Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Salamaga, Marcin" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Empiryczna ocena mocy testów dla wielu wariancji
A Comparative Study of Tests Power for Homogeneity of Variances
Autorzy:
Denkowska, Sabina
Fijorek, Kamil
Salamaga, Marcin
Sokołowski, Andrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1827235.pdf
Data publikacji:
2009-12-31
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
tests for homogeneity of variances
Monte Carlo
Levene’s test
Brown-Forsythe test
Fligner-Killeen test
O’Brien test
Fligner- Killeen test
Opis:
Testy dla wielu wariancji stosuje się zwykle do weryfikowania założenia o równości wariancji wymaganego przez inne procedury – przede wszystkim analizę wariancji. Mogą być też wykorzystywane do oceny jednorodności źródeł danych, które chcemy połączyć dla uzyskania lepszych ocen wariancji. Testy dla wielu wariancji też zazwyczaj same wymagają spełnienia pewnych założeń. Najczęściej chodzi tu o założenie normalności rozkładu w populacjach lub przynajmniej rozkładu tego samego typu. Celem artykułu jest zbadanie zachowania się wybranych testów dla wielu wariancji w warunkach prawdziwości i nieprawdziwości założenia o normalności rozkładu, małych i dużych prób, prób równolicznych i prób o zróżnicowanych liczebnościach. Badania te przeprowadzono metodami symulacyjnymi. W badaniu rozważono cztery testy jednorodności wariancji: Levene’a, Browna-Forsythe’a, Flignera-Killeena oraz O’Briena.
Some statistical tests, for example the analysis of variance, assume that variances are equal across groups or samples. Tests for homogeneity of variances can be used to verify that assumption and for pooling of data from different sources to yield an improved estimated variance. Tests for homogeneity of variances can be used usually under assumption of normal distributions or nearly normal distributions. In this paper some tests for homogeneity of variances are examined under the null hypothesis and under the alternative, for various sample sizes, for various symmetric and asymmetric distributions. Monte Carlo simulations has been used for this. In this paper the following procedures have been analyzed: Levene’a test, Brown-Forsythe test, Fligner-Killeen test and O’Brientest.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2009, 56, 3-4; 26-39
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza mocy wybranych testów jednorodności czasów trwania dla populacji o rozkładzie Weibulla
The Power Analysis of Tests for Comparing Survival of Weibull Distributed Populations
Autorzy:
Sokołowski, Andrzej
Denkowska, Sabina
Fijorek, Kamil
Salamaga, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/422721.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
funkcja przeżycia
porównywanie funkcji przeżycia
badania symulacyjne
survival function
comparing survival
Monte Carlo research
Opis:
W ostatnim latach testy porównywania czasu trwania zjawisk znajdują coraz więcej zastosowań w analizie zagadnień ekonomicznych. Przykładami może być analiza czasu pozostawania na bezrobociu, czasu poszukiwania pracy, czasu istnienia przedsiębiorstwa, itp. W literaturze można spotkać wiele testów do porównywania funkcji przeżycia. Autorzy niniejszego opracowania zdecydowali się przeprowadzić badania symulacyjne, których celem jest porównanie efektywności najczęściej stosowanych testów służących do porównywania czasu trwania zjawisk, w wersji zaimplementowanej w pakiecie STATISTICA. Za pomocą symulacji badano poziom błędu pierwszego rodzaju oraz moc następujących testów statystycznych służących testowaniu hipotezy zerowej głoszącej równość krzywych przeżycia w dwóch populacjach. Analizie poddano następujące testy: Wilcoxona wg. Gehana, F Coxa, Coxa-Mantela, Wilcoxona wg. Peto i Peto i log-rank. W ramach symulacji generowano próby losowe z rozkładu Weibulla.
Recently, tests for comparing survival distributions become more and more popular and used in applied economics. Unemployment duration, time needed to find a new job, enterprise survival or waiting for a commodity to be sold are good examples. There are a number of tests to compare survival distributions proposed in statistical literature. The aim of this research was to analyze, by the means of computer simulations, the effectiveness of survival tests as implemented in STATISTICA software. The following tests have been outlined and compared: Wilcoxon, Geehan, Cox-Mantel, Peto & Peto and log rank. Random samples were generated from Weibull distribution.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2013, 60, 3; 305-323
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