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 "robust statistics" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 18
Tytuł:
Review: P. J. Huber; Robust statistics
Autorzy:
Zieliński, Ryszard
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/748184.pdf
Data publikacji:
1983
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Matematyczne
Tematy:
.
Opis:
Artykuł nie zawiera streszczenia
The article contains no abstract
Źródło:
Mathematica Applicanda; 1983, 11, 23
1730-2668
2299-4009
Pojawia się w:
Mathematica Applicanda
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Ryszard Zielinskis works on nonparametric quantile estimators and their use in robust statistics
Autorzy:
Rychlik, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/747653.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Matematyczne
Tematy:
quantile, order statistics, randomized estimator, equivariant estimator, confidence interval, most robust estimator, robustness.
kwantyl, statystyka pozycyjna, estymator ekwiwariantny, estymator zrandomizowany, przedział ufnosci, estymator najodporniejszy
Opis:
Celem tej przegladowej pracy jest opis wyników profesora RyszardaZielinskiego dotyczacych nieparametrycznych estymatorów kwantyli w skonczonychpróbach oraz ich zastosowania w odpornej estymacji parametru połozenia. Główneprzesłanie badan Zielinskiego było nastepujace: do estymacji kwantyli nalezy uzywacpojedynczych statystyk pozycyjnych, a juz ich liniowe kombinacje moga byc bardzoniedokładne w duzych modelach nieparametrycznych. Optymalny wybór statystykipozycyjnej zalezy od kryterium oceny błedu estymacji.
This is a survey paper describing achievements of professor Ryszard Zieliński in the subject of nonparametric estimation of population quantiles based on samples of fixed size, and applications of the quantile estimators in the robust estimation of location parameter. Zielinski assumed that a finite sequence of independent identically distributed random variables X1, . . . ,Xn is observed, and their common distribution function F belongs to the family F of continuous and strictly increasing distribution functions. He considered the family T of randomized estimators XJ:n which are single order statistics based on X1, . . . ,Xn with a randomly determined number J. The random variable J is independent of the sample and has an arbitrary distribution on the numbers 1, . . . , n. It was proved that T is the maximal class of estimators which are functions of the complete and sufficient statistic (X1:n, . . . ,Xn:n), and are equivariant with respect to the strictly increasing transformations, i.e., satisfy T(φ(X1:n), . . . ,φ(Xn:n)) = φ(T(X1:n, . . . ,Xn:n)) for arbitrary strictly increasing φ. A number of examples showed that the estimators that do not belong to T are very inaccurate for some F€F.   For comparing estimators, there were used various accuracy criteria based on the difference F(T) - q, where 0 < q < 1 is the quantile order. They are invariant with respect to the strictly increasing transformations. Optimal estimators with respect to the mean absolute loss E|F(T)-q|, mean quadratic loss E(F(T)-q)2, expected LINEX loss E[exp(a[F(T)-q])-a[F(T)-q]-1], a≠0, and Pitman closeness measure were explicitly determined. Further, the best estimators in narrower classes of median-unbiased estimators U(q) = {T€T : med(T, F) = F-1(q)},  (where med(T, F) stands for the median of the distribution of estimator T when the parent distribution function is F), and F-unbiased estimators V(q) = {T € T : EF(T) = q} of quantiles F-1 (q), 0 < q < 1, are determined for some accuracy criteria. Also, random confidence intervals for F-1(q), F€F, of the form [XI:n,XJ:n] on a fixed confidence level 0 <  < 1, i.e. satisfying P(XI:n ≤F-1(q) ≤XJ:n)≥γ,  F € F, , and minimizing E(J - I), are described. Median-unbiased estimators of quantiles were applied by Zielinski in the robust estimation of location parameter. For the i.i.d. sample X1, . . . ,Xn from the location model Fμ(x) = F(x - μ), where μ€R and F is a known unimodal distribution function, and the ε-contamination of the model Z(μ) = {G = (1 -ε)Fμ +εH : H - arbitrary distribution function} for some fixed 0 <ε< 1/2 , the most robust translation equivariant estimator with respect to the median oscillation criterion bn(T, μ) = supG1,G2€Z(μ) |med(T,G1) - med(T,G2)| has the form XJ:n - F-1(q*), XJ:n  €U(q*). Number q*  is chosen so to minimize function (ε, 1 - ε)Э q→ F-1(q/(1-ε))-F-1((q-ε)/(1-ε)). If F is unimodal and symmetric, then q* = ½.. However, Zielinski also showed that a slight modification of the ε-contamination for symmetric unimodal F may imply that XJ:n - F-1(q*), XJ:n € U(q*), for some q*≠1/2 is the most robust estimator with respect to the median oscillation criterion. Celem tej przeglądowej pracy jest opis wyników profesora Ryszarda Zielińskiego dotyczącychnieparametrycznych estymatorów kwantyli w skończonych próbach oraz ich zastosowania w odpornej estymacjiparametru położenia. Główne przesłanie badań Zielińskiego było następujące:do estymacji kwantyli należy używać pojedynczych statystyk pozycyjnych, a już ich liniowekombinacje mogą być bardzo niedokładne w dużych modelach nieparametrycznych.Optymalny wybór statystyki pozycyjnej zależy od kryterium oceny błędu estymacji.
Źródło:
Mathematica Applicanda; 2012, 40, 2
1730-2668
2299-4009
Pojawia się w:
Mathematica Applicanda
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Robust estimation in interlaboratory measurements with small number of measurements
Autorzy:
Volodarsky, E. T.
Warsza, Z. L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/114483.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
interlaboratory comparisons
proficiency testing of laboratory outliers
robust statistics
precision
uncertainty of measurements
Opis:
In this paper two robust methods of assessing the value and the uncertainty of the measurand from the samples of small number of experimental data are presented and compared. Those methods can be used when some measurements results contain outliers, i.e. when the values of certain measurement results significantly differ from the others. They allow to set a credible statistical parameters of the measurements with the use of all experimental data. The following considerations are illustrated by the numerical examples of multi-laboratory measurement data key comparison. Compared are the results obtained by a classical method with rejection of outliers with two robust methods: a rescaled median absolute deviation MADS and an iterative two-criteria method. The paper also presents the advantages of the robust iterative statistical method in estimating the accuracy of the tested laboratory measurement results during its accreditation on the sample of four elements with outlier. A comparison with the estimates obtained by the standard procedure for evaluating performance accuracy is also provided.
Źródło:
Measurement Automation Monitoring; 2015, 61, 4; 104-110
2450-2855
Pojawia się w:
Measurement Automation Monitoring
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Robust Algorithm S to assess the precision of interlaboratory measurements
Autorzy:
Volodarsky, E. T.
Warsza, Z. L.
Kosheva, L.
Idźkowski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/114514.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
robust statistics
algorithm S
test laboratory
comparability and acceptability of interlaboratory results
uncertainty
Opis:
The application of robust statistical methods to assess the precision (uncertainty) of the results of interlaboratory comparison tests is presented. The case, when these results may include outliers is considered. An usual rejection of such data reduces the reliability of evaluation, especially for small samples. The robust methods take into consideration all samples data including outliers. The use of the robust method Algorithm S is provided for estimating the precision of some measuring method tested in comparative studies in the group of accredited laboratories. Result obtained for simulated example is very close to the case with rejection outliers, but more reliable.
Źródło:
Measurement Automation Monitoring; 2015, 61, 4; 111-114
2450-2855
Pojawia się w:
Measurement Automation Monitoring
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
INCOME DISTRIBUTION MODELS AND INCOME INEQUALITY MEASURES FROM THE ROBUST STATISTICS PERSPECTIVE REVISITED
WYBRANE ZAGADNIENIA MODELOWANIA ROZKŁADU DOCHODU ORAZ POMIARU NIERÓWNOŚCI DOCHODOWYCH ROZPATRYWANE Z PUNKTU WIDZENIA STATYSTYKI ODPORNEJ
Autorzy:
Kosiorowski, Daniel
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/654231.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
Rozkład dochodów
nierówności dochodowe
estymacja odporna.
Income distribution
income inequality
robust estimation.
Opis:
Rozważania dotyczące rozkładów dochodów oraz nierówności dochodowych bez wątpienia należą o tzw. jądra ekonomii teoretycznej. Rozważania tego typu pojawiają się w debacie publicznej dotyczącej polityki podatkowej, polityki transferów społecznych, w teoriach tworzenia kapitału intelektualnego bądź w typowaniu czynników rozwoju regionalnego. Warto zauważyć, że wyniki badań statystycznych prowadzonych, aby dostarczyć argumentów za bądź przeciw hipotezom stawianym w debatach ekonomistów zależą krytycznie od własności metod statystycznych wykorzystywanych w tych badaniach. Mamy tutaj przykładowo na uwadze, jakość estymatora gęstości w przypadku brakujących danych, jakość wielowymiarowej miary skośności w przypadku odstępstwa od normalności populacji, bądź jakość algorytmu zmniejszającego wymiar zagadnienia statystycznego w przypadku występowania obserwacji odstających. W sytuacji, gdy w badaniach tego typu uwzględniamy dodatkowo pewien wymiar przestrzenny bądź społecznoekonomiczny – przeprowadzenie dobrej jakości wnioskowania statystycznego wydaje się stanowić szczególnym wyzwanie. W niniejszej pracy w krytyczny sposób analizujemy trudności związane z wnioskowaniem statystycznym dotyczącym wybranych modeli dochodu i wybranych miar nierówności dochodowych. Z perspektywy statystyki odpornej badamy m.in. powszechnie wykorzystywane estymatory parametrów modeli Pareto, Pearsona, D'Addario oraz Daguma. Proponujemy odporne i nieparametryczne alternatywy dla popularnych miar nierówności dochodowych oraz pokazujemy jak zredukować liczbę predyktorów dla agregatów dochodowych w odporny sposób. Zwracamy szczególną uwagę na przestrzenny wymiar naszych badań. Rozważania teoretyczne ilustrujemy m.in. wykorzystując dane empiryczne pochodzące z Eurostatu i Minnesota Population Center (IMPUS).
Considerations related to income distribution and income inequalities in populations of economic agents belong to the core of the modern economic theory. They appear also in a public debate concerning postulates as to taxation or pension politics, in theories of a human capital creation or searching for regional development factors. Results of statistical inference conducted for giving arguments pro or against particular hypotheses, strongly depend on properties of statistical procedures used within this process. We mean here for example: a quality of probability density estimator in case of missing data, a quality of skewness measure in multivariate case departing from normality, or a quality of dimension reduction algorithm in case of existence of outliers. In this paper from the robust statistics point of view, we analyse difficulties related to statistical inference on income distribution models and income inequalities measures. Theoretical considerations are illustrated using real data obtained from Eurostat and Minessota Population Center (IMPUS).
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2014, 6, 309
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The statistical models for interpreting the results of parcels area verification in integrated administration and control system IACS
Statystyczne modele interpretacji wyników weryfikacji powierzchni działek w programie IACS
Autorzy:
Wolski, B.
Toś, C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/402475.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Świętokrzyska w Kielcach. Wydawnictwo PŚw
Tematy:
IACS system
verification of parcel area
robust statistics
program IACS
weryfikacja powierzchni działek
statystyka odpornościowa
Opis:
A key element of the system IACS is the verification of the parcel area covered by direct subsidies. Control measurements are made by FOTO method, and in a small part by the direct inspection. Statistical methods are used in estimating the significance of differences. The results of such analysis are correct only when the empirical distributions are consistent with the theoretical ones. The problem of distribution adequacy is presented in the paper on the examples of three objects. The hypotheses about the possibility of using the commonly used distributions, and the appropriateness of the modification of the density curves were verified. By questioning the effectiveness of current methods of analysis, the authors point to the advantages of robust statistics. The cognitive effect of the analysis is to indicate the Laplace distribution as a statistical model of the analyzed differences. Research is concluded by proposal of post-control report that sums up relevant properties of the survey results.
Kluczowym elementem programu IACS (Integrated Administration and Control System) jest weryfikacja powierzchni działek objętych dopłatami bezpośrednimi. Pomiary kontrolne wykonywane są metodą FOTO, a w niewielkiej części w ramach inspekcji terenowej. W ocenie istotności różnic zastosowanie znajdują metody statystyczne. Wyniki takich analiz są poprawne pod warunkiem zgodności rozkładów empirycznych z teoretycznymi. Problem adekwatności rozkładów zaprezentowano w artykule na przykładzie trzech obiektów. Zweryfikowano hipotezę o możliwości wykorzystania powszechnie stosowanych rozkładów oraz zbadano zasadność modyfikacji krzywych gęstości. Poddając w wątpliwość efektywność stosowanych obecnie metod analizy, Autorzy wskazują na zalety metod statystyki odpornościowej. Poznawczym efektem analizy jest wskazanie rozkładu Laplace’a jako statystycznego modelu analizowanych różnic. Konkluzję badań stanowi propozycja raportu pokontrolnego zawierającego istotne właściwości wyników pomiaru.
Źródło:
Structure and Environment; 2018, 10, 1; 53-65
2081-1500
Pojawia się w:
Structure and Environment
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Stochastic multivariable self-tuning tracker for non-Gaussian systems
Autorzy:
Filipovic, V.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908532.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
model ARMAX
statystyka odpornościowa
stabilność globalna
ARMAX model
self-tuning tracker
non-Gaussian noise
robust statistics
global stability
optimality
Opis:
This paper considers the properties of a minimum variance self-tuning tracker for MIMO systems described by ARMAX models. It is assumed that the stochastic noise has a non-Gaussian distribution. Such an assumption introduces into a recursive algorithm a nonlinear transformation of the prediction error. The system under consideration is minimum phase with different dimensions for input and output vectors. In the paper the concept of Kronecker’s product is used, which allows us to represent unknown parameters in the form of vectors. For parameter estimation a stochastic approximation algorithm is employed. Using the concept of the stochastic Lyapunov function, global stability and optimality of the feedback system are established.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2005, 15, 3; 351-357
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
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:
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:
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:
A Short Biogram of Ryszard Zieliński
Autorzy:
Zieliński, Wojciech
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/747388.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Matematyczne
Tematy:
mathematical statistics, robust estimation
statystyka matematyczna, biogram, estymacja odporna
Opis:
Ryszard Zieliński (1 lipca 1932 - 30 kwietnia 2012) Ryszard Zieliński urodził się 1 lipca 1932 roku w Warszawie, gdzie mieszkał aż do upadku Powstania Warszawskiego. Po Powstaniu znalazł się wraz z matką i młodszym rodzeństwem w obozie przesiedleńczym w Pruszkowie pod Warszawą. Po śmierci matki zamieszkał w pobliskim Piastowie. W 1950 roku rozpoczął studia w Szkole Głównej Planowania i Statystyki. W 1953 roku ukończył pierwszy stopień studiów w zakresie Statystycznej Kontroli Jakości. W 1955 obronił w SGPiS pracę magisterską pod tytułem „Moc karty kontrolnej indywidualnych wartości". Promotorem tej pracy był Profesor Wiesław Sadowski. Zaraz po studiach (1 lipca 1955 roku), na podstawie nakazu pracy podjął pracę w Zakładach Wytwórczych Lamp Elektrycznych im. Roży Luksemburg jako starszy inżynier Działu Kontroli Technicznej, a poźniej jako specjalista w zakresie kontroli jakości. W dalszym ciągu rozwijał swoje zainteresowania naukowe, czego efektem była obroniona w 1961 roku w SGPiS praca doktorska. Tematem tej pracy było „Funkcjonowanie węzła kolejowego. Zagadnienia organizacyjne i ekonomiczne.". Promotorem pracy doktorskiej był Profesor Wiesław Sadowski. W międzyczasie podjął eksternistyczne studia na Wydziale Matematyki i Fizyki Uniwersytetu Warszawskiego. Studia te ukończył w 1963 roku pisząc pracę magisterską „Zastosowania statystyki matematycznej do badania stali na zawartość węgla" pod kierunkiem Profesora Wiesława Sadowskiego.30 czerwca 1959 roku na własną prośbę odszedł z Zakładów  Roży Luksemburg uzyskując opinię pracownika „... b. dokładnego, sumiennego i zdyscyplinowanego, o dużej inicjatywie twórczej i zmyśle organizacyjnym". Od 1 lipca 1959 roku podjął pracę w Zakładzie Produkcji Doświadczalnej Maszyn Matematycznych, w którym pracował do 30 października 1963. W tym zakładzie „... kierował pracą zespołu pracowników, zajmujących się technicznymi i ekonomicznymi zastosowaniami matematyki, a w szczególności numerycznym rozwiązywaniem zadań tego typu na maszynie ZAM-2. Specyfika tych zdań stwarzała konieczność opracowania odpowiednich modeli matematycznych, a ze względu na ich różnorodność konieczna była dobra orientacja zarówno w stosowanych metodach matematycznych jak i fizycznej treści zadania." (jest to fragment opinii jaką otrzymał 2 września 1963 roku od Kierownika Biura Programów i Zastosowań Maszyn Matematycznych magistra, dzisiaj profesora, Krzysztofa Moszyńskiego). Od 2 listopada 1963 roku do 30 września 1965 pracował w Instytucie Technicznym Wojsk Lotniczych. Przez ponad rok prowadził tam seminarium naukowe na temat „Metody Monte-Carlo i modelowanie matematyczne".Pracując w Zakładzie Produkcji Doświadczalnej Maszyn Matematycznych oraz w Instytucie Technicznym Wojsk Lotniczych pracował równolegle w Instytucie Matematycznym PAN, początkowo (od 1 marca 1960) na poł etatu, a od 1 października 1965 na całym etacie. Z tym Instytutem związał swoje losy zawodowe do końca życia. W roku 1976 roku uzyskał stopień doktora habilitowanego nauk matematycznych na podstawie rozprawy habilitacyjnej „Global stochastic approximation". Dwanaście lat później, w 1988 roku, uzyskał tytuł profesora nauk matematycznych.W1997 roku, Ryszard Zieliński został mianowany na stanowisko profesora w Instytucie Matematycznym PAN. Działalność naukowa Ryszarda Zielińskiego koncentrowała się na statystyce matematycznej, a w szczególności na jej następujących działach: metodach Monte Carlo i generatorach liczb losowych; aproksymacji stochastycznej; odporności;  nieparametrycznej estymacji kwanty i rozkładów oraz zastosowaniach statystyki. Jego wkład w rozwój metod Monte Carlo i generatorów liczb losowych omawia w swojej pracy Wojciech Niemiro. Agata Boratyńska przedstawia osiągnięcia Ryszarda Zielińskiego w dziedzinie metod odpornych statystyki matematycznej. O Jego badaniach w zakresie aproksymacji stochastycznej pisze Marek Męczarski, natomiast Tomasz Rychlik przedstawia osiągnięcia Ryszarda Zielińskiego w nieparametrycznej estymacji kwintali rozkładów. Wyniki swoich badań przedstawił w 84 pracach publikowanych głównie po angielsku w pismach zarówno polskich jak i zagranicznych. Oddzielnym rozdziałem pracy naukowej Ryszarda Zielińskiego były zastosowania statystyki matematycznej.  Swoją działalność naukową rozpoczynał od praktyki: praca magisterska poświęcona była zagadnieniom statystycznej kontroli jakości, a zaraz po studiach pracował w dziale kontroli jakości Zakładów Wytwórczych Lamp  Elektrycznych im. Roży Luksemburg. Z tego okresu Jego działalności pochodzą prace [A1] - [A4] oraz [R1] - [R3] (praca [R1] jest Jego pracą magisterską). Praca doktorska Ryszarda Zielińskiego oraz praca magisterska obroniona na Uniwersytecie Warszawskim również poświęcone były zastosowaniom statystyki. Od początku swojej działalności naukowo-badawczej był bardzo zaangażowany we współpracę z instytucjami, które w swoich badaniach wykorzystują metody statystyczne. Na sporządzonej w 1967 roku, liście instytucji, z którymi współpracował znajduje się ponad dwadzieścia pozycji. Są wśrod nich Instytut Metalurgii Żelaza i Stali, Instytut Urbanistyki i Architektury, Instytut Badawczy Leśnictwa, Polski Komitet Normalizacyjny i wiele innych. W swojej współpracy z praktykami zawsze starał się zgłębić merytoryczną stronę zagadnienia praktycznego. Przykładem takiego Jego podejścia do aplikacji jest praca [A8], która i dzisiaj może stanowić wzór analizy merytorycznej zagadnienia przyrodniczego i jego rozwiązania. Niestety, takie podejście statystyków do problemów praktycznych jest dzisiaj bardzo rzadkie.                Ryszarda Zielińskiego w działalności badawczej cechowała ogromna dociekliwość i głębia myślenia. Wydaje się, że opinia jaką otrzymał w 1959 roku odchodząc z Zakładów Roży Luksemburg: „...był pracownikiem b. dokładnym, sumiennym i zdyscyplinowanym, o dużej inicjatywie twórczej i zmyśle organizacyjnym" jest doskonałą charakterystyką Jego podejścia do pracy.Oprócz działalności naukowej, Ryszard Zieliński współpracował z młodymi adeptami nauki. W swojej karierze wypromował czternastu doktorantów, w tym jedenastu w Polsce oraz trzech poza granicami kraju. Poniżej pełna lista Jego doktorantów.Doktoranci wypromowani w Polsce:Andrzej K. Rutkowski (1978) Procesy autoregresji o czasie ciągłym. Andrzej Sierociński (1981) Estymacja sekwencyjna parametru θ w rozkładach o nośniku w przedziale [0,θ].Beniamin Gołdys (1981) Stałoprecyzyjna estymacja średniej gaussowskich zmiennych losowych.Samia Daniel Narouz (1984) Confidence regions for the parameters of the lognormal distribution. Tomasz Rychlik (1986) Asymptotycznie stabilne estymatory parametrów lokacyjnych. Marek Męczarski (1987) O estymacji ekstremum funkcji regresji za pomocą przedziałów ufności.  Wojciech Niemiro (1987) L1 -optymalne procedury dyskryminacji statystycznej i ich własności asymptotyczne. Aleksander Szczuka (1993) Ciągi w pełni równomiernie rozłożone jako generatory liczb pseudolosowych.  Agata Boratyńska (1994) Infinitezymalna odporność w bayesowskich modelach statystycznych. Robert Wieczorkowski (1995) Algorytmy stochastyczne w optymalizacji dyskretnej przy zaburzonych wartościach funkcji. Piotr Szymański (2008) Estymacja parametrów wielowymiarowych rozkładów alfastabilnych sferycznie niezmienniczych.Doktoranci wypromowani za granicą:C. G. E. Boender (1984) The generalized multinomial distribution: A Bayesian analysis and applications. (The Erasmus University Rotterdam, Holandia) Youcef Berkoun (1991) Robustness of L-estimator with respect to the variance and against an autoregressive alpha mixing dependence. (Université Mouloud MAMMERI de Tizi Ouzou, Algieria) Hocine Fellag (1998) Stability of autoregressive models. Small sample case. (Université Mouloud MAMMERI de Tizi Ouzou, Algieria) Do swoich doktorantów miał niemal ojcowskie podejście. Bardzo cieszyły Go ich sukcesy. Potrafił im przekazać swoją pasję do statystyki matematycznej. Niemal wszyscy Jego doktoranci nadal pracują w tej dziedzinie, a wielu z nich jest dzisiaj profesorami.Ryszard Zieliński był jednym z współtwórców Konferencji Zastosowań Matematyki oraz Konferencji „Statystyka Matematyczna" (znanej wśrod statystyków jako „Wisła").Przez wiele lat brał aktywny udział w pracach komitetów programowych i  organizacyjnych tych konferencji, wywierając silny wpływ na ich kształt. Był też jednym z inicjatorów powstania Komisji Statystyki Matematycznej Komitetu Nauk Matematycznych. Przez kilka kadencji przewodniczył tej Komisji. Był członkiem komitetów redakcyjnych wielu czasopism naukowych, m.in. Matematyki Stosowanej, Applicationes Mathematicae,  Statistics. Nieodłącznym elementem pracy Ryszarda Zielińskiego była działalność edukacyjna. Od lat sześćdziesiątych był wykładowcą na Kursach Zastosowań Matematyki organizowanych przez IMPAN. Jako wykładowca pracował również  m. in. na Uniwersytecie Warszawskim, Politechnice Warszawskiej oraz w Szkole Nauk Ścisłych. Był bardzo dobrym wykładowcą, zawsze doskonale przygotowanym do zajęć. Jego wykłady były bardzo uporządkowane i cechowała je spójność. Na bazie swoich wykładów ze statystyki matematycznej jakie prowadził na Uniwersytecie Warszawskim napisał książkę [B11], którą postrzegana w Polsce jest jako jeden z najlepszych (choć niełatwych) podręczników z zakresu statystyki matematycznej. W ostatnich latach prowadził wykłady w Centrum Studiów Zaawansowanych Politechniki Warszawskiej. Dla Studentów tych studiów wydał skrypt [S4]. W latach siedemdziesiątych ubiegłego wieku brał udział w pracach mających na celu wprowadzenie rachunku prawdopodobieństwa do programów szkół średnich. Efektem tych prac była książka [B4] (trzykrotnie wznawiana). Jest to książka stanowiąca rozszerzenie standardowego programu rachunku prawdopodobieństwa i przeznaczona dla uczniów biorących udział w zajęciach fakultatywnych. Jednocześnie popularyzował statystykę matematyczną.  Jego cykl prac [P5], [P6], [P8], [P9] opublikowany w Delcie stanowi najlepszy przykład Jego działalności w tym kierunku. Ryszard Zieliński miał bardzo szerokie zainteresowania, daleko wykraczające poza statystykę. Interesował się literaturą, filmem, teatrem, muzyką. Jego domowa biblioteka składa się z kilkuset woluminów wśrod których jest literatura piękna, literatura faktu, książki historyczne, science-fiction i wiele, wiele innych. Obszerne miejsce w Jego bibliotece zajmują albumy przedstawiające malarstwo, rzeźbę i architekturę zarówno polską jak i światową, a także książki o szeroko rozumianej tematyce warszawskiej. Oglądał dużo filmów, często chodził do teatru i na koncerty. O każdej przeczytanej książce, obejrzanym filmie, przedstawieniu teatralnym i wysłuchanym koncercie nawet po wielu latach potrafił interesująco opowiadać. Był bardzo ciekaw świata, dużo podróżował po Polsce i świecie. W Polsce uprawiał przede wszystkim turystykę pieszą i rowerową. Był zapalonym piechurem i rowerzystą. W domu miał ogromny zbiór map i przewodników, z których intensywnie korzystał. Odwiedził również wiele krajów łącząc obowiązki zawodowe z własną ciekawością świata. O każdym miejscu świata które odwiedził potrafił długo i bardzo ciekawie opowiadać. Ryszard Zieliński był raz żonaty, miał jednego syna, troje wnucząt oraz dwoje prawnucząt.
Ryszard Zieliński (1 July1932 - 30 April 2012)         Ryszard Zielinski was born on 1 July 1932 in Warsaw, where he lived till the fall of the Warsaw Uprising in October 1944. After the Uprising the whole family was relocated from Warsaw to the German transit camp in Prushkov, near Warsaw. After his mother passed away he moved to the nearby city of Piastow. In 1950 he enrolled in the Main School of Planning and Statistics (SGPIS, currently The Warsaw School of Economics), and in 1953 he obtained his bachelor’s degree in Statistical Quality Control. In 1955 he was awarded a Master’s degree for a thesis “Power of control chart for individual observations” prepared under the supervision of Prof. Wieslaw Sadowski. Immediately after graduation he was ordered to work in POLAM (Rosa Luxemburg Lamp Manufacturing Facility) in Warsaw. He was appointed as an engineer in the department of Quality Control and later as a specialist in Quality Control.  Ryszard continued to develop his research interests towards his PhD degree that was awarded by SGPiS in 1961. His PhD project on the “Operation of a railway interchange:  economical and organisational problems” was developed under the supervision of Prof. Wieslaw Sadowski. During his PhD project, he also enrolled in a second degree at the Department Mathematics and Physics at the Warsaw University and completed his Master degree with the thesis “Applications of mathematical statistics to estimate carbon content in steel”, again under the supervision of Prof. Wieslaw Sadowski.  On 30 June 1959 he resigned from his position at POLAM. On his departure Ryszard   received an opinion of “an accurate, conscientious and disciplined employee, extremely creative and with administrative talents”. On 1 July 1959 he joined the Facility for Experimental Production of Computers where he stayed until 30 October 1963. “He was a leader of the team working on applications of Mathematics to solving problems in Engineering and Economics including the development of numerical algorithms implemented on the computer ZAM-2. Wide knowledge of methods of Applied Mathematics and a thorough understanding of diverse physical situations was required in order to build mathematical models for a large variety of problems. “ (a quotation from a written assessment Ryszard received on 2 September 1963 from Krzysztof Moszynski,  Head of the Office of Programming and Applications of Computers, now Professor of Mathematics.  From 2 November 1963 until  30 September 1965 Ryszard was employed at the Air Force Technical Institute, where he initiated and convened a seminar “Monte-Carlo methods and mathematical modelling”.  While working at the Facility for Experimental Production of Computers and at the Air Force Technical Institute, Richard maintained a part time appointment at IMPAN, the Institute of Mathematics of the Polish Academy of Sciences (since 1 March 1960). It was to be his life-long association with IMPAN.   On 1 October 1965 his appointment was converted to full time. In 1976 Richard was awarded the highest academic degree (equivalent to a D.Sc.) at IMPAN on the basis of a dissertation “ Global stochastic approximation”.  Twelve years later, in 1988 he was promoted to a Professor of Mathematical Science and finally, in 1997 he was offered a post of a Professorial Chair at IMPAN.
Źródło:
Mathematica Applicanda; 2012, 40, 2
1730-2668
2299-4009
Pojawia się w:
Mathematica Applicanda
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Robust regression in monthly business survey
Autorzy:
Dehnel, Grażyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/466100.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
robust regression
outlier detection
business statistics
Opis:
There are many sample surveys of populations that contain outliers (extreme values). This is especially true in business, agricultural, household and medicine surveys. Outliers can have a large distorting influence on classical statistical methods that are optimal under the assumption of normality or linearity. As a result, the presence of extreme observations may adversely affect estimation, especially when it is carried out at a low level of aggregation. To deal with this problem, several alternative techniques of estimation, less sensitive to outliers, have been proposed in the statistical literature. In this paper we attempt to apply and assess some robust regression methods (LTS, M-estimation, S-estimation, MM-estimation) in the business survey conducted within the framework of official statistics.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2015, 16, 1; 137-152
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estimation of the average wage in Polish small companies using the robust approach
Autorzy:
Dehnel, Grażyna
Wawrowski, Łukasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1046644.pdf
Data publikacji:
2020-03-17
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
robust estimation
business statistics
small area estimation
Fay-Herriot model
Opis:
There is a growing demand for multivariate economic statistics for crossclassified domains. In business statistics, this demand poses a particular challenge given the specific character of the population of enterprises, which necessitates searching for methods of analysis that would represent the robust approach to estimation, where auxiliary variables could be utilised. The adoption of new solutions in this area is expected to increase the scope of statistical output and improve the precision of estimates. The study presented in the paper furthers this goal, as it is focused on testing the application of a robust version of the Fay-Herriot model, which makes it possible to meet the assumption of normality of random effects under the presence of outliers. These alternative models are supplied to estimate the parameters of small firms operating in 2012. Variables from administrative registers were used as auxiliary variables, which made the estimation process more comprehensive. The paper refers to small area estimation methods. The variables of interest are estimated at a low level of aggregation represented by the cross-section province and NACE sections.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2019, 66, 3; 200-213
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wybrane statystyki odporne
Some Robust Statistical Methods
Autorzy:
Trzpiot, Grażyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/586408.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Estymatory
Metody statystyczne
Modele regresji
Statystyka
Estimators
Regression models
Statistical methods
Statistics
Opis:
Outliers are sample values that cause surprise in relation to the majority of the sample. This is not a pejorative term; outliers may be correct, but they should always be checked for transcription errors. Many robust and resistant methods have been developed since 1960 to be less sensitive to outliers. This methods can be used instead or be even better than classical one. Robust methods were used early in me works (Trzpiot 2009, 2011a, 2011b) as an application in finance and economy. This article has a descriptive character, connected with new book for students.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2013, 152; 163-173
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 18

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