Н.р. унимодально (см. Мода), описывается колоколообразной (симметричной) кривой его средняя математическое ожидание) совпадает с модой (рис. Н.6). Н.р. чрезвычайно широко используется в математической статистике. В частности, в моделях регрессии часто ошибка принимается распределенной по этому закону. Предпосылка Н.р. учитывается и в большинстве критериев статистической проверки гипотез. Между тем в экономике Н.р. во многих случаях неприменимо напр., вряд ли можно представить себе цены, распределенные по нормальному закону, тогда в модель вошли бы также отрицательные цены. К тому же выборки в экономических исследованиях часто слишком малы (см. Неполная выборка). [c.229]
Критерии статистического анализа [c.696]
Критерии статистического анализа для модели регрессии вида [c.696]
Теоремы 1-3 дают формальное теоретическое решение задачи идентификации нелинейного объекта в классе систем, описываемых уравнениями вида (14). Однако, изложенный выше МФП иногда не учитывает влияние систематической составляющей, особенно нестационарных процессов, описываемой математическим ожиданием этих процессов. Поэтому представляет интерес использование идей статистической линеаризации в сочетании с МФП. Для простоты изложения результатов предположим, что в классе моделей (14) существует обратный оператор 5 , а сама модель системы (1) ищется в классе моделей (15). Рассмотрим теперь задачу идентификации нелинейной системы по первому и второму критериям статистической линеаризации. [c.105]
K,(t) = / (/, )/A ( ,s). На третьем этапе определяется оператор А или его весовая функция g(s,r), и, наконец, на четвертом этапе определяется коэффициент усиления по систематической составляющей - Ки(() из первых выражений систем уравнений (33) и (34) в зависимости от выбранного критерия статистической линеаризации. [c.106]
Важнейшими критериями состояния охраны труда являются статистические показатели травматизма, К, К и Кл. Анализ динамики изменения приведенных коэффициентов позволяет прогнозировать их значение на ближайший период. [c.285]
Возможность применения формулы ( 36 ) к проверке первоначального проекта Hq на надежность обслуживания установки определяется следующим. Как показал статистический анализ результатов фотографий рабочего дня поток требований на обслуживание технологического процесса и оборудования по характеру своего распределения во времени близок к пуассоновскому. Уже при уровне значимости 0,08 по критерию он - пуассоновский. Следова- [c.46]
Суть каждого принимаемого руководством решения — выбор наилучшей из нескольких альтернатив по конкретным установленным заранее критериям. (Если вы захотите вспомнить рассмотрение ограничений и критериев для принятия решений, обратитесь к гл. 6). Платежная матрица — это один из методов статистической теории решений, метод, который может оказать помощь руководителю в выборе одного из нескольких вариантов. Он особенно полезен, когда руководитель должен установить, какая стратегия в наибольшей мере будет способствовать достижению целей. [c.236]
Чем удачнее подобрана модель, тем точнее она отражает характерные черты анализируемого процесса, тем достовернее полученные результаты. К построению моделей подходят по-разному используют методы математического программирования (линейное, динамичное, выпуклое, стохастическое), сетевого и матричного планирования, математической статистики (дисперсионный и регрессионный анализы, группировка совокупностей по статистическим критериям) и т.д. [c.33]
Назрела потребность в их синтезе для извлечения практических выводов об оптимальном уровне качества наиболее крупнотоннажных нефтепродуктов массового потребления. Решая эту задачу, надо оставаться на позиции реализма. Учесть в интегральном показателе К все качественные параметры продукции невозможно и следует ограничиться наиболее существенными. При сложившемся информационном обеспечении главное в их отборе - не формально-статистические критерии (техника их применения известна), а обобщение многолетней практики производства и потребления, которая вполне определенно выявила значимость отдельных параметров бензина, дизельного топлива и т.п. [c.89]
Норматив статистического контроля, являющийся критерием для признания результатов контроля удовлетворительными и равный максимальному числу дефектных результатов в выборке контрольных измерений (при статистическом приемочном контроле по альтернативному признаку) или соответствующему предельному значению контролируемого показателя в выборке (при статистическом приемочном контроле по количественному признаку), называют приемочным числом [15]. [c.43]
Браковочное число - норматив контроля, являющийся критерием для признания результатов контроля удовлетворительными. Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку регламентирован ГОСТ 18242-72, по количественному-ГОСТ 20736-75. [c.43]
Следует отметить, что для получения более точных результатов прогнозирования норм расхода материалов целесообразно использовать модель (1), выявляющую наличие линейной взаимосвязи между нормой расхода и основными факторами, влияющими на ее величину, В тех случаях, когда статистические критерии доказывают ее отсутствие, следует искать указанную взаимосвязь в виде произведения степенных функций [c.28]
Для оценки влияния параметров организационной структуры на конечные результаты производства необходимо установление их логической связи через систему промежуточных показателей затрат. Гипотеза о характере воздействия тех или иных параметров организационной структуры на эффективность производства может быть проверена статистически. Однако практически трудно сформировать однородный массив данных по однотипным предприятиям. Поэтому более рациональным является построение комплексного критерия качества организационной структуры с последующей ее оценкой экспертным путем, на основе известной общей комплексной оценки [4, 5]. [c.261]
Для решения задач с параметрами риска и неопределенности в экономике, как правило, используются методы, которые основаны либо на экспертных оценках (когда решения принимаются на основании мнения одного или целой группы экспертов), либо на статистических данных (когда будущее поведение определяется на основании предыдущих наблюдений). Однако эти методы позволяют достаточно эффективно решать задачи лишь с небольшим числом критериев и неопределенностью, носящей вероятностный характер. В более сложных задачах, на наш взгляд, требуется использование специальных математических методов это обусловлено следующим [c.45]
Планировку участка предметной специализации определяют по ведущему технологическому процессу, а при его отсутствии — по критерию оптимальности. На участках изготовления изделий электронной техники таким критерием могут быть минимальный объем незавершенного производства, наименьшая длительность процессов изготовления изделия, минимальная себестоимость. При этом целесообразно использование методов статистического моделирования (метода Монте-Карло, метода направленного перебора, обеспечивающего путем перестановок приближение к оптимуму с помощью транспозиций матриц). [c.114]
Существует множество функций, использование которых позволяет отображать реальные тенденции и изменение их во времени с большей или меньшей степенью точности. При выборе определенного типа функции нельзя ориентироваться только на статистические критерии уравнения регрессии, а прежде всего необходимо провести экономический анализ временного ряда, сформулировать определенные предпосылки анализа и прогноза динамики себестоимости добычи нефти. [c.55]
Путем расширения числа каналов информации ряд параметров ТПШ (начальный припуск детали, погрешность формы, упругие деформации и др.) из группы случайных возмущающих факторов могут быть переведены в число детерминированных. При этом в зависимости от конкретной производственно-технологической ситуации, вида детали и состояния оборудования появляется возможность оптимизации ТПШ по различным критериям эффективности, а также с учетом послеоперационного статистического контроля. [c.142]
Существует много методов оценки напряженности заданий коэффициентный метод оценки напряженности плана по темпам роста к предыдущему периоду метод оценки напряженности плана с точки зрения нормативного использования производственных ресурсов метод применения апостериорного статистического критерия качества планирования. Для этих же целей широко применяются методы линейного программирования, объективно обусловленные оценки В. Новожилова, вытекающие из процедуры решения двойственных задач линейного программирования. В последние годы для оценки напряженности плана разработаны специальные методики, базирующиеся на методах теории статистических распределений, компонентного анализа, современного факторного анализа, других математико-статистических методах. [c.236]
Величины критериев, характеризующих статистическую достоверность кинетической производственной функции нефтедобывающей промышленности Украины, приведены в табл. 28. [c.93]
Вычленение и анализ такого элемента временных рядов, как случайные колебания, может использоваться для определения вероятных ошибок и оценки надежности модели прогнозирования. Случайные колебания расцениваются как ошибки прогноза. Разность между фактическими и прогнозируемыми значениями характеризует допущенную ошибку. Для оценки ошибок существуют статистические показатели — средняя ошибка и среднеквадратическая ошибка. Чем меньше значения этих критериев, тем больше надежность прогнозной модели. [c.82]
Таким образом, в приложении к финансовым операциям речь идет об оценке вариабельности ожидаемого дохода (доходности), а в качестве критериев оценки можно использовать такие статистические коэффициенты, как размах вариации, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, называемое иногда стандартным, и коэффициент вариации. Дадим краткую характеристику этим показателям, имея ввиду, что в случае необходимости читатель может найти более подробную [c.83]
Для того чтобы убедиться в надежности уравнения связи и правомерности его использования для практической цели, необходимо дать статистическую оценку надежности показателей связи. Для этого используются критерий Фишера (F-отношение), средняя ошибка аппроксимации ( ), коэффициенты множественной корреляции (/ ) и детерминации (D). [c.151]
Для оценки статистической надежности параметров уравнения регрессии рассчитаны средние ошибки оценок коэффициентов регрессии, значения /-критерия Стьюдента при 12 степенях свободы вариации [c.331]
Многообразие объектов, подлежащих страхованию, различия в размерах страховой ответственности и категориях страхователей определяют необходимость их статистической классификации. Подходы к классификациям зависят от целей и критериев, лежащих в их основе. Прежде всего страхование делится на обязательное в силу действующих законов и добровольное на основе договора между страхователем и страховщиком. [c.391]
Для проверки гипотезы о случайном характере возникновения колебаний значений признака можно использовать другие критерии. Например, критерий длины фаз (временных интервалов между соседними поворотными точками), критерий х2 и прочие статистические критерии. [c.611]
В любом случае правильность проведения типологической группировки требует проверки. С этой целью рассчитываются сводные показатели по группам (средние, относительные величины) если различие между группами статистически незначимо (по /-критерию Стьюдента или F-критерию, или критерию yj и т.д., см. гл. 7), то схема группировки должна быть пересмотрена - схожие группы могут быть объединены, изменены границы интервалов и т. д. [c.125]
Статистическим критерием называют определенное правило, устанавливающее условия, при которых проверяемую нулевую гипотезу следует либо отклонить, либо не отклонить. Критерий проверки статистической гипотезы определяет, противоречит ли выдвинутая гипотеза фактическим данным или нет. [c.194]
Normal Distribution - нормальное распределение распределение вероятностей случайной величины X, возникающее обычно, когда X представляет собой сумм большого числа независимых случайных величин, каждая из которых играет в образовании всей суммы незначительную роль. Нормальное распределение унимодально, описывается колоколообразной кривой его средняя (математическое ожидание) совпадает с модой. Н.р. широко используется в математической статистике. Предпосылка Н.р. учитывается в большинстве критериев статистической проверки гипотез. Математики считают, что Н.р. в экономике во многих случаях неприменимо например, вряд ли можно себе представить его в модели ценообразования, тогда в нее вошли бы также отрицательные цены. [c.35]
Расчеты показывают, что полученная модель на 99 процентов (коэффициент определенности R2=99%) объясняет вариации цен (см. Приложение. Критерии статистического анализа ). При этом критерий Фишера FR= 52,32. Соответствующее критическое значение данного коэффициента, определяемое по таблице Фишера-Сне-декора, при уровне значимости ос = 0,01 равно FSKp= 18. Это означает, что гипотеза о несоответствии заложенных в уравнении регрессии связей реально существующим отвергается с достаточно большим запасом, что, в свою очередь, подтверждает высокую достоверность полученной корреляционно-регрессионной модели. [c.289]
При использовании второго критерия статистической линеаризации (критерия минимума средней квадратической ощибки) получаем следующую систему уравнений идентификации [c.105]
Дургарян И.С., Пащенко Ф.Ф. Дисперсионный критерий статистической оптимизации систем. АиТ, 1974, №12. [c.107]
Говоря о методах, приемах познания и его этапах, следует иметь в виду, что исходным пунктом познания является изучение конкретной действительности, практики работы промышленных предприятий, накопление материалов, фактов, характеризующих их производственно-хозяйственную деятельность, как на основе обработки статистических данных, так и путем проведения специальных обследований, наблюдений. При этом нельзя вырывать из всей массы отдельные факты, а нужно брать их во взаимосвязи, в совокупности. Только на этом фундаменте можно выявить типичные явления, обнаружить имевшую место или возникающую закономерность. На это большое внимание обращал В. И. Ленин Чтобы это был действительно фундамент, необходимо брать не отдельные факты, а всю совокупность относящихся к рассматриваемому вопросу фактов, без единого исключения . Вместе с тем, практика не только отправной пункт исследования (познания), но и этап апробации, проверки выдвигаемых положений, методов, так как именно она — практика — критерий истины. Апро-Гация предложений должна проводиться и путем постановки специальных экспериментов, в том числе экономических. Практика, наконец,— это внедрение разработанных методов, реализация предложений. [c.8]
Значимость полученных регрессионных моделей (20) — (22) проверяли с помощью статистического критерия Фишера F, по критерию Стьюдента и по критерию аост/<т - [c.83]
Паксти и Лайолл (1989), а также Друри и др. (1993) в своих обзорах деловой практики отметили, что профессиональные суждения руководителей многих компаний формируются на основе оценки существенности отклонений по одному или более критериям. В то же время статистический подход на практике используется очень редко, в основном применение нашли следующие методы (в порядке убывания частоты их использования) [c.638]
Основная масса ОФР приходится на субсидии и льготные кредиты. Этот вид финансирования носит название официальной помощи развитию (ОПР). Термины ОФР и ОПР были введены в употребление Комитетом содействия развитию ОЭСР. Этот комитет координирует стратегию помощи, обобщает статистические и иные материалы, публикует их. Согласно установленным критериям к ОПР относятся субсидии, а также кредиты, в которых грант-элемент (элемент субсидии) не ниже 20%. Данный показатель рассчитывается с учетом стоимости кредита, его срока и льготного периода. Соответственно для субсидий, не подлежащих возврату, грант-элемент равен 100%. Средние условия кредитов в рамках ОПР таковы стоимость — 3% годовых, срок — 30 лет, льготный период — 10 лет. Основная масса ОФР приходится на ресурсы, причисляемые к ОПР (до 4/5). [c.306]
Статистический анализ уравнений (44), (45) и (46) показал, что они незначимы, так как фактическое значение F -критерия равно. соответственно 1,6306 0,6059 0,603 при табличном значении 3,58 (для 5%-ного уровня значимости). Поэтому эти виды моделей не-могут быть использованы для целей анализа и прогнозирования. Необходимо выбрать иной вид связи. [c.89]
Статистический анализ уравнения показал следующее фактическое значение F-критерия равно 57,77 при табличном значении 3,33-(для 5%-ного уровня значимости), корреляционное отношение равно 0,99747. Проверка по -критерию показала, что корреляционное отношение значимо (tk — 42,484 при табл = 2,228). Коэффициент множественной детерминации, равный 0,9949, показывает, что вариация себестоимости, объясняемая вариацией изучаемых факторов, составляет 99,49%. [c.89]
При построении моделей себестоимости добычи нефти и газа по НГДУ Прикарпатья (линейная, полином третьей степени мультипликативная функция Кобба — Дугласа) ни одна из них не выдержала проверки на адекватность (табл. 29). Величины критериев, характеризующих экономико-статистическую достоверность кинетической производственной функции по нефтегазодобывающим управлениям Прикарпатья, приведены в табл. 30. [c.94]
Критерий поворотных точек. Поворотными точками называют значения ряда, которые больше двух соседних (это пик) или меньше (впадина). Они сигнализируют о смене тенденции развития. Сравнивая число поворотных точек изучаемого ряда (ПТф) и абсолютно случайного (ПТСЛ), делают вывод о случайности данного процесса. Для этого проверяют нулевую статистическую гипотезу [c.660]
Критерий, основанный на ранговой корреляции. Проверяется статистическая гипотеза Н0 =0 против Нр 0 с помощью коэффициента ранговой корреляции Кендэла [c.660]
Такого рода характеристика явлений, влияющих на уровень и динамику валютного курса, является непременным этапом, предшествующим самостоятельному статистическому анализу факторов на основе конкретного цифрового материала. Дальнейший анализ выглядит чаще как моделирование взаимосвязей и оценка тесноты взаимозависимости (корреляционно-регрессионный анализ). Напомним, что выбор функции осуществляется исходя из показателей значимости уравнения и ошибок аппроксимации. Это относительная ошибка аппроксимации, средняя квадратическая ошибка аппроксимации (6ОСТ) (чем они меньше, тем лучше уравнение) и коэффициент множественной детерминации (R2) или коэффициент множественной корреляции (R) (чем ближе он к 1, тем более вероятность, что уравнение регрессии носит совершенно случайный характер). Для проверки значимости используют F-критерий с распределением Фишера. [c.670]