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

Search:
in the keywords:  cumulative distribution function
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
EN
In the paper methods of reducing the so-called boundary effects, which appear in the estimation of certain functional characteristics of a random variable with bounded support, are discussed. The methods of the cumulative distribution function estimation, in particular the kernel method, as well as the phenomenon of increased bias estimation in boundary region are presented. Using simulation methods, the properties of the modified kernel estimator of the distribution function are investigated and an attempt to compare the classical and the modified estimators is made.
PL
W pracy podano jeden z wielu możliwych sposobów określenia dwuwymiarowego rozkładu dwumianowego. Inne możliwości są wymieniane w pracy Johnsona i in. (1997, s. 31–92). Mają one związek z rozkładem wielomianowym. Podejście proponowane w pracy jest naturalnym rozszerzeniem jednowymiarowego rozkładu zero-jedynkowego i rozkładu dwumianowego. W przypadku dwuwymiarowym proponowana w pracy postać funkcji charakterystycznej w formie rozpisanej i wektorowej pozwoliła na wyprowadzenie wzorów na momenty zwykle i mieszane. Dwuwymiarowy rozkład dwumianowy przy liczbie prób n dążących do nieskończoności przechodzi w dwuwymiarowy rozkład Poissona. a przy pewnych n, p 1 , p 2 przechodzi w graniczny dwuwymiarowy rozkład normalny. Dwuwymiarowy rozkład dwumianowy daje się rozszerzyć na przypadek wielowymiarowy (Johnson i in. 1997. s. 105–113).
PL
W badaniach statystycznych dużą popularność zyskują elastyczne rozkłady prawdopodobieństwa, których parametry są łatwe do oszacowania. W okresie poprzedzającym korzystanie z programów komputerowych zbudowanie siatek prawdopodobieństwa było możliwe tylko dla rozkładów o odwracalnej dystrybuancie, takich jak np. rozkład wykładniczy czy Weibulla. Dystrybuanta uogólnionego rozkładu gamma (URG) jest nie tylko nieodwracalna, lecz także nie ma formy analitycznej. Obecnie jednak, w dobie zaawansowanych możliwości informatycznych, dystrybuantę URG można odwrócić numerycznie przy pomocy różnych narzędzi, np. Microsoft Excel, Mathcad czy język R. Celem artykułu jest przedstawienie nowej metody tworzenia siatki prawdopodobieństwa URG wykorzystującej funkcję gęstości statystyki pozycyjnej oraz porównanie jej z metodami klasycznymi.
EN
The aim of the paper is to propose a new method of creating a Q-Q plot using the density function of order statistics as well as to compare it with the classical methods.The most popular distributions for statisticians are those flexible ones which have easily estimated parameters. In the pre-computer era Quantile-Quantile plot (Q-Q plot) can be constructed only for distributions of reversible cumulative distribution functions (CDF) such as the exponential distribution and the Weibull distribution. The CDF of generalised gamma distribution (GGD) is not only analytically irreversible, but also has no analytical form. However, at present, owing to advanced computer technology, this problem can be solved. The CDF of GGD can be inverted by using different computing environment, i.e. Microsoft Excel, Mathcad, R language.
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.