Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 7

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  obserwacje odstające
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Statystyka matematyczna jest potężnym narzędziem w analizie rynku nieruchomości i wyceny nieruchomości w przypadku dużych zbiorów danych. W literaturze często przytaczane są modele regresji dwuwymiarowej oraz wielowymiarowej. Estymacja parametrów modeli jest przeważnie oparta na metodzie najmniejszych kwadratów, mało odpornej na przypadki odstające. Nawet pojedyncza obserwacja odstająca może mieć negatywny wpływ na wyniki estymacji uzyskiwane w modelach opartych na klasycznej metodzie najmniejszych kwadratów. Autor analizuje możliwość zastosowania do modelowania wartości nieruchomości wybranych metod estymacji odpornej – metody Hubera oraz Hampela. Metody estymacji odpornej w porównaniu z klasycznymi metodami estymacji pozwalają uzyskać najmniejsze wartości wariancji estymowanych parametrów, co przekłada się na minimalizację wariancji szacowanych wartości nieruchomości z wykorzystaniem założonego modelu. W celu weryfikacji tezy o możliwości zastosowania metod odpornych w wycenie nieruchomości przeprowadzono analizę na przykładowej bazie nieruchomości. Wnioski sformułowano na podstawie porównania wyników estymacji za pomocą klasycznej metody najmniejszych kwadratów z wynikami wybranych metod estymacji odpornej (Hubera i Hampela). Podstawą wnioskowania była również analiza wariancji.
EN
Mathematical statistics is a powerful tool in real estate analysing and its valuation, when large databases are to be considered. The professional literature very often cites two or multidimensional variables methods of regression. Typically the model parameters estimation is based on the smallest squares method, however, such a method could not be resilient to the outlier cases. Even a single outlier could potentially have a negative impact on estimating results obtained by using the standard smallest squares method. The author analyzes the possibility of application of the chosen robust estimation method in property value modeling – the Huber and Hampel method. Comparing to the most commonly used classic estimation method, the robust estimation method enables us to obtain the smallest variation values for the estimated parameters, that results in property value estimated parameters variance minimizing, based on a given model. To verify the rationale of using the resilience methods in property valuation assumption, a sample of real property database analysis was conducted. The findings were concluded based on result comparison of the classic smallest squares method and the robust estimation method (Huber and Hampel) with variance analysis being also taken as a basis for conclusion.
EN
Road traffic is among the most dangerous types of human activity. The main causes of road accidents are driver fatigue, poor physical and mental condition of drivers and overestimating one’s skills while driving. This study focuses on the estimation of driver response time, as the basis of a hypothetical system that uses short and long-range radars, which determines the physical and mental condition of a driver, based on the analysis of „acceleration noise” of the vehicle following its predecessor. This work highlights serious consequences of the fact that driver response time is described by means of a distribution with heavy tails, and thus may be a source of hazard in the driver-vehicle system. Extremes of driver response time were treated as outliers in this study. Their detection was attained by using the Akaike information criterion [1, 2], which is an alternative to conventional methods of testing hypotheses. Untypical, on account of their outlying nature, values are interpreted as critical driver response time values which potentially endanger the reliability of driving.
PL
Ruch drogowy należy do najbardziej niebezpiecznych rodzajów działalności człowieka. Główne przyczyny wypadków drogowych to zmęczenie kierowców, zły stan psychofizyczny kierujących oraz przecenianie swoich umiejętności podczas prowadzenia pojazdu. W niniejszej pracy skupiono uwagę na estymacji czasu reakcji kierowców, jako podstawie hipotetycznego systemu wykorzystującego radary dalekiego i krótkiego zasięgu a określającego stan psychofizyczny kierowcy w oparciu o analizę „szumu przyspieszeń” pojazdu podążającego za poprzednikiem. Wskazuje się na groźne konsekwencje faktu, że czas reakcji kierowcy jest opisywany rozkładem z ciężkimi ogonami, gdyż z tego powodu może być źródłem zagrożenia w układzie kierowca-pojazd. Skrajne wartości czasu reakcji kierowców potraktowano w pracy, jako wartości odstające. Do ich wykrycia zastosowano kryterium informacyjne Akaike [1, 2] co stanowi alternatywę w stosunku do klasycznych metod testowania hipotez. Nietypowe, bo odstające wartości interpretuje się, jako krytyczne czasy reakcji kierowców potencjalnie zagrażające niezawodności jazdy.
3
PL
Przeanalizowano losowe nieskorelowane obserwacje na temat liczebności n, pobrane z populacji o rozkładzie jednostajnym w celu ujawnienia oraz eliminacji istotnie odstających obserwacji lub outlierów. Wyprowadzono wzory obliczania wartości krytycznych potrzebnych do testowania na zadanym poziomie istotności α jednej lub dwóch skrajnych obserwacji. Teoretyczne wyniki testowania skrajnych obserwacji zbadano metodą Monte-Carlo.
EN
In the article the random not correlated uniformly distributed observations in order to detect and eliminate significantly extreme observations or outliers is analyzed. The formulas for calculating critical values which are used to test for a given significant level α of the single or double extreme observations are presented. The theoretical results for testing extreme observations have been studied by Monte-Carlo.
PL
Artykuł przedstawia problematykę wykrywania odchyleń w regułowych bazach wiedzy. Reguły nietypowe, uznawane tu za odchylenia, powinny być przedmiotem analiz ekspertów i inżynierów wiedzy, gdyż mogą wpływać na efektywność wnioskowania w systemach wspomagania decyzji. Autorka prezentuje różne podejścia w znajdowaniu odchyleń w strukturze skupień reguł. W artykule ujęto także wykonane eksperymenty wraz z interpretacją wyników.
EN
The paper presents the problem of outlier detection in the rule knowledge bases. Unusual (rare) rules, regarded here as the deviation, should be the subject of analysis experts and knowledge engineers because they can influence the efficiency of inference in decision support systems. The author presents a different approach in finding outliers in the structure of rules’ clusters. The experiments with their results are also presented in the paper.
EN
This paper provides a review of popular outlier-robust methods used in surveying. The presented methods have been divided into two groups i.e. active and passive methods. The first group comprises the following methods: the Huber Method, the Hampel Method, the Danish Method, the Gaździcki Method, the Least Absolute Deviation and a Choice Rule of Alternative. The second group of methods is represented by the so called iterative data snooping (IDS) and τ-test. There are M-estimation rules presented in the introduction to the review of active methods.
PL
Praca zawiera przegląd popularnych metod odpornych na błędy grube stosowanych w geodezji. Metody te podzielono na dwie grupy, tj. aktywne oraz pasywne. W pierwszej z nich znalazła się metoda Hubera, Hampela, duńska, Gaździckiego, liniowa, najmniejszych odchyleń absolutnych oraz zasada wyboru alternatywy. Druga grupa zawiera metodę Iterative Data Snooping (IDS) oraz τ-test. Wstęp do metod aktywnych stanowi przedstawienie zasad M-estymacji.
PL
W pracy zaprezentowano zmodyfikowaną metodę różnicową wykrywania zmian skokowych w dyskretnych sygnałach pomiarowych (np. szeregach czasowych zmian współrzędnych punktów GPS) w obecności zakłóceń sygnału przypadkowym szumem pomiarowym (white noise) oraz obserwacji odstających (outliers). Metoda polega na zastąpieniu średniej ruchomej w klasycznym algorytmie metody różnicowej poprzez medianę, przez co w znacznym stopniu ogranicza się wpływ obserwacji odstających. Metodę przetestowano na symulowanych sygnałach pomiarowych. Jak wykazały obliczenia testowe, metoda jest skuteczna nawet dla stosunkowo wąskiego okna po stronie obserwacji następujących po testowanej i-tej epoce pomiarowej. Pozwala to na stosunkowo szybkie alarmowanie o zaistnieniu zmiany skokowej o amplitudzie nawet na granicy szumu pomiarowego (3 sigma). Metoda może znaleźć zastosowanie w automatycznych systemach kontrolno-pomiarowych do monitorowania przemieszczeń obiektów inżynierskich wykorzystujących satelitarny system GPS, w szczególności do monitorowania deformacji obiektów hydrotechnicznych, przemysłowych i górniczych.
EN
A modified differencing method of the detection of irregular jumping changes in discrete measuring signals (e.g. time series of changes of coordinate points GPS) in the presence of disruptions of the signal with random measuring noise (white noise) and of accidental diverging observations (outliers) was shown at the work. The method consists in replacing the moving average in the classic algorithm of the differencing method through the median, what to a considerable degree the influence of diverging observation is being limited by. The method was tested on simulated measuring signals. How the test calculations demonstrated, the method is effective even for relatively narrow window on the side of following observations after tested measuring epoch. It allows on relatively fast alarming because of becoming known the irregular change about the amplitude even on the border of measuring noise (3 sigma). The method can find application in automatic control-measuring systems using the satellite system GPS for displacement monitoring of engineering objects, in particular for monitoring of hydro technical, industrial and mining objects’ deformations.
PL
W artykule przedstawiono próbę określenia przemieszczeń pionowych punktów kontrolowanych położonych na obszarze Legnicko-Głogowskiego Okręgu Miedziowego. Przemieszczenia te zostały wyznaczone na podstawie wyników pomiarów niwelacyjnych prowadzonych w latach 1967–2000. W pierwszej kolejności w celu identyfikacji oraz wyeliminowania obserwacji odstających zostały zastosowane metody estymacji mocnych. Układ odniesienia zdefiniowano na podstawie algorytmu złożonego z dwóch etapów. Na pierwszym etapie wyznaczono moduł wektora przyrostów bazowych cech wewnętrznych, jakie wynikają z dwóch pomiarów okresowych (wyjściowego i aktualnego), na drugim etapie badana była reakcja układu obserwacyjnego w trakcie rozwiązywania kolejnych zadań wyrównawczych, wywołana wzrostem liczby punktów objętych założeniem stałości.
EN
The article presents an attempt to determine the vertical displacements of points located within the area controlled Legnica-Głogów Copper District. Displacements have been found on the basis of measurements carried out in leveling the years 1967 to 2000. In the first place to identify and eliminate gross errors the estimation method of strengths have been applied. Then, the calculations carried out in a reference system defined on the basis of the algorithm, consisting of two phases. The first stage concerns the initial identification, which consists in determining the unit vector basis of increments of internal characteristics, which stem from two periodic measurements (initial and current), the second step is to study the reaction of the observation in the course of solving the following adjustment tasks caused by increase in the number of points covered by the stability condition.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.