MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS pod red. Katarzyny Bolonek-Lasoń i Czesława Domańskiego http://hdl.handle.net/11089/212 2026-04-05T16:32:12Z 2026-04-05T16:32:12Z Wagner, Wiesław http://hdl.handle.net/11089/368 2018-02-01T11:18:30Z 2010-01-01T00:00:00Z

Analysis of turning points on the example of arrivals of tourists from Slovakia to Poland Wagner, Wiesław Wiele zjawisk w turystyce charakteryzuje się różną wielkością, monotonicznością i dynamiką w czasie, gdzie po okresach wzrostu, następują spadki i vice versa. Do ich opisu stosuje się metody analizy szeregów czasowych. Miejsca zmian kierunków ogólnej tendencji badanego zjawiska nazywa się punktami zwrotnymi. Mają one charakter punktów szczytowych lub dolinowych. Dla każdego z nich wyróżnia się horyzontalne sąsiedztwo okresów czasowych poprzedzających i następujących o różnej długości. Przy badaniu punktów zwrotnych możliwa jest analiza: a) na danych oryginalnych (ten wa-riant jest zastosowany w pracy), b)na danych przekształconych (np. logarytmicznie), c)na pierwszych, drugich, ... różnicach. W przypadkach a) i b) liczba punktów zwrotnych będzie jednakowa, ale będzie ona znacznie różnić się przy stosowaniu pierwszych różnic, czyli dla przypadku c). Celem pracy jest określenie punktów zwrotnych, ich horyzontalnego lewo- i prawostronnego sąsiedztwa wraz z podaniem różnych ich własności. Zostały one zilustrowanie na danych liczbowych dotyczących przyjazdów turystów ze Słowacji do Polski w kolejnych miesiącach w latach 1999–2006.

2010-01-01T00:00:00Z Trzpiot, Grażyna http://hdl.handle.net/11089/367 2018-02-01T11:18:30Z 2010-01-01T00:00:00Z

Coherent risk measures in multiperiod models Trzpiot, Grażyna Podstawy teorii koherentnych miar ryzyka były omówione w pracy Artzner i in. (1999) w ujęciu statycznym. Przedstawimy analogiczny model w podejściu dynamicznym z czasem dysktretnym. Zapiszemy standardowe aksjomaty definiujące miary koherentne dynamicznie. Omówimy własności przedstawionego modelu oraz pokażemy możliwość wykorzystania modelu do zabezpieczenia pozycji finansowej wykorzystując wybraną klasę miar ryzyka.

2010-01-01T00:00:00Z Markowicz, Iwona Stolorz, Beata http://hdl.handle.net/11089/366 2018-02-01T11:18:30Z 2010-01-01T00:00:00Z

The problem of the censorship of data in the retrospective research of unemployment Markowicz, Iwona; Stolorz, Beata W artykule przedstawiono wyniki badania wpływu niepełnej informacji na estymację krzywej przeżycia metodą Kaplana-Meiera. Autorki przeprowadziły analizę czasu pozostawania bez pracy przez osoby bezrobotne, które zostały wyrejestrowane z Powiatowego Urzędu Pracy w Szczecinie w I kwartale 2007 roku. Zastosowano metody analizy przeżycia, które dopuszczają występowanie danych cenzurowanych.

2010-01-01T00:00:00Z Mantaj, Andrzej Pater, Robert Wagner, Wiesław http://hdl.handle.net/11089/365 2018-02-01T11:18:30Z 2010-01-01T00:00:00Z

Aspects of linear and median correlation coefficients matrix Mantaj, Andrzej; Pater, Robert; Wagner, Wiesław Macierz współczynników korelacji liniowej odgrywa podstawową rolę w badaniu zależno- ści układu cech w wielowymiarowej analizie statystycznej. Pozwala ona na określenie cech mocno skorelowanych w oparciu o wartości diagonalne jej macierzy odwrotnej, a także na interpretację zmiennych przy wykorzystaniu statystyk liczbowych i wykresów zbudowanych na jej elementach. Alternatywą wspomnianej macierzy jest macierz korelacji medianowej. Jest ona propozy- cją, w przypadku gdy niektóre z nich wykazują występowanie obserwacji odstających, co często ma miejsce w analizie zjawisk społeczno-gospodarczych. Powstają wówczas trudności z właściwą oceną powiązań cech. Jest to powodowane niską wartością załamania średniej arytmetycznej. Dlatego w miejsce średniej arytmetycznej jako klasycznej charakterystyki liczbowej położenia, stosuje się pozycyjną charakterystykę liczbową – medianę, która z kolei ma bardzo wysoką wartością załamania. Celem pracy jest porównanie współczynników korelacji liniowej i medianowej na materia- le empirycznym. Podano różne wzory na wyznaczanie współczynnika korelacji liniowej oraz określono podstawowe własności medianowego odchylenia bezwzględnego w przypadku próby jednowymiarowej i kormedian dla próby dwuwymiarowej. Te dwie ostatnie charakterystyki wykorzystuje się przy obliczaniu współczynnika korelacji medianowej, którego własności także zaprezentowano w pracy. Materiał badawczy stanowią dane liczbowe 14 cech społeczno-gospodarczych dla gmin wiejskich i miejsko-wiejskich województwa podkarpackiego według stanu na dzień 31.12.2002 r.

2010-01-01T00:00:00Z