Курс Теория и практика оценочной деятельности имеет связь с такими дисциплинами, как бухгалтерский учет, анализ финансовой отчетности, налогообложение, теория вероятностей и математическая статистика, финансовая математика, и должен базироваться на знаниях в области экономической теории (микро и макроэкономика). [c.417]
Задачи по оптимизации решаются различными математическими методами. В основе современных математических методов, применяемых в планировании работы предприятий, лежат следующие разделы математики теория вероятностей и математическая статистика, линейная алгебра и матричное исчисление. Применение теории вероятностей при планировании сложных систем и массовых явлений в геологоразведочном, буровом и нефтегазодобывающем производствах связано с необходимостью устанавливать не результат отдельных событий, а общий результат всей массы событий, при этом объектом планирования является многозначная, вероятностная система связей, а не строго определенная однозначная связь. Такие связи существуют, например, между производительностью скважин и многими производственными факторами, включая объем нагнетания воды в пласт, природные факторы производительности, режим работы скважин и др. [c.152]
В практике используют такие разделы теории вероятностей и математической статистики, как корреляционный анализ, теории массового обслуживания, статистических испытаний, статистических решений. [c.152]
Задачи по оптимизации решаются различными математическими методами, в основе которых лежат теория вероятностей и математическая статистика, линейная алгебра, нелинейное программирование и, в частности, его простейшая форма — квадратичное программирование, а также стохастическое и динамическое программирования и, наконец, матричное исчисление. [c.18]
В е н е ц к п и И. Г., К и л ь д и ш е в Г. С. Основы теории вероятностей и математической статистики. Изд. 2-е, М., Статистика , 1968. 360 с. [c.124]
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]
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]
Элементы теории вероятностей и математической статистики [c.24]
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]
В этом смысле большими преимуществами обладает статистический метод моментных наблюдений, в основе которого лежат фундаментальные положения теории вероятностей и математической статистики. Изучение данного и подобных ему методов проводится в курсах статистики и эконометрики. [c.246]
В массовом и частично крупносерийном производстве получил значительное распространение статистический метод технического контроля. Исходным положением этого метода явилась идея о том, что для экономичности производства следует вести борьбу не со случайными, а лишь с определенными причинами. Статистический метод основывается на применении теории вероятностей и математической статистики . Сущность его сводится к следующему [c.153]
ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ [c.6]
Смирнов Н. В., Дуни н-Б а р к б в с к и и И. В. Курс теории вероятностей и математической статистики для технических приложений. М., изд-во Наука , 1965. [c.138]
В последние годы значительно увеличилось количество людей, сфера деятельности которых связана с работой на финансовых рынках. Для этих специалистов необходимо хорошее знание основ теории вероятности и математической статистики, так как результаты решения об инвестировании в различные финансовые инструменты (активы) всегда имеют ту или иную степень неопределенности. В этой книге сделана попытка систематизирование рассмотреть практические методы статистики применительно к финансам. Наибольший интерес данная книга может представлять для трейдеров/портфельных менеджеров, то есть специалистов, принимающих самостоятельные решения на финансовых рынках в условиях неопределенности. Изложение материала начинается с базовых понятий, и постепенно переходит к достаточно сложным методам, применяющимся при анализе инвестиционных рисков. В книге содержится большое количество практических алгоритмов вычисления и оптимизации различных финансовых стохастических переменных. [c.10]
Книга рассчитана на самый широкий круг читателей. Для того чтобы ее понять, нужно знать лишь простейшие факты функционирования фондового рынка и самые первые основы теории вероятности и математической статистики. Вместе с тем невозможно отнести эту книгу к серии "для чайников". Математический аппарат в книге играет второстепенную роль. Большая часть ее посвящена идеологической и методологической проработке проблемы краха (кризиса) финансовых рынков. [c.10]
Оптимизация линейное, нелинейное, динамическое программирование теория вероятностей и математическая статистика теория массового обслуживания метод Монте-Карло теория игр и статистических решений сетевое планирование [c.1]
Читатель найдет здесь доступное описание основных экономико-математических методов, построенных как на традиционном аппарате математики и логики, известном из школьных программ (дроби, проценты, уравнения, прогрессии, геометрические и логические задачи), так и на основе методов исследования операций - современном математическом аппарате, специально созданном для решения тех задач, с которыми элементарная математика не справляется. Это методы оптимизации (линейное, нелинейное и динамическое программирование), теория вероятностей и математическая статистика, теория массового обслуживания (теория очередей), метод статистических испытаний (Монте-Карло), теория игр и статистических решений, сетевое планирование. [c.6]
Наряду с элементарной математикой и логикой рассматриваются также задачи, требующие применения аппарата высшей математики, особенно в теории вероятностей и математической статистике, а также в таких сравнительно молодых методах, как математическое программирование (линейное, нелинейное, динамическое), теория игр и статистических решений, теория массового обслуживания (теория очередей), метод статистических испытаний (Монте-Карло), сетевое планирование. [c.11]
Теория вероятностей и математическая статистика [c.117]
Теория массового обслуживания и метод статистических испытаний (Монте-Карло), так же как и теория вероятностей и математическая статистика, применяются в тех экономических задачах, в которых решение определяется случайными факторами и обстоятельствами. То есть такими, которые могут принимать различные, заранее не известные значения. [c.140]
Эконометрика - это научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, приёмов, методов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе экономической теории (математической экономики), социально-экономической статистики теории вероятностей и математической статистики придать конкретное количественное выражение общим качественным закономерностям, обусловленным экономической теорией. [c.3]
Выделяют также детерминированные модели, которые предполагают жесткие функциональные связи между переменными модели. В отличие от них, стохастические модели предполагают наличие случайных воздействий на исследуемые показатели и потому используют методы теории вероятностей и математической статистики для их описания. В качестве примеров простейших детерминированных моделей укажем здесь следующие [c.15]
В условиях риска контроллинг должен оценивать не только эффект от каждого возможного варианта действий, но и вероятность получения этого эффекта, поэтому в условиях риска контроллинг должен пользоваться аппаратом теории вероятностей и математической статистики. Кроме того, отношение руководителя к риску никогда не бывает нейтральным кто-то склонен рисковать, кто-то предпочитает застраховаться от любых неожиданностей. Обычно люди отрицательно относятся к риску, т.е. готовы на риск только в обмен на дополнительную выгоду — и об этом нельзя забывать при сборе исходной информации и разработке критериев принятия управленческих решений. Поэтому контроллинг как система поддержки принятия управленческих решений должен учитывать рисковые предпочтения, которые зависят от множества факторов, таких, как стратегия предприятия, склад личности руководителя, финансовое положение предприятия и др. Задачи контроллинга еще более усложняются в условиях неопределенности необходимо делать поправки на неполноту информации. [c.230]
Смирнов Н.В., Дунин-Барковский И.В. Теория вероятностей и математическая статистика в технике. М., Гостех-издат, 1955. [c.30]
В развитии теории вероятности и математической статистики большая роль принадлежит советским ученым А. Н. Колмогорову, А. Я. Хинчину, А. Я. Боярскому, И. Г. Венецкому, Г. С. Кильди -шеву и др., а также зарубежным ученым Р. Фишеру, Р. Мизесу и Д. Нейману. [c.4]
К сожалению, в учебной литературе по теории вероятностей и математической статистике, издающейся для экономистов, многие вопросы и, в частности, рассматриваемый здесь не находят отражения. С ним можно познакомиться более глубоко, например, в книге Вентцель E.G. Теория вероятностей. М. Наука, 1964. С. 255-262. [c.46]
В этой связи методологической основой, определяющей содержание предмета и методов статистики страхования, является ее связь с законом больших чисел. На законе больших чисел зиждят-ся теория вероятностей и математическая статистика, которая широко используется в статистике страхования. [c.384]
Вен едкий И. Г., КильдишевГ. С. Основы теории вероятностей и математической статистики. М., 1968. [c.49]
Гмурман В. Б. Теория вероятности и математическая статистика. М., Высшая школа, 1972. [c.200]
Вопросы эксплуатационной надежно ти конструкций разработаны в приборостроении, особенно в производстве радио-и телевизионной аппаратуры в электронновычислительных машинах, сложных многодетальных аппаратах с большим числом электронных ламп, полупроводников, диодов. Эти разработки базируются на теории вероятности и математической статистике и позволяют создавать систему показателей для оценки эксплуатационной надежности конструкций. [c.165]
Исследования А. Кетли повлияло на широкое распространение теории вероятностей и математической статистики, он один из первых показал, что случайности, наблюдаемые в живой природе вследствие их повторяемости, обнаруживают внутреннюю тенденцию, следуют определённой закономерности, которую можно исследовать и описать точными математическими методами. [c.33]
Широкое распространение методов теории вероятностей и математической статистики получили после опубликования теории малых выборок В. Госсета (1876—1937), псевдоним которого Стъю-дент. Оперируя с выборками небольшого объема, взятыми из нормальной совокупности, ему удалось открыть закон распределения выборочных средних в зависимости от объёма выборки. [c.33]
Для количественной оценки надежности оборудования энергопредприятий используются методы теории вероятности и математической статистики, которые рассматривают отказ оборудования как случайное событие. Существует много показателей, характеризующих различные аспекты безотказности. Для систем энергоснабжения особое значение имеют оценки математического ожидания недоотпуска энергии (мощности), а также частоты и длительности перерывов в энергоснабжении. [c.23]
Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М. Высшая школа, 1998. [c.349]
МЕДИАНА [median] — понятие теории вероятностей и математической статистики, одна из характеристик распределения значений случайной величины X такое число т, что X принимает с вероятностью 0,5 значения как большие от, так и меньшие от. Для некоторых (симметричных) распределений М. совпадает со средним значением. Для несимметричных (скошенных) распределений она часто дает более точную характеристику явления и потому используется вместо средней. [c.191]
МОДА [mode] — понятие теории вероятностей и математической статистики, одна из характеристик распределения значений случайной величины X, соответствующая вершине кривой распределения то значение рассматриваемой случайной величины, которое появляется с наибольшей частотой по сравнению с другими ее значениями. Соответственно, распределение с одной вершиной (напр., нормальное) называется унимодальным, с двумя — бимодальным, со многими вершинами — мультимодальным. [c.202]
Смотреть страницы где упоминается термин Теория вероятностей и математическая статистика
: [c.184] [c.61] [c.289] [c.98] [c.104] [c.39] [c.331] [c.209]Смотреть главы в:
Экономико-математические методы -> Теория вероятностей и математическая статистика
Экономико-математические методы -> Теория вероятностей и математическая статистика
Экономико-математические методы -> Теория вероятностей и математическая статистика