Cтраница 1
Теоретическая статистика вооружает экономический анализ формулами расчета индексов. [1]
Теоретическая статистика разрабатывает и изучает содержание, форму, методы расчета этих показателей в общем виде: что такое средняя арифметическая величина, коэффициент вариации, уравнение тренда ряда динамики. Если же любой из этих показателей рассчитан для определенного объекта, признака, периода времени, то он становится уже конкретным показателем, например в главе 9 Статистическое изучение динамики показатели сезонных колебаний импорта КНР за 1992 - 1995 гг. - это уже конкретные статистические показатели экономики Китая. [2]
В проблемах теоретической статистики часто приходится рассматривать функцию g ( Zv. [3]
Стохастическая аппроксимация - сравнительно молодая математическая дисциплина, проблематика которой представляет значительный интерес для теоретической статистики, для решения экстремальных задач в условиях неполной информации и для разнообразных приложений в естественных и технических науках. [4]
Так же осторожно следует подходить и к статистическим показателям, используемым государствами, политическими партиями, кандидатами на выборные должности в их пропаганде и агитации. Теоретическая статистика всегда честно указывает, как будет видно из последующих глав, на ограничения, приближенность, вероятностный характер многих своих показателей, лишь постепенно, ограниченно приближающих нас к познанию бесконечно сложного окружающего мира. [5]
Обобщения, к которым приходит экономист в результате обработки и анализа статистических данных, выражаются обычно в форме или средних величин, или относительных величин. О содержании таких показателей говорит теоретическая статистика, и мы этого касаться не будем. Целесообразнее разобрать здесь некоторые практические и технические вопросы, связанные с вычислением показателей. [6]
Кроме того, наибольшею законченностью обладает исследование тех явлений статистической физики, которые имеют стационарный характер. Поэтому и в прочих областях теоретической статистики в первую очередь следует изучать кривые распределения, соответствующие установившимся режимам, которых, к сожалению, на практике встречается не много. [7]
Это повлекло за собой перестройку методов анализа хозяйственной деятельности, базирующегося на широком применении теоретической статистики, теории вероятностей и линейного программирования. [8]
Необходимость повышения надежности прогнозов делает чрезвычайно актуальным исследование проблем выбора формы связи. В экономических исследованиях обычно рассматривается определенный стандартный набор кривых. Для измерения дисперсии данных, поглощаемой избранной формой связи, в теоретической статистике применяется коэффициент корреляции. Этот формальный показатель имеет ряд недостатков при использовании его в1 качестве критерия выбора той или иной кривой из: - рассматриваемого в задаче набора. Хотя истинная форма связи всегда обеспечивает минимальное отклонение от наблюдаемых данных, минимальные отклонения не всегда свидетельствуют об истинности избранной формы связи. [9]
Аллен Валлис увидели большие возможности и далеко идущие последствия, которые могло иметь применение последовательного анализа к дальнейшему развитию теоретической статистики. Фридман и Валлис предложили также несколько примеров модификаций существующей методики проверки в смысле последовательного анализа, получив в результате в ряде случаев увеличение эффективности критерия. [10]
В задачу математической статистики входит изучение методами теории вероятностей массовых явлений в природе, обществе, технике, их научное обоснование. В задачах оценки математического ожидания реализации решений в качестве составной части математической статистики рассматриваются методы теоретической статистики. В математической статистике можно выделить факторный и корреляционный анализы. [11]
Поскольку многие методики аналитической химии предусматривают определение таких величин и проведение таких измерений, которые содержат в себе некоторый элемент неонредлен-ности, то для обработки такого рода данных требуется другой класс численных средств обработки статистические методы. Описательная статистика имеет дело со сбором, представлением и описанием данных, в то время как задача теоретической статистики - интерпретация данных и принятие решений, основанных на результатах. [12]
Следует быть весьма осторожным при использовании имеющихся данных по климатологии. Для ответа на различные вопросы требуются и различные толкования материала. Вопрос о продолжительности периодов крайне неблагоприятных метеорологических условий имеет непосредственное отношение к проблеме здоровья населения. Это требует анализа временных промежутков, на протяжении которых различные крайние значения не могут быть независимыми. Теоретическая статистика до сих пор не решила эту проблему, вследствие чего в каждом случае требуется эмпирический подход. Такой подход требует непрерывных измерений. [13]