| Рис. 23. Функция распределения вероятности квадрата скорости как на Рис. 22, но для гораздо более длинного ряда времени, чтобы хвост распределений для очень больших флуктуации был намного лучше ограничен. Гипотеза о том, что не существует "выбросов" здесь проверяется "разрушением" распределения для трех показанных слоев. В то время, как это имеет успех для маленьких колебаний, хвосты распределений для больших событий весьма различны, указывая, что экстремальные колебания принадлежат к собственному классу и, следовательно, "выбросы". Вертикальная ось снова в логарифмическом масштабе. Источник [252]. | ![Рис. 23. <a href="/info/21981">Функция распределения вероятности</a> квадрата скорости как на Рис. 22, но для гораздо более длинного <a href="/info/4684">ряда времени</a>, чтобы хвост распределений для очень больших флуктуации был намного лучше ограничен. Гипотеза о том, что не существует "выбросов" здесь проверяется "разрушением" распределения для трех показанных слоев. В то время, как это имеет успех для маленьких колебаний, хвосты распределений для больших событий весьма различны, указывая, что экстремальные колебания принадлежат к собственному классу и, следовательно, "выбросы". Вертикальная ось снова в логарифмическом масштабе. Источник [252].](/pic1/151255070046029077102042074146191012187176133187.png) |
Конечно, такие испытания не говорят нам, какова правильная модель. Они только показывают, что одна из стандартных моделей финансовой индустрии и академического науки (которая представляет разумную нулевую гипотезу случайных рынков), вовсе неспособна объяснить факты, связанные с большими финансовыми крахами. Это предполагает, что за большие крахи, по-видимому, ответственны другие механизмы. Такое заключение оправдывает тот специальный статус, который средства информации и публика придает финансовым крахам. Если самые большие просадки - это выбросы, то мы должны рассмотреть возможность того, что они могут обладать более высокой степенью предсказуемости, чем мелкие рыночные движения. [c.78]
Наиболее важным результатом данного раздела является демонстрация того факта, что самые большие просадки являются "выбросами". Это так, несмотря на тот факт, что самые-самые большие дневные падения - не являются "выбросами", кроме единственного исключительного дневного падения 29 октября 1987. Поэтому, аномально большую амплитуду просадок можно объяснить, только используя гипотезу о существовании такого типа динамики, которая характеризуется редким и внезапным появлением сохраняющихся в течение какого-то времени и следующих друг за другом отрицательных приращений дневных цен. [c.84]
Отметим, что при определении числовых значений дю для районов Верхняя Ангара и Баргузин принята гипотеза об уничтожении 80% биоресурсов, располагающихся на охваченной пожаром территории. При вычислении д% используются удельные показатели выброса загрязнений воздуха (пыли, сажи, NO 2, СО) на тонну сгоревшей древесины, объемы нижнего слоя атмосферы рассматриваемых районов, а также среднесуточные предельно допустимые концентрации загрязнителей воздуха, играющие роль весовых коэффициентов при формировании показателя R%. [c.318]
Мы не будем здесь аргументировать н обсуждать это предположение. Заметим лишь, что эта гипотеза верна до тех пор, пока индивидуальные значения наблюдений не будут резко отличаться от своего среднего, таким образом мы исключаем возможность выбросов как вниз, так и вверх относительно среднего. [c.17]
Согласно новой гипотезе в сокращении озонового слоя виноваты глубинные потоки водорода и метана из разломов срединно-океанических хребтов и трещин материковых платформ. Объем газов, выделяющихся из этих источников, минимум на четыре порядка выше объемов промышленных выбросов фреоновых газов. [c.583]
Если предполагать, что излом тренда выражается в изменении его наклона после августа 1998 г., то мы можем обратиться к статистической процедуре проверки гипотезы единичного корня, предложенной в упомянутой выше работе Перрона и соответствующей одномоментному (внезапному) изменению наклона тренда (АО модель - модель с аддитивным выбросом). [c.163]
Эта глава посвящена базовому анализу данных, включающему изучение распределения частот значений переменной (вариационных рядов), кросс-табуляцию (построение таблиц сопряженности) и проверку гипотез. Сначала мы рассмотрим распределение частот и объясним, как с его помощью определить количество выбросов, пропущенных и экстремальных значений данных, а также выявим центральную тенденцию в значениях изучаемых данных, их вариацию и форму кривой распределения. Затем введем понятие проверки гипотез и опишем общую процедуру проверки. Процедуры проверки гипотез делятся на проверку связей и проверку различий. Мы также рассмотрим использование кросс-табуляции для установления связи между двумя или тремя переменными. Хотя природу связи можно увидеть из таблиц, статистики позволяют определить значимость и силу связи. И наконец, мы познакомим вас с методами статистической проверки гипотез, связанных с различиями в одной или двух выборках. [c.552]
Как следствие, тот факт, что распределение маленьких событий может показывать некоторое искривление или непрфьшное поведение ничего не гоюрит против гипотезы "выбросов". Следует держать этот пункт в памяти при рассмотрении свидетельств, представленных ниже для просадок. [c.70]
Приблизительно от 1% до 2% самых больших просадок не объяснимы в соответствии с экспоненциальной нулевой гипотезой или ее расширением в терминах растянутой экспоненты [253]. Обнаружено, что большие просадки, встречаются в три раза чаще, чем ожидается исходя из нулевой гипотезы., Большие просадки характерны, практически, для всех временных рядов, которые мы исследовали. Единственным исключением является -французский индекс САС4О. Мы называем такие аномальные просадки, которые не могут быть объяснены на основе гипотезы случайности ряда, "выбросами". [c.84]
Основной причиной уменьшения озонового слоя Земли и образования озоновых дыр считается выброс в атмосферу фторсодержащих газов (фреонов), которые широко используются в качестве основных хладагентов холодильников, а также в аэрозольных баллончиках, кондиционерах и др. Эта научная гипотеза получила название техно-генно-фреоновой1. [c.580]
Вместо условного критерия Перрона, Zivot и Andrews предложили использовать безусловный критерий (относящийся к инновационным выбросам), в котором датировка точки смены режима производится в "автоматическом режиме", путем перебора всех возможных вариантов датировки и вычисления для каждого варианта датировки -статистики ta для проверки гипотезы HQ а = 1 в качестве оцененной даты берется такая ( т п), для которой значение ta оказывается минимальным. К чему это приводит [c.165]