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 "Outliers" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-10 z 10
    Tytuł:
    Impact of outliers on inequality measures – a comparison between Polish Voivodeships
    Autorzy:
    Ostasiewicz, Katarzyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/434056.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    inequality
    outliers
    Gini index
    Theil index
    Atkinson indexes
    Opis:
    It is known that outlying (large) incomes strongly influence the results of inequality measuring. Thus, there is a question how to deal with such observations. In this paper the rule of excluding observations based on (Q1 – 1.5Q; Q3 + 1.5Q) interval is investigated, for data from household budget survey in 2011, for Polish voivodeships. It is shown that although including more observations obviously changes the values of inequality measures, the relative values of them are surprisingly quite stable, with the rank correlation coefficient never over 0.9.
    Źródło:
    Śląski Przegląd Statystyczny; 2014, 12(18); 105-120
    1644-6739
    Pojawia się w:
    Śląski Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    O odporności na obserwacje odstające wybranych nieparametrycznych modeli regresji
    Robustness for outliers of selected nonparametric regression models
    Autorzy:
    Trzęsiok, Joanna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/587772.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Obserwacje odstające
    Odporność
    Regresja nieparametryczna
    Nonparametric regression
    Outliers
    Robust
    Opis:
    Artykuł jest poświęcony zagadnieniu odporności metod regresji na obserwacje odstające występujące w zbiorze danych. W pierwszej części przedstawiono wybrane metody identyfikacji obserwacji nietypowych. Następnie badano odporność trzech nieparametrycznych metod regresji: PPR, POLYMARS i RANDOM FORESTS. Analiz dokonano za pomocą procedur symulacyjnych na rzeczywistym zbiorze danych Mieszkania, w którym wykryto obserwacje odstające. Pomimo dosyć powszechnych przekonań o odporności regresji nieparametrycznej, okazało się, że modele zbudowane na całym zbiorze danych mają istotnie mniejsze zdolności predykcyjne niż modele uzyskane na zbiorze, z którego usunięto obserwacje nietypowe.
    The paper presents an important problem of robustness for outliers in regression. In the first part selected outliers detection techniques are described. Moreover, we empirically examine the robustness of the following methods: PPR, POLYMARS and RANDOM FORESTS on real world dataset. We show, that after removing outliers the prediction abilities of the models increase.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2015, 227; 75-84
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Identyfikacja obserwacji oddalonych w szeregach czasowych
    Detection of outliers in time series
    Autorzy:
    Trzęsiok, Michał
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/591642.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Identyfikacja obserwacji oddalonych
    Klasyfikacja
    Szeregi czasowe
    Classification
    Outliers detection
    Time series
    Opis:
    W artykule uwzględniono różne podejścia do zagadnienia identyfikacji obserwacji oddalonych: podejście dedykowane dla szeregów czasowych i modeli ARIMA, mierniki stopnia oddalenia obserwacji oraz metody klasyfikacyjne. Celem cząstkowym jest zestawienie istniejących metod, ze wskazaniem możliwości pewnych modyfikacji dla polepszenia wyników otrzymywanych z prowadzonej diagnostyki.
    The paper presents three different methods for detecting anomalies in time series. The first one is dedicated for time series analysis and ARIMA models. Two other two come from very different background: one is associated with measuring the distance from the given observation to the remaining objects in dataset. The other one belongs to the family of classification methods within machine learning framework. The goal of the paper is to present, compare and illustrate these three different approaches on a real world dataset.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2016, 265; 95-105
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Metodyka wyznaczania wyników odstających dla testów wytrzymałościowych kompozytów
    Methodology of outliers determination for composite materials strength tests
    Autorzy:
    Jaśkiewicz, R.
    Stepniowska, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/952910.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Lotnictwa
    Tematy:
    Maximum Normed Residual
    MNR
    wartości odstające
    badania kompozytów
    outliers
    composities testing
    Opis:
    W niniejszym artykule przedstawiono metodykę wyznaczania wartości odstających dla testów wytrzymałościowych próbek kompozytowych. Wykonano przegląd literatury stosowanych metod postępowania z wynikami odstającymi, a także przeanalizowano możliwe przyczyny ich występowania w przypadku testowania materiałów kompozytowych. Badania przeprowadzono na wynikach dwóch serii próbek: jednej z badania rozciągania i jednej z testu ścinania, różniących się dodatkowo wielkością próby. Wpracy zweryfikowano rozrzut wartości analizowanych podczas prób ściskania i ścinania. Do wskazania rezultatów odstających użyto metody MNR (metoda maksymalnej znormalizowanej reszty, (Maximum Normed Residual). Dla każdej z prób wyliczono współczynnik MNR i porównano go z wartością krytyczną CV (Critical Value), odpowiadajacą wielkości próby danej serii próbek. Po przeprowadzonej analizie wskazano wyniki odstające i proces postępowania z nimi.
    The article presents methodology of outliers determination for composites specimens strength tests. Review of the literature was made to analyze methods of proceedings with outliers, and to get know possible causes of their occurrence for composite materials. Research has been done with the results of one tension test and one in plane shearing test. The article verified dispersion of max. recorded stress values. The MNR method (Maximum Normed Residual) was used to indicate outliers. The MNR coefficient was calculated for each test. Next, it was compared with corresponding CV (Critical Value). After an analysis, outliers were indicated and it was explained what happened with them next.
    Źródło:
    Prace Instytutu Lotnictwa; 2016, 3 (244); 77-82
    0509-6669
    2300-5408
    Pojawia się w:
    Prace Instytutu Lotnictwa
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykrywanie funkcjonalnych obserwacji odstających na przykładzie monitorowania jakości powietrza
    Functional Outliers Detection by the Example of Air Quality Monitoring
    Autorzy:
    Kosiorowski, Daniel
    Rydlewski, Jerzy P.
    Zawadzki, Zygmunt
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/964970.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    funkcjonalne obserwacje odstające
    wykrywanie funkcjonalnych obserwacji odstających
    statystyka odporna
    głębia funkcjonalna
    analiza zanieczyszczenia powietrza
    functional outliers
    functional outliers detection
    robust statistics
    functional depth
    air pollution analysis
    Opis:
    W pracy omówiono sposoby wykrywania obserwacji odstających w zbiorach danych funkcjonalnych. Omówiono mianowicie funkcjonalne obserwacje odstające ze względu na kształt i ze względu na amplitudę. Zdefiniowano wykres wartości odstających, służący do wykrywania funkcjonalnych obserwacji odstających ze względu na kształt. Omówiono też skorygowany funkcjonalny wykres pudełkowy służący do wykrywania funkcjonalnych obserwacji odstających ze względu na amplitudę. Elementy statystycznej analizy służącej do wykrywania obserwacji odstających zobrazowano na przykładzie danych pokazujących zanieczyszczenie powietrza w Katowicach oraz w Krakowie wybranymi czterema rodzajami substancji.
    Methods of functional outliers detection in functional setting have been discussed, i.e. shape outliers and magnitude outliers. Outliergram has been discussed, a tool for functional shape outliers detection. Robust adjusted functional boxplot has been discussed as well, a tool for functional magnitude outliers detection. „The elements of functional outliers analysis have been applied to air pollution data for Katowice and Kraków.”
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2018, 65, 1; 83-100
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Obserwacje odstające na rynku energii elektrycznej
    Outliers on electric energy market
    Autorzy:
    Ganczarek-Gamrot, Alicja
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/586165.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Obserwacje odstające
    Rynek energii elektrycznej
    Szeregi czasowe
    Electric energy market
    Outliers
    Time series
    Opis:
    W pracy została przeprowadzona charakterystyka szeregów cen energii elektrycznej pod względem obserwacji, odstających na Polskiej Towarowej Giełdzie Energii (TGE). Do analizy zostały wykorzystane szeregi czasowe o dziennej częstotliwości indeksów IRDN, SIRDN, offIRDN, POLPXbase oraz POLPXpeak. Na podstawie wyników estymacji modelu ARIMA zostały zidentyfikowane obserwacje odstające: addytywne (AO), innowacyjne (IO), przesunięcie poziomu (LS) oraz tymczasowe zmiany (TC).
    In the paper outlier observations within time series of prices of electric energy from Polish Power Exchange were characterized. Time series of indexes IRDN, sIRDN, offIRDN, POLPXbase and POLPXpeak with daily frequency were analyzed. Additive outliers (AO), innovative outliers (IO), level shifts (LS), temporary change (TC) were identified using seasonal linear models SARIMA.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2016, 288; 7-20
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykrywanie sygnałów skokowych w szeregach czasowych zmian współrzędnych GPS
    Jumping signal detection in GPS coordinate time series
    Autorzy:
    Kontny, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/341251.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu
    Tematy:
    szeregi czasowe współrzędnych
    sygnały skokowe
    obserwacje odstające
    medianowa metoda różnicowa
    coordinate time series
    jumping signals
    outliers
    median difference method
    Opis:
    W pracy zaprezentowano zmodyfikowaną metodę różnicową wykrywania zmian skokowych w dyskretnych sygnałach pomiarowych (np. szeregach czasowych zmian współrzędnych punktów GPS) w obecności zakłóceń sygnału przypadkowym szumem pomiarowym (white noise) oraz obserwacji odstających (outliers). Metoda polega na zastąpieniu średniej ruchomej w klasycznym algorytmie metody różnicowej poprzez medianę, przez co w znacznym stopniu ogranicza się wpływ obserwacji odstających. Metodę przetestowano na symulowanych sygnałach pomiarowych. Jak wykazały obliczenia testowe, metoda jest skuteczna nawet dla stosunkowo wąskiego okna po stronie obserwacji następujących po testowanej i-tej epoce pomiarowej. Pozwala to na stosunkowo szybkie alarmowanie o zaistnieniu zmiany skokowej o amplitudzie nawet na granicy szumu pomiarowego (3 sigma). Metoda może znaleźć zastosowanie w automatycznych systemach kontrolno-pomiarowych do monitorowania przemieszczeń obiektów inżynierskich wykorzystujących satelitarny system GPS, w szczególności do monitorowania deformacji obiektów hydrotechnicznych, przemysłowych i górniczych.
    A modified differencing method of the detection of irregular jumping changes in discrete measuring signals (e.g. time series of changes of coordinate points GPS) in the presence of disruptions of the signal with random measuring noise (white noise) and of accidental diverging observations (outliers) was shown at the work. The method consists in replacing the moving average in the classic algorithm of the differencing method through the median, what to a considerable degree the influence of diverging observation is being limited by. The method was tested on simulated measuring signals. How the test calculations demonstrated, the method is effective even for relatively narrow window on the side of following observations after tested measuring epoch. It allows on relatively fast alarming because of becoming known the irregular change about the amplitude even on the border of measuring noise (3 sigma). The method can find application in automatic control-measuring systems using the satellite system GPS for displacement monitoring of engineering objects, in particular for monitoring of hydro technical, industrial and mining objects’ deformations.
    Źródło:
    Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum; 2011, 10, 3; 5-17
    1644-0668
    Pojawia się w:
    Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum
    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:
    OCENA ZMIAN STOPNIA ZANIECZYSZCZANIA ŚRODOWISKA W POLSCE W LATACH 2004-2014 PRZY WYKORZYSTANIU PODSTAWOWYCH NARZĘDZI ANALITYCZNYCH
    EVALUATION OF CHANGES OF ENVIRONMENTAL POLLUTION DEGREE IN POLAND 2004-2014 USING THE BASIC ANALYTICAL TOOLS
    Autorzy:
    Koszela, Grzegorz
    Szczesny, Wiesław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/452915.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    ranking
    zmienna syntetyczna
    unitaryzacja zerowana
    przekształcenie ilorazowe
    obserwacje odstające
    gradacyjna analiza danych
    ochrona środowiska
    stopień zanieczyszczenia
    synthetic variable
    unitarisation zeroed
    quotient mapping
    outliers
    grade data analysis
    environmental protection
    pollution degree
    Opis:
    W artykule podjęto próbę oceny zmian stopnia zanieczyszczenie środowiska na poziomie województw w latach 2004-2014. Ocenę tą przeprowadzono przy pomocy budowy rankingów województw. Rankingi te utworzono na podstawie zmiennych syntetycznych powstałych w wyniku normalizacji zmiennych metodą unitaryzacji zerowanej oraz przekształcenia ilorazowego. Zwrócono również uwagę na problem obserwacji odstających. Okazuje się, że w zależności od podejścia do tego problemu, można uzyskać znacząco rózniące się wyniki dotyczące grupowania wojwództw w klasy.
    The aim of the paper was to attempt to evaluate changes in the degree of pollution at the level of Voivodeships in the years 2004-2014. Assessment was carried out by construction of Voivodeship rankings. These rankings were created on the basis of synthetic variables resulting from the normalization of variables by unitarisation zeroed method and the quotient mapping. It was also paid attention to the problem of outliers. It was proved that depending on the approach to this problem, it can be obtained significantly different results for clustering Voivodeships into classes.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2016, 17, 3; 95-107
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-10 z 10

      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