| Autor: Andrzej Piegat, Barbara Wąsikowska, Marcin Korzeń | 59 |
Strony: 59-69
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ANWENDUNG DES SELBSTLERNENDEN, 3-PUNKT- MINIMODELS ZUR MODELLIERUNG DER ARBEITSLOSENQUOTE IN POLEN
Zusammenfassung
Gegenstand des Artikels ist die Konstruktionsmethode des lokalen Minimodels das eine beträchtliche Lerngeschwindigkeit besitzt. Das Model dient hier zur Berechnung schneller Antworten an Anfragen bettreffens der Arbeitslosenquote aufgrund der Daten. Die Anzahl der Daten muss nicht konstant sein und kann mit der Zeit vergrößert werden, falls neue Daten gewonnen werden. Ein großer Vorteil des Minimodels ist seine Fähigkeit zur Interpolation in den Informationslücken in den Daten. Diese Fähigkeit unterscheidet das vorgeschlagene Minimodel von der KNN-Methode (Methode der nahesten Nachbarn). Ausser dem Erklären der Minimodelsidee wurde in dem Artikel ein Beispiel der Anwendung zur Modellierung der Arbeitslosenquote aufgrund statistischer Daten gezeigt. Die Qualität des Minimodels wurde mit der bekannten „leave one out” Methode geprüft.
pełen tekstANWENDUNG DES SELBSTLERNENDEN, 3-PUNKT- MINIMODELS ZUR MODELLIERUNG DER ARBEITSLOSENQUOTE IN POLEN
Zusammenfassung
Gegenstand des Artikels ist die Konstruktionsmethode des lokalen Minimodels das eine beträchtliche Lerngeschwindigkeit besitzt. Das Model dient hier zur Berechnung schneller Antworten an Anfragen bettreffens der Arbeitslosenquote aufgrund der Daten. Die Anzahl der Daten muss nicht konstant sein und kann mit der Zeit vergrößert werden, falls neue Daten gewonnen werden. Ein großer Vorteil des Minimodels ist seine Fähigkeit zur Interpolation in den Informationslücken in den Daten. Diese Fähigkeit unterscheidet das vorgeschlagene Minimodel von der KNN-Methode (Methode der nahesten Nachbarn). Ausser dem Erklären der Minimodelsidee wurde in dem Artikel ein Beispiel der Anwendung zur Modellierung der Arbeitslosenquote aufgrund statistischer Daten gezeigt. Die Qualität des Minimodels wurde mit der bekannten „leave one out” Methode geprüft.
