Измерение вероятностей

Блоком № 12 завершается формирование массивов динамических ситуаций, хотя теоретически возможен и блок № 13, в котором АВ = 0 AKS = 0 AAN = 0. Практическая вероятность ситуаций с таким общим признаком ничтожно мала. Показатели в преобладающем большинстве случаев изменяются в ту или другую сторону. Неизменность говорит о том, что изменение не улавливается в пределах избранного масштаба измерения. Вероятность неизменности одного показателя всегда выше, чем двух сразу и тем более — трех. В блоке № 13 могут иметь место только изменения по финансовым активам, заемному капиталу и капиталу в целом, но условимся не включать этот блок в основной массив.  [c.62]


Корреляционная размерность. Оценка фрактальной размерности посредством измерения вероятности того, что две случайно выбранные точки будут находиться в пределах определенного расстояния друг от друга, и прослеживания  [c.286]

Наш подход имеет некоторую причастность к измерению концентрации, если мы хотим использовать концентрацию для измерения вероятности эффективного сговора. Например, пусть в случае привлечения новых покупателей вероятность привлечения покупателя будет пропорциональна доле фирмы в продукции отрасли (s). Тогда дисперсия доли продаж фирмы новых покупателей будет равна nns( - s), а в целом для отрасли будет составлять  [c.391]

Сущность байесовского подхода к анализу и оценке гипотез заключается в том, что с появлением дополнительной информации он дает основу для измерения вероятностей, обусловленных связанными событиями. Так, с помощью формулы Байеса  [c.259]


Этап 4. Измерение вероятного влияния соответствующих неожиданностей на фирму путем суммирования полученных оценок влияния данного фактора на каждую СЗХ компании с учетом вероятности его реализации. Алгебраическая сумма соответствующих показателей по всем стратегическим зонам хозяйствования даст показатель влияния оцениваемой стратегической неожиданности на фирму в целом в случае возникновения этой неожиданности.  [c.271]

В основе всего этого лежит то обстоятельство, что прежде вы смогли изменить себя (возможно, в результате контакта с другим человеком, имеющим сильное Ментальное измерение). Вероятно, у вас появится некое чувство внутренней стабильности, убежденности, даже просвещенности.  [c.61]

Вместе с тем, во многих случаях при принятии решений статистические данные о частотах появления ситуации весьма малы по объему либо вообще отсутствуют. Поэтому используется второй путь измерения вероятностей ситуации, основанный на субъективных измерениях лица, принимающего решение. Измеряемые таким путем вероятности называют субъективными вероятностями ситуации, при определении которых на первое место выступает мнение субъекта, отражающее состояние его информационного фонда.  [c.8]

Винер описывает количество информации математически как интеграл, то есть область измерений вероятности. Винер говорит посредством формулы  [c.123]

ИЗМЕРЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТЕЙ ПОТЕРЬ ИЛИ СНИЖЕНИЯ ДОХОДА  [c.314]

Измерение вероятностей снижения дохода, связанных с потенциальными убытками, может быть трудным и длительным процессом. Значительная часть требуемой информации фактически может считаться конфиденциальной. Необходимо изучить практически все аспекты деятельности. Для успеха этого дела необходимы одобрение и полная поддержка высшего руководства.  [c.314]

Характеристика качества измерений, заключающаяся в том, что их результаты выражаются в узаконенных единицах, размеры которых в установленных пределах равны размерам воспроизведенных единиц, а погрешности результатов измерений известны с заданной вероятностью и не выходят за установленные пределы.  [c.70]


Выбор подходящей единицы измерения — это зачастую наиболее легкая часть проведения контрольных измерений, обеспечивающих, как в конечном счете и весь контроль, достижение целей организации. Равно важно, чтобы скорость, частота и точность измерений тоже были согласованы с деятельностью, подлежащей контролю. Так, например, фармацевтическая фирма должна осуществлять исключительно строгий и точный контроль за качеством своей продукции. Даже микроскопическое количество примесей может буквально убить покупателя. Поэтому система измерений при контроле качества продукции в фирме — производителе лекарств должна быть исключительно точной и действовать достаточно оперативно, чтобы отсортировать брак прежде, чем он уйдет с фабрики. Однако, несмотря на необходимость высококачественных измерений, производитель лекарств не может таким образом проверять большую часть своей продукции, поскольку такие измерения разрушают лекарства. Если проводить измерения чрезмерно часто, то это будет очень дорого, и лишь немногие позволят себе купить такой дорогой товар. Все эти эффекты прямо противоположны тем социальным и финансовым целям, которые ставят перед собой фармацевтические фирмы. Поэтому эти фирмы подвергают полной проверке лишь отдельные выборки образцов лекарств из каждой партии. Другими словами, измерения проводятся лишь настолько часто, чтобы обеспечить высокую вероятность безопасности покупателей.  [c.401]

Когда перед руководящими работниками несколько альтернативных стратегий (некоторые из них связаны с риском, а некоторые безопасны ), на каких они остановят свой выбор В ходе одного из исследований 464 руководящих работников из сферы бизнеса попросили ответить на вопросы, связанные с риском, с которыми мог бы столкнуться вице-президент некоей компании. Предполагалось четыре ситуации с риском, каждая из которых имела заданную вероятность благоприятного и неблагоприятного результата. Результаты и вероятность были выбраны так, чтобы каждая ситуация имела одинаковое ожидаемое значение. Расположенные в порядке возрастания размеров риска (измеренного разницей между благоприятным и неблагоприятным результатами) ситуации заключались в следующем 1) судебный процесс в связи с нарушением патентного права 2) угроза, связанная с переходом потребителя к покупке продукции конкурента 3) профсоюзные споры 4) совместное предприятие с конкурентом. Руководителей  [c.136]

Пример. Для партии заготовок валов насоса с номинальным значением диаметра Д = 25 мм по результатам контрольных измерений известно математическое ожидание диаметра тд = 25,01 мм и среднеквадратическое отклонение 8 = 0,01 мм. Определить вероятность нахождения величины диаметра вне границ поля  [c.153]

Предполагаются известными по результатам измерений математическое ожидание параметра х и среднеквадратическое отклонение о. При заданной вероятности нахождения параметра х внутри поля х to, равной  [c.153]

Контроль качества продукции должен быть организован так, чтобы принималась большая часть изделий, удовлетворяющих по всем качественным признакам требованиям нормативно-технической документации (НТД), то есть стандартам и техническим условиям. В то же время с высокой вероятностью должна быть забракована вся продукция, не удовлетворяющая указанным требованиям, хотя бы по одному признаку. Достичь этого можно, применяя сплошной или выборочный контроль. В наиболее ответственных случаях не должно быть пропущено ни одной дефектной единицы продукции. Тогда применяют 100 процентный контроль. Но пропуск негодной продукции при этом не исключен. При сплошном контроле, когда необходимо проверять большое число изделий, у контролеров быстро наступает усталость, притупляется восприятие, ослабевает внимание и увеличивается количество ошибок в измерениях. При выборочном контроле объем работы резко уменьшается, контролер может более спокойно, сосредоточенно и ответственно провести контрольную операцию. Важны и экономические соображения в пользу выборочного контроля. Сплошной контроль продукции трудоемок и численность контролеров для его осуществления может достигать 20-50 % численности персонала фирмы. В ряде случаев при разрушающем контроле он принципиально не может быть сплошным, так как станет при этом экономически бессмысленным. (Например, проверка прочности кирпичей на сжатие) [5].  [c.174]

Погрешность СО - разность между аттестованным значением СО и истинным значением величины, воспроизводимой той частью образца, которая используется при измерении. Основной характеристикой погрешности СО является ширина интервала, в котором с установленной вероятностью находится абсолютное значение погрешности СО в течение всего срока его действия.  [c.9]

Однородность СО - свойство стандартного образца, характеризующееся постоянством значений величин, воспроизводимых различными частями образца Метрологическая характеристика однородности СО выражается шириной интервала, в котором с установленной вероятностью находятся значения величин, воспроизводимые различными частями образца, используемыми при измерениях.  [c.9]

Пределы 2а (2S), 3a(3S) описывают распределение ошибки измерения. Если измерение выполняется в лаборатории-потребителе СО, имеющей такую же а, как и в сертифицирующей лаборатории, то результаты его измерений должны с вероятностью 0,95 - 0,997 попасть  [c.37]

A. Элементов индикации определяют требования к информации, ее наличие в необходимом объеме, средства отображения и их достаточность, форму, пригодную для прямого использования возможность обзора и удобство для зрительного восприятия оператором шкал, цифр, указателей наличие параллакса по отдельным индикаторам или их части соответствие решаемой задачи градуировке на визуальных индикаторах, движение указателей в ожидаемом направлении освещенность, вредное воздействие на результаты измерения вибрации наличие индикаторных средств соответствие звуковых средств связи (микрофонов, телефонов) возможностям человеческого слуха число источников и поступающих от них сигналов вероятность пропуска и наложения сигналов, уровень шума от сигналов в различные фазы функционирования системы, не явится ли шум помехой слуховому восприятию.  [c.85]

Вероятность - это возможность получения определенного результата, при этом в качестве единицы измерения принимают вероятность достоверного события, то есть такого события, которое непременно должно произойти. Точность измерения объективных вероятностей зависит от объема статистических данных и возможности их использования для будущих событий, то есть от сохранения условий, в которых происходили прошлые события. Вместе с тем во многих случаях при принятии решений статистические данные о частотах появления ситуации могут быть незначительны или вообще отсутствуют. В этом случае используют следующий подход измерения вероятностной ситуации, основанный на субъективных оценках лица, принимающего решения. Измеряемые таким путем вероятности называют субъективными вероятностями ситуации. При их измерении приоритет отдается мнению субъекта, отражающему состояние его информационного фонда. Таким образом, субъективная вероятность определяется на основе предположения, основанного на личном опыте эксперта, а не на частоте, с которой аналогичный результат был получен в подобных условиях. Зависимость вероятности от объектов исходной информации, с одной стороны, и зависимость от субъекта, с другой, -все это ведет к тому, что к вероятностной ситуации добавляется неопределенность. Таким образом, для характеристики риска одного понятия вероятности недостаточно.  [c.105]

Применимость методов теории вероятностей в обработке промысловых данных в испытании основано на том, что возможные результаты всех измерений подчиняются нормальному закону распределения.  [c.133]

Анализ промысловых данных испытания показывает, что наблюдающиеся распределения случайных ошибок измерения согласуются с нормальным законом распределения вероятностей.  [c.133]

Поскольку результат измерений оценивают по их погрешностям, то следующее требование к единству измерений состоит в том, чтобы погрешности измерении не выходили за установленные пределы с заданной вероятностью.  [c.219]

Модель, которую мы использовали, предполагает определенность в отношении таких параметров, как цена реализации, удельные переменные и постоянные затраты, что далеко не всегда соответствует реальному положению вещей. Инструментом введения в модель фактора неопределенности выступает анализ чувствительности, который предполагает пересчет модели по каждому возможному набору параметров. И хотя электронные таблицы значительно облегчают бремя сложных расчетов, сам по себе анализ чувствительности ничего не дает для количественного измерения неопределенности. В то же время сведения о вероятности реализации конкретных возможностей значительно обогатили бы анализ. Мы вернемся к этой теме в гл. 9.  [c.274]

Стохастические связи между различными явлениями и их признаками в отличие от функциональных, жестко детерминированных, характеризуются тем, что результативный признак (зависимая переменная) испытывает влияние не только рассматриваемых независимых факторов, но и подвергается влиянию ряда случайных (неконтролируемых) факторов. Причем полный перечень факторов не известен, так же как и точный механизм их воздействия на результативный признак. В этих условиях значения зависимой переменной тоже не могут быть измерены точно. Их можно определить с определенной вероятностью, поскольку они подвержены случайному разбросу и содержат неизбежные ошибки измерения переменных.  [c.69]

Для того чтобы исчислить размер нетто-ставки на 1999 г., суммируем теоретическое значение уровня среднего показателя убыточности и рисковую надбавку, измеренную с вероятностью 0,954  [c.415]

В гл. 5 рассмотрены показатели специализации предприятий региона, зоны, основанные на измерении вариации объемов производства или долей предприятий, а также отношения фактических мер вариации к предельно возможным при данной численности совокупности. В предыдущем параграфе данной главы рассмотрены показатели концентрации объема признака, основанные на неравномерности его распределения между единицами совокупности. Но эти характеристики не исчерпывают проблемы. Даже равномерное распределение производства, скажем, автомобилей в стране, где всего три предприятия, производящих по 33,3% всего выпуска автомашин, говорит о высокой степени концентрации в данной отрасли, и вероятности его монополизации, для устранения конкуренции и получения монопольной прибью ли. Следовательно, показатель концентрации должен учитывать две величины численность совокупности и степень неравномерности распределения признака между ее единицами. Рассмотрим методику конструирования показателя по заданным его свойствам.  [c.452]

Ма и Миллер 13, с.258—259] отмечают, что задача определения сущности кредиторской задолженности логически предшествует оценке (измерению). Более того, говорят авторы, определением кредиторской задолженности до сих пор пренебрегали, вероятно, исходя из мнения, что таковая всегда является следствием активов и что независимая теория ее признания и оценки (измерения) не нужна. Это мнение авторы и пытаются опровергнуть.  [c.296]

Как видно из приведенной таблицы, оценка вероятности последствий условного факта не предполагает ее точного количественного измерения. Вероятностная количественная оценка предназначена исключительно для формирования общего представления о разных степенях вероятности наступления будущего события, что оказывает влияние на оценку пользователями бухгалтерской отчетности финансового положения, движения денежных средств и результатов деятельности организации на отчетную да-  [c.233]

В данной главе рассматривается понятие вероятности и ее применение в различных хозяйственных ситуациях. Вероятность используется для отражения возможности наступления альтернативных событий в условиях неопределенности. Руководитель может получить преимущество, если он знаком с методами определения вероятности и использует их при принятии решений. В данном контексте в качестве одного из методов мы рассмотрели определение вероятности с помощью дерева решений. Дерево решений можно использовать для отображения нескольких возможных решений и их последствий в числовом измерении в том, что касается, например, затрат, прибыли, доходов. Следует отметить, что, несмотря на свою полезность, при описании вариантов возможных решений данный метод лишь частично затрагивает всю проблемную область. Например, предполагается, что пользователь метода знает вероятности наступления случайных событий, представленных в дереве решений. В целом, эффективное использование дерева решений возможно только в сочетании с другими методами, и только тогда, на основании всей имеющейся информации, можно сформулировать реалистичные решения.  [c.93]

Ранее представленная формула коэффициента корреляции предполагает, что две переменные могут быть измерены точно. Затем показатели измерений используются в качестве значений х и у в формуле корреляции. Во многих случаях существует вероятность того, что некоторые переменные нельзя точно измерить. Более того, даже если такие измерения и получены, есть вероятность того, что полученные значения окажутся в ряде случаев недостоверными. Рассмотрим, например, результаты группы кандидатов на рабочую вакансию при прохождении ими двух оценочных тестов. Один из кандидатов получил 19 по математике и 17 по логике речи. Означает ли это на самом деле, что этот кандидат более силен в математике, чем в логике Сравнимы ли эти результаты напрямую Теперь рассмотрим результаты теста по математике. Кандидат А получил 12 баллов, а кандидат Д — 18 баллов. Другими словами, кандидат Д получил на 50% баллов больше, чем кандидат А. Говорит ли это о том, что Д на 50% лучше А Вряд ли. Скорее всего, единственное, что мы можем вывести из полученных ими баллов, это то, что Д показал себя лучше, чем А. Фактическая разница между полученными баллами менее значима и может привести к неверному истолкованию. В самом лучшем случае результаты тестов могут указать на относительные различия между кандидатами. Эти результаты тестов позволяют нанимателю расположить кандидатов в порядке их показателей. Так, например, в тесте по математике лучшим был кандидат 3, вторым — Ж и в конце списка — кандидат А. То есть результаты позволяют нам разнести кандидатов в порядке их показателей. Таким образом, мы можем проранжировать кандидатов на основании их показателей в тесте по математике и проделать то же  [c.109]

Агентства предоставляют инвесторам свою оценку выпуска посредством публикации характеристики, состоящей из комбинации букв. При составлении такого рейтинга агентства стараются оценить выпуск с точки зрения вероятности невыполнения обязательств. Выпускам, имеющим наивысший рейтинг, вероятность невыполнения обязательств по которым очень незначительна, соответствует комбинация из трех А, затем по мере убывания надежности — двойная А, одиночная А, В двойная а и так далее до С и D, которые являются самыми низкими оценками этих двух агентств соответственно. Ценные бумаги первых 4 классов рассматриваются как качественные инвестиционные инструменты, остальные относятся в разряд спекулятивных ценных бумаг. К каждому из оцениваемых классов добавляется также определяющее число — 1,2 или 3. Например, комбинация Аа-1 означает, что ценная бумага данного класса находится на высшей ступени категории Аа. Комбинация Bb-З показывает, что в своем классе ВЬ, ценная бумага располагается на низшей ступени по уровню надежности. Рейтинги этих двух агентств пользуются широким доверием как средство измерения риска невыполнения обязательств. В действительности многие инвесторы не анализируют отдельно риск невыполнения обязательств.  [c.597]

Чтобы оценить вероятность тех или иных потерь, спрогнозировать возможный ущерб, обусловленный развитием событий по нерасчетному варианту, прежде всего необходимо знать все виды потерь, связанных с предпринимательством, и уметь заранее исчислить их или измерить как вероятные прогнозные величины. При этом естественно желание оценить каждый из видов потерь в количественном измерении и уметь свести их воедино, что, к сожалению, далеко не всегда удается сделать.  [c.173]

СТРАХОВАНИЕ [insuran e] — процесс, с помощью которого экономические объекты и индивидуумы, подвергающиеся однотипному риску, отчисляют некоторую часть средств в общий ("страховой") фонд, из которого происходит компенсация ущерба тех его членов, которые терпят потери. Характерные признаки страхуемого риска повторяемость, наличие большого количества единиц, подвергающихся риску, возможность измерения потерь, возможность измерения вероятностям потерь и т.д. Напр., существуют фонды социального С, С. инвестиций, С. малого бизнеса. См. Актуарные расчеты.  [c.350]

Risk - поддающаяся измерению вероятность понести убытки или упустить выгоду.  [c.178]

Прямая задача заключается в том, чтобы по заданному полю производственного допуска Дп найти вероятность того, что значение контролируемого параметра продукции или технологического процесса н 1ходится вне границ допуска. Это чрезвычайно важный аспект контроля, поскольку выход параметров за пределы допуска со значительной вероятностью пропорционально увеличивает риск выпуска дефектной продукции (брака). Предполагается, что закон распределения параметра (х) известен на основании анализа предшествующих его измерений.  [c.152]

Степень достоверности поверки (контроля) характеризуется вероятностью забракования годных средств измерений (фиктивный брак) и вероятностью принятия как годного в действительности негодного средства измерения (необнаруженный брак Р) [6]. Вероятности аир брака поверки определяются в соответствии с МИ 1217-86.  [c.52]

При проведении наблюдения за большим количеством объектов целесообразно использование метода моментных наблюдений, который позволяет определить величину затрат рабочего времени, не прибегая к их непосредственному измерению. Его применение основано на использовании положений теории вероятностей. Сущность метода состоит в замене непрерывной фиксации времени при непосредственных замерг.х (обычные фотографии) учетом количества наблюдаемых моментов. Полученные данные позволяют определить удельный вес и абсолютные значения затрат времени по элементам. Техника наблюдения предполагает последовательное осуществление этапов подготовка к наблюдениям, проведение моментных наблюдений, анализ полученных результатов.  [c.197]

При обнаружении морских объектов (особенно биологического происхождения) детальный просмотр среды может охватывать только те участки и горизонты, где их нахождение наиболее вероятно. Ожидаемые траектории лучей (приходов сигналов от объектов) рассчитываются заранее с учетом измеренных параметров гидролого-акустических характеристик среды [5].  [c.89]

Изменение технических характеристик материалов и методов производства следует отражать в текущем порядке в нормативах производства или труда, если эти нормативы сохраняют свое значение в качестве меры производительности. Однако нормативную себестоимость продукции, входящей в запасы, нежелательно менять в течение года, поскольку это усложнит задачу согласования плановых и фактических показателей прибыли и повысит вероятность серьезных расхождений в стоимости запасов при проведении их инвентаризации. Не в одной организации обнаруживали, что избежать таких расхождений можно лишь путем введения системы двойных нормативов. При такой системе одна группа нормативов сохраняет подвижность для целей измерения производительности, адругая, неизменная на всем протяжении года, используется для отнесения издержек на счет материально-производственных запасов и готовой продукции. Собранные данные по накопленному расхождению являются показателем тенденций в области динамики затрат.  [c.156]

Два исследования "Шлюмберже" по методу измерения среднего времени по Гринвичу на глубине до 2167 м при угле отклонения 70 показали постоянное различие в азимуте, что, вероятно, объясняется некачественной подготовкой при определении направления на север перед началом исследования. Забойные измерения и расчеты координат показывают небольшую разницу координат ротора.  [c.110]

Согласно вероятностному методу отбора, существует вероятность того, что каждая единица совокупности может быть выбранной. При невероятностном методе отбора тот, кто проводит измерения, сам решает, какую единицу выбрать.  [c.48]

В 46—79 Положения IAS обсуждаются элементы финансовой отчетности. Демонстрируется весьма традиционный подход рассматриваются активы, кредиторская задолженность и собственный капитал, а в области показателей деятельности — доходы и расходы. Признанию элементов финансовой отчетности посвящены 80—96. Здесь упоминаются вероятность получения в будущем экономической выгоды, надежность оценки (измерений) и признание активов, кредиторской задолженности, доходов и расходов. Вопрос о признании подытожен в 81  [c.182]

По словам Хендерсона и Пейрсона [8, с.102—103], условная задолженность представляет собой потенциальную кредиторскую задолженность, вероятность возникновения и (или) сумма которой точно неизвестны. Примерами могут служить гарантийные обязательства или послепродажное обслуживание, отпуска по болезни и пенсии по выслуге лет. Соответствующие статьи часто отражаются в балансе, так как считается, что их величина может быть спрогнозирована достаточно точно, а вероятность возникновения обязательств высока. Прочие виды условной задолженности, менее предсказуемые и хуже поддающиеся измерению, часто раскрываются в примечаниях.  [c.301]

Второй (кибернетический) подход возник в системе связи для измерения информации в передаваемых сообщениях (К. Шен-нон, 1948 г.). В этом случае количество информации в сообщении определяется как величина, обратно пропорциональная вероятности наступления события, о котором делается сообщение. Чем невероятнее сообщение о событии, тем больше величина информации в сообщении. Согласно этой концепции, сооб-  [c.176]

Смотреть страницы где упоминается термин Измерение вероятностей

: [c.205]    [c.116]    [c.221]    [c.301]