Для проверки гипотез о равенстве дисперсий в различных генеральных совокупностях по независимым выборкам необходимо знать такую функцию статистических оценок, распределение которой не зависело бы от каких-либо неизвестных параметров. [c.67]
Три основные выборочные схемы, приводящие к таблицам сопряженности. Схема I возникает в случае, когда распределения строк (xtl,. .., хи) i = 1,. .., / (столбцов) таблицы можно рассматривать как независимые выборки из поли- [c.125]
Было бы интересно сравнить оценки параметров, получаемые с помощью рл, рм и рд, между собой в различных ситуациях. Но для этого требуется дальнейшее развитие теории устойчивого оценивания. Дело в том, что модель независимой выборки растущего объема из фиксированного распределения [c.217]
По независимым выборкам Xi x2,. .., хп и уь у2,. .., yk объемов п и k соответственно определяются х, у, S и S (для однозначности [c.84]
Затем эти методы делят на классы на основе того, сколько выборок — одна, две или более — анализируется в ходе исследований. Заметим, что число выборок определяется тем, как ведется работа с данными для конкретного анализа, а не тем, каким способом собирались данные. Например, данные по лицам мужского и женского пола можно получить в пределах одной ки, но если их анализ нацелен на выявление разницы в восприятии, основанной на разнице полов, исследователю придется воспользоваться двумя разными методами выборки. Выборки считаются независимыми, если они выделены из разных генеральных совокупностей произвольно. Для анализа данные, к разным группам респондентов, например собранные от лиц женского и мужского пола, обычно обрабатываются как независимые выборки. [c.539]
В этом примере руководители маркетинговых компаний и их клиенты представляют две независимые выборки. Однако выборки не всегда независимые. В случае парных выборок следует использовать другой набор критериев. [c.593]
Две независимые выборки Распределения [c.594]
Две независимые выборки Средние Две независимые выборки [c.594]
Две независимые выборки Ранги/Медианы [c.594]
Для проверки гипотез о различиях используют параметрические и непараметрические методы. Из параметрических методов для проверки гипотезы относительно среднего совокупности используют Его различные типы подходят для проверки гипотезы, в основе которой лежит одна выборка, две независимые выборки или парные выборки. Из непараметрических методов популярны критерии, включающие критерий согласия [c.598]
Результаты классификации, полученные на основе анализируемой выборки показывают, что (9 + 9 +8)/30 = 86,67% случаев классифицировано верно. Если классификационный анализ выполняют на основе проверочной независимой выборки табл. 18.3, то процент попаданий немного 83,3%. Задав три группы равного размера, и исходя только из случайности, можно ожидать, что коэффициент результативности (процент попаданий) равен 1/3 = 0,333 или 33,3%. Превышение полученного результата над случайным составляет 50%, и это свидетельствует об удовлетворительной достоверности модели [c.705]
Как Вы можете заметить, наибольшей является обучаемая выборка, и равными - выборка для проверки обучения и выборка для независимого испытания. Причем необходимо учитывать, что ошибка на выборке, используемой для проверки обучения, не должна превышать ошибку на независимой выборке. [c.140]
Наблюдатель, делая обход равномерным темпом по определенному маршруту, на каждом рабочем месте фиксирует не время, а состояние трудовой деятельности с помощью принятой системы обозначений каждой категории затрат рабочего времени (см. с. 19). В отличие от групповой фотографии рабочего дня метод моментных наблюдений основывается на выборе интервалов начала обходов так, чтобы они не обладали какой-либо закономерностью относительно цикла производства, носили бы характер случайной выборки. Эти интервалы (время начала обхода рабочих мест) могут определяться с помощью математических таблиц случайных чисел (подробнее см. [23]), которые обеспечивают независимость определения момента начала обхода от воли и желания наблюдателя. [c.38]
Рассмотрим выборочное распределение средней величины. Такое распределение будет являться нормальным или приближаться к нему по мере увеличения объема выборки, независимо от того, имеет или нет нормальное распределение та генеральная совокупность, из которой взяты выборки. С увеличением числа выборок средняя для всех выборок будет приближаться к генеральной средней. По вы- [c.165]
Корректировка применения х теста возможна лишь в том случае, если эмпирические данные, наполняющие таблицу сопряженности, есть результаты независимой случайной выборки относительно большого объема и. Последнее требование вызвано тем, что выборочное распределение х2 аппроксимирует табличное распределение статистики х2 только при больших п. Естественно, [c.205]
Ещ г одним примером подобной абстракции является обоснование возможности использования регрессионных моделей в экономическом и финансовом анализе. Принципы моделирования с помощью регрессионных зависимостей в теоретическом плане разработаны в рамках теории вероятностей и математической статистики в частности, там предполагается случайность выборки, независимость ее элементов, нормальность распределения и т.д. Эти условия на практике выполнены далеко не всегда. [c.62]
От того, каким образом будет проведена выборка аудиторского образца и насколько точно выбранный образец будет соответствовать целям и задачам, содержащимся в программе аудита, будет зависеть правильность и адекватность применения независимых аудиторских процедур, от которых, в свою очередь, будет зависеть выполнение или невыполнение задач и целей аудита. [c.147]
Для определения образца аудитору требуется не вся находящаяся в его распоряжении информация, а только та ее часть, которая позволит ему получить, а затем и оценить доказательства некоторых характеристик рассматриваемой выборки. С этой целью применение независимых аналитических процедур ограничивается анализом менее чем 100% всей совокупности рассматриваемой выборки. Подобное ограничение объясняется тем, что отдельные статьи образца, которые выбраны для проведения теста, — это репрезентативная (представительная) выборка, т.е. все статьи должны иметь одинаковую вероятность быть выбранными. Этот критерий обусловлен требованием обязывающего аудитора проецировать результаты выборочной проверки на совокупность. [c.149]
Риск, который в этом случае необходимо учитывать при планировании процедуры проверки, — это риск необнаружения. В этой связи, чтобы уменьшить риск, необходимо выбрать образец таким образом, чтобы быть уверенным в том, что обнаруженные искажения не превышают допустимого уровня. Это означает, что если в результате проведения независимых процедур искажения не были выявлены, то искажения, существующие во всей выборке, не превышают допустимого уровня. [c.149]
Аудитор определяет объем выборки, применяет независимые аудиторские процедуры к элементам выборки и оценивает результаты выборочной проверки, основываясь на собственных суждениях и осведомленности о делах клиента. Основная задача проверки по качественным признакам — выяснение, сколько раз не сработали процедуры, осуществляемые структурой внутреннего управления. Основываясь на повторяемости этого явления в выборке, аудитор оценивает риск контроля. [c.150]
В результате проведенных независимых аудиторских процедур оценка ошибок может привести аудитора к заключению о том, что результаты выборки не подтверждают планируемый им уровень надежности внутренней системы контроля. В этом случае он может подтвердить, что имеется другой вид контроля, на который он может полагаться после применения соответствующих аудиторских процедур, или изменить сущность, время проведения и объем своих независимых процедур. [c.152]
Независимо от метода построения выборки она должна предоставлять аудитору надежную возможность сбора аудиторских доказательств. [c.152]
Таким образом, мы будем называть пространственной выборкой серию из и независимых наблюдений (р+l)-мерной случайной величины (Х, ..,,Хр Y). (При этом в дальнейшем можно не рассматривать А/ как случайные величины.) В этом случае различные случайные величины Y/ оказываются между собой независимыми, что влечет за собой некоррелированность их возмущений, т. е. [c.14]
Как определить, является ли выборка серией независимых наблюдений — На этот вопрос нет однозначного ответа. Фор- [c.14]
Модели временных рядов, как правило, оказываются сложнее моделей пространственной выборки, так как наблюдения в случае временного ряда вообще говоря не являются независимыми, а это значит, что ошибки регрессии могут коррелировать друг с другом, т. е. условие (1.4) вообще говоря не выполняется. В последующих главах мы увидим, что невыполнение условия (1.4) значительно усложняет статистический анализ модели. [c.16]
Подобное предположение, приводящее к значительным техническим упрощениям, может быть оправдано в том случае, когда экспериментальные данные представляют собой пространственную выборку. В самом деле, мы можем считать, что значения переменных Xj мы выбираем заранее, а затем наблюдаем получающиеся при этом значения Y (здесь имеется некоторая аналогия с заданием функции по точкам — значения независимой переменной выбираются произвольно, а значения зависимой вычисляются). В случае временного ряда, регрессоры которого представляют собой временной тренд, циклическую и сезонную компоненты, объясняющие переменные также, очевидно, не случайны. [c.191]
Координация организаций была если не единственным, то самым сильным моментом советской командной экономики. Ее структура, вместе с исторической культурной традицией единоначалия, обеспечивала сильную вертикальную интегрированную власть над предприятиями. Купив большие пакеты акций своих компаний, прежние руководители сохранили потенциал контроля даже в приватизированных фирмах. Однако изучение конкретных случаев показывает, что успешные попытки коммерциализации связаны с теми фирмами, где произошла децентрализация процесса принятия решений и информационного потока, причем наиболее часто в результате предоставления отделениям крупного предприятия возможности управления своими финансами, отслеживая собственные прибыли или потери. Небольшая активная группа из 10 - 12 фирм позволила своим подразделениям осуществлять такой контроль, сделав их независимыми хозрасчетными центрами. Выборка обнаружила также тенденцию того, что первыми приватизируются те научно-исследовательские фирмы, которые уходят от традиций централизованного управления (табл. 3). В этих фирмах также наблюдается децентрализация маркетинговых усилий с активным включением в этот новый процесс, хотя еще и без особого фокуса на рынок или соответствующей стратегии развития. [c.216]
Использование статистических данных об успешности исходов ГРР в прошлом. Этот подход предполагает независимость событий и выборку с возвращением. [c.153]
Если исследуется нормально распределенные совокупности Хр х2,. .., х, из которых извлечены независимые выборки я,, п2,. .., п различных объемов, для которых определены дисперсии S 2, S22,. .., St2, то при заданном уровне значимости а можно проверить гипотезу Н0 D(x ) = Дх2) =. .. = D(xp) по критерию Бартлетта. Для этого определяют статистику [c.69]
Используя длинные временные ряды, мы сможем изучить стабильность R/S-анализа. Грин и Филиц (Green and Fielitz, 1977, 1979) предположили, что R/S-анализ должен идеально подходить ко всем начальным точкам. Это подразумевало бы, что значение R/S может быть средним значением перекрывающихся периодов времени. Нет причины полагать, что этот подход обоснован, хотя, на первый взгляд, он, казалось бы, помогает при наличии короткого набора данных. Однако использование перекрывающихся периодов означает, что оценка R/S,, не является результатом независимой выборки из временного ряда без возвращения. Вместо этого выборка осуществляется с возвращением. Все испытания на надежность, представленные в предыдущих главах, требуют независимых выборок (без возвращения). Каждый раз, когда мы вычисляем значение R/S для значений п, мы берем выборку. Если эти выборки независимы, мы можем их усреднить и оценить значимость среднего значения R/S для значений n, R/Sn, используя вышеописанные методы. Если для среднего значения мы используем перекрывающиеся интервалы, у нас больше пет инструментов, позволяющих судить о значимости оценки R/S. [c.112]
Например, Парето (Pareto, 1897), экономист, нашел, что распределение доходов индивидуумов было логарифмически нормально распределено приблизительно для 97 процентов населения. Однако для оставшихся 3 процентов было обнаружено, что оно резко увеличивается. Маловероятно, что кто-то будет жить в пять раз дольше среднего, но тот факт, что кто-то в пять раз состоятельнее среднего, не является необычным. Почему между этими двумя распределениями существует различие В случае продолжительности жизни каждый индивидуум является действительно независимой выборкой, члены семьи не учитываются. Это не сильно отличается от классической проблемы вероятности - вынимания красных или черных шаров из урны. Однако чем богаче индивидуум, тем больше он может рисковать. Богатые могут увеличивать свое богатство такими способами, которые средний индивидуум со средним доходом использовать не может. Следовательно, чем богаче индивидуум, тем больше возможностей он имеет, чтобы стать еще богаче. [c.192]
В этой специальной асимптотике, которую мы в дальнейшем будем называть асимптотикой Колмогорова — Деева, нарушаются многие привычные свойства статистических процедур. Например, если X имеет многомерное нормальное распределение с нулевым вектором средних и независимыми координатами с дисперсией а2 и Хг- (/ — 1,. .., п) — независимая выборка объема п, то квадрат длины вектора выборочного среднего [c.155]
О чем говорит этот пример Если принять строгую предпосылку, согласно которой все значения доходности за отдельные периоды — это независимая выборка наблюдений из устойчивого распределения вероятно стеЙло можно заключить, что фактически существуют четыре равновероятных варианта изменения доходности 100% после 100% -50% после 100% 100% после -50% -50% после -50%. Эти варианты отображены на рисунке 10.3, Затемненной областью представлены наши реальные наблюдения (на условных числовых значениях), а остальная часть биномиального дерева воспроизводит наши выводы, основанные на предпосылке независимости. [c.248]
Иногда гипотезы в маркетинге связаны с параметрами, взятыми из двух разных генеральных совокупностей например, пользователи и непользователи торговой марки по-разному воспринимают данную торговую марку люди с высокими доходами больше тратят на развлечения по сравнению с имеющими низкий доход доля приверженцев данной торговой марки в сегменте 1 больше их доли в сегменте 2. Выборки, взятые случайным образом из разных изучаемых совокупностей, называют независимыми выборками (independent samples). Как и для одной выборки, проверка гипотез может проводиться относительно значений средних или долей. [c.584]
Основной промысловый налог уплачивался посредством выборки (выкупа) промысловых свидетельств. Так как промысловые свидетельства заменяли прежние как промысловые, так и гильдейские свидетельства, из которых последние кроме права торговли и др. промыслов давали личные права купеческого состояния, то с 1899 г. для приобретения сословных купеческих прав были установлены особые сословные купеческие свидетельства, которые выбирались начальниками семейств одновременно с промысловым, с уплатою в доход казны в год по 1-й гильдии — 50 руб., а по 2-й — 20 руб., независимо от уплаты местных сборов, установленных на сословные купеческие и общественные надобности. При этом сословные свидетельства 1-й гильдии могли выдаваться лицам, имеющим право вступить в купеческое сословие и взявшим промысловые свидетельства на торговые предприятия первого разряда или на промышленные предприятия одного из первых трех разрядов, или на пароходные предприятия, за содержание которых уплачено свыше 500 руб. основного промыслового налога, а сословные свидетельства 2-й гильдии — тем из таких лиц, которые взяли промысловые свидетельства на торговые предприятия второго разряда или на промышленные предприятия четвертого либо пятого разрядов, или на пароходные предприятия, за содержание которых уплачено основного промь слового налога свыше 50 и до 500 руб. По внесению в сословное свидетельство членов семейства остались в силе прежние правила. [c.145]
Пространственная выборка или пространственные данные ( ross-se tional data). В экономике под пространственной выборкой понимают набор показателей экономических переменных, полученный в данный момент времени. Для эконометриста, однако, такое определение не очень удобно — из-за неоднозначности понятия момент времени . Это может быть и день, и неделя, и год. Очевидно, о пространственной выборке имеет смысл говорить в том случае, если все наблюдения получены примерно в неизменных условиях, т. е. представляют собой набор независимых выборочных данных из некоторой генеральной совокупности. [c.14]
Если выборка у, У2,..., Уь-.., уп рассматривается как одна из реализаций случайной величины Y, временной ряд у, Уг,..., Уь—> Уп рассматривается как одна из реализаций (траекторий) случайного процесса1 Y(t). Вместе с тем следует иметь в виду принципиальные отличия временного ряда у, (t= 1,2,..., п) от последовательности наблюдений у, уг,..., у , образующих случайную выборку. Во-первых, в отличие от элементов случайной выборки члены временного ряда, как правило, не являются статистически независимыми. Во-вторых, члены временного ряда не являются одинаково распределенными. [c.135]
В связи с реорганизацией отраслевых министерств и переходом к управлению промышленностью по производственно-территориальному принципу (1957 г.) и образованием совнархозов в экономических районах страны материально-техническое снабжение предприятий нефтяной промышленности осуществлялось через органы снабжения и сбыта совнархозов. Тресты (конторы) снабжения Техснабнефть в нефтяных районах со складским хозяй ством и материально-технической базой были переданы управлениям материально-технического снабжения и сбыта совнархозов и выполняли функции реализации фондов на материальные ресурсы для всех предприятий района обслуживания, независимо от отраслевой принадлежности. На этом этапе управления промышленностью тресты (конторы) Техснабнефть стали вневедомственными. В управлении нефтяной промышленности совнархоза был организован функциональный отдел материально-технического снабжения с задачей планирования материально-технического снабжения обобщение заявок подведомственных предприятий, составление сводных заявок по управлению нефтяной промышленности и представление их управлению снаб жения и сбыта совнархоза, распределение выделенных фондов между предприятиями управления, а также осуществление контроля и учета за реализацией материальных фондов трестами (конторами) управления снабжения, и сбыта совнархоза, выделенных управлению нефтяной промышленности.. В нефтепромысловых управлениях, буровых трестах были сохранены отделы, -материально-технического снабжения со складским хозяйством, которые за-, нимались планированием материального обеспечения своего предприятия,, выборкой материальных ресурсов с баз треста (конторы) Техснабнефть в пределах выделенных фондов, организацией завоза их на свои склады и непосредственным материальным обеспечением производственных объектов, и производственных подразделений. [c.9]