Аксиоматический метод математические доказательства элементы, множества, отношения, отображения числа матрицы комбинаторика конечные и бесконечные множества основные идеи математического анализа математика случайного элементы теории вероятностей основные понятия математической статистики роль математики в гуманитарных науках теоретические представления об информационных процессах в природе и обществе понятие информации процессы ее порождения, поиска, передачи и приема интерпретация сообщения социальная информация и ее особенности информационные процессы в культуре культурная коммуникация информатизация общества и [c.102]
Основным понятием математической статистики является выборка или совокупность наблюдений какого-либо количественного показателя (Ю. В. Линник. Метод наименьших квадратов и основы математике-статистической теории обработки наблюдений) . [c.27]
Мы переходим к главному этапу имитационного исследования — проведению имитационного эксперимента, которое сопровождается, с одной стороны, планированием, а с другой стороны — обработкой результатов эксперимента. Будем считать, что предыдущие этапы имитационного исследования удачно завершены, так что теперь остается задать внешние воздействия на модель и с помощью ЭВМ получить результаты, к которым приведут эти воздействия. Сразу же возникает вопрос о том, при каких внешних воздействиях проводить расчеты, сколько расчетов проводить и т. д. Все эти проблемы решаются в процессе планирования эксперимента. Надо отметить, что теория планирования эксперимента и построения методов анализа его результатов превратились за последние несколько десятилетий в важнейший раздел математической статистики. Хотя работы в этой области в основном связаны с натурным экспериментом, имитационное исследование в силу своей экспериментальной природы может использовать многие из полученных результатов. В последнее время начали появляться работы, посвященные специально планированию имитационного эксперимента. В этом параграфе мы попытаемся дать общее представление о том, на какие вопросы может ответить теория планирования эксперимента. Прежде всего введем некоторые понятия. [c.281]
Несмотря на существенную условность применения в экономическом анализе стохастических моделей, они достаточно распространены, поскольку с их помощью можно прогнозировать динамику основных показателей, разрабатывать научно обоснованные нормативы, идентифицировать наиболее значимые факторы. Многие методы, разработанные в математической статистике, базируются на понятии нормального закона распределения, введенного Карлом Гауссом. Это обусловлено следующими причинами. Во-первых, оказывается, что при экспериментах и наблюдениях многие случайные величины имеют распределения, близкие к нормальному. Во-вторых, даже если распределение некоторой случайной величины не является нормальным, то ее можно преобразовать таким образом, чтобы распределение преобразования, т.е. новой величины, было уже близким к нормальному. В-третьих, нормальное распределение мо- [c.118]
Концепция временной стоимости денег, или дисконтирования, базируется на трех основных понятиях цена капитала, риск и инфляция. При определении цены капитала в первую очередь предлагается исходить из оценки упущенных возможностей от альтернативных способов вложения капитала. Степень риска инвестиций оценивается с помощью методов математической статистики. Инфляция как макроэкономическое явление представляется в виде национальных индексов. [c.53]
В связи с тем, что основой математического инструментария эконометрики является теория вероятностей и математическая статистика, в главе 2 представлен краткий обзор ее основных понятий и результатов. Следует иметь в виду, что данный обзор не может заменить систематического изучения соответствующего вузовского курса. [c.3]
Прежде чем изучать основные разделы эконометрики — классическую и обобщенную модели регрессии, временные ряды и системы одновременных уравнений (гл. 3—10), рассмотрим в следующей главе (гл. 2) основные понятия теории вероятностей и математической статистики, составляющие основу математического инструментария эконометрики. Подготовленный соответствующим образом читатель может сразу перейти к изучению гл. 3. [c.23]
В этой главе приводится краткий обзор основных понятий и результатов теории вероятностей и математической статистики, которые используются в курсе эконометрики. Цель этой главы — напомнить читателю некоторые сведения, но никак не заменить изучение курса теории вероятностей и математической статистики, например, в объеме учебника [12]. [c.24]
Описание риска базируется на математической базе теории вероятностей и теории статистики. Основными понятиями при этом являются вероятность, функции распределения, плотности вероятностей, математическое ожидание, дисперсия. [c.222]
ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ [c.6]
Основные понятия анализа В.р. тренд, или длительная, "вековая" тенденция лаг, или запаздывание одного явления от другого, связанного с ним периодические колебания (сезонные, циклические и др.). Для выявления тенденций, лагов, колебаний и на этой основе для анализа и прогнозирования экономических явлений применяется ряд методов математической статистики. Сре- [c.53]
Определений этого термина много, они сложны и противоречивы. Причина, очевидно, в том, что И. как явлением занимаются разные науки, и кибернетика лишь самая молодая из них. И. — предмет изучения таких наук, как наука об управлении, математическая статистика, генетика, теория средств массовой И. (печать, радио, телевидение), информатика, занимающаяся проблемами научно-технической И., и т.д. Наконец, последнее время большой интерес к проблемам И. проявляют философы они склонны рассматривать И. как одно из основных универсальных свойств материи, связанное с понятием отражения. [c.133]
Границы Т.и. пока нечетко определены. Одни авторы относят к ней чисто прикладные проблемы кодирования и декодирования информации, определения пропускной способности каналов информации и т.п., другие расширяют понятие Т.н. так, что в нее оказываются включенными даже вся математическая статистика и, более того, вся лингвистика, поскольку она является наукой, изучающей основной способ передачи информации в человеческом обществе — язык. [c.357]
Анализ начнем с вычисления рисков, сопутствующих сделке, а также с определения отношения возможной прибыли по сделке к возможным убыткам. Для определения рисков существуют два основных способа простой, с использованием линий поддержки/сопротивления и существующих трендов, и более сложный — с использованием понятий волатильности и инструментов математической статистики. Сначала рассмотрим более простой способ, который позволяет понять, что такое возможные границы риска. [c.462]
См. Ш у раков В. В. Основные понятия и классификация математического обеспечения. М., Статистика, 1975. [c.14]
Автор весьма подробно показывает широкие возможности практического использования познанных статистических закономерностей. В книге детально исследуются законы вариации. В связи с этим автор напоминает читателю основн ые сведения из теории вероятностей и математической статистики. Он Приводит понятия вероятности, основные теоремы сложения и умножения вероятностей, законы распределения вероятностей. Автор показывает огромную практиче- [c.238]
Предполагается, что студенты, изучающие эконометрику, уже прослушали базовые курсы по высшей математике, теории вероятностей и математической статистике, микро- и макроэкономике. Однако опыт показывает, что многим начинающим изучение вводного курса эконометрики необходимо восстановить знания основных положений теории вероятностей и математической статистики, без которых невозможно понимание излагаемого материала. Именно на ликвидацию пробелов в этой области направлены первая и вторая главы данного пособия. При этом особое внимание уделяется экономическим приложениям рассматриваемых понятий. [c.7]
Другая особенность состоит в том, что в книге читатель найдет как общую методологию использования математического инструментария и математических моделей в экономике, так и конкретное изложение основных математических понятий и методов функций и графиков функциональных зависимостей, производных и эластичности, предельного анализа и направлений его применения в экономике (построение и анализ функциональных зависимостей и решение оптимизационных задач различной сложности), понятий и методов теории игр, понятий и методов теории вероятностей, математической статистики и эконометрики с многочисленными примерами их применения. [c.8]
В этом приложении приводится краткий обзор основных понятий и результатов теории вероятностей и математической статистики, которые используются в основном тексте книги. Приложение носит справочный характер и не может служить заменой стандартному курсу теории вероятностей и математической статистики. [c.509]
Основные понятия и задачи математической статистики [c.531]
Задачи математической статистики. Основные понятия выборочного метода. Эмпирическая функция распределения, гистограмма, эмпирические моменты. Сходимость эмпирических характеристик к теоретическим. [c.31]
Чувствительность к риску субъективное, символическое понятие. Сама опасность представляет собой определенный знак, а чувствительность к ней — это отношение к знаку, его эмоциональная окраска. Эмоциональное значение стереотипов играет в маркетинге очень большую роль. Страх — это основной мотив страхования населения — представляет собой эмоциональную оценку грозящей опасности. Страх — это эмоциональный, субъективный аналог математической вероятности реализации определенного неблагоприятного события. Финансовым аналогом страха является средняя стоимость ущерба от неблагоприятных событий за определенный промежуток времени. Значимость. тех или иных опасностей в общественном сознании может не совпадать с реальной вероятностью их наступления. Средний страхователь не может правильно определить ее, поэтому в массовом сознании реальный размер опасности часто замещается определенным страхом, знаком, субъективным символом, имеющим негативную эмоциональную окраску. Так, из статистики [c.23]
В. И. Романовский посвятил одну из своих работ определению связей между статистикой и теорией вероятности 42 По его мнению, основное значение теории вероятностей для статистики состоит в том, что она строит на немногих простых и априорных, соображениях отвлеченное понятие о вероятности, играющее роль предельного понятия для суждения об относительной частости и дает затем ряд строгих математических теорем, являющихся основанием для объяснения устойчивости относительных частностей. [c.280]
Численное значение В. некоторого случайного события равно отношению числа равновероятных исходов, обеспечивающих совершение данного события, к числу всех равновероятных исходов. (Одним из основных понятий математической статистики является распределение вероятностей, характеризумое показателем относительных частот реализации случайных событий.) [c.46]
СРЕДНЕЕ ЗНАЧЕНИЕ, СРЕДНЯЯ [mean, average] — понятие математической статистики — один из основных параметров, характеризующих распределение как выборки (выборочное С.з.), так и генеральной совокупности (см. Математическое ожидание). [c.341]
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ [e onometri model] — основное понятие эконометрии, экономико-математическая модель, параметры которой оцениваются с помощью методов математической статистики. Она выступает в качестве средства анализа и прогнозирования конкретных экономических процессов как на макро-, так и на микроэкономическом уровне на основе реальной статистической информации. Наиболее распространены Э.м., представляющие собой системы регрессионных уравнений, в которых отражается зависимость эндогенных величин (искомых) от внешних воздействий (текущих экзогенных величин) в условиях, описываемых параметрами модели, а также лаговыми переменными (см. Лаг). Кроме регрессионных (как линейных, так и нелинейных) уравнений, применяются и другие матема-тико-статистические модели. [c.400]
Лит. Крамер Г., Математические методы статистики, пер. с англ., М., 1948 Ф е л л е р В., Введение в теорию вероятностей и се приложения, 2 изд., т. 1 — 2, М., 1967 Прохоров К). В., Розанов Ю. А., Теория вероятностей, М., 1% i, Колмогоров А. Н., Основные понятия теории веромтностей, 2 изд., М., 1974 К е и н Э., Экономическая статистика и эконометрия, вып. 1, М., 1977. [c.111]
Носко Владимир Петрович - кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник механико-математического факультета Московского государственного университета им. М.В.Ломоносова. Автор более 50 научных работ и таких учебных пособий как "Эконометрика для начинающих Основные понятия, элементарные методы, границы применимости, интерпретация результатов", "Эконометрика Основные понятия и введение в регрессионный анализ временных рядов", "Эконометрика", соавтор учебного пособия "Основные понятия и задачи математической статистики". Преподает эконометрику с 1994 года. В настоящее время читает курсы лекций по эконометрике на механико-математическом факультете МГУ, в Институте экономики переходного периода и в Академии народного хозяйства при Правительстве РФ. [c.379]