Понятие случайной переменной

Понятие случайной переменной  [c.251]

Для начала определим некоторые основные понятия. Традиционное обозначение математического ожидания случайной переменной Y,  [c.353]


Возникновение понятия статистической связи обуславливается тем, что зависимая переменная подвержена влиянию ряда неконтролируемых или неучтенных факторов, а также тем, что измерение значений переменных неизбежно сопровождается некоторыми случайными ошибками. Примером статистической связи является зависимость урожайности от количества внесенных удобрений, производительности труда на предприятии от его энерговооруженности и т.п.  [c.51]

В теории преобразования случайных функций широко используется понятие оператор, которое является обобщением понятия функции. Действительно, когда мы устанавливаем функциональную связь между двумя переменными у и х и пишем у = f (x), то под символом /мы понимаем определенное правило, в соответствии с которым значения х могут быть преобразованы в соответствующие значения у. Если распространить это понятие на случайные функции, то любое преобразование функции X (t) в функцию Y ( ) может быть записано в виде  [c.103]


Для стандартных моделей регрессии качество подгонки (при условии, что среди регрессоров есть константа) обычно измеряет коэффициент детерминации Д2 или скорректированный коэффициент детерминации -R . Напомним, что коэффициент детерминации интерпретируется как доля объясненной вариации зависимой переменной. Для моделей с панельными данными это понятие требует уточнения и модификации. Во-первых, внутригрупповая и межгрупповая модели имеют дело с разными вариациями зависимой переменной. Во-вторых, модель со случайным эффектом оценивается с помощью обобщенного метода наименьших квадратов, для которого коэффициент детерминации вообще не является адекватной мерой качества подгонки.  [c.373]

Для векторных случайных величин, так же как и для одной случайной величины, вводится понятие функции распределения вероятностей. Например, функцией распределения вероятностей двумерного случайного вектора с составляющими X, Y называется вероятность совместного выполнения неравенств X < х, Y < у, рассматриваемая как функция двух переменных  [c.297]

При вычислении стандартного отклонения портфеля пользуются понятием ковариации. Ковариация — это статистическая мера взаимодействия двух случайных переменных. То есть это мера того, насколько две случайные переменные, такие, например, как доходности двух ценных бумаг i и у, зависят друг от друга. Положительное значение ковариации показывает, что доходности этих ценных бумаг имеют тенденцию изменяться в одну сторону, например лучшая, чем ожидаемая, доходность одной из ценных бумаг должна, вероятно, повлечь за собой лучшую, чем ожидаемая, доходность другой ценной бумаги. Отрицательная ковариа-ция показывает, что доходности имеют тенденцию компенсировать друг друга, например лучшая, чем ожидаемая, доходность одной ценной бумаги сопровождается, как правило, худшей, чем ожидаемая, доходностью другой ценной бумаги. Относительно небольшое или нулевое значение ковариации, показывает, что связь между доходностью этих ценных бумаг слаба либо отсутствует вообще.  [c.355]


Фундаментальными понятиями статистического анализа являются понятия вероятности и случайной величины (переменной). Случайной переменной мы называем переменную, которая под воздействием случайных факторов может с определенными вероятностями принимать те или иные значения из некоторого множества чисел. Это переменная, которой (даже при фиксированных обстоятельствах) мы не можем приписать определенное значение, но можем приписать несколько значений, которые она принимает с определенными вероятностями. Под вероятностью некоторого события (например, события, состоящего в том, что случайная переменная приняла определенное значение) обычно понимается доля числа исходов, благоприятствующих данному событию, в общем числе возможных равновероятных исходов. Категория "равновероятные исходы" не определяется, зрринимается интуитивно. Например, дои бросании монеты выпадение орла и решки считается равновероятным (вероятность каждого равна Уа), а случайная величина числа "орлов" при одном бросании монеты может быть равна 0 или 1 с вероятностями Уг.  [c.251]

Другой подход к моделям множественного выбора с качественной зависимой переменной основан на понятии случайной полезности (как уже отмечалось выше, в probit- или 1одй-м.оделях скры-  [c.330]

УПРАВЛЯЕМЫЙ ФАКТОР [ ontrolled fa tor] в экономическом эксперименте, в частности в машинной имитации — фактор, уровни которого целенаправленно выбираются экспериментатором. (Используется в том же смысле, что и термин "управляемая переменная" хотя, строго говоря, понятия переменная и фактор неравнозначны.) В имитационном эксперименте, в принципе, все факторы управляемые. В реальном же экономическом эксперименте приходится учитывать и неуправляемые, сопутствующие (конкомитантные) факторы. В имитационном эксперименте роль последних могут играть специально вводимые случайные экзогенные переменные, делающие модель более реалистичной.  [c.371]

Мы уже не раз упоминали о том. что в общем случае результаты измерений и их погрешности могут и должны рассматриваться как случайные функции времени. Вследствие этого решение большого числа практических метрологических задач (определение динамических погрешностей результатов измерений обработка диаграмм записи временных изменений измеряемых величин оценка погрешности интегрирующих устройств аттестация мер, воспроизводящих переменные значения измеряемой величины, например, вибростендов и др.) требует применения теории случайных функций. Здесь мы приведем основные понятия и положения этой теории, необходимые для граммотной постановки практических метрологических задач.  [c.101]

Будем рассматривать полный безарбитражный (Б,5)-рынок при N < оо, d < оо (в схеме, принятой в 2Ь, гл. V). Согласно утверждению (f ) расширенного варианта второй фундаментальной теоремы ( 2е, гл. V), такой дискретный во времени рынок является также дискретным и по фазовой переменной, и все рассматриваемые jv-измеримые случайные величины являются конечнозначными, поскольку <т-алгебра N состоит из не более чем (d + 1)N атомов. Тем самым, в рассматриваемом случае не возникают никакие проблемы при интегрировании, и понятия полноты и совершенности равносильны.  [c.148]

Прежде всего, необходимо указать группу методов, в основе которых лежит предложенная Бонгардом схема формирования решающего правила для оценки принадлежности объектов к формируемому понятию. Эта схема устроена следующим образом. Заданы некоторые логические функции от признаков, которые могут характеризовать объекты. Для осуществления такой возможности предполагается, что признаки принимают двоичные значения (типа есть — нет), Подобный переход от произвольных признаков к двоичным теоретически всегда возможен. Для этого достаточно считать, что каждое допустимое значение признака nt выступает как самостоятельный признак или что на множестве его значений введены какие-то предикаты, превращающие их значения в двоичные переменные. Набор этих логических функций должен быть достаточно богатым, чтобы охватить как можно больше отношений между признаками. В методе Бонгарда в зависимости от специфик задачи набор предикатов выбирается каждый раз заново. Если нужно различать арифметические выражения, то в качестве таких предикатов выступают предикаты, связанные с арифметикой, если речь идет о сравнении некоторых программ и формировании классов программ, то в качестве предикатов выступают предикаты-процедуры, оценивающие истинность или ложность утверждений, касающихся, например, длины программы, необходимого объема памяти для ее размещения или времени ее выполнения. Если же в качестве предметной области, где производится обобщение, выбираются задачи, связанные с ситуационным управлением, то предикаты, превращающие наборы признаков в двоичные переменные, полностью определяются семантикой той проблемной области, в которой используется ситуационное управление. Важно лишь выделить достаточно полный набор таких предикатов, а применение их к объектам можно организовать и с помощью случайной процедуры.  [c.171]

Смотреть страницы где упоминается термин Понятие случайной переменной

: [c.414]    [c.283]    [c.264]    [c.332]    [c.382]    [c.13]