Традиционная статистическая выборка

Традиционная статистическая выборка  [c.37]

Процесс управления качеством во многом базируется на статистическом контроле процесса. Важным исключением является то, что модель тактического менеджмента не признает принципа неслучайной выборки традиционного статистического контроля. Второе существенное различие заключается в возможности применения процесса управления качеством к таким действиям, как разработка компьютерных систем, административная деятельность, бухгалтерия или дизайн, то есть там, где в прошлом он традиционно отсутствовал. Третье отличие в том, что, как уже отмечалось, процесс управления качеством не признает классификации дефектов по принципу мелких и крупных или деление их на критические или некритические.  [c.502]


Анализ данных показал, что характер поведения кривых практически не зависит от объема выборки, коэффициент корреляции растет с увеличением объема выборки, но даже при п = 10 является достаточно большим (и статистически значимым). А это значит, что предложенные оценки могут успешно конкурировать с традиционными статистическими характеристиками X и s в диапазоне контрольных границ (1,0—2,0)ст.  [c.56]

Методы выборочного наблюдения в этой книге подразделены на традиционные и статистические. Сочетание и комбинирование этих методов позволяют аудиторам переоценивать затраты времени на обзорные проверки, корректировать план и программу аудита, четко локализировать углубленные проверки по существу. Например, статистическая выборка в ряде случаев может оказаться более экономной и дать более точные результаты, нежели нестатистическая. Высвободившееся время можно использовать для выполнения дополнительных аудиторских процедур. Как показано в книге, аудиторы нередко осуществляют и сплошные проверки, но лишь в некоторых особо важных сегментах учета и отчетности. А для контроля за большинством операций и сальдо используются выборка, аналитические процедуры, причем повышается качество аудита.  [c.3]


Применение статистической выборки при аудите может существенно помочь аудитору в работе. При этом он использует не совсем традиционные для бухгалтера методы, основанные на теории вероятности. И аудитор будет оценивать частоту ошибок в совокупности (или в учтенной стоимостной оценке всей совокупности) на новой для него основе, не только при помощи четырех арифметических действий. Применение этого метода в аудите должно рассматриваться как инструмент, позволяющий аудитору достичь своих целей более современными способами (часто с использованием компьютеров). Организация такой выборки - весьма ответственный участок работы аудиторов [44, с.54]  [c.37]

Статистический метод определения объема выборки, рассмотренный в этой книге, основан на традиционном статистическом заключении [4]. В соответствии с этим методом заранее определяется уровень (степень) точности. Этот метод основан на создании доверительных интервалов вокруг средних или долей  [c.448]

До сих пор процедура определения объема выборки основывалась на методах традиционного статистического заключения и предполагала применение простой случайной выборки. В дальнейшем мы рассмотрим определение объема выборки при использовании других методов выборочного наблюдения.  [c.453]

Второе достоинство форвардного анализа — более точное и надежное измерение уровней пост-оптимизационных прибыли и риска. Это тоже объясняется более детально в Главе 7. Форвардный анализ дает статистическую картину многочисленных оптимизационных и пост-оптимизационных торговых периодов. Он обеспечивает большую статистическую валидность, чем традиционная оптимизация, потому что опирается на гораздо большую выборку данных. Форвардный анализ дает возможность точного сравнения и измерения уровней прибыли форвардного трейдинга относительно прибыли оптимизационного трейдинга.  [c.27]


При использовании оценочной выборки (иногда называемой традиционной) аудитор определяет объем выборки, полагаясь на собственную интуицию и на основы теории выборки. Этим же он руководствуется и при вынесении заключения о всей совокупности, из которой была сделана выборка. Статистическое выборочное наблюдение, основанное на теории вероятностей, предоставляет аудитору возможность пользоваться разработанными методами расчета объема выборки и качественной оценки ее результатов.  [c.13]

Аудитор использует пристрастную выборку (иногда называемую традиционной), определяет размер выборки, во многом полагаясь на собственную интуицию. Статистическое выборочное исследование, опираясь на математическую теорию вероятности, предоставляет аудитору четкую систему измерений размера выборки и качественную оценку результатов ее обследования. Роль интуиции, которой руководствуется аудитор при вынесении заключения о всей совокупности, из которой была сделана выборка, значительна.  [c.130]

Фондовый рынок, как мы здесь показали, обладает существенным уровнем неопределенности, что влечет неустранимый риск, сопровождающий принятие инвестиционных решений. В ряде частных случаев традиционные методы анализа этого риска оказываются несостоятельными, так как они ориентируются на традиционный тип неопределенности, связанный с поведением однотипных объектов с неизменными свойствами. Связанные с такой банальной неопределенностью риски сравнительно легко оцениваются на базе широко известных методов теории вероятностей. Однако в большинстве случаев фондовый рынок является ненадлежащим объектом для классического статистического исследования, так как объекты выборки из генеральной совокупности не обладают свойством статистической однородности, а случайные процессы не имеют постоянных параметров, так что никакие статистические гипотезы о виде указанных процессов подтверждены быть не могут.  [c.25]

Как видно из II.8, для периодических систем можно увеличить объем выборки повторением имитационных опытов, в каждом из которых получается независимая оценка отклика (например, среднее время ожидания или вероятность большого времени ожидания). Для непрерывных систем мы тоже можем выделить отдельный опыт для повторения, разделив машинное время на отрезки с учетом времени, необходимого для завершения переходного процесса. Затем анализ ведется традиционными статистическими методами, основанными на независимых наблюдениях. Поскольку эти методы часто предполагают нормальность, обсудим сначала центральную предельную теорему для r-зависимого стационарного случая. Процесс называется стационарным в узком смысле, если совместная функция распределения вероятностей наблюденийл , х%,. .., xt,. .., XN во времени не есть функция времени t. Иначе говоря, эта вероятность не меняется во времени, а остается постоянной. (Это совпадает с определением установившегося состояния, данным в 1.2 и П.4.) При такой совместной функции распределения вероятностей безусловная функция распределения вероятности одинакова для каждого Xt. Это, в свою очередь, означает, что все  [c.121]

Пример графика с наложенной торговой системой приведен на Рис.4. Статистические параметры торговой системы отображаются на графике и могут использоваться в редакторе формул для кода исходной торговой системы и экспорта в коды прочих торговых систем, условий, индикаторов и пользовательских переменных. Если торговая система параметризированна (параметры системы заданы в виде переменных), то пользователь может изменить их через традиционное меню Modify..., открываемое правым кликом на графике торговой системы. Аналогично задается историческая выборка данных для тестирования.  [c.200]

Определение вида закона распределения случайной величины по опытным данным занимает одно из центральных мест при обработке результатов экспериментов статистическими методами. Традиционный подход при решении задачи сводится к расчету параметров эмпирического распределения, принятию их в качестве оценок параметров генеральной совокупности с последующей проверкой сходимости эмпирического распределения с предполагаемым теоретическим по критериям х2 (Пирсона), А. (Колмогорова), со2. Такой подход имеет следующие недостатки зависимость методики обработки результатов эксперимента от предполагаемого теоретического распределения, большой объем вычислений, особенно при использовании критериев со2 и %2. Некоторые новые критерии [82] не имеют удовлетворительного теоретического обоснования, а в ряде случаев, как это показано в работе [82], не обладают достаточной мощностью. Б.Е. Янковский [133] предложил информационный способ определения закона распределения. Суть его в следующем. Если имеется выборка с распределением частос-тей Р, Р2> . Рп > то энтропия эмпирического распределения должна совпадать с энтропией предполагаемого теоретического распределения при верной нулевой гипотезе, т. е. должно выполняться равенство  [c.27]

Расчет ряда ключевых индикаторов качества проводимой социальной политики основан на знании закона распределения населения по среднедушевым доходам и/или расходам. К таковым, в частности, относятся различные показатели уровня и глубины бедности и экономического неравенства (доля бедных, индексы Фостера-Грии-ра-Торбека, коэффициент Джини, коэффициент фондов и т.п.). Явное несовершенство применяемых сегодня официальными статистическими службами способов оценки таких показателей, равно как и неработоспособность (в специфических условиях современной экономики России) методов и моделей, используемых зарубежными специалистами, обусловлены в основном факторами двух типов. Во-первых, игнорируются радикальные изменения в социально-экономической структуре российского общества ("вымывание" слоя среднего класса, существенное увеличение удельных весов крайне бедных и "супер богатых", нарушение традиционного спектра составляющих общество социально-экономических страт). Во-вторых, практически не принимаются в расчет изъяны в необходимом информационном обеспечении стопроцентное уклонение от бюджетных обследований "супер богатых" домашних хозяйств (эффект цензурирования выборки), усиление тенденции к уклонению от обследований и других категорий домашних хозяйств (эффект урезания), существенное повышение роли фактора сознательного занижения своих доходов домашними хозяйствами, участвующими в обследовании, объясняемое большим удельным весом теневой экономики.  [c.5]

Полученный результат показывает, что в данной ситуации надлежит высказать совершенно те же соображения по поводу исследуемого процесса, какие были сделаны для случая расчета коэффициента р традиционным способом. При доверительной вероятности 0,95 студенты вполне могут горделиво полагать, что их материальные достижения всецело определяются личным усердием и не зависят от каких-то иных привходящих факторов. Однако требование более строгой оценки (с вероятностью 99 %) делает такое мнение менее очевидным и для значимого статистического вывода возникает необходимость расширить выборку (привлечь для анализа большее число студентов) либо (при невозможности это сделать) отнестись к результату вполне философски.  [c.35]

Существуют два альтернативных традиционной оптимизации подхода — это оптимизация с прогонкой вперед и самоадаптивные системы. Обе эти методики имеют то преимущество, что практически все тестирование проводится вне (пределов выборки. Оцените результативность системы, проведите несколько статистических тестов, постройте график изменения капитала — и система готова к торговле. Все чисто и математически безукоризненно. Про коррекцию коэффициентов корреляции, множественные тесты, чрезмерную подгонку системы под ценовые данные и другие проблемы можно просто забыть. Более того, с современной компьютерной техникой модели с прогонкой вперед и самоадаптивные модели становятся практичными и даже несложными.  [c.65]

В соответствии с байесовым подходом (Bayesian approa h) элементы выбираются последовательно. После добавления каждого элемента в выборку, собирается информация, рассчитываются статистические данные по выборке и определяются затраты на проведение исследования. Согласно байесовому подходу, собирается детальная информация о параметрах генеральной совокупности, полученная в результате предыдущих исследований, а также о затратах и возможных последствиях, связанных с принятием неправильных решений. Этот метод очень хорош в теории. Однако он не нашел широкого применения в маркетинговых исследованиях, так как большая часть необходимой информации относительно затрат и возможных последствий недоступна. В соответствии с традиционным подходом к отбору элементов, выборка полностью формируется до как начинается сбор информации. Поскольку традиционный метод наиболее распространенный, он принят за основу при написании следующих разделов.  [c.414]

DMS n AOL проведут онлайновый опрос на Opinion странице, где пользователи AOL высказывают свои мнения. Среднее количество респондентов одного опроса составит тысячу человек. Объем выборки определялся на основе статистических соображений, так же как объемы выборок в аналогичных исследованиях, проводимых с помощью традиционных методов. Компания AOL пообещала респондентам, что они получат призовые очки (которые можно будет обменять на призы). Пользователи не должны указывать адрес своей электронной почты. Эти опросы помогут оценить эффективность рекламных кампаний, проводимых в онлайновом режиме. Главная задача этих опросов — определение отношения покупателей к предмету исследования, а также получение другой субъективной информации, которая помогла бы рекламодателям планировать свои рекламные кампании.  [c.465]