Стандартное отклонение, следовательно, равно квадратному корню из 250 000 долл., или 500 долл. Аналогичным образом среднее квадратов отклонений на втором месте работы составит дисперсия =0,99 (100 долл.) +0,01 (980 100 долл.) = 9900 долл. [c.129]
Средний квадрат ошибки [c.177]
Дисперсия является средним квадратом отклонений значений признака от его средней и рассчитывается по формуле [c.84]
Номер объекта экспертизы Оценка эксперта Сумма рангов Отклонение от среднего Квадрат отклонения [c.33]
Источник вариации Сумма квадратов отклонений D Число степеней, свободы d. f. Средний квадрат отклонений s2 = D/d. f. F-крите-рий [c.217]
Эта формула (8.15) удобнее для расчетов, если средние величины признаков и средние квадраты индивидуальных величин вычислены ранее. Смысл же коэффициента корреляции раскрывается исходной формулой (8.1 1). В преобразованных формулах этот смысл не столь ясен. [c.243]
Дисперсия представляет собой средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины и вычисляется по формулам простой и взвешенной дисперсий (в зависимости от исходных данных) [c.65]
Компоненты дисперсии Сумма квадратов Число степеней свободы Средние квадраты [c.72]
Средние квадраты s и s2 (табл. 3.3) представляют собой несмещенные оценки дисперсий зависимой переменной, обусловленных соответственно регрессий или объясняющей переменной X и воздействием неучтенных случайных факторов и ошибок т — число оцениваемых параметров уравнения регрессии п — число наблюдений. [c.72]
В случае равенства коэффициентов Y нулю истинное значение параметра р одно и то же, но значения оценок Ь, полученных с помощью метода наименьших квадратов из моделей (10.1), (10.2) будут различными. Следует предпочесть ту оценку, которая ближе к истинному значению. Такой характеристикой близости является средний квадрат отклонения [c.244]
Средние квадраты 72 Средняя выборочная 44 [c.305]
S — разность между суммой квадратов сумм рангов и средним квадратом суммы, для чего сумма строк возводится в квадрат и делится на число строк (см. пример). [c.176]
Для подтверждения правильности выбора линейного типа корреляционной связи определим дисперсию ряда (а2), иначе, средний квадрат отклонения переменной (у) от ее среднего значения ( ) [c.48]
Таким образом, в случае наличия линейной связи между фактическими значениями переменных средний квадрат отклонения фактической переменной от вычисленной ух (принятой за среднее значение у) составит [c.49]
Аналогичными расчетами (здесь не приводятся) установлено, что средний квадрат отклонения между нашими значениями переменных в случае рассмотрения их по типу гиперболы составит о = 1,299, в случае логарифмической показательной функции о = 1,487 и в случае параболы 2-го порядка а составит многие сотни единиц. Следовательно, расчетная величина нашей зависимой переменной имеет наименьшее среднее отклонение от фактической при прямой связи. [c.49]
Расчеты среднего квадрата отклонения (о) между нашими [c.51]
Расчеты дисперсии ряда (а2) показали, что наименьшее значение среднего квадрата отклонения переменной (у") от ее среднего значения (у"х) имеет гиперболическая связь между рассматриваемыми нами величинами потребления отраслью керосина и ее валовой продукции. Так, о при гиперболе составляет 0,0942, при прямой линии — 1,4018, при показательной логарифмической функции — 62,82 и при параболе — свыше тысячи. [c.52]
В формуле для дисперсии в качестве центра распределения использовано математическое ожидание. Это не случайно. Дело в том, что использование в качестве центра распределения математического ожидания минимизирует средний квадрат отклонения случайной величины от ее центра. При этом минимум среднего квадрата отклонений как раз и равен дисперсии. Дисперсия и математическое ожидание связаны соотношением [c.20]
DF Сумма квадратов Средний квадрат [c.105]
Разделив каждую сумму квадратов на соответствующее ей число степеней свободы, получим средний квадрат отклонений, или, что то же самое, дисперсию на одну степень свободы D. [c.51]
С помощью пакета Statisti a и системы ИСПЭП строится ряд моделей, которые оцениваются по следующим критериям качества средний квадрат ошибки средний модуль ошибки максимальный модуль ошибки критерий регулярности средняя ошибка. [c.321]
Для решения этой задачи целесообразно использовать частные коэффициенты эластичности и -коэффициенты, методы определения которых изложены в работах [46, 52]. Первый показатель характеризует степень колеблемости себестоимости добычи нефти при изменении отдельного фактора на 1 % и при фиксированном значении других факторов. Колеблемость отдельных факторов и влияние этого явления на изменение себестоимости добычи нефти определяют по /3-коэффициентам. Экономического смысла этот показатель не имеет, его можно интерпретировать только геометрически, / коэффициент характеризует изменение среднего квадра-тического отклонения зависимой переменной, обусловленное колеблемостью соответствующего фактора на единицу своего среднего квадрати-ческого отклонения. [c.19]
Показатели Среднее значение Среднее квадрати-ческое отклонение Коэффициент вариации [c.26]
Примечание. Xt, X,-- себестоимость и факторы функции m,-, S,-— среднее арифметическое значение г-того фактора и средней ошибки а , V — средние квадрати-ческие отклонения и коэффициент вариации i-того признака г/ — частный коэффициент корреляции i-того фактора У,-, Э — предельная производительность и эластичность г-того фактора. [c.96]
Представление о колеблемости уровней процентных ставок в анализируемом периоде дают такие показатели вариации, как размах вариации признака (R), дисперсия (о2), среднее квадрати- [c.605]
Минимальный размах колебаний, дисперсии, среднего квадрати-ческого отклонения и коэффициента вариации имеет депозитные ставки, а максимальный — ставки по кредитам. Это свидетельствует о том, что наиболее стабильными в анализируемом периоде являлись депозитные ставки, так как они имели наименьшую изменчивость в течение года. Наименьшая устойчивость в 1996 г. была присуща ставкам по кредитам, так как именно этим процентным ставкам соответствуют самые высокие уровни показателей вариации. [c.607]
Верхняя строка корректированный / -квадрат = 0,872390 вторая строка / -квадрат = 0,897912 третья строка множественный R = 0,947582. Затем приводится таблица дисперсионного анализа, в которой указываются источники вариации объясненная сумма квадратов отклонений значений, рассчитанных по уравнению регрессии, от среднего значения DlfnM il = Z(p/ - у)2 = 662 772,98 при числе степеней свободы, равном числу объясняющих переменных dfk = 3 остаточная - отклонения фактических значений от расчетных Dwm Z(y/ - у)2 = 75353,96 при числе степеней свободы, равном df=n-k-, df= 2 общая - ZO/ - У = 738 126,94, при числе степеней свободы df = п - 1, df = 15. Затем приводится средний квадрат отклонений s = Д , с//)6ы, , = 662772,98 3 = 220924,3 s г = D,Km dfwm, = 75353,96 12 = 6279,5. Далее указано их отношение, т. е. 5, /г2 = F-критерию. Наконец, указывается вероятность ошибочного решения, т. е. нулевого / 2, равная 0,000003171. [c.277]
Средние Средние квадрати- Коэффициенты [c.416]
Подставляя значения логарифма факторного признака, заполняем гр. 8 таблицы (равенство ее итога с итогом гр. 3 свидетельствует о точности расчета). После этого производится последовательный расчет гр. 9 (разность гр.З и гр. 8 возводится в квадрат). Итог гр. 9 делится на число групп в таблице, в результате получена остаточная дисперсия о2ост = 1,55488. Общая дисперсия результативного признака определяется по формуле (средняя квадрата результативного признака минус квадрат его средней) [c.206]
Случайная величина не может быть описана одним конкретным числом. Ее можно описать либо количественными характеристиками, либо законом распределения. Наиболее распространенными характеристиками случайной величины являются математическое ожидание, дисперсия, среднее квадрати-ческое отклонение, коэффициент вариабельности. [c.116]
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]
Уравнения доли потребления Среднее квадрата ческое .ЗЙЙйТ. [c.145]
Авторегрессионное уравнение (1950-1987 гг. в млрд. руб.) Среднее квадрати-ние, а Коэффи-irr на 1968 г. [c.158]
Наиболее полно степень неравномерности выполнения плана товарооборота характеризуется коэффициентом неравномерности /СНер реализации, который определяется как среднее квадрати-ческое отклонение фактического выполнения плана товарооборота х от планового уровня (100%) РПл- [c.158]
Авторы поставили перед собой задачу определить усредненные капитальные и эксплуатационные затраты для 1 км коллекторов, относящиеся к 1 м3 часовой пропускной способности при различных производительностях. Для этого были рассчитаны удельные капиталовложения на 1 км коллекторов из различного материала труб, отнесенные к Гм3 пропускной способности К1 при различных допустимых уклонах (рис. 4). Затем по методу нахождения среднего арифметического и его средней квадрати-ческой шибки do были определены средние удельные показатели капитальных затрат, которыми можно пользоваться при расчетах без учета уклона коллекторов, [c.37]
Признак Среднее значение Среднее квадрати-ческое отклонение Характеристика тесноты связи Уравнение связи [c.61]
Признак Среднее значение Среднее квадрати-ческое отклонение Парный коэффициент корреляции [c.88]
Переменная Среднее значение Среднее квадрати- [c.132]