Search results

1

Wnioskowanie parametryczne i nieparametryczne w tablicach dwudzielczych i trójdzielczych

100%

Sulewski P.

Przegląd Statystyczny

|

2018

|

vol. 65

|

issue 3

314-349

2

Znaczenie i skutki outsourcingu procesów logistycznych – case study

86%

Kulińska E., Koziarska A.

Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics

|

2017

|

issue 1 (55)

82-98

PL

Celem publikacji jest ustalenie znaczenia i skutków outsourcingu procesów logistycznych, identyfikacja źródeł, rodzajów, przyczyn i skutków ryzyka oraz analiza stanu zarządzania ryzykiem w przedsiębiorstwie wykorzystującym outsourcing procesów logistycznych. Do weryfikacji celu wykorzystano narzędzia badawcze i teoretyczne, takie jak: analiza, synteza, uogólnienia, porównania. W zakresie metod praktycznych wykorzystano: metodę obserwacji oraz metody obliczeniową i analityczną, w tym metody statystyczne (testowanie hipotez statystycznych parametrycznych). Wymierne korzyści prowadzonych badań to wykazanie, na poziomie istotności α = 0,05, że zły obieg informacji, nieterminowość przewozu i złe rozplanowanie tras wymagają natychmiastowej interwencji, wskaźniki struktur pozostałych badanych defektów są akceptowalne.

3

Podejście statystyczne w metodzie DEA na przykładzie jednoproduktowego modelu Bankera

72%

Prędki A.

Folia Oeconomica Cracoviensia

|

2012

|

vol. 53

41-58

EN

In this paper idea statistical approach in DEA method on the example of the single-product Banker's model is described. Its assumptions and following from them properties of the DEA estimator of point value production frontier is presented. Selected problems are described, which can be object of statistical inference on the base of this model. Methods of the testing are proposed and the whole of considerations is illustrated by empirical example based on real data. Limitations connected with accepted model's assumptions, selected estimation's and testing's methods are given. Finally, importance of the model for development of the corresponding methodology is described.

PL

W pracy opisano ideę podejścia statystycznego w metodzie DEA na przykładzie jednoproduktowego m odelu Bankera. Przedstawiono jego założenia i wynikające z nich własności estymatora DEA wartości funkcji produkcji w punkcie. Opisano wybrane problemy, które mogą być przedmiotem wnioskowania statystycznego na gruncie tego modelu. Zaproponowano także sposoby ich testowania, ilustrując całość rozważań przykładem empirycznym opartym na danych rzeczywistych. Podano również ograniczenia związane z przyjętym i założeniam i modelowym i, wybraną metodą estymacji i sposobam i testowania. Na koniec opisano znaczenie jednoproduktowego modelu Bankera dla rozwoju metodologii w tym zakresie.

4

Possible Future Developments of Sample Surveys in Finance

72%

Szreder M., Gwizdała J. P.

Argumenta Oeconomica Cracoviensia

|

2018

|

issue 18

69-82

EN

Although sample surveys do not play a primary role in research, their impact has increased recently in many areas of finance and economics. At the same time, however, new difficulties have arisen in conducting surveys and making inference on the basis of sample results. These difficulties concern not only up-to-date sampling frames and proper modes of interviewing respondents, but also the rapid increase of non-response rates, which affects the quality of outcomes. In these circumstances it seems reasonable to search for external data in order to reduce the consequences of non-sampling errors. The article presents the authors’ view on the possible use of big data as supplementary information. It also discusses some of the main challenges for survey-based research in the near future. The main conclusion is that big data will support rather than overtake surveys in finance in the years ahead.

PL

Mimo że badania próbkowe nie stanowią najczęściej podstawowego podejścia w naukach nieeksperymentalnych, to ich znaczenie w ostatnich latach rośnie zarówno w ekonomii, jak i w finansach. Jednocześnie jednak pojawiają się nieznane dotychczas trudności w prowadzeniu badań próbkowych i we wnioskowaniu, którego są podstawą. Są to nie tylko problemy z właściwym operatem losowania i skutecznym sposobem komunikowania się ankietera z respondentem, ale także szybko rosnące wskaźniki odmowy respondentów udziału w tego typu badaniach. W tych warunkach szczególnego znaczenia nabierają informacje spoza próby, mogące poprawić jakość wnioskowania. Artykuł przedstawia punkt widzenia autorów na kwestię wykorzystania możliwości big data jako zewnętrznego, wspomagającego próbę źródła informacji. Autorzy prezentują ponadto najważniejsze wyzwania, jakie stawiane są przed badaniami próbkowymi w najbliższej przyszłości. Głównym wnioskiem z rozważań jest przekonanie autorów, że w najbliższej przyszłości big data nie zdoła zastąpić badań próbkowych, ale może przyczynić się do poprawy ich jakości.

5

Rozwój polskiej myśli statystycznej w naukach ekonomicznych

72%

Jajuga K.

Przegląd Statystyczny

|

2012

|

vol. 59

|

issue numer specjalny 1

53-60

PL

W artykule przedstawione są postacie i osiągnięcia polskich statystyków prowadzących badania w naukach ekonomicznych. Odrębnie analizowano okres przed 1945 oraz po 1945. Analiza tego drugiego okresu prowadzona jest na podstawie klasyfikacji obejmującej kilka obszarów badawczych.

EN

The paper presents main scientific achievements of Polish statisticians conducting research in economic sciences. Two periods are distinguished: before and after 1945. Analysis for the second period is conducted in the framework of classification into several research areas.

6

Szanse i iluzje dotyczące korzystania z dużych prób we wnioskowaniu statystycznym

58%

Szreder M.

Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician

|

2022

|

vol. 67

|

issue 8

1-16

EN

The theory of statistical inference clearly describes the benefits of large samples. The larger the sample size, the fewer standard errors of the estimated population parameters (the precision of the estimation improves) and the values of the power of statistical tests in hypothesis testing increase. Today’s easy access not only to large samples (e.g. web panels) but also to more advanced and user-friendly statistical software may obscure the potential threats faced by statistical inference based on large samples. Some researchers seem to be under the illusion that large samples can reduce both random errors, typical for any sampling technique, as well as non-random errors. Additionally, the role of a large sample size is an important aspect of the much discussed in the recent years issue of statistical significance (p-value) and the problems related to its determination and interpretation. The aim of the paper is to present and discuss the consequences of focusing solely on the advantages of large samples and ignoring any threats and challenges they pose to statistical inference. The study shows that a large-size sample collected using one of the non-random sampling techniques cannot be an alternative to random sampling. This particularly applies to online panels of volunteers willing to participate in a survey. The paper also shows that the sampling error may contain a non-random component which should not be regarded as a function of the sample size. As for the contemporary challenges related to testing hypotheses, the study discusses and exemplifies the scientific and ethical aspects of searching for statistical significance using large samples or multiple sampling.

PL

Teoria wnioskowania statystycznego jasno określa korzyści związane z dużą liczebnością próby badawczej. Wraz ze wzrostem wielkości próby maleje ilość błędów ocen szacowanych parametrów populacji (zwiększa się precyzja estymacji), a także rosną wartości mocy testów wykorzystywanych do weryfikacji hipotez statystycznych. Współczesne możliwości łatwego dotarcia do dużych prób badawczych (np. paneli internetowych), a także korzystania z coraz bardziej zaawansowanego i przyjaznego dla użytkownika oprogramowania statystycznego sprzyjają niedostrzeganiu zagrożeń dla wnioskowania statystycznego, jakie wiążą się z dużymi liczebnie próbami. Część badaczy ulega iluzji, że duża próba jest w stanie zniwelować i rozproszyć nie tylko błąd losowy, charakterystyczny dla każdej techniki losowania próby, lecz także błędy nielosowe. Znaczenie dużej liczebności próby jest ponadto jednym z ważnych aspektów toczącej się od kilkunastu lat dyskusji na temat istotności statystycznej (p-value) oraz problemów z jej rozstrzyganiem i interpretowaniem. Celem opracowania jest wskazanie i omówienie konsekwencji dostrzegania w dużych próbach statystycznych jedynie szans, a pomijanie wyzwań i zagrożeń wynikających z ich stosowania. W artykule pokazano, że duża liczebność próby, której doboru dokonano za pomocą techniki nieprobabilistycznej, nie może stanowić alternatywy dla wyboru losowego. W szczególności dotyczy to internetowych paneli wolontariuszy deklarujących chęć udziału w badaniu. Wskazano ponadto na znaczenie komponentu nielosowego w błędzie próbkowania, który nie jest malejącą funkcją liczebności próby. W odniesieniu zaś do współczesnych problemów weryfikacji hipotez nakreślono i zilustrowano przykładem naukowy i etyczny wymiar podążania za istotnością statystyczną z wykorzystaniem dużych liczebnie prób lub wielokrotnego próbkowania.

Refine search results

2 Przegląd Statystyczny

1 Argumenta Oeconomica Cracoviensia

1 Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics

1 Folia Oeconomica Cracoviensia

1 Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician

1 2022

2 2018

1 2017

2 2012

2 Szreder M.

1 Gwizdała J. P.

1 Jajuga K.

1 Koziarska A.

1 Kulińska E.