Význam váhové funkce v linearizovatelných regresních modelech

MAROŠ, Bohumil and Marie BUDÍKOVÁ. Význam váhové funkce v linearizovatelných regresních modelech (The importance of weighting functions in linearizable regression models). Informační Bulletin České statistické společnosti. Praha: Česká statistická společnost, 2012, vol. 23, No 2, p. 1-10. ISSN 1210-8022. Available from: https://dx.doi.org/10.5300/IB.

Basic information

Original name

Význam váhové funkce v linearizovatelných regresních modelech

Name (in English)

The importance of weighting functions in linearizable regression models

Authors

MAROŠ, Bohumil (203 Czech Republic, guarantor) and Marie BUDÍKOVÁ (203 Czech Republic, belonging to the institution)

Edition

Informační Bulletin České statistické společnosti, Praha, Česká statistická společnost, 2012, 1210-8022

---

Other information

Language

Czech

Type of outcome

Článek v odborném periodiku

Field of Study

10103 Statistics and probability

Country of publisher

Czech Republic

Confidentiality degree

není předmětem státního či obchodního tajemství

References:

URL

RIV identification code

RIV/00216224:14310/12:00061968

Organization unit

Faculty of Science

DOI

http://dx.doi.org/10.5300/IB

Keywords (in Czech)

linearizovatelný regresní model; váhová funkce; relativní zlepšení reziduálního součtu čtverců

Keywords in English

linearizable regression model; weighting function; relative improvement of residual sums of squares

Tags

AKR, rivok

Tags

International impact, Reviewed

---

Abstract

V originále

V článku se zabýváme jednoduchým nelineárním regresním modelem, který může být vhodnou transformací převeden na model lineární v parametrech. Popisujeme dva problémy vznikající při této transformaci a ukazujeme, jak je eliminovat pomocí váhové funkce. Doporučujeme opakované použití váhové funkce, přičemž její vliv na kvalitu předikovaných hodnot posuzujeme pomocí relativního zlepšení reziduálního součtu čtverců. Použití váhové funkce ilustrujeme na dvou příkladech z biologické praxe.

In English

In this paper we deal with a simple non-linear regression model, which can be moved to a linear domain by a suitable transformation. We describe two problems originating from this transformation and show how it is eliminated by the weighting function. We recommend to use the weighting function repeatedly. Effect of weighting function is assessed by a relative improvement in the residual sum of squares. The using of the weighting function is illustrated by two examples of biological practices.