Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Tablica dwudzielcza" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-6 z 6
Tytuł:
Moc testów niezależności w tablicy dwudzielczej większej niż 2×2
Power Anaysis of Independence Testing for Two-Way Contingency Tables Bigger than 2×2
Autorzy:
Sulewski, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1050518.pdf
Data publikacji:
2016-06-30
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
tablica dwudzielcza
test niezależności
wartości krytyczne
Monte Carlo
two-way contingency tables
independence test
critical values
Monte Carlo study
Opis:
W literaturze statystycznej istnieje wiele miar testowych do badania niezależności cech w tablicach dwudzielczych. Do analiz statystycznych wybrano rodzinę sześciu tzw. „statystyk chi-kwadrat” – w tym statystykę χ2 Pearsona – oraz propozycję autora w postaci statystyki modułowej. W celu uwolnienia się od ograniczeń stosowalności „statystyk chi-kwadrat”, wartości krytyczne dla wszystkich analizowanych statystyk wyznaczono symulacyjnie metodami Monte Carlo. W celu porównania testów zaproponowano miarę nieprawdziwości H0 oraz wyznaczono moc testów, czyli zdolność tablicy dwudzielczej w × k do odrzucenia H0 mówiącej o tym, że między cechami X i Y nie ma związku.
In the statistical literature there are many test measures to study the independence features in the two-way contingency tables. For statistical analysis, the family of six so-called “chi-squared statistic” was selected – including Pearson’s χ2 statistics – and the proposal of the author in the form of modular statistics. In order to free themselves from the limitations of the applicability of the “chi-squared statisti c”, critical values for all analyzed statistics were determined by simulation methods of Monte Carlo. In order to compare the tests, the measure of untruthfulness of H0 was proposed and calculated the power of the tests which is the ability of two-way contingency tables to reject null hypothesis which says that between features X and Y there is no relation.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2016, 63, 2; 191-210
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Generowanie tablic dwudzielczych z wykorzystaniem dwuwymiarowego rozkładu normalnego uciętego
Generating the two-way contingency tables using the truncated two-dimensional normal distribution
Autorzy:
Sulewski, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/589453.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Dwuwymiarowy rozkład normalny ucięty
Metoda Monte Carlo
Tablica dwudzielcza
Test niezależności
Generating of Monte Carlo
Independence test
Truncated two-dimensional normal distribution
Two-way contingency tables
Opis:
W artykule zaprezentowano procedurę generowania liczb losowych o dwuwymiarowym rozkładzie normalnym uciętym (DRNU). Opisano algorytm generowania tablicy dwudzielczej, wykorzystując próbę realizacji zmiennej losowej DRNU. Przedstawioną teorię wzbogacono konkretnymi przykładami, zrealizowanymi w edytorze VBA arkusza kalkulacyjnego Microsoft Excel.
The procedure to generate random numbers of the truncated two-dimensional normal distribution (DRNU) was presented. The generating of two-way contingency table using random variable of DRNU was described. The presented theory has been enriched with specific examples, that were implemented in the VBA editor of spreadsheet Microsoft Excel.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2016, 288; 71-87
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
POJĘCIE MIARY ODEJŚCIA OD RÓWNOMIERNOŚCI ORAZ JEJ WPŁYW NA TESTOWANIE NIEZALEŻNOŚCI W TABLICACH DWUDZIELCZYCH ŚREDNICH ROZMIARÓW
A CONCEPT OF DEPARTURE-FROM-UNIFORMITY MEASURE AND ITS IMPACT ON THE TESTING FOR INDEPENDENCE IN TWO-WAY CONTINGENCY TABLES OF MEDIUM DIMENSIONS
Autorzy:
Sulewski, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/453188.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
tablica dwudzielcza
test niezależności
miara nieprawdziwości H0
metoda słupkowa
metoda Monte Carlo
two-way contingency table
test of independence
untruthfulness measure
bar method
Monte Carlo method
Opis:
Gdy hipoteza H0 o niezależności cech jest słuszna, bardzo często wówczas — za sprawą małych próbek — rozkład statystyki testowej odbiega od roz-kładu chi-kwadrat. Kwantyl rozkładu chi-kwadrat nie jest zatem właściwą wartością krytyczną. Obecnie nie jest problemem wyznaczanie wartości kry-tycznej, lecz modelowanie H0. Modelowanie H0 to wypełnianie tablic, w któ-rych wartości cechy przypisane wierszom są niezależne od wartości cechy przypisanej kolumnom. W pracy zdefiniowano miarę odejścia od równo-mierności (mn). Gdy H0 jest słuszna, rozkład statystyki testowej zależy od mn. Wartość krytyczną należy ustalać z uwzględnieniem mn.
Even when null hypothesis H0 is true, test statistics may not follow the chi-square distribution. It takes place when the contingency table is filled with a small sample. The relevant quantile of the chi-square distribution is no longer a proper critical value. Again and again, also in this case, the Monte Carlo method turns out to be irreplaceable. Modeling H0 means generating such ta-bles in which values ascribed to rows are independent of values ascribed to columns. In paper a departure-from-uniformity measure mn was defined. When H0 is true measure mn has a strong impact on distribution of the test statistics. So, determining test critical values one has to take mn into account.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2016, 17, 2; 111-122
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wpływ nierównomierności wypełnienia tablicy dwudzielczej na wartość krytyczną statystyki testowej
The impact of uneven filling two-way contingency tables on the critical value of the test statistics
Влияние неравномерностей заполнения двухразделительной таблицы на критическое значение тестовых статистик
Autorzy:
Sulewski, Piotr
Antoni, Drapella
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/542091.pdf
Data publikacji:
2016-04
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
tablica dwudzielcza
test niezależności
wartości krytyczne
metoda Monte Carlo
two-way contingency tables
independence test
critical values
Monte Carlo method
двухразделительная таблица
критерий независимости
критическое значение
Монте-Карло
Opis:
Artykuł dotyczy tablic dwudzielczych 2×2. Gdy hipoteza H0 o niezależności cech jest słuszna, bardzo często — za sprawą małych próbek — rozkład statystyki testowej odbiega od rozkładu chi-kwadrat. Kwantyl rozkładu chi-kwadrat nie jest zatem właściwą wartością krytyczną. Problemem nie jest, przy obecnej wydajności komputerów, wyznaczenie metodą modelowania statystycznego Monte Carlo właściwej wartości krytycznej, lecz modelowanie H0. Modelowanie H0 to generowanie takich tablic, w których wartości cechy przypisane wierszom są niezależne od wartości cechy przypisanej kolumnom. Odpowiednie do takiego modelowania są tablice — równomierna o jednakowym prawdopodobieństwie przynależności do komórek oraz nierównomierna mająca jednakowe prawdopodobieństwo we wszystkich wierszach danej kolumny lub we wszystkich kolumnach danego wiersza. Analiza wyników modelowania statystycznego ujawniła, że nawet gdy H0 jest słuszna, rozkład statystyki testowej w istotny sposób zależy od nierównomierności tablicy. W artykule pokazano, że chcąc maksymalizować moc testu należy wartość krytyczną ustalać z uwzględnieniem miary nierównomierności tablicy. Finalnym efektem opracowania jest zaproponowane czytelnikowi gotowe narzędzie do samodzielnej weryfikacji H0.
The article concerns two-way (2×2) contingency tables. When the H0— hypothesis of independence of features is correct, very often — because of the small sample — the distribution of the test statistics differ from the chi-square. Quantile of the chi-square is therefore not a correct critical value. With the current performance of computers, designation of critical value by statistical modeling of Monte Carlo method is not a problem, but a problem is H0 modeling. The H0 modeling is generating such arrays, which feature value assigned rows are independent of the characteristics of the assigned columns. Suitable for such modeling are tables — uniform of the same probability of belonging to cells and uneven having equal probability in all rows of a given column or in all columns of a given row. Analysis of the results of statistical modeling revealed that even when H0 is right, the distribution of the test statistics significantly depends on the uneven array. The article shows that in order to maximize the power of the test should be set critical value, taking into account measures of inequality array. The final result of the study is offered the reader a ready tool for independent verification of the H0 hypothesis.
Статья рассматривает двухразделительные таблицы 2×2. Если гипотеза H0 по независимости признаков является правильной, очень часто — с использованием небольших выборок – распределение тестовых статистик не подчиняется распределению хи-квадрат. Квантиль распределения хи-квадрат таким образом не является соответствующим критическим значением. Учитывая производительность сегодняшних компьютеров, проблемой не является обозначение по методу статистического моделирования Монте-Карло соответствующего критического значения, но моделирование H0. Моделирование H0 это разработка таких таблиц, в которых значения признака отнесены к строкам являются независимыми от величины признака отнесенного к столбцам. Соответствующими для такого моделирования таблицами являются — равномерная с одинаковой вероятностью принадлежности к клеткам, а также неравномерная имеющая одинаковую вероятность во всех строках данного столбца или во всех столбцах данной строки. Анализ результатов статистического моделирования показал, что даже если H0 является правильной, распределение тестовых статистик действительно зависит от неравномерности таблицы. В статье было показано, что для высокой мощности критерия следует определять критическое значение с учетом меры неравномерности таблицы. Конечным эффектом разработки является предложение читателю готового инструмента для самостоятельной проверки H0.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2016, 4; 1-16
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Moc testów niezależności w tablicy dwudzielczej
Tests’ power for independence in the two-way contingency table
Сила испытаний независимости в таблицах сопряженности 2×2
Autorzy:
Sulewski, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/543750.pdf
Data publikacji:
2016-08
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
tablica dwudzielcza
test niezależności
wartości krytyczne
Monte Carlo
two-way contingency tables
independence test
critical values
Monte Carlo method
таблица сопряженности 2х2
тест независимости
критические значения
метод Монте-Карло
Opis:
W literaturze statystycznej istnieje wiele miar testowych do badania niezależności cech w tablicach dwudzielczych. W zaprezentowanej pracy do analizy statystycznej wybrano tzw. statystykę chi-kwadrat, w tym statystykę χ2 Pearsona, a także przedstawiono propozycję Autora w postaci statystyki modułowej. W celu wyeliminowania ograniczeń dotyczących statystyki chi-kwadrat, wartości krytyczne dla całej analizowanej statystyki wyznaczono symulacyjnie metodami Monte Carlo. Do porównania testów zaproponowano miarę nieprawdziwości H0 oraz wyznaczono moc testów, czyli zdolność tablicy dwudzielczej 2×2 do odrzucenia H0 mówiącej o tym, że między cechami X i Y nie ma związku.
In the statistical literature there are many test measures to study the independence of features in the two-way contingency tables. For statistical analysis, the family of six so-called ”chi-squared statistic” was selected — including Pearson’s χ2 statistics — and the proposal of the author in the form of modular statistics. In order to free themselves from the limitations of the applicability of the ”chi-squared statistic”, critical values for all analyzed statistics were determined by simulation Monte Carlo methods. In order to compare the tests, the measure of untruthfulness of H0 was proposed and calculated the power of the tests which is the ability of two-way contingency tables to reject null hypothesis which says that between features X and Y there is no relation.
В статистической литературе существует много испытательных тестов для обследования независимости показателей в таблицах соряженности 2х2. В представляемой разработке для статистического анализа были выбраны так называемая «статистика хи-квадрат», в том числе статистика χ2 Пирсона, а также модульная статистика по выбору автора. Для того, чтобы освободиться от ограничений касающихся «статистики хи-квадрат», критические значения для всей проанализированной статистики были определены с помощью методов моделирования Монте-Карло. Для сравнения тесов была предложена мера неправильности H0, а также установлено мощность критерия, то есть способность таблицы сопряженности 2×2 отвергнуть нулевую гипотезу H0 говорящую о том, что между признаками X и Y нет связи.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2016, 8; 1-17
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A New Test for Independence in 2×2 Contingency Tables
Nowy test niezależności dla tablic dwudzielczych 2×2
Autorzy:
Sulewski, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/655077.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
test niezależności
tablica dwudzielcza 2×2
statystyka logarytmiczno‑minimalna
statystyka modułowa
statystyki power divergence
metoda Monte Carlo
independence test
2×2 contingency table
logarithmic minimum statistics
modular statistics
power divergence statistics
Monte Carlo method
Opis:
W literaturze statystycznej istnieje wiele miar do ujawniania niezależności dwóch zmiennych jakościowych w tabelach kontyngencji, w szczególności w tabelach dwudzielczych 2×2. W niniejszym artykule porównano cztery testy niezależności. Są to: test chi‑kwadrat, jako najbardziej znany przedstawiciel statystyk power divergence, test modułowy oraz test d‑kwadrat, jako modyfikacje testu Pearsona, test logarytmiczno‑minimalny, będący nową propozycją. Wartości krytyczne dla wyżej wymienionych testów zostały wyznaczone metodami Monte Carlo. W celu porównania testów zaproponowano miarę nieprawdziwości H0 i wyznaczono ich moc.
In statistical literature there exist many tests to reveal the independence of two qualitative variables in two‑way contingency tables (CTs), in particular in 2×2 CTs. In this paper four independence tests were compared. These are: the chi‑square test, being the most popular type of power divergence statistics; the modular test and the d‑square test, which is a modification of the Pearson’s test; the logarithmic minimum test which is a new proposal. Critical values for the tests listed above were determined with the Monte Carlo method. In order to compare the tests, the measure of untruthfulness of H0 was proposed and the power of the tests was calculated.  
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2017, 4, 330
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-6 z 6

    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