the individual nature of the cryptocurrency markets, where the reaction to the outbreak of the war was very limited and the accuracy of forecasts remained at the similar level before and after the beginning of the war. Our long-term contribution are the findings about suitability of methods that have the potential to handle the extreme volatility but have not been examined empirically under the conditions of war. We reveal that the Range-GARCH model compares favorably with the standard volatility models, even when the latter are evaluated in a robust way. It gives valuable implication for the future research connected with military conflicts, showing that in such period gains from using more market information outweigh the benefits of using robust estimators.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "Robust" wg kryterium: Temat