| Таблица 5.3 Распределение частоты потерь по областям риска |  |
Как только определены внешние по отношению к стратегии параметры, можно перейти к оценке стратегий. Обычно модель включает процедуры статистических испытаний (метод Монте-Карло) и экономической оценки открываемых месторождений. На основе математических и логических соотношений осуществляется процесс случайного выбора. В результате получают распределения частоты возможных исходов для изучаемого параметра или их совокупности. [c.180]
Глава 3 обсуждает, во-первых, ограничения стандартного анализа, объясняющего особенности крахов. Затем, в ней представлены результаты изучение распределения частот рядов последовательных потерь, и показано, что большие финансовые крахи являются "выбросами", или, говоря другими словами, [c.13]
До сих пор, мы только смотрели на распределение или частоту появления тех или иных приращений цен. Однако, сложный временной ряд приращений цен имеет много других структур, не характеризуемых частотой появления приращений цен (законом их распределения). Мы уже обсудили дополнительные диагностические процедуры в терминах функции корреляции, показанной на Рис. 18. Теперь мы представляем другой диагностический подход, который позволяет нам характеризовать фазы анормального рынка гораздо более точным и непараметрическим способом, то есть без указания специфического типа распределения частот приращений цен различной величины. [c.63]
При определении длительности ремонтного цикла исходят из графика (рисунок 5.3) распределения частоты отказов /I технических изделий от времени t (так называемая "кривая жизни" технического изделия). [c.144]
Примеры распределения частот Название (начальные требования) [c.167]
Распределение частот преобразуется в суммарное распределение частот [c.168]
Распределение частот. Пример 1. Пористость [c.171]
Распределение частот. Пример 2. Пористость [c.171]
Примеры распределения частот [c.171]
Преобразование распределения частот в суммарную частоту [c.171]
Некоторые компьютерные программы дают возможность воспользоваться более эффективными методами выборочного исследования, вытекающими, однако, из метода Монте-Карло. Один из них — широко распространенный метод латинского гиперкуба, с помощью которого производят статистическую обработку достоверных данных и получают такие же результаты после меньшего количества повторений, а следовательно, быстрее. Это техника выборки данных по слоям. Она эффективно использует генерирование случайных чисел программы Монте-Карло для выбора данных по конкретным слоям из суммарных кривых распределения частот. Это значительно расширяет спектр случайных значений переменных при относительно небольших усилиях. [c.173]
Рассчитаем эмпирическую энтропию распределения частот. [c.47]
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]
Существует важная проблема с обеими моделями как "реальными" моделями волатильности. Ни один из процессов не генерирует распределение частот с высоким пиком и толстыми хвостами, которое характерно для систем с 0 < Н < 0,50, как мы увидим в Главе 14. Кроме того, мы все еще не способны объяснить, почему перемежаемость и процессы релаксации должны быть связаны с волатильностью, которая, в конце концов, представляет собой побочный продукт динамики рыночных цен. Существует правдоподобная связь, но прежде чем мы сможем ее обсудить, мы должны рассмотреть процессы черного шума. [c.177]
Я нашел"конкретное свидетельство, что рыночные движения имеют статистически значимые распределения частоты как в смысле степени, так и продолжительности. Иными словами, движения рынка имеют некую продолжительность жизни, как и люди. Во вспышке озарения я понял если страховые компании могут делать деньги, устанавливая премиальные ставки согласно среднестатистической продолжительности жизни, я смогу оценивать шансы на успех в любой данной рыночной сделке исходя из профиля вероятности степени и продолжительности данного рынка. [c.154]
Распределения частот Описательные статистические показатели [c.66]
В предыдущем тексте необработанные данные преобразовывались в таблицы распределения численности (ряды распределения). Здесь мы будем строить графики распределения частот для визуального отображения "частоты" различных наблюдений. [c.72]
Первичные данные о доходах были трансформированы в ряд распределения, который имеет интервалы шириной 1%, начиная с —8% и заканчивая + 12%. Эти данные будут использованы для составления графиков распределения частот, распределения относительных частот, распределения кумулятивных частот и гистограмм. Данные для построения рядов распределения частот приведены в табл. 2.4. [c.72]
Для построения графика распределения частот частота наблюдений откладывается по вертикальной оси, а интервалы (доходы) — по горизонтальной. Затем отмечается каждая из частот и составляется диаграмма, как на рис. 2.1. [c.72]
В то время как показатели асимметрии характеризуют симметричность распределения частот, показатели эксцесса описывают [c.94]
Мы отметили в гл. 2, что наиболее широко из распределений частот используется нормальное распределение, или распределение Гаусса. Отсюда вытекает то обстоятельство, что наиболее широко используемым распределением вероятностей является нормальное распределение. Это распределение непрерывное, но часто применяется при моделировании дискретных случайных переменных. [c.191]
Следующий шаг — построение распределения частот по имеющимся данным путем определения числа фактических наблюдений для каждого из интервалов. Это показано в табл. 5.1. [c.251]
Статистические методы управления качеством. Распределение частоты среднего значения и дисперсии случайных величин. Термины и общие методы расчетов [c.34]
Повторяемость измерений зависит от точности функционирования измерительной системы. Информация, собранная в результате измерений или наблюдений, необязательно будет (или обязательно не будет) давать каждый раз один и тот же результат, если только метод измерения не является чрезвычайно грубым по сравнению с вариацией измеряемого параметра. Поэтому обычно группируют некоторое число близких между собой измерений для того, чтобы получить рационально построенную диаграмму распределения частот на основе минимального количества измерений. [c.60]
ВИДЫ РАСПРЕДЕЛЕНИИ ЧАСТОТ [c.65]
Су Значение вероятности Ю0% -равно 90% -или меньше gQ0/o. 70% -60% -50% -40% -30% -20% -10% - лмарное распределение частот Пример 2. Пористость г [c.171]
В 1955 г. Р. Коуз эмигрирует в Соединенные Штаты Америки. Первоначально он работает в Университете Буффало, но в 1959 г., после года работы в Центре продвинутого изучения поведенческих наук, переходит на экономический факультет Виргинского университета. Коуз сохраняет свой интерес к общественным услугам (в особенности применительно к радиовещанию), и в течение года работы в Центре он пишет статью Федеральная комиссия связи , которая была опубликована в 1959 г. Федеральная комиссия занималась вопросами регулирования радиовещательной отрасли в США, включая распределение частотного диапазона. Коуз рассмотрел процедуры, которым следовала комиссия, и пришел к выводу, что распределение осуществлялось весьма неэффективно. Он попытался предложить распределение частот через ценовой механизм (права отдаются лицу, предлагающему большую цену). [c.386]
Аналогичным образом, накануне Черного понедельника (19 октября 1987 года) рынок совершал свой седьмой шаг и повысился на 26,9% за 96 дней. И вновь бычий рынок старел, и первичное восходящее колебание находилось далеко за срединными уровнями. Уже лишь по одной этой причине следовало соблюдать осторожность. В октябре 1989 года рынок совершал свой тринадцатый шаг и был вторым по величине и продолжительности бычьим рынком в истории. Первич ное колебание повысило цены на 24,4% в течение 200 дней, зайдя далеко в опасную зону распределения частоты. [c.163]
Чтобы получить относительные частоты для группы данных, необходимо число наблюдений в этой группе разделить на общее числд единиц совокупности. После этого распределение относительных частот можно изобразить графически способом, аналогичным для распределения частот. Получим диаграмму, показанную на рис. 2.2. [c.72]
| Рис. 2.1. Распределение частот месячных доходов по индексу FTSE 100 с сентября 1989 г. по декабрь 1993 г. |  |
Смотреть страницы где упоминается термин Распределение частот
: [c.51] [c.52] [c.150] [c.63] [c.175] [c.169] [c.401] [c.118] [c.355] [c.165] [c.72] [c.72] [c.142] [c.59] [c.60] [c.63]Смотреть главы в:
Маркетинговые исследования Издание 3 (2002) -- [ c.555 ]