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.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
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
Original language Czech
Type of outcome Article in a journal
Field of Study 10103 Statistics and probability
Country of publisher Czech Republic
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
WWW 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
Changed by Changed by: RNDr. Marie Budíková, Dr., učo 328. Changed: 20/11/2012 08:48.
Abstract
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.
Abstract (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.
PrintDisplayed: 28/5/2024 05:28