Если какое-либо предприятие разрабатывает свои рекламные бюджеты с помощью метода "процент от сбыта", то в некоторых случаях изменения объема продаж могут быть причиной изменения уровня рекламной активности, а не наоборот (по крайней мере, на уровне годичной информации). Характер этой причинно-следственной связи (что на что влияет реклама на объем продаж или спрогнозированный объем продаж на величину рекламного бюджета) просто не может быть адекватно выявлен с помощью большинства методов регрессионного анализа. Это говорит о том, что эксперименты по определению интенсивности рекламы, проводимые в реальных рыночных условиях или с помощью многоканального тестирования объема продаж, представляют собой, возможно, эффективный способ определения зависимости между рекламой и сбытом, поскольку правильно проведенный эксперимент (т.е. эксперимент с контрольной группой и с произвольным распределением экспериментальных и контрольных элементов) позволяет сделать выводы о характере такой причинно-следственной связи. [c.583]
Второй способ распределения полезного эффекта изделия между функциями агрегатов, узлов и деталей применяется как вынужденный при отсутствии достоверных теоретических или экспериментальных зависимостей между главными, основными и второстепенными функциями. [c.135]
На отдельном листе строят гистограмму для субъективной оценки близости распределения контролируемого параметра нормальному распределению. Если гистограмма асимметрична, проводят проверку согласованности нормального распределения с экспериментальными данными, используя х2 критерий. Выясняется причина несоответствия. [c.161]
Разделение труда по квалификации обеспечивает четкое распределение работ разного уровня сложности между работниками разного уровня квалификации и компетентности. Так, работы манипуляционного типа основных процессов подготовки производства должны выполняться лаборантами или техниками. Для решения узловых, схемных, координационных, аналитических и экспериментальных задач требуется квалификация ин- [c.252]
Общим моментом для любой эконометрической модели является разбиение зависимой переменной на две части — объясненную и случайную. Сформулируем задачу моделирования самым общим, неформальным образом на основании экспериментальных данных определить объясненную часть и, рассматривая случайную составляющую как случайную величину, получить (возможно, после некоторых предположений) оценки параметров ее распределения. [c.10]
Суть метода Монте-Карло заключается в том, что с помощью компьютера можно многократно наблюдать случайную величину с заранее известным распределением. Это позволяет получить (или проверить) статистические результаты экспериментально. [c.285]
Экспериментальные расчеты показывают, что по отношению к основным технологическим процессам НПП может быть принята гипотеза о нормальном распределении и независимости случайных величин a -,-(aj) [c.65]
В главе рассмотрены природа и назначение систем маркетинговой информации (СМИ) и ключевого элемента этих систем -маркетинговых исследований, проводимых с целью получения информации о рынках и их возможной реакции на различные действия фирмы, связанные с продуктами, ценами, распределением и продвижением продуктов. Описаны подходы к организации проведения маркетинговых исследований (силами компании или специализированного агентства), типы чередований, стадии процесса (составление предложений, предварительный поиск, сбор данных, экспериментальное исследование, анализ и интерпретация данных, представление отчета), способы составления выборки и анкет, а также методы обследования, используемые при опросах потенциальных потребителей. Обсуждены факторы, влияющие на использование СМИ и маркетинговых исследований при принятии решений. [c.35]
При формировании бюджетов ряда республик на 1990 г. в экспериментальном порядке отрабатывались различные подходы для соблюдения их экономической самостоятельности. В частности, для государственных бюджетов Латвии и Литвы был определен единый по каждой республике норматив отчислений от всех общесоюзных доходов, соответственно 57,5% и 78%. Распределение всех доходов, поступающих в государственный бюджет Эстонии на ее территории, между союзным бюджетом и бюджетом республики было произведено по единому нормативу, а именно в союзный бюджет - 15,9% и в бюджет Эстонии -84,1%. [c.169]
В этом смысле получение аналитических кривых распределения представляет интерес лишь с точки зрения возможности ограничиться относительно меньшим числом экспериментальных данных, необходимых для уточнения параметров распределения конкретных объектов. [c.257]
В начале исследований, касающихся целесообразного уровня затрат на рекламу, размеры ассигнований на рекламу в экспериментальных районах устанавливались исследовательской группой, а распределение дополнительных денежных сумм меж ду различными средствами рекламы или снижение расходов находилось полностью в ведении рекламного агентства. Использовалось пять средств рекламы доски объявлений, журналы, газеты, радио и телевидение. Предварительный анализ соотношения между фактическим изменением распределения средств и изменениями объема сбыта в каждом районе, обслуживаемом фирмой, показал отсутствие статистически значимых различий эффективности таких средств, как журналы, газеты и радио, и позволил обнаружить несколько более высокую эффективность телевидения и значительно меньшую эффективность досок объявлений. Для проверки результатов предварительного анализа был разработан эксперимент (табл. 10.3), в котором из рассмотрения были исключены журналы, поскольку их влияние невозможно проконтролировать в пределах малонаселенных районов. В 20 районах использовалось только одно средство рекламы в других 20 районах каждое средство дополнялось передачами по центральному телевидению. [c.183]
Получить предварительную оценку функции реакции сбыта применительно к деятельности предприятия можно тремя методами. Статистический метод используя данные об объемах сбыта и размерах затрат по элементам комплекса маркетинга в прошлом, оценивают функцию реакции сбыта статистическими методами. Экспериментальный метод варьируют уровень маркетинговых затрат, их распределение по географическим или иным сегментам рынка и замеряют достигнутые объемы сбыта. Метод экспертной оценки при установлении необходимого уровня затрат руководствуются предположениями экспертов. [c.116]
Во-вторых, неверно традиционное представление о том, что погрешности измерений нормально распределены. Тщательный анализ погрешностей реальных наблюдений показал, что их распределение в подавляющем большинстве случаев отличается от нормального [48]. Среди специалистов распространено такое шуточное мнение Прикладники обычно думают, что математики доказали нормальное распределение погрешностей, а математики считают, что прикладники установили это экспериментально . К сожалению, в настоящее время в экологической и экономической литературе существует ряд ошибочных утверждений. Существенная часть ошибок относится к прямолинейному использованию математических методов в области статистики и эконометрики [58]. " [c.276]
Можно определить, в каком интервале с вероятностью 0,95 лежит выборочное среднее Мв. Для этого на кривой влево и вправо от Л/г откладывается значение Л/г, чтобы между ними, было заключено 95% площади под кривой. Однако какой смысл в такой оценке, если для ее определения требуется экспериментально определить выборочное распределение, что практически неосуществимо Оказывается, что во многих случаях связь между параметрами и выборочным распределением носит такой характер, что распределение статистики можно построить теоретически. [c.159]
Идея информационного метода определения закона распределения заключается в следующем. Так как оценка энтропии распределена по закону Гаусса, то гипотеза о совпадении эмпирического и предполагаемого теоретического распределения принимается, если вычисленное по результатам экспериментальных данных значение Я (х) будет находиться в пределах доверительного интервала кривой нормального распределения с параметрами М[Н] и >[Я]. Нормированная по среднеквадратическому отклоне- [c.28]
При малом числе интервалов гистограмма будет отличаться от теоретической кривой распределения вследствие слишком крупной ступенчатости, из-за чего характерные особенности будут просто потеряны. Например, при интервале группирования, равном размаху экспериментальных данных, любое распределение будет сведено к равномерному, если же делить размах на три равных интервала, то любое колоколообразное распределение будет сведено к треугольному [64]. [c.37]
Осуществление принципов экономического стимулирования НИИ и КБ в зависимости от количества и качества продукции затруднено вследствие нематериального характера последней. Результатами научно-технической деятельности, ее продукцией являются новые знания о предмете, научно-техническая информация в виде отчетов, технической и проектной документации, результатов испытаний опытных и экспериментальных образцов. В качестве цены на такую продукцию в НИИ и КБ выступает сметная стоимость работ. Разница между сметной стоимостью и фактическими затратами по теме, составляющая сверхплановые накопления НИИ и КБ, в силу ряда причин не может выполнять стимулирующих функций. В связи с этим развитие хозрасчетных методов управления в сфере науки связывается с поиском особых источников формирования фондов экономического стимулирования и порядка их распределения. [c.242]
Но уравнения регрессии в стандартизованном и натуральном масштабах еще не позволяют решить две важные задачи. Очевидно, что для множественной регрессии, как и для парной, при любых коэффициентах регрессии разброс эмпирических точек вокруг поверхности регрессии может быть любым. Это приводит к тому, что во-первых, необходимо определить степень соответствия выбранного вида теоретической регрессии эмпирическому распределению или же (при фиксированном виде регрессии) определить уровень тесноты связи анализируемого показателя и группы изучаемых факторов. Поскольку же все факторы воздействуют на исследуемый показатель одновременно и мы не можем экспериментально отделить влияние одного фактора от влияния другого, возникает проблема, во-вторых, найти степень тесноты связи между изучаемым показателем и каждым фактором, предполагая, что все остальные заданы на постоянном уровне. [c.131]
Для точного применения экспериментального метода должны быть неизменными все факторы проблемы сбыта, за исключением измеряемого, т. е. они должны оставаться такими же, какими они были до начала эксперимента. Например, руководство может пожелать измерить влияние на сбыт новой рекламы, пропаганды выставок, новых видов продуктов, новых видов упаковки или каналов распределения. Для. сбора этой информации [c.496]
Оценки числовых характеристик законов распределения вероятности случайных чисел или величин, изображаемые точкой на числовой оси, называются точечными, В отличие от самих числовых характеристик оценки являются случайными, причем их значения зависят от объема экспериментальных данных, а законы распределения вероятности - от законов распределения вероятности самих случайных чисел или значений измеряемых величин. Оценки должны удовлетворять трем требованиям быть состоятельными, несмещенными и эффективными. Состоятельной называется оценка, которая сходится по вероятности к оцениваемой числовой характеристике. Несмещенной является оценка, математическое ожидание которой равно оцениваемой числовой характеристике. Наиболее эффективной считают ту из нескольких возможных несмещенных оценок, которая имеет наименьшее рассеяние. [c.97]
При обработке экспериментальных данных существенное значение имеет вопрос о том, подчиняется или нет результат измерения нормальному закону распределения вероятности. Непротиворечивость такой гипотезы должна быть обязательно проверена. [c.103]
Правдоподобна или нет гипотеза о том, что результат измерения подчиняется нормальному закону распределения вероятности, можно определить уже по виду гистограммы, построенной на основании экспериментальных данных. Порядок ее построения рассмотрен в примере 13. Наглядность отображения гистограммой закона распределения вероятности результата измерения зависит от соблюдения следующих правил при ее построении [c.104]
Существует несколько так называемых критериев согласия, по которым проверяются гипотезы о соответствии экспериментальных данных тому или иному закону распределения вероятности результата измерения. Наиболее распространенным из них является критерий К. Пирсона. При использовании этого критерия за меру расхождения экспериментальных данных с теоретическим законом распределения вероятности результата измерения принимается сумма квадратов отклонения частостей mjn от теоретической вероятности Р попадания отдельного значения результата измерения в /-и интервал, причем каждое слагаемое берется с коэффициентом п/Р [c.105]
Обработка экспериментальных данных, подчиняющихся нормальному закону распределения вероятности [c.110]
При совсем незначительном количестве экспериментальных данных (л < 10. .. 15) и принятой гипотезе о том, что результат измерения подчиняется нормальному закону распределения вероятности, выявление ошибок по правилу трех сигм" не производится. Остальной порядок действий (см. рис. 40) не отличается от предыдущего. Доверительный интервал при фиксированной доверительной вероятности, как это видно из графика на рис. 45, с уменьшением объема экспериментальных данных расширяется, точность измерения при этом, следовательно, снижается, приближаясь к точности однократного измерения при - . [c.113]
При особо точных и ответственных измерениях может быть поставлена задача определения закона распределения вероятности результата измерения. Однозначного решения она не имеет, и вывод о том, что экспериментально найденная плотность распределения вероятности подчиняется какому-то конкретному закону, может быть сделан лишь с той или иной вероятностью. Основные требования к проведению исследований, порядок математической обработки эмпирических данных и выбора математической модели распределения установлен специальным документом Госстандарта СССР МИ 199-79. Это довольно сложная и трудоемкая процедура, требующая значительных дополнительных затрат, и необходимость ее в каждом отдельном случае должна быть технико-экономически обоснована. [c.113]
После определения с той или иной вероятностью закона распределения вероятности результата измерения, методом максимального правдоподобия (см. разд. 3.6.1) устанавливаются оценки его числовых характеристик и на основе их использования разрабатывается вся последующая процедура обработки экспериментальных данных. Такая обработка называется оптимальной и обеспечивает наивысшую точность при выбранных критериях. [c.113]
Такие психофизиологические качества индивида, как эмоциональная уравновешенность, объем и распределение внимания, пе-реключаемость, самообладание, выдержка, способность к сосредоточению, находятся в тесной связи с нейрофизиологическими особенностями субъекта. Они могут быть истолкованы, как близкие проявления свойств нервной системы индивида. Эти очень важные качества можко определить экспериментально [23]. [c.251]
Плановый, расчетный размер партии выпуска представляет собой сргднюю, опытно-статистическую величину (математическое ожидание), которая получена после обработки большого количества экспериментальных данных, подчиненных определенным статистическим законам распределения. [c.262]
В сферу контроля и управления ведомственной СУР НИД Министерства образования РФ должны относиться результаты, получаемые подведомственными вузами и научными организациями в ходе научной, научно-технической, научно-методической и инновационной деятельности на всех этапах инновационного цикла. Результатом управления на уровне министерства является оптимизация распределения выделяемых ресурсов, в первую очередь, бюджетных финансовых средств, направляемых на поддержку фундаментальных и поисковых НИР, прикладных и экспериментальных НИР, опытно-конструкторских и технологических работ (ОКТР) и инновационных разработок из всех существующих в Минобразования России источников финансирования науки в разрезе статей действующей бюджетной классификации. Очевидно, что задача оптимизации ресурсной поддержки НИД должна решаться для конкретных проектов с учетом привлекаемых вузами или иными исполнителями проектов дополнительных внебюджетных средств и ресурсов. Этапы инновационного цикла и возможные источники их финансирования в вузе укрупненно представлены на рис. 1. Здесь же приведены основные функции СУР НИД, реализуемые для каждого проекта на уровне вуза. На каждом этапе необходимо сформулировать и зафиксировать полученные ре- [c.12]
Временной (динамический) рад (time-series data). Временным (динамическим) рядом называется выборка наблюдений, в которой важны не только сами наблюдаемые значения случайных величин, но и порядок их следования друг за другом. Чаще всего упорядоченность обусловлена тем, что экспериментальные данные представляют собой серию наблюдений одной и той же случайной величины в последовательные моменты времени. В этом случае динамический ряд называется временным рядом. При этом предполагается, что тип распределения наблюдаемой случайной величины остается одним и тем же (например, нормальным), но параметры его меняются в зависимости от времени. [c.16]
На первый взгляд кажется, что эти идеи подтверждаются экспериментальными данными. Как видно на Рис. 17 распределение положительных и отрицательных ценовых приращений почти идентично существует почти одинаковая вероятность, как для увеличения цены, так и для ее уменьшения. Дополнительно, Рис. 18 демонстрирует нам, что приращения существенно декоррелированы уже через несколько минут на функционирующем и хорошо организованном рынке. Как следствие, успешно предсказать изменения на основе линейной экстраполяции прошлого - невозможно. [c.59]
При оценивании энтропии н.с.в. встает вопрос о выборе количества интервалов разбиения экспериментальных данных. Эта задача аналогична типичным задачам математической статистики определение закона распределения, расчет оценок эмпирических распределений, вычисление критериев согласия. А. Хальд [101] показал, что существует оптимальное число интервалов группирования, когда ступенчатая огибающая гистограмма наиболее близка к плавной кривой распределения генеральной совокупности. Можно сформулировать ряд критериев такой близости, используя показатели в виде эксцесса, критерия %2 и т. д. [64]. Различные критерии дают несколько различающиеся значения оптимального числа интервалов группирования. Однако сам факт существования оптимума не зависит от выбора критерия близости, так как при группировании данных в слишком большое число мелких интервалов некоторые из них окажутся пустыми или мало заполненными. Гистограмма будет отличаться от плавной кривой распределения вследствие изрезанности многими всплесками и провалами. [c.37]
Важным шагом в данном направлении является перевод на новые условия планирования и экономического стимулирования опытных (экспериментальных) предприятий в соответствии с Типовыми методическими указаниями, утвержденными Междуведомственной комиссией при Госплане СССР 28 марта 1980 г.1 Для опытных предприятий в пятилетних планах (с распределением по годам) утверждены следующие показатели рост объема производства продукции объем опытных (экспериментальных) работ в стоимостном выражении лимит численности рабочих и служащих рбщий фонд заработной платы сумма фондов поощрения общая сумма прибыли платежи в государственный бюджет и ассигнования из государственного бюджета ввод в действие основных фондов, производственных мощностей и объектов объем поставок основных видов материально-технических ресурсов, необходимых для выполнения пятилетнего плана. [c.140]
В 60-х и 70-х годах были достигнуты значительные успехи в области развития общей теории реакционной способности макромолекул. В работах Н. А. Платэ с сотр. предложен количественный подход к описанию макромолекулярных реакций, что позволяет рассчитать параметры распределения звеньев и композиционной неоднородности продуктов поли-мераналогичных реакций. Для описания структуры таких продуктов создан специальный математический аппарат, включающий разнообразные точные и приближенные методы, в том числе марковские приближения и метод математического моделирования Монте-Карло. Кроме того,, предложен метод полимерных моделей для определения индивидуальных констант скорости конкретных макромолекулярных реакций из экспериментальных кинетических данных [87, 88]. [c.120]
Плотность распределения вероятности р(х) я функция распределения вероятности F(x) служат в теории вероятностей моделями эмпирических законов распределения, получаемых из экспериментальных данных мето-дзми математической статистики. [c.54]
Если условия центральной предельной теоремы выполняются, то весь массив экспериментальных данных при многократном измерении одной и той же величины постоянного размера должен группироваться около некоторого среднего значения, и выпадение какого-нибудь отдельного значения результата из этого массива позволяет предположить, что он ошибочный. Найдем вероятность, с которой любое значение резулыата измерения, подчиняющегося нормальному закону распределения вероятности, должно находиться в пределах от Ql до Qi [c.75]
При небольшом объеме экспериментальных данных среднее арифметического значение результата измерения, подчиняющегося нормальному закону распределения вероятности, само подчиняется закону распределения вероятности Стьюдента (псевдоним B. . Госсета) с тем же средним-значением Q = Q. Графики плотности распределения вероятности, соответствующие этому закону, показаны на рис. 44. При увеличении п распределение вероятности Стьюдента быстро приближается к нормальному, становясь почти неотличимым от него уже при п > 40. .. 50. [c.111]