Как следует из раздела, распределение частот — удобный способ представления различных значений переменной, вариационного ряда легко читается и содержит основную информацию, но иногда такая информация слишком и исследователь вынужден обобщать ее с помощью описательных статистик [4]. Чаще всего используют следующие статистики, связанные с распределением частот показатели центра распределения (среднее, мода и медиана), показатели вариации (размах, меж размах, стандартное отклонение и коэффициент вариации) и показатели формы распределения (асимметрия и эксцесс) [c.558]
При изучении формы распределения случайной величины важно выяснить, симметрична ли относительно центра распределения кривая плотности вероятности. Показателем степени несимметричности этой кривой является безразмерная величина, называемая коэффициентом асимметрии. Коэффициент асимметрии обозначается как у или As. Рассмотрим на качественном уровне понятие асимметрии. [c.21]
Кроме рассмотренных выше коэффициентов прибыльности инвестиций, на акционерных предприятиях анализируются показатели доходности акций. Рассчитывается доходность одной акции как отношение чистой прибыли к среднегодовому количеству выпущенных в обращение акций. Соотношение цены и доходности акции определяется как отношение рыночной цены одной акции к доходу на одну акцию. Долю доходов, распределенных в форме дивидендов, характеризует коэффициент выплат, определяемый как отношение выплаченных дивидендов к чистой прибыли. [c.82]
Должностные обязанности. Осуществляет работу по совершенствованию организации труда, форм и систем заработной платы, материального и морального стимулирования. Разрабатывает проекты перспективных и годовых планов по труду и заработной плате, по повышению производительности труда и совершенствованию его организации. Рассчитывает фонды заработной платы и численность работающих с учетом необходимости наиболее рационального использования трудовых ресурсов, обеспечения правильного соотношения работников по категориям персонала и квалификационным категориям, участвует в определении потребности в работниках, в планировании подготовки квалифицированных кадров, доводит плановые показатели до подразделений предприятия. Изучает эффективность действующих форм и систем заработной платы, материального и морального поощрения, подготавливает предложения по их совершенствованию. Разрабатывает механизм распределения дополнительных доходов, получаемых в результате роста производительности труда, повышения качества продукции, сокращения издержек производства, а также сдачи помещений и имущества в аренду, от помещения денежных средств в ценные бумаги. Разрабатывает положения о премировании рабочих и служащих, о материальном стимулировании многостаночного обслуживания, совмещения профессий и должностей, увеличения объема выполняемых работ с целью улучшить использование оборудования и сократить трудозатраты. Участвует в составлении планов социального развития коллектива предприятия, в разработке и осуществлении мероприятий по укреплению трудовой дисциплины, сокращению текучести кадров, усилению контроля за использованием рабочего времени и соблюдением правил внутреннего трудового распорядка. Составляет штатные расписания в соответствии с утвержденной структурой управления, схемами должностных окладов, фондами заработной платы и действующими нормативами, вносит в них изменения в связи с новыми видами деятельности (должностями), присущими рыночной экономике. Определяет на основе действующих положений размеры премий. Осуществляет контроль за соблюдением штатной дисциплины, расходованием фонда заработной платы, за точностью наименований профессий и должностей, правильным применением тарифных ставок и расценок, должностных окладов, доплат, надбавок и коэффициентов к заработной плате за тарификацией работ и установлением в соответствии с тарифно-квалификационными справочниками разрядов рабочим и категорий специалистам, а также за соблюдением режимов труда и отдыха, трудового законодательства. Участвует в подготовке проекта коллективного договора и контролирует выполнение принятых обязательств. Ведет [c.381]
В связи с изложенными соображениями о трудностях, возникающих при анализе задач стохастического программирования с вероятностными ограничениями, представляет интерес предложенный в [246] приближенный подход к выбору решения подобных задач. Здесь предполагается, что принимающему решение в условиях неполной информации важно во что -бы то вди стало сократить вероятность чрезвычайного события, связанного с превышением целевой функцией некоторого порога. Вероятность этого события так же, как и вероятности выполнения ограничений, может быть оценена сверху с помощью неравенства Чебышева или различных его модификаций. Таким образом, вместо минимизации вероятности соблюдения некоторого неравенства (например, вероятности того, что линейная форма не превысит заданный порог) предлагается минимизировать верхнюю границу этой вероятности. Вместо ограничений снизу вероятностей некоторых событий (например, соблюдения неравенств со случайными коэффициентами) предлагается ограничить снизу верхние границы этих вероятностей. Можно указать случаи, когда границы,. получаемые с помощью неравенства Чебышева или его модификаций, оказываются недостаточно эффективными. Кроме того, детерминированные экстремальные задачи, получаемые при замене вероятностного показателя качества решения и вероятностных ограничений их оценками, могут оказаться невыпуклыми задачами. Тем не менее указанный приближенный подход, не требующий информации о распределении случайных параметров условий, может в ряде случаев, как об этом свидетельствуют примеры, рассмотренные в (246], оказаться полезным для оценки решения трудоемких стохастических задач с вероятностными ограничениями. [c.70]
Базовый анализ данных позволяет глубже в суть явления и является основой как для выполнения последующего анализа, так и для интерпретации данных. Для каждой переменной необходимо распределение частот признаков (вариационный ряд). Результаты анализа отражены в таблицах частот, и накопленных частот для всех значений переменной. Они 1><-казывают наличие выбросов, пропущенных или экстремальных значений. Показатели центра распределения— среднее арифметическое, медиана и мода. Вариация распределения признаков описывается размахом, дисперсией, стандартным отклонением, коэффициентом вариации и межразмахом. Форму кривой распределения определяют асимметрия и эксцесс. [c.598]
Рисунки 4-4 и 4-5 показывают влияние эксцесса на нашу характеристическую функцию. Отметьте чем выше показатель, тем более плосковерхое и тонкохвостое распределение (эксцесс меньше нормального), и чем меньше показатель, тем более острый верх и тем толще хвосты распределения (эксцесс больше нормального). Чтобы не получить иррациональное число, когда KURT < 1, мы будем использовать абсолютное значение коэффициента в знаменателе. Это не повлияет на форму кривой. Таким образом, мы можем переписать уравнение (4.04) следующим образом [c.123]
Смотреть страницы где упоминается термин Показатели формы распределения - коэффициент
: [c.343] [c.47] [c.521]Смотреть главы в:
Статистика для трейдеров -> Показатели формы распределения - коэффициент