Nieklasyczne metody statystyczne
w badaniach ekonomicznych
Wybrane pozycje z bibliografii
Aczel A. (2000) Statystyka w zarządzaniu, PWN. Warszawa.
Alcocer G. (2016) Descriptive Statistics and the Least Square Method. Lambert Academic Publishing.Albert J., Rizzo M. (2012) R by Example. Concepts to Code, Springer Science+Business Media, New York.
Basso D., Pesarin F., Salmaso L., Solari A. (2009) Permutation Tests for Stochastic Ordering and ANOVA, Springer Science+Business Media, Heidelberg.
Baszczyńska A. Estymacja funkcji gęstości z pakietem MATLAB, [w]: Rola informatyki w naukach ekonomicznych i społecznych. Innowacje i implikacje interdyscyplinarne. Tom. 2, str. 7 – 16, Wyższa Szkoła Handlowa, Kielce 2012.
Bednarski T. Rola Jerzego Spławy-Neymana w kształtowaniu metod statystycznej analizy przyczynowości, Społeczno gospodarcze aspekty statystyki. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, nr. 309, str. 11-18.
Bedő J., Ong Ch. S. (2016) Multivariate Spearman’s rho for rank aggregation, „Journal of Machine Learning Research” 2016, nr 17, s. 1–30.
Berry K. J., Johnston J. E., Mielke Jr. P. W. (2014) A Chronicle of Permutation Statistical Methods, Springer International Publishing, New York.
Berry K. J., Mielke Jr. P. W., Janis E. (2016) Permutation Statistical Methods. An Integrated Approach. Springer International Publishing. London.
Berry K. J., Johnston J. E., Mielke P. W. Jr. (2018) The Measurement of Association. A Permutation Statistical Approach. Springer Nature Switzerland. Cham.
Biecek P. (2014) Przewodnik po pakiecie R. Oficyna Wydawnicza GIS. Wrocław.
Brombin Ch., Salmaso L. (2013) Permutation Tests in Shape Analysis, Springer Science+Business Media. New York.
Chihara L., Hesterberg T. C. (2011) Mathematical Statistics with Resampling and R, John Wiley & Sons. Hoboken.
Corder G. W., Foreman D. I. (2014) Nonparametric Statistics, John Wiley & Sons, Ltd, New Jersey.
Crawley M. (2005) Statistics. An Introduction Using R, John Wiley & Sons, Ltd, Chichester.
David H. F. (1950) Order Statistics. J. Wiley & Sons Inc. New York.
David H. A. (2008) The beginnings of randomization tests. American Statistician, 62, 70-72.
Davison A.C. and Hinkley, D.V. (1997) Bootstrap Methods and Their Application, Cambridge University Press.
Delorme, A. (2006) Statistical methods. Encyclopedia of Medical Device and Instrumentation, vol 6, pp 240-264.
Domański Cz. (1990) Testy statystyczne. Państwowe Wydawnictwo Ekonomiczne. Warszawa.
Domański Cz. (2010) W setną rocznicę urodzin Stanisława Marcina Ulama. Kwartalnik Statystyczny, rok XII, Nr. 1-3, str. 30 – 31.
Domański Cz., Pekasiewicz D., Baszczyńska A., Witaszczyk A. (2014) Testy statystyczne w procesie podejmowania decyzji. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego.
Domański Cz., Pruska K. (2000) Nieklasyczne metody statystyczne, PWE Warszawa.
Domański Cz., Pruska K., Wagner W. (1998) Wnioskowanie statystyczne przy nieklasycznych założeniach, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego.
Eden, T., Yates, F. (1933) On the validity of Fisher’s z test when applied to an actual example of non-normal data. The Journal of Agricultural Science. 23, 6–17.
Efron B. (1979) Bootstrap Methods: Another Look at the Jackknife, Annals of Statistics, vol. 7, 1, 1-26.
Efron, B. (1987) Better bootstrap confidence intervals (with Discussion). Journal of the American Statistical Association, 82, 171–200.
Efron B, Tibshirani R. (1986) Bootstrap measures for standard errors, confidence intervals, and other measures of statistical accuracy. Statistical Science 1. 54–77.
Efron B, Tibshirani R. (1993) An Introduction to the Bootstrap. Chapman & Hall, NewYork.
Fisher R. A. (1935) The Design of Experiments. Oliver and Boyd, Edinburgh.
Francuz P., Mackiewicz R. (2007) Liczby nie wiedzą skąd pochodzą. Wydawnictwo KUL, Lublin.
Geary R.C. (1927) Some properties of correlation and regression in a limited universe. Metron Rivista Internazionale de Statistica 7, 83–119.
Geary R. C. (1947) Testing for Normality. Biometrika, 34, 209-242.
Gentle J.E. (2003): Random Number Generation and Monte Carlo Methods. Springer Science+Business Media, Inc., New York.
Gibbons J. D., Chakraborti S. (2011) Nonparametric Statistical Inference, Chapman & Hall / CRC Press, Boca Raton.
Good I. J. (1992) Further comments concerning the lady tasting tea or beer: P-values and restricted randomization. J. Stat. Comput. Simul. 40, 263–267.
Good P. I. (1994) Permutation Tests: A practical guide for testing Hypotheses, Springer-Verlag, New York.
Good P. I. (2005) Permutation, Parametric and Bootstrap Tests of Hypotheses, Springer Science Business Media, Inc., New York.
Good P. I. (2006) Resampling Methods. A Practical Guide To Data Analysis. Birkhauser. Boston-Basel-Berlin, 2006.
Greń J. (1974) Statystyka matematyczna. Modele i zadania. Państwowe Wydawnictwo Naukowe. Warszawa.
Hald A. (2007) A History of Parametric Statistical Inference from Bernoulli to Fisher, 1713 – 1935. Springer Science + Business Media. New York.
Hellwig Z. (1965) Test zgodności dla małej próby. Przegląd statystyczny, 12, str. 99-112.
Hollander M., Wolfe D. A., Chicken E. (2014) Nonparametric Statistical Methods, John Wiley & Sons, Inc., New Jersey.
Horton N. J., Kleinman K. (2011) Using R for Data Management, Statistical Analysis and Graphics, CRC Press, Boca Raton.
Kabacoff R. I. (2015) R in Action. Data Analysis and Graphics with R. Manning Publications Co. New York.
Kanji G.K. (2006) 100 Statistical Tests, Sage Publications, London.
Kończak G. (2012) On testing multi-directional hypotheses in categorical data analysis, Proceedings of COMPSTAT 2012, ed.: A. Colubi, E.J. Kontoghiorghes, K. Pokianos, G. Gonzalez-Rodriguez, str. 427 – 436.
Kończak G. (2012a) Wprowadzenie do symulacji komputerowych, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach.
Kończak G. (2016) Testy permutacyjne. Teoria i zastosowania. Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach.
Kończak G. (2018) On Testing Significance of the Multivariate Rank Correlation Coefficient, Acta Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica, 3 (335). str. 21 - 34.
Kończak G., Lübke K. (w druku) Interactive Data Analysis of OECD-Data: Introduction to Permutation Tests.
Kończak G., Trzpiot G. (2014) Metody statystyczne z wykorzystaniem programów komputerowych, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach.
Kończak G., Wywiał J. (2009) On testing linearity of trend function, [w:] Acta Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica, 225. str.141-147.
Kopczewska K., Kopczewski T., Wójcik P. (2009) Metody ilościowe w R. Aplikacje ekonomiczne i finansowe, CeDeWu.PL Wydawnictwa Fachowe, Warszawa.
Krzyśko M. (1996) Statystyka matematyczna. Wydawnictwo Naukowe UAM. Poznań.
Lehmann E. L., Romano J. P. (2005) Testing Statistical Hypothesis, Springer Science+Business, Inc., New York.
Lehmann E. L. (2009) Parametric vs. nonparametric: Two alternative methodologies, Journal of Nonparametric Statistics, vol. 21 str. 397-405.
Lehmann E. L. (2011) Fisher, Neyman, and the Creation of Classical Statistics, Springer Science+Business, Inc., New York.
Ledwina T. (2012) Neyman Jerzy (1894 – 1981) [w:] Statystycy polscy, Główny Urząd Statystyczny, Polskie Towarzystwo Statystyczne. Warszawa.
Manly B.F.J. (2007): Randomization, Bootstrap and Monte Carlo Methods in Biology. Chapman & Hall, New York.
Mielke P. W. Jr., Berry K. J. (2007) Permutation Methods. A Distance Function Approach. Springer Science+ Business Media, LLC. New York.
Murphy K. R., Myors B., Wolach A. (2014) Statistical Power Analysis. A Simple and General Model for Traditional and Modern Hypothesis Tests. Routledge. New York.
Neyman J., Pearson E. S. (1928) On the use and Interpretation of Certain Test Criteria for Purposes of Statistical Inference: Part I. Biometrika 20A, 175 – 240.
Neyman J., Pearson E. S. (1928) On the use and Interpretation of Certain Test Criteria for Purposes of Statistical Inference: Part II. Biometrika 20A, 263 – 294.
Neyman J., Pearson E. S. (1933) On the problems of the most efficient tests of statistical hypotheses. Philosophical Transactions of the Royal Society of London, 231A, 289–338.
Neyman J. (1937) Outline of a Theory of Statistical Estimation Based on the Classical Theory of Probability, Philosophical Transactions of the Royal Society of London A, 236, 333–380.
Nieklasyczne metody oceny efektywności i ryzyka. Otwarte fundusze emerytalne (2011). Red. Domański Cz., Państwowe Wydawnictwo Ekonomiczne. Warszawa.
Ostasiewicz K. (2014) Mathematical Statistics, Publishing House of Wrocław University of Economics.
Ostasiewicz W. (2012) Myślenie statystyczne. Oficyna a Wolter Kluwer business. Warszawa.
Pitman E. J. C., (1937) Significance tests which may be applied to samples from any populations. Supplement to the Journal of the Royal Statististical Society 4, 119–130.
Polko D., Kończak G. (2014) On the Method of Comparing Populations Structures Based on the Data in the Contingency Tables, Acta Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica, 3 (302). str. 81 - 89.
Polko D., Kończak G. (2016) On Using Permutation Tests in the Data Homogeneity Analysis, [w:] Knowledge-Economy-Society. Selected
Rao C.R. (1994) Statystyka i prawda. Wydawnictwo Naukowe PWN Warszawa.
Robert Ch.P., Casella G. (2010): Introducing Monte Carlo Methods with R. Springer Science+Business, New York.
Romaniuk M. (2019) Metody Monte Carlo. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej.
Schmid F., Schmidt R. (2006) Bootstraping Spearman’s Multivariate Rho, [w:] Proceedings of COMPSTAT 2006, s. 759–766.
Schmid F., Schmidt R. (2007) Multivariate Extensions of Spearman’s Rho and Related Statistics,„Statistics & Probability Letters”, nr 77.
Sheskin D.J. (2004) Handbook of Parametric and Nonparametric Statistical Procedures, Chapman & Hall/CRC, Boca Raton.
Simon J.L. (1997) Resampling: The new statistics. Duxbury, Pacific Grove.
Simonoff J. S. (2003) Analyzing Categorical Data, Springer Science+Business Media. New York.
Snopkowski R. (2007) Symulacja stochastyczna, Uczelniane Wydawnictwa Naukowo-Dydaktyczne AGH, Kraków.
Sokołowski A. (2004) O niewłaściwym stosowaniu metod statystycznych, [w:] Statystyka i Data Mining w badaniach naukowych, str. 5 – 14, Statsoft Polska. Kraków.
Szkutnik T., Wójciak M. (2013) Nieklasyczne metody budowy prognoz zatrudnienia w gospodarce województwa śląskiego. Zeszyty Naukowe Studia Ekonomiczne Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, 142, 83-104.
Wasserman L. (2006) All of Nonparametric Statistics, Springer Science + Business Media, Inc. New York.
Wickham H. (2009) ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis, Springer Science + Business Media, Inc. New York.
Wieczorkowski R., Zieliński R. (1997) Komputerowe generatory liczb losowych, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa.
Wolfowitz, J. (1949) The power of the classical tests associated with the normal distribution, The Annals of Mathematical Statistics, 20, 540-551.
Wywiał J. (2004) Wprowadzenie do wnioskowania statystycznego, Akademia Ekonomiczna w Katowicach.
Wywiał J., Kończak G. (2006) On the Distribution of Quadratic Form of Sample Mean and Variance, w: Acta Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica, nr. 196. str.21-29.
Zeliaś A., Pawełek B., Wanat S. (2002) Metody statystyczne. Zadania i sprawdziany. PWE Warszawa.