255 (log-normal distribution) 83, 106, 239 (malus) 26 - (Belgian BMS, Markovian presentation) 32 (median premium calculation principle) 186 À / Á (goo
|
|
|
- Ποσειδώνιος Αλαφούζος
- 6 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 (absolute loss function)186 - (posterior structure function)163 - (a priori rating variables)25 (Bayes scale) 178 (bancassurance)233 - (beta distribution)203, 204 (high deductible)218 (bonus)26 ( ) (total variation)133, 134, (sedentary, business drivers)35 - (effect of expense loadings) (observed distribution of number of claims)46 - (gamma distribution)203 - (gamma function) 51 (principal component)116 (global elasticity)102 - dynamic programming)103 (credibility scale)180 (bonus hunger, hunger for bonus)103 (index of toughness)122, 123 (contagion)54 (true ο) 54 (apparent ο) 54 (positive ο) 54 (overcharges) 196 (undercharges) 196 (simulation) 75, 91 (index of toughness) 122, 123 (true contagion) 54 (apparent contagion) 54 (quadratic loss function) 164 (conversion factor) 106 (skewness coefficient) 44 (ο of variation) 83 (credibility factor) 169 (loading ο) 208 (discount ο) 99, 105 (goodness-offit tests) 47 (Anderson Darling test) 49 (Kolmogorov Smirnov ο) 49 (Cramer von Mises ο) 49 - (generalized likelihood ratio ο) 70 (likelihood ratio ο) 69 χ 2 (χ-square-type ο) 49 χ 2 (χ 2 ο)49 (linear expense loadings) (logarithmic utility function) 238, 241
2 255 (log-normal distribution) 83, 106, 239 (malus) 26 - (Belgian BMS, Markovian presentation) 32 (median premium calculation principle) 186 À / Á (good-risk/bad-risk model) 57, 58 (multiline BMS) 184 (expense loadings) 207 (linear οο) (allowance for severity of clams) 202 (level expense loadings) 212 (loading coefficient) (penalty (young drivers)) 81, 82 (implicit ο ο ο) 81,82 (heterogeneous portfolio) 50 - (nondeclaration of small claims) 103 (sedentary drivers) 35 - (implicit penalty (young drivers)) 81, 82 - (generalized inverse Gaussian distribution) (general mixed Poisson process) 175, - (ο ο ο ο, posterior structure function) 176, - (ο ο ο ο, posterior moments) (inverse Gaussian distribution) 55 (level expense loadings) 211 (homogeneous Markov chain) 33 (homogeneous portfolio) 42 - (optimal bonus-malus system) 165, (οοο, properties) (ο deductible) 234, 240, 242 (optimal retention) 104, 110, 112 (RSAL) 77, 79 - (relative stationary average level) 77, 79 - (negative binomial model) 50 - (ο οοwith regression component) 180 (negative binomial distribution) 52, (maximum likelihood estimates for negative binomial model) 53, 54 (οοοοpoisson model) 45, 46 / - (ο οοοο/inverse Gaussian model) 57 (exact οοο)57
3 256 - À / Á (moments method for good-risk/bad-risk model) 58 - (οοοοnegative binomial model) 53, 54 - (ο οοοpoisson model) 45, 46 / - (ο ο ο ο ο / inverse Gaussian model) 56 (transition matrix) 30 (transition rules) 29 - (Pearson skewness coefficient) 44 (total variation) 133, 134 (full stationarity) 79 (positive contagion) 54 (variance premium calculation principle) (median premium calculation ο) 187 (zero-utility ο) (expected value premium calculation ο) 166 (grouping procedure) 48 (business drivers) 35 (noncontagious process) 45 (straight deductible) 219 (Poisson model) 42 - (ο οwith regression component) 182 / - ( ) (Poisson/inverse Gaussian distribution (model)) 55, - (gamma loss severities) 224 (Pareto distribution) 239 III (Pearson type III ο) 51 - (observed ο of number of claims) 46, À - / Á, - (ο ο ο ο ο, goodrisk/bad-risk model, moments method) 58, -, - (ο ο ο ο ο, negative binomial model, maximum likelihood) 53,, - (ο ο ο ο ο, ο ο ο, moments method) 53, (οοοοο, Poisson model) 46, / -, - (οοοο ο, ο / inverse Gaussian model, maximum likelihood) 56, /, - (ο οοοο, ο / οο ο, moments method) 56 (regression component) 182 (regular Markov chain) 90 - (recursive calculation of stationary distribution) 93 (BMS) 26, 29
4 257, (high-deductible system) (bonus-malus ο) 26, 29 ( ) (οοοof Belgium (new)) 31, 32, 141 ( ) (ο οο ο (old)) 35, 140 (ο ο οοbrazil) 142 ( - ) (ο ο ο ο United Kingdom (protected)) 153 ( - ) (ο οοοοο (unprotected)) 152 ( ) (ο οο ο Germany (new)) 146 ( ) (οοο οο(old)) 145 (ο οοοhong Kong) 147 (οοοοdenmark) 142 (ο οοοspain) 143 ( ) (ο οοο Italy (new)) 148 ( ) (οοοο ο (old)) 147 (ο ο ο ο Kenya) 150 (ο ο ο ο Korea) 149, 150 ( ) (ο οοοluxembourg (new)) 151 ( ) (ο οοοο(old)) 151 (ο οο ο Malaysia) 148 (ο ο ο ο the Netherlands) 152 ( ) (ο οο ο Norway (new)) 155 ( ) (οοο οο(old)) 154 Portugal) 139 (ο ο ο ο (ο οοοsingapore) (ο οοοthailand) 155 (ο ο ο ο Taiwan) 157 ( ) (ο ο οοfinland (new)) 144 ( )(οο οοο(old)) 143 (ο οοοfrance) 144 ( ) (ο ο οοswitzerland (new)) 156 ( )(οο οοο(old)) 156 (οοοοsweden) 153 ( )(οοοο Japan (new)) 149 ( )(οοοο ο (old)) 149 (convergence rate) 137 (compound Poisson) 83, (mixed Poisson distribution) 51 (mixing distribution) 51 - (eigenvalue of transition matrix) 91, 137 (eigenvector of transition matrix) 91 (perfect elasticity) 88 (conjugate distributions) 165 (average optimal retention) 112 (statistical game) 163 (stationary distribution) (stationarity) 79
5 258 (fullο) 79 (collision insurance) 26,234 (structure function) 51 (posterior ο ο) 163 (Bayes theorem) 163,165,166, (exact maximum likelihood estimates) 57 (optimal retention) 110 (factor analysis) 116, (ο ο, factor scores) 120,123,c (ο ο,factor loading plot) 120, (ο ο,factor structure) 120, (οο, factor loadings) 120 (factors) 116 (credibility formula) 169,204 (Bessel function) 172 (utility ο) 192 (logarithmic οο) 238,241 (exponential οο) 192,198,238,240 (loss ο) 162 (absolute ο ο) 186 (quadratic οο) 164 (fourthdegree οο)187 (likelihood ο) 69 (risk ο) 162 (central valueof BMS) 96 (Markov chain) 30 (homogeneous ο ο) 30 (regular οο)90 (Bayes scale) 178 (credibility scale) (exponential utility function) 192, 198, 238, 240 (exponential distribution) 44, 239 (exponential losses) 219, 226 (elasticity) 87 (global ο) 102 (perfectο) 88, (asymptotic concept of ο) 88, 95, (transient concept of ο) 99 - (empirical optimal deductible) 234, 240, 242 (ergodic state) 90 (efficiency) 88
Supplementary Appendix
Supplementary Appendix Measuring crisis risk using conditional copulas: An empirical analysis of the 2008 shipping crisis Sebastian Opitz, Henry Seidel and Alexander Szimayer Model specification Table
Biostatistics for Health Sciences Review Sheet
Biostatistics for Health Sciences Review Sheet http://mathvault.ca June 1, 2017 Contents 1 Descriptive Statistics 2 1.1 Variables.............................................. 2 1.1.1 Qualitative........................................
Statistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review
Harvard College Statistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review Tommy MacWilliam, 13 tmacwilliam@college.harvard.edu March 10, 2011 Contents 1 Introduction to Data 5 1.1 Sample
Fundamentals of Probability: A First Course. Anirban DasGupta
Fundamentals of Probability: A First Course Anirban DasGupta Contents 1 Introducing Probability 5 1.1 ExperimentsandSampleSpaces... 6 1.2 Set Theory Notation and Axioms of Probability........... 7 1.3
A Bonus-Malus System as a Markov Set-Chain. Małgorzata Niemiec Warsaw School of Economics Institute of Econometrics
A Bonus-Malus System as a Markov Set-Chain Małgorzata Niemiec Warsaw School of Economics Institute of Econometrics Contents 1. Markov set-chain 2. Model of bonus-malus system 3. Example 4. Conclusions
Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests
Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests Side-Note: So far we have seen a few approaches for creating tests such as Neyman-Pearson Lemma ( most powerful tests of H 0 : θ = θ 0 vs H 1 :
519.22(07.07) 78 : ( ) /.. ; c (07.07) , , 2008
.. ( ) 2008 519.22(07.07) 78 : ( ) /.. ;. : -, 2008. 38 c. ( ) STATISTICA.,. STATISTICA.,. 519.22(07.07),.., 2008.., 2008., 2008 2 ... 4 1...5...5 2...14...14 3...27...27 3 ,, -. " ", :,,,... STATISTICA.,,,.
Summary of the model specified
Program: HLM 7 Hierarchical Linear and Nonlinear Modeling Authors: Stephen Raudenbush, Tony Bryk, & Richard Congdon Publisher: Scientific Software International, Inc. (c) 2010 techsupport@ssicentral.com
Λογαριθμικά Γραμμικά Μοντέλα Poisson Παλινδρόμηση Παράδειγμα στο SPSS
Λογαριθμικά Γραμμικά Μοντέλα Poisson Παλινδρόμηση Παράδειγμα στο SPSS Ο παρακάτω πίνακας παρουσιάζει θανάτους από καρδιακή ανεπάρκεια ανάμεσα σε άνδρες γιατρούς οι οποίοι έχουν κατηγοριοποιηθεί κατά ηλικία
22 .5 Real consumption.5 Real residential investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.5 Real house prices.5 Real fixed investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.3 Inflation
Επιστηµονική Επιµέλεια ρ. Γεώργιος Μενεξές. Εργαστήριο Γεωργίας. Viola adorata
One-way ANOVA µε το SPSS Επιστηµονική Επιµέλεια ρ. Γεώργιος Μενεξές Τοµέας Φυτών Μεγάλης Καλλιέργειας και Οικολογίας, Εργαστήριο Γεωργίας Viola adorata To call in a statistician after the experiment is
ΕΥΡΕΤΗΡΙΟ ΕΛΛΗΝΙΚΩΝ ΟΡΩΝ
ΕΥΡΕΤΗΡΙΟ ΕΛΛΗΝΙΚΩΝ ΟΡΩΝ Α Αθροιστική συνάρτηση κατανομής, 70, 317 σχετική συχνότητα, 321 Αθροιστικός κανόνας, 57, 60 Ακολουθία δοκιμών Bernoulli, 118 Ακρίβεια, 501 Αμεροληψία, 252 Αναμενόμενη τιμή, 73
Students Sense of School Belonging Scale, Fourth Grade
Students Sense of School Belonging Scale, Fourth Grade The Students Sense of School Belonging (SSB) scale was created based on students degree of agreement with the seven statements described below. Items
Challenges Facing Teachers Scale, Fourth Grade
Challenges Facing Teachers Scale, Fourth Grade e Challenges Facing Teachers (CFT) scale was created based on teachers degree of agreement with the eight statements described below. Items in the TIMSS 2015
Students Views on Engaging Teaching in Mathematics Lessons Scale, Fourth Grade
Students Views on Engaging Teaching in Mathematics Lessons Scale, Fourth Grade The Students Views on Engaging Teaching in Mathematics Lessons (EML) scale was created based on students degree of agreement
MOTORCAR INSURANCE I
MOTORCAR INSURANCE I I Acc. II Acc. III Acc. Sex Year Month Day 19970602 0 0 M 1966 4 11 19820101 19840801 0 M 1926 3 25 19820801 19840712 0 F 1952 2 19 19781222 19810507 0 M 1952 3 23 19821110 19870614
Anti-Final CS/SE 3341 SOLUTIONS
CS/SE 3341 SOLUTIONS Anti-Final 1. Users call help desk every 15 minutes, on the average. There is one help desk specialist on duty, and her average service time is 9 minutes. Modeling the help desk as
Students Views on Engaging Teaching in Science Lessons Scale, Fourth Grade
Students Views on Engaging Teaching in Science Lessons Scale, Fourth Grade The Students Views on Engaging Teaching in Science Lessons (ESL) scale was created based on students degree of agreement with
Αν οι προϋποθέσεις αυτές δεν ισχύουν, τότε ανατρέχουµε σε µη παραµετρικό τεστ.
ΣΤ. ΑΝΑΛΥΣΗ ΙΑΣΠΟΡΑΣ (ANALYSIS OF VARIANCE - ANOVA) ΣΤ 1. Ανάλυση ιασποράς κατά µία κατεύθυνση. Όπως έχουµε δει στη παράγραφο Β 2, όταν θέλουµε να ελέγξουµε, αν η µέση τιµή µιας ποσοτικής µεταβλητής διαφέρει
APPENDICES APPENDIX A. STATISTICAL TABLES AND CHARTS 651 APPENDIX B. BIBLIOGRAPHY 677 APPENDIX C. ANSWERS TO SELECTED EXERCISES 679
APPENDICES APPENDIX A. STATISTICAL TABLES AND CHARTS 1 Table I Summary of Common Probability Distributions 2 Table II Cumulative Standard Normal Distribution Table III Percentage Points, 2 of the Chi-Squared
Students Like Learning Mathematics Scale, Fourth Grade
Students Like Learning Mathematics Scale, Fourth Grade he Students Like Learning Mathematics (SLM) scale was created based on students degree of agreement with the nine statements described below. Items
Chapter 1 Introduction to Observational Studies Part 2 Cross-Sectional Selection Bias Adjustment
Contents Preface ix Part 1 Introduction Chapter 1 Introduction to Observational Studies... 3 1.1 Observational vs. Experimental Studies... 3 1.2 Issues in Observational Studies... 5 1.3 Study Design...
Students Like Learning Science Scale, Fourth Grade
Students Like Learning Science Scale, Fourth Grade he Students Like Learning Science (SLS) scale was created based on students degree of agreement with the nine statements described below. Items in the
Άσκηση 10, σελ. 119. Για τη μεταβλητή x (άτυπος όγκος) έχουμε: x censored_x 1 F 3 F 3 F 4 F 10 F 13 F 13 F 16 F 16 F 24 F 26 F 27 F 28 F
Άσκηση 0, σελ. 9 από το βιβλίο «Μοντέλα Αξιοπιστίας και Επιβίωσης» της Χ. Καρώνη (i) Αρχικά, εισάγουμε τα δεδομένα στο minitab δημιουργώντας δύο μεταβλητές: τη x για τον άτυπο όγκο και την y για τον τυπικό
An Inventory of Continuous Distributions
Appendi A An Inventory of Continuous Distributions A.1 Introduction The incomplete gamma function is given by Also, define Γ(α; ) = 1 with = G(α; ) = Z 0 Z 0 Z t α 1 e t dt, α > 0, >0 t α 1 e t dt, α >
.5 Real consumption.5 Real residential investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.5 Real house prices.5 Real fixed investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.3 Inflation rate.3
Lampiran 1 Output SPSS MODEL I
67 Variables Entered/Removed(b) Lampiran 1 Output SPSS MODEL I Model Variables Entered Variables Removed Method 1 CFO, ACCOTHER, ACCPAID, ACCDEPAMOR,. Enter ACCREC, ACCINV(a) a All requested variables
Challenges Facing Teachers Scale, Eighth Grade
Challenges Facing Teachers Scale, Eighth Grade The Challenges Facing Teachers (CFT) scale was created based on teachers degree of agreement with the eight statements described below. Items in the TIMSS
Introduction to the ML Estimation of ARMA processes
Introduction to the ML Estimation of ARMA processes Eduardo Rossi University of Pavia October 2013 Rossi ARMA Estimation Financial Econometrics - 2013 1 / 1 We consider the AR(p) model: Y t = c + φ 1 Y
ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΣΧΟΛΗ ΘΕΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ 1 Παλινδρόµηση Έλεγχοι Υποθέσεων ΙI ΕΠΙΜΕΛΕΙΑ ΣΗΜEΙΩΣΕΩΝ: ΒΑΣΙΛΕΙΑ ΗΣ ΓΕΩΡΓΙΟΣ ΗΜΗΤΡΙΟΥ ΒΑΣΙΛΕΙΟΣ
ΜΕΤΡΑ ΚΙΝΔΥΝΟΥ ΣΤΗ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ
ΤΜΗΜΑ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΡΑΠΕΖΙΚΗΣ ΔΙΟΙΚΗΤΙΚΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΓΙΑ ΣΤΕΛΕΧΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΜΕΤΡΑ ΚΙΝΔΥΝΟΥ ΣΤΗ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΦΟΙΤΗΤΡΙΑ: ΠΑΤΣΑΚΗ ΣΤΑΥΡΟΥΛΑ
+ ε βελτιώνει ουσιαστικά το προηγούμενο (β 3 = 0;) 2. Εξετάστε ποιο από τα παρακάτω τρία μοντέλα:
ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ, 6-5-0 Άσκηση 8. Δίνονται οι παρακάτω 0 παρατηρήσεις (πίνακας Α) με βάση τις οποίες θέλουμε να δημιουργήσουμε ένα γραμμικό μοντέλο για την πρόβλεψη της Υ μέσω των ανεξάρτητων μεταβλητών
ΕΚΠ 413 / ΕΚΠ 606 Αυτόνοµοι (Ροµ οτικοί) Πράκτορες
ΕΚΠ 413 / ΕΚΠ 606 Αυτόνοµοι (Ροµ οτικοί) Πράκτορες Λήψη Α οφάσεων υ ό Αβεβαιότητα Decision Making under Uncertainty Τµήµα Ηλεκτρονικών Μηχανικών και Μηχανικών Υ ολογιστών Πολυτεχνείο Κρήτης Ε ανάληψη Εντο
Σεμινάριο Προηγμένα Θέματα Στατιστικής. Dr. Nikolaos Mittas Dr. Theodosios Theodosiou
Σεμινάριο Προηγμένα Θέματα Στατιστικής Dr. Nikolaos Mittas Dr. Theodosios Theodosiou Λογιστική Παλινδρόμηση Binary Logistic Regression Dr. Nikolaos Mittas Dr. Theodosios Theodosiou Γενικά-Το κίνητρο (1/2)
Εργαστήριο στατιστικής Στατιστικό πακέτο S.P.S.S.
Σημειώσεις για το μάθημα Εργαστήριο στατιστικής Στατιστικό πακέτο S.P.S.S. Παπάνα Αγγελική E mail: papanagel@yahoo.gr, agpapana@gen.auth.gr Α.Τ.Ε.Ι. Θεσσαλονίκης ΠΑΡΑΡΤΗΜΑ ΚΑΤΕΡΙΝΗΣ Τμήμα Τυποποίησης και
HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων
HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων Διάλεξη 6 Κατανομές πιθανότητας και εκτίμηση παραμέτρων Κατανομές πιθανότητας και εκτίμηση παραμέτρων κανονικές τυχαίες μεταβλητές Εκτίμηση παραμέτρων δυαδικές τυχαίες μεταβλητές
Students Like Learning Mathematics Scale, Eighth Grade
Students Like Learning Mathematics Scale, Eighth Grade The Students Like Learning Mathematics (SLM) scale was created based on students degree of agreement with the nine statements described below. Items
Optimizing Microwave-assisted Extraction Process for Paprika Red Pigments Using Response Surface Methodology
2012 34 2 382-387 http / /xuebao. jxau. edu. cn Acta Agriculturae Universitatis Jiangxiensis E - mail ndxb7775@ sina. com 212018 105 W 42 2 min 0. 631 TS202. 3 A 1000-2286 2012 02-0382 - 06 Optimizing
Students Views on Engaging Teaching in Science Lessons Scale, Eighth Grade
Students Views on Engaging Teaching in Science Lessons Scale, Eighth Grade The Students Views on Engaging Teaching in Science Lessons (ESL) scale was created based on students degree of agreement with
Για να ελέγξουµε αν η κατανοµή µιας µεταβλητής είναι συµβατή µε την κανονική εφαρµόζουµε το test Kolmogorov-Smirnov.
A. ΈΛΕΓΧΟΣ ΚΑΝΟΝΙΚΟΤΗΤΑΣ A 1. Έλεγχος κανονικότητας Kolmogorov-Smirnov. Για να ελέγξουµε αν η κατανοµή µιας µεταβλητής είναι συµβατή µε την κανονική εφαρµόζουµε το test Kolmogorov-Smirnov. Μηδενική υπόθεση:
Early Literacy and Numeracy Activities Before Beginning Primary School Scale, Fourth Grade
Early Literacy and Numeracy Activities Before he Early Literacy and Numeracy Activities Before Beginning Primary School (ELN) scale was created based on parents frequency of doing the sixteen activities
FORMULAS FOR STATISTICS 1
FORMULAS FOR STATISTICS 1 X = 1 n Sample statistics X i or x = 1 n x i (sample mean) S 2 = 1 n 1 s 2 = 1 n 1 (X i X) 2 = 1 n 1 (x i x) 2 = 1 n 1 Xi 2 n n 1 X 2 x 2 i n n 1 x 2 or (sample variance) E(X)
LAMPIRAN. Lampiran I Daftar sampel Perusahaan No. Kode Nama Perusahaan. 1. AGRO PT Bank Rakyat Indonesia AgroniagaTbk.
LAMPIRAN Lampiran I Daftar sampel Perusahaan No. Kode Nama Perusahaan 1. AGRO PT Bank Rakyat Indonesia AgroniagaTbk. 2. BACA PT Bank Capital Indonesia Tbk. 3. BABP PT Bank MNC Internasional Tbk. 4. BBCA
Multilevel models for analyzing people s daily moving behaviour
Multilevel models for analyzing people s daily moving behaviour Matteo BOTTAI 1 Nicola SALVATI 2 Nicola ORSINI 3 13th European Colloquium on Theoretical and Quantitative Geography Lucca 5th - 9th September,
: Monte Carlo EM 313, Louis (1982) EM, EM Newton-Raphson, /. EM, 2 Monte Carlo EM Newton-Raphson, Monte Carlo EM, Monte Carlo EM, /. 3, Monte Carlo EM
2008 6 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.24 No.3 Jun. 2008 Monte Carlo EM 1,2 ( 1,, 200241; 2,, 310018) EM, E,,. Monte Carlo EM, EM E Monte Carlo,. EM, Monte Carlo EM,,,,. Newton-Raphson.
Probability and Random Processes (Part II)
Probability and Random Processes (Part II) 1. If the variance σ x of d(n) = x(n) x(n 1) is one-tenth the variance σ x of a stationary zero-mean discrete-time signal x(n), then the normalized autocorrelation
Statistical Inference I Locally most powerful tests
Statistical Inference I Locally most powerful tests Shirsendu Mukherjee Department of Statistics, Asutosh College, Kolkata, India. shirsendu st@yahoo.co.in So far we have treated the testing of one-sided
ΔPersediaan = Persediaan t+1 - Persediaan t
Lampiran 4 Data Perhitungan Perubahan Persediaan ΔPersediaan = Persediaan t+1 - Persediaan t No Kode Perusahaan 2011 Persediaan t+1 (2012) Persediaan t (2011) ΔPersediaan a b a-b 1 ADES 74.592.000.000
HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων. Διάλεξη 2
HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων Διάλεξη 2 Επισκόπηση θεωρίας πιθανοτήτων Θεωρία πιθανοτήτων Τυχαία μεταβλητή: Μεταβλητή της οποίας δε γνωρίζουμε με βεβαιότητα την τιμή (αντίθετα με τις ντετερμινιστικές μεταβλητές)
CHAPTER 48 APPLICATIONS OF MATRICES AND DETERMINANTS
CHAPTER 48 APPLICATIONS OF MATRICES AND DETERMINANTS EXERCISE 01 Page 545 1. Use matrices to solve: 3x + 4y x + 5y + 7 3x + 4y x + 5y 7 Hence, 3 4 x 0 5 y 7 The inverse of 3 4 5 is: 1 5 4 1 5 4 15 8 3
Προσομοίωση Μοντέλων Επιχειρησιακών Διαδικασιών
Προσομοίωση Μοντέλων Επιχειρησιακών Διαδικασιών Α. Τσαλγατίδου - Γ.-Δ. Κάπος Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών Τεχνολογία Διοίκησης Επιχειρησιακών Διαδικασιών 2017-2018 Σκοπός Διαλέξεων Κίνητρα για προσομοίωση
ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ,
ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ, -- Άσκηση. Δίνονται τα παρακάτω δεδομένα 5 7 8 9 5 X 8 5 5 5 9 7 Y. 5.. 7..7.7.9.. 5.... 8.. α) Να γίνει το διάγραμμα διασποράς β) εξετάστε τα μοντέλα Υ = β + β Χ + ε, (linear),
Students Confident in Mathematics Scale, Eighth Grade
Students Confident in Mathematics Scale, Eighth Grade he Students Confident in Mathematics (SCM) scale was created based on students degree of agreement with the nine statements described below. Items
ΠΑΡΑΓΟΝΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ FACTOR ANALYSIS
ΠΑΡΑΓΟΝΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΣΤΟΧΟΣ FACTOR ANALYSIS ΜΕΙΟΝΕΚΤΗΜΑΤΑ-ΠΛΕΟΝΕΚΤΗΜΑΤΑ ΙΑΦΟΡΕΣ ΜΕ ΚΥΡΙΕΣ ΣΥΝΙΣΤΩΣΕΣ. ΚΑΤΑΛΛΗΛΟΤΗΤΑ Ε ΟΜΕΝΩΝ. ΠΩΣ ΕΠΙΤΥΓΧΑΝΕΤΑΙ. ΠΑΡΑ ΕΙΓΜΑ ΥΛΟΠΟΙΗΣΗ ΣΤΟ SPSS ΕΡΜΗΝΕΙΑ 1 ΠΑΡΑΓΟΝΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ
1 1 1 2 1 2 2 1 43 123 5 122 3 1 312 1 1 122 1 1 1 1 6 1 7 1 6 1 7 1 3 4 2 312 43 4 3 3 1 1 4 1 1 52 122 54 124 8 1 3 1 1 1 1 1 152 1 1 1 1 1 1 152 1 5 1 152 152 1 1 3 9 1 159 9 13 4 5 1 122 1 4 122 5
Spatial Modeling with Spatially Varying Coefficient Processes
Spatial Modeling with Spatially Varying Coefficient Processes Alan E. Gelfand, Hyon-Jung Kim, C. F. Sirmans, Sudipto Banerjee Presenters: Halley Brantley and Chris Krut September 28, 2015 Introduction
Does anemia contribute to end-organ dysfunction in ICU patients Statistical Analysis
Does anemia contribute to end-organ dysfunction in ICU patients Statistical Analysis Xue Han, MPH and Matt Shotwell, PhD Department of Biostatistics Vanderbilt University School of Medicine March 14, 2014
Wishart α-determinant, α-hafnian
Wishart α-determinant, α-hafnian (, JST CREST) (, JST CREST), Wishart,. ( )Wishart,. determinant Hafnian analogue., ( )Wishart,. 1 Introduction, Wishart. p ν M = (µ 1,..., µ ν ) = (µ ij ) i=1,...,p p p
Supplementary figures
A Supplementary figures a) DMT.BG2 0.87 0.87 0.72 20 40 60 80 100 DMT.EG2 0.93 0.85 20 40 60 80 EMT.MG3 0.85 0 20 40 60 80 20 40 60 80 100 20 40 60 80 100 20 40 60 80 EMT.G6 DMT/EMT b) EG2 0.92 0.85 5
Exponential Families
Exponential Families Robert L. Wolpert Department of Statistical Science Duke University, Durham, NC, USA Surprisingly many of the distributions we use in statistics for random variables taking value in
Solution Series 9. i=1 x i and i=1 x i.
Lecturer: Prof. Dr. Mete SONER Coordinator: Yilin WANG Solution Series 9 Q1. Let α, β >, the p.d.f. of a beta distribution with parameters α and β is { Γ(α+β) Γ(α)Γ(β) f(x α, β) xα 1 (1 x) β 1 for < x
DEMOCRITUS UNIVERISTY OF THRACE Dept. of Physical Education and Sport Sciences Doctoral Program of Study COURSE OUTLINE
DEMOCRITUS UNIVERISTY OF THRACE Dept. of Physical Education and Sport Sciences Doctoral Program of Study COURSE OUTLINE 1. COURSE TITLE: Advanced Statistics 2. COURSE COORDINATOR/ LECTURER: Mavrommatis
DETERMINATION OF DYNAMIC CHARACTERISTICS OF A 2DOF SYSTEM. by Zoran VARGA, Ms.C.E.
DETERMINATION OF DYNAMIC CHARACTERISTICS OF A 2DOF SYSTEM by Zoran VARGA, Ms.C.E. Euro-Apex B.V. 1990-2012 All Rights Reserved. The 2 DOF System Symbols m 1 =3m [kg] m 2 =8m m=10 [kg] l=2 [m] E=210000
UMI Number: All rights reserved
UMI Number: 3408360 All rights reserved INFORMATION TO ALL USERS The quality of this reproduction is dependent upon the quality of the copy submitted. In the unlikely event that the author did not send
Bayesian SEM: A more flexible representation of substantive theory Web tables
Bayesian SEM: A more flexible representation of substantive theory Web tables Bengt Muthén & Tihomir Asparouhov April 14, 2011 1 [Table 1 about here.] [Table 2 about here.] [Table 3 about here.] [Table
Μενύχτα, Πιπερίγκου, Σαββάτης. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 5 ο
Κατανομές Στατιστικών Συναρτήσεων Δύο ανεξάρτητα δείγματα από κανονική κατανομή Έστω Χ= ( Χ, Χ,..., Χ ) τ.δ. από Ν( µ, σ ) μεγέθους n και 1 n 1 1 Y = (Y, Y,..., Y ) τ.δ. από Ν( µ, σ ) 1 n 1 Χ Y ( µ µ )
Cite as: Pol Antras, course materials for International Economics I, Spring MIT OpenCourseWare (http://ocw.mit.edu/), Massachusetts
/ / σ/σ σ/σ θ θ θ θ y 1 0.75 0.5 0.25 0 0 0.5 1 1.5 2 θ θ θ x θ θ Φ θ Φ θ Φ π θ /Φ γφ /θ σ θ π θ Φ θ θ Φ θ θ θ θ σ θ / Φ θ θ / Φ / θ / θ Normalized import share: (Xni / Xn) / (XII / XI) 1 0.1 0.01 0.001
Markov chains model reduction
Markov chains model reduction C. Landim Seminar on Stochastic Processes 216 Department of Mathematics University of Maryland, College Park, MD C. Landim Markov chains model reduction March 17, 216 1 /
Βιογραφικό Σημείωμα. Διεύθυνση επικοινωνίας: Τμήμα Μαθηματικών, Πανεπιστήμιο Πατρών
Βιογραφικό Σημείωμα Προσωπικά στοιχεία Όνομα: Σταύρος Επώνυμο: Κουρούκλης Έτος γέννησης: 1952 Τόπος γέννησης: Ληξούρι Κεφαλλονιάς Στρατιωτική θητεία: Φεβρουάριος 2002 Οκτώβριος 2003 Οικογενειακή κατάσταση:
Γενικευμένα Γραμμικά Μοντέλα (GLM) Επισκόπηση
Γενικευμένα Γραμμικά Μοντέλα (GLM) Επισκόπηση Γενική μορφή g( E[ Y X ]) Xb Κατανομή της Υ στην εκθετική οικογένεια Ανεξάρτητες παρατηρήσεις Ενας όρος για το σφάλμα g(.) Συνδετική συνάρτηση (link function)
Μαντζούνη, Πιπερίγκου, Χατζή. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 5 ο
Κατανομές Στατιστικών Συναρτήσεων Δύο δείγματα από κανονική κατανομή Έστω Χ= ( Χ, Χ,..., Χ ) τ.δ. από Ν( µ, σ ) μεγέθους n και 1 n 1 1 Y = (Y, Y,...,Y ) τ.δ. από Ν( µ, σ ) 1 n 1 Χ Y ( µ µ ) S σ Τ ( Χ,Y)
ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΠΡΟΤΥΠΟΥ ΓΙΑ ΤΟΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟ ΤΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΩΦΕΛΕΙΩΝ ΑΠΟ ΤΗ ΜΕΙΩΣΗ ΤΟΥ ΑΡΙΘΜΟΥ ΤΩΝ Ο ΙΚΩΝ ΑΤΥΧΗΜΑΤΩΝ ΗΜΗΤΡΗΣ ΛΙΑΚΟΠΟΥΛΟΣ
ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΠΡΟΤΥΠΟΥ ΓΙΑ ΤΟΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟ ΤΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΩΦΕΛΕΙΩΝ ΑΠΟ ΤΗ ΜΕΙΩΣΗ ΤΟΥ ΑΡΙΘΜΟΥ ΤΩΝ Ο ΙΚΩΝ ΑΤΥΧΗΜΑΤΩΝ Κόστος Ατυχηµάτων µε Ελαφρά Τραυµατίες 14% Κόστος Ατυχηµάτων µε µόνο Υλικές Ζηµιές 16% Κόστος
Modeling and Forecasting the Term Structure of Government Bond Yields
Modeling and Forecasting the Term Structure of Government Bond Yields Francis X. Diebold University of Pennsylvania, NBER and Morgan Stanley Investment Management www.ssc.upenn.edu/~diebold First Annual
Δείγμα πριν τις διορθώσεις
Εισαγωγή Α ΜΕΡΟΣ ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ 1 ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ 1.1 Εισαγωγή 1.1.1 Περιγραφική Στατιστική (Descriptive Statistics) 1.1.2 Επαγωγική ή Αναλυτική Στατιστική (Inferential or Αnalytical Statistics)
ΤΕΙ ΠΕΙΡΑΙΑ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΩΝ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ ΜΕ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ
ΤΕΙ ΠΕΙΡΑΙΑ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΩΝ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ ΜΕ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΜΑΘΗΜΑ: Ανάλυση Πολυδιάστατων (Πολυμεταβλητών) Δεδομένων και Συστήματα Εξόρυξης Δεδομένων (Multivariate Data
ΕΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ ΓΙΑ ΙΣΟΤΗΤΑ ΔΥΟ ΚΑΤΑΝΟΜΩΝ
ΚΕΦΑΛΑΙO 5 ΕΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ ΓΙΑ ΙΣΟΤΗΤΑ ΔΥΟ ΚΑΤΑΝΟΜΩΝ Στο προηγούμενο κεφάλαιο εξετάσαμε διάφορες μορφές ελέγχου της υπόθεσης ότι ένα δείγμα παρατηρήσεων προέρχεται από κάποια συγκεκριμένη κατανομή. Στην
Εισαγωγή σε μεθόδους Monte Carlo Ενότητα 3: Δειγματοληπτικές μέθοδοι
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Εισαγωγή σε μεθόδους Monte Carlo Ενότητα 3: Δειγματοληπτικές μέθοδοι Βαγγέλης Χαρμανδάρης Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Transformation Methods:
Lecture 21: Properties and robustness of LSE
Lecture 21: Properties and robustness of LSE BLUE: Robustness of LSE against normality We now study properties of l τ β and σ 2 under assumption A2, i.e., without the normality assumption on ε. From Theorem
Aquinas College. Edexcel Mathematical formulae and statistics tables DO NOT WRITE ON THIS BOOKLET
Aquinas College Edexcel Mathematical formulae and statistics tables DO NOT WRITE ON THIS BOOKLET Pearson Edexcel Level 3 Advanced Subsidiary and Advanced GCE in Mathematics and Further Mathematics Mathematical
Matrices and vectors. Matrix and vector. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = b 1 b 2. b m. R m n, b = = ( a ij. a m1 a m2 a mn. def
Matrices and vectors Matrix and vector a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = a m1 a m2 a mn def = ( a ij ) R m n, b = b 1 b 2 b m Rm Matrix and vectors in linear equations: example E 1 : x 1 + x 2 + 3x 4 =
Lecture 7: Overdispersion in Poisson regression
Lecture 7: Overdispersion in Poisson regression Claudia Czado TU München c (Claudia Czado, TU Munich) ZFS/IMS Göttingen 2004 0 Overview Introduction Modeling overdispersion through mixing Score test for
Mean-Variance Analysis
Mean-Variance Analysis Jan Schneider McCombs School of Business University of Texas at Austin Jan Schneider Mean-Variance Analysis Beta Representation of the Risk Premium risk premium E t [Rt t+τ ] R1
Οδηγός Ανάλυσης Αξιοπιστίας και Εγκυρότητας Ψυχομετρικών Κλιμάκων με το SPSS
Οδηγός Ανάλυσης Αξιοπιστίας και Εγκυρότητας Ψυχομετρικών Κλιμάκων με το SPSS Άγγελος Μάρκος Λέκτορας ΠΤΔΕ, ΔΠΘ Αλεξανδρούπολη 2012 1. Εισαγωγή Η μέτρηση στις επιστήμες της συμπεριφοράς συχνά στοχεύει στην
ON NEGATIVE MOMENTS OF CERTAIN DISCRETE DISTRIBUTIONS
Pa J Statist 2009 Vol 25(2), 135-140 ON NEGTIVE MOMENTS OF CERTIN DISCRETE DISTRIBUTIONS Masood nwar 1 and Munir hmad 2 1 Department of Maematics, COMSTS Institute of Information Technology, Islamabad,
Περιεχόμενα. Πρόλογος 17 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 23
Περιεχόμενα Πρόλογος 17 Μέρος A ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 23 ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ 23 1.1 Εισαγωγή 23 1.1.1 Περιγραφική Στατιστική (Descriptive Statistics) 24 1.1.2 Επαγωγική ή Αναλυτική Στατιστική (Inferential or
5.4 The Poisson Distribution.
The worst thing you can do about a situation is nothing. Sr. O Shea Jackson 5.4 The Poisson Distribution. Description of the Poisson Distribution Discrete probability distribution. The random variable
Inference in the Skew-t and Related Distributions
Inference in the Skew-t and Related Distributions Anna Clara Monti Pe.Me.Is Department, Statistical division University of Sannio Einaudi Institute for Economics and Finance Roma 8 maggio 008 Outline Brief
Cycloaddition of Homochiral Dihydroimidazoles: A 1,3-Dipolar Cycloaddition Route to Optically Active Pyrrolo[1,2-a]imidazoles
![Cycloaddition of Homochiral Dihydroimidazoles: A 1,3-Dipolar Cycloaddition Route to Optically Active Pyrrolo[1,2-a]imidazoles](/thumbs/89/100111450.jpg "Cycloaddition of Homochiral Dihydroimidazoles: A 1,3-Dipolar Cycloaddition Route to Optically Active Pyrrolo[1,2-a]imidazoles")
X-Ray crystallographic data tables for paper: Supplementary Material (ESI) for Organic & Biomolecular Chemistry Cycloaddition of Homochiral Dihydroimidazoles: A 1,3-Dipolar Cycloaddition Route to Optically
Modern Bayesian Statistics Part III: high-dimensional modeling Example 3: Sparse and time-varying covariance modeling
Modern Bayesian Statistics Part III: high-dimensional modeling Example 3: Sparse and time-varying covariance modeling Hedibert Freitas Lopes 1 hedibert.org 13 a amostra de Estatística IME-USP, October
$ι ιι η ι ι!η ηι ι ANOVA. To ANOVA ι ι ι η η η ιη (Analysis of Variance). * ι! ι ι ι ι ι η ιη. ;, ι ι ι! η ιι ηιη ι ι!η ι η η ιη ι ι η ι η.
η &, 7!# v # $ι ιι η ι ι!η ηι ι ANOVA. To ANOVA ι ι ι η η η ιη (Analysis of Variance). * ι! ι ι ι ι ι η ιη. ;, ι ι ι! η ιι ηιη ι ι!η ι η η ιη ι ι η ι η. - ι% ιι* ι' F ι ι ι% MS F MS between within MS MS
Harold s Statistics Probability Density Functions Cheat Sheet 30 May PDF Selection Tree to Describe a Single Population
Harold s Statistics Probability Density Functions Cheat Sheet 30 May 2016 PDF Selection Tree to Describe a Single Population Qualitative Quantitative Copyright 2016 by Harold Toomey, WyzAnt Tutor 1 Discrete
ΜΕΘΟ ΟΛΟΓΙΑ ΕΚΠΑΙ ΕΥΤΙΚΗΣ ΕΡΕΥΝΑΣ
ΜΕΘΟ ΟΛΟΓΙΑ ΕΚΠΑΙ ΕΥΤΙΚΗΣ ΕΡΕΥΝΑΣ ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΡΑΓΟΝΤΩΝ (FACTOR ANALYSIS) ΜΕ ΤΟ SPSS Ρ ΚΟΡΡΕΣ ΚΩΝΣΤΑΝΤΙΝΟΣ ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΡΑΓΟΝΤΩΝ (FACTOR ANALYSIS) Η ανάλυση παραγόντων (Fact) είναι ουσιαστικά µία τεχνική µείωσης
552 Lee (2006),,, BIC,. : ; ; ;. 2., Poisson (Zero-Inflated Poisson Distribution), ZIP. Y ZIP(φ, λ), φ + (1 φ) exp( λ), y = 0; P {Y = y} = (1 φ) exp(
2012 10 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.28 No.5 Oct. 2012 (,, 675000) Poisson,,, Gibbs, BIC.,. :,, Gibbs, BIC. : O212.8. 1. (count data), Poisson Poisson., (zeroinflation).,.,,
HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων
HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων Διαλέξεις 7 8 Μπεϋζιανή εκτίμηση συνέχεια Μη παραμετρικές μέθοδοι εκτίμησης πυκνότητας Εκτίμηση ML για την κανονική κατανομή Μπεϋζιανή εκτίμηση για την κανονική κατανομή Γνωστή
Υπολογιστική Φυσική Στοιχειωδών Σωματιδίων
Υπολογιστική Φυσική Στοιχειωδών Σωματιδίων Όρια Πιστότητας (Confidence Limits) 2/4/2014 Υπολογ.Φυσική ΣΣ 1 Τα όρια πιστότητας -Confidence Limits (CL) Tα όρια πιστότητας μιας μέτρησης Μπορεί να αναφέρονται
Asymptotic distribution of MLE
Asymptotic distribution of MLE Theorem Let {X t } be a causal and invertible ARMA(p,q) process satisfying Φ(B)X = Θ(B)Z, {Z t } IID(0, σ 2 ). Let ( ˆφ, ˆϑ) the values that minimize LL n (φ, ϑ) among those
Λήξη Εκπόνησης Διπλωματικών Εργασιών: 28.09.2015
ΤΜΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΑΣΦΑΛΙΣΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΠΜΣ «ΑΝΑΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΚΑΙ ΔΙΟΚΗΤΙΚΗ ΚΙΝΔΥΝΟΥ» ΠΙΝΑΚΑΣ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΩΝ ΕΡΓΑΣΙΩΝ 7 ης ΣΕΙΡΑΣ Έγκριση Γ.Σ. 1 η /29.09.2014 1 2 3 4 5 6 Λήξη Εκπόνησης Διπλωματικών
Online Appendix To: Bayesian Doubly Adaptive Elastic-Net Lasso For VAR Shrinkage
Online Appendix To: Bayesian Doubly Adaptive Elastic-Net Lasso For VAR Shrinkage Deborah Gefang Department of Economics University of Lancaster email: d.gefang@lancaster.ac.uk April 7, 203 I would like
International Freight Forwarding Mastering the Cost
International Freight Forwarding Mastering the Cost Νίκος Ροδόπουλος Πρόεδρος & Διευθύνων Σύμβουλος OnLine Data AE Πρόεδρος Ελληνικής Εταιρείας Logistics Η ανάπτυξη της εφοδιαστικής αλυσίδας και τα logistics