Коэффициенты регрессии, как и коэффициенты корреляции, — случайные величины, зависящие от объема выборки. Поэтому для проверки надежности коэффициента регрессии выдвигается гипотеза о том, что коэффициент регрессии в генеральной совокупности равен нулю (нулевая гипотеза), т. е. связь, установленная по данным выборки, в генеральной совокупности отсутствует. Простейшая схема проверки этой гипотезы при линейной форме связи сводится к построению доверительного интервала для каждого коэффициента регрессии. Если граничные значения данного коэффициента регрессии в этом интервале имеют противоположные знаки, то принятая гипотеза подтверждается и тогда соответствующий этому параметру уравнения фактор исключается из модели. Для нелинейной формы связи имеются другие методы оценки значимости факторов [c.18]
Каждый шаг исследования завершается интерпретацией полученных результатов какое заключение можно сделать, исходя из проведенного анализа, что говорят нам цифры - подтверждают ли они исходные предположения или открывают что-то новое Интерпретация данных ограничена исходным материалом. Если заключения основаны на данных выборки, то она должна быть репрезентативной, чтобы выводы были отнесены к совокупности в целом (см. гл. 7). Статистика позволяет выяснить все то полезное, что содержится в исходных данных, и определить, что и как можно использовать в принятии решений. [c.18]
В выводной статистике принято строго различать параметры и свойства генеральной совокупности и их оценки по данным выборки. С этой целью принята следующая система обозначений генеральные параметры обозначаются греческими буквами, выборочные показатели, которые рассматриваются как оценки генеральных параметров, обозначаются латинскими буквами. Например, [c.159]
Нормированное отклонение / может быть установлено по таблице Значение интеграла вероятностей . Для этого необходимо принять определенный уровень вероятности суждения о точности данной выборки. [c.168]
Ошибка выборки для выборочной относительной величины (доли) определяется аналогично. Дисперсия относительной величины по данным выборки [c.170]
Заполняется по данным выборки из дебетовых оборотов счета 50. [c.152]
Безнадежная дебиторская задолжен- тис. p. ность (по данным выборки) [c.58]
Итак, значение z (= 1) меньше 1.96 и поэтому не значимо при 95%-ных доверительных пределах. (В том, что касается предыдущего раздела, это означает, что выборочная средняя находится внутри 95%-ных доверительных пределов.) Следовательно, мы можем принять нулевую гипотезу, т. е. мы принимаем Н0. Отсюда следует, что данная выборка не заставила нас усомниться в допущении того, что средний вес изделия составляет 400 г. Таким образом, мы не можем воспользоваться фактами, полученным в ходе данного выборочного обследования, чтобы доказать, что параметры производства не выдерживаются. [c.91]
Основным методом получения оценок параметров генеральной совокупности по данным выборки является метод максимального правдоподобия. [c.43]
Далее, исходя из полученной выборки прогнозировалась динамика изменения основных технико-экономических показателей, в первую очередь эффективности поисково-разведочного бурения. Эти показатели определялись из регрессионных аналитических зависимостей числа скважин от различных геологических параметров для данной выборки месторождений. 206 [c.206]
Для этого необходим тест на эффективность на одном рынке и на одном куске данных. Выборка данных должна быть достаточно большой, чтобы каждая формула и правило торговой модели были задействованы для генерации как минимум одного сигнала на покупку и продажу. Необходимо использовать значения модели, которые представляются разумными с точки зрения теории и опыта. Проверка конструкции должна давать на выходе результаты в двух формах (1) количественные выражения всех значений, используемых при вычислении индикаторов, правил и сделок, и (2) перечень всех сделок. [c.105]
Правильность данной выборки подтверждает ее сопоставление с авторитетным [c.127]
Необходимо отметить, что в данной выборке частотное распределение величин [c.104]
Первый этап - качественная оценка выявленной ошибки. Аудитор должен оценить, является ли факт выявления ошибки по данным выборки случайным, либо он вызван недостатком организации внутреннего контроля, либо указывает на недостатки системы управления в целом и, в частности, мошеннические действия со стороны управляющих. Причина ошибки влияет на её значимость для оценки достоверности данных популяции в целом. Так, ошибка, возникшая вследствие мошеннических действий персонала, не обязательно будет оказывать влияние на достоверность финансовой отчётности, но явится тревожным сигналом для клиента. Другой пример - ошибка, вызванная неправильным применением учётных решений. Выявленная ошибка - это симптом наличия в учёте и других ошибок. [c.144]
Репрезентативность выборки характеризуется двумя взаимосвязанными параметрами уровнем значимости погрешности и ее вероятностью. Говорить о какой-либо выборке, что она репрезентативна, не совсем корректно, так как любая выборка имеет определенный уровень репрезентативности (и связанный с ним показатель ошибки). Более точно говорить, что погрешность репрезентативности данной выборки с доверительной вероятностью Р не превышает величины допустимой ошибки A. v [c.149]
Завершает рассматриваемый этап маркетингового исследования фаза экстраполяции, в процессе которой выявляется, в каком доверительном интервале данные выборки соответствуют всей совокупности объектов внимания. [c.31]
Исходные данные выборка объема п = 400 [17]. Частота распределения размеров по восьми интервалам указана в таблице. [c.46]
Вычисления не позволяют доказать ложность или правильность гипотезы. Мы лишь устанавливаем наличие или отсутствие противоречия между гипотезой о связи и результатах вычислений в данной выборке. [c.168]
Создание набора данных (выборки) целиком зависит от знаний, опыта и представлений эксперта или руководителя. Так выбором опрашиваемых людей при социологических исследованиях может быть получен любой, в том числе, и заранее заданный результат. Неправильным выбором числа и характера экзогенных признаков можно серьезно исказить сущность анализируемого процесса. [c.284]
Чтобы достичь конечной цели выборочного наблюдения — охарактеризовать генеральную совокупность, данные выборки распространяются на генеральную совокупность. Если, например, по данным выборки средний удой молока на одну корову в подсобных хозяйствах населения составил 3 тыс. кг в год, а по переписи скота у населения всего 12 млн. коров, то общее производство молока в генеральной совокупности составит 36 млн. т. [c.26]
Самый простой способ оценки спреда дефолта для каждого рейтингового класса — это нахождение выборки облигаций в пределах данного рейтингового класса и выяснение текущей рыночной процентной ставки по этим облигациям. Почему необходимо использовать выборку, а не просто одну облигацию Облигация может быть ошибочно оценена или отнесена к ошибочной рейтинговой группе. Использование выборки уменьшает или даже полностью устраняет данную проблему. При составлении данной выборки [c.230]
На графиках 1-5 поверьте соотношения площадей применительно к стадиям импульса и коррекции. По полученным данным сделайте вывод о применимости такого подхода к данной выборке. [c.174]
Для каждого критерия имеются соответствующие таблицы, по которым и находят критическую точку, удовлетворяющую этому требованию. Когда критическая точка уже найдена, вычисляют по данным выборки частное значение критерия /Сч и, если окажется, ЧТО Кч>Ккр, ТО нулевую гипотезу отвергают если же/Сч< Акр, то оснований отвергать нулевую гипотезу нет. [c.26]
Если мы выбираем одно за другим т значения Xi, xz,...,xm из совокупности f(X, 0), то на любом этапе отношение вероятностей данной выборки для гипотез Я0 9 = 0о и Hi 6 = 61 равно. [c.41]
Статистической гипотезой называется предположение о свойстве генеральной совокупности, которое можно проверить, опираясь на данные выборки. Обозначается гипотеза буквой Н от латинского слова hypothesis. Так, может быть выдвинута гипотеза о том, что средняя в генеральной совокупности равна некоторой величине Н ц. = а, или о том, что генеральная средняя больше некоторой величины Н а > Ь. [c.193]
Браковочное число (Reje tion Number) — число дефектов, связанное с каждой выборкой при выборочном контроле по предельным значениям. Проверяемая партия бракуется в том случае, если после проверки какой-либо выборки общее число дефектных деталей или дефектов (если AQL выражается в количестве дефектов, на сотню единиц продукции) в выборке или предыдущих выборках при последовательном выборочном контроле равно или больше браковочного числа,, установленного для данной выборки. [c.51]
Величину S в формуле (4.4) также можно рассматривать в качестве сред-неквадратического отклонения. Предположим, что данные выборки подчиняются закону нормального распределения. В этом случае, как известно, промежуток S включает в себя около 68 % всех возможных значений выборки, промежуток 2S - около 95 % и промежуток 3S - около 99 %. Таким образом страховой запас величиной S должен был бы обеспечить примерно 68 % всех возможных потребностей, независимо от колебаний уровня спроса и времени доставки товара на склад. При расчете страховых запасов, однако, следует учитывать только те варианты, когда спрос или время доставки превышают средние значения. В противном случае на складе будут накапливаться нереализованные товары. 16 % значений в левой части кривой распределения (слева от промежутка S) - это та возможная часть товара, которая не будет продана в результате сокращения спроса или времени доставки товара. Фактически это означает, что страховой запас величиной S будет покрывать не 68 %, а 84 % всех возможных потребностей. Данная величина принимается в качестве уровня сервисного обслуживания. Аналогично для страхового запаса величиной 2S уровень сервисного обслуживания составит порядка 98 %, а для страхового запаса величиной 3S - порядка 99,9 %. [c.33]
Затем определяют с помощью таблицы случайных чисел случайное количество обходов за 1 ч и за смену наблюдения, не превышающее теЧас и тсм- Пусть, например, имеется mqa = 2 и игсм = 16. Из таблицы случайных чисел выбираем подряд 16 любых цифр 9626811860836993. Подсчитываем, сколько одинаковых цифр попало в данную выборку 1—2, 2—1, 3—2, 4—0, 5—0, 6—4, 7—0, 8 — 3, 9 — 3. Так как нас интересует выборка для первых восьми цифр (по числу часов в смене), то с учетом пгчас = 2 получим следующее количество обходов по каждому часу смены 1-й ч — 2, 2-ой ч — 1, 3-й ч — 2, 4-й ч — 0, 5-й ч — 0, 6-й ч — 2, 7-й ч — 0, 8-й ч — 2. Итого девять обходов в смену. [c.137]
Данные выборки фактических затп по нормативам графика, заносят в par Нормативные затраты в этом случае зультатов анализа фактических затра, фиковыми. [c.145]
Пример В.1. Анализируется поведение двумерной случайной величины ( , -q), где (руб.) — среднедушевой доход и ц (руб.) — среднедушевые денежные сбережения в семье, случайно извлеченной из рассматриваемой совокупности семей, однородной по своему потребительскому поведению (см., например, [128]). В табл. В.1 и на рис. В.2 представлены исходные статистические данные вида (В.1), характеризующие среднедушевые величины дохода (xit руб.) и денежных сбережений (j/fl руб.) за определенный отрезок времени, а именно за месяц, в каждой (/-и, / = 1,2,. .., п) обследованной семье рассматриваемой совокупности семей (в данном условном примере объем п статистически обследованной совокупности семей равнялся 40). В этом примере имелась возможность при отборе исходных данных (выборки) контролировать значения предик-торной переменной Е (условия активного эксперимента [14, с. 121]), что позволило, в частности, разбить статистически обследованные семьи на четыре равные по объему группы по доходам. [c.12]
Контрольные карты средних арифметических значений и медиан применяются для регулирования уровня наладки процесса. Мглпакот" называется значение случайной величины, занимающей среднее место в возрастающем ряду результатов наблюдений в данной выборке. Определение медианы несложное, п в этом преимущество контрольных карт медиан перед контрольными картами средних арифметических значений. Вместе с тем, при одинаковых условиях (одинаковых рисках излишней наладки и незамеченной разладки, а также одинаковых значениях показателя качества для налаженного и разлаженного процесса и т. д.), для использования контрольных карт медиан объем выборки должен быть примерно в полтора раза больше, чем для контрольных карт средних арифметических значений. [c.44]