Пусть Центр, по-прежнему, знает целевые функции производственных единиц fi(Xi) и их производственные функции фД ,-, Y(, (). Однако теперь это уже не дает ему достаточной информации для сведения своей задачи планирования в условиях неполной информации к оптимизационной задаче. Действительно, при помощи информации о функциях fi(xi) и (fi(ui, у,, ) Центр может построить зависимость у,- = г 5((ыь /), но теперь в ней есть неопределенные факторы е MI, конкретные значения которых в момент распределения ресурса ( между Производителями неизвестны Центру. Как же распределить этот ресурс, если Центру не известны величины ,-, т. е. он не может предсказать результатов своих действий В этих случаях разумно воспользоваться принципом гарантированного результата, т. е. поставить следующую задачу найти такое распределение ресурса щ, чтобы на нем достигался [c.227]
Три основных момента распределения затрат. 1. Выбираются объекты, на которые относятся затраты (независимая переменная). Например, продукция, услуги, переделы, контракты, цехи. [c.275]
МОМЕНТЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ И ПОКАЗАТЕЛИ ЕГО ФОРМЫ [c.109]
Центральные моменты распределения [c.109]
Для дальнейшего изучения характера вариации используются средние значения разных степеней отклонений отдельных величин признака от его средней арифметической величины. Эти показатели получили название центральных моментов распределения порядка, соответствующего степени, в которую возводятся отклонения (табл. 5.7), или просто моментов (нецентральные моменты используются редко и здесь не будут рассматриваться). Величина третьего момента ц, зависит, как и его знак, от преобладания положительных кубов отклонений над отрицательными кубами либо наоборот. При нормаль- [c.109]
Финансовые отношения многогранны, они могут принимать те или иные формы при совершении тех или иных финансово-хозяйственных операций. Однако модификация видов финансовых отношений не нарушает их изначальной сущности, все они возникают в момент распределения или перераспределения стоимости в денежной форме и все они — отношения фондового характера. Кроме того, модификации форм финансовых отношений в большей степени определяются экономической и финансово-кредитной политикой государства, что составляет суть надстроечных, а не базисных отношений. [c.49]
Согласно методу моментов определенное количество выборочных моментов (начальных v или центральных ц , или тех и других) приравнивается к соответствующим теоретическим моментам распределения v или щ случайной величины X. [c.43]
Для описания свойств распределений нам понадобится понятие момента распределения. Существуют два типа моментов начальные и центральные. Начальным называется момент распределения, найденный без исключения систематической составляющей. Соответственно, центральным является момент, вычисленный с исключением систематической составляющей. [c.17]
Понятие моментов распределения будет использовано при изучении показателей рассеяния случайной величины и показателей формы распределения. [c.18]
Если в качестве показателя центра распределения выбрано математическое ожидание, то в качестве меры рассеяния случайной величины используют дисперсию. Дисперсия - это среднее значение квадратов отклонений случайной величины от ее математического ожидания. Дисперсия является вторым центральным моментом распределения. [c.20]
Оценка коэффициента асимметрии с помощью третьего центрального момента распределения [c.22]
Если в качестве показателя центра распределения выбрано математическое ожидание, то коэффициент асимметрии рассчитывают, используя третий центральный момент распределения. [c.22]
Определим эксцесс как отношение четвертого центрального момента распределения к среднеквадратичному отклонению, возведенному в четвертую степень. Эксцесс вычисляется по формулам [c.23]
Для распределения Коши не существует даже первого начального момента распределения, то есть математического ожидания, так как определяющий его интеграл расходится. При этом распределение имеет и медиану и моду, которые равны параметру а. [c.40]
Итак, мы получили симметричное распределение, зависящее от трех параметров, с помощью которого можно описывать выборки случайных величин, в том числе с пологими спадами. Однако, это распределение обладает недостатками, которые были рассмотрены при обсуждении распределения Коши, а именно, математическое ожидание существует только при а > 1, дисперсия конечна только при ОС > 2, и вообще, конечный момент распределения к-го порядка существует при а > k. [c.41]
Оценки третьего и четвертого моментов распределения по выборке Xk , k = 1,..., TV определяются как [c.62]
Для расчета оценок математического ожидания, дисперсии, среднеквадратичного отклонения, коэффициента асимметрии и эксцесса (на основе моментов распределения) не требуется предварительного упорядочивания и группировки данных. Эти величины могут быть найдены непосредственно по исходной выборке. [c.79]
А = среднее арифметическое. Моменты распределения [c.85]
Центральное значение, или расположение распределения, — первое, что надо знать о группе данных. Следующая величина, которая представляет интерес, — это изменчивость данных, или ширина относительно центрального значения. Мы назовем значение центральной тенденции первым моментом распределения. Изменчивость точек данных относительно центральной тенденции называется вторым моментом распределения. Следовательно, второй момент измеряет разброс распределения относительно первого момента. [c.85]
Наконец, необходимо отметить, что теория , связанная с моментами распределения, намного серьезнее, чем то, что представлено здесь. Для более глубокого понимания вам следует просмотреть книги по статистике, упомянутые в списке рекомендованной литературы. Для наших задач изложенного выше вполне достаточно. До настоящего момента рассматривалось распределение данных в общем виде. Теперь мы изучим нормальное распределение. [c.89]
LO = переменная, задающая расположение среднего значения, первый момент распределения. [c.122]
Мы можем добавить множитель в знаменателе, чтобы контролировать ширину, второй момент распределения. Характеристическая функция будет выглядеть следующим образом [c.123]
Рисунки 4-6 и 4-7 иллюстрируют изменение параметра ширины. Действие этого параметра можно представить как движение горизонтальной оси вверх или вниз Когда ось сдвигается вверх (при уменьшении ширины), график расширяется (см рисунок 4-6), как будто мы смотрим на его верхнюю часть. На рисунке 4-7 показана обратная ситуация, когда горизонтальная ось сдвигается вниз и кривая распределения сжимается. Теперь у нас есть характеристическая функция распределения, с помощью которой мы контролируем три из четырех моментов распределения Сейчас распределение симметрично. Для этой функции нам необходимо добавить коэффициент асимметрии, третий момент распределения. Характеристическая функция тогда будет выглядеть следующим образом [c.124]
Данная глава посвящена моделированию фактического распределения сделок с помощью регулируемого распределения, то есть поиску функции и ее подходящих параметров, которые моделируют фактическую функцию плотности вероятности торговых P L с двумя точками перегиба. Вы можете использовать уже известные функции и методы, например, полиномиальную интерполяцию или экстраполяцию, интерполяцию и экстраполяцию рациональной функции (частные многочленов), или использовать сплайн-интерполяцию. После того как теоретическая функция найдена, можно определить ассоциированные вероятности тем же методом расчета интеграла, который использовался при поиске ассоциированных вероятностей регулируемого распределения, или рассчитать интеграл с помощью методов математического анализа. Одна из целей этой книги — позволить трейдерам, использующим немеханические системы, применять те же методы управления счетом, что и трейдерам, использующим механические системы. Регулируемое распределение требует расчета параметров, они относятся к первым четырем моментам распределения. Именно эти моменты — расположение, масштаб, асимметрия и эксцесс — описывают распределение. Таким образом, кто-либо, торгующий по немеханическому методу, например по волнам Эллиотта, [c.141]
Потенциальный риск — очень емкое понятие, он является функцией гораздо большего числа переменных и включает более высокие моменты распределений. Тем не менее мы будем определять потенциальный риск как дисперсию ожидаемых прибылей. Не следует, однако, полагать, что этим риск полностью определен. Риск намного шире, и его реальная природа плохо поддается количественной оценке. [c.184]
Существуют модели портфелей, использующие вместо дисперсии прибылей другие способы выражения риска, а также более высокие моменты распределения прибылей. Большой интерес в этом отношении представляют методы стохастического доминирования, которые учитывают все распределения прибылей и могут считаться предельным случаем многомерного анализа портфеля, когда число используемых моментов стремится к бесконечности. Подобный подход может быть особенно полезен в том случае, когда дисперсия прибылей бесконечна или не определена. [c.245]
Обозначим MJ - i-ый момент распределения ( , 9t), Mj = E(R)1, где [c.57]
Третий момент распределения называется асимметрией (skewness), и он описывает асимметричность распределения относительно среднего значения (рисунок 3-2). В то время как первые два момента распределения имеют размерные величины (то есть те же единицы измерения, что и измеряемые параметры), асимметрия определяется таким способом, что получается безразмерной. Это просто число, которое описывает форму распределения. [c.87]
И наконец, четвертый момент распределения, эксцесс (kurtosis) (см. рисунок 3-4), измеряет, насколько у распределения плоская или острая форма (по сравнению с нормальным распределением). Как и асимметрия, это безразмерная величина. Кривая, менее остроконечная, чем нормальная, имеет эксцесс отрицательный, а кривая, более остроконечная, чем нормальная, имеет эксцесс положительный. Когда пик кривой такой же, как и у кривой нормального распределения, эксцесс равен нулю, и мы будем говорить, что это распределение с нормальным эксцессом. Как и предыдущие моменты, эксцесс имеет несколько способов расчета. Наиболее распространенными являются [c.88]
KURT = переменная, задающая эксцесс, четвертый момент распределения. [c.123]
KURT = переменная, задающая эксцесс, четвертый момент распределения S ALE = переменная, задающая ширину, второй момент распределения. [c.124]
LO = переменная, задающая расположение среднего значения, первый момент распределения KURT = переменная, задающая эксцесс, четвертый момент распределения [c.124]
S ALE = переменная, задающая ширину, второй момент распределения SKEW= переменная, задающая асимметрию, третий момент распределения sign() = функция знака, число 1 или -1. Знак X рассчитывается как X/ ABS(X) для X, не равного 0. Если X равно нулю, знак будет считаться положительным [c.124]
Группа С основная перевозка оплачена FR IF PT IP Стоимость и фрахт4 СиФ (стоимость, страхование и фрахт)2 Перевозка оплачена ДО3 Перевозка и страхование оплачено ДО3 С — продавец обязан нести определенные расходы и после наступления ключевого момента распределения риска и утраты или повреждения товара [c.183]