Zanurzanie w regresji liniowej

• Authors: Małgorzata Kobylińska

Title variants

EN

Depth in linear regression

• Languages of publication: PL

Abstracts

PL

Wprowadzone przez Tukey’a pojecie zanurzania obserwacji w próbach wielowymiarowych stało się narzędziem służącym analizie danych. Dzięki wykorzystaniu miary zanurzania obserwacji w próbie przezwycięża się trudności związane z porządkowaniem obserwacji wielowymiarowych. Pojęcie zanurzania danych było intensywnie rozwijane przez wielu badaczy z punktu jego przydatności do opisu statystycznego danych jedno i wielowymiarowych W literaturze przedmiotu spotkać można różne kryteria oraz metody wyznaczania miary zanurzania obserwacji w próbie. W pracy podano określenie zanurzenia obserwacji w próbie oraz pojęcia z nim związane. Przedstawiono wykorzystanie zanurzania w regresji liniowej dla przypadku dwuwymiarowego.

EN

The notion of observation depth in multidimensional samples introduced by Tukey has become a new tool for data analysis. Applying the measure of observation depth in the sample the difficulties related to organisation of multidimensional observation are overcome. The notion of data depth has been developed extensively by many researchers from the perspective of its suitability for statistical description of singledimensional and multidimensional data. In the subject literature different criteria and methods for determining the observation depth in the sample can be found. The paper presents the definition of the observation depth in the sample and the related notions. The application of depth in linear regression for a two-dimensional case was presented.

Keywords

PL

zanurzanie obserwacji w próbie; funkcja regresji liniowej

EN

depth of the observation in a sample; linear regression function

• Publisher: Katedra Ekonometrii i Statystyki, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
• Journal: Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
• Year: 2011
• Volume: 12
• Issue: 2
• Pages: 202-209

Dates

published

2011

Contributors

author

Małgorzata Kobylińska

• Katedra Metod Ilościowych, Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie

References

• Donoho D.L., Gasko M. (1992) Breakdown Properties of Location Estimates Based on Halfspace Depth and Projected Outlyingness, The Annals of Statistics, 20, 1803-1827.
• Goryl A., Jędrzejczyk Z., Osiewalski J., Walkosz A. (2007) Wprowadzenie do ekonometrii w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa.
• Hubert M., Rousseeuw P. J. (1998) The Catline for deep regression, Journal of Multivariate Analysis 66, 270-296.
• Kobylińska M. (2006) Comparison of selected criteria for determination of the measure of depth of an observation in a two-dimensional sample, Acta Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica, 196.
• Liu R.Y, Parelius J.M., Singh K. (1999) Multivariate Analysis by Data Depth: Descriptive Statistics, Graphics and Inference, The Annals of Statistics, 27, 783-858.
• Luszniewicz A., Słaby T., (2008) Statystyka z pakietem komputerowym STATISTICA PL Teoria i zastosowania, Wydawnictwo C.H.BECK.
• Pawełek B., Zeliaś A. (1996) Obserwacje nietypowe w badaniach ekonometrycznych, Badania operacyjne i decyzje, nr 2, 59-86.
• Rousseeuw R.J., Hubert M. (1998) Regression Depth, Journal of the American Statistical Association, 94, 388-402.
• Rousseeuw P.J., Ruts I. (1996) Bivariate Location Depth, Applied Statistics , 45, 516-526.
• Tukey J.W. (1975) Mathematics and the Picturing of Data, Proceedings of the International Congress of Mathematicians, 523-531