Search results

1

Porównanie metod Akaike i Hellwiga w zakresie efektywności konstrukcji modelu regresyjnego

100%

Rosienkiewicz M.

Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician

|

2012

|

issue nr 10

27-43

XX

Celem naszym było porównanie kryterium Akaike i metody Hellwiga oraz wykazanie, który z tych sposobów jest bardziej efektywnym narzędziem doboru zmiennych objaśniających do modelu i tym samym uzyskania modelu optymalnego. Aby umożliwić porównanie opracowano specjalny program w języku R (The R Project for Statistical Computing, R language). Program ten oparty jest na prostej symulacji, która polega na wygenerowaniu zestawu danych posiadających rozkład normalny, a następnie zbudowaniu modelu liniowego, w którym zmienna objaśniana jest zależna od danych wcześniej wygenerowanych. W kolejnym etapie zastosowane są analizowane metody wyboru modelu, czyli sposoby Akaike i Hellwiga, a następnie dokonywane jest porównanie, która z tych metod wskazała właściwy model. Przeprowadzenie symulacji według różnych parametrów pozwoliło porównać skuteczność omawianych metod doboru zmiennych objaśniających. Następnie przeprowadzono porównanie tychże metod na podstawie budowy modeli wykorzystujących dane empiryczne. Otrzymane wyniki stały się solidną podstawą porównania kryterium informacyjnego Akaike oraz metody Hellwiga. Pozwoliły one na wskazanie, który z tych sposobów jest właściwym narzędziem doboru zmiennych objaśniających do modelu ekonometrycznego. (fragment tekstu)

EN

This paper presents a comparison of the Akaike Information Criterion (AIC) and the Hellwig Method as methods that select explanatory variables to a model and thus enable a choice of the true model. This comparison was made in two ways. At first, the simulations were constructed in the R software (The R Project for Statistical Computing). The purpose of these simulations was to identify which of the analyzed methods more times indicates the true model. Secondly, a comparison of both methods was made on the basis of empirical data. From the set of potential explanatory variables, a set of variables was selected according to the Akaike method and the other set according to the Hellwig method. On the basis of each of the selected sets, a model was developed. Subsequently, both models were compared in terms of their adjusted coefficients of determination, standard errors of estimate and the goodness-of-fit. Results given by the simulations and results coming from the empirical models analysis indicated that the Akaike Information Criterion is a better, more efficient and more reliable tool for selecting the optimal set of explanatory variables and the true econometric model. (original abstract)

2

Średnie czasy kompletacji zamówień dla heurystyki s-shape - wzory i symulacje

84%

Tarczyński G.

Studia Ekonomiczne

|

2015

|

vol. 237

104-116

PL

W artykule wyprowadzono wzory matematyczne na średnie odległości pokonywane podczas cyklu kompletacji zamówień dla heurystyki s-shape. Rozważono magazyny prostokątne jednoblokowe ze scentralizowanym punktem przyjęcia i wydania towarów umieszczonym naprzeciwko pierwszej bocznej alejki. Skuteczność metod zweryfikowano za pomocą symulacji. Uzyskane wyniki są lepsze niż te, które można otrzymać stosując dobrze znane wzory Halla. Podano przyczyny stosunkowo dużych wartości błędów oszacowania średnich czasów kompletacji metodą Halla.

EN

The paper presents equations for average order-picking times (in fact average distances) for s-shape heuristic. One-block rectangular warehouse with centralized PD was considered. The effectiveness of equations was verified by simulations. The results are better than well known Hall's approach. The reasons why Hall's equations generate relatively large error values were described.

3

Sampling Designs Proportionate to Non-negative Functions of two Quantiles of Auxiliary Variable

84%

Wywiał J. L.

Studia Ekonomiczne

|

2013

|

vol. 152

175-190

EN

Estimation of the population average in a finite population by means of sampling strategies dependent on sample quantiles of an auxiliary variable are considered. The sampling design proportional to an order statistic of an auxiliary variable was defined by Wywiał (2007, 2008). It was generalized into case of the sampling design proportional to the difference of two order statistics by Wywiał (2009), too. In this paper those results are generalized on the case of a conditional sampling design. Several strategies including the Horvitz-Thompson statistic and regression estimators are considered. Their accuracy is analyzed on the basis of computer simulation experiments.

Refine search results

2 Studia Ekonomiczne

1 Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician

1 2015

1 2013

1 2012

1 Rosienkiewicz M.

1 Tarczyński G.

1 Wywiał J. L.

Porównanie metod Akaike i Hellwiga w zakresie efektywności konstrukcji modelu regresyjnego

Średnie czasy kompletacji zamówień dla heurystyki s-shape - wzory i symulacje

Sampling Designs Proportionate to Non-negative Functions of two Quantiles of Auxiliary Variable