СТАТИСТИЧЕСКОЕ ОЦЕНИВАНИЕ И ПРОВЕРКА КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ОЦЕНОК [c.120]
Статистическая проверка оценок для качественных признаков почти аналогична проверке количественных оценок, а именно [c.143]
Скользящие средние — это один из наиболее разнообразных и широко используемых статистических индикаторов. Из-за легкости построения и доступности количественной оценки и проверки этот метод является базисом большинства аналитических систем, используемых в настоящее время. Скользящая средняя представляет собой среднюю цену с изменяющейся базой подсчета. Например, средняя 10-дневная цена представляет собой среднюю из цен последних 10 дней. Термин "скользящая цена" показывает, что каждый день берутся только последние 10 цен, т.е. ценовая база меняется каждый день. [c.108]
Значит ли это, что в таком случае необходимо полностью отказаться от сравнения Видимо, нет. Точнее, будет полагать, что такое сравнение относительно условно и вероятность сделать неверный вывод об уровне эффективности и величине резервов будет значительно больше, чем в случае, когда /, U. (С помощью аппарата проверки статистических гипотез можно в дальнейшем подойти к количественной оценке такой вероятности.) [c.35]
Информация, основанная на статистической проверке, обычно носит альтернативный характер, поэтому использовать ее для принятия непосредственных мер управляющего воздействия рискованно, следовательно, на основании дальнейшего статистического оценивания необходимо найти количественные оценки. [c.120]
Другой метод, более сложный и статистически надежный, - это количественная оценка связи посредством расчета коэффициента корреляции и его статистической проверки. [c.15]
В уравнениях 7.17 и 7.18 представлена основанная на концепции постоянного дохода гипотеза спроса на деньги, которую выдвинули сторонники новой количественной теории. Как мы видели, этот вариант достигается с помощью целой серии упрощающих допущений и дополнительных гипотез. Наиболее важную роль играют следующие допущения во-первых, что учитываемые статистикой процентные ставки не являются переменными, которые оказывают систематическое влияние на спрос на деньги или скорость и во-вторых, что антиципируемый доход (и цены) определяется в соответствии с теорией корректировки ошибок и служит удовлетворительным представителем постоянного дохода. Свидетельства, к которым прибегает Фридмен для подкрепления этих допущений, связаны с эмпирической проверкой указанных уравнений на основе статистических данных. Вопрос заключается в том, насколько хорошо уравнения соответствуют фактам . Допущение, связанное с основанной на принципе корректировки ошибок моделью антиципированного дохода, не было подвергнуто Фридменом прямой проверке с помощью статистических данных, и, как мы увидим в гл.20, этот пробел порождает трудности при оценке его эмпирических работ. Что же касается допущения, связанного с ролью учитываемых статистических процентных ставок, то Фридмен оправдывает его на том основании, что оно соответствует фактическим данным. Так, в статье 1959 г. Фридмен обнаружил, что уравнение типа 7.18 хорошо подтверждается данными и что, по-видимому, не остается места для особого влияния учитываемых процентных ставок на скорость обращения денег. По мнению Фридмена, данные свидетельствуют о том, что скорость Y/MD есть функция только двух переменных постоянного реального дохода ур и отношения [c.257]
Предположительно выбирают тип распределения генеральной совокупности и статистических оценок как с теоретической, так и с экономической точки зрения. Хотя количественные значения чаще принимают нормальное распределение, иногда случается, что они принимают еще -распределение, -распределение, f-pa npe-деление. Проверки гипотез с использованием этих видов распределения соответственно называются проверка по нормальному распределению, проверки по it-критерию, по х2-критерию, по /"-критерию. [c.122]
Обобщающий результат статистического исследования объединенной выборочной совокупности из 50 133 наблюдений (observation) во временном интервале с 1976 по 1995 гг. заключается в оценке со. Она оказалось равной 0,62 (fi)e 0,62), т.е. значительно отличающейся от полярного предельного значения, равного 1,0. Другими словами, динамика анормальных доходов характеризуется тенденцией изменения средних значений к 0 (zero). Проверка условий действительных сдвигов средних значений о) свидетельствует о том, что модель обеспечивает благоприятные возможности для характеристики эволюции анормальных доходов. Измерение информационного параметра /также свидетельствует о существенных отличиях его количественной характеристики от полярного значения. Выборочное обследование показало, что у в 0,32. [c.396]
Смотреть страницы где упоминается термин Статистическая проверка количественных оценок
: [c.49] [c.413]Смотреть главы в:
Практическое руководство по управлению качеством -> Статистическая проверка количественных оценок