W wielu badaniach problem stanowią obiekty nietypowe, opisane bardzo dużymi wartościami. Mogą one zakłócać w sposób bardzo znaczący wyniki badań poprzez zmniejszanie zakresu zmiennych obiektów typowych podczas normowania. W konsekwencji prowadzi to do zmniejszania ważności zmiennych podczas obliczania miary syntetycznej. Niekorzystny wpływ wartości nietypowych można zminimalizować poprzez wykorzystanie specjalnych metod normowania. W artykule zostały przedstawione dwie tego typu metody: standaryzacja z ważonym odchyleniem standardowym oraz unitaryzacja z wartościami progowymi z dwiema metodami wyznaczania progów. Normowaniu poddano wartości emisji zanieczyszczeń pyłowych powietrza z zakładów szczególnie uciążliwych. Jednostkami poddanymi badaniu było 379 powiatów. Dane zaczerpnięto z GUS-u, dotyczą one 2005 roku. Wskaźnik ten wybrano ze względu na dużą rozbieżność w emisji zanieczyszczeń w zależności od charakteru zakładów znajdujących się na terenie poszczególnych powiatów. Istnieje bardzo wiele powiatów o niewielkiej emisji zanieczyszczeń zbliżonej praktycznie do zera. Są to powiaty z obszarów nieuprzemysłowionych. Istnieje również wiele powiatów znajdujących się w rejonach mocno uprzemysłowionych gdzie emisja zanieczyszczeń jest znaczna. Ponadto istnieje bardzo niewielka liczba powiatów na terenie, których znajdują się bardzo duże zakłady przemysłowe, jak na przykład elektrownie. Zakłady te emitują kilkaset razy więcej zanieczyszczeń niż typowe zakłady. Stanowią one obiekty nietypowe zakłócające wartości miar syntetycznych.

1. FULLTEXT: Normalization of Variables with Outliers, Microsoft Office Document, 0.3MB

• Legal notice:
  

  Copyright (c) Pielaszek Research, all rights reserved.
  The above materials, including auxiliary resources, are subject to Publisher's copyright and the Author(s) intellectual rights. Without limiting Author(s) rights under respective Copyright Transfer Agreement, no part of the above documents may be reproduced without the express written permission of Pielaszek Research, the Publisher. Express permission from the Author(s) is required to use the above materials for academic purposes, such as lectures or scientific presentations.
  In every case, proper references including Author(s) name(s) and URL of this webpage: https://science24.com/paper/20392 must be provided.

1. Back Propagation ANN in Stock Market Forecasting
2. Application of MAJR Aggregate Measure in the Management Quality Testing in the EU-28
3. A Comparative Study of FastICA and Gradient Algorithms for Stock Market Analysis
4. Koncepcja systemu informatycznego do analizy danych regionalnych