http://hdl.handle.net/11089/5949 2026-04-04T15:17:05Z http://hdl.handle.net/11089/17872 Introduction Baszczyńska, Aleksandra; Domański, Czesław 2005-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/11089/17871 Gradient Boosting in Regression Gatnar, Eugeniusz Szeroko stosowane w praktyce metody nieparametryczne wykorzystujące tzw. drzewa regresyjne mają jedną istotną wadę. Otóż wykazują one niestabilność, która oznacza, że niewielka zmiana wartości cech obiektów w zbiorze uczącym może prowadzić do powstania zupełnie innego modelu. Oczywiście wpływa to negatywnie na ich trafność prognostyczną. Tę wadę można jednak wyeliminować, dokonując agregacji kilku indywidualnych modeli w jeden. Znane są trzy metody agregacji modeli i wszystkie opierają się na losowaniu ze zwracaniem obiektów ze zbioru uczącego do kolejnych prób uczących: agregacja bootstrapowa (boosting), losowanie adaptacyjne (bagging) oraz metoda hybrydowa, łącząca elementy obu poprzednich. W analizie regresji szczególnie warto zastosować gradientową, sekwencyjną, odmianę metody boosting. W istocie polega ona wykorzystaniu drzew regrcsyjnych w kolejnych krokach do modelowania reszt dla modelu uzyskanego w poprzednim kroku.; The successful tree-based methodology has one serious disadvantage: lack of stability. That is, regression tree model depends on the training set and even small change in a predictor value could lead to a quite different model. In order to solve this problem single trees are combined into one model. There are three aggregation methods used in classification: bootstrap aggregation (bagging), adaptive resample and combine (boosting) and adaptive bagging (hybrid bagging-boosting procedure). In the field of regression a variant of boosting, i.e. gradient boosting, can be used. Friedman (1999) proved that boosting is equivalent to a stepwise function approximation in which in each step a regression tree models residuals from last step model. 2005-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/11089/17870 A Compound of an Inflated Pascal Distribution with the Poisson One Gerstenkorn, Tadeusz W pracy prezentowane jest złożenie inflacyjnego rozkładu Pascala z rozkładem Poissona. W części wstępnej pracy podany jest przegląd wyników badawczych dotyczących tematu złożeń rozkładów ze szczególnym uwzględnieniem polskich autorów. W dalszych rozdziałach podano funkcję prawdopodobieństwa rozkładu złożonego Pascal- -Poisson oraz jego momenty silniowe, zwykłe, niekompletne oraz związki rekurencyjne.; In this paper there is presented a compound of an inflated Pascal distribution with the Poisson one. In the introductory part of the paper is giving an overview of the last results in topic of compounding of distributions, considering also the Polish results. In succeeding Sections, probability function of the compound distribution Pascal-Poisson, factorial, crude and incomplete moments as well recurrence relations of this distribution are presented. MSClassilication: 60 2005-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/11089/17869 Tail Dependence in Bivariate Distributions Jajuga, Krzysztof W artykule rozpatrywany jest problem zależności w ogonie dla rozkładów dwuwymiarowych. Przedstawiono przegląd różnych podejść do analizowania tej zależności. Szczególna uwaga poświęcona została warunkowym współczynnikom korelacji oraz współczynnikom zależności w ogonie. Wskazano, jak te współczynniki mogą być analizowane za pomocą tzw. analizy połączeń.; In the paper the problem of tail dependence for bivariate data is considerod. The review of different approaches is given. The particular emphasis is put on the conditional correlation coefficients and tail dependence coefficients. It is shown how the latter can be analyzed through copula analysis. 2005-01-01T00:00:00Z