Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Problém regresní analýzy a jeho nekonvenční řešení

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25410%2F07%3A00005480" target="_blank" >RIV/00216275:25410/07:00005480 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Problem of Regression Analysis and its Unconventional solution

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The linear regression model is one of the most important methods of statistical inference having wide practical use. This method is unfortunately used in the universal way without examining its assumptions. The essential assumption is that random errorshave the normal distribution and their variances are constant values. The properties of the estimates obtained in this way are well known. In case when random errors are not normally distributed or their variances are not constant values (i.e., it changes depending on values of independent variable) it is seldom possible to derive the properties of distribution of regression coefficients estimates. The asymptotical properties of these estimates based on central limit theorem are usually assigned. They correspond with reality only in cases of large random samples. In reality we have small sample sizes so that the results obtained by these methods are not reliable enough. Other approximations can be used to determine the properties of est

  • Název v anglickém jazyce

    Problem of Regression Analysis and its Unconventional solution

  • Popis výsledku anglicky

    The linear regression model is one of the most important methods of statistical inference having wide practical use. This method is unfortunately used in the universal way without examining its assumptions. The essential assumption is that random errorshave the normal distribution and their variances are constant values. The properties of the estimates obtained in this way are well known. In case when random errors are not normally distributed or their variances are not constant values (i.e., it changes depending on values of independent variable) it is seldom possible to derive the properties of distribution of regression coefficients estimates. The asymptotical properties of these estimates based on central limit theorem are usually assigned. They correspond with reality only in cases of large random samples. In reality we have small sample sizes so that the results obtained by these methods are not reliable enough. Other approximations can be used to determine the properties of est

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2007

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    ISBIS 2007

  • ISBN

    978-989-95489-0-9

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    1

  • Strana od-do

    144

  • Název nakladatele

    University of Azores

  • Místo vydání

    Azores, Portugal

  • Místo konání akce

    Ponta Delgada

  • Datum konání akce

    18. 8. 2007

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku