Естественно при построении теста стремиться уменьшить эти ошибки, однако нетрудно понять, что невозможно минимизировать их одновременно. Поэтому обычно поступают следующим образом фиксируют значимость теста и стараются найти такой тест, у которого мощность максимальна (именно здесь в явном виде проявляется несимметричность гипотез, деление их на основную и альтернативную). [c.540]
Закон больших чисел, 530 Значимость теста, 540 [c.571]
Значимость. Необходимость в этом уравнении возникает в связи с тем же основополагающим желанием определить способность предприятия выполнить свое обязательства путем использования своих текущих активов, как и в случае с коэффициентом текущих активов-пассивов. Это, однако, гораздо более серьезный тест, поскольку здесь присутствует попытка устранить некоторые из тех недостатков, характерных для коэффициентов текущих активов-пассивов, путем сосредоточения строго на ликвидных активах, стоимость которых довольно хорошо определена. Исключив из анализа товарно-материальные запасы, нам остается фактически лишь задать вопрос Случись нашему предприятию остановить сегодня продажу, каковы его шансы оплатить свои текущие обязательства, имея под рукой легко конвертируемые фонды Этот коэффициент, таким образом, вновь уходит от принципа действующего предприятия , не рассматривая движения денежных средств предприятия в будущем. [c.68]
Значимость. Сточки зрения кредитора предприятия, как и финансового аналитика, зачастую целесообразно применить тест к счетам, подлежащим оплате, подобно тесту для счетов дебиторов. Основу этого измерения составляет сравнение остатка счетов, подлежащих оплате, с покупками за соответствующий период. Подробное подразделение по срокам дало бы наиболее точную картину — как предприятие обращается со своими обязательствами, данными торговым кредиторам, то есть как быстро оплачиваются его векселя. При отсутствии таких данных более грубый показатель должен быть достаточен. Расчет покупок за день производится точно так же, как в случае с ДСО, путем деления на счета, подлежащие оплате, чтобы получить дневные покупки, представленные счетами, подлежащими оплате . Этот показатель затем может быть сопоставлен с условиями кредитования, предоставляемыми поставщиками предприятия, чтобы узнать, наблюдаются ли какие-либо злоупотребления при предоставлении этих условий. Важно также проследить и тенденции. [c.75]
Одним из основных приложений критерия %2 является его использование при анализе таблиц сопряженности двух переменных для установления факта наличия и уровня значимости взаимосвязи. Как правило, критерий yj применяется для анализа таблиц сопряженности номинальных признаков, однако он может быть использован и при анализе взаимосвязи порядковых или интервальных (количественных) переменных, несмотря на то, что для последних случаев существуют более мощные тесты. [c.203]
Интерпретация х2 теста зачастую усложняется, когда в таблице сопряженности имеются ячейки с нулевыми значениями наблюдаемых частот. Дело в том, что если пара (xf, xj) значений переменных не наблюдалась в выборке, то это может означать, что объем выборки не столь велик, чтобы зафиксировать такую редкую комбинацию, либо что данная комбинация невозможна по каким-то объективным причинам. В последнем случае действительное число степеней свободы анализируемой системы меньше числа степеней свободы таблицы сопряженности, на основании которого произведена оценка уровня значимости у2 теста. [c.205]
Этап 2. По остальным расчетным документам делается контрольная выборка. Для этого применяются различные способы. Одним из самых простейших является -процентный тест (так, при п = 10% проверяют каждый десятый документ, отбираемый по какому-либо признаку, например, по времени возникновения обязательства). Существуют и более сложные статистические методы отбора, основанные на задании критических значений уровня значимости, ошибки выборки, допустимого отклонения между отраженным в отчетности и исчисленным по выборочным данным размером дебиторской задолженности и т. п. В этом случае определяют интервал выборки (подснежному измерителю), и каждый расчетный документ, на который падает граница очередного интервала, отбирается для контроля и анализа. [c.331]
Ранее представленная формула коэффициента корреляции предполагает, что две переменные могут быть измерены точно. Затем показатели измерений используются в качестве значений х и у в формуле корреляции. Во многих случаях существует вероятность того, что некоторые переменные нельзя точно измерить. Более того, даже если такие измерения и получены, есть вероятность того, что полученные значения окажутся в ряде случаев недостоверными. Рассмотрим, например, результаты группы кандидатов на рабочую вакансию при прохождении ими двух оценочных тестов. Один из кандидатов получил 19 по математике и 17 по логике речи. Означает ли это на самом деле, что этот кандидат более силен в математике, чем в логике Сравнимы ли эти результаты напрямую Теперь рассмотрим результаты теста по математике. Кандидат А получил 12 баллов, а кандидат Д — 18 баллов. Другими словами, кандидат Д получил на 50% баллов больше, чем кандидат А. Говорит ли это о том, что Д на 50% лучше А Вряд ли. Скорее всего, единственное, что мы можем вывести из полученных ими баллов, это то, что Д показал себя лучше, чем А. Фактическая разница между полученными баллами менее значима и может привести к неверному истолкованию. В самом лучшем случае результаты тестов могут указать на относительные различия между кандидатами. Эти результаты тестов позволяют нанимателю расположить кандидатов в порядке их показателей. Так, например, в тесте по математике лучшим был кандидат 3, вторым — Ж и в конце списка — кандидат А. То есть результаты позволяют нам разнести кандидатов в порядке их показателей. Таким образом, мы можем проранжировать кандидатов на основании их показателей в тесте по математике и проделать то же [c.109]
Проводилась серия эмпирических тестов модели оценки долгосрочных активов. Вот некоторые из наиболее значимых [c.187]
Функции краткосрочного моментума служат также отправной точкой для использования в механических торговых системах. Исследования, представленные в Приложении, показывают, что этот индикатор дает статистически значимое преимущество. Все тесты прогоняются только с одной переменной. Примените индикатор более долгосрочного тренда, фильтр волатильности и алгоритм управления капиталом и вы получите прекрасную механическую торговую систему [c.41]
Согласно данному принципу, если было выполнено 1000 тестов торговой системы, то по определению 10 лучших тестов являются значимыми , а следующие 40 — предельно значимыми . Устойчивая торговая стратегия должна показывать много прибыльных результатов после устранения 50 лучших тестов из 1000. [c.99]
Чтобы иметь какие-то основания говорить о валидности системы, как минимум 20% тестов должны быть на уровне прибыльности, считающемся значимым для данного рынка и системы. Такой результат показан в Примере 2 [c.99]
Как только тестовый прогон прошел тест на значимость, описанный в предыдущем разделе, полезно пересмотреть распределение общей тестовой эффективности. Это достигается путем вычисления средней, максимума, минимума и стандартного отклонения всех тестов. Самым желательным результатом будет боль- [c.99]
Результаты оптимизации тоже требуют оценки. В первую очередь, необходимо оценить их на статистическую значимость. Вспомните, что 1% всех тестов будет иметь высокую значимость , а 5% всех тестов будут статистически значимыми . Это означает, что если найдена топ-модель, и лишь 1% или примерно 1% всего тестового прогона оказывается прибыльным, то, по всей вероятности, данная топ-модель в статистическом плане является несостоятельной, а потому, скорее всего, не будет достаточно устойчивой. Аналогично, если лишь 5% всего теста будут иметь предельно-допустимую прибыльность, такая топ-модель также скорее всего будет статистической аномалией, не имеющей достаточной устойчивости. [c.125]
Существуют фундаментальные причины для введения логопериодических коррекций и комплексных экспонент, происходящие из самой структуры теорий, описывающих фундаментальные частицы на микро уровне, с одной стороны, и организацию сложных систем, с другой. Снова примерами являются потоки жидкости, формирование черных дыр, отказы материалов и крахи финансовых рынков, как мы показали в главах 7-9. Присутствие логопериодических осцилляции, полученное из общих теоретических соображений, может обеспечить первый шаг для объяснения наблюдений вездесущих циклов в различных масштабах и в приросте населения, и в экономике. Анализ чувствительности степенного закона, показанный на Рис. 158 и Рис. 159, и логопериодический степенной закон, показанный для индекса Доу-Джонса на Рис. 157, также как и тесты статистической значимости, все они дают значительное уточнение положения критического времени t . Найдено, что оно лежит в диапазоне 2042-2062 годов, с вероятностью 70% [219]. [c.360]
Модели парной регрессии. Парная линейная регрессия. Методы оценки коэффициентов регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок МНК. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии. Элементы корреляционного анализа. Измерители тесноты связи (коэффициенты ковариации, корреляции и детерминации). Оценка значимости коэффициента корреляции. Дисперсионный анализ результатов регрессии. Оценка статистической значимости уравнения регрессии. Анализ ряда остатков условия Гаусса-Маркова. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. Выбор функции регрессии тесты Бокса-Кокса. Корреляция в случае нелинейной регрессии. Средняя ошибка аппроксимации. [c.3]
Этот тест разработан и апробирован специально для того, чтобы выявлять факторы мотивации, которые высоко оцениваются работником, а также те факторы, которым он прядает мало значения как потенциальным источникам удовлетворения выполняемой работой. Он позволит выявить потребности и стремления работника, и тем самым получить некоторое представление о его мотивационных факторах. В основу теста положено сопоставление значимости ряда мотивационных факторов, представляющих важность с точки зрения руководства персоналом. [c.16]
Завершив работу над тестом, вы получите общий результат по каждому из 12 мотивационных факторов. Большое количество баллов, присужденных какому-либо фактору, свидетельствует о его высокой значимости для вас, малое количество баллов показывает низкий уровень потребности относительно прочих факторов. После описания каждого мотивационного фактора приводятся мода распределения (наиболее часто встречающееся значение), медиана (среднее значение) и диапазон разброса (самое низкое и самое высокое значение) каждого фактора, содержащиеся в нашей базе данных, т.е. в ответах 1355 ме- [c.23]
Варианты ответов в тестах имеют определенные балльные оценки — шкалы ранжирования. Варианты ответов могут располагаться в строгом порядке (от наиболее и "наименее значимого или наоборот) или иметь другие системы балльной оценки (например, каждый последующий вариант может включать или подразумевать некоторые из предшествующих вариантов ответов и поэтому иметь более высокую балльную оценку или ранг). [c.203]
Тестирование как средство уточнения личностного потенциала. Тестирование является методом быстрого обнаружения фактов. Оно основано на выявлении необходимого перечня свойств индивидуальности для профессионального выполнения работы. Оно показывает особенности жизненного пути и жизненной стратегии специалиста, его ценностные ориентации, интеллектуальный потенциал, особенности личности. Для тестирования используются только научные тесты, т.е. те, которые являются значимыми по диагностическим целям и имеют в своей основе серьезную теоретическую базу (каждый тест способен дать только ту информацию, которая заложена в его исходной теории). [c.14]
Итоговым тестом является сравнение друг с другом портфелей с экстремальными показателями для выявления статистически значимых различий между этими портфелями. [c.158]
Шаг 6. Хотя ранжирование доходов между классами портфеля, по всей вероятности, подтверждает нашу гипотезу о том, что акции с низкими мультипликаторами цена/прибыль приносят более высокую доходность, мы должны обсудить, являются ли различия между портфелями статистически значимыми. Для этой цели можно прибегнуть к нескольким тестам. Приведем некоторые из них. [c.159]
Время играет важную роль в рыночном анализе. В целом, чем продолжительнее тенденция, тем она весомее. 5-дневная тенденция явно не так значима, как 5-месячная или 5-летняя. То же самое касается уровней поддержки и сопротивления, так как они отражают различные степени тенденции. Уровень поддержки или сопротивления, сформированный недели две назад, явно уступает уровню 2-летней давности. Обычно чем раньше сформированы уровни поддержки или сопротивления, тем значимее они становятся. Кроме того, чем чаще уровень поддержки или сопротивления подвергается тестированию, тем весомее он становится. Иногда рынок откатывается от уровня сопротивления три-четыре раза. Ясно, что любой последующий прорыв этого барьера будет гораздо значимее. Число тестов, которые рынок устраивает уровням поддержки или сопротивления, важно и при определении ценовых моделей, речь о которых пойдет в следующей главе. [c.47]
Строго обоснованного теста для проверки значимости отличия от нуля оптимального значения т)2 нет. В [232] рекомендуется приближенный критерий [c.138]
Если после проведения аудита не было обнаружено материальных ошибок - уровень риска 1 однако если значимая ошибка не существовала - уровень риска 2. Аудиторский риск представляет отношение вероятности 1 (значимая ошибка существует, однако она не обнаружена аудиторскими тестами) к вероятности ее нахождения на первом и втором уровнях [c.59]
TD - риск необнаружения значимой ошибки при проведении детальных тестов. [c.60]
ETD- вероятность, что расширенные тесты не представят данных о существующей значимой ошибке. [c.62]
Сложно понять логику данной процедуры по причине использования как простых детальных тестов, так и расширенных. Трудности возникают потому, что последующее измерение сделано на стадии завершения аудита. Аудитор знает, обнаружило ли аналитическое рассмотрение значимую ошибку или нет, и, следовательно, обладает информацией о применении детальных тестов. Это означает, что при выявлении значимой [c.62]
Хсие (Hsieh, 1989) и Лебарон (LeBaron, 1990) выполнили моделирования BDS-статистики по методу Монте-Карло и нашли, что она устойчива по отношению к гауссовой нулевой гипотезе. Таким образом, подобно R/S-анализу, она может легко найти зависимость. Если линейная зависимость найдена, BDS-статистика является значимым тестом на нелинейность. К сожалению, она не может различать дробный шум и детерминированный хаос, но если ее использовать в сочетании с другими испытаниями, она представляет собой мощный инструмент. [c.238]
Из таблицы видно, что коэффициенты при интересующих нас переменных AGE и AGE2 не значимы. Тест Уайта показывает наличие гетероскедастичности. Прежде чем начать коррекцию гетероскедастичности, вспомним, что тест может давать такой результат при ошибке спецификации функциональной формы. В самом деле, поскольку, как правило, все надбавки к зарплате формулируются в мультипликативной форме ( увеличение на 5% ), то более естественно взять в качестве зависимой переменной логарифм зарплаты InW. Результаты регрессии In W на остальные переменные приведены в таблице 6.4. [c.183]
Это неравенство справедливо при нулевой гипотезе. Для конечных выборок уровень значимости тестов, если применять одно и то же критическое значение, будет различен. Неравенство само по себе не дает никакой информации о сравнительной мощности W, LR и LM тестов. Подробное обсуждение этого неравенства и его следствий содержится в работах (Evans and Savin, 1982) и (Godfrey, 1988). [c.258]
Вычислить коэффициент ранговой корреляции Спирмена между результатам тестирования по двум тестам и на уровне а=0,05 оценить его значимость. [c.81]
Объяснение здесь очень простое тест Дарбина—Уотсона неприменим в том случае, если имеется корреляция между регрессо-рами и ошибками регрессии. В самом деле, идея теста заключается в том, что корреляция ошибок регрессии имеет место в том и только том случае, когда она значимо присутствует в остатках регрессии. Но для того, чтобы это было действительно так, необходимо, чтобы набор значений остатков можно было бы интерпретировать как набор наблюдений ошибок. Между тем это не так, если регрессоры коррелируют с ошибками. [c.213]
В 1994 г. С. М. Хонг и Е. Гианнакопулос провели интегративное исследование с целью определения весового влияния каждой из вышеназванных характеристик на удовлетворенность жизнью. Оно проводилось на основе тестирования 1700 человек с помощью семи разных тестов. В результате появилосьуравнение множественной регрессии, отражающее пропорцию во влиянии основных психологических характеристик на удовлетворенность жизнью (в формуле двумя штрихами помечены факторы, оказывающие статистически значимое влияние) [c.486]
Правила статистического тестирования свидетельствуют, что лучший 1 процент всех тестовых результатов является значимым. Далее, данный принцип свидетельствует, что 5% всех тестовых результатов будут предельно значимыми. Другими словами, если при игре в дартс в мишень бросить достаточное число дротиков, возникнет группа, имеющая высокое число очков. Оптимизация лишь с небольшим числом хороших тестов будет рассматривать эти прибыли как статистически значимые , хотя трейдера ждет [c.98]
На третьем уровне оценивания модели — в форвардном анализе — о модели судят исключительно по совокупной эффективности постоптимизационной торговли, полученной в серии отдельных форвардных тестов. Одна очень сильная сторона этого уровня тестирования — статистическая значимость, обеспечиваемая его полнотой и возможностями. Другое его достоинство — получение ценной информации об эффекте воздействия на эффективность изменениями трендов и волатильности. [c.140]
Перед отклонением нашей начальной гипотезы и принятием идеи, что рыночные цены - не полностью случайны, мы должны, во-первых, проверить, что наблюдение "статистически значимо". Проще говоря, это означает, что отклонение от экспоненты могло быть результатом малости набора данных или других, не идентифицированных факторов, не связанных с данными. Очевидное отклонение от показательного распределения не было бы, в этом случае подлинным, а явилось бы следствием ошибки, артефактом наших измерений или просто случайностью. Чтобы попытаться избежать этих ловушек, мы, нуждаемся в тестах, которые сообщают нам о том, что наблюдаемое отклонение существенно и заслуживает доверия. Действительно, бритва Оккама говорит, что мы должны предпочесть более простую гипотезу о случайности, пока сила очевидности не заставит изменить наши убеждения. [c.76]
Методология, представленная в данной главе, совпадает с применявшейся в главе 7 для основных рынков. Она состоит из комбинации параметрических соответствий с использованием логопериодической формулы (15) и, так называемого, спектрального анализа переменной bg(t -t)/t , направленного на определение осцилляторной части рыночных цен (см. раздел "Непараметрический тест логопериодичности" в главе 7). Для подобного "спектрального" анализа используется, так называемые, периодограммы Ломба, которые состоят в локальном соответствия функции косинуса (с учетом фазы) при выбранном пользователем диапазоне частот. Относительный уровень вершин для каждой отдельной, "периодограммы" может быть взят за меру значимости осцилляции. [c.280]
Тест Чоу позволяет сделать вывод о наличии или отсутствии структурной стабильности в изучаемом временном ряде. Если факт < габл>то это означает, что уравнения (1) и (2) описывают одну и ту же тенденцию, а различия численных оценок их параметров а, и я2, а также Ьх и Ь2 соответственно статистически незначимы. Если же /факт > табл то гипотеза о структурной стабильности отклоняется, что означает статистическую значимость различий оценок параметров уравнений (1) и (2). [c.259]
Корреляционный анализ — набор методов математической статистики, которые используются для изучения взаимосвязи между переменными (показателями). Используется в психодиагностике при решении вопросов валидное и надежности тестов. Процедуры корреляционного анализа позволяют оценить уровень значимости связи изучаемых переменных (другими словами — вероятность ошибки при выдвижении гипотезы о наличии взаимосвязи между переменными), а также меру и направление влияния одной переменной на другую. В ходе корреляционного анализа вычисляются коэффициенты корреляции — количественные показатели меры и направления влияния переменных. [c.403]
SWOT-аиализ является одним из простейших и наиболее распространенных видов маркетингового анализа. Эффективный SWOT дает краткое, содержательное и достоверное описание состояния компании и влияющих на нее внешних факторов и тенденций. У пользователя анализа не должно оставаться никаких сомнений относительно ориентации компании и положения дел на рынке. Для этого информация, содержащаяся в М/ОГ-анализе, должна быть всесторонней, значимой и конкретной. Полезный тест на качество SWOT-анализа на его основе можно сделать выводы о будущем направлении деятельности компании. [c.62]
У каждого человека свой уровень личностной и ситуационной тревожности. При этом многое зависит от субъективной оценки значимости события. Высокий уровень личной тревожности чреват переходом к неврозу, депрессии и другим психическим заболеваниям. Для исследования тревожности обычно используют тесты Спилберга-Ханина, а также тест Тейлора7. [c.356]
Результаты измерения риска в общей вероятностной модели и в моделях 1 и 2 показывают неспособность тестов обнаружить существующую значимую ошибку. Для преодоления этого недостатка было предложено включить в модель риска вероятность того, что отдельные положения финансовой отчетности будут неверно отклонены от использования (Киннэй - Kinney) (рис. 3.14). [c.61]