Search results for "Regressioanalyysi"

Do Randomized Algorithms Improve the Efficiency of Minimal Learning Machine?

2020

Minimal Learning Machine (MLM) is a recently popularized supervised learning method, which is composed of distance-regression and multilateration steps. The computational complexity of MLM is dominated by the solution of an ordinary least-squares problem. Several different solvers can be applied to the resulting linear problem. In this paper, a thorough comparison of possible and recently proposed, especially randomized, algorithms is carried out for this problem with a representative set of regression datasets. In addition, we compare MLM with shallow and deep feedforward neural network models and study the effects of the number of observations and the number of features with a special dat…

Perusjoukon kokonaissumman estimointi Coxin regressiolla ja logistisella regressiolla : sovellus rakennusten aloitustilastoon

2012

Efficient Bayesian generalized linear models with time-varying coefficients : The walker package in R

2020

The R package walker extends standard Bayesian general linear models to the case where the effects of the explanatory variables can vary in time. This allows, for example, to model the effects of interventions such as changes in tax policy which gradually increases their effect over time. The Markov chain Monte Carlo algorithms powering the Bayesian inference are based on Hamiltonian Monte Carlo provided by Stan software, using a state space representation of the model to marginalise over the regression coefficients for efficient low-dimensional sampling.

Eight Simple Guidelines for Improved Understanding of Transformations and Nonlinear Effects

2021

Jyväskylästä kirjoitettiin: Käyn läpi Extra-Vipusessa ristiriitaisiksi luokitettuja yhteisjulkaisuja. Julkaisu " Eight Simple Guidelines for Improved Understanding of Transformations and Nonlinear Effects" on meillä laitettu A2 ja teillä A1. Meillä varmaan päädytty tuohon A2:een kun tiivistelmässä sanotaan "Building on a systematic review of six leading management journals..". Mutta mitä mieltä olette, kumpi olisi parempi? Transforming variables before analysis or applying a transformation as a part of a generalized linear model are common practices in organizational research. Several methodological articles addressing the topic, either directly or indirectly, have been published in the rec…

Estimation of aerobic fitness among young men without exercise test

2015

Summary Study aim: to develop and estimate the validity of non-exercise methods to predict VO2max among young male conscripts entering military service in order to divide them into the different physical training groups. Material and methods: fifty males (age 19.7 ± 0.3 years) reported their physical activity before military service by IPAQ and SIVAQ questionnaires. Furthermore, Jackson’s non-exercise method was used to estimate VO2max. Body mass and height were measured, body mass index calculated and VO2max measured directly in a maximal treadmill test. Subjects were randomly divided into two groups. The results of the Group 1 (N = 25) were used to develop a regression equation to estimat…

Premature conclusions about the signal‐to‐noise ratio in structural equation modeling research : A commentary on Yuan and Fang (2023)

2023

In a recent article published in this journal, Yuan and Fang (British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 2023) suggest comparing structural equation modeling (SEM), also known as covariance-based SEM (CB-SEM), estimated by normal-distribution-based maximum likelihood (NML), to regression analysis with (weighted) composites estimated by least squares (LS) in terms of their signal-to-noise ratio (SNR). They summarize their findings in the statement that “[c]ontrary to the common belief that CB-SEM is the preferred method for the analysis of observational data, this article shows that regression analysis via weighted composites yields parameter estimates with much smaller stan…

Poverty, inequality and the Finnish 1860s famine

2016

Persoonallisuus työhyvinvoinnin voimavarana - itseen liittyvien ydintulkintojen ja työn piirteiden merkitys tarmokkuudelle ja työtyytyväisyydelle

2010

Tämän tutkimuksen tarkoituksena oli selvittää itseen liittyvien ydintulkintojen, esimiehen ja työtovereiden tuen sekä vaikutusmahdollisuuksien yhteyksiä tarmokkuuteen ja työtyytyväisyyteen. Tutkimuksessa hyödynnettiin kolmea eri teoreettista mallia, joilla on aiemmissa tutkimuksissa kuvattu persoonallisuuden, työn piirteiden ja työhyvinvoinnin välisiä yhteyksiä. Ensinnäkin kiinnostuksen kohteena olivat itseen liittyvien ydintulkintojen ja työn piirteiden suorat yhteydet tarmokkuuden ja työtyytyväisyyden kokemiseen. Toiseksi tutkimuksessa selvitettiin, välittävätkö työn piirteet itseen liittyvien ydintulkintojen ja työhyvinvoinnin yhteyttä. Kolmanneksi tutkimuksessa oltiin kiinnostuneita its…

Luontoympäristön terveys- ja hyvinvointivaikutusten taloudellinen arvottaminen

2014

Lokaalin regressiomallin sovittaminen järjestysasteikoisille muuttujille hyödyntäen aineiston augmentaatiota

2017

Ihmistieteissä tilastollinen tutkimusaineisto kerätään usein kyselylomakkeissa järjestysasteikollisten Likert-asteikollisten muuttujien avulla. Näin kerätty aineisto on karkeaa, eli todellinen havaintoavaruus on pyöristetty rajalliseen määrään kategorioita, ja tällainen diskreetti järjestysasteikollinen tilastoaineisto voi osoittautua ongelmalliseksi niissä tapauksissa, joissa käytettävät tilastolliset analyysimenetelmät on kehitetty jatkuville muuttujille. Yksi tällainen menetelmä on parametriton lokaali regressioanalyysi, jota voidaan hyödyntää esimerkiksi käyräviivaisten yhteyksien analysointiin. Tutkielma ehdottaa ja testaa aineiston augmentaatioon perustuvaa menetelmää lokaalin regress…