Data transforming augmentation for heteroscedastic models
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
a new approach to credibility premium for zero-inflated poisson models for panel data
هدف اصلی از این تحقیق به دست آوردن و مقایسه حق بیمه باورمندی در مدل های شمارشی گزارش نشده برای داده های طولی می باشد. در این تحقیق حق بیمه های پبش گویی بر اساس توابع ضرر مربع خطا و نمایی محاسبه شده و با هم مقایسه می شود. تمایل به گرفتن پاداش و جایزه یکی از دلایل مهم برای گزارش ندادن تصادفات می باشد و افراد برای استفاده از تخفیف اغلب از گزارش تصادفات با هزینه پائین خودداری می کنند، در این تحقیق ...
15 صفحه اولHeteroscedastic linear models for analysing process data
In this paper the guidelines for applying heteroscedastic linear models for analysing industrial process data is presented. Heteroscedastic linear models are considered as a good model family for the joint modelling of dispersion and mean. The model selection of heteroscedastic linear model is discussed considering the special features of industrial data. A procedure for dispersion model select...
متن کاملTransforming Data Models with UML
This chapter studies an approach to establish a formal connection between data models, in particular between conceptual data models and implementation data models. We use metamodeling techniques based on the Meta Object Facility MOF. MOF may be regarded as a subset of the Unified Modeling Language UML. As prominent example data models, we formally describe and thereby analyze the EntityRelation...
متن کاملEfficient Quantile Regression for Heteroscedastic Models
Quantile regression provides estimates of a range of conditional quantiles. This stands in contrast to traditional regression techniques, which focus on a single conditional mean function. Lee et al. (2012) proposed efficient quantile regression by rounding the sharp corner of the loss. The main modification generally involves an asymmetric l2 adjustment of the loss function around zero. We ext...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: Journal of Computational and Graphical Statistics
سال: 2020
ISSN: 1061-8600,1537-2715
DOI: 10.1080/10618600.2019.1704295