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:  dokładna metoda bootstrapowa
help Sort By:

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