Параметрическая статистика
Cтраница 1
Параметрическая статистика, напротив, предполагает наличие некой математической модели поведения рассматриваемых переменных. Одно такое семейство параметрической статистики составляет группа статистики, предполагающая, что переменные происходят главным образом из популяции, описываемой функцией нормального распределения. Нормальное распределение удобно тем, что имеет разработанную теорию и легко обрабатывается при проведении исследований. [1]
Параметрическая статистика не соответствует такой задаче как исследование нелинейного поведения. Астрология снова подняла голову, были выпущены, распроданы, а затем ушли в забвение новые компьютерные программы. К сожалению, средний трейдер не зарабатывает прибыль, используя их. [2]
Сейчас методы параметрической статистики являются рабочим инструментом в решении многих задач. Они излагаются во всех руководствах по статистике. [3]
Решение такого типа задач методами параметрической статистики требует большого статистического материала и на практике оказалось недостаточно эффективным. Однако во многих случаях очень трудно и порой невозможно разделить объекты на классы. В таких случаях классификация, как правило, проводится на интуитивном уровне, вносящем дополнительные погрешности в определении решающих функций. [4]
Решение такого типа задач методами параметрической статистики Требует большого статистического материала и па практике оказалось недостаточно эффективным. Однако ко многих случаях очень трудно п порой невозможно разделить объекты па классы. [5]
 |
Качественная зависимость априорной и эмпирической составляющих формулы Байеса. Чем больше данных - тем точнее можно выбрать проверяемую гипотезу. [6] |
Фишер) и характерно для т.н. параметрической статистики, в которой модель представляет собой семейство решений с небольшим и фиксированным набором параметров. [7]
Во 2 - й главе рассматриваются методы учета дополнительной априорной информации в рамках параметрической статистики. Представлены четыре метода учета априорной информации в зависимости от ее вида. Если априорная информация об искомых параметрах имеет стохастический характер, то предлагается использовать два метода: метод Байеса и обобщенный метод максимального правдоподобия ( ОММП) с заданием априорной выборки. Если же априорная информация об искомых параметрах и задается в виде принадлежности и априорному множеству Ra: то предлагается использовать два метода - минимаксный и ОММП с учетом соотношения и 6 Ra - Анализируются схемы применения методов учета априорной информации и алгоритмы их численной реализации. Рассматриваются примеры применения методов, в частности случай, когда члены исходной выборки подчиняются нормальному закону. [8]
В предыдущем параграфе было показано, что алгоритмы восстановления регрессии, полученные методами параметрической статистики зависят от принятой модели помехи. Поэтому необходимо уметь описывать ситуации, в которых следует применять ту или иную модель. [9]
Проверка гипотез о законе распределения и согласования выборки (1.1) с оцененным законом в рамках параметрической статистики также производится с помощью различных критериев согласия. Наиболее часто используют критерий согласия % 2 Фишера. [10]
Опираясь на евклидовско / ньютоновский мир, мы создаем нашу линейную математику, включая параметрическую статистику, чаще всего символизируемую нормальной, или колоколообразной, кривой. Этот подход облегчает понимание путем упрощения и абстрагирования от элементов, которые мы считаем в системе необязательными. Ключевым словом здесь является необязательный. В реальном мире эти отброшенные необязательные элементы не представляют неважных отклонений от евклидовой формы; напротив, они представляют неотъемлемый характер этих систем. Абстрагируя эти необязательные отклонения ( теперь их называют фракталами) от нормы, мы можем увидеть реальную базовую структуру энергии и поведения. [11]
Отталкиваясь от этого евклидово / ньютонова мира, мы развивали нашу линейную математику, включая параметрическую статистику, наиболее часто символизируемую нормальной, или колоколообразной кривой. Этот подход облегчает понимание, упрощая и вычленяя элементы абстракции, которые, как мы думаем, являются несущественными с нашей точки зрения для системы. Ключевое слово здесь - несущественный. В реальном мире эти отвергнутые предметы не первой необходимости вовсе не являются отклонениями, характеризующиеся как незначительные, от норм евклидова пространства; скорее, они представляют собой существенные характеристики реальных систем. Вычленяя эти несущественные отклонения ( теперь известные как фракталы) из нормы, мы сможем увидеть реальную основную структуру энергии и поведения. [12]
В противном случае эти выводы производят на основании известных распределений, известных параметров распределения и называют параметрической статистикой. [13]
При минимизации функционала среднего риска по ограниченному множеству эмпирических данных различаются два направления исследования: классическое направление, основанное на методах параметрической статистики, и направление, основанное на минимизации эмпирического риска. [14]
Параметрическая статистика, напротив, предполагает наличие некой математической модели поведения рассматриваемых переменных. Одно такое семейство параметрической статистики составляет группа статистики, предполагающая, что переменные происходят главным образом из популяции, описываемой функцией нормального распределения. Нормальное распределение удобно тем, что имеет разработанную теорию и легко обрабатывается при проведении исследований. [15]
Страницы: 1 2