Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 7

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1
Publication available in full text mode
Content available

SZACOWANIE MEDIANY PRZY UŻYCIU DOKŁADNEJ METO-DY BOOTSTRAPOWEJ

100%
Kisielińska J.
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
|
2014
|
vol. 15
|
issue 3
111-121
PL
W artykule przedstawiono dokładną metodą bootstrapową, którą wykorzy-stano do szacowania mediany. Obliczenia potwierdziły jej skuteczność, po-nieważ dla próby o nieparzystej liczbie elementów, oszacowany rozkład standardowego estymatora mediany dokładnie pokrywał się z rozkładem teo-retycznym. Dla próby o parzystej liczbie elementów pokazano, że standar-dowy estymator mediany może być obciążony, co wskazuje na konieczność poszukiwania innej jego postaci.
EN
The article presents the exact bootstrap method, which was used to estimate the median. Calculations have confirmed its effectiveness, because attempts with an odd number of elements, the estimated distribution of the standard median estimator exactly coincide with the theoretical distribution. For the sample with an even number of items showing that the standard estimator of the median may be biased, which indicates the need to seek its other form.
2
Publication available in full text mode
Content available

Dokładna metoda bootstrapowa na przykładzie estymacji średniej

100%
Kisielińska J.
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
|
2011
|
vol. 12
|
issue 2
191-201
PL
Metoda bootstrapowa polega na wtórnym próbkowaniu pierwotnej próby losowej pobranej z populacji o nieznanym rozkładzie. W artykule pokazano, że wtórne próbkowanie nie jest konieczne, jeśli rozmiar próby nie jest zbyt duży. Możliwe jest wówczas automatyczne wygenerowanie wszystkich prób wtórnych i obliczenie wszystkich realizacji wybranego estymatora. Metodę dokładnego bootstrapu zastosowano do oszacowania średniej. Losowanie próby może być interpretowane jako dyskretyzacja ciągłej zmiennej losowej. Biorąc pod uwagę postęp w technice komputerowej, można mieć nadzieję, że znaczenie dyskretnych zmiennych losowych w statystyce będzie coraz większy.
EN
The bootstrap method is based on resampling of the original random sample drawn from a population with an unknown distribution. In the article it was shown that resampling is unnecessary if the sample size is not too large. It is possible to automatically generate all possible resamples and calculate all realizations of the required estimator. The method was used to estimate mean. Random sampling may be interpreted as discretization of a continuous variable. Because of the progress in computer technology we may hope that the role of discrete variables in statistics will increase.
3
Publication available in full text mode
Content available

Różniczkowy model inflacji rejestrowanej w Polsce

100%
Kisielińska J.
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
|
2010
|
vol. 11
|
issue 2
151-160
PL
W artykule przedstawiono addytywny model z amplitudą oscylacji zmieniającą się według dowolnej funkcji czasu. Wykazano, że stanowi on uogólnienie zwykłego modelu addytywnego i multiplikatywnego. Jeśli założona zostanie wykładnicza postać amplitudy i oscylacje w postaci pojedynczej harmoniki szeregu Fouriera, można wyznaczyć współczynniki równania różniczkowego drgań harmonicznych tłumionych opisującego proces. Model zastosowano dla inflacji rejestrowanej od stycznia 1991 do grudnia 2009.
EN
In the article is shown additive model with amplitude of oscillation changing in any function of time. It was proven that this model is generalization of the ordinary additive and multiplicative models. Establishment of the amplitude as an exponential function and oscillations as single harmonics of Fourier’s series will let to write the inflation variability as a homogeneous second order differential equation with damping factor (equation of harmonic vibration damping). The model was used for monthly inflation from January 1991 to December 2009.
4
Publication available in full text mode
Content available

Rozkłady wybranych bootstrapowych estymatorów mediany oraz zastosowanie dokładnej metody percentyli do jej przedziałowego szacowania

100%
Kisielińska J.
Przegląd Statystyczny
|
2016
|
vol. 63
|
issue 4
411-429
EN
The article presents the results of the use of exact percentiles methods for estimating median. For a sample with an odd number of observations used estimator in the form of the sample median (standard estimator), and for a sample with an even number of observations, used estimator in the form of the sample median and standard estimator. It presents a formula defining the distribution of standard estimator and describes how you can determine the distribution of the estimator in the form of the sample median for sample with an even number of observations. The study was conducted for the selected distributions and selected sample size. It was estimated standard deviation and confidence intervals for selected estimators. The study shows, that the use of exact percentiles method for standard estimators is much simpler than using the classical method with the resampling.
PL
W artykule przedstawiono wyniki zastosowania dokładnej metody percentyli do szacowania mediany. Dla próby o nieparzystej liczbie obserwacji zastosowano estymator w postaci mediany z próby (estymator standardowy), zaś dla próby o parzystej liczbie obserwacji estymator w postaci mediany z próby oraz estymator standardowy. Przedstawiono formuły określające rozkład estymatorów standardowych oraz opisano w jaki sposób można wyznaczyć rozkład estymatora w postaci mediany z próby o parzystej liczbie obserwacji. Badania przeprowadzono dla wybranych rozkładów i wybranych liczebności próby. Oszacowano odchylenia standardowe wziętych pod uwagę estymatorów oraz przedziały ufności wyznaczone przy ich pomocy. W pracy pokazano, że użycie dokładnej metody percentyli dla estymatorów standardowych jest znacznie prostsze niż stosowanie metody klasycznej z losowaniem prób wtórnych.
5
Publication available in full text mode
Content available

Dokładna metoda bootstrapowa i jej zastosowanie do estymacji wariancji

100%
Kisielińska J.
Przegląd Statystyczny
|
2011
|
vol. 58
|
issue 1-2
60-74
EN
The article presents the exact bootstrap method, which can be used to estimate the parameters of the estimators of random variables with unknown distribution. The method allows to determine an estimate of any parameter, the error of estimation, the distribution of the estimator and confidence intervals. Traditionally this task is carried out using the bootstrap method, which consists of resampling of the original sample. Random sampling is necessary if examining the entire population data is impossible or too costly. Note that the fundamental sample property is of finite size and we know its distribution – it is the empirical distribution. Rather than driving a resample, we can generate automatically the entire resample space and calculate the values of a statistic which is looking for a parameter estimator. This article describes a method for performing exact algorithm for bootstrapping, which correctness was verified on an example of the unbiased estimator of variance. It is shown that the expected value of the estimator calculated with exact bootstrap is exactly equal the variance of the sample. The method does not introduce bias of the resampling, as it may be for the classic bootstrap. The distribution of the estimator determined by the exact bootstrap compared with the limit distribution for estimator of variance, which does not require assumptions of normality of the original sample. Research has shown that if we estimate variance we cannot ignore the issue of normality of the original sample.
PL
W artykule przedstawiono dokładną metodę bootstrapową, którą można wykorzystać do szacowania estymatorów parametrów zmiennych losowych o nieznanym rozkładzie. Metoda pozwala wyznaczyć oszacowanie dowolnego parametru, błąd tego oszacowania, rozkład estymatora, czy przedziały ufności. Tradycyjnie zadanie takie realizowane jest przy pomocy metody bootstrapowej, która polega na wtórnym próbkowaniu analizowanej, pierwotnej próby losowej. Losowanie próby stosowane jest w statystyce, jeśli nie może być zbadana cała populacja, lub badanie całej populacji jest zbyt kłopotliwe. Próba pierwotna jest po pierwsze skończona, a po drugie znany jest jej rozkład – jest to rozkład empiryczny. Zamiast wtórnie próbkować próbę pierwotną można wygenerować automatycznie całą przestrzeń prób wtórnych i wyznaczyć dla niej wartości statystyki będącej estymatorem poszukiwanego parametru. W artykule przedstawiono propozycję algorytmu realizującego metodę dokładnego bootstrapu, którego poprawność sprawdzono na przykładzie nieobciążonego estymatora wariancji. Pokazano, że wartość oczekiwana estymatora obliczonego dokładną metodą bootstapową jest równa dokładnie wariancji próby. Metoda nie wprowadza więc obciążenia wynikającego z wtórnego próbkowania jak ma to może mieć miejsce w klasycznym bootstrapie. Rozkład estymatora wyznaczony dokładną metodą bootstrapową porównano z rozkładem granicznym estymatora wariancji, nie wymagającym założenia normalności próby pierwotnej. Badania pokazały, że w przypadku wariancji nie można pominąć kwestii normalności próby pierwotnej.
6
Publication available in full text mode
Content available

THE APPLICATION OF REGRESSION ANALYSIS IN TESTING UNCOVERED INTEREST RATE PARITY

63%
Kisielińska J., Czech K.
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
|
2013
|
vol. 14
|
issue 1
232-242
EN
The aim of the paper is to evaluate and compare two linear regression models proposed by Froot and Frankel (1989) and to show their application in verification of the uncovered interest rate parity (UIP) hypothesis in the selected ten exchange rate markets. The paper shows that both models proposed by Froot and Frankel (1989) are formally equivalent, but they may give different regression results. Many researchers claim that uncovered interest rate parity tends to hold more frequently in emerging markets than in developed economies. The paper is focused on five developed and five emerging economies. It is partly confirmed that developing countries work better in terms of UIP.
7
Publication available in full text mode
Content available

Zastosowanie metody TOPSIS do porównania poziomu opieki medycznej i sytuacji zdrowotnej ludności w Polsce w związku z pandemią Covid-19 w ujęciu województw

63%
Kisielińska J., Borkowski B.
Journal of Modern Science
|
2022
|
vol. 48
|
issue 1
43-59
PL
Celem podstawowym wykonanych badań jest porównanie poziomu opieki medycznej i sytuacji zdrowotnej ludności w województwach. Celem dodatkowym jest poszukiwanie czynników, które mają największy związek ze śmiertelnością z powodu Covid-19. W badaniach wykorzystano metodę TOPSIS oraz współczynnik korelacji Pearsona. Badania pokazały, że poziom opieki medycznej w województwach jest zróżnicowany, znacznie bardziej niż sytuacja zdrowotna jej mieszkańców. Sporządzone rankingi pozwoliły wyodrębnić województwa, w których poziom opieki medycznej jest relatywnie lepszy, oraz te w których występują zaniedbania. Największy związek śmiertelności z powodu Covid-19 ma liczba zachorowań na grypę (im więcej mieszkańców chorowało na grypę w przeszłości, tym mniejsza była śmiertelność), choć związek ten jest słaby. Wyniki badań, wskazujące obszary zaniedbań, mogą być przydatne do podejmowanych działań w celu poprawy stanu opieki zdrowotnej w Polsce.
EN
The main aim of the research is to compare the level of medical care and the health situation of the population in voivodships. An additional goal is to look for factors that are most associated with Covid-19 death rate. The TOPSIS method and the Pearson correlation coefficient were used in the research. Research has shown that the level of medical care in voivodships varies, much more so than the health situation of its inhabitants. The prepared rankings allowed to distinguish voivodships in which the level of medical care is relatively better and those in which there is neglect. The Covid-19 death rate is most closely related to the number of flu cases (the more people who have had influenza in the past, the lower the death rate), although the relationship is weak. The research results, indicating areas of neglect, may be useful in taking actions aimed at improving the state of health care in Poland.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.