Pārbīdes funkcija divu izlašu gadījumā

Abstract

Darbā ir aplūkota vispārīgā pārbīdes funkcija divu izlašu gadījumā un ranžētu izlašu pielietojums. Šīs izlases ieviesa McIntyre 1952. gadā kā metodi, kas būtiski samazina datu apsekojumu izmaksas. Tomēr ranžētas izlases var pielietot arī liela datu apjoma gadījumos. Izrādās, ka pārbīdes funkcija cieši saistīta gan ar statistikā pazīstamo lokācijas modeli, gan ar -- kvantiļu-kvantiļu grafikiem. Darbā tiek pārbaudīts lokācijas un lokācijas-skalēšanas modelis, konstruējot vienlaicīgās ticamības joslas vispārīgai pārbīdes funkcijai, vertikālās pārbīdes funkcijai, kvantiļu starpības funkcijai, kvantiļu-kvantiļu (Q-Q) grafikiem un varbūtību-varbūtību (P-P) grafikiem. Darba mērķi ir salīdzināt savā starpā šīs pieejas, kā arī pielietot ranžētās izlases praktiskām datu problēmām.

Thesis contains analysis of general shift function in the two-sample case and application of ranked set sampling. Ranked set sampling was introduced by McIntyre in 1952 as a cost-effective survey sampling method, yet ranked set sampling can be applied for data reduction as well. It turns out that the general shift function is closely connected to location model and quantile-quantile plot. The location model and the location-scale model have been tested by constructing simultaneous confidence bands for the general shift function, the vertical shift function, quantile distance function, quantile-quantile plot (Q-Q) and probability-probability plot (P-P). The goal of this study is to compare these methods and apply ranked set sampling on real problems.