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

Results found: 2

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  Obserwacje nietypowe
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1

Wyrównywanie sezonowe szeregów czasowych zawierających obserwacje nietypowe

100%
Lada K.
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
|
2007
|
issue nr 10
33-42
XX
W artykule przedstawiono problem wpływu niektórych statystycznych procedur dekompozycji sezonowej na własności szeregów czasowych. Zwrócono uwagę na niebezpieczeństwa wynikające ze stosowania metod wstępnej obróbki danych. Przeanalizowano metody: addytywną metodę średniej ruchomej, X-12-ARIMA i Tramo/Seats. Na podstawie licznych symulacji pokazano, że popularne metody są nieodporne na występowanie obserwacji nietypowych w szeregach danych. W niektórych przypadkach, stawiane tezy, czy wnioski były uogólniane. Zaproponowane zostały również metody rozwiązania opisanych problemów. (abstrakt oryginalny)
EN
In the article the problem of influence of some seasonal decomposition 's statistical procedures on time series qualities has been presented. The dangers arising from the use of methods of data first processing were noticed. The following methods were analyzed: additive method of moving average, Xl2-Arima and Tramo/Seats. On the base of numerous simulations there was showed that the popular methods are not resistant to untypical observations' occurrence in the data series. In some cases the theses or conclusions were generalized. The methods of solving presented problems were also proposed. (original abstract)
2

Odporność metody najgłębszej regresji na obserwacje nietypowe - analiza porównawcza

100%
Pruska D.
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
|
2006
|
issue nr 12
18-25
XX
Obserwacje nietypowe, występujące w zbiorach danych zmniejszają dokładność oszacowań parametrów modeli uzyskanych za pomocą metody najmniejszych kwadratów. Analiza zbiorów danych zawierających obserwacje odstające wymaga stosowania metod odpornych na te obserwacje. W artykule dokonano porównania odporności na obserwacje nietypowe dwóch metod estymacji parametrów funkcji regresji: najgłębszej regresji (MNR) i najmniejszych kwadratów (MNK). Analizie poddano wpływ obserwacji nietypowych na wartości oszacowań parametrów. Przeprowadzone symulacje Monte Carlo we wszystkich rozważanych przypadkach potwierdziły większą odporność na obserwacje nietypowe metody najgłębszej regresji niż metody najmniejszych kwadratów. Porównanie średnich błędów względnych oraz oszacowań parametrów modeli otrzymanych na podstawie metody najmniejszych kwadratów i metody najgłębszej regresji pozwalają stwierdzić, że modele otrzymane za pomocą drugiej metody były lepiej dopasowane do danych, niezależnie od wielkości zakłócenia. (abstrakt oryginalny)
EN
The estimation of regression parameters for data set containing outliers needs the application of robust estimation methods. In the paper the deepest regression method is considered in case of bivarite variables. Some Monte Carlo experiments with outliers are conducted and estimation results for the deepest regression method and ordinary least square method are compared. Experiments confirmed that the deepest regression method is more robust for outliers in the data set than the least square method. (original abstract)
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.