Таблицы распределений и их применение

Переключение усилий на анализ взаимосвязи спроса и предложения как исходных моментов ценообразования оказало существенное влияние на разработку и понимание других проблем экономической науки, формирование системы взглядов, трактовку основных категорий и методологию неоклассиков. Представители неоклассической школы, занимаясь анализом рыночной экономики, широко используют экономические модели в качестве важнейшего инструмента научного исследования. Экономические модели представляют собой формализацию сложных экономических отношений модели — это диаграммы, графики, таблицы, формулы, применение которых помогает понять суть экономических событий, вскрыть и обрисовать существо и характер функциональных взаимосвязей. Например, кривая Лоренца показывает, как изменяется распределение дохода между основными группами населения (беднейшими, наиболее богатыми и промежуточными) график равновесной цены помогает выяснить, как формируется цена в результате взаимодействия спроса и предложения уравнение денежного обмена отражает взаимосвязь между количеством денег в обращении и уровнем цен.  [c.128]


Таблицы распределений и их применение  [c.29]

Для практического применения приведенных выше СВ к осуществлению статистических расчетов служат таблицы распределений. Перед их рассмотрением введем понятие квантиля (критической точки) распределения.  [c.29]

Для практического применения приведенных выше распределений к проведению статистических расчетов служат таблицы распределений. Рассмотрим использование таблиц распределений на примере нормального распределения.  [c.279]

В какой-то мере избежать дробления данных и при этом получить чистые характеристики связей между переменными позволяет применение метода стандартизации распределений в комбинационной таблице. Если в группах по одной переменной, скажем, по z в табл. 6.7, распределение по другой переменной х принять стандартным и на его основе рассчитать групповые средние величины результативного признака, то они будут отличаться за счет принадлежности к разным группам по признаку z при элиминировании признака х. В качестве стандартного применяется распределение в целом по совокупности. Так, по данным табл. 6.7 стандартное распределение по х следующее  [c.132]


Корректировка применения х теста возможна лишь в том случае, если эмпирические данные, наполняющие таблицу сопряженности, есть результаты независимой случайной выборки относительно большого объема и. Последнее требование вызвано тем, что выборочное распределение х2 аппроксимирует табличное распределение статистики х2 только при больших п. Естественно,  [c.205]

В табл. 2.3 приведены значения энтропийных параметров наиболее часто встречающихся в технических приложениях законов распределения. Таблица энтропийных параметров различных законов распределения предоставляет возможность при применении информационного критерия согласия проверить одновременно несколько гипотез, что по существующим методикам сделать без дополнительных расчетов нельзя.  [c.29]

В табл. 3 сведены оценки коэффициентов регрессии, их доверительные границы при вероятности р = 0,95, коэффициенты детерминации и средние ошибки вычисления каждого показателя. Как видно из таблицы, при независимом применении уравнений наибольшие средние ошибки имеют место-для показателей Д/Q и St (2,5 %), а в системе — для показателей St (2,4 %) и Pt (2,32%), при более равномерном распределении значений средних ошибок между показателями.  [c.25]

Теорема (неравенство) Чебышева. В сравнении с распределением Гаусса эта теорема дает очень грубое приближение. Но зато она удобна в применении, поскольку позволяет сделать это быстро, не прибегая к обращению к сложным таблицам.  [c.71]

Для применения в заводских условиях по нормативным формулам составляют таблицы численности по каждой функции управления, которые используют при планировании общей численности служащих, расчете расходов на содержание аппарата управления предприятий, распределении заданий по его сокращению, совершенствованию расстановки служащих по функциям управления на предприятии и оценке степени напряженности их труда.  [c.142]


Применение номограмм для оперативного планирования. Оперативное планирование включает в себя много различных задач, которые подробно освещены во второй подсистеме АСУ. Как же использовать сегодня номограммы для решения этих задач Возьмем к примеру задачу определения производительности автомобилей и их рационального распределения по маршрутам перевозок в зависимости от рентабельности. От того, насколько близко к оптимальному плану распределит диспетчер автомобили или автобусы по маршрутам в зависимости и в соответствии с их технико-эксплуатационными качествами, во многом зависит рентабельность перевозок и финансовое положение АТП. При планировании распределения подвижного состава по маршрутам на следующие сутки диспетчеры используют для определения выработки различных типов подвижного состава таблицы, формулы, диспетчерские правила. Таблицы сменно-суточных заданий и формулу производительности автомобиля диспетчеры применяют для определения производительности автомобилей на маршрутах, числа ездок и других технико-эксплуатационных показателей.  [c.8]

При установлении оптимального размера страхового запаса также учитывают разнонаправленное влияние его величины на разные элементы затрат или потерь. При уменьшении страхового запаса пропорционально сокращаются издержки его хранения, но одновременно с тем возрастает вероятность потерь и убытков, к-рые несет предприятие в случае исчерпания запаса и невозможности удовлетворить требования на данный вид ресурсов. Оптимальным считается страховой запас, при к-ром сумма этих издержек и потерь является минимальной. Для определения этого оптимума нужны расчеты по выявлению вероятности исчерпания запаса и возникновения дефицитности ресурсов (с оценкой ее размеров и длительности) и по измерению потерь или убытков, к-рые вызываются такой дефицитностью. Для выявления вероятности исчерпания запаса изучают статистич. данные за довольно длительный период времени и определяют закономерность колебаний потребления соответствующего материала и сроков выполнения заказов на пополнение запаса поставщиками. Упрощенное и достаточно надежное решение этой задачи достигается применением методики Монте-Карло, сущность к-рой заключается в имитации движения запаса на основе эмпирически установленных средних значений изучаемого показателя, показателя дисперсии (8) и таблицы случайных чисел для определенного типа распределения. Так, зная, что среднесуточное потребление данного материала а = 333 единицам, а его колеблемость 8= 64, и принимая, что распределение этих отклонений следует закону нормального распределения Гаусса, можно рассчитать сколь угодно длинный ряд суточного потребления, пользуясь таблицей случайных чисел и формулой А = а+3 Е, где Е — нормализованное отклонение по таблице случайных чисел. В табл. 1 приводятся значения суточного потребления, исчисленные по данной формуле. Аналогично строится модель вероятных сроков выполнения заказов на очередные поставки. Но при этом пользуются др. рядами случайных чисел, т. к. колебания сроков выполнения заказов лучше могут быть описаны законом распределения Пуассона. Допустим, что для данных условий ряд случайных чисел, характеризующих сроки выполнения заказов, можно записать так 6,9, 5, 5, 8, 6, 7 и т. д. Отправляясь от к.-л. исходной величины остатка материалов, от полученных расчетом рядов суточного потребления и наиболее вероятных сроков выполнения заказов, строят модель движения запаса. В табл. 2 принята нормальная партия заказа в 7500 шт., а уровень запаса, при к-ром выдается заказ на его пополнение, — 2000 шт. Чтобы эта модель давала достаточно надежную базу для выводов, ее рекомендуется продолжить условно на несколько тысяч дней, для чего обычно используют электронно-вычислительные машины.  [c.270]

Сводные документы—бухгалтерские документы, составляемые ка основе нескольких первичных документов. Они содержат показатели о хозяйственных операциях, зафиксированных с первичных документов, и новые укрупненные показатели. Применение С. д. позволяет уменьшить количество записей в счетах бухгалтерского учета. С. д. являются разработочные таблицы, группировочные ведомости, ведомости распределения расходов, отчеты (ведомости) о движении продуктов и материалов и др. Подразделение документов на первичные и сводные производится при классификации бухгалтерских документов по способу их составления.  [c.124]

При решении задачи без применения ЭВМ чаще всего используют таблицы случайных чисел. В таблицах случайных чисел случайные цифры имитируют значения дискретной случайной величины с равномерным распределением  [c.121]

При ЭА находит применение табличное и графическое отражение аналитических данных. При этом каждая таблица должна иметь общий заголовок, систему горизонтальных строк и вертикальных граф. Подлежащее таблиц показывает, о чем идет речь (оно содержит перечень показателей, характеризующих явление), а сказуемое - указывает, какими признаками характеризуется подлежащее. Таблицы бывают простые, групповые и комбинированные (материал подлежащего разбивается на группы и подгруппы). Графическое отражение информации осуществляется с помощью диаграмм (столбиковых, круговых, фигурных и др.), кривых распределения, графиков корреляционного поля, статистических картограмм, что позволяет получить обобщающую картину положения дел в статике и динамике.  [c.12]

Использование критерия совокупных расходов семей для оценки бедности (Таблица 10) существенно сокращает уровень бедности во всех регионах России, за исключением городских мегаполисов г. Москва и г. Санкт-Петербург. В данном случае при построении показателя совокупных расходов, в частности, при дооценке потребления из личного подсобного хозяйства, использовались региональные цены на продукты питания. Однако, как уже отмечалось, для каждой децильной группы распределения по доходам использовались средние цены покупки именно данной децильной группы. Применение показателя совокупных расходов для сравнительного анализа бедности не вносит серьезных изменений в список самых бедных регионов. Однако, при этом некоторые территории (Орловская область, Краснодарский край, Ростовская область, Тульская область, Калининградская область и др.) по уровню бедности не только приблизились к ранее выделенным шести благополучным регионам, но и  [c.32]

Дело, однако, в том, что теперь мы имеем дело не с "сырым" рядом, а с рядом остатков, которые вычисляются после предварительного оценивания модели (коэффициентов а и / в последнем примере). Это обстоятельство существенно влияет на распределения соответствующих статистик и не дает возможности пользоваться таблицами, которые мы использовали ранее при анализе на интегрированность сырых рядов. С учетом этого обстоятельства, были построены таблицы, позволяющие производить анализ остатков в случае интегрированных объясняемой и объясняющих переменных, о чем мы поговорим в дальнейшем. Сейчас же только отметим, что дает применение соответствующих таблиц к только что рассмотренному примеру.  [c.177]

Области применения электронных таблиц бухгалтерский и банковский учет планирование распределения ресурсов проектно-сметные работы инженерно-технические расчеты статистическая обработка больших массивов информации исследование динамических процессов.  [c.60]

Для представления операций широко используется диаграмма в виде линий (диаграмма Гантта), которая легко воспринимается. В зависимости от программного обеспечения, которое вы используете для составления этой диаграммы, она может показывать последовательность операций, сроки их выполнения, применение ресурсов, зависимость между операциями и критический путь. На рис. 7.3 показаны различные операции и их распределение по времени. Эти операции никак не соотносятся с операциями в таблице или в других диаграммах.  [c.281]

Методы, позволяющие оценить форму распределения вероятностей (профиль риска) метод сценариев, построение дерева решений, имитационное моделирование. В процессе применения этих методов анализируется некоторое множество вариантов развития событий, в результате аналитик получает в свое распоряжение кривую вероятностей в виде графика или таблицы. В зависимости от точности исходных данных и достоверности предположений, с той или иной степенью уверенности по этой кривой можно оценить параметры риска инвестиций (стандартное отклонение, асимметрию кривой риска и др.). Вероятностные оценки риска, которые можно получить с использованием данных методов, являются наиболее удобными для восприятия менеджеров и обеспечения принятия инвестиционных решений.  [c.655]

Некоторые читатели могут найти функцию плотности вероятностей полезной большинство же читателей больше заинтересованы в кумулятивных распределениях вероятностей, которые можно непосредственно сравнить с частотными распределениями, как это делалось в Главе 2. Фамэ и Ролл (Fama and Roll, 1968,1971) создали таблицы распределения кумулятивных вероятностей для широкого диапазона альф. Однако они сосредоточили свое внимание на симметричных устойчивых распределениях, ограничивая, таким образом, Р до 0. Много раз было показано, что рынки ассиметричны, но влияние этой асимметрии на рыночный риск не очевидно. Мы можем предположить, что эти симметричные значения будут достаточными для большинства применений.  [c.206]

Далее, сравнение коэффициентов дифференциации (эволюции) и интеграции (стагнации), отражающих уровни соответствующих состояний, связанных с владением каким-либо видом имущества или уплатой налога в одном и том же поселении, но в разные годы, свидетельствует лишь о небольших колебаниях интенсивности этих процессов на протяжении 40 лет. Это означает, что дифференциация и интеграция на протяжении данного периода времени не являлись функциями времени, т. е. носили структурный характер. Несомненно, без применения количественных методов этот вывод не мог бы быть сделан, так как оценка на глаз таблиц распределения не дает возможности определить, менялись или нет дифференциация и соответственно интеграция на протяжении 40 лет. Незначительность конъюнктурных колебаний имущественно-налового неравенства также подтверждает правомерность интерпретации коэффициента интеграции как показателя стагнации.  [c.72]

В настоящее время существует множество генераторов и таблиц случайных чисел, применение кошрых подвергается предварительному обоснованию соответствия распределения генерируемых чисел теоретическому. Если этот анализ дает удовлетворительные результаты, то применение разработанного способа генерации считается правомерным.  [c.158]

Обесценение — процедура бухгалтерского учета возмещения издержек в основные активы с распределением их по годам предполагаемого периода эксплуатации. Прилагаемый к полезным ископаемым, например к нефти и газу, учетный метод называется истощением, а к нематериальным активам — амортизацией. Иногда все три термина используются в качестве синонимов или же в комплексе — DD A (depre iation, depletion and amortization). Благодаря применению DD A появляется возможность вычесть определенные издержки из налогооблагаемой базы. Сроки амортизации актива обычно определяются законодательно и, как правило, соответствуют продолжительности его полезной жизни. В таблице 2.3 содержатся данные о типичной продолжительности срока службы активов нефтяной отрасли.  [c.36]

МЕЖОТРАСЛЕВОЙ БАЛАНС (МЕЖОТРАСЛЕВОЙ БАЛАНС ПРОИЗВОДСТВА И РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ОБЩЕСТВЕННОГО ПРОДУКТА) -экономико-математическая модель, характеризующая систему связей между выпуском продукции в одной отрасли и затратами всех других отраслей, участвующих в выпуске данной продукции. Первые межотраслевые балансы были составлены в СССР при построении баланса народного хозяйства на 1923- 1924гг. В нем имелись показатели и таблицы, характеризующие межотраслевые связи в народном хозяйстве. За рубежом межотраслевой баланс был применен в 30-е гг. XX в. американским экономистом В.Леонтьевым для изучения структуры американской экономики. Применяемый им метод получил название затраты - выпуск (input - output).  [c.323]

Как показала практика, при арендной системе большая часть дохода (прибыли) централизуется у арендодателя. Поэтому процесс распределения дохода арендодателя сложнее, чем у арендатора. В целом порядок распределения дохода арендодателя определяется действующим законодательством о налогообложении промышленных предприятий, т. е. связан с перечнем и нормативами отчислений в государственный бюджет и вышестоящим организациям, процентами за пользование кредитами, а также с образованием фондов экономического стимулирования и страховых резервов предприятия. Рассмотрим общую схему образования дохода арендодателя в условиях применения расчетных цен и порядок его распределения (табл. 5.5). Данные таблицы приведены по одному изделие-комплекту Самотлор . Это позволяет увязать порядок формирования и распределения дохода с методикой определения расчетных цен на продукцию арендаторов (см. табл. 4.5).  [c.79]

Ш. б. т.— важнейший инструмент для моделирования отраслевой структуры экономики нар. х-ва, республик и территориально-ироизводств. комплексов таблицы этого тина носят назв. межотраслевого баланса (см. ст. Баланс межотраслевой). По вертикали в таблице показываются материальные затраты на произ-во продукции определ. отрасли х-ва и элементы чистой продукции этой отрасли, по горизонтали — какое количество продукции передано из данной отрасли нар. х-ва в другие на производств, нужды, а также конечное потребление продукции отрасли. Т. о., таблица межотраслевых связей отражает элементы, образующие стоимость продукции каждой отрасли и структуру распределения её продукции в нар. х-во. Кроме того, она позволяет изучать не только отраслевую структуру обществ, продукта, но и конечного продукта, используемого нац. дохода, фонда возмещения текущих материальных затрат. Исследования межотраслевых связей с помощью Ш. б. т., к-рые делают возможным применение экономико-математич. методов и ЭВМ,  [c.416]

Это удобно тем, что здесь в любом случае (J3= 1 или (3 ф 1) параметр у/ представляет уровень, а параметр представляет тренд. При этом распределения статистик критерия и при нулевой (DS) и при альтернативной (TS) гипотезах не зависят от мешающих параметров Щ % и линейного тренда в модели можно использовать и полиномиальный тренд. Более полное описание этого критерия и таблицу критических значений можно найти в [Maddala, Kim (1998), стр.85]. Здесь мы ограничимся только рассмотрением примера его применения.  [c.149]

Основным показателем качества функционирования многих СМО является ДФР времени пребывания заявки в системе, получаемая в виде таблицы для заданных значений аргумента. Неинтегрируемость гамма-плотности вынуждает искать для вычисления ДФР по заданным моментам другую аппроксимацию. Удобно применение распределения Вейбулла  [c.74]

Индуктивные однофанторные методы, предназначенные для проверки соответствия характеристик выборки характеристикам генеральной совокупности (ГС), делятся на параметрические тесты, используемые при проверке гипотез о неизвестных характеристиках ГС, и непараметрические — для проверки гипотез о распределении ГС. Применение метода включает формулирование гипотез выбор подходящего теста установление уровня сигнификантности определение критического уровня проверяемой характеристики по таблице расчет реальной величины теста сравнение и интерпретацию.  [c.76]