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 "wnioskowanie statystyczne" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Rozwój polskiej myśli statystycznej w naukach ekonomicznych
    The development of Polish statistics in economic sciences
    Autorzy:
    Jajuga, Krzysztof
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/422846.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    statystyka
    klasyfikacja
    analiza danych wielowymiarowych
    wnioskowanie statystyczne
    statystyka małych obszarów
    statistics
    classification
    multivariate data analysis
    statistical inference
    small area statistics
    Opis:
    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.
    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.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2012, 59, numer specjalny 1; 53-60
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Szanse i iluzje dotyczące korzystania z dużych prób we wnioskowaniu statystycznym
    Opportunities and illusions of using large samples in statistical inference
    Autorzy:
    Szreder, Mirosław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2106803.pdf
    Data publikacji:
    2022-08-31
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    wnioskowanie statystyczne
    błąd próbkowania
    błąd losowy
    liczebność próby
    istotność statystyczna
    p-value
    statistical inference
    sampling error
    random error
    sample size
    statistical significance
    Opis:
    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.
    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.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2022, 67, 8; 1-16
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wnioskowanie parametryczne i nieparametryczne w tablicach dwudzielczych i trójdzielczych
    Nonparametric Versus Parametric Reasoning Based on Contingency Tables
    Autorzy:
    Sulewski, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/965080.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    wnioskowanie statystyczne
    funkcja największej wiarygod-ności
    tablice kontyngencji
    test parametryczny
    parametr przepływu prawdopo-dobieństwa
    statistical inference
    likelihood function
    contingency tables
    parametric test
    probability flow parameter
    Opis:
    This paper proposes scenarios of generating two-way and three way contingency tables (CTs). A concept of probability flow parameter (PFP) plays a crucial role in these scenarios. Additionally, measures of untruthfulness of ܪ are defined. The power divergence statistics and the |ܺ| statistics are used. This paper is a simple attempt to replace a nonparametric statistical inference from CTs by the parametric one. Maximum likelihood method is applied to estimate PFP and instructions of generating CTs according to scenarios in question are presented. The Monte Carlo method is used to carry out computer simulations.
    W artykule proponowane są scenariusze generowania tablic dwudzielczych (TD) z parametrem przepływu prawdopodobieństwa i zdefiniowane są miary nieprawdziwości H0. W artykule wykorzystywane są statystyki z rodziny ܺଶ oraz statystyka modułowa |ܺ|. Niniejsza praca jest prostą próbą zastąpienia nieparametrycznej metody wnioskowania statystycznego metodą parametryczną. Metoda największej wiarygodności jest wykorzystana do oszacowania parametru przepływu prawdopodobieństwa. W pracy opisane są także instrukcje generowania TD za pomocą metody słupkowej. Symulacje komputerowe przeprowadzono metodami Monte Carlo.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2018, 65, 3; 314-349
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Istotność statystyczna w czasach big data
    Statistical significance in the era of big data
    Autorzy:
    Szreder, Mirosław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/962757.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    wnioskowanie statystyczne
    testowanie hipotez
    istotność staty-styczna
    wskaźnik p-value
    big data
    podejście bayesowskie
    statistical inference
    hypothesis testing
    statistical significance
    p-value
    big
    data
    bayesian approach
    Opis:
    Rozwój nowych technologii wpływa zarówno na realizację badań statystycznych, jak i na postrzeganie ich wyników w świetle innych źródeł informacji. W tym kontekście powraca w środowisku naukowym temat roli testowania hipotez statystycznych oraz interpretowania i przedstawiania jego wyników, w tym stosowania kategorii istotności statystycznej oraz wskaźnika p-value. Inspiracją do powstania tego opracowania stała się fala dyskusji wokół tego zagadnienia toczących się na forum czasopism „Nature” i „The American Statistician” na początku 2019 r. Celem artykułu jest ukazanie szans i zagrożeń, jakie big data stwarza dla weryfikacji hipotez i wnioskowania statystycznego, zarówno w ujęciu klasycznym, jak i w podejściu bayesowskim. Autor uzasadnia konieczność zaniechania zbyt daleko posuniętych uproszczeń w realizacji procesu wnioskowania statystycznego oraz prezentowaniu wyników weryfikacji hipotez. Chodzi zarówno o postulat uwzględnienia jakości danych próbkowych, zwłaszcza typu big data, jak i o podawanie pełnej informacji o modelu statystycznym, na podstawie którego przeprowadza się wnioskowanie.
    The development of new technologies has affected both the procedures of traditional statistical surveys and the perception of their results in the light of other available sources of information. In this connection, the role of the verification of statistical hypotheses and of the interpretation and presentation of its results, including the use of statistical significance and p-value, has recently returned as a frequent topic for discussion among the scientific community. The author was inspired to write this paper by a wave of discussion regarding this matter held at the beginning of 2019 in the Nature and The American Statistician journals. The aim of the paper is to present the opportunities provided and challenges posed by the use of big data to the hypothesis verification process and to statistical inference, both in the traditional and Bayesian approaches. The author explains the necessity of discontinuing adopting excessive simplifications while performing statistical inference and presenting the results of the verification of hypotheses. This involves both the postulate to pay greater attention to the quality of sampling data, especially in the case of data originating from big data sets, as well as the postulate to provide full information about the statistical model on the basis of which the inference is being performed.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2019, 64, 11; 42-57
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ocena zmian komponentów wskaźnika NEET w krajach Unii Europejskiej z zastosowaniem testu T2 Hotellinga
    Assessment of the changes in the NEET rate structure in EU countries based on Hotellings T2 test
    Autorzy:
    Giemza, Dawid
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/18105027.pdf
    Data publikacji:
    2023-05-31
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    młodzież NEET
    dekompozycja wskaźnika NEET
    rynek pracy
    test T2 Hotellinga
    wielowymiarowe wnioskowanie statystyczne
    testy porównań wielokrotnych
    NEET youth
    NEET rate decomposition
    labour market
    Hotelling’s T2 test
    multivariate statistical inference
    multiple comparison test
    Opis:
    Decydenci i badacze zajmujący się rynkiem pracy i edukacją dużo uwagi poświęcają wskaźnikowi młodzieży niepracującej, nieuczącej się i niedokształcającej się (ang. neither in employment nor in education and training – NEET) jako jednemu z mierników komplementarnych wobec stopy bezrobocia. Zazwyczaj ocenia się zmianę poziomu tego wskaźnika ogółem, bez uwzględniania zmian jego komponentów. Celem badania omówionego w artykule jest określenie wielkości zmian komponentów wskaźnika NEET w podziale według cech społeczno-demograficznych i ekonomicznych młodzieży w krajach Unii Europejskiej z zastosowaniem testu T2 Hotellinga dla pomiarów zależnych. W badaniu posłużono się wielowymiarowym wnioskowaniem statystycznym; wykorzystano testy porównań wielokrotnych. Analizą objęto lata 2019 i 2021, czyli rok poprzedzający wybuch pandemii COVID-19 oraz pełny rok jej trwania. Obliczenia przeprowadzono na podstawie danych Eurostatu. Z badania wynika, że porównanie zmian komponentów wskaźnika młodzieży NEET pozwala na bardziej szczegółową ocenę sytuacji osób młodych zaliczanych do tej kategorii niż porównanie jedynie poziomu wskaźnika NEET ogółem. Z tego powodu przy podejmowaniu decyzji w zakresie działań politycznych, przede wszystkim dotyczących polityki rynku pracy, należałoby uwzględnić podejście wielowymiarowe.
    Decision-makers and researchers dealing with labour market and education are largely focused on the NEET rate of young people as an indicator complementary to the unemployment rate. Typically in studies, it is the change in the overall NEET rate of young people that is evaluated, rather than changes in its individual components. The aim of the study presented in this paper is to detect the volume of changes in the components of the NEET rate determined on the basis of socio-demographic and economic features of young people in EU countries, by means of Hotelling’s T2 test for dependent measurements. The study employed multivariate statistical inference, and more specifically, the multiple comparison tests. The analysis covered the years 2019 and 2021, i.e. the year preceding the outbreak of the COVID-19 pandemic and the full year of its duration. The calculations were performed on the data drawn from the Eurostat database. The study demonstrates that the comparison of the NEET youth rate components allows a more detailed assessment of the change in the labout market situation of young people belonging to this category than comparing the overall NEET rates only. For this reason, it would be advisable to apply a multidimensional approach when making decisions concerning labour market policies.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2023, 68, 5; 20-39
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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