Критическая область

В ситуации (2.39) дополнительный индикатор устойчивости больше нуля или равен ему. Это определяющий формальный признак области допустимого чистого заимствования. Ситуация (2.39) находится вне критической области, даже если KS = AND (второе условие первого варианта). Но это последнее допустимое соотношение в области нерискованного чистого заимствования.  [c.98]


Проверка гипотезы на основании критерия состоит в следующем. Устанавливается определенная вероятность (уровень значимости), например 0,005, 0,05 или 0,01. Затем, исходя из проверяемой гипотезы, определяется критическая область, т.е. такая область, попадание критерия в которую имеет вероятность, равную уровню значимости. Как правило, эта область охватывает все значения критерия, превосходящие некоторое так называемое критическое значение. Если фактическая величина критерия оказывается в критической области (превышающей критическое значение, и эта область состоит из всех значений критерия, больших, чем это критическое), то гипотеза отвергается. В противном случае считается, что данные результаты наблюдений ей не противоречат, т.е. гипотеза приемлема.  [c.610]

От того, как формулируется альтернативная гипотеза, зависят границы критической области и области допустимых значений.  [c.196]


Критической областью называется область, попадание значения статистического критерия в которую приводит к отклонению //0. Вероятность попадания значения критерия в эту область равна принятому уровню значимости.  [c.196]

Область допустимых значений дополняет критическую область. Если значение критерия попадает в область допустимых значений, это свидетельствует о том, что выдвинутая гипотеза Н0 не противоречит фактическим данным ( //о не отклоняется).  [c.196]

Точки, разделяющие критическую область и область допустимых значений, называются критическими точками или границами критической области. В зависимости от формулировки альтернативной гипотезы критическая область может быть двухсторонняя или односторонняя (левосторонняя либо правосторонняя).  [c.196]

Если вычисляемое значение критерия попадает в критическую область, нулевая гипотеза отклоняется, она противоречит фактическим данным.  [c.196]

Соответственна область практического применения коэффициента эластичности спроса по доходу. При его помощи прогнозируется отнесение отраслей к развивающимся и расширяющимся, стабильным или находящимся в состоянии застоя или вымирания. Чем выше относительная эластичность спроса отрасли по доходу, тем активнее эта отрасль развивается. Рост положительного значения коэффициента / в динамике примерно одинаковыми темпами свидетельствует о стабильности отрасли, а отсутствие роста - о ее застое. И наконец, отрицательный коэффициент является сигналом сокращения производства. Использование коэффициента эластичности по доходу для классификации предприятий, их групп или отраслей по тенденции развития позволяет своевременно определять критические области и проводить их санацию. Именно в этом проявляется универсальность анализа спроса диагностика развития предприятий и отраслей позволяет предвидеть изменения в экономике государства.  [c.68]


Одна из специальных таблиц, в которой определена критическая область проверяемой гипотезы (об отсутствии автокорреляции), составленная Р. Андерсеном в 1942 г., приводится ниже.  [c.85]

Определение направленности и глубины специализации является первым шагом в проектировании организации. Хорошо известно, что специализация дает ряд преимуществ. В частности, она способствует поиску путей совершенствования работы благодаря тому, что ее исполнитель имеет возможность до мельчайших деталей разобраться в сущности дела. Специализация ведет к выявлению наиболее важных, критических областей деятельности в организации и тем самым, помогает адекватно спроектировать именно эти направления в работе. Специализация упрощает потребность коммуникации и процесс принятия решений по отношению к индивидуальной работе, так как узкоспециализированный работник не вовлечен в частые контакты с коллегами и своим руководством. Наконец, специализация облегчает процесс формализации работы.  [c.298]

Вероятности ошибок 1-го и 2-го рода (а и р) однозначно определяются выбором критической области. Очевидно, желательно сделать как угодно малыми аир. Однако это противоречивые требования при фиксированном объеме выборки можно сделать как угодно малой лишь одну из величин — а или р, что сопряжено с неизбежным увеличением другой. Лишь при увеличении объема выборки возможно одновременное уменьшение вероятностей аир.  [c.47]

Критическую область W следует выбирать так, чтобы вероятность попадания в нее статистики критерия Qn была минимальной и равной а, если верна нулевая гипотеза HQ, и максимальной в противоположном случае  [c.47]

Другими словами, критическая область должна быть такой, чтобы при заданном уровне значимости мощность критерия 1 — р была максимальной. Задача построения такой критической области (или, как говорят, построения наиболее мощного критерия) для простых гипотез решается,с помощью теоремы Неймана—Пирсона, излагаемой в более полных курсах математической статистики.  [c.47]

В зависимости от вида конкурирующей гипотезы Н выбирают правостороннюю, левостороннюю или двустороннюю критическую область. Границы критической области при заданном уровне значимости а определяются соответственно из соотношений  [c.47]

Следует отметить, что в компьютерных эконометрических пакетах обычно не находятся границы критической области 9кр, необходимые для сравнения их с фактически наблюдаемыми  [c.48]

Даже при наличии "чемпионов" с высокой мотивацией, ликвидация критического разрыва в ТТ между исследованиями и коммерческим применением технологии является ноу-хау, которое заключается в способности находить и применять нужное решение в критических областях для успешной коммерциализации технологий (производство, маркетинг, финансы, сбыт, продажи, менеджмент).  [c.35]

В целом ситуация в регионе в 2002 г., также как и в 2000, 2001 гг. характеризовалась как нестабильная критическая. Однако вследствие наблюдаемого роста в промышленности отмечается постепенное улучшение ситуации. В случае, если рост промышленного производства в 2003 г. составит не менее 3% к уровню 2002 г, РБ переместится из критической области в предкризисную.  [c.159]

Графическое изображение критических областей приведено яа рис. 12 (для среднего значения).  [c.90]

Или трейдер может пожелать играть "прорыв". Рынок достигает критической области сопротивления, которая вырабатывается. Если он пробивает ее, следующая область сопротивления — целевая точка изъятия прибыли. Или если рынок падает до предыдущего уровня поддержки и, похоже, может уйти вниз, трейдер может пожелать играть на пробитии вниз.  [c.131]

X попадает в критическую область распределения Стьюдента.  [c.55]

Величина q - это вероятность того, что случайная величина X попадает в критическую область -распределения.  [c.56]

В противном случае принять HI, то есть HI принимается, когда критерий проверки t попадает в критическую область  [c.72]

Расчет границ критической области  [c.74]

Так как %2 > x -q v > то критерий проверки 2 =41.67 находится в критической области и мы отвергаем гипотезу Но и принимаем гипотезу HI. Это означает, что при заданном  [c.77]

Проверка той же нулевой гипотезы при односторонней критической области будет проводиться на следующих условиях определения t . 1 - 2а и d.f. = + и7 - 2. Следовательно, если //, 0.,= = Цз, 1крит = 1,697 (2а = 0,1, d.f. = 30), так что Я0 опять-таки отклоняется.  [c.211]

Например, если аудитор исходит из 1%-ного риска (при односторонней критической области — опасения, что суммарная ошибка будет не больше принятой величины), т. е. при 98%-ной доверительной вероятности наличия суммарной ошибки 50 000 руб. при объеме генеральной совокупности, равном 60 млн/ руб., то объем выборки  [c.222]

Тест Дарбина—Уотсона имеет один существенный недостаток — распределение статистики d зависит не только от числа наблюдений, но и от значений регрессоров Xj (j= I,. .., р). Это означает, что тест Дарбина—Уотсона, вообще говоря, не представляет собой статистический критерий, в том смысле, что нельзя указать критическую область, которая позволяла бы отвергнуть гипотезу об отсутствии корреляции, если бы оказалось, что в эту область попало наблюдаемое значение статистики d.  [c.172]

Эконометрика (2002) -- [ c.46 , c.47 ]