Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorKosiorowski, Daniel
dc.date.accessioned2015-04-02T11:59:20Z
dc.date.available2015-04-02T11:59:20Z
dc.date.issued2009
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/7667
dc.description.abstractIn this paper we investigate whether in the statistical inference for shapes of economic systems it is useful to modify least squares methods (commonly used Procrustes approach) by applying data depth concept. In the paper theoretical considerations are illustrated with examples of multidimensional financial time series.pl_PL
dc.description.abstractW artykule badamy czy w zagadnieniach wnioskowania statystycznego odnośnie do kształtów układów ekonomicznych użytecznym jest zmodyfikować estymatory najmniejszych kwadratów (powszechnie wykorzystywaną metodę Prokrusta) przez zastosowanie metod koncepcji głębi danych. W artykule rozważania teoretyczne ilustrujemy przykładami dotyczącymi finansowych wielowymiarowych szeregów czasowych.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 naukępl_PL
dc.language.isoenpl_PL
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegopl_PL
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;225
dc.subjectprocrustes analysispl_PL
dc.subjectprocrustes meanpl_PL
dc.subjectvariance of shape estimatorpl_PL
dc.subjectprojection depthpl_PL
dc.subjectcapital flowpl_PL
dc.titleAbout Robust Estimators of Average Shape and Variance of Shapepl_PL
dc.title.alternativeO odpornych estymatorach przeciętnego kształtu i wariancji kształtupl_PL
dc.typeArticlepl_PL
dc.page.number[155]-165pl_PL
dc.contributor.authorAffiliationCracow University of Economics, Deparment of Statisticspl_PL
dc.referencesBookstein F.L.(1986), Size and shape spaces for landmark data in two dimension (with discussion), “Statistical Science”, 1, 181-242.
dc.referencesCarne T.K.(1990), The geometry of shape spaces, “Proceedings of the London Mathematical Society”, 61,407-432.
dc.referencesDryden I.L., Merida K.V.,(1998), Statistical shape analysis, John Wiley & Sons, New York.
dc.referencesGoodall C.R. Marida K.V.(1991), A geometrical derivation of the shape densities, “Advances in Applied Probability”, 23,496-514
dc.referencesGoodall C.R., Marida K.V.(1993), Multivariate aspects of shape theory, “Annals of Statistics”, 21, 848-866.
dc.referencesKendall D.G.(1989), A survey of the statistical theory of shape, “Statistical Science”, 4, 87-120.
dc.referencesKendall D.G., Barden D., Carne T.K., Le H.( 1999), Shape and shape theory, John Wiley & Sons, New York.
dc.referencesKent J.T.(1994), The complex bingliam distribution and shape analysis, “J.R. Statist. Soc.” В 56, 2, 285-299.
dc.referencesKosiorowski D.(2004), About phase transitions in Kendall's shape space, [in:] Proceedings from MSA2004 Conference, Uniwersytet Łodzki, Łodź (to appear).
dc.referencesKosiorowski D.(2005),Koncepcja głębi danych w badaniach ekonomicznych, „Wiadomości Statystyczne”,8 ,1-14.
dc.referencesRousseeuw P.J., Leroy A.M.(1987), Robust regression and outlier detection, Willey, New York.
dc.referencesZuo Y., SerfIing R.(2000), General notions of statistical depth Junction, “The Annals of Statistics”, 28, 461-482.
dc.referencesZuo Y.(2004), Robustness of Weighted Lp - Depth and Lp - Median, AStA, 88, 215-234.


Pliki tej pozycji

Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord