Для построения критерия значимости смещения центра группирования в качестве нулевой гипотезы принята гипотеза M(xf) = (математическое ожидание альтернативного среднего совпадает с серединой поля допуска). Альтернативной является гипотеза M(xf) k. Критерий значимости для проверки нулевой гипотезы примет следующий вид [c.59]
Анализ устойчивости критерия (3.21) показал, что с ростом степени "засорения" мощность критерия по обеим оценкам снижается, поскольку увеличивается вероятность отвергнуть нулевую гипотезу, когда она верна. Однако критерий значимости изменения состояния ТП для альтернативного среднего устойчивее, чем для среднего арифметического значения, что в принципе вполне логично и объясняется следующим. Для альтернативного среднего выход резко выделяющегося значения случайной величины за [c.63]
Информационный метод анализа точности и стабильности ТП повышает информативность контроля по альтернативному признаку. В основе метода лежит предложенная оценка смещения центра рассеивания размеров — альтернативное среднее, рассчитываемое по результатам альтернативного контроля, т. е. без измерений. Показано, что распределение альтернативного среднего имеет условия сходимости к нормальному распределению. Свойство нормальности распределения альтернативного среднего позволило предложить критерий значимости смещения центра рассеивания размеров относительно середины поля допуска. Это дает возможность оценить текущее состояние ТП более оперативно по сравнению с традиционными методами анализа точности и стабильности, поскольку в качестве исходных данных используются результаты, полученные с помощью предельных калибров, а не результаты измерения каждой детали. Предлагаемый критерий значимости изменения состояния ТП устойчивее к "засорениям", чем критерий, определяемый с помощью среднего арифметического значения. Влияние погрешностей измерения на мощность критерия для альтернативного среднего также меньше, чем на мощность критерия для среднего арифметического. [c.67]
Расчет нового (предсказанного) значения среднего квадратического отклонения и критерия значимости изменения [c.157]
Значимость факторов, включаемых в корреляционную модель, оценивается по критерию Стьюдента, а адекватность уравнения регрессии - с помощью критерия Фишера, средней ошибкой аппроксимации, коэффициентов корреляции и детерминации. [c.15]
Компании, которые продемонстрировали самое существенное сокращение товарных запасов (по отношению к активам), показали результаты, с учетом повышения стоимости акций и дивидендов, на 4% выше, чем средние по всем компаниям. И напротив, компании с наибольшим увеличением товарных запасов показали результаты на 7% хуже, чем средние. Эти различия были значимыми для 27 из тех 28 лет, которые анализировались в исследовании. Общепринятые статистические критерии значимости показывают, что вероятность того, что такое событие случайно, очень мала — ниже, чем один на тысячу. [c.505]
Определите среднее время и интенсивность ц обслуживания покупателей и, используя критерий Пирсона с уровнем значимости а = 0,05, обоснуйте предположение, что время обслуживания распределено по показательному закону. [c.65]
В торговом зале фирмы обслуживанием покупателей занимаются 2 продавца. Обслуживание покупателей длится в среднем 20 с. Интенсивность входящего потока покупателей составляет 5 чел/мин. По мнению руководства фирмы, допустимая длина очереди в процессе обслуживания не должна превышать двух человек. Кроме того, специалистами фирмы была разработана система весовых коэффициентов, отражающая значимость различных издержек, связанных с функционированием СМО. Эти коэффициенты используются для построения функции издержек, которая характеризует критерий качества работы системы. [c.71]
Для получения достаточно надежных границ прогноза положения тренда, скажем, с вероятностью 0,9 того, что ошибка будет не более указанной, следует среднюю ошибку умножить на величину /-критерия Стьюдента при указанной вероятности (или значимости 1 - 0,9 = 0,1) и при числе степеней свободы, равном, для линейного тренда, N- 2, т. е. 15. Эта величина равна 1,753. Получаем предельную с данной вероятностью ошибку [c.359]
После построения уравнения регрессии необходимо сделать проверку его значимости с помощью специальных критериев установить, не является ли полученная зависимость, выраженная уравнением регрессии, случайной, т.е. можно ли ее использовать в прогнозных целях и для факторного анализа. В статистике разработаны методики строгой проверки значимости коэффициентов регрессии с помощью дисперсионного анализа и расчета специальных критериев (например, F-критерия). Нестрогая проверка может быть выполнена путем расчета среднего относительного линейного отклонения (ё), называемого средней ошибкой аппроксимации [c.123]
По данным примера 3.7 а) найти уравнение регрессии Y по X б) найти коэффициент детерминации R2 и пояснить его смысл в) проверить значимость уравнения регрессии на 5%-ном уровне по F-критерию г) оценить среднюю производительность труда на предприятиях с уровнем механизации работ 60% и построить для нее 95%-ный доверительный интервал аналогичный доверительный интервал найти для индивидуальных значений производительности труда на тех же предприятиях. [c.81]
Другая компания, автопроизводитель, ранее рассматривала группы своих потребителей как больших, средних и мелких покупателей машин. Теперь же она работает с четко определенными группами, для каждой из которых составлена своя товарная линия и маркетинговые программы. Крупная сеть супермаркетов делила своих покупателей на верхний рынок, средний рынок и чувствительных к цене, проживающих в городе или имеющих машину. Хотя доход и наличие транспортного средства как возможности для совершения покупок за чертой города и были важными факторами, существовали гораздо более значимые критерии, такие как потребности и привычки покупателей, в соответствии с которыми нужно было делить их на группы и определять приоритетные цели. [c.142]
Во-первых, по традиционному параметру среднего балла на проект можно оценить степень взаимодействия проектов выбранной секции. Во-вторых, используя такой нетрадиционный критерий, как произведение количества проектов на суммарный балл секции, возможно оценить степень значимости данной тематики в рамках конкретного конкурса. [c.171]
Оцените статистическую надежность результатов регрессионного моделирования с помощью F-критерия Фишера. По значениям характеристик, рассчитанных в пп. 4, 5 и данном пункте, выберите лучшее уравнение регрессии и дайте его обоснование. 7. Рассчитайте прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличится на 5% от его среднего уровня. Определите доверительный интервал прогноза для уровня значимости а = 0,05. [c.47]
Серьёзные изменения происходят в социальной структуре индустриального общества. Классовая поляризация (капиталисты — пролетарии), характерная для 19 — начала 20 вв., постепенно сменяется формированием промежуточных слоев — средний класс занимает по численности доминирующее положение. Одновременно происходит постепенное устранение социально закреплённых неравенств, всё большую значимость приобретают такие критерии социальной стратификации и мобильности, как способности и профессионализм. [c.95]
Прямая реклама практически никогда не является значимым критерием выбора товара или услуги. Некоторые данные по отношению населения к рекламе приведены в Приложении 5.4. Из него видно, что косвенная реклама в виде разъяснительной информации (в частности, в прессе) более эффективна, чем прямая реклама товаров и услуг. Более всего чувствительны к рекламе молодые люди, а состоятельные потребители среднего возраста - основная потенциальная клиентура страховых компаний - относятся к рекламе скорее рационально, извлекая из [c.180]
Для иллюстрации рассмотрим проверку того, будет ли средняя месячная доходность в 2,4%, полученная управляющим портфелем ценных бумаг, статистически значимо отличаться от среднего уровня в промышленности, составляющего 2,3%. В первую очередь определим критическое значение для критерия проверки в соответствии с заданным уровнем значимости. Для двусторонней проверки это плюс/минус 1,64, 1,96 и 2,58 для случая нормального распределения. Располагая значением X в 2,4%, а цо 2,3%, при 36 наблюдениях со средним квадра-тическим отклонением 1,7%, получим значение z, равное 0,3529 [c.242]
Для того чтобы понять смысл этого правила, рассмотрим интерпретацию критерия проверки, большего z- Это означает, что X больше, чем рд> на величину, которая сдвигает ее в критическую область или область отказа. X настолько велика, что вероятность для нее быть равной генеральной средней меньше уровня значимости, установленного для проверки гипотезы. Поэтому мы отказываемся от нулевой гипотезы. Если критерий [c.243]
Таким образом, статистическая значимость коэффициентов измеряется степенью вариации вокруг оценочного значения. Так как ошибки (или остатки) по предположению нормально распределены, то среднее квадратическое отклонение ошибок используется для измерения этой вариации. Эти средние квадра-тические отклонения известны как стандартные ошибки коэффициентов. Для определения степени значимости коэффициентов мы используем r-критерии. Чтобы их определить, необходимо знать [c.272]
Значимым критерием является связь ценообразования и мотивации посредников. Речь идет о ценовой политике производителя во взаимосвязи с интересами посредника. Зачастую ценообразование происходит не системно, а практически случайным образом. В худшем случае цена привязана к средней стоимости по отрасли или рассчитывается по простой формуле себестоимость + прибыль . При расчете цен необходимо учитывать ряд условий жизненный цикл товара, его уникальность, ценность для потребителя, известность марки, цены конкурентов, наличие дополнительных поддерживающих услуг. Кроме базовой стоимости продукта, имеет смысл говорить о дифференцированных ценах на группы товаров. Зачастую номенклатура продукции расширяется, чтобы предложить покупателю ряд смежных товаров, т. е. проводится ассортиментная политика. [c.173]
Гипотеза равенства нулю средней ошибки отклоняется, если tp больше табличного уровня -критерия /j = (п - 1) степенями свободы и выбранным уровнем значимости а (приложение 1). [c.183]
В среднем регионы имели по 5 нарушений установленных требований. Не имела нарушений только Республика Хакасия, остальные регионы имели от одного до десяти нарушений. Возникает вопрос, как применить полученные результаты Следует ли из этого, что необходимо заменить всех губернаторов России, кроме губернатора Хакасии Или же необходимо применять какие-либо меры по исправлению ситуации в регионах, имеющих количество нарушений, превышающее среднероссийский уровень Очевидно, что при отсутствии оценки степени нарушения того или иного критерия, оценки значимости этого критерия и неоднозначности выбора самих критериев оценки предложенный Минфином порядок мониторинга финансового положения субъектов РФ имеет низкую практическую применимость. [c.120]
Специалисты со средним специальным образованием, используемые в сфере производства, не создают конкретной продукции для этой сферы с точки зрения макроэкономики и не снижают потребности в трудовых ресурсах. Таким образом, общество, затрачивая финансовые и другие ресурсы на их подготовку, создает слой работников без четких макроэкономических функций в сфере производства. В гуманитарных и некоторых других областях такие специалисты необходимы, например, медицинский персонал среднего уровня, воспитатели детских садов, учителя начальных классов, бухгалтеры, финансовые инспекторы и т.п. В данном тренажере моделируется подготовка трудовых ресурсов для непроизводственной сферы, так как она намного динамичнее по критерию совершенствования используемых технологий, изменения в ней более заметны, поэтому управление СНО для нее становится более значимым. Специалисты со средним специальным образованием, не имея четко выраженного предназначения, моделируются как помощники инженерам при выполнении рутинных работ (которые подчас выполняют инженеры). [c.289]
При использовании другого фильтра требуется, чтобы цена закрытия пересекла кривую среднего скользящего на расстояние, соответствующее некоторой заранее установленной величине, являющейся критерием "полноценного" пересечения. Он может быть равен нескольким минимальным изменениям цены за день или определенной величине в процентах. Например, минимальное изменение (шаг) цены на золото на бирже Сотех составляет 10 центов. При использовании фильтра можно установить необходимое отклонение цены закрытия от величины среднего скользящего на пять минимальных изменений, то есть на 50 центов (О, 5 доллара), для того чтобы пересечение считалось значимым. При применении фильтра, выраженного величиной в процентах, критерий значимости пересечения среднего скользящего ценой закрытия можно установить равным 1% (около 3 долларов в настоящее время). Используя фильтры, трейдер может столкнуться еще с одной проблемой. Чем меньше пороговое значение фильтра, тем меньше его эффективность. Чем больше - тем позже возникает сигнал. Таким образом, трейдеру, работающему с фильтрами, приходится все время идти на компромисс, определяемый, с одной стороны, повышенным риском и, с другой, возможностью получить максимальную прибыль. Чем большую безопасность обеспечивает фильтр, тем меньше прибыль из-за позднего входа в рынок. [c.215]
Точная форма критериев значимости зависит от вида тестируемой модели, т.е. без1 положительной средней (уравнение (7.24)), со средней (уравнение (7.25)) и со средней и трендом (уравнение (7.28)). [c.334]
Обработка результатов наблюдений Критерии значимости различия между совокупностями средних значений и среднеквадратических отклонений (сред-неквадратическое отклонение известно, односторонние критерии) Критерии значимости различия между совокупностями средних значений и среднеквадратических отклонений (средне-квадратическое отклонение известно, двусторонние критерии) Критерии значимости различия между совокупностями средних значений и сред-неквадратнческих отклонений (средне-квадратическое отклонение известно, односторонние критерии) [c.34]
В соответствии о избранно вероятностью невыхода относительной ошибки за установленные пределы избирается мера абсолютной ошибки хроноряда. Мерой абсолютной ошибки хроноряда является число ошибок средней выборочной (нормированное значение критерия Оттэюдента) - . где о/- избранный уровень значимости [c.26]
Операторы 9—10. Проверка максимального значения проходки на долото на значимость по критерию Шовена —W. Такая проверка целесообразна для исключения максимального значения из дальнейших расчетов с щелью получения средних значений, имеющих наибольшую вероятность характеризовать ис- [c.60]
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]
Кроме проверки значимости всей модели, необходимо провести проверки значимости коэффициентов регрессии по /-критерию Стюдента. Минимальное значение коэффициента регрессии Ьг должно соответствовать условию bifob- t, где bi — значение коэффициента уравнения регрессии в натуральном масштабе при i-ц факторном признаке аь. — средняя квадратическая ошибка каждого коэффициента. [c.181]
Поскольку мы применяем расширенный критерий Дики— Фуллера, то надо проверить на значимость р и у с помощью t-крн-терия для Yt+i и Xt— соответственно. Если любой из этих параметров не будет значимо отличаться от нуля, то соответствующий ряд (X или У) будет 7(1). Исследователь может ввести в уравнение (7.34) среднее значение или тренд, как это уже обсуждалось выше при рассмотрении интеграции. [c.341]
Значение критерия Фишера, вычисленное по формуле (10.10) сравнивают с табличным значением для выбранного уровня значимости. Если расчетное значение не превышает табличного, то гипотезу адекватности принимают. Для отыскания табличного значения критерия требуется еще знать число степеней свободы, связанных с числителем и знаменателем выражения (10.10). Они представляют собой знаменатели тех формул, по которым вычисляют соответствующие дисперсии. Наряду с прямой оценкой адекватности, которая описана выше, существует ряд косвенных признаков, по которым можно судить о степени адекватности модели. Часто для оценки дисперсии опыта используют параллельные эксперименты в нулевой точке. Различие между средним значением из этих опытов и свободным членом линейного уравнения характеризует суммарный вклад квадратичных эффектов. Если это различие незначимо, например по критерию Стьюден-та, то можно предполагать, что модель адекватна. Такая проверка не является абсолютной, так как возможно, что сумма положительных коэффициентов при квадратах близка к сумме отрицательных. [c.231]
Стандартное отклонение выборки составило более 6000, почти вдвое больше, чем в пределах выборки, по которой проводилась оптимизация. Следовательно, стандартное отклонение средней прибыли в сделке было около 890, что составляет немалую ошибку. С учетом небольшого размера выборки это приводит к снижению значения t-критерия по сравнению с полученным при оптимизации и к меньшей статистической значимости — около 14%. Эти результаты не слишком плохи, но и не слишком хороши вероятность нахождения скрытой неэффективности рынка составляет более 80%. Но при этом серийная корреляция в тесте была значительно выше (ее вероятность составила 0,1572). Это означает, что такой серийной корреляции чисто случайно можно достичь лишь в 16% случаев, даже если никакой реальной корреляции в данных нет. Следовательно, и t-критерий прибыли/убытка, скорее всего, переоценил статистическую значимостьдо некоторой степени (вероятно, на 20 — 30%). Если размер выборки был бы меньше, то значение t составило бы около 0,18 вместо полученного 0,1392. Доверительный интервал для процента прибыльных сделок в популяции находился в пределах от 17 до приблизительно 53%. [c.84]