Распределение стандартное экстремальных значений

Как было отмечено ранее, изменчивость показателей доходности акций зависит от их возможного диапазона и от вероятности появления экстремальных значений. Для того, чтобы рассчитать и измерить изменчивость в распределении вероятностей получения возможных показателей доходности, в финансах чрезвычайно широко используется среднее квадратическое отклонение а (стандартное отклонение), которое для нашего примера мы определим как  [c.267]


Выразить такую вероятность в явном виде весьма проблематично. Однако если предположить, что общим для всех случайных величин % является стандартное распределение экстремальных значений (максимума) 1-го типа с функцией распределения  [c.56]

G(z) = 1 -exp(-ez) - функция стандартного распределения экстремальных значений (минимума) 1-го типа (распределение Гомпертца, гомпит-модель).  [c.21]

Базовый анализ данных позволяет глубже в суть явления и является основой как для выполнения последующего анализа, так и для интерпретации данных. Для каждой переменной необходимо распределение частот признаков (вариационный ряд). Результаты анализа отражены в таблицах частот, и накопленных частот для всех значений переменной. Они 1><-казывают наличие выбросов, пропущенных или экстремальных значений. Показатели центра распределениясреднее арифметическое, медиана и мода. Вариация распределения признаков описывается размахом, дисперсией, стандартным отклонением, коэффициентом вариации и межразмахом. Форму кривой распределения определяют асимметрия и эксцесс.  [c.598]


Смотреть страницы где упоминается термин Распределение стандартное экстремальных значений

: [c.50]   
Экономика для начинающих (2005) -- [ c.21 , c.56 ]