ВЫБОРКА — совокупность способов, приемов, процедур отбора элементов объекта, ед. наблюдения и изучения при массовых социологических исследованиях. Различают следующие основные типы В. случайная и квазислучайная, вероятностная, целевая и построенная на основе суждения. Важное место в теории В.занимают вопросы оценки, а также природы и величины ошибок, возникающих при обследовании. Критерий оценки качества В. — ее репрезентативность. [c.43]
До сих пор мы говорили об основных методах исследования систем типа (4.5) — (4.7), т. е. систем без случайных возмущений и неопределенностей. В таких моделях управление однозначно определяло траекторию системы. Если же мы будем учитывать случайные возмущения , то траектория будет зависеть от того, какие конкретные значения случайных величин реализовались. Если удастся сформулировать критерий развития системы, то его значение будет случайной величиной, распределение которой будет зависеть от управления. Методы исследования таких моделей бывают теоретическими (когда пытаются построить распределение некоторых показателей данной модели), оптимизационными (когда пытаются найти управление, приводящее к максимуму, скажем, математического ожидания критерия), и имитационными, причем в данном случае задаются не только варианты управления системой, но и варианты реализации случайных воздействий . [c.45]
Информация первого типа имеет в основном объективный характер, ее подготовка должна предшествовать проведению численных расчетов на ЭВМ. Все количественно выражаемые параметры исходной информации, учитывая прежде всего способ их представления в задаче, разделим на два класса детерминированные, неоднозначные. К детерминированным отнесем все параметры исходной информации, точные однозначные значения которых априорно можно считать известными. У неоднозначных параметров точные значения неизвестны, вследствие чего в исходной информации задачи каждый такой параметр не может быть представлен единым числовым значением. Его целесообразно рассматривать либо в виде некоторого числового интервала (от—до), либо как некоторый набор дискретных возможных значений, либо как случайную величину (дискретную или непрерывную, чаще всего заданную на ограниченном интервале возможных значений). Форма задания такого параметра, способы определения его характеристик или показателей, а также их учета в рамках метода решения соответствующей экономико-математической задачи планирования во многом зависят от характера и степени неопределенности этих параметров. [c.58]
Не станем останавливаться на экономическом обосновании параметрического ряда. Для многих машин типоразмеры определены стандартом. В нем указывается главный и некоторые из основных параметров. Так, для автогрейдера стандарт определяет три типа машин по главному параметру — массе. Кроме того, для каждого типа установлены удельный показатель мощности, высота и длина отвала, скорость движения, дорожный просвет в транспортном положении, угол резания, боковой вынос отвала в обе стороны, заглубление отвала, колесная схема. Для выбора параметров, не определенных стандартом, можно воспользоваться обработкой статистических данных по однотипным машинам, учитывая изменение по времени. Для восстановления взаимосвязи параметров в условиях действия большого числа факторов удобен метод корреляционного анализа. Параметр объекта рассматривается как случайная величина, а степень тесноты линейной зависимости между парами случайных величин определяет коэффициент корреляции [c.208]
Последовательность наблюдений типа (12.1) принято называть временным рядом. Он имеет два главных отличия от рассматриваемых наблюдений анализируемого признака, образующих случайные выборки а) образующие временной ряд наблюдения л ь х2,. .., хп, рассматриваемые как случайные величины, не являются взаимно независимыми, и, в частности, значение, которое мы получим в момент времени th (k = 1, 2,. .., я), может существенно зависеть от того, какие значения были зарегистрированы до этого момента времени б) наблюдения временного ряда (в отличие от элементов случайной выборки), вообще говоря, не образуют стационарной последовательности, т. е. закон распределения вероятностей k-ro члена временного ряда (случайной величины xh x (tk)) не остается одним и тем же при изменении его номера в частности, от tk могут зависеть основные числовые характеристики случайной переменной xk — ее среднее значение Ex (tk) и дисперсия Dx (tk) (функцию от аргумента /, описывающую зависимость Ел (/) от времени, часто называют трендом временного ряда). [c.362]
Временные характеристики преодоления сложных обстоятельств МАП и соблюдения требований к данному виду перевозок имеют случайный характер, учет которого особенно важен при проектировании доставки грузов, планировании и организации перевозок точно в срок . Основным источником случайности является маршрут, характеризующийся определенной протяженностью, типом дорожного покрытия, местными ограничениями и другими параметрами. Составляющие перевозочного процесса являются случайными величинами, поэтому количественная оценка производится с использованием вероятностных характеристик. [c.136]
Обычно различают два основных типа случайных величин 1) случайную величину с известным законом распределения, которая обладает свойством устойчивости 2) непараметрически распределенные случайные величины. [c.8]
Полезность такого рассмотрения заключается в том, что каждый из двух основных типов моделей текущего планирования выпуска товарной продукции в свою очередь может быть интерпретирован как следствие стохастического варианта 1) если случайные величины a%r, bfyr, s r, wn, qi — независимо, точечно распределенные, то модель (2.48)— (2.52) представляет собой детерминированную, т. е. приходим к первому (аппроксимационному) типу модели 2) если вектор в принять непрерывно изменяющимся в некотором заданном интервале, то придем к модели с переменными параметрами. [c.47]
Введение в эмпирический анализ основные характеристики случайных величин, средние, распределение частот (вероятностей), группировки статистических данных, центр распределения, разброс, ассиметрия, эксцесс закон больших чисел качественная однородность совокупности основные типы распределения вероятности в эконометрии показатели измерения связи регрессионный анализ модель регрессии в эконометрии и математической статистике метод наименьших квадратов вероятностные гипотезы несмещенность, состоятельность и эффективность оценок следствия нормальности распределения ошибок критерий Стьюдента критерий Фишера мультиколлинеарность шаговая [c.130]
Стохастические, или вероятностные, модели позволяют наиболее точно описать ситуации, с которыми приходится сталкиваться на практике, а значит — найти более точные решения возникающих задач. Они базйруютЬя на рассмотренных ранее трех подходах к управлению запасами, но предполагают использование более сложного математического аппарата. Кроме того, меняется один из важнейших принципов, заложенных в основу формирования моделей если в детерминированных моделях дефицит ресурса на складе был полностью исключен, то в стохастических — его возникновение допускается с некоторой вероятностью. Вводится новый параметр управления R0—вероятность бездефицитной работы. Очевидно, что чем больше средств вложено в создание резервного запаса на складе, тем ближе его значение к единице, т. е. тем меньше вероятность возникновения дефицита — (1 — J 0), и наоборот. Во всех трех типах стохастических моделей интенсивность потребления ресурса со склада рассматривается как величина случайная, закон распределения которой, как правило, неизвестен. (Для упрощения иногда можно считать, что это нормальный закон.) Это основное отличие такой постановки задачи управления запасами от рассмотренных ранее случаев. Учитывая то, что стохастическая постановка не меняет сути трех подходов к управлению запасами, в дальнейшем изложении обратим основное внимание на новизну математического аппарата моделей. [c.428]