Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/233401| Заглавие документа: | Implementation of generalized additive models for spatial beta regression |
| Авторы: | Zikariene, E. Ducinskas, K. |
| Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Дата публикации: | 2019 |
| Издатель: | Minsk : BSU |
| Библиографическое описание источника: | Computer Data Analysis and Modeling: Stochastics and Data Science : Proc. of the Twelfth Intern. Conf., Minsk, Sept. 18-22, 2019. – Minsk : BSU, 2019. – P. 341-343. |
| Аннотация: | Beta regression models are proposed by to model the continuous variates that assume values in the standard unit interval, e.g. rates, proportions or concentration, or inequality indices. These models belong to the class of generalized linear mixed models (GLM) or more general generalized additive models (GAM) with responses belonging to the exponential family. In present study we use GAM to model spatial Beta data. We develop the Monte Carlo version of EM algorithm for obtaining of penalized maximum likelihood estimators of model parameters. This method is applied to real data set on Black carrageen concentration index to obtain a model of its distribution over the southeastern Baltic Sea |
| URI документа: | http://elib.bsu.by/handle/123456789/233401 |
| ISBN: | 978-985-566-811-5 |
| Располагается в коллекциях: | 2019. Computer Data Analysis and Modeling : Stochastics and Data Science |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 341-343.pdf | 320,35 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.