Для изучения одномерных статистических совокупностей используются вариационный ряд, законы распределения, выборочный метод. Для изучения многомерных статистических совокупностей применяют корреляции, регрессии, дисперсионный, ковариационный, спектральный, компонентный, факторный виды анализа, изучаемые в курсах теории статистики. [c.96]
Для описания неопределенности аварийных рисков применяют различные способы математического моделирования теории вероятностей, лингвистических переменных и нечетких множеств, интервальной математики и статистики, теории игр и т. п. Предположим, что в принятой математической модели неопределенность носит вероятностный характер, а потери описываются одномерной случайной величиной (а не случайным вектором или процессом), т.е. ущерб адекватно описывается одним числом, величина которого зависит от случая. [c.275]
По данным отчетного года, выбранного в качестве базового при нормировании, определить по каждому интервалу (поставки) объем поставки и суточные объемы отпусков в них, соответственно рассчитать суммарные объемы отпуска за эти же интервалы (поставки). По аналогии с нахождением плотности распределения для одномерной случайной величины, как было показано ранее, определить по полученной выше выборке плотность распределения двухмерной случайной величины QU (где Q — объем поставки нормируемой марки МР в интервале, U — суммарный объем расхода этой же марки за интервал поставки), коэффициент корреляции между данными двумя факторами — Q и U. Эти расчеты необходимо выполнить методами, применяемыми в математической статистике [16, с. 156]. Полученная плотность распределения двухмерной случайной величины (Q /), отражающая связь между факторами, будет выглядеть следующим образом [c.300]
Обратимся к рассмотрению временного ряда фондовых цен, который представляет собой зазубренную линию. Она не одномерна, потому что не есть прямая. Но она также и не двумерна, поскольку не заполняет плоскость. На языке размерностей она более чем линия и менее чем плоскость. Ее размерность находится между единицей и двойкой. (В главе 9 мы установим, что эта кривая статистики S Р 500 имеет размерность 1.24) [c.72]
Для динамических систем, рассмотренных в 4а, этот анализ показывает, что, глобальным образом, поведение Fn(x) (для "хаотических" систем с инвариантным распределением F(x)) качественно отличается от поведения Fn(x) (для "стохастических" систем, образованных независимыми одинаково распределенными величинами с одномерным распределением F(x)). Это говорит о том, что для рассматриваемых моделей максимум является хорошей статистикой в рассматриваемой проблеме различимости "хаотичности" и "стохастичности" Но, разумеется, это не исключает того, что может найтись "хаотическая" система вида хп+ = f(xn,xn-i,--. , Zn-Jt А) с достаточно большим k, которую будет трудно отличить от "стохастического белого шума" пусть и по большому, но конечному числу наблюдений. [c.229]
Статистика одномерных распределений . ..............392 [c.376]
Статистика одномерных распределений [c.392]
Статистика одномерных распределений 395 [c.395]
Статистика одномерных распределений 397 [c.397]
Статистика одномерных распределений 399 [c.399]
Статистика одномерных распределений 401 [c.401]
Статистика одномерных распределений 403 [c.403]
Статистика одномерных распределений 405 [c.405]
Статистика одномерных распределений 407 [c.407]
Статистика одномерных распределений 411 [c.411]
Статистика одномерных распределений 413 [c.413]
Замечание. Сравнивая (2.23) и (2.29), мы видим что F = t2, т.е. проверка гипотезы Но, используя t- и F-статистики, дает в данном случае (для одномерной регрессионной модели) тождественные результаты. [c.55]
При г = 0 в наихудшем случае мы получаем E (UR) = 0.87 для т = 1 и E (UR) = 0.90 для m = 2. Теперь нас интересует, как эффект занижения зависит от т. У нас 2Т моделей, и можно было бы предположить, что тяжесть проблемы пропорциональна 2т. С другой стороны, все t-статистики являются функциями только т случайных величин 771,. .., Г)т, так что, возможно, тяжесть проблемы пропорциональна только т. Рассмотрим частный случай, когда Z MZ = Im. Тогда все векторы Mzi ортогональны, и m-мерная задача распадается на т одномерных задач (см. теорему 14.3). Для этого случая график максимума E (UR) как функции т приведен на рис. 14.6. [c.421]
Статистику также можно использовать в проверках степени согласия, чтобы определить, согласуется ли определенная модель с наблюдаемыми данными. Эти проверки выполняют вычислением значимости (уровня статистической значимости) выборочных отклонений от предполагаемых теоретических (ожидаемых) а также можно выполнить как на основе таблиц сопряженности, так и на основе таблиц распределения частот (одномерная табуляция). Расчет ж определение ее уровня статистической значимости выполняется изложенным выше способом. [c.577]
Матрица LD разбивается затем на ряд однородных кластеров. Для этой цели применяется алгоритм СОК (используется одномерная карта). Каждый элемент карты предусматривает ряд объектов-победителей. Для каждого элемента карты вычисляются средние характеристики связанных с ним объектов. Выбор числа кластеров зависит от свойств анализируемого процесса. Однородность кластеров измеряется с помощью, например, статистики Фишера или статистикой, являющейся ее многомерным обобщением после обучения. [c.68]
Выявление и устранение сезонного эффекта (в некоторых источниках применяется термин десезонализация уровней ряда ) используются в двух направлениях. Во-первых, воздействие сезонных колебаний следует устранять на этапе предварительной обработки исходных данных при изучении взаимосвязи нескольких временных рядов. Поэтому в российских и международных статистических сборниках часто публикуются данные, в которых устранено влияние сезонной компоненты (если это помесячная или поквартальная статистика), например показатели объемов производства в отдельных отраслях промышленности, уровня безработицы и т.д. Во-вторых, это анализ структуры одномерных временных рядов с целью прогнозирования уровней ряда в будущие моменты времени. [c.250]
Имея некоторое представление о характере интенсивности, частоты появления тиков (по крайней мере, на примере обменных курсов валют), а также представление об одномерных распределениях междутиковых интервалов (т —Tf i), естественно теперь обратиться к статистике в поведении [c.392]