O teście równości wariancji wykorzystującym metodę bootstrap

• Autorzy: Grzegorz Kończak

Warianty tytułu

On the Bootstrap Test of Homogenity Variances

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule zaproponowano test równości wariancji wykorzystujący metodę bootstrap. Na podstawie uzyskanych rezultatów z próby, zgodnie z założeniami wspomnianej metody, generowane są próby bootstrapowe. Wykorzystując rezultaty pochodzące z tych prób, uzyskiwane są wartości statystyki pozwalającej na ocenę jednorodności wariancji. Ostateczna decyzja jest podejmowana na podstawie uzyskanego rozkładu otrzymanych wartości w N seriach generowań prób bootstrapowych. Rozważania analityczne uzupełniono symulacjami komputerowymi. Przedstawiono porównania testu Bartletta równości wariancji oraz testu wykorzystującego metodę bootstrap. Zwrócono uwagę na przypadki, kiedy może być uzasadnione zastosowanie w analizach testu opartego na metodzie bootstrap. (fragment tekstu)

EN

The assumption of homogeneity of variance is supposed in various statistical methods such as ANOVA, discriminant analysis, cluster analysis, etc. The paper presents a test for homogeneity of variance using bootstrap methods that does not rely on normal distribution assumption. There are presented analytical results and the results of Monte Carlo study. There are compared the proposed test and classical Hartley's homogeneity variance test. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Metody samowsporne

EN

Bootstrap

• Czasopismo: Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia
• Rocznik: 2006
• Tom: 13
• Numer: nr 1126 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
• Strony: 543--552

Twórcy

autor

Grzegorz Kończak

• Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach

Bibliografia

• Brandt S. (1998), Analiza danych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Chou P.H. (1996), Using Bootstrap to Test Mean-Variance Efficiency of a Given Portfolio, Economics Working Paper Archive at WUSTL, nr 9609002.
• Domański Cz., Pruska K. (2000), Nieklasyczne metody statystyczne, PWE, Warszawa.
• Efron B., Tibshirani R.J. (1993), An Introduction to the Bootstrap, Chapman & Hall, New York.
• Kendall M.G., Stuart A. (1963), The Advanced Theory of Statistics, vol. I, II, Charles Griffin, Londyn.