LINEAR MODELS AND DATA ANALYSIS http://hdl.handle.net/11089/6700 2026-04-05T00:48:50Z 2026-04-05T00:48:50Z Klepacz, Halina http://hdl.handle.net/11089/6722 2018-02-01T11:18:00Z 1989-01-01T00:00:00Z

The Bias of Estimators of Models with Errors in Variables Klepacz, Halina W artykule analizuje się wielkości obciążeń parametrów strukturalnych modeli z dwiema zmiennymi objaśniającymi, w tym jedna jest obarczona błędem pomiaru oraz z trzema zmiennymi, z których jedna lub dwie są mierzone z błędem, Analizę przeprowadza się ze względu na metody estymacji, wielkość próby, poziom: współczynnika determinacji, błędu pomiaru i współczynnika korelacj i miedzy zmiennymi.

1989-01-01T00:00:00Z Jajuga, Krzysztof http://hdl.handle.net/11089/6721 2018-02-01T11:18:00Z 1989-01-01T00:00:00Z

On Regression Analysis in the Case of Heterogeneity of a Set of Objects Jajuga, Krzysztof W artykule prezentuje się metodologie badań statystycznych w rozumieniu analizy regresji dla przypadku, gdy zbiór obiektów, będących przedmiotem badania, nie jest jednorodny. Proponuje się dwie metody pozwalające określić homogeniczne klasy o hiperelipsoidalnym kształcie. Wszystkie rozważania są ilustrowane czterema przykładami.

1989-01-01T00:00:00Z Liski, Erkki P. http://hdl.handle.net/11089/6720 2018-02-01T11:18:00Z 1989-01-01T00:00:00Z

Influential Observations in the Generalize Analysis of Variance Model Liski, Erkki P. Podano opis modelu GMANOVA wielowymiarowej analizy wariancji (zwanego czasem modelem krzywych wzrostu). Dyskutowano problemy analizy skutków występowania wpływowych wyników obserwacji na własności estymatorów. Okazało się, że skutki te są różne w zależności od kształtu estymowanej funkcji parametrycznej. Proponuje się pomiar tych skutków w fazie planowania eksperymentów oraz w fazie analizy danych eksperymentalnych. Wyniki analizy zilustrowano rezultatami badań eksperymentalnych z zakresu hodowli zwierząt.

1989-01-01T00:00:00Z Milo, Władysław http://hdl.handle.net/11089/6719 2018-02-01T11:18:00Z 1989-01-01T00:00:00Z

Regression Diagnostic of Ill -Conditioned Statistical Data Milo, Władysław Celem artykułu jest opis wykrywania liniowych zależności wg: n) współrzędnych wektora własnego macierzy x ’x. h) uogólnionej macierzy kątów między wektorami macierzy x. Podano przykłady liczbowej analizy zależności za pomocą metod (a)-(b) oraz wskazano na wady i zalety obu metod. W paragrafie 3 wyprowadzono nowe wzory uzależniające wrażliwość wskaźnika złego uwarunkowania od wpływowych elementów z macierzy x, wpływcwych kolumn x oraz nowe wzory uzależniające wrażliwość statystyk B, Y, E, E'£, E'E n-k)' oraz ich charakterystyk na poziom zleg uwarunkowania. Podano warunki wystarczające i konieczne bezwrażliwości tych statystyk

1989-01-01T00:00:00Z