Этап 2. По остальным расчетным документам делается контрольная выборка. Для этого применяются различные способы. Одним из самых простейших является -процентный тест (так, при п = 10% проверяют каждый десятый документ, отбираемый по какому-либо признаку, например, по времени возникновения обязательства). Существуют и более сложные статистические методы отбора, основанные на задании критических значений уровня значимости, ошибки выборки, допустимого отклонения между отраженным в отчетности и исчисленным по выборочным данным размером дебиторской задолженности и т. п. В этом случае определяют интервал выборки (подснежному измерителю), и каждый расчетный документ, на который падает граница очередного интервала, отбирается для контроля и анализа. [c.331]
Отбор подходящих данных подчиняется двум правилам объем выборки должен быть достаточно большим, чтобы обеспечить статистическую валидность, и выборка должна включать достаточно широкий диапазон рыночных условий. Эти факторы также взаимозависимы. Объем тестовых данных должен быть достаточным для генерации статистически значимой выборки сделок. В идеале, в выборке должно быть как минимум 30 сделок, и чем больше, тем лучше. [c.124]
Возможен и другой подход. Каким, учитывая природу игры, должен быть статистически значимый объем выборки (при уровне достоверности 95%) [c.169]
Стандарт устанавливает предпочтительные числовые значения и ряды предпочтительных числовых значений статистических характеристик — квантилей оперативных характеристик и функций распределения, доверительной вероятности, уровня значимости, объема выборки, длительности испытаний. Стандарт распространяется на государственные, отраслевые, республиканские стандарты, стандарты предприятий и технические условия и применяется при их разработке. [c.21]
Нам представляется, что такие фундаментальные понятия, о которых шла речь, — существенность, риск и выборка — должны быть базовыми для повышения квалификации аудиторов. Любой аудитор должен иметь четкое представление об этих фундаментальных понятиях, а квалифицированный аудитор, возглавляющий аудиторскую бригаду, должен не только иметь представление о значимости этих параметров организации аудита, но и уметь рассчитать эти параметры по конкретному объекту. Важнейшим критерием качества проведения аудиторской проверки, важнейшим критерием качества работы аудиторской фирмы должно быть наличие позиций, позволяющих не только провести расчет этих показателей на предварительном этапе аудиторской проверки как дополнение и неотъемлемую часть договора с клиентом, но и умение постоянно оценивать эти параметры по отношению к объектам разного типа в самой аудиторской фирме. Это тоже важнейшая задача методологического отдела аудиторской фирмы, которая должна осуществляться либо непосредственно аудиторской фирмой, либо в составе саморегулируемой организации для фирм, входящих в ее состав, но так или иначе эта позиция должна присутствовать в обязательном порядке. [c.23]
Эта глава посвящена базовому анализу данных, включающему изучение распределения частот значений переменной (вариационных рядов), кросс-табуляцию (построение таблиц сопряженности) и проверку гипотез. Сначала мы рассмотрим распределение частот и объясним, как с его помощью определить количество выбросов, пропущенных и экстремальных значений данных, а также выявим центральную тенденцию в значениях изучаемых данных, их вариацию и форму кривой распределения. Затем введем понятие проверки гипотез и опишем общую процедуру проверки. Процедуры проверки гипотез делятся на проверку связей и проверку различий. Мы также рассмотрим использование кросс-табуляции для установления связи между двумя или тремя переменными. Хотя природу связи можно увидеть из таблиц, статистики позволяют определить значимость и силу связи. И наконец, мы познакомим вас с методами статистической проверки гипотез, связанных с различиями в одной или двух выборках. [c.552]
Предварительное исследование полученной выборки (дисперсионный анализ, определение закона распределения выборки и т. д.) позволяет в определенных пределах оценить значимость факторов по таким показателям, как размах варьирования, дисперсия и коэффициент вариации. Эти показатели характеризуют степень рассеивания наблюдаемых величин и свойства эмпирического наблюдения, что в определенной мере дополняет полученные ранее сведения о-характере влияния отобранных факторов. [c.16]
Коэффициенты регрессии, как и коэффициенты корреляции, — случайные величины, зависящие от объема выборки. Поэтому для проверки надежности коэффициента регрессии выдвигается гипотеза о том, что коэффициент регрессии в генеральной совокупности равен нулю (нулевая гипотеза), т. е. связь, установленная по данным выборки, в генеральной совокупности отсутствует. Простейшая схема проверки этой гипотезы при линейной форме связи сводится к построению доверительного интервала для каждого коэффициента регрессии. Если граничные значения данного коэффициента регрессии в этом интервале имеют противоположные знаки, то принятая гипотеза подтверждается и тогда соответствующий этому параметру уравнения фактор исключается из модели. Для нелинейной формы связи имеются другие методы оценки значимости факторов [c.18]
Полученное значение коэффициента корреляции достаточно трудно истолковать, поскольку оно является промежуточным между единицей и нулем, т.е. между высокой корреляцией и ее отсутствием. Значимость коэффициента корреляции во многом зависит от объема выборки. При выборке 50 пар значений ко- [c.71]
Вероятности, соответствующие неверным решениям, называются риском 1 и риском 2. Риск 1 равен вероятности ошибки а (уровню значимости), риск 2 равен вероятности ошибки р. Поскольку а всегда больше нуля, то всегда есть риск ошибки р. При заданных а и объеме выборки п значение р будет тем больше, чем меньше принятое а. Если п велико, то а и (3 могут быть сколь угодно малыми, т.е. решения будут более обоснованными. При малом объеме выборки и малом а возможность установить фактически существующие различия мала. [c.195]
Например, по выборке объемом 32 единицы получен парный коэффициент корреляции 0,319. Число степеней свободы для него равно 30, поскольку в расчете г участвуют две величины, значения которых закреплены - J и у. За счет этого мы теряем две степени свободы 32 - 2. Так как критическое значение для 30 степеней свободы равно (при уровне значимости 0,05) 0,3494, то полученное значение ниже критического по модулю. Соответственно, гипотеза о связи признаков надежно не доказана. Неверен вывод и об отсутствии связи - он также надежно не доказан. Из табл. 5 приложения видно, что при малой выборке надежно можно установить только тесные связи, а при большой численности совокупности, например, 102 единицы, надежно измеряются и слабые связи. Этот вывод важен для практической работы по корреляционному анализу. [c.250]
Яффе перечисляет несколько возможных причин расхождения выводов, в том числе использование устаревших данных, незначительные объемы выборок, разные степени риска для разных ценных бумаг, общее состояние рынка и игнорирование в некоторых исследованиях операционных издержек [20, с.411]. Из указанных причин, помимо относящихся к характеристикам выборки, наиболее значимым на практике является вопрос об операционных издержках. В нескольких работах было показано, что если при- [c.499]
На результативность любого производства оказывает влияние множество факторов, количество которых может достигать сотен и тысяч. Для того, чтобы анализ можно было провести с высокой надежностью, процесс описывают только значимыми факторами, а эти факторы, в свою очередь, объединяют в группы по направлениям анализа. Но такой прием не исключает, что останется влияние одних и тех же факторов, вошедших в разные группы выборки. Чтобы снизить возможность двойного и тройного счета одних и тех же факторов на различные направления, при анализе методом главных компонент применяют последовательное решение задачи [c.213]
Таким образом, мы можем быть на 95% уверены, что любая выборка из 25 упаковок на этом производстве будет иметь среднюю арифметическую от 392.16 до 407.84 г. Это дает основу для определения значимости выборочной средней. Если полученная средняя находится вне ожидаемого диапазона, тогда она называется значимой . Значение вне диапазона достаточно маловероятно, и поэтому оно может подсказать нам, что на производстве возникла проблема. [c.89]
Итак, значение z (= 1) меньше 1.96 и поэтому не значимо при 95%-ных доверительных пределах. (В том, что касается предыдущего раздела, это означает, что выборочная средняя находится внутри 95%-ных доверительных пределов.) Следовательно, мы можем принять нулевую гипотезу, т. е. мы принимаем Н0. Отсюда следует, что данная выборка не заставила нас усомниться в допущении того, что средний вес изделия составляет 400 г. Таким образом, мы не можем воспользоваться фактами, полученным в ходе данного выборочного обследования, чтобы доказать, что параметры производства не выдерживаются. [c.91]
В таблице на рис. 3.7 приведены значимые значения г для п значений и 95%-ных доверительных пределов. Обратите внимание, что значения г могут быть как положительными, так и отрицательными. Из этой таблицы видно, что по мере увеличения объема выборки (п), критическое значение г уменьшается. Так, например, для = 3 значение г должно быть минимум 0.997, чтобы мы могли сделать вывод о наличии корреляции между двумя переменными. А при объеме выборки п = 100 значение г свыше 0.19 указывает на весьма слабую корреляцию. [c.113]
В этой ситуации мы должны установить, является ли значение г = 0.6, полученное при объеме выборки п = 10, значимым. Согласно таблице на рис. 3.7, значение г для этого объема выборки составляет 0.632. Следовательно, значение г (=0.6) не считается значимым при условии 95%-ных доверительных пределов. Таким образом, данная величина не является убедительным доказательством того, что имеется зависимость между расходами на рекламу и месячным объемом выручки от реализации. Однако значение / столь близко к значимому , что, вероятно, между данными показателями все же существует зависимость. Необходим сбор дополнительной информации, как-то о расходах на рекламу и объеме выручки от реализации за более продолжительный период времени. [c.114]
В главе рассмотрен анализ зависимости между двумя или более наборами значений. Графики разброса можно использовать для иллюстрации любой связи между двумя переменными. Однако результаты, полученные из таких графиков, существенно субъективны. Для последующего и углубленного анализа зависимости необходимо использовать объективный показатель. Одним из таких показателей является линейный коэффициент корреляции, который оценивает близость соотношения двух переменных. Этот коэффициент, обозначаемый г, измеряет степень корреляции, или линейной зависимости, между двумя переменными. Значение коэффициента корреляции лежит в пределах от —1 до +1. Значения г, близкие к + 1 или — 1, указывают на наличие сильной зависимости между двумя переменными. И наоборот, значения, близкие к нулю, показывают, что зависимость мала. Фактические значения линейного коэффициента корреляции, которые указывают на наличие значимой корреляции, зависят от объема выборки. Так, коэффициент корреляции г= 0.8 при выборке из 10 пар значений менее значим, чем линейный коэффициент корреляции, равный г — 0.7, при выборке из 100 значений. Значимость коэффициента можно подтвердить с помощью доверительных пределов. Коэффициент детерминации, вычисляемый путем возведения в квадрат значения коэффициента корреляции, также можно использовать для определения зависимости между переменными. [c.128]
Частный коэффициент корреляции гу.12---р> как и парный коэффициент Гу, может принимать значения от —1 до +1. Кроме того, rtj i...p, вычисленный на основе выборки объема п, имеет такое же распределение, как и Гу, вычисленный по п =п—р+2 наблюдениям. Поэтому значимость частного коэффициента корреляции Гу 2---p оценивают так же, как и обычного коэффициента корреляции г (см. 3.6), но при этом полагают п =п-р+2. [c.129]
Для полного ряда из 15 значений критерий однородности (Var < 0,33) не выполняется, следовательно, использовать полный ряд значений прибыли нельзя. Лишь исключив по четыре наибольших и наименьших значения, можно привести этот ряд к однородности. Проверка нормальности для усеченной совокупности данных (по 7 оставшимся магазинам) показывает, что все три ряда значений нормальны Правда, при этом вызывает сомнение правомочность использования статистических процедур на столь малой выборке. Однако если отвлечься от этого факта, то и в этом случае зависимость вида z = а + Ь х + Ь2у не даст аналитику значимой информации, поскольку между факторами хну наблюдается сильная взаимозависимость (мультиколлинеарность) - об этом свидетельствует высокое значение парного коэффициента корреляции (на усеченной выборке г = -0,88). [c.104]
Соблюдать осторожность нужно и при интерпретации средних и относительных значений. При их расчете нужно учитывать ошибку выборки, то есть ошибку, возникающую вследствие опроса не всей совокупности. Если маркетинговое исследование показало, что курят 50 % мужчин и 45 % женщин, это не обязательно означает, что доля курящих мужчин превалирует. Корректное заключение с учетом ошибки выборки может утверждать, что в пристрастии к курению между мужчинами и женщинами разницы нет. Статистическая проверка с использованием ошибки выборки позволяет оценить, является ли отмеченная разница (5 %) статистически значимой или же это результат анализа выборки вместо опроса всей совокупности. [c.69]
Однако, наша задача состоит не в том, чтобы с абсолютной точностью аппроксимировать исходную выборку, то есть включить в математическую модель все наблюдающиеся особенности конкретной выборки, в том числе и те, которые в действительности носят случайный характер. Нам нужно найти всего несколько наиболее значимых гармоник, то есть гармоник, имеющих максимальную амплитуду. Для этого необходимо построить и проанализировать амплитудно-частотную характеристику разложения. [c.133]
Очевидно, что ошибки аппроксимации носят непериодический характер. В противном случае нужно было бы повторить всю процедуру, используя в качестве исходной выборки эти ошибки, и повторять ее до тех пор, пока не будут выделены все значимые гармоники. [c.137]
Важнейшим показателем, характеризующим качество МТС, является математическое ожидание дохода отдельной сделки. У прибыльной системы эта величина больше нуля. Задача состоит в том, чтобы по выборке сделок оценить математическое ожидание дохода и убедиться в том, что полученная оценка положительна и значимо отличается от нуля. Выборками случайных величин, на основе которых можно рассчитать выборочную среднюю и выборочное с.к.о. являются [c.192]
Априорные ограничения накладываются на значения параметров, чтобы обеспечить их достоверность. Значение экспоненты ft должно находится в интервале от 0 до 1, чтобы цена увеличивалась и оставалась конечной. Более узкий диапазон 0,2< / <0,8 представляется еще более предпочтительным, для того чтобы избежать осложнений, связанных с конечными точками интервала 0 и 1. Вспомним, что угловая логопериодическая частота to определяет коэффициент масштабирования X последовательных временных интервалов между локальными максимумами через следующее отношение %=е ш. Опыт, накопленный в различных отраслях, а также некоторые теоретические аргументы говорят о том, что коэффициент А должен, как правило, находиться в диапазоне 2-3. На практике же, мы использовали ограничения 5
Но давайте теперь проявим консерватизм и будем считать, что два ложных предсказания на самом деле были неудачами. Каким образом мы можем оценить статистическую значимость предсказаний Сформулируем проблему более четко. Для начала разделим время на месячные интервалы и узнаем, какова вероятность того, что крах произойдет в тот или иной Месячный промежуток времени. Пусть будет N месячных интервалов. Последний период выборки, на основе которой мы делали анализ, длился с января 1996 года по декабрь 2000 года, что соответствует N = 60 месяцев. За эти N = 60 месяцев произошло пс = 3 краха, тогда как N-n = 57 месячных периодов без крахов. За этот пятилетний интервал времени, мы сделали г = 5 предсказаний и k = 3 из них были успешными, а г - k = 2 - ложными. Какова вероятность Р того, что наш успех был случайным [c.338]
Извлечение данных осуществляется статистически представительными выборками по каждому продукту, которые затем обрабатываются для повышения точности и распределяются по категориям. Каждой проблеме приписывается вес, соответствующий частоте ее упоминания и времени, которое клиенту приходится затрачивать на поиск выхода из ситуации в каждом случае ее проявления. В результате наиболее значимые недостатки всплывают на поверхность — либо в качестве проблемы конкретного продукта, как, например, высокая частота возникновения затруднений с Сетью у пользователей Windows, либо в качестве проблемы группы продуктов, как, например, сложность администрирования файлов в продуктах интегрированного комплекта Mi rosoft Offi e. [c.202]
Критическое значение коэффициента парной корреляции при уровне значимости оС = 0,95 равно соответственно ZKpfab = 0,95) = 0,576 м при уровне значимости Q(, = = 0,98. равно Z/f/j/o 0,98) = 0,658 для объема выборки / = 10. Это свидетельствует об отсутствии линейной зависимости между фактическим удельным расходом и выбранными факторами для нашей выборки. Анализ данных по указанным объединениям показывает, что разброс фактических удельных расходов очень велик, что и послужило причиной низких значений коэффициентов парной корреляции. [c.51]
Необходимость применения многофакторного корреляционного анализа. Этапы многофакторного корреляционного анализа. Правила отбора факторов для корреляционной модели. Обоснование необходимого объема выборки данных для корреляционного анализа. Сбор и статистическая оценка исходной информации. Способы обоснования уравнения связи. Основные показатели связи в корреляционном анализе и их интерпретация. Сущность парных (общих), частных и множественных коэффициентов корреляции и детерминации. Оценка значимости коэффициентов корреляции. Порядок расчета уравнения множественной регрессии шаговым способом. Интерпретация его параметров. Назначение коэффициентов эластичности и стандартизированных бетта-коэф-фициентов. [c.138]
Как видно, на пятипроцентном уровне значимости регрессор Х (пробег автомобиля) оказался незначимым (хотя он значим на десятипроцентном уровне, ибо fy,95 48 = 2,01 о,9 48 =1,67). Причиной этого может быть высокая коррелированность между двумя величинами Х и Х- и малый объем выборки. [c.283]
Критерий серий позволяет определить, насколько значимо отличие полученного по выборке сделок эмпирического значения числа серий от ожидаемого числа серий при независимом распределении прибылей и убытков. Введем обозначения N - количество сделок (N = total trades). [c.217]
Хорошая оптимизация должна начинаться с отбора включаемых в нее переменных — тех, которые наиболее значимы для результатов. Далее, для отобранных переменных должны быть определены подходящие диапазоны сканирования, как можно более широкие и распределенные таким образом, чтобы избежать нежелательного смещения. Необходимо определить надлежащий объем выборки данных, чтобы охватить как можно больше ценовых паттернов и трендов. Для выбора наиболее устойчивой модели необходимо использовать правильный метод оценки модели. Наконец, для выбора модели, которая условиях реальной торговли скорее всего будет иметь лучшую эффективность, необходимо использовать правильный критерий оценки тестовой связки. Валидная оптимизация может быть обеспечена лишь посредством выполнения всех этих шагов. [c.127]
Должны быть свидетельства того, что выбранная топ-модель окружена другими моделями с хорошими результатами и поэтому не является изолированным всплеском прибыли. Каждая оптимизация должна охватывать достаточно большую выборку данных и группу диапазонов сканирования переменных, которые обеспечат статистически значимое число степеней свободы. Каждую оптимизацию следует разрабатывать таким образом, чтобы она генерировала статистически валидное число сделок. Торговая эффективность должна удовлетворять важнейшему критерию равномерного распределения по выборке данных. [c.130]
Чтобы исследовать дальнейшую статистическую значимость результатов, га индексу Доу-Джонса случайным образом были выбраны пятьдесят 400-недельны> интервалов за период с 1910 года по 1996 год, по этим выборкам были определень коэффициенты модели логопериодического степенного закона [209]. Вот приблизительные конечные даты 50-ти наборов данных 1951, 1964, 1950, 1975 1979, 1963, 1934, 1960, 1936, 1958, 1985, 1884, 1967, 1943, 1991, 1982, 1972, 1928 1932, 1946, 1934, 1963, 1979, 1993, 1960, 1935, 1974, 1950, 1970, 1980, 1940, 1986 1923, 1963, 1964, 1968, 1975, 1929, 1984, 1944, 1994, 1967, 1924, 1974. 1954, 1956 1959,1926,1947 и 1965. [c.262]
В рамках факторно-аналитического метода построения факторной модели неизвестны ни значения факторов, ни чувствительности ценных бумаг к этим факторам. Для определения числа факторов и чувствительностей к данным о доходностях ценных бумаг в прошлом просто применяется статистический метод, называемый факторным анализом (fa tor analysis). При использовании этого метода доходности некоторой выборки ценных бумаг рассматриваются за большое число временных периодов в целях установления одного или нескольких статистически значимых факторов, которые могли бы привести к ковариации доходностей, наблюдаемых в этой выборке. По сути дела, в этом [c.308]
Смотреть страницы где упоминается термин Значимость и выборка
: [c.52] [c.87] [c.447] [c.264] [c.194] [c.286] [c.51] [c.31] [c.85] [c.94] [c.186] [c.66]Смотреть главы в:
Количественные методы анализа хозяйственной деятельности -> Значимость и выборка