Показатель эксцесса (Е) и его ошибка (те) рассчитываются следующим образом [c.143]
Характеристика эксцесса распределения [c.110]
С помощью момента четвертого порядка характеризуется еще более сложное свойство рядов распределения, чем асимметрия, называемое эксцессом. [c.110]
| Рис. 5.3. Асимметрия распределения Показатель эксцесса рассчитывается по формуле |  |
Однако такой показатель не следует называть термином эксцесс , что в переводе означает излишество . Термин эксцесс следует применять не к самому отношению по формуле (5.30), а к сравнению такого отношения для изучаемого распределения с величиной данного отношения нормального распределения, т.е. с величиной 3. Отсюда окончательные формулы показателя эксцесса, т.е. излишества в сравнении с нормальным распределением при той же силе вариации, имеют вид [c.112]
По значениям показателей асимметрии и эксцесса распределения можно судить о близости распределения к нормальному, что бывает существенно важно для оценки результатов корреляционного и регрессионного анализа, возможностей вероятностной оценки прогнозов (см. главы 7,8,9). Распределение можно считать нормальным, а точнее говоря - не отвергать гипотезу о сходстве фактичес- [c.112]
Если же с изменением значения признака х среднее значение признака у не изменяется закономерным образом, но закономерно изменяется другая статистическая характеристика (показатели вариации, асимметрии, эксцесса и т.п.), то связь является не корреляционной, хотя и статистической. [c.228]
Зная среднюю величину изменения показателя и индивидуальные индексы, можно проводить анализ методами вариационной статистики анализировать распределение товаров по изменению цен, объема покупок, сравнивать модальное и среднее изменение, максимальное и минимальное по показателям эксцесса распределений делать выводы о том, насколько однородны изменения цен и количества по отдельным товарам, группировать товары по уровню цен и степени их изменения и т. д. [c.379]
В-пятых, распределение признаков, включаемых в модель, должно быть близким к нормальному. Существуют различные статистические методы проверки нормальности распределения (самый простой — через показатели асимметрии и эксцесса). Выполнение этого требования в экономических исследованиях нередко сопряжено с существенными трудностями и не всегда возможно. [c.83]
Основной особенностью корреляционного анализа следует признать то, что он устанавливает лишь факт степени тесноты связи, не вскрывая ее причин. Кроме того, не существует общеупотребительного критерия проверки нормальности совместного распределения анализируемых переменных, поэтому обычно ограничиваются проверкой нормальности частных одномерных распределений. В условиях малых выборок подобная проверка может быть осуществлена с помощью показателей асимметрии и эксцесса, рассчитываемых через показатели центральных моментов третьего и четвертого порядков и среднее квадратическое отклонение. [c.119]
Крутизна распределения данных, или степень выпуклости его вершины, характеризуется показателем эксцесса [c.120]
Для нормального распределения Ех = 0. Большой положительный эксцесс означает, что в совокупности данных есть слабо варьирующее по данному признаку ядро , окруженное редкими, сильно отстоящими от него значениями. Большое отрицательное значение показателя эксцесса свидетельствует об отсутствии такого ядра . [c.120]
Форма распределения случайной величины характеризуется значениями асимметрии и эксцесса — функции СКОС и ЭКСЦЕСС соответственно. [c.462]
Описательная статистика вычисляет статистические показатели среднее, медиана, стандартное отклонение, эксцесс, интервал, максимум, счет, k-й наименьший, k-й наибольший, стандартная ошибка, мода, дисперсия, асимметричность, минимум, сумма, доверительный интервал для заданного уровня надежности. Результаты описательной статистики выводятся в указанное место (текущий лист, другой лист, новая книга). [c.462]
Показатель асимметрии 0,50263 Показатель эксцесса —0,29715 —01 [c.222]
Показатель асимметрии 0,52392 —01 Показатель эксцесса 1,2619 [c.224]
Показатель асимметрии 0,13040/ —01 Показатель эксцесса —0,15626 [c.225]
Крутизна распределения данных характеризуется показателем эксцесса [c.89]
Для нормального распределения Ех = 0. Большой положительный эксцесс означает, что в совокупности данных есть слабо варьирующее по [c.89]
Показатель Среднее СКО Вариация Асимметрия Эксцесс [c.103]
Число единиц в выборке, N Величина интервала, Н Показатель асимметрии ряда, гл Показатель эксцесса, Ех Дисперсия, а Среднее значение, X Критерий согласия, К [c.81]
Номер переменной Средне-арифметическое значение Средне-квадратиче-ское отклонение Вариация, % Асимметрия Эксцесс Ошибка [c.142]
В нормальном распределении показатель эксцесса Е = 0. Если Е > О, то данные густо сгруппированы около средней, образуя островершинность. Если Е < 0, то кривая распределения будет плосковершинной. Однако, когда отношения А/та и Е/те меньше 3, то асимметрия и эксцесс [c.143]
Часто эксцесс интерпретируется как крутизна распределения, но это неточно и неполно. График распределения может выглядеть сколь угодно крутым в зависимости от силы вариации признака чем слабее вариация, тем круче кривая распределения при данном масштабе. Не говоря уже о том, что, изменяя масштабы по оси абсцисс и по оси ординат, любое распределение можно искусствён- [c.111]
Наличие положительного эксцесса, как и ранее отмеченного значительного различия между малым квартильным расстоянием и большим средним квадратическим отклонением, означает, что в изучаемой массе явлений существует слабо варьирующее по данному признаку ядро , окруженное рассеянным гало . При существенном отрицательном эксцессе такого ядра нет совсем. [c.112]
Асимметрия служит для оценки симметричности распределения случайной величины относительно средней. Если асимметрия — положительное число, распределение имеет сдвиг в сторону положительных значений, иначе — в сторону отрицательных значений. Эксцесс является характеристикой остроконечности или сглаженности кривой распределения плотности вероятности случайной величины. Эксцесс равен нулю для нормального распределения, положителен для остроконечных и отрицателен для сглаженных по сравнению с нормальной плотностью распределения. [c.462]
Идентификация случайных параметров модели осуществляется с использованием стандартных программ, входящих в состав математического обеспечения современных универсальных ЭВМ. Так, например, в математическом обеспечении ЕС ЭВМ имеется программа, осуществляющая расчет эмпирического распределения, ее сравнение с множеством теоретических законов распределения (нормальное, равномерное, Вейбулла, гамма, экспоненциальное и т. п.), проверку гипотезы о соответствии выбранного закона распределения эмпирическим данным. Проверка гипотезы осуществляется по критериям Пирсона, Романовского, Колмогорова—Смирнова. Программа обеспечивает расчет основных параметров выбранного закона распределения — математического ожидания, дисперсии, среднеквадратического отклонения, показателей эксцесса и асимметрии и коэффициента вариации. [c.96]
Математическое ожидание Дисперсия Среднее квадрати-ческое отклонение 0,89069 -01 0,3SOf>OE-03 0.19509Я-01 Показатель асимметрии Показатель эксцесса Коэффициент вариации 0,22514 -0,82376 21,903 [c.221]
В-пятых, предварительная обработка рядов данных начинается с установления законов распределения распределение данных должно быть близко к нормальному. В условиях малых выборок проверка нормальности распределений признаков проводится путем сравнения эмпирических коэффициентов асимметрии и эксцесса (их аналитические выражения приведены в разделе 2.7.3) с их средними квадратическими ошибками ( a As и r t, соответственно). Нормальность распределения подтверждается, если выполнены неравенства As < 3 rAs и Ех < Зст . [c.98]
Наркомвнуделу СССР принять меры против возможных эксцессов и беспорядков со стороны корейцев в связи с выселением. [c.60]
В нормальной кривой асимметрия и эксцесс равны нулю, а куртозис равен трем. Эти данные могут служить дополнительными признаками соответствия эмпирического материала нормальному закону Гаусса. [c.79]
Смотреть страницы где упоминается термин Эксцесс
: [c.80] [c.142] [c.111] [c.112] [c.113] [c.127] [c.548] [c.11] [c.464] [c.282] [c.223] [c.90] [c.353] [c.354] [c.201] [c.77] [c.79]Экономико-математический словарь Изд.5 (2003) -- [ c.256 ]
Прикладная статистика Исследование зависимостей (1985) -- [ c.397 ]
Основы стохастической финансовой математики Т.2 (1998) -- [ c.110 ]
Маркетинговые исследования Издание 3 (2002) -- [ c.0 ]