Login for students

Login for employees

Publication detail

Application of Statistical Weights to Optimization
Authors: Javůrek Milan
Year: 2012
Type of publication: článek ve sborníku
Name of source: Summaries Volume 10th International Conference Process Control 2012
Publisher name: Univerzita Pardubice
Place: Pardubice
Page from-to: 42-50
Titles:
Language Name Abstract Keywords
cze Užití statistických vah při optimalizaci V literatuře se běžně diskutuje možnost zlepšení regresního výpočtu, tj. dosažené těsnosti proložení regresní závislosti naměřenými daty, pomocí tzv. statistických vah. Ty mají potlačit vliv bodů nepřesných, odchýlených, a naopak zvýraznit vliv bodů ležících blíže regresní závislosti. Byl navržen a otestován způsob výpočtu ve dvou krocích, kdy první se provádí klasicky a druhý se koriguje pomocí vah vypočtených ze zavedených charakteristik – Cookova, Atkinsonova a věrohodnostní vzdálenost, získaných v prvním kroku. Tím by mohlo být dosaženo lepší těsnosti proložení a tudíž lepší přesnosti a správnosti hledaných parametrů. statistické váhy, nelineární regrese
eng Application of Statistical Weights to Optimization In literature there appear frequent discussions concerning the possibility of improving of regression calculation, i.e. achievement of goodness of fit of the regression dependence by the measured data, by means of the so-called statistical weights. These should suppress the effect of inaccurate and/or deviated points and, on the other hand, accentuate the effect of the points lying nearer to the regression dependence. A two-step calculation method has been proposed and tested, the first step being performed in classical way and the second being corrected by means of the weights calculated from established characteristics – Cook’s, Atkinson’s and the likelihood distance, that were obtained in the first step. In this way it would be possible to achieve a better goodness of fit and, hence, better precision and correctness of the parameters looked for. statistical weights, nonlinear regression

Department

Map

en.mapy.cz

Services

Popular Links

© 2023 University of Pardubice, Studentská 95, 532 10 Pardubice 2
Phone: +420 466 036 111, 466 036 112, 466 036 113
Webmaster, RSS
Data box ID: f5vj9hu
Accessibility Statement
CC BY-NC-ND 4.0Creative CommonsAttributionNonCommercialNoDerivatives