Prediction Functions for Categorical Panel Data

نویسندگان
چکیده

برای دانلود رایگان متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

Blackwell Prediction for Categorical Data

Let us consider the problem of sequential prediction of categorical data. Let D = {0, 1, . . . , d−1} denote the set of possible outcomes with d ≥ 2. Let x1, x2, . . . be an infinite sequence with values in D. Let Y1, Y2, . . . denote the sequence of predictions. This is a random sequence with values in D. Yn+1 predicts xn+1 and may depend on the first n outcomes x1, x2, . . . , xn, Y1, Y2, . ....

متن کامل

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 اول

Spatial Correlation Testing for Errors in Panel Data Regression Model

To investigate the spatial error correlation in panel regression models, various statistical hypothesizes and testings have been proposed. This paper, within introduction to spatial panel data regression model, existence of spatial error correlation and random effects is investigated by a joint Lagrange Multiplier test, which simultaneously tests their existence. For this purpose, joint Lagrang...

متن کامل

Working Paper Series Categorical Data Categorical Data

Categorical outcome (or discrete outcome or qualitative response) regression models are models for a discrete dependent variable recording in which of two or more categories an outcome of interest lies. For binary data (two categories) probit and logit models or semiparametric methods are used. For multinomial data (more than two categories) that are unordered, common models are multinomial and...

متن کامل

Ignorability for categorical data

We study the problem of ignorability in likelihood-based inference from incomplete categorical data. Two versions of the coarsened at random assumption (car) are distinguished, their compatibility with the parameter distinctness assumption is investigated, and several conditions for ignorability that do not require an extra parameter distinctness assumption are established. It is shown that car...

متن کامل

ذخیره 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: The Annals of Statistics

سال: 1995

ISSN: 0090-5364

DOI: 10.1214/aos/1176324701