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 "Outlier" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    WYBRANE TESTY STATYSTYCZNE DLA WARTOŚCI NIETYPOWYCH I ICH ZASTOSOWANIE W ANALIZACH EKONOMETRYCZNYCH
    CHOSEN STATISTICAL TESTS FOR OUTLIERS AND THEIR APPLICATION IN ECONOMETRIC ANALYSIS
    Autorzy:
    Pekasiewicz, Dorota
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/453395.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    statystyki ekstremalne
    minimum
    maksimum
    wartość nietypowa
    rozkład Gumbela
    extreme statistics
    maximum
    outlier
    Gumbel distribution
    Opis:
    Wykrywanie obserwacji nietypowych w próbie losowej stanowi ważne zagadnienie w analizach statystycznych. Jednym ze sposobów badania próby od kątem istnienia wartości odstających jest stosowanie testów statystycznych opartych na statystykach ekstremalnych, do których należą: test Grubbsa i jego uogólnienie, test Dixona oraz testy oparte na asymptotycznych rozkładach minimum i maksimum z próby. Granicznymi rozkładami statystyk ekstremalnych są, w zależności od klasy rozkładu analizowanej zmiennej, rozkład Gumbela, Frecheta lub Weibulla. W artykule, oprócz rozważań teoretycznych, przedstawiono zastosowania wybranych testów do weryfikacji hipotez o wartościach nietypowych przy konstrukcji modeli ekonometrycznych.
    The problem of the existence of outliers in the sample is an important issue in statistical surveys. One of the methods of outliers detection is the application of statistical tests based on extreme statistics. Grubbs test and its generalization, Dixon test and tests based on asymptotic distributions of minimum and maximum (Gumbel, Frechet, Weibull distributions) belong to group of these tests. In the paper, besides the theoretical considerations the application of selected tests, used to verify the hypothesis of outliers in the construction of econometric models, is presented.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2014, 15, 4; 111-120
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie estymacji odpornej w badaniach biegłości laboratorium przy niewielkiej liczbie pomiarów
    Application of robust estimation in proficiency testing of laboratory by low number of measurements
    Autorzy:
    Volodarsky, E. T.
    Warsza, Z. L.
    Koshevaya, L. A.
    Palianychko, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/153134.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    laboratorium badawcze
    precyzja
    dokładność
    jednorodność wyników
    dane odstające
    odporna metoda statystyczna
    testing laboratory
    precision
    accuracy
    homogeneity of results
    outlier
    robust statistics
    Opis:
    W pracy przedstawiono zalety odpornej iteracyjnej metody szacowania wskaźników dokładności pomiarów dla oceny biegłości laboratoriów badawczych do celów akredytacji i okresowej kontroli, w szczególności przy braku próbek wzorcowych i przy niewielkiej liczbie elementów próbki oraz występowaniu danej odstającej. Dotyczy to w szczególności laboratoriów, które muszą przeprowadzać badania niszczące lub o wysokich kosztach pomiarów. Porównano na przykładach liczbowych oceny dokładności otrzymane proponowaną iteracyjną metodą odporną i według procedur standardowych.
    Advantages of robust iterative statistical method for estimating the accuracy of performance of testing laboratories during their accreditation in the absence of reference materials and with small sample sizes and outliers are presented in the paper. These situation is observed in the laboratory performing the test with the destruction of the samples or in the case of very expensive testing. A comparison with the estimates obtained by the standard procedure for evaluating performance accuracy is also provided.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 6, 6; 554-557
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie metod odpornościowych w analizie dokładności pomiarów międzylaboratoryjnych (2) Ocena niepewności pomiarów metodą odporną Algorytm S
    Application of Robust Methods in Evaluation the Accuracy of Interlaboratory Measurements Part 2. Estimation of the Measurement Uncertainty by Robust Method Algorithm S
    Autorzy:
    Warsza, Z. L.
    Volodarsky, E. T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/274794.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    odporne statystyki
    wartości odstające
    outlier
    niepewność pomiaru
    wspólny eksperyment
    outliers
    uncertainty of measurements
    standard deviation
    median
    robust mean value
    interquartile mid-range
    Opis:
    W artykule omówiono iteracyjną metodę odporną Algorytm S. Stosuje się ją do oszacowania precyzji określonej metody pomiarowej na podstawie wyników badań jednorodnych obiektów w wielu akredytowanych laboratoriach, gdy oceny dokładności pomiarów w niektórych z nich są odstające. Wypadkową odporną ocenę dokładności badanej metody znajduje się na podstawie oszacowania niepewności lub rozstępu wyników pomiarów tą metodą w każdym z laboratoriów, bez odrzucania danych odstających. Rozważania zilustrowano przykładem liczbowym.
    This two-part paper discusses the use of robust statistics to assess the value and uncertainty of measurand obtained from a sample of experimental data when some of these data differ significantly from the others, i.e. are outliers. The statistical parameters of the measurement result are determined by robust methods from all data, but influence of outliers is treated differently. For small sample sizes results are more reliable than obtained by classical methods with exclusions of outliers. This is illustrated by examples from the interlaboratory key comparisons. Part 1 discusses the basic principles of the robust statistics and the iterative robust method given by Huber, which is called Algorithm A in ISO 5725-5. As illustration in the simulated numerical example, the uncertainty of some measurement method was estimated based on measurements of homogeneous object in several accredited laboratories. The mean uncertainty of this experiment is estimated by classic method for all data and with exclusion of outliers and by two robust methods: rescaled median deviation and by Algorithm A. The result of last method is the most reliable.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2017, 21, 3; 45-51
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie metod odpornościowych w analizie dokładności pomiarów międzylaboratoryjnych (1). Zasady statystyki odpornościowej, metoda Hubera czyli Algorytm A
    Application of Robust Methods in Evaluation the Accuracy of Interlaboratory Measurements. Part 1. Bases of Robust Statistics. Huber Method, i.e. Algorithm A
    Autorzy:
    Warsza, Z. L.
    Volodarsky, E. T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/276805.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    outlier
    niepewność pomiaru
    odchylenie standardowe
    mediana
    odporna wartość średnia
    rozstęp międzykwartylowy
    outliers
    uncertainty of measurements
    standard deviation
    median
    robust mean value
    interquartile mid-range
    Opis:
    W dwuczęściowej pracy omówiono zastosowanie statystyki odpornościowej do oceny wartości i niepewności menzurandu uzyskiwanych na podstawie próbki danych doświadczalnych, gdy niektóre z tych danych różnią się istotnie od pozostałych, czyli są outlierami. Metodami odpornościowymi wyznaczono parametry statystyczne wyniku pomiaru ze wszystkich danych, ale wpływ outlierów potraktowano odmiennie. Dla próbek o niewielkiej liczności uzyskano wyniki bardziej wiarygodne niż w sposób klasyczny z odrzuceniem outlierów. Ilustrują to przykłady z porównań międzylaboratoryjnych. W części 1. omówiono podstawowe zasady statystyki odpornościowej oraz iteracyjną metodę odporną podaną przez Hubera, którą w normie ISO 5725-5 nazwano Algorytm A. Jako ilustrację, w symulowanym przykładzie liczbowym, wyznaczono niepewność procedury pomiarowej testowanej przez porównanie wyników badania jednorodnych obiektów w kilku laboratoriach akredytowanych. Oszacowano średnią niepewność metodą klasyczną dla wszystkich danych. Po usunięciu outlierów zastosowano dwie metody odpornościowe – przeskalowanego odchylenia medianowego MADS i metodę Hubera, czyli iteracyjny Algorytm A, którego wyniki były najbardziej wiarygodne.
    This two-part paper discusses the use of robust statistics to assess the value and uncertainty of measurand obtained from a sample of experimental data when some of these data differ significantly from the others, i.e. are outliers. The statistical parameters of the measurement result are determined by robust methods from all data, but influence of outliers is treated differently. For small sample sizes results are more reliable than obtained by classical methods with exclusions of outliers. This is illustrated by examples from the interlaboratory key comparisons. Part 1 discusses the basic principles of the robust statistics and the iterative robust method given by Huber, which is called Algorithm A in ISO 5725-5. As illustration in the simulated numerical example, the uncertainty of some measurement method was estimated based on measurements of homogeneous object in several accredited laboratories. The mean uncertainty of this experiment is estimated by classic method for all data and with exclusion of outliers and by two robust methods: rescaled median deviation and by Algorithm-A. The result of last method is the most reliable.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2017, 21, 2; 47-55
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Odporna ocena dokładności metod pomiarowych
    Robust evaluation of the accuracy of measurement methods
    Autorzy:
    Volodarsky, E. T.
    Warsza, Z. L.
    Koshevaya, L. A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/154825.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    dane odstające
    niepewność pomiaru
    odchylenie standardowe
    mediana
    średnia odporna
    przedział międzykwartylowy
    outlier
    uncertainty of measurements
    standard deviation
    median
    robust mean value
    inter-quartile mid-range
    Opis:
    Przedstawiono dwie metody oceny niepewności próbki danych doświadczalnych o niewielkiej liczebności, odporne na zawarte w niej tzw. odstające obserwacje pomiarowe, tj. o wartościach znacznie różniących się od pozostałych. Umożliwiają one wyznaczanie w sposób wiarygodny statystycznych parametrów wyniku pomiaru na podstawie całości danych eksperymentalnych. Rozważania ilustruje przykład liczbowy wykorzystujący dane z porównań międzylaboratoryjnych. Porównano otrzymane w nim wyniki obliczone metodą o przeskalowanym odchyleniu medianowym MADS i metodą iteracyjną dwukryterialną. Podano wnioski i bibliografię.
    Presented are two methods of assessing the value and uncertainty of the measurand from the sample of experimental data which are resist to contained therein small number of outliers, i.e. values of measurement data significantly different from the others. This allows to set a credible statistical parameters of the measurement result on the basis of all experimental data. The considerations are illustrated by the numerical example of inter-laboratory measurement data. Compared are results obtained by method applied the rescaled median absolute deviation MADS and by the iterative two-criteria method. Given are conclusions and bibliography.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 4, 4; 396-401
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    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