Стохастическая связь

Cтраница 2

При исследовании стохастической связи между случайными величинами интересуются коэффициентами корреляции, корреляционными моментами. Для описания случайных процессов используют корреляционные и взаимные корреляционные функции. Применимость этих характеристик ограничена случаем линейной стохастической связи. Ее сущность заключается в том, что при возрастании одной случайной величины другая имеет тенденцию возрастать ( или убывать) по линейному закону. [16]

Для анализа стохастической связи между двумя случайными величинами, каждая из которых может быть представлена как сумма большого числа случайных величин, акад. [17]

Исследуют наличие стохастических связей между величинами контролируемых параметров, для чего рассчитывают коэффициент парной линейной корреляции ( для нормально распределенных величин) и коэффициент взаимной сопряженности для величин, распределения которых отличаются от нормального. [18]

Методы анализа функциональных и стохастических связей и информация, получаемая на их основе, служат для построения и применения в экономическом анализе экономико-математических и эвристических моделей, изучения с их помощью развития управляемых объектов не только в прошлом, но и в будущем, выявления назревших или назревающих проблем и возможных путей их решения. [19]

Введено понятие о стохастической связи между случайными величинами и коэффициенте корреляции, характеризующем тесноту линейной зависимости между случайными величинами. [20]

Особенностью рассматриваемой нами стохастической связи между случайными величинами J, у является предположение, что и у имеют каждая нормальное распределение. [21]

Моделирование системы случайных величин. [22]

Для характеристики степени стохастической связи наиболее часто пользуются понятием корреляции случайных величин. Она определяется корреляционным отношением г ух. Для этой зависимости все точки измеренных пар значений X и Y оказались на одной кривой. [23]

В чем состоят отличия стохастических связей от функциональных. [24]

Среди всех возможных видов стохастической связи особый практический интерес представляет тот частный случай, когда одна случайная величина влияет не на весь закон распределения другой величины, а лишь на ее математическое ожидание и дисперсию. Этот частный случай носит название корреляционной связи. Приходится признать, что только он один в математической статистике достаточно хорошо разработан. [25]

Метод парной корреляции характеризуется стохастической связью между двумя величинами в данном случае себестоимостью изготовления машины и основным параметром, наиболее полно отражающим ее конструктивно-эксплуатационную характеристику. [26]

Из этого следует, что стохастическая связь - свойство совокупности, в целом, а не отдельных ее единиц. [27]

Поверхность распределения выражает так называемую стохастическую связь между двумя случайными величинами. Эта связь неизвестна исследователю, и цель исследователя - познать ее как можно полнее на основе статистической связи. [28]

При измерении взаимосвязей количественных признаков анализ стохастической связи можно значительно углубить, если рассмотреть не только частоты комбинационного распределения, но и сами значения признаков. Хотя в определении стохастической связи говорится только о различиях условных распределений, уже при анализе данных табл. 12.2 отмечалось, что эти различия имеют определенную направленность, заключающуюся, например, в росте рентабельности по мере роста продуктивности. [29]

Существование такого рода зависимостей отражает наличие стохастических связей между вектором х и скаляром у. Задача же восстановления условной плотности чрезвычайно трудна. [30]

Страницы: 1 2 3 4