Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "empirical distribution" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Triple-goal Estimation of Unemployment Rates for U.S. States Using the U.S. Current Population Survey Data
    Autorzy:
    Bonnéry, Daniel
    Cheng, Yang
    Ha, Neung Soo
    Lahiri, Partha
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/465991.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    complex survey data
    empirical distribution function
    Monte Carlo Markov Chain
    rank
    risk
    small area estimation
    Opis:
    In this paper, we first develop a triple-goal small area estimation methodology for simultaneous estimation of unemployment rates for U.S. states using the Current Population Survey (CPS) data and a two-level random sampling variance normal model. The main goal of this paper is to illustrate the utility of the triple-goal methodology in generating a single series of unemployment rate estimates for three separate purposes: developing estimates for individual small area means, producing empirical distribution function (EDF) of true small area means, and the ranking of the small areas by true small area means. We achieve our goal using a Monte Carlo simulation experiment and a real data analysis.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2015, 16, 4; 511-522
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    On the optimal division of an empirical distribution (and some related problems)
    Optymalny podział rozkładu empirycznego (i kilka problemów z tym związanych)
    Autorzy:
    Owsiński, Jan W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/422843.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    empirical distribution
    optimum division
    classes
    objective function
    bi-partial approach
    rozkład empiryczny
    kategoryzacja
    optymalizacja
    funkcja kryterium
    dwustronna funkcja kryterium
    Opis:
    We consider division of an empirical distribution of xi, i being the index of a unit, for which we observe xi (e.g., province i, for which xi is the GDP per capita). Values xi are ordered non-decreasingly. We analyse the cumulative distribution, zi = sum(i’=1,…,i)xi. The sequence zi is convex. We want to divide the distribution of zi into subsets of i, with the shape of the distribution {zi} possibly well approximated by the segments of the straight line, determined for the subsets, forming a piecewise linear contour, the number of segments being possibly small. This corresponds to the frequently used categorisations for similar distributions (e.g., “developed”, “developing”,... countries). For such categorisations, usually no formal methods are applied but “substantive” prerequisites, or the methods applied are limited to establishing quantiles of the distribution, without considering its shape and the objective premises for determination of a different number of segments, including optimisation of the criterion mentioned before. A general approach is proposed for optimising division of such distribution conform to the criterion mentioned. A general objective function is proposed and its concrete realisation, as well as algorithms. The methodology proposed allows for obtaining the optimum divisions into categories for arbitrary distributions. Yet, on the basis of concrete empirical distributions, problems are outlined, due to the fact that the distributions obtained often display the features, leading to questioning of the foundations of the methodology proposed, and of the very sense of such categorisations. Examples of distributions of this kind, and consequences for the potential categorisations, are discussed. In summary, the methodology proposed, including the criterion function, constitutes a basis for the categorisation with respect to the cumulative distribution, and a tool for evaluating the rationality of way, in which the distributions are obtained.
    Praca zajmuje się podziałem empirycznego rozkładu wielkości xi, gdzie i jest indeksem jednostki, dla której obserwujemy tę wielkość (np. xi to PKB na mieszkańca w kraju i-tym). Wartości xi uporządkowano niemalejąco. Analizujemy dystrybuantę rozkładu, tj. wartości zi = suma(i’=1,…,i)xi, które tworzą ciąg wypukły. Chcemy otrzymać taki podział dystrybuanty na podzbiory, by przybliżyć kształt rozkładu {zi} z możliwie małym błędem przy pomocy odcinków linii prostej, odpowiadających podzbiorom, a zarazem – by tych odcinków było możliwie mało. Odpowiada to kategoryzacji podobnych rozkładów (np. kraje „rozwinięte”, „rozwijające się”, …), gdzie zwykle nie stosuje się metod statystycznych, tylko przesłanki „merytoryczne”, bądź stosowanie metod statystycznych ogranicza się do ustalenia, np., kwantyli rozkładu, bez uwzględniania kształtu i innych przesłanek dla rozwiązania, optymalizującego wspomniane kryterium. Zaproponowano ogólną metodykę optymalizacji podziału takich rozkładów w duchu wspomnianego kryterium, funkcję celu i jej konkretną realizację, wraz z algorytmami. Na podstawie przykładów konkretnych rozkładów, zarysowano także problemy, wynikające z faktu, że rozkłady empiryczne mają często charakter, stawiający pod znakiem zapytania podstawy przyjętej metodyki i w ogóle sens podobnych zadań. Przeanalizowano możliwe pochodzenie tych rozkładów oraz skutki dla ewentualnej kategoryzacji. Zaproponowana metodyka daje podstawy do kategoryzacji empirycznych dystrybuant i narzędzie do oceny racjonalności sposobu ich otrzymywania.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2012, 59, numer specjalny 1; 109-122
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies