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

Results found: 3

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

Robustness of the deepest regression method with respect to outliers for selected sampling schemes

100%
Pruska D.
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
|
2010
|
vol. 235
PL
Metoda najgłębszej regresji jest metodą szacowania parametrów funkcji regresji, odpor- ną na występowanie obserwacji nietypowych w próbach wylosowanych z populacji. W pracy przeprowadzono symulacyjną analizę odporności metody najgłębszej regresji na obserwacje nietypowe w przypadku wybranych schematów losowania prób. Na podstawie przeprowadzonych eksperymentów Monte Carlo wyznaczono charakterystyki rozkładu ocen parametrów modelu regresji liniowej otrzymanych metodą najgłębszej regresji na podstawie prób zawierających obserwacje nietypowe. Uzyskane wyniki porównano z wynikami analogicznych eksperymentów, w których estymacji parametrów dokonano metodą najmniejszych kwadratów po uprzednim usunięciu z prób obserwacji nietypowych. Metoda najgłębszej regresji okazała się odporna na obserwacje nietypowe we wszystkich rozważanych przypadkach, a jej wyniki porównywalne z uzyskanymi metodą najmniejszych kwadratów po usunięciu z prób obserwacji nietypowych, choć nieco gorsze.
2
Publication available in full text mode
Content available

Zastosowanie głębi lokacyjnej i regresyjnej w analizie poziomu zanieczyszczenia środowiska w Polsce

100%
Pruska D., Uniwersytet Łódzki; Wydział Ekonomiczno-Socjologiczny; Instytut Statystyki i Demografii
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
|
2012
|
vol. 271
EN
In the paper the comparison of the level of environment pollution in voivodships was conducted for Poland before and after the accession to the European Union. The measures of location and regression depth were used in the analysis. The classification of voivodships was conducted using the multivariate median. The usage of the multivariate median was also proposed in analysis of structural changes of phenomenon in time. The regression coefficients were estimated by the deepest regression method in order to eliminate the influence of outliers.
3
Publication available in full text mode
Content available

Dispersion of estimates of linear regression parameters in case of the deepest regression method

100%
Pruska D., University of Łódź C. o. S. M.
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
|
2008
|
vol. 216
EN
The deepest regression method is such a method of estimation of regression parameters that the maximal regression depth characterises the obtained model. In this paper the deeepest regression method is presented and the simulation analysis (Monte Carlo experiments) of dispersion of linear regression parameter estimates is conducted in case of data sets with different numbers of outliers. On the basis of the results of Monte Carlo experiments the characteristics of distribution of regression parameter estimates are determined and compared with the results of analogous experiments conducted with the use of the least square method.
PL
Metoda najgłębszej regresji polega na oszacowaniu parametrów liniowej funkcji regresji w taki sposób, aby uzyskanemu modelowi odpowiadała największa głębia regresyjna. W pracy przedstawiono charakterystykę metody najgłębszej regresji i przeprowadzono symulacyjną analizę (metodami Monte Carlo) zróżnicowania ocen parametrów modelu regresji liniowej uzyskanych tą metodą dla zbiorów danych zawierających różną liczbę obserwacji nietypowych. Na podstawie przeprowadzonych eksperymentów Monte Carlo wyznaczono charakterystyki rozkładu ocen parametrów i dokonano porównania otrzymanych wyników z wynikami analogicznych eksperymentów, w których do estymacji parametrów wykorzystano metodę najmniejszych kwadratów.
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.