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 "błędy nielosowe" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Rola badań statystycznych w naukach ekonomicznych w świetle nowych możliwości określanych mianem big data
    Autorzy:
    Szreder, Mirosław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/chapters/16538596.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
    Tematy:
    badania reprezentacyjne
    błędy nielosowe
    big data
    sample surveys
    non-random errors
    Opis:
    W rozdziale scharakteryzowano najważniejsze tendencje w zakresie rozwoju badań statystycznych i ich zastosowań w naukach ekonomicznych. Szczególną uwagę zwrócono na konsekwencje wynikające z postępu technologicznego, ułatwiającego dostęp do wielu źródeł danych, a także zwiększającego możliwości pozyskiwania, przetwarzania i analizy danych statystycznych. Podkreślono, że zwiększające się znaczenie błędów nielosowych w badaniach reprezentacyjnych powoduje konieczność korzystania ze zintegrowanych zbiorów danych oraz z informacji określanych terminami paradata i metadata. Analizując natomiast najnowsze trendy w badaniach statystycznych, wskazano zarówno na komplementarną rolę big data w tradycyjnych badaniach statystycznych (zwłaszcza niewyczerpujących), jak i na stopniowe zastępowanie w niektórych zagadnieniach badań próbkowych analityką big data.
    The role of statistical surveys in economics in the light of new opportunities provided by big data The paper discusses some major trends in the development of statistical surveys and in their applications in economics. It focuses on consequences of the technological revolution which facilitates access to various data sources, and creates new opportunities of collecting, processing and analyzing data. The author justifies that an increase in the impact of non-random errors in sample surveys implies the necessity of using a combination of available data sources, including paradata and metadata. With regard to big data, two tendencies have been highlighted: complimentary role of big data in traditional statistical surveys, and – in some areas of research – replacing sample surveys by big data analyses.
    Źródło:
    Ewolucja nauk ekonomicznych. Jedność a różnorodność, relacje do innych nauk, problemy klasyfikacyjne; 127-139
    9788363305666
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Błędy nielosowe i ich znaczenie w testowaniu hipotez
    Non-random errors and their importance in testing of hypotheses
    Autorzy:
    Szreder, Mirosław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/971504.pdf
    Data publikacji:
    2021-03-31
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    testowanie hipotez statystycznych
    błąd losowania
    błąd losowy
    błędy nielosowe
    testing of hypotheses
    sampling error
    random error
    non-random errors
    Opis:
    We współczesnych badaniach reprezentacyjnych coraz częściej dają o sobie znać błędy o charakterze nielosowym, w tym w szczególności wynikające z braków odpowiedzi lub źle wykonanych pomiarów (niedokładnej obserwacji statystycznej). Do tej pory rzadko dyskutowano o skutkach tego typu błędów w procedurze weryfikacji hipotez statystycznych. Uwaga badaczy skupiała się niemal wyłącznie na błędzie losowania (błędzie losowym). Błąd ten maleje wraz ze wzrostem liczebności próby. To sprawia, że badacze, nierzadko mający do dyspozycji bardzo duże liczebnie próby, tracą z pola widzenia konsekwencje nie tylko błędu losowego, lecz także błędów nielosowych. Celem artykułu jest wskazanie na znaczenie błędów nielosowych w podejmowaniu decyzji opartych na wykorzystaniu klasycznej procedury weryfikacji hipotez. Szczególną uwagę poświęcono sytuacjom, w których badacz dysponuje dużą liczebnie próbą. W pracy uzasadniono twierdzenie, że w dużych próbach testy statystyczne stają się bardziej wrażliwe na oddziaływanie błędów nielosowych. Błędy systematyczne, będące szczególnym przypadkiem błędów nielosowych, zwiększają prawdopodobieństwo błędnej decyzji o odrzuceniu prawdziwej hipotezy wraz ze wzrostem liczebności próby. Wzbogacenie weryfikacji hipotez o analizę opartą na estymacji przedziałowej może wspomóc badacza w poprawnym wnioskowaniu.
    Increasing numbers of non-random errors are observed in contemporary sample surveying – in particular, those resulting from no response or faulty measutrements (imprecise statistical observation). Until recently, the consequences of these kinds of errors have not been widely discussed in the context of the testing of hypoteses. Researchers focused almost entirely on sampling errors (random errors), whose magnitude decreases as the size of the random sample grows. In consequence, researchers who often use samples of very large sizes tend to overlook the influence random and non-random errors have on the results of their study. The aim of this paper is to present how non-random errors can affect the decision-making process based on the classical hypothesis testing procedure. Particular attention is devoted to cases in which researchers manage samples of large sizes. The study proved the thesis that samples of large sizes cause statistical tests to be more sensitive to non-random errors. Systematic errors, as a special case of non-random errors, increase the probability of making the wrong decision to reject a true hypothesis as the sample size grows. Supplementing the testing of hypotheses with the analysis of confidence intervals may in this context provide substantive support for the researcher in drawing accurate inferences.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2021, 66, 3; 7-21
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      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