Szerző dc.contributor.author | Eszteri Dániel | |
Elérhetőség dátuma dc.date.accessioned | 2023-02-16T11:31:04Z | |
Rendelkezésre állás dátuma dc.date.available | 2023-02-16T11:31:04Z | |
Kiadás dc.date.issued | 2022 | |
Issn dc.identifier.issn | 1802-5951 | |
Issn dc.identifier.issn | 1802-5943 | |
Uri dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12944/19961 | |
Kivonat dc.description.abstract | This work considers a multifactor linear mixed model under heteroscedasticity in random-effect factors and the skew-normal errors for modeling the correlated datasets. We implement an expectation–maximization (EM) algorithm to achieve the maximum likelihood estimates using conditional distributions of the skew-normal distribution. The EM algorithm is also implemented to extend the local influence approach under three model perturbation schemes in this model. Furthermore, a Monte Carlo simulation is conducted to evaluate the efficiency of the estimators. Finally, a real data set is used to make an illustrative comparison among the following four scenarios: normal/skew-normal errors and heteroscedasticity/homoscedasticity in random-effect factors. The empirical studies show our methodology can improve the estimates when the model errors follow from a skew-normal distribution. In addition, the local influence analysis indicates that our model can decrease the effects of anomalous observations in comparison to normal ones. | |
Nyelv dc.language | en | |
Kulcsszó dc.subject | general data protection regulation | |
Kulcsszó dc.subject | gdpr | |
Kulcsszó dc.subject | blockchain | |
Kulcsszó dc.subject | artificial intelligence | |
Kulcsszó dc.subject | machine learning | |
Kulcsszó dc.subject | automated decision making | |
Kulcsszó dc.subject | data protection by design | |
Cím dc.title | Blockchain and Artificial Intelligence: Connecting Two Distinct Technologies to Comply with GDPR's Data Protection By Design Principle | |
Típus dc.type | folyóiratcikk | |
Változtatás dátuma dc.date.updated | 2023-02-14T14:08:16Z | |
Változat dc.description.version | kiadói | |
Hozzáférés dc.rights.accessRights | nyílt hozzáférésű | |
Doi azonosító dc.identifier.doi | 10.5817/MUJLT2022-1-3 | |
Tudományág dc.subject.discipline | Műszaki tudományok | |
Tudományterület dc.subject.sciencebranch | Anyagtudományok és technológiák | |
Mtmt azonosító dc.identifier.mtmt | 32916953 | |
Folyóirat dc.identifier.journalTitle | Masaryk University Journal Of Law And Technology | |
Évfolyam dc.identifier.journalVolume | 16 | |
Füzetszám dc.identifier.journalIssueNumber | 1 | |
Terjedelem dc.format.page | 59-88 | |
Scopus azonosító dc.identifier.scopus | 85134780260 | |
Folyóiratcím rövidítve dc.identifier.journalAbbreviatedTitle | MASARYK UNIV J LAW TECHN | |
Kiadás éve dc.description.issuedate | 2022 | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Nemzeti Közszolgálati Egyetem | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | MTMT Központi kezelésű szerzők |