FP4Индивидуална стипендия1996

Applications of the gibbs sampling algorithm to multiple outlier detection in econometric models - the masking problem

4РП — Обучение и мобилност на изследователи

Период: 1996-02-01 → 1996-10-31
Финансиране от ЕС: —
Участници: 2
Схема: RGI

Линиите свързват координатора с партньорите. За проекти отпреди 2014 г. CORDIS не винаги дава точни координати. Тези точки са на ниво град или държава.

Накратко на български

Нови методи за откриване на групи от отклоняващи се стойности в икономическите модели, например при неочаквани скокове в цените. Това помага за избягване на грешки, при които множеството аномалии се маскират една друга или се посочват нормални данни за грешни.

Този кратък обзор е генериран от изкуствен интелект

Кратко обяснение, генерирано от езиков модел по текста на CORDIS. Оригиналът е по-долу.

Цел на проекта

The proposal of this project is the research and development of new methods to identify groups of outliers in econometric models. When multiple outliers exist, the standard detection statistics for a single outlier are not reliable: they may not identify groups of outliers and they may identify as outliers data that are not. This is the masking problem. The new procedures will be develop from the Bayesian point of view and using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods.

Оригинален текст от CORDIS (на английски).

Участници

UNIVERSITE CATHOLIQUE DE LOUVAIN · LOUVAIN-LA-NEUVEКоординаторБелгия
Not availableНиво градИспания

Връзки

Виж в CORDIS