BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Rosienkiewicz Maria (Politechnika Wrocławska), Detyna Jerzy (Politechnika Wrocławska)
Tytuł
Analiza efektywności metod wyboru zmiennych objaśniających do budowy modelu regresyjnego
Efficiency Analysis of Chosen Methods of Explanatory Variables Selection Within the Scope of Regression Model Construction
Źródło
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 2013, nr 309, s. 214-235, rys., tab., bibliogr. 17 poz.
Research Papers of Wrocław University of Economics
Tytuł własny numeru
Społeczno-gospodarcze aspekty statystyki
Słowa kluczowe
Informacja, Symulacja, Oprogramowanie, Organizacja
Information, Simulation, Software, Organisation
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
Podstawowym celem pracy jest zbadanie oraz porównanie kryterium informacyjnego Akaike, kryterium informacyjnego Schwarza, metody entropii krzyżowej i metody wskaźników pojemności informacji Hellwiga pod kątem efektywności konstrukcji modeli regresyjnych. Badanie przeprowadzono na podstawie symulacji komputerowych. Po wygenerowaniu zestawu danych o rozkładzie normalnym zbudowano model liniowy, w którym zmienna objaśniana jest zależna od wybranych zmiennych wcześniej wygenerowanych. W kolejnym etapie rozszerzono zbiór potencjalnych zmiennych objaśniających i zastosowano badane metody wyboru modelu. Powyższe kroki powielono, a następnie porównano, jak często każda z badanych metod wskazała właściwy zbiór zmiennych i tym samym właściwy model. Porównania metod dokonano także na danych empirycznych.(abstrakt oryginalny)

The basic aim of this paper is to compare Akaike's information criterion and Schwarz's Bayesian information criterion (BIC), cross entropy and Hellwig's method within the scope of regression model construction efficiency. The study was based on computer simulations. After generating a dataset with normal distribution, a linear model (true model, which in reality is not known) was built. In the model a response variable is dependent on the chosen variables previously generated. Next, a set of potential explanatory variables was extended and the analyzed methods of model selection were applied. These steps were repeated. Subsequently it was compared how often each of the tested methods indicated the right set of variables, and thus the right model. The methods were compared also on the basis of empirical data.(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Bibliografia
Pokaż
  1. Acquah de-Graft H., Comparison of Akaike information criterion (AIC) and Bayesian information criterion (BIC) in selection of an asymmetric price relationship, "Journal of Development and Agricultural Economics" 2010, Vol. 2(1), ss. 001-006.
  2. Arnold T. W., Uninformative Parameters and Model Selection Using Akaike's Information Criterion, "Journal of Wildlife Management" 2010, 74(6):1175-1178; ss. 1175-1178.
  3. Bednarski T., Borowicz F., On inconsistency of Hellwig's variable choice method in regression models, "Discussiones Mathematicae Probability and Statistics" 2009, 29, ss. 41-51.
  4. Boltz S., Debreuve E., Barlaud M., kNN-based high-dimensional Kullback-Leibler distance for tracking, Eighth International Workshop on Image Analysis for Multimedia Interactive Services (WIAMIS'07), IEEE 2007.
  5. Cavanaugh J.E., Shumway R. H., An Akaike information criterion for model selection in the presence of incomplete data, "Journal of Statistical Planning and Inference" 1998, Volume 67, ss. 45-65.
  6. Detyna J., Maksimum entropii jako teoretyczne kryterium statystycznego opisu separacji materii granulowanej, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2007.
  7. Dziechciarz J., Ekonometria. Metody, przykłady, zadania, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław 2002.
  8. Firkowicz S., Statystyczne badanie wyrobów, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 1970.
  9. Grabiński T., Wydymus S., Zeliaś A., Metody doboru zmiennych w modelach ekonometrycznych, Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa 1982.
  10. Hellwig Z., Problem optymalnego wyboru predykant, "Przegląd statystyczny" 1969, R.XVI zeszyt 3-4, ss. 225-236.
  11. Kukuła K., Wprowadzenie do ekonometrii w przykładach i zadaniach, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1999.
  12. Mercik J., Szmigiel C., Ekonometria, Wyższa Szkoła Zarządzania i Finansów we Wrocławiu, Wrocław 2000.
  13. Peracchi F., Econometrics, Jonh Wiley & Sons Ltd, Chichester, West Sussex 2001.
  14. Radkowski S., Podstawy bezpiecznej techniki, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2003.
  15. Ramos D., Gonzalez-Rodriguez J., Cross-entropy Analysis of the Information in Forensic Speaker Recognition, Proceedings of IEEE Oddysey, January 2008.
  16. Schwarz G., Estimating the dimension of a model, "The Annals of Statistics" 1978, Vol. 6, No. 2, ss. 461-464.
  17. Serwa D., Metoda Hellwiga jako kryterium doboru zmiennych do modeli szeregów czasowych, Szkoła Główna Handlowa, Kolegium Analiz Ekonomicznych, Instytut Ekonometrii, Warszawa 2004, ss. 5-17.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1899-3192
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu