About Robust Estimators of Average Shape and Variance of Shape

• Autorzy: Daniel Kosiorowski

Warianty tytułu

O odpornych estymatorach przeciętnego kształtu i wariancji kształtu

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In this paper we investigate whether in the statistical inference for shapes of economic systems it is useful to modify least squares methods (commonly used Procrustes approach) by applying data depth concept. In the paper theoretical considerations are illustrated with examples of multidimensional financial time series. (original abstract)

W artykule badamy czy w zagadnieniach wnioskowania statystycznego odnośnie do kształtów układów ekonomicznych użytecznym jest zmodyfikować estymatory najmniejszych kwadratów (powszechnie wykorzystywaną metodę Prokrusta) przez zastosowanie metod koncepcji głębi danych. W artykule rozważania teoretyczne ilustrujemy przykładami dotyczącymi finansowych wielowymiarowych szeregów czasowych. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Inferential statistics; Estimators; Capital flows; Time-series analysis; Data depth concept

PL

Wnioskowanie statystyczne; Estymatory; Przepływy kapitałowe; Analiza szeregów czasowych; Koncepcja głębi danych

• Czasopismo: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
• Rocznik: 2009
• Tom: 225 Methodological Aspects and Applications of Multivariate Statistical Analysis
• Strony: 155--165

Twórcy

autor

Daniel Kosiorowski

• Cracow University of Economics, Poland

Bibliografia

• Bookstein F. L. (1986), Size and shape spaces for landmark data in two dimension (with discussion), "Statistical Science", 1, 181-242.
• Carne T. K. (1990), The geometry of shape spaces, "Proceedings of the London Mathematical Society", 61, 407-432.
• Dryden I. L., Merida K. V. (1998), Statistical shape analysis, John Wiley & Sons, New York.
• Goodall C. R., Marida K. V. (1991), A geometrical derivation of the shape densities, "Advances in Applied Probability", 23, 496-514.
• Goodall C. R., Marida K. V. (1993), Multivariate aspects of shape theory, "Annals of Statistics", 21, 848-866.
• Kendall D. G. (1989), A survey of the statistical theory of shape, "Statistical Science", 4, 87-120.
• Kendall D. G., Barden D., Carne T. K., Le H. (1999), Shape and shape theory, John Wiley & Sons, New York.
• Kent J. T. (1994), The complex bingham distribution and shape analysis, "J. R. Statist Soc." B 56, 2, 285-299.
• Kosiorowski D. (2004), About phase transitions in Kendall's shape space, [in:] Proceedings from MS A2004 Conference, Uniwersytet Łódzki, Łódź (to appear).
• Kosiorowski D. (2005), Koncepcja głębi danych w badaniach ekonomicznych, „Wiadomości Statystyczne", 8, 1-14.
• Rousseeuw P. J., Leroy A. M. (1987), Robust regression and outlier detection, Willey, New York.
• Zuo Y., Serfling R. (2000), General notions of statistical depth function, "The Annals of Statistics", 28, 461-482.
• Zuo Y. (2004), Robustness of Weighted L^p - Depth and L^p - Median, AStA, 88, 215-234.