BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Baszczyńska Aleksandra (University of Lodz, Poland), Pekasiewicz Dorota (University of Lodz, Poland)
Tytuł
Biaverage and Multimodality in Investigating Distribution of Electricity Prices
Biśrednia i wielomodalność w badaniach rozkładu cen energii
Źródło
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, 2014, vol. 3, t. 302, s. 203-210, tab., rys., bibliogr. 9 poz.
Tytuł własny numeru
Multivariate Statistical Analysis. New methods and innovative applications
Słowa kluczowe
Analiza statystyczna, Modele ekonometryczne, Ceny energii, Zmienne losowe
Statistical analysis, Econometric models, Energy prices, Random variable
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
W pracy przedstawiono wybrane metody statystyczne dotyczące analizy rozkładu zmiennej losowej. Do badania modalności, która jest jednym z ważniejszych etapów analizy zmiennej losowej mogą być zastosowane, między innymi, następujące metody: estymacja jądrowa gęstości, test Hartigana jednomodalności oraz biśrednia. Metody te wykorzystane zostały do badania rozkładu cen energii na rynku dnia następnego w Polsce. (abstrakt oryginalny)

In the paper chosen statistical methods concerning analysis of random variable distributions are presented. Investigating modality of distribution is one of the most interesting and important stages in random variable analysis. Among others, the following methods can be used: kernel density estimation, the Hartigan test of unimodality and the biavarage estimation. An example showing application of these methods for data from the one-day-ahead market of electricity is presented. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Antoniewicz R. (2005), O średnich i przeciętnych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław.
  2. Antoniewicz R. (2006), Pięć lat pojęcia dwuprzeciętnej, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, 450, 11-15.
  3. Baszczyńska A. (2012), Estymacja funkcji gęstości z pakietem MATLAB, Rola informatyki w naukach ekonomicznych i społecznych. Innowacje i implikacje interdyscyplinarne, Wydawnictwo Wyższej Szkoły Handlowej w Kielcach, 7-16.
  4. Hartigan J. A., Hartigan P. M. (1985), The Dip Test of Unimodality, The Annals of Statistics, Vol. 13, No. 1, 70-84.
  5. Parzen E. (1962), On Estimation of a Probability Density Function and Mode, Annals of Mathematical Statistics, 33, 1065-1076.
  6. Silverman B. W. (1981), Using Kernel Density Estimates to Investigate Multimodality, Journal of the Royal Statistical Society, Series B (Methodological), Vol. 43, No. 1, 97-99.
  7. Silverman B. W. (1996), Density Estimation for Statistics and Data Analysis, Chapman & Hall, London.
  8. Sokołowski A. (2013), Bezpośrednie estymatory modalnej, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Kraków.
  9. http://www.tge.pl [11.12.2013]
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
0208-6018
Język
eng
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu