Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorPruska, Dorota
dc.date.accessioned2016-01-02T20:22:13Z
dc.date.available2016-01-02T20:22:13Z
dc.date.issued2008
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/16175
dc.description.abstractThe 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_PL
dc.description.abstractMetoda 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.pl_PL
dc.description.sponsorshipZadanie pt. Digitalizacja i udostępnienie w Cyfrowym Repozytorium Uniwersytetu Łódzkiego kolekcji czasopism naukowych wydawanych przez Uniwersytet Łódzki nr 885/P-DUN/2014 zostało dofinansowane ze środków MNiSW w ramach działalności upowszechniającej naukę.pl_PL
dc.language.isoenpl_PL
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegopl_PL
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;216
dc.subjectthe deepest regression methodpl_PL
dc.subjectoutlierspl_PL
dc.subjectdispersionpl_PL
dc.subjectbreakdown valuepl_PL
dc.titleDispersion of estimates of linear regression parameters in case of the deepest regression methodpl_PL
dc.title.alternativeZróżnicowanie ocen parametrów regresji liniowej uzyskanych metodą najgłębszej regresjipl_PL
dc.typeArticlepl_PL
dc.rights.holder© Copyright by Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2008pl_PL
dc.page.number139-147pl_PL
dc.contributor.authorAffiliationUniversity of Łódź, Chair of Statistical Methodspl_PL
dc.referencesBrandt S. (1999), Analiza danych. Metody statystyczne i obliczeniowe, PWN, Warszawa.pl_PL
dc.referencesDomański Cz., Pruska K. (2000), Nieklasyczne metody statystyczne, PWE, Warszawa.pl_PL
dc.referencesOstasiewicz W. (ed.), (1998), Statystyczne metody analizy danych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langegeo we Wrocławiu, Wrocław.pl_PL
dc.referencesRousseeuw P. J., Hubert M. (1999) Regression Depth, JASA, 94, 388-402.pl_PL
dc.referencesStatistical Yearbook of Voivodships 2005.pl_PL
dc.referencesVan Aelst S., Rousseeuw P. J., Hubert M., Struyf A. (2000), The Deepest Regression Method, web site www.agoras.ua.ac.be.pl_PL
dc.referencesZeliaś A. (1996), Metody wykrywania obserwacji nietypowych w badaniach ekonomicznych, Wiadomości Statystyczne 8, 16-27.pl_PL
dc.referencesZieliński R. (1979), Generatory liczb losowych, WNT, Warszawa.pl_PL


Pliki tej pozycji

Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord