Primjena statističkih metoda na analizu utjecaja demografskih varijabli u maloprodaji

Prvi cilj ovoga rada je teorijski predstaviti model višestruke linearne regresije kao i metode odabira podskupa i metode sažimanja koje se koriste za njegovo poboljšanje. Kako bismo to napravili, rad smo započeli s teorijskom obradom modela jednostruke linearne regresije. Drugi je cilj pokušati statistički opisati vezu između godišnje prodaje određenog proizvoda i demografskih čimbenika. U tu smo svrhu koristili metodu višestruke linearne regresije koju smo prethodno teorijski obradili. Podaci su prvo prilagođeni, a nakon toga je provedena opisna statistika, modeliranje podataka i analiza modela. Na kraju rada iskazan je zaključak o optimalnosti korištenja modela linearne regresije za dane podatke.The first goal of this paper is to theoretically present the multiple linear regression model as well as the subset selection methods and the shrinkage methods that are used for its improvement. In order to do so, we have started the paper with theoretical analysis of a univariate linear regression model. The second goal is to try to describe the relationship between annual sales of a particular product and demographic factors. For this purpose, we used the method of multiple liner regression which we have previously theoretically presented. Data was first adjusted, and then descriptive statistics, data modeling, and model analysis were performed. At the end of the paper, a conclusion was reached on the optimum utilization of linear regression model for given data

Primjena statističkih metoda u optimizaciji marketinških aktivnosti u maloprodaji

Marketinške aktivnosti u maloprodaji bitna su komponenta i veći dio troška marketinške strategije poduzeća. Vrlo je korisno imati sustave koji bi mogli pomoći pri procjeni učinkovitosti specifične marketinške aktivnosti. U ovom radu ostvaren je model za predviđanje ishoda (zarade) uzevši u obzir karakteristike marketinške aktivnosti. Dan je osvrt na dvije metode iz područja matematičke statistike i strojnog učenja. Opisan je model linearne regresije i aditivnih stabala te je za svaki opisana metoda učenja. Dana je i usporedba između više inačica ostvarenih modela te je naposljetku vrednovana korisnost najbolje inačice.Marketing activities in retail are an important component and major cost in marketing strategy of a company. It is very useful to have systems which are capable of estimating the outcome of a specific marketing activity. This thesis describes the model for predicting the outcome (yield) of a marketing activity by taking all of its characteristics into account. Two methods from the field of mathematical statistics and machine learning are described. Linear regression and additive trees models are covered and for each a description of learning methods is given. Comparison between several implemented models is given and evaluation of usefulness is done for the best model

Kvantilna regresija

Linearna regresija je postupak u kojem pokušavamo opisati zavisnu varijablu kao linearnu kombinaciju jedne ili više nezavisnih varijabli. Ona procjenjuje uvjetno očekivanje zavisne varijable uz danu nezavisnu varijablu te ju prikazuje kao afinu funkciju od zavisne varijable. Za taj tip regresije metoda najmanjih kvadrata je dovoljno učinkovita, ali problemi nastaju kada se žele proučavati ekstremi nekih podataka ili njihovi kvantili. Tu do izražaja dolazi kvantilna regresija, gdje kvantilni regresijski parametar predstavlja promjenu zavisne varijable (varijable odaziva) u određenom kvantilu za jednu jedinicu promjene nezavisne varijable (varijable poticaja). U kvantilnoj regresiji procjenitelj za uvjetni medijan je procijenjen minimiziranjem simetrične težinske sume apsolutnih pogrešaka (gdje je težina jednaka 0.5), a procjenitelj za druge uvjetne kvantilne funkcije se procjenjuje minimiziranjem asimetrične težinske sume apsolutnih pogrešaka (gdje su težine jednake funkcijama od kvantila). Zbog toga je kvantilna regresija robustna na outliere što smo objasnili u radu. Još jedna prednost kvantilne regresije koju smo prikazali u radu je svojstvo ekvivarijance koje nam omogućuje da imamo da je kvantil transformirane slučajne varijable (transformirana pomoću strogo rastuće afine funkcije) jednak transformiranom kvantilu originalne slučajne varijable, što nije slučaj kod matematičkog očekivanja. Zbog toga je interpretacija modela kvantilne regresije jednostavnija nego ona kod metode najmanjih kvadrata.Linear regression is a process in which we try to describe the dependent variable as a linear combination of one or more independent variables. It estimates the conditional expectation of the dependent variable for a given independent variable and it is shown as an affine function of the dependent variable. For this type of regression least squares method is efficient, but problems arise when we want to study the extreme values of some data or their quintiles. This is where quantile regression is useful. The quantile regression parameter represents the change in the dependent variable (response variable) in a specified quantile of a unit change in the independent variable (predictor variable). In quantile regression, the conditional median estimator is estimated by minimizing the symetrically weighted sum of absolute error (where the weight is equal to 0.5). The estimator for other conditional quantile function is estimated by minimizing the asymmetric weighted sum of absolute errors (where the weights are the functions of quintiles). Therefore, the quantile regression is robust to the presence of outliers as explained in this paper. Another advantage of quantile regression, shown in this paper, is equivariance that allows the quantile transformed random variables (transformed by strictly increasing affine functions) to be equal to the transformed quantiles of the original random variables, which is not the case with mathematical expectation. Therefore the interpretation of the model of quantile regression is simpler than in the method of least squares

Tirpalų mišinių koncentracijų atpažinimo netiesiniai modeliai

In this paper extreme learning machine and support vector regression are used for biosensors response to mixtures of compounds classification. The results are compared with the results obtained using artificial neural networks and others.Darbe yra nagrinėjamas dviejų netiesinės regresijos modelių, ekstremalaus apmokymo regresija (ELM)  (angl. k. Extreme Learning M chine) ir atraminių vektorių regresija (SVR)  (angl. k. Support Vector Regression), tinkamumas biojutiklių atsakui į tirpalų mišinius analizuoti. Gauti rezultatai yra lyginamai tarpusavyje, bei su kitais rezultatais, kurie gauti kitais metodais

Odrednice proračunske transparentnosti hrvatskih općina

Proračunska transparentnost u novije je vrijeme sve češći predmet istraživanja. Transparentnost lokalnih jedinica smanjuje mogućnost za korupciju, utječe na povjerenje građana u lokalnu vlast te daje širu sliku financijskog stanja javnosti. Cilj rada je bio odrediti koje ekonomske, socio-kulturološke i političke varijable imaju statistički značajan učinak na proračunsku transparentnost. Analiziraju se odrednice proračunske transparentnosti svih 428 hrvatskih općina. Primjenom Poissonove regresije ispituje se postojanje statistički značajnog utjecaja političke ideologije, političke konkurentnosti, stope nezaposlenosti, pristupa internetu, fiskalnog kapaciteta po stanovniku i broja stanovnika na proračunsku transparentnost. Rezultati analize su pokazali da stopa nezaposlenosti i broj stanovnika statistički značajno utječu na proračunsku transparentnost.Budget transparency has recently become more and more subject to research. Transparency of local units reduces the possibility of corruption, affects citizens' trust in local government and gives a wider picture of the financial state of the public. The aim of the paper was to determine which economic, socio-cultural and political variables have a statistically significant effect on budgetary transparency. The parameters of budgetary transparency of all 428 Croatian municipalities are analyzed. Using Poisson's regression, the existence of statistically significant influences on political ideology, political competitiveness, unemployment rates, internet access, fiscal capacity per capita and population on budget transparency is examined. The results of the analysis showed that the unemployment rate and the number of inhabitants statistically have a significant effect on budgetary transparency

Primjena statističkih metoda u optimizaciji cijena u maloprodaji

Cilj ovog rada je pronaći odgovarajući statistički model za procjenu elastičnosti cijena pomoću kojeg bismo mogli predviđati buduća ponašanja. Koristili smo metodu linearne regresije opisanu u prva dva poglavlja ovog rada. Kako su dolazni podaci bili raznovrsni prije početka obrade i analize proveli smo normalizaciju tih podataka i to na temelju mjesečne prodaje. Dobivene normalizirane podatke smo zatim metodom linearne regresije procijenili te još jednom transformirali za dobivanje boljih rezultata. Na konačno oblikovane i procijenjene podatke primijenili smo provjeru Gauss-Markovljevih uvjeta, koji su ispali zadovoljeni pa je korištenje linearne regresije kao modela postalo opravdano. Na kraju je predstavljen model za procjenu cijena u maloprodaju po kojem bi se ubuduće mogle te iste cijene kreirati. Zaključak nam donosi osvrt na cjelokupnu analizu i prijedlog za odabir prilagođenijih metoda za detaljniju optimizaciju cijena.The main goal of this thesis is to find adequate statistical model for estimating price elasticity which could be used to anticipate future pricing behaviour. For that purpose we will be using linear regression described in first two chapters. Since we had raw sales data, we normalized them on monthly bases. Using theoretical knowledge we defined model and its coefficients based on linear regression method. Next thing was checking assumptions known as Gauss-Markov conditions. Satisfied assumptions implied validity of chosen model. Main formula from our model is presented at the end and it could be used to predict future prices in sale. Conclusion of this thesis brings us overview and analytic point of view for choosing linear regression as our method

Different therapeutic modalities in a patient with multiple spontaneously developed keloids: a case report

Keloids are benign tumors that usually develop as an excessive healing response to injury. They remain a challenging therapeutic problem to this day. Numerous treatment approaches are available, yet therapeutic results are often not satisfactory. A female patient with multiple spontaneously developed keloids on her trunk is presented. In this patient, four different therapeutic options were employed at different sites, with variable responses. The first option included cryotherapy, with poor effect. Slight flattening was observed after intralesional corticosteroid therapy. Treatment with excision followed by radiotherapy resulted in recurrence after 3 months. The best effect was noticed when excision and injection of corticosteroids into surgical margins were followed by radiotherapy. To the authors' knowledge, this is the first report of three-modal therapy in the management of keloids, which resulted in no recurrences over a 3-year follow-up

Difuzijski modeli u turizmu

U ovom radu proučavamo primjenu Bassovog difuzijskog modela i njegove verzije koja uključuje utjecaj promocije u turizmu. Proučavamo plasiranje informacija o novom proizvodu putem promocije i sa starih na nove klijente. Rad je detaljnija obrada postojećeg članka čiji su autori James Po-Hsun Hsiao, Chyi Jaw te Tzung-Cheng Huan. Ime članka je "Information diffusion and new product consumption: A Bass model application to tourism facility management" što u prijevodu glasi: "Difuzija informacija i konzumacija novog proizvoda: primjena Bassovog modela u upravljanju turističkim objektima". U prvom je poglavlju opisano kako i gdje je nastala ideja za provođenjem istraživanja korištenjem Bassovih modela. Područje istraživanja je tematski park na Tajvanu, a novi događaj je festival koji se u njemu organizira. U drugom su poglavlju definirani Bassov difuzijski model i njegova verzija koja uzima u obzir utjecaj promocije. Izvedene su egzaktne formule Bassovog modela i objašnjena njegova svojstva. Spominje se verzija modela koju su proizvoljno modificirali provoditelji istraživanja. U trećem poglavlju definiramo matematičke alate koji su korišteni u istraživanju. Prisjećamo se potrebnih termina iz regresijske i korelacijske analize. U četvrtom poglavlju opisujemo podatke na kojima su modeli procijenjeni te strategiju istraživanja. Istraživanje se provodi postavljanjem hipoteza. U petom poglavlju iznose se i detaljnije diskutiraju dobiveni rezultati u članku. Navodi se pogreška pronađena u članku. Definira se modificirani model verzije Bassovog modela koja uključuje utjecaj promocije. Pokazuje se korist promocije festivala prije njegovog početka. Šesto poglavlje daje zaključak. Pokazuje se potreba za boljim modelima, koji bi realnije opisivali stvarnost.The subject of this paper is application of a Bass diffusion model and its version which includes the impact of promotion in tourism. In this study we try to understand the information diffusion about a new product through the promotion and from old to new customers. The paper is more detailed analysis of the existing article named "Information diffusion and new product consumption: A Bass model application to tourism facility management", whose authors are James Po-Hsun Hsiao, Chyi Jaw and Tzung-Cheng Huan. The first chapter describes the need for research using Bass models. The area of the research is a theme park in Taiwan and an innovative festival held there. The second chapter defines the Bass diffusion model and its version that takes into account the impact of promotion. It is given the exact formula of a Bass model and are explained its properties. The modified version which was defined by researchers was here mentioned. In the third chapter we define the mathematical tools that were used in the study. We recall the necessary terms of regression and correlation analysis. The fourth chapter describes the data used in model estimation and the strategy of the research. The research was conducted by setting hypothesis. In the fifth chapter are given the research results from the article, which were analyzed here more detailed. The error found in the article was mentioned here as well. The modified version of the Bass model suggested by the researchers is here defined. Results imply effectiveness of front loaded advertising. The conclusion is given in the sixth chapter. It shows the need for better models that are more realistic

Probabilistički (vjerojatnosni) model posjeta kategorijama prostornih objekata u polazišno-odredišnoj matrici

Urbane migracije važan su podatak koji se koristi pri urbanom planiranju u prometne, ekonomske i druge svrhe. Migracije se bilježe polazišno-odredišnim matricama koje daju prostornu i vremensku komponentu urbanog kretanja. Tradicionalno, polazišno-odredišne matrice dobivaju se brojanjem ljudi i vozila na frekventnim područjima, a u novije vrijeme za njihovu se izradu koriste metode koje koriste podatke o korištenju javnih pokretnih (telekomunikacijskih) mreža za procjenu migracija. Takvim pristupom nije zabilježena svrha kretanja ljudi i razlozi putovanja. U ovom istraživanju je prikazana nova formalna (poopćena) metoda kategorizacije prostornih objekata i predviđanja vjerojatnosti posjeta kategorijama tih objekata, u svrhu omogućavanja točnijeg određivanja prirode urbanih migracija. Uvodno poglavlje formulira ciljeve istraživanja i kratak pregled strukture rada. Prvo poglavlje detaljno opisuje domenu problema i motivaciju za istraživanje. U drugom poglavlju opisani su podaci koji se koriste te njihovo pribavljanje i obrada. U trećem poglavlju razrađena je kategorizacija podataka. U četvrtom poglavlju je opisana izrada regresijskog modela i primjena na eksperimentalnim podacima. Zaključno poglavlje daje zaključak istraživanja. Korišteni su podaci iz baze prostornih podataka OpenStreetMap o namjeni objekata na području grada Shenzhena u Kini te GPS podaci putanja taksija u istom geografskom području. Prostorni objekti su kategorizirani pomoću žigova (atributa prostornih podataka koji opisuju objekte) unutar OpenStreetMapa koji opisuju namjenu objekata. Navedena kategorizacija je zatim proširena na taksi podatke.Urban migration is an important information used in urban planning for traffic, economic and other purposes. Migrations are recorded with origin-destination matrices which give the spatial and temporal components of urban motion. Traditionally, origin-destination matrices are obtained by counting people and vehicles in frequency domains, and in recent times methods used for their development are using data on the use of public mobile (telecommunication) networks for estimating migration. That approach does not report purpose of people’s movements and the reasons for traveling. In this research, a new formal (generalized) method of categorizing spatial objects and predicting probabilities of visits to the categories of these objects is introduced, with intention of enabling the more accurate understanding of the nature of urban migration. The introductory chapter formulates research objectives and a brief overview of the work structure. First chapter details the problem domain and motivation for research. The second chapter describes the data used and their acquisition and processing. In the third chapter the categorization of data was elaborated. The fourth chapter describes the creation of regression model and application on experimental data. The concluding chapter gives the conclusion of the research. Data from the OpenStreetMap spatial database on the use of objects in the Shenzhen city area in China and the GPS data of the taxiway in the same geographic area are used. Spatial objects are categorized by means of the spatial attributes describing objects within OpenStreetMap that describe the purpose of the objects. The categorization is then extended to the taxi data

Utjecaj FDI-ja na gospodarski rast europskih tranzicijskih zemalja

Ekonomska neefikasnost bivših socijalističkih zemalja rezultirala je krahom socijalističkog sustava. Vjerovalo se da će dotok inozemnih ulaganja potaknuti snažniji gospodarski rast ovih zemalja. Zato je u radu napravljena analiza utjecaja stranih direktnih investicija na gospodarski rast odabranih europskih tranzicijskih zemalja u razdoblju od 1990. do 2005. godine. Primjenom panel analize je testirana hipoteza da veći dotok FDI-ja potiče gospodarski rast tranzicijskih zemalja. Rezultati, međutim nisu uspjeli opravdati navedenu hipotezu. Utjecaj FDI-ja na rast pokazao se negativnim, ali ne i statistički značajnim. Pokazalo se da statistički značajnu ulogu na gospodarski rast imaju makroekonomska stabilnost i otvorenost gospodarstva. Rezultati također pokazuju da su na dotok FDI-ja najviše utjecale makroekonomska stabilnost i veličina tržišta.financijska integracija, tranzicija, FDI, panel analiza