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 1-39 z 39
    Tytuł:
    Attenuation matrix in robust, free adjustment
    Autorzy:
    Duchnowski, R.
    Wiśniewski, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/225859.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Politechnika Warszawska. Wydział Geodezji i Kartografii
    Tematy:
    free adjustment
    robustness
    outliers
    Opis:
    Equivalent weight matrix Px plays a major role in robust, free adjustment. It is contained in the optimization criterion P(dx) = dtxPxdx where dx is an increment vector to approximate coordinates of all network points. Assuming, that Px = px T(dx ), where Px is a priori weight matrix, the paper presents the way how to calculate an attenuation matrix T(dx)( dx is a standardized increment vector). Special attention is paid to the way of increment standardization and to computation of an increment variance matrix.
    Źródło:
    Reports on Geodesy; 2006, z. 2/77; 299-305
    0867-3179
    Pojawia się w:
    Reports on Geodesy
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Receiver Autonomous Integrity Monitoring Method Based on Digital Pictures Analysis
    Autorzy:
    Nowak, A.
    Wąż, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/320799.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Polskie Forum Nawigacyjne
    Tematy:
    integrity monitoring
    RAIM
    GNSS outliers
    Opis:
    The paper presents conception of receiver autonomous integrity monitoring (RAIM) method in urban areas based on digital pictures analysis. The results of considerations the system architecture and finale shape of mobile measurement station are described. The results of experiments done on model pictures are presented, too.
    Źródło:
    Annual of Navigation; 2010, 16; 89-98
    1640-8632
    Pojawia się w:
    Annual of Navigation
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The proposition of a new damping function for outliers in the adjustment process
    Autorzy:
    Gargula, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/100690.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie
    Tematy:
    outliers
    robust estimation
    dumping function
    conic curve
    Opis:
    This study proposes of new damping function in the robust estimation process. The formulae for a behaviour of the damping function were provided and a diagram of adjustment process was presented. The numerical examples are given in order to assess the efficiency of the proposed computational algorithm in accomplishing a typical geodetic task with outliers or gross errors.
    Źródło:
    Geomatics, Landmanagement and Landscape; 2015, 2; 21-31
    2300-1496
    Pojawia się w:
    Geomatics, Landmanagement and Landscape
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Detection of Outliers in Univariate Circular Data by Means of the Outlier Local Factor (LOF)
    Autorzy:
    Abuzaid, Ali H.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1058939.pdf
    Data publikacji:
    2020-09-04
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    discordancy
    distance
    multiple outliers
    neighbours
    spacing theory
    Opis:
    The problem of outlier detection in univariate circular data was the object of increased interest over the last decade. New numerical and graphical methods were developed for samples from different circular probability distributions. The main drawback of the existing methods is, however, that they are distribution-based and ignore the problem of multiple outliers. The local outlier factor (LOF) is a density-based method for detecting outliers in multivariate data and it depends on the local density of every k nearest neighbours. The aim of this paper is to extend the application of the LOF to the detection of possible outliers in circular samples, where the angles of circular data are represented in two Cartesian coordinates and treated as bivariate data. The performance of the LOF is compared against other existing numerical methods by means of a simulation based on the power of a test and the proportion of correct detection. The LOF performance is compatible with the best existing discordancy tests, while outperforming other tests. The level of the LOF performance is directly related to the contamination and concentration parameters, while having an inverse relationship with the sample size. In order to illustrate the process, the LOF and other existing discordancy tests are applied to detect possible outliers in two common real circular datasets.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2020, 21, 3; 39-51
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    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:
    Dispersion of estimates of linear regression parameters in case of the deepest regression method
    Zróżnicowanie ocen parametrów regresji liniowej uzyskanych metodą najgłębszej regresji
    Autorzy:
    Pruska, Dorota
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/907023.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    the deepest regression method
    outliers
    dispersion
    breakdown value
    Opis:
    The deepest regression method is such a method of estimation of regression parameters that the maximal regression depth characterises the obtained model. In this paper the deeepest regression method is presented and the simulation analysis (Monte Carlo experiments) of dispersion of linear regression parameter estimates is conducted in case of data sets with different numbers of outliers. On the basis of the results of Monte Carlo experiments the characteristics of distribution of regression parameter estimates are determined and compared with the results of analogous experiments conducted with the use of the least square method.
    Metoda najgłębszej regresji polega na oszacowaniu parametrów liniowej funkcji regresji w taki sposób, aby uzyskanemu modelowi odpowiadała największa głębia regresyjna. W pracy przedstawiono charakterystykę metody najgłębszej regresji i przeprowadzono symulacyjną analizę (metodami Monte Carlo) zróżnicowania ocen parametrów modelu regresji liniowej uzyskanych tą metodą dla zbiorów danych zawierających różną liczbę obserwacji nietypowych. Na podstawie przeprowadzonych eksperymentów Monte Carlo wyznaczono charakterystyki rozkładu ocen parametrów i dokonano porównania otrzymanych wyników z wynikami analogicznych eksperymentów, w których do estymacji parametrów wykorzystano metodę najmniejszych kwadratów.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2008, 216
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Developing calibration estimators for population mean using robust measures of dispersion under stratified random sampling
    Autorzy:
    Audu, Ahmed
    Singh, Rajesh
    Khare, Supriya
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1054567.pdf
    Data publikacji:
    2021-06-04
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    calibration
    outliers
    percentage relative efficiency (PRE)
    stratified sampling
    Opis:
    In this paper, two modified, design-based calibration ratio-type estimators are presented. The suggested estimators were developed under stratified random sampling using information on an auxiliary variable in the form of robust statistical measures, including Gini’s mean difference, Downton’s method and probability weighted moments. The properties (biases and MSEs) of the proposed estimators are studied up to the terms of firstorder approximation by means of Taylor’s Series approximation. The theoretical results were supported by a simulation study conducted on four bivariate populations and generated using normal, chi-square, exponential and gamma populations. The results of the study indicate that the proposed calibration scheme is more precise than any of the others considered in this paper.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2021, 22, 2; 125-142
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    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:
    Regression analysis for interval-valued symbolic data versus noisy variables and outliers
    Regresja liniowa danych symbolicznych a zmienne zakłócające i obserwacje odstające
    Autorzy:
    Pełka, Marcin
    Dudek, Andrzej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/425104.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    regression analysis
    interval-valued symbolic data
    noisy variables
    outliers
    Opis:
    Regression analysis is perhaps the best known and most widely used method used for the analysis of dependence; that is, for examining the relationship between a set of independent variables (X’s) and a single dependent variable (Y). In general regression, the model is a linear combination of independent variables that corresponds as closely as possible to the dependent variable [Lattin, Carroll, Green 2003, p. 38]. The aim of the article is to present two suitable adaptations for a regression analysis of symbolic interval-valued data (centre method and centre and range method) and to compare their usefulness when dealing with noisy variables and/or outliers. The empirical part of the paper presents the results of simulation studies based on artificial and real data, without noisy variables and/or outliers and with noisy variable and outliers. The results are compared according to the values of two coefficients of determination 2 RL and 2 . RU The results show that usually the centre and range method obtains better results even when the data set contains noisy variables and outliers, but in some cases the centre method obtains better results than the centre and range method.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2016, 2 (52); 35-42
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Lack of signals of selection at candidate loci at a small geographical scale along a steep altitudinal gradient in Norway spruce (Picea abies [L.] Karst.)
    Autorzy:
    Hrivnak, M.
    Krajmerova, D.
    Gomory, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2117886.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
    Tematy:
    local adaptation
    single nucleotide polymorphisms
    FST-outliers
    spatial analysis method
    Opis:
    Local adaptation is a key concept in biology: shift of genetic structures of populations due to differential survival of genotypes is expected to lead to phenotypes providing an advantage in the local environment. Variation of sequences of twelve candidate genes was investigated in 13 Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) provenances originating from sites distributed along an altitudinal gradient from 550 to 1300 m a.s.l. Signals of selection were assessed in 103 single nucleotide polymorphisms (SNP). The Bayesian FST-outlier identification methods as implemented in the programs BayeScan and Arlequin did not identify any SNP with a clear evidence of selection. The approaches relying on SNP-climate associations (spatial analysis method based on logistic regression of allele frequencies with environmental variables, Bayesian method applied in BayEnv2) identified several relationships but none of them remained significant after correction for multiple testing. Gene flow, epigenetic inheritance and former management of the studied populations are discussed as potential reasons for this weak evidence of selec- tion signals.
    Źródło:
    Acta Biologica Cracoviensia. Series Botanica; 2019, 61, 1; 43-51
    0001-5296
    Pojawia się w:
    Acta Biologica Cracoviensia. Series Botanica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Tail orderings and the total time on test transform
    Autorzy:
    Bartoszewicz, Jarosław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1339294.pdf
    Data publikacji:
    1996
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
    Tematy:
    partial orderings
    outliers
    spacings
    goodness-of-fit test
    density-quantile function
    Opis:
    The paper presents some connections between two tail orderings of distributions and the total time on test transform. The procedure for testing the pure-tail ordering is proposed.
    Źródło:
    Applicationes Mathematicae; 1996-1997, 24, 1; 77-86
    1233-7234
    Pojawia się w:
    Applicationes Mathematicae
    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:
    Outliers vs Robustness in Nonparametric Methods of Regression
    Obserwacje odstające a problem odporności
    Autorzy:
    Trzęsiok, Joanna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/658308.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    obserwacje odstające
    odporność
    nieparametryczne metody regresji
    outliers
    robustness
    nonparametric regression methods
    Opis:
    Artykuł poświęcony jest 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 zbiorach danych, w których wykryto obserwacje odstające. Mimo dosyć powszechnych przekonań o odporności regresji nieparametrycznej okazało się, że modele zbudowane na całych zbiorach danych mają istotnie mniejsze zdolności predykcyjne niż modele uzyskane na zbiorach, z których usunięto obserwacje nietypowe.
    The article addresses the question of how robust methods of regression are against outliers in a given data set. In the first part, we presented the selected methods used to detect outliers. Then, we tested the robustness of three nonparametric methods of regression: PPR, POLYMARS, and RANDOM FORESTS. The analysis was conducted applying simulation procedures to the data sets where outliers were detected. Contrary to a relatively common conviction about the robustness of nonparametric regression, the study revealed that the models built on the basis of complete data sets represent a significantly lower predictive capability than models based on the sets from which outliers were discarded.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2018, 4, 337; 99-109
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    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:
    A review of robust estimation methods applied in surveying
    Przegląd metod estymacji odpornej stosowanych w geodezji
    Autorzy:
    Banaś, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/386118.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    outliers
    robust estimation
    adjustment of observations
    obserwacje odstające
    estymacja odporna
    wyrównanie obserwacji
    Opis:
    This paper provides a review of popular outlier-robust methods used in surveying. The presented methods have been divided into two groups i.e. active and passive methods. The first group comprises the following methods: the Huber Method, the Hampel Method, the Danish Method, the Gaździcki Method, the Least Absolute Deviation and a Choice Rule of Alternative. The second group of methods is represented by the so called iterative data snooping (IDS) and τ-test. There are M-estimation rules presented in the introduction to the review of active methods.
    Praca zawiera przegląd popularnych metod odpornych na błędy grube stosowanych w geodezji. Metody te podzielono na dwie grupy, tj. aktywne oraz pasywne. W pierwszej z nich znalazła się metoda Hubera, Hampela, duńska, Gaździckiego, liniowa, najmniejszych odchyleń absolutnych oraz zasada wyboru alternatywy. Druga grupa zawiera metodę Iterative Data Snooping (IDS) oraz τ-test. Wstęp do metod aktywnych stanowi przedstawienie zasad M-estymacji.
    Źródło:
    Geomatics and Environmental Engineering; 2012, 6, 4; 13-22
    1898-1135
    Pojawia się w:
    Geomatics and Environmental Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An outlier-robust neuro-fuzzy system for classification and regression
    Autorzy:
    Siminski, Krzysztof
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1838201.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    outliers
    neuro-fuzzy system
    clustering algorithm
    regression
    wyjątki
    system neurorozmyty
    algorytm grupowania
    Opis:
    Real life data often suffer from non-informative objects—outliers. These are objects that are not typical in a dataset and can significantly decline the efficacy of fuzzy models. In the paper we analyse neuro-fuzzy systems robust to outliers in classification and regression tasks. We use the fuzzy c-ordered means (FCOM) clustering algorithm for scatter domain partition to identify premises of fuzzy rules. The clustering algorithm elaborates typicality of each object. Data items with low typicalities are removed from further analysis. The paper is accompanied by experiments that show the efficacy of our modified neuro-fuzzy system to identify fuzzy models robust to high ratios of outliers.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2021, 31, 2; 303-319
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Small Area Estimation for Skewed Data in the Presence of Zeroes
    Autorzy:
    Karlberg, Forough
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/466079.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    small area estimation
    representative outliers
    zero-valued observations lognormal-logistic mixture model
    Opis:
    Skewed distributions with representative outliers pose a problem in many surveys. Various small area prediction approaches for skewed data based on transformation models have been proposed. However, in certain applications of those predictors, the fact that the survey data also contain a non-negligible number of zero-valued observations is sometimes dealt with rather crudely, for instance by arbitrarily adding a constant to each value (to allow zeroes to be considered as “positive observations, only smaller”, instead of acknowledging their qualitatively different nature). On the other hand, while a lognormal-logistic model has been proposed (to incorporate skewed distributions as well as zeroes), that model does not include any hierarchical aspects, and is therefore not explicitly adapted to small area prediction. In this paper, we consolidate the two approaches by extending one of the already established log-transformation mixed small area prediction models to incorporate a logistic component. This allows for the simultaneous, systematic treatment of domain effects, outliers and zero-valued observations in a single framework. We benchmark the resulting model-based predictors (against relevant alternatives) in applications to simulated data as well as empirical data from the Australian Agricultural and Grazing Industries Survey.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2015, 16, 4; 541-562
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A robust fixed-lag smoothing algorithm for dynamic systems with correlated sensor malfunctions
    Autorzy:
    Grishin, Y. P.
    Janczak, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/199833.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    outliers
    robust signal processing
    nonlinear filtering
    fault detection
    systems with changing structures
    Opis:
    A new robust fixed-lag smoothing algorithm for fault-tolerant signal processing in stochastic dynamic systems in the presence of correlated sensor malfunctions has been developed. The algorithm is developed using a state vector augmentation method and the Gaussian approximation of the current estimate probability density function. The algorithm can be used in the real-time fault-tolerant control systems as well as in radar tracking systems working in the complex interference environment. The performance of the developed algorithm are evaluated by simulations and compared with smoothing and nonlinear filtering algorithms.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2014, 62, 3; 517-523
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    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:
    Application of the Huber and Hampel M-estimation in Real Estate Value Modeling
    Zastosowanie metod Hubera i Hampela M-estymacji w modelowaniu wartości nieruchomości
    Autorzy:
    Adamczyk, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/385803.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    M-estymacja
    obserwacje odstające
    modelowanie wartości nieruchomości
    M-estimation
    outliers
    property value modeling
    Opis:
    Statystyka matematyczna jest potężnym narzędziem w analizie rynku nieruchomości i wyceny nieruchomości w przypadku dużych zbiorów danych. W literaturze często przytaczane są modele regresji dwuwymiarowej oraz wielowymiarowej. Estymacja parametrów modeli jest przeważnie oparta na metodzie najmniejszych kwadratów, mało odpornej na przypadki odstające. Nawet pojedyncza obserwacja odstająca może mieć negatywny wpływ na wyniki estymacji uzyskiwane w modelach opartych na klasycznej metodzie najmniejszych kwadratów. Autor analizuje możliwość zastosowania do modelowania wartości nieruchomości wybranych metod estymacji odpornej – metody Hubera oraz Hampela. Metody estymacji odpornej w porównaniu z klasycznymi metodami estymacji pozwalają uzyskać najmniejsze wartości wariancji estymowanych parametrów, co przekłada się na minimalizację wariancji szacowanych wartości nieruchomości z wykorzystaniem założonego modelu. W celu weryfikacji tezy o możliwości zastosowania metod odpornych w wycenie nieruchomości przeprowadzono analizę na przykładowej bazie nieruchomości. Wnioski sformułowano na podstawie porównania wyników estymacji za pomocą klasycznej metody najmniejszych kwadratów z wynikami wybranych metod estymacji odpornej (Hubera i Hampela). Podstawą wnioskowania była również analiza wariancji.
    Mathematical statistics is a powerful tool in real estate analysing and its valuation, when large databases are to be considered. The professional literature very often cites two or multidimensional variables methods of regression. Typically the model parameters estimation is based on the smallest squares method, however, such a method could not be resilient to the outlier cases. Even a single outlier could potentially have a negative impact on estimating results obtained by using the standard smallest squares method. The author analyzes the possibility of application of the chosen robust estimation method in property value modeling – the Huber and Hampel method. Comparing to the most commonly used classic estimation method, the robust estimation method enables us to obtain the smallest variation values for the estimated parameters, that results in property value estimated parameters variance minimizing, based on a given model. To verify the rationale of using the resilience methods in property valuation assumption, a sample of real property database analysis was conducted. The findings were concluded based on result comparison of the classic smallest squares method and the robust estimation method (Huber and Hampel) with variance analysis being also taken as a basis for conclusion.
    Źródło:
    Geomatics and Environmental Engineering; 2017, 11, 1; 15-23
    1898-1135
    Pojawia się w:
    Geomatics and Environmental Engineering
    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:
    Isolation Forests for Symbolic Data as a Tool for Outlier Mining
    Lasy separujące dla danych symbolicznych jako narzędzie wykrywania obserwacji odstających
    Autorzy:
    Pełka, Marcin
    Dudek, Andrzej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/31233541.pdf
    Data publikacji:
    2024
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    symbolic data analysis
    isolation forest
    outliers
    analiza danych symbolicznych
    lasy separujące
    obserwacje odstające
    Opis:
    Aim: Outlier detection is a key part of every data analysis. Although there are many definitions of outliers that can be found in the literature, all of them emphasise that outliers are objects that are in some way different from other objects in the dataset. There are many different approaches that have been proposed, compared, and analysed for the case of classical data. However, there are only few studies that deal with the problem of outlier detection in symbolic data analysis. The paper aimed to propose how to adapt isolation forest for symbolic data cases. Methodology: An isolation forest for symbolic data is used to detect outliers in four different artificial datasets with a known cluster structure and a known number of outliers Results: The results show that the isolation forest for symbolic data is a fast and efficient tool for outlier mining. Implications and recommendations: As the isolation forest for symbolic data appears to be an efficient tool for outlier detection for artificial data, further studies should focus on real data sets that contain outliers (i.e. credit card fraud dataset), and this approach should be compared with other outlier mining tools (i.e. DBCSAN). The authors recommend using the same initial settings for the isolation forest for symbolic data as the settings that are proposed for the isolation forest for classical data. Originality/value: This paper is the first of its kind, focusing not only on the problem of outlier detection in general, but also extending the well-known isolation forest model for symbolic data cases. Keywords: symbolic data analysis, isolation forest, outliers
    Cel: Identyfikacja obserwacji odstających stanowi kluczowy element w analizie danych. Pomimo że w literaturze funkcjonuje wiele różnych definicji, czym są obserwacje odstające, to ogólnie można stwierdzić, że są to obiekty różniące się od pozostałych obserwacji ze zbioru danych. Literatura przedmiotu wskazuje wiele różnorodnych metod, które można wykorzystać w przypadku danych klasycznych. Niestety w przypadku danych symbolicznych brakuje takich analiz. Celem artykułu jest zaproponowanie modyfikacji lasów separujących (isolation forests) dla danych symbolicznych. Metodyka: W artykule wykorzystano lasy separujące dla danych symbolicznych do identyfikacji obserwacji odstających w sztucznych zbiorach danych o znanej strukturze klas i znanej liczbie obserwacji odstających. Wyniki: Otrzymane wyniki wskazują, że lasy separujące dla danych symbolicznych są efektywnym i szybkim narzędziem w identyfikacji obserwacji odstających. Implikacje i rekomendacje: Ponieważ lasy separujące dla danych symbolicznych okazały się skutecznym narzędziem w identyfikacji obserwacji odstających, celem przyszłych badań powinno być przeanalizowanie skuteczności tej metody w przypadku rzeczywistych zbiorów danych (np. zbioru dotyczącego oszustw z użyciem kart kredytowych), a także porównanie tej metody z innymi metodami, które pozwalają odnaleźć obserwacje odstające (np. DBSCAN). Autorzy sugerują, by w przypadku lasów separujących dla danych symbolicznych stosować te same parametry, jakie zwykle stosuje się w przypadku lasów losowych dla danych klasycznych. Oryginalność/wartość: Artykuł nie tylko stanowi ujęcie teorii w zakresie obserwacji odstających, ale jednocześnie proponuje, jak zastosować lasy separujące w przypadku danych symbolicznych.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2024, 28, 1; 1-10
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A Two-Component Normal Mixture Alternative to the Fay-Herriot Model
    Autorzy:
    Chakraborty, Adrijo
    Datta, Gauri Sankar
    Mandal, Abhyuday
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/465632.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    Hierarchical Bayes
    heavy-tail distribution
    non-informative priors
    robustness to outliers
    small area estimation
    Opis:
    This article considers a robust hierarchical Bayesian approach to deal with random effects of small area means when some of these effects assume extreme values, resulting in outliers. In the presence of outliers, the standard Fay-Herriot model, used for modeling area-level data, under normality assumptions of random effects may overestimate the random effects variance, thus providing less than ideal shrinkage towards the synthetic regression predictions and inhibiting the borrowing of information. Even a small number of substantive outliers of random effects results in a large estimate of the random effects variance in the Fay-Herriot model, thereby achieving little shrinkage to the synthetic part of the model or little reduction in the posterior variance associated with the regular Bayes estimator for any of the small areas. While the scale mixture of normal distributions with a known mixing distribution for the random effects has been found to be effective in the presence of outliers, the solution depends on the mixing distribution. As a possible alternative solution to the problem, a two-component normal mixture model has been proposed, based on non-informative priors on the model variance parameters, regression coefficients and the mixing probability. Data analysis and simulation studies based on real, simulated and synthetic data show an advantage of the proposed method over the standard Bayesian Fay-Herriot solution derived under normality of random effects.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2016, 17, 1; 67-90
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    On the method of identification of atypical observations in time series
    O metodzie identyfikacji obserwacji nietypowych w szeregach czasowych
    Autorzy:
    Oesterreich, Maciej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/424783.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    forecasts
    identification
    multiple regression
    time series
    outliers
    prognozy
    identyfikacja
    regresja wieloraka
    szeregi czasowe
    obserwacje odstające
    Opis:
    The paper presents a method of detecting atypical observations in time series with or without seasonal fluctuations. Unlike classical methods of identifying outliers and influential observations, its essence consists in examining the impact of individual observations both on the fitted values of the model and the forecasts. The exemplification of theoretical considerations is the empirical example of modelling and forecasting daily sales of liquid fuels at X gas station in the period 2012-2014. As a predictor, a classic time series model was used, in which 7-day and 12-month cycle seasonality was described using dummy variables. The data for the period from 01.01.2012 to 30.06.2014 were for the estimation period and the second half of 2014 which was the period of empirical verification of forecasts. The obtained results were compared with other classical methods used to identify influential observations and outliers, i.e. standardized residuals, Cook distances and DFFIT. The calculations were carried out in the R environment and the Statistica package.
    W pracy zaproponowano metodę wykrywania obserwacji nietypowych w szeregach czasowych z wahaniami sezonowymi oraz bez tych wahań. Jej istota jej polega na badaniu wpływu poszczególnych obserwacji szeregu na wartości teoretyczne modelu oraz wielkości prognoz zbudowanych na jego podstawie. Egzemplifikacją rozważań o charakterze teoretycznym jest przykład empiryczny dotyczący modelowania i prognozowania dziennej sprzedaży paliw płynnych na stacji paliw X w latach 2012-2014. Dane za okres od 1.01.2012 do 30.06.2014 stanowią okres estymacyjny, a za II półrocze 2014 r. okres empirycznej weryfikacji prognoz. Wyniki otrzymane za jej pomocą zostały porównane z wynikami uzyskanymi innymi metodami służącymi do identyfikacji obserwacji wpływowych oraz odstających, w tym m.in.: reszt standaryzowanych, odległości Cooka oraz DFFIT. Obliczenia przeprowadzono w środowisku R oraz pakiecie Statistica.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2020, 24, 2; 1-16
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Interval shrinkage estimation of the parameter of exponential distribution in the presence of outliers under loss functions
    Autorzy:
    Nasiri, Parviz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2108120.pdf
    Data publikacji:
    2022-09-14
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    interval information
    mean square error
    shrinkage estimator
    exponential distribution
    uniform distribution
    outliers
    Linex loss function
    Opis:
    In this paper, we studied estimators based on an interval shrinkage with equal weights point shrinkage estimators for all individual target points θ¯ ∈ (θ0, θ1) for exponentially distributed observations in the presence of outliers drawn from a uniform distribution. Estimators obtained from both shrinkage and interval shrinkage were compared, showing that the estimators obtained via the interval shrinkage method perform better. Symmetric and asymmetric loss functions were also used to calculate the estimators. Finally, a numerical study and illustrative examples were provided to describe the results.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2022, 23, 3; 65-78
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Empirical tests of performance of some M – estimators
    Praktyczne porównanie kilku M – estymatorów
    Autorzy:
    Banaś, M.
    Ligas, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/145326.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    estymatory
    wielomiany ortogonalne
    estymacja jądrowa
    M-estimation
    iteratively reweighted least squares
    tuning constant
    outliers
    network adjustment
    Opis:
    The paper presents an empirical comparison of performance of three well known M – estimators (i.e. Huber, Tukey and Hampel’s M – estimators) and also some new ones. The new M – estimators were motivated by weighting functions applied in orthogonal polynomials theory, kernel density estimation as well as one derived from Wigner semicircle probability distribution. M – estimators were used to detect outlying observations in contaminated datasets. Calculations were performed using iteratively reweighted least-squares (IRLS). Since the residual variance (used in covariance matrices construction) is not a robust measure of scale the tests employed also robust measures i.e. interquartile range and normalized median absolute deviation. The methods were tested on a simple leveling network in a large number of variants showing bad and good sides of M – estimation. The new M – estimators have been equipped with theoretical tubing constants to obtain 95% efficiency with respect to the standard normal distribution. The need for data – dependent tuning constants rather than those established theoretically is also pointed out.
    W artykule przedstawiono empiryczne porównanie trzech dobrze znanych M – estymatorów (Huber’a, Tukey’a oraz Hampel’a) jak również kilku nowych. Nowe estymatory motywowane były funkcjami wagowymi wykorzystywanymi w teorii wielomianów ortogonalnych, estymacji jądrowej oraz jeden motywowany przez funkcję gęstości „półokręgu” Wigner’a. Każdy z estymatorów został użyty do wykrywania obserwacji odstających w skażonych zbiorach danych. Obliczenia wykonano za pomocą „reważonej” metody najmniejszych kwadratów. Ze względu na fakt, iż wariancja resztowa (używana w konstrukcji macierzy kowariancyjnych) nie jest odpornym estymatorem skali, w testach wykorzystano również odporne miary takie jak: rozstęp ćwiartkowy oraz znormalizowane odchylenie medianowe. Testy wykonano na prostej sieci niwelacyjnej w dużej ilości wariantów ukazujących dobre i złe strony M – estymacji. Nowe estymatory zostały wyposażone w teoretyczne stałe odcinania zapewniające 95% efektywność względem standaryzowanego rozkładu normalnego. Kwestia rozwijania metod bazujących na stałych odcinania pochodzących z danych została również pokrótce poruszona.
    Źródło:
    Geodesy and Cartography; 2014, 63, 2; 127-146
    2080-6736
    2300-2581
    Pojawia się w:
    Geodesy and Cartography
    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:
    Comparison of robust estimators for leveling networks in Monte Carlo simulations
    Autorzy:
    Pokarowska, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/106789.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Politechnika Warszawska. Wydział Geodezji i Kartografii
    Tematy:
    leveling network
    robust estimation
    outliers
    gross error
    internal reliability index
    sieć niwelacyjna
    estymacja
    elementy odstające
    błąd całkowity
    wewnętrzny wskaźnik niezawodności
    Opis:
    We compared the method of least squares (LS), Pope’s iterative data snooping (IDS) and Huber’s M-estimator (HU) in realistic leveling networks, for which the heights or the vertical displacements of points are known. The study was conducted using the Monte Carlo simulation, in which one repeatedly generates sets of observations related to the measurement data, then calculates values of the estimators and, finally, assesses it with respect to the real coordinates. To simulate outliers we used popular mixture models with two or more normal distributions. It is shown that for small, strong networks robust methods IDS and HU are more accurate than LS, but for large, weak networks occurring in practice there is no significant difference between the considered methods in the accuracy of the solution.
    Źródło:
    Reports on Geodesy and Geoinformatics; 2016, 101; 70-81
    2391-8365
    2391-8152
    Pojawia się w:
    Reports on Geodesy and Geoinformatics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Detecting rows and columns of contingency table, which outlie from a total positivity pattern
    Autorzy:
    Szczęsny, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/205844.pdf
    Data publikacji:
    2000
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
    Tematy:
    monitor graficzny
    tablica wielodzielcza
    wartość oddalona
    computer-intensive methods
    contingency table
    graphical display
    occupational mobility
    outliers
    scatterplot
    total positive dependence
    Opis:
    It is known that the procedure called Grade Correspondence Analysis (GCA) transforms any bivariate contingency table into an approximation of table with a very regular positive dependence, called total positivity of order two (TP2). This fact is reminded in Sections 2 and 3, illustrated there by the GCA transformation of an artificial contingency table [T_8x6]. A search for rows and/or columns of table [T_8x6], which most strongly outlie from the TP2 pattern, is described in Section 4. Section 5 presents the outliers found in three large contingency tables, containing the occupational mobility data from Britain and Poland and the parliamentary election data from Poland.
    Źródło:
    Control and Cybernetics; 2000, 29, 4; 1059-1073
    0324-8569
    Pojawia się w:
    Control and Cybernetics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wild Image Retrieval with HAAR Features and Hybrid DBSCAN Clustering For 3D Cultural Artefact Landmarks Reconstruction
    Autorzy:
    Pitchandi, Perumal
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2201730.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    outliers removal
    culturalartefact objects
    3D reconstruction
    particle swarm optimization
    PSO
    spatial clustering
    density based spatial clustering
    noise clustering algorithm
    Opis:
    In this digital age large amounts of information, images and videos can be found in the web repositories which accumulate this information. These repositories include personal, historic, cultural, and business event images. Image mining is a limited field in research where most techniques look at processing images instead of mining. Very limited tools are found for mining these images, specifically 3D (Three Dimensional) images. Open source image datasets are not structured making it difficult for query based retrievals. Techniques extracting visual features from these datasets result in low precision values as images lack proper descriptions or numerous samples exist for the same image or images are in 3D. This work proposes an extraction scheme for retrieving cultural artefact based on voxel descriptors. Image anomalies are eliminated with a new clustering technique and the 3D images are used for reconstructing cultural artefact objects. Corresponding cultural 3D images are grouped for a 3D reconstruction engine’s optimized performance. Spatial clustering techniques based on density like PVDBSCAN (Particle Varied Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) eliminate image outliers. Hence, PVDBSCAN is selected in this work for its capability to handle a variety of outliers. Clustering based on Information theory is also used in this work to identify cultural object’s image views which are then reconstructed using 3D motions. The proposed scheme is benchmarked with DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) to prove the proposed scheme’s efficiency. Evaluation on a dataset of about 31,000 cultural heritage images being retrieved from internet collections with many outliers indicate the robustness and cost effectiveness of the proposed method towards a reliable and just-in-time 3D reconstruction than existing state-of-the-art techniques.
    Źródło:
    Advances in Science and Technology. Research Journal; 2022, 16, 3; 269--281
    2299-8624
    Pojawia się w:
    Advances in Science and Technology. Research Journal
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Fault detection and isolation with robust principal component analysis
    Autorzy:
    Tharrault, Y.
    Mourot, G.
    Ragot, J.
    Maquin, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/929927.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    analiza głównych składowych
    odporność
    detekcja uszkodzeń
    lokalizacja uszkodzeń
    principal component analysis
    robustness
    outliers
    fault detection
    fault isolation
    structured residual vector
    variable reconstruction
    Opis:
    Principal component analysis (PCA) is a powerful fault detection and isolation method. However, the classical PCA, which is based on the estimation of the sample mean and covariance matrix of the data, is very sensitive to outliers in the training data set. Usually robust principal component analysis is applied to remove the effect of outliers on the PCA model. In this paper, a fast two-step algorithm is proposed. First, the objective was to find an accurate estimate of the covariance matrix of the data so that a PCA model might be developed that could then be used for fault detection and isolation. A very simple estimate derived from a one-step weighted variance-covariance estimate is used (Ruiz-Gazen, 1996). This is a 'local' matrix of variance which tends to emphasize the contribution of close observations in comparison with distant observations (outliers). Second, structured residuals are used for multiple fault detection and isolation. These structured residuals are based on the reconstruction principle, and the existence condition of such residuals is used to determine the detectable faults and the isolable faults. The proposed scheme avoids the combinatorial explosion of faulty scenarios related to multiple faults to be considered. Then, this procedure for outliers detection and isolation is successfully applied to an example with multiple faults.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2008, 18, 4; 429-442
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    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:
    The analysis of Polish patent applications in the solar energy technology with the use of text mining methodology
    Autorzy:
    Bęben, Karolina
    Nowakowska, Marzena
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27313482.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
    Tematy:
    solar energy patent analysis
    patent documents processing
    patent clustering
    outliers detection
    Polish Patent Office
    analiza patentowa energii słonecznej
    przetwarzanie dokumentów patentowych
    grupowanie patentów
    wykrywanie wartości odstających
    Urząd Patentowy RP
    Opis:
    Purpose: Knowledge management belongs to the most important elements of organisational management, including manufacturing enterprises. Patent information plays an increasingly important role in this area. Identification of the main directions of invention activity may inspire new product and process ideas, and can help to improve existing solutions. The above is particularly important in the energy sector, which is currently struggling with increasing problems. In this context, solar energy is the subject of interest to inventive communities. The paper discusses patent applications related to solar energy, taking up the task of discovering the main tendencies of technological solutions in this area. Design/methodology/approach: In the work, a pilot study of the research aimed to indicate the directions of technological development in the field in Poland was undertaken. Shortened descriptions of selected patent documents from the Polish Patent Office (PPO) were the subject of the investigation. The descriptions were reduced to the form of a vector space model by using text mining tools. The exploration of such prepared data was done applying unsupervised text mining techniques. Hierarchical cluster analysis enabled the identification of groups of similar inventions. An algorithm to detect outliers within individual patent groups was also developed and applied. Findings: Five patent clusters were identified covering the following thematic areas: PV panel designs, PV panel component designs, the improvement of solar-heat conversion device performance, and solar collector designs. Six patent applications stood out thematically in four of the five clusters. Research limitations/implications: The research is limited to a selected number of patent documents form PPO. However, the presented method and research area are promising. It is planned to extend the analyses to a larger set of patent documents and solve the problem related to the language uniformity of patent applications along with merging data from various sources. In this aspect, a full patent description will be consider as well. Originality/value: In relation to solar energy issues, main patent areas and patent outliers that may be indicators of special interests of inventors were identified. In relation to methodology issues, new solutions within consecutive research steps were proposed.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2022, 162; 9--34
    1641-3466
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Critical values of driver response time and its impact on reducing reliability and safety in road traffic
    Krytyczne wartości czasu reakc ji kierowcy i ich wpływ na obniżenie niezawodności i bezpieczeństwa ruchu drogowego
    Autorzy:
    Kornacki, A.
    Wawrzosek, J.
    Bochniak, A.
    Szymanek, A.
    Pawlak, H.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1365618.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    driver response time
    reliability of road traffic
    outliers
    Akaike information criterion
    log-normal
    distribution
    czas reakcji kierowcy
    niezawodność ruchu drogowego
    obserwacje odstające
    kryterium
    informacyjne Akaike
    rozkład logarytmiczno-normalny
    Opis:
    Road traffic is among the most dangerous types of human activity. The main causes of road accidents are driver fatigue, poor physical and mental condition of drivers and overestimating one’s skills while driving. This study focuses on the estimation of driver response time, as the basis of a hypothetical system that uses short and long-range radars, which determines the physical and mental condition of a driver, based on the analysis of „acceleration noise” of the vehicle following its predecessor. This work highlights serious consequences of the fact that driver response time is described by means of a distribution with heavy tails, and thus may be a source of hazard in the driver-vehicle system. Extremes of driver response time were treated as outliers in this study. Their detection was attained by using the Akaike information criterion [1, 2], which is an alternative to conventional methods of testing hypotheses. Untypical, on account of their outlying nature, values are interpreted as critical driver response time values which potentially endanger the reliability of driving.
    Ruch drogowy należy do najbardziej niebezpiecznych rodzajów działalności człowieka. Główne przyczyny wypadków drogowych to zmęczenie kierowców, zły stan psychofizyczny kierujących oraz przecenianie swoich umiejętności podczas prowadzenia pojazdu. W niniejszej pracy skupiono uwagę na estymacji czasu reakcji kierowców, jako podstawie hipotetycznego systemu wykorzystującego radary dalekiego i krótkiego zasięgu a określającego stan psychofizyczny kierowcy w oparciu o analizę „szumu przyspieszeń” pojazdu podążającego za poprzednikiem. Wskazuje się na groźne konsekwencje faktu, że czas reakcji kierowcy jest opisywany rozkładem z ciężkimi ogonami, gdyż z tego powodu może być źródłem zagrożenia w układzie kierowca-pojazd. Skrajne wartości czasu reakcji kierowców potraktowano w pracy, jako wartości odstające. Do ich wykrycia zastosowano kryterium informacyjne Akaike [1, 2] co stanowi alternatywę w stosunku do klasycznych metod testowania hipotez. Nietypowe, bo odstające wartości interpretuje się, jako krytyczne czasy reakcji kierowców potencjalnie zagrażające niezawodności jazdy.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2017, 19, 1; 142-148
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    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
    Tytuł:
    Data mining system for air quality monitoring networks
    Autorzy:
    Czechowski, P.
    Badyda, A.
    Majewski, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/204820.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    air pollutants
    data quality analysis
    data mining
    estimation
    exploratory methods
    harmonic
    principal component analysis
    statistical tests outliers
    influential
    leverage observations
    analytical software system
    programming
    Eco Data Miner
    EDM
    Winsorized mean
    Cook
    Mahalanobis distance
    DFITS
    COVRATIO
    Opis:
    The use of quantitative methods, including stochastic and exploratory techniques in environmental studies does not seem to be sufficient in practical aspects. There is no comprehensive analytical system dedicated to this issue, as well as research regarding this subject. The aim of this study is to present the Eco Data Miner system, its idea, construction and implementation possibility to the existing environmental information systems. The methodological emphasis was placed on the one-dimensional data quality assessment issue in terms of using the proposed QAAH1 method - using harmonic model and robust estimators beside the classical tests of outlier values with their iterative expansions. The results received demonstrate both the complementarity of proposed classical methods solution as well as the fact that they allow for extending the range of applications significantly. The practical usefulness is also highly significant due to the high effectiveness and numerical efficiency as well as simplicity of using this new tool.
    Źródło:
    Archives of Environmental Protection; 2013, 39, 4; 123-147
    2083-4772
    2083-4810
    Pojawia się w:
    Archives of Environmental Protection
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Do multi-factor models produce robustresults? Econometric and diagnostic issues in equity risk premia study
    Analiza diagnostyczna wieloczynnikowych modeli oszacowań premii za ryzyko akcyjne
    Autorzy:
    Sakowski, Paweł
    Ślepaczuk, Robert
    Wywiał, Mateusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/585858.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Asset pricing models
    Autocorrelation
    Collinearity
    Diagnostics
    Econometric
    Equity risk premia
    General Methods of Moments (GMM)
    Heteroscedasticity
    Maximum Likelihood Estimation (MLE)
    Multi-factor models
    Normality
    Ordinary Least Squares (OLS)
    Outliers
    Autokorelacja
    Diagnostyka modeli
    Heteroskedastyczność
    Metoda najmniejszych kwadratów
    Metoda największej wiarygodności
    Modele wieloczynnikowe
    Modele wyceny aktywów
    Obserwacje odstające
    Premia za ryzyko akcyjne
    Uogólniona metoda momentów
    Współliniowość
    Opis:
    In recent decades numerous studies verified empirical validity of the CAPM model. Many of them showed that CAPM alone is not able to explain cross-sectional variation of stock returns. Researchers revealed various risk factors which explained outperformance of given groups of stocks or proposed modifications to existing multi-factor models. Surprisingly, we hardly find any discussion in financial literature about potential drawbacks of applying standard OLS method to estimate parameters of such models. Yet, the question of robustness of OLS results to invalid assumptions shouldn't be ignored. This article aims to address diagnostic and econometric issues which can influence results of a time-series multifactor model. Based on the preliminary results of a five-factor model for 81 emerging and developed equity indices [Sakowski, Ślepaczuk and Wywiał, 2016a] obtained with OLS we check the robustness of these results to popular violations of OLS assumptions. We find autocorrelation of error term, heteroscedasticity and ARCH effects for most of 81 regressions and apply an AR-GARCH model using MLE to remove them. We also identify outliers and diagnose collinearity problems. Additionally, we apply GMM to avoid strong assumption of IID error term. Finally, we present comparison of parameters estimates and Rsquared values obtained by three different methods of estimation: OLS, MLE and GMM. We find that results do not differ substantially between these three methods and allow to draw the same conclusions from the investigated five-factor model.
    W ostatnich latach liczne prace podejmowały temat empirycznej weryfikacji skuteczności modelu CAPM. Ich autorzy zaproponowali co najmniej kilka czynników ryzyka, które są w stanie wyjaśnić zróżnicowanie przekrojowe zwrotów rozmaitych aktywów finansowych. Zaproponowano także liczne modyfikacje istniejących modeli wieloczynnikowych. W bogatej literaturze rzadko jednak spotykamy dyskusję na temat konsekwencji stosowania standardowej Metody Najmniejszych Kwadratów do oszacowania parametrów tych modeli. Pytanie o odporność oszacowań wieloczynnikowych modeli wyceny aktywów finansowych uzyskanych za pomocą MNK na niespełnienie założeń nie powinno być jednak ignorowane. Celem niniejszego artykułu jest analiza diagnostyczna wyników oszacowań modelu pięcioczynnikowego dla 81 indeksów giełdowych [Sakowski, Ślepaczuk i Wywiał, 2016a]. Weryfikacja założeń modelu wskazuje na obecność autokorelacji i heteroskedastyczności czynnika losowego, a także występowanie efektów ARCH. Analiza obejmuje także identyfikację obserwacji wpływowych oraz weryfikację obecności współliniowości wśród czynników. W końcowej części prezentujemy porównanie oszacowań uzyskanych za pomocą Metody Najmniejszych Kwadratów, Metody Największej Wiarygodności oraz Uogólnionej Metody Momentów. Wszystkie trzy metody dają bardzo zbliżone oszacowania i pozwalają wyciągnąć ten sam zestaw wniosków dla analizowanego modelu pięcioczynnikowego.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2016, 301; 203-227
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-39 z 39

      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