Prawdopodobieństwo wyjścia z bezrobocia rejestrowanego na przykładzie Szczecina

• Authors: Bieszk-Stolorz Beata , Dmytrów Krzysztof

Title variants

The probability of exitfrom registered unemployment, based on the example of Szczecin

• Languages of publication: PL

Keywords

drzewa przeżycia; estymator Kaplana-Meiera; test log-rank; bezro-bocie rejestrowane

• Publisher: Główny Urząd Statystyczny
• Journal: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
• Year: 2019
• Volume: 64
• Issue: 11
• Pages: 7-24

Contributors

author

Bieszk-Stolorz Beata

• Uniwersytet Szczeciński, Wydział Ekonomii, Finansów i Zarządzania

author

Dmytrów Krzysztof

• Uniwersytet Szczeciński, Wydział Ekonomii, Finansów i Zarządzania

References

• Aalen, O., Borgan, O., Gjessing, H. (2008). Survival and Event History Analysis. A Process Point of View. New York: Springer-Verlag.
• Al-Nachawati, H., Ismail, M., Almohisen, A. (2010). Tree-structured analysis of survival data and its application using SAS software. Journal of King Saud University (Science), 22, 251–255. DOI: 10.1016/j.jksus.2010.05.006.
• Bieszk-Stolorz, B. (2013). Analiza historii zdarzeń w badaniu bezrobocia. Szczecin: Volumina.pl Daniel Krzanowski.
• Bieszk-Stolorz, B. (2017). Cumulative Incidence Function in Studies on the Duration of the Unemployment Exit Process. Folia Oeconomica Stetinensia, 17(1), 138–150. DOI: 10.1515/foli-2017-0011.
• Bieszk-Stolorz, B., Dmytrów, K. (2018). Efektywność form aktywizacji zawodowej w przekroju wojewódzkim. Wiadomości Statystyczne, 63(12), 57–74.
• Bieszk-Stolorz, B., Dmytrów, K. (2019). Spatial diversity of effectiveness of forms of professional activisation in Poland in years 2008–2014 by poviats. Oeconomia Copernicana, 10(1), 113–130. DOI: 10.24136/oc.2019.006.
• Bieszk-Stolorz, B., Markowicz, I. (2015). Influence of Unemployment Benefit on Duration of Registered Unemployment Spells. Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy, 10(3), 167–183. DOI: 10.12775/EQUIL.2015.031.
• Bou-Hamad, I., Larocque, D., Ben-Ameur, H., Mâsse, L. C., Vitaro, F., Tremblay, R. E. (2009). Discrete-time survival trees. Canadian Journal of Statistics / La revue canadienne de statistique, 37(1), 17–32. DOI: 10.1002/cjs.10007.
• Cappelli, C., Zhang, H. (2007). Survival Trees. W: W. Härdle, Y. Mori, P. Vieu (red.), Statistical Methods for Biostatistics and Related Fields (s. 167–179). Berlin: Springer-Verlag. DOI: 10.1007/978-3-540-32691-5.
• De Rose, A., Pallara, A. (1997). Survival Trees: An Alternative Non-Parametric Multivariate Technique for Life History Analysis. European Journal of Population / Revue Européenne de Démographie, 13(3), 223–241. DOI: 10.1023/A:1005844818027.
• GUS. (2011). Rocznik Statystyczny Pracy 2010. Warszawa: Główny Urząd Statystyczny.
• GUS. (2014). Rocznik Statystyczny Pracy 2012. Warszawa: Główny Urząd Statystyczny.
• GUS. (2016). Rocznik Statystyczny Pracy 2015. Warszawa: Główny Urząd Statystyczny.
• GUS. (2018). Rocznik Statystyczny Pracy 2017. Warszawa: Główny Urząd Statystyczny.
• Hadaś-Dyduch, M., Pietrzak, M. B., Balcerzak, A. P. (2016). Wavelet Analysis of Unemployment Rate in Visegrad Countries (Institute of Economic Reaserch Working Papers No. 37).
• Kaplan, E. L., Meier, P. (1958). Non-parametric estimation from incomplete observations. Journal of American Statistical Association, 53(282), 457–481. DOI: 10.2307/2281868.
• Kleinbaum, D., Klein, M. (2005). Survival Analysis. A Self-Learning Text. New York: Springer-Verlag. DOI: 10.1007/0-387-29150-4.
• Landmesser, J. (2013). Wykorzystanie metod analizy czasu trwania do badania aktywności ekonomicznej ludności w Polsce. Warszawa: Wydawnictwo SGGW.
• LeBlanc, M., Crowley, J. (1993). Survival trees by goodness of split. Journal of the American Statistical Association, 88(422), 457–467. DOI: 10.2307/2290325.
• Mikulec, A., Misztal, M. (2018). Zastosowanie metody rekurencyjnego podziału w analizie trwania przedsiębiorstw województwa łódzkiego. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, (507), 179–190. DOI: 10.15611/pn.2018.507.18.
• Mudunuru, V. R. (2016). Modeling and Survival Analysis of Breast Cancer: A Statistical, Artificial Neural Network, and Decision Tree Approach. Graduate Theses and Dissertations. Pobrane z: http://scholarcommons.usf.edu/etd/6120.
• von Wangenheim, B. F. (2013). Survival trees – a new method in innovation theory: A successful introduction of a method commonly used in survival analysis into the field of innovation diffusion theory. Hamburg: Anchor Academic Publishing.
• Zhou, Y., McArdle, J. J. (2015). Rationale and Applications of Survival Tree and Survival Ensemble Methods. Psychometrika, 80(3), 811–833. DOI: 10.1007/s11336-014-9413-1.

Identifiers

DOI

10.5604/01.3001.0013.7585