Элементарная статистика

Cтраница 1

Элементарная статистика отрезков ДА. [1]

Прогнозирование аварийных ситуаций возможно на основе элементарной статистики и дискретного распределения Пуассона, часто применяемого к редким событиям и природным явлениям. [2]

Гипотеза элементарного беспорядка является основным положением всей элементарной статистики и долгое время служила руководящей идеей при развитии кинетической теории газов. Эта гипотеза имеет большую ценность и в методическом отношении, так как позволяет вносить упрощения в различные выводы и, в частности, делает допустимыми наиболее простые построения при элементарном изложении кинетической теории газов. [3]

Вероятность N аварий и оценка риска аварийности Q в зависимости от параметра А / с, согласно распределению Пуассона. [4]

Таким образом, прогнозирование аварийных ситуаций возможно на основе элементарной статистики. Такого рода данные представляют интерес при принятии решений о мерах по снижению степени риска аварий на объектах. [5]

При этом отмечалось, что когерентность имеет аналог в элементарной статистике - квадрат коэффициента корреляции. Теперь же заметим, что понятие когерентности обобщается на случай многих входов, причем возникают два других типа когерентности - множественная и частная; их аналогами служат квадрат множественного коэффициента корреляции и квадрат частного коэффициента корреляции. [6]

Он написан на алгоритмическом языке ФОРТРАН и используется для определения элементарных статистик, корреляционного и регрессионного анализа, дискрими-нантного анализа, факторного анализа, анализа временных рядов, функции распределения. [7]

На протяжении этой главы мы не раз будем иметь возможность убедиться в том, что соотнесение результатов, касающихся области частот, и относительно простых понятий элементарной статистики сильно упрощает понимание многих глубоких фактов. Далее, для стационарных процессов благодаря свойству ортогональности преобразования Фурье в каждой узкой полосе частот оказывается возможным проведение независимого статистического анализа. [8]

Я буду пользоваться средствами, известными каждому, кто занимается хотя бы элементарной статистикой. Каждый знает, что, вообще говоря, для определения функции распределения достаточно знать моменты этого распределения. [9]

Пакет позволяет реализовать некоторые алгоритмы корреляционного, регрессивного, дисперсионного, дискри-минантного и факторного анализа, а такжэ анализа временных рядов. Кроме того, в пакет включены программы для выполнения алгоритмов предварительной обработки данных и вычисления элементарных статистик, генерации случайных чисел, определения функций распределения и расчета непараметрических статистик. [10]

Поскольку начинающий программист при поиске подходящего алгоритма часто испытывает затруднения, при выборе упражнений учитывалась их полезность как в плане программирования, так и в плане приложений. В связи с этим вторая глава посвящена целым числам, третья и четвертая - численному анализу, пятая - элементарной статистике, шестая - финансовым расчетам. [11]

Обе системы имеют стохастические свойства, и поэтому выводы могут быть идентичными, хотя пористые системы отличаются от молекулярных не только размерами элементов, но Главным образом отсутствием в них теплового движения и характеризуются иной функцией энергии взаимодействия самих элементов. Далее будут рассмотрены некоторые примеры применения метода молекулярных аналогий. Основным аппаратом здесь является элементарная статистика, которая позволяет решить ряд вопросов структуры пористой-среды. [12]

Однако далее будет показано, что свойства пористых сред относятся к свойствам физических тел, и потому их теория является скорее физической теорией. В настоящее время имеется ряд попыток развивать несколько методов статистического описания пористых сред. Эти попытки можно кратко представить в виде трех методов: 1) эмпирические методы, 2) метод молекулярных аналогий и элементарной статистики, 3) методы общей статистической физики. [13]

Поскольку мы можем ожидать, что значения R / S случайного числа будут нормально распределенными ( позднее мы покажем это посредством имитации), по мере увеличения числа выборок дисперсия R ( n) уменьшится. Например, если мы имеем временной ряд, который состоит из N 5 000 наблюдений, у нас есть 100 независимых выборок R ( 50), если мы используем непересекающиеся периоды времени. Поэтому ожидаемая дисперсия нашей выборки будет Var ( E ( R ( n))) / 100, как показано в элементарной статистике. [14]

Она имеет целью сообщить понятия из области фракталов и теории хаоса, которые применяются в теории рынков капитала и экономической теории в целом. Тиму, кто интересуется полными математическими выкладками, рекомендую обратиться к библиографии, где предложено множество математических и естественно-научных источников. Эта книга адресована инвесторам-профессионалам и заинтересованным научным работникам и предполагает дать основы теории рынков капитала, элементарной статистики и вычислений. Для магистра экономики управления понимание текста не вызовет затруднений; студентам, изучающим бизнес и экономическую теорию, оно также будет полезно. Информативный стиль изложения призван стимулировать мысль и предлагать новые идеи. [15]

Страницы: 1 2