INNE EBOOKI AUTORA
Praca zbiorowa
Format:
ibuk
W niniejszym numerze czasopisma „Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analysis” opublikowano sześć artykułów. W opracowaniu Justyny Brzezińskiej przedstawiono metody wizualizacji danych jakościowych z wykorzystaniem pakietu extracat programu R. Urszula Załuska oraz Dorota Kwiatkowska-Ciotucha zaprezentowały wyniki badań nad oceną skuteczności działań na rzecz osób w wieku niemobilnym w krajach Unii Europejskiej. Kolejni autorzy – Witold Rzymowski i Agnieszka Surowiec – opisali wybrane metody modelowania liczby ludności świata. W innym z publikowanych artykułów Justyna Brzezińska zaprezentowała rezultaty analizy statystycznej ekonomicznego ubóstwa w Polsce. Natalia Nehrebecka z kolei przeprowadziła porównanie modeli scoringowych, takich jak regresja logistyczna i Support Vector Machine, służących do przewidywania ryzyka kredytowego przedsiębiorstw niefinansowych. W ostatnim tekście Iwo Augustyński i Paweł Laskoś-Grabowski omówili wyniki grupowania makroekonomicznych szeregów czasowych.
Agnieszka Stanimir
Rok wydania | 2018 |
---|---|
Liczba stron | 89 |
Kategoria | Publikacje darmowe |
Wydawca | Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu |
Numer wydania | 1 |
Język publikacji | polski |
Informacja o sprzedawcy | ePWN sp. z o.o. |
INNE EBOOKI AUTORA
POLECAMY
Ciekawe propozycje
Spis treści
Introduction | 7 |
Justyna Brzezińska: Visualization of categorical data using extracat package in R | 9 |
Urszula Załuska, Dorota Kwiatkowska-Ciotucha: Evaluation of the effecti-veness of actions for the benefit of persons in the non-mobile age in the European Union countries | 20 |
Witold Rzymowski, Agnieszka Surowiec: Selected econometric methods of modelling the world’s population | 34 |
Justyna Brzezińska: Statistical analysis of economic poverty in Poland using R | 45 |
Natalia Nehrebecka: Predicting the default risk of companies. Comparison of credit scoring models: LOGIT vs Support Vector Machines | 54 |
Iwo Augustyński, Paweł Laskoś-Grabowski: Clustering macroeconomic time series | 74 |