При больших значениях выборки п>50 относительная частота появления [c.165]
При составлении таблицы 2 учитывались результаты экспертной оценки наиболее востребованных умений и навыков, относительная частота упоминания которых в Квалификационных требованиях составила более 0,33. Анализ частоты повторения навыков и умений в профессиональных стандартах специалистов инновационной деятельности второго, третьего и четвертого квалификационных уровней, приведен на рисунке 2. (Анализ выполнен профессором В. А. Бариновым.) [c.25]
Гистограмма - это классическое графическое отображение распределения относительных частот появления различных событий в виде колонок (столбиков), которые соответствуют значениям параметров (измеряемых величин) процесса. Такой подход позволяет получить на гистограмме отображения ширины рассеивания и основных моментов распределения (положение, форму). Т. е. появляется возможность сделать закономерности наглядными. Как и карта управления качеством, гистограмма, предназначена в основном для обеспечения качества производственных процессов. Пример гистограммы долей качественной продукции в различных партиях товара приведен на рис. 10.4. [c.47]
Окончательный результат распределения денежных средств на конец месяца без учета финансовых вложений может быть представлен графически. Рис. 7.2 показывает относительную частоту распределений за период с января по июнь. Наиболее вероятные оценки состояния денежных средств соответствуют самым высоким столбикам, что согласуется с оценками, представленными в табл. 7.6. Легко заметить, что одни распределения примерно симметричны, другие нет. В частности, распределения для марта и апреля смещены вправо. В результате потребность в денежных средствах в эти месяцы может быть значительно больше, чем это показано в табл. 7.6. Очевидно,- что информация, полученная при помощи диаграммы на рис. 7.2, позволяет руководству фирмы [c.198]
Относительной частотой случайного события А называется отношение числа появлений этого события (NA) к числу равновозможных случаев ( шансов ) [c.261]
Вероятность может быть объективной, т.е. вычисленной на основе относительной частоты, с которой происходят события, и субъективной, определяемой предположениями относительно будущего, основанными на суждении или личном опыте экспертов. [c.261]
Тип Разделение собственности Относительная частота Новая форма собственности [c.218]
Согласно классическому определению вероятность события А равна отношению числа случаев т, благоприятствующих ему, к общему числу случаев п, т.е. Р(А)= т/п. При определенных условиях в качестве оценки вероятности события Р(А) может быть использована статистическая вероятность Р (А), т. е. относительная частота (частость) W(A) появления события А в п произведенных испытаниях. [c.24]
Какова динамика цен относительно частоты возникновения спроса, величины спроса, его эластичности и уровня коммерческого продвижения товара [c.216]
Частостью, или относительной частотой некоторого события называется отношение числа его появления к числу всех произведенных испытаний, в каждом из которых это событие одинаково возможно. [c.8]
Относительной частотой случайного события называется отношение количества случаев появления этого события М к общему числу проведенных испытаний N. [c.14]
Опыт показывает, что при многократном повторении испытаний относительная частота M/N случайного события обладает устойчивостью. В разных достаточно длинных сериях испытаний относительные частоты случайного события группируются вокруг некоторого определенного числа. Устойчивость относительной частоты может быть объяснена как проявление объективного свойства случайного события, которое заключается в существовании определенной степени его возможности. [c.14]
Таким образом, степень возможности случайного события можно описать числом. Это число называется вероятностью случайного события. Именно вокруг вероятности группируются относительные частоты данного случайного события. Относительная частота и вероятность случайного события являются безразмерными величинами, которые могут принимать значения от 0 до 1. Вероятность является первичным, базовым понятием, и в общем случае ее нельзя определить через более простые термины. [c.14]
Вероятность в основе своей понятие субъективное. Под это определение попадают даже самые простые случаи. К примеру, азартный игрок, бросающий монету, может оценить вероятность того, что выпадет орел, как 0,5, основываясь на своем знании монет и наблюдениях за данной монетой в прошлом. Однако эта оценка останется субъективной, так как заключает в себе предположение, что монета — идеальная и что прошлое — надежный проводник в будущее. Аналогичные случаи возникают при анализе ценных бумаг. Относительная частота реализации различных доходностей в прошлом иногда используется в качестве оценок вероятностей таких доходностей в будущем. Ясно, что данная методика опирается на предположения, требующие специального обоснования, и в известных обстоятельствах неприемлема. Прогнозы, основанные на экстраполяции прошлых взаимосвязей, никогда не бывают всецело объективными и необязательно отдавать им предпочтение перед прогнозами, полученными более сложным путем. [c.151]
Р/Е, а по оси Y — то, с какой относительной частотой выпадают те или иные [c.22]
В случае, когда в п опытах величина xt встречается mi раз, то число т называют частотой величины (в нашем примере для х. = 15, mi = 3), а отношение частоты к общему числу опытов п называют относительной частотой (частостью) [c.37]
При вычерчивании гистограммы совокупность прямоугольников располагают на горизонтальной оси. Основаниями прямоугольников в этом случае являются интервалы шириной d, на которые разбивается ряд значений, а ординатами — относительные частоты Л., характеризующие число значений, попавших в каждый интервал. [c.143]
Как вытекает из табл. 3.1, наиболее широко практикуемые направления маркетинговых исследований находятся в области сбыта и рынка, а также в сфере экономики бизнеса. Безусловно, рассмотренные данные, так же как и данные табл. 3.2, в которой приводятся результаты других исследований относительно частоты проведения отдельных маркетинговых исследований фирмами США в 1995 году, не претендуют на использование четкой классификации отдельных направлений маркетинговых исследований и на полноту их представления. Здесь следует отметить, что, во-первых, не существует единой классификации направлений маркетинговых исследований, в результате чего [c.96]
При статистическом анализе текста рассчитывают различные количественные оценки. Например, число вхождений слова в документ, общее число вхождения слова в документы, относительная частота вхождения слова в документ. [c.517]
Все изложенное относится к т. н. объективной В. Развивается (особенно в теории управления) также концепция В. субъективной. Она рассматривает не только факты свершения тех или иных событий, но и определенное наблюдаемое поведение человека при принятии решений. Здесь понятию относительных частот (см. Распределение вероятностей) как бы соответствует понятие степени уверенности человека в возможности свершения того или иного события (его статистического веса). Концепции объективной и субъективной В. связаны. Предполагается, что человек разумен это означает, что каково бы ни было его первоначальное мнение, он после ознакомления с относительными частотами изменит это мнение таким образом, что его веса, или степени уверенности, приблизятся к относительным частотам. [c.47]
Интервал Количество попаданий Относительная частота попаданий, % Совокупная частота попаданий, % [c.160]
В-третьих, метод статистических испытаний дает систематическую ошибку, возникающую вследствие подмены подлинных вероятностей относительными частотами, и для получения выводов с необходимой точностью иногда требуется огромное количество испытаний, находящееся на пределе возможностей вычислительной техники (чтобы получить в ответе еще один верный десятичный знак, нужно увеличить число имитаций в 100 раз). [c.24]
Первый тип показателей строится в основном на анализе относительной частоты, с которой работы при моделировании завершались позже заданного срока. Более всего эффективность правила характеризует среднее опоздание завершения работ, так же как и число опоздавших работ. Ко второму типу относятся показатели среднее число работ в очереди на выполнение, среднее время ожидания в очереди и среднее число работ в системе. Проведенный анализ показал, что лучшим по большинству критериев является правило 4 и значительное число его модификаций. Практическое [c.548]
Если у этого потребителя обработать вариации значений каждого из нормообразующих факторов, например объемов поставок (или интервалов поставок, объемов суточных отпусков и т.д.) в целом за три года (и отдельно за один год из этого же периода), в течение которых у него почти не изменялись условия поступления и отпуска, и полученные данные сравнить между собой, полученные вариации можно рассматривать как массовые однородные события. Из теории вероятностей для массовых однородных событий известна следующая закономерность в случае когда ... опыты (в данном случае это объемы поставок, интервалы, объемы суточных отпусков и т.п. — Авт.) производятся в одинаковых условиях и в каждом из них число испытаний достаточно велико, то в различных опытах относительная частота появления какого-либо события (например, объема поставки величиной ql из всех объемов поставок в рассматриваемом периоде. — Авт.) изменяется мало — и тем меньше, чем больше произведено испытаний, и колеблется около постоянного числа, которое равно вероятности появления данного события — pt(q) [16, с. 25]. [c.208]
Рассматривая вариации каждого из нормообразующих факторов у потребителя в целом за несколько лет как генеральную совокупность, а за один год из этого периода — как выборочную, можно для них определить плотности распределения (наблюдаемые значения и их относительные частоты). В качестве иллюстрации на рис. 5.5 построены полученные плотности распределения вариаций значений нормообразующих факторов для двух потребителей завода Серп и Молот и совхоза Путь к коммунизму . По каждому нормообразующему фактору (вариациям объемов поставок, интервалов, объемов суточных отпусков) у потре- [c.210]
Перейдем к рассмотрению плотностей распределения вариаций нормо-образующих факторов, определяющих условия формирования сбытовых запасов марок готовой продукции. Предприятия-изготовители обычно производят большое количество отгрузок марки готовой продукции в году (100-365) и при этом имеют значительное число рабочих дней, в которые они производят эту продукцию (260-365). В связи с чем вариации значений каждого из нормообразующих факторов в целом за несколько лет (или за один год), в течение которых у предприятия-изготовителя практически не изменялись условия производства и отгрузки, можно рассматривать как массовые однородные события. Как отмечалось ранее, из теории вероятностей для таких событий известна следующая закономерность ... если опыты (в нашем случае это объемы отгрузок, объемы суточного производства, интервалы отгрузок. — Авт.) производятся в одинаковых условиях и в каждом опыте число испытаний достаточно велико, то в различных опытах относительная частота появления какого-либо события (например, объема отгрузки размером ql из всех объемов отгрузок у предприятия-изготовителя в рассматриваемом периоде. — [c.220]
При расчете специфицированных норм запасов значения, отражающие имевшие место нарушения регулярности и равномерности поставок, должны быть скорректированы. Естественно, что их нельзя просто исключить из расчета (например, значения больших интервалов), так как это в некоторой степени исказит получаемое новое распределение вариаций нормообразующих факторов по сравнению с фактическим. Правильнее, на наш взгляд, значения имевших место нарушений заменить предельно допустимыми величинами, в данном случае они попадут в расчет со своим весом (имеется в виду относительная частота, с которой они встречаются), правда, с несколько уменьшенным значением самого фактора. Как показывает анализ данных по расчетам, количество случаев с нарушениями небольшое (1-5%). [c.246]
Процедура анализа систем состоит в выделении всех возможных следствий из альтернативных систем для выбора из них наилучшей. За такую систему принимается та, которая в большей степени отвечает поставленным целям. При анализе некоторые сведения получаются объективно, т. е. путем сбора опытных данных и нахождения распределения частот, другие — субъективно, путем интуитивного восприятия относительных частот, неявно отражающего объективные частоты. Для выбора оптимальной системы в условиях определенности, когда все следствия определены по шкале отношений, можно воспользоваться аппаратом математического программирования. Дело осложняется, когда следствия недостоверны, взаимозависимы и требуют различных шкал измерений. Какой-либо методики оптимизации рекомендовать здесь невозможно. Приводя в качестве метода оптимизации таблицу, подобную матрице решений, А. Холл обращает внимание на необходимость учета не только математического ожидания оценки следствия, но и дисперсии, показывая, что недостаточное внимание к последней может привести к существенным просчетам. [c.16]
Однако это условие, как правило, не выполняется, в связи с чем ими предложен поправочный коэффициент значимости nij (Pj), учитывающий относительную частоту использования изделия при данном k-ом значении /-го абсолютного показателя свойства Р - Конкретные значения коэффициента rrij (Р ) предлагается определять из опыта практического использования данного изделия. [c.118]
Численное значение В. некоторого случайного события равно отношению числа равновероятных исходов, обеспечивающих совершение данного события, к числу всех равновероятных исходов. (Одним из основных понятий математической статистики является распределение вероятностей, характеризумое показателем относительных частот реализации случайных событий.) [c.46]
Наконец, третьим элементом рассматриваемой целевой функции являются потери из-за дефицита, когда снабженче-ско-сбытовая организация несет материальную ответственность за неудовлетворение желаний потребителей из-за отсутствия запасов. Например, при неудовлетворенном спросе снабженче-ско-сбытовая организация может понести убытки в виде штрафа за срыв поставки. Вероятность дефицита — это ожидаемая относительная частота появления случаев нехватки товарной продукции в течение более или менее продолжительного интервала времени. Как правило, вероятность дефицита определяется как частное от деления числа дней, когда товар на складе отсутствует, на общее число рабочих дней (например, в году). [c.543]
На каждом из этих графиков по оси абсцисс отложено изменение значения рассматриваемого нормообразующего фактора (объема поставки, интервала поставки, объема суточного отпуска), а по оси ординат — относительная частота появления значения признака в рассматриваемом отчетном периоде. Плотности распределения получены путем расчетной обработки фактических данных методом, применяемым в математической статистике для дискретных случайных величин1. [c.212]