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 "statistical depth function" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Robustness of Depth Based Classification Rules
    Odporność metod klasyfikacyjnych wykorzystujących funkcje głębi
    Autorzy:
    Kosiorowski, Daniel
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/906294.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    Robust statistical procedure
    discriminant rule
    statistical depth function
    Opis:
    W referacie proponujemy kilka reguł klasyfikacyjnych wykorzystujących funkcje głębi. Badamy ich właściwości m. in. na różnych zbiorach danych generowanych przez wielowymiarowe skośne rozkłady, rozkłady o tłustych ogonach i mieszaniny takich rozkładów.
    In this paper we propose several classification rules based on data depth concept. We study a performance of the propositions on various multivariate data sets simulated from skewed, fat tailed distributions and mixtures of them.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2009, 228
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Two procedures for robust monitoring of probability distributions of economic data stream induced by depth functions
    Autorzy:
    Kosiorowski, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/406469.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
    Tematy:
    data stream
    robust procedure
    statistical depth function
    Opis:
    Data streams (streaming data) consist of transiently observed, evolving in time, multidimensional data sequences that challenge our computational and/or inferential capabilities. We propose user friendly approaches for robust monitoring of selected properties of unconditional and conditional distributions of the stream based on depth functions. Our proposals are robust to a small fraction of outliers and/or inliers, but at the same time are sensitive to a regime change in the stream. Their implementations are available in our free R package DepthProc.
    Źródło:
    Operations Research and Decisions; 2015, 25, 1; 55-79
    2081-8858
    2391-6060
    Pojawia się w:
    Operations Research and Decisions
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    {Depthproc} Package in Multivariate Time Series Mining
    Pakiet {depthproc} w eksploracyjnej analizie wielowymiarowego szeregu czasowego
    Autorzy:
    Kosiorowski, Daniel
    Bocian, Mateusz
    Węgrzynkiewicz, Anna
    Zawadzki, Zygmunt
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/904813.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    R package
    statistical depth function
    robustness
    multivariate time series
    Opis:
    In this paper we present our novel R package {depthproc} which implements several multivariate statistical procedures induced by statistical depth functions and we discuss some examples and applications of the package in data mining concerning the multivariate time series.
    W artykule przedstawiamy pakiet środowiska R naszego autorstwa o nazwie {DepthProc}. Pakiet zawiera implementacje kilku wielowymiarowych procedur statystycznych indukowanych przez statystyczne funkcje głębi. Przedstawiamy przykłady zastosowań pakietu w eksploracyjnej analizie wielowymiarowego szeregu czasowego.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2013, 286
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Centrality-oriented causality : a study of EU agricultural subsidies and digital developement in Poland
    Autorzy:
    Kosiorowski, Daniel
    Rydlewski, Jerzy P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1181966.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
    Tematy:
    causal inference
    counterfactuals
    statistical depth function
    robust statistical inference
    digital development
    Opis:
    Results of a convincing causal statistical inference related to socio-economic phenomena are treated as an especially desired background for conducting various socio-economic programs or government interventions. Unfortunately, quite often real socio-economic issues do not fulfil restrictive assumptions of procedures of causal analysis proposed in the literature. This paper indicates certain empirical challenges and conceptual opportunities related to applications of procedures of data depth concept into a process of causal inference as to socio-economic phenomena. We show how to apply statistical functional depths to indicate factual and counterfactual distributions commonly used within procedures of causal inference. Thus, a modification of Rubin causality concept is proposed, i.e., a centrality-oriented causality concept. The presented framework is especially useful in the context of conducting causal inference based on official statistics, i.e., on the already existing databases. Methodological considerations related to extremal depth, modified band depth, Fraiman-Muniz depth, and multivariate Wilcoxon sum rank statistic are illustrated by means of example related to a study of an impact of EU direct agricultural subsidies on digital development in Poland in the period 2012–2018.
    Źródło:
    Operations Research and Decisions; 2020, 30, 3; 47--63
    2081-8858
    2391-6060
    Pojawia się w:
    Operations Research and Decisions
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Głębia położenia-rozrzutu w strumieniowej analizie danych ekonomicznych
    Location-scale depth in economic data stream analysis
    Autorzy:
    Kosiorowski, Daniel
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/964999.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    strumień danych
    statystyczna funkcja głębi
    wielowymiarowa mediana
    data stream
    statistical depth function
    multivariate median
    Opis:
    Z praktycznego punktu widzenia priorytetowym celem analizy ekonomicznego szeregu czasowego jest uzyskanie wglądu na podstawie stale uaktualnianej próby umiarkowanej długości w krótkookresowe właściwości probabilistyczne procesu generującego dane. Na podstawie takiej w ogólności nieprecyzyjnej wiedzy dokonywanych jest szereg decyzji ekonomicznych oraz prognoz. W praktyce bardzo ważną kwestią jest odpowiedź na pytanie co mówi nam większość danych o przyszłym zachowaniu większości uczestników pewnego rynku. Szczególnie trudno odpowiedzieć na takie pytanie w przypadku wielkich zbiorów danych generowanych przez zmieniający się wielowymiarowy model. W artykule prezentujemy wybrane zastosowania procedur indukowanych przez głębię położenia-rozrzutu Mizery i Müller w odpornej analizie strumienia danych ekonomicznych.
    In this paper we study the properties of the location-scale depth procedures introduced by Mizera & Müller and look into the probabilistic information of the underlying time series model carried by them. We focus our attention on short term multivariate quantile based description of the possible time series model. We study robustness and utility of such the description in a decision making process. In particular we investigate properties of the moving Student median (two dimensional Tukey median in a location–scale problem).
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2012, 59, numer specjalny 1; 87-108
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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