O zastosowaniu testów permutacyjnych w analizie czynnikowej

• Autorzy: Jacek Stelmach
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Jednym z podstawowych problemów w badaniach statystycznych jest właściwy dobór zmiennych objaśniających. Analiza głównych składowych, będąca jedną z odmian analizy czynnikowej, pozwala ograniczyć liczbę zmiennych i usunąć problemy wynikające z ich współliniowości, a co za tym idzie - uniknąć konieczności pracy z dużą ilością zmiennych, co czasem wręcz uniemożliwia dalsze analizy statystyczne. (...) Celem opisywanego eksperymentu było zbadanie możliwości zastosowania testów permutacyjnych do określenia liczby istotnych głównych składowych. Opisane w artykule testy permutacyjne w ostatnich latach stają się coraz bardziej znane. Pozwalają one na ominięcie niewygodnych założeń i odznaczają się lepszą skutecznością w analizie prób o niewielkich liczebnościach. Badania przeprowadzono metodą symulacji komputerowych dla rzeczywistych i symulowanych zbiorów danych. badania takie powinny pozwolić na rekomendację statystyk testowych, które zastosowane w testach permutacyjnych mogą z powodzeniem konkurować z klasycznymi kryteriami wyboru. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Badania statystyczne; Testy statystyczne; Statystyczna analiza porównawcza; Ekonometria; Modelowanie ekonometryczne

EN

Statistical surveys; Statistical tests; Statistical comparison analysis; Econometrics; Econometric modeling

• Czasopismo: Prace Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Rocznik: 2012
• Tom: Współczesna gospodarka - wyzwania, dylematy, perspektywy rozwoju.
• Strony: 285--296

Twórcy

autor

Jacek Stelmach

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

Bibliografia

• Aczel A.D. : Statystyka w zarządzaniu. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2000.
• Buja A., Eyuboglu N. : Remarks on Parallel Analysis. "Multivariate Behavioral Research", 1992, 27, s. 509-540.
• Dray S. : On the Number of Principal Components : A Test of Dimensionality Based on Measurements of Similarity between Matrices. "Computational Statistics & data Analysis", 2008, 52, s.2228-2237.
• Hesterberg T., Monaghan S., Moore D.S., Clipson A., Epstein R. : The Pracice of Business Statistics. Companion Chapter 18 - Bootstrap Methods and Permutation Tests. W.H.Freeman and Company, New York 2003.
• Jajuga K. : Statystyczna analiza wielowymiarowa. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1993.
• Kończak G. : O pewnym teście dla weryfikacji hipotezy o równości wartości przeciętnych w k populacjach. Zeszyty Naukowe 8, tom 2, WSH, Kielce 2008.
• Metody ilościowe w R. Aplikacje ekonomiczne i finansowe. Red. Kopczewska K., Kopczewski T., Wójcik P., CeDeWu Sp. z o.o., Warszawa 2009.
• Odiase J.L., Ogbonmwan S.M. : Correlation Analysis : Exact Permutation Paradigm. "Matiematiczki Wiesnik", Vol. 59, s. 161-170.
• Peres-Neto P.R., Jackson D.A., Somers K.M. : How Many Principal Components ? Stoping Rules for Determining the Number of Non-trivial Axes Revisited. "Computational Statistics & Data Analysis", 2005, 49, s. 974-997.
• Pluta W. : Wielowymiarowa analiza porównawcza w modelowaniu ekonometrycznym. PWN, Warszawa 1986.
• Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R. Red. Walesiak M., Gatnar E., Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2009.
• Welfe A. : Ekonometria. PWE, warszawa 2003.