Условные законы распределения - раздел Философия, Лекция 1. Предмет, задачи и методы эконометрики Для Того, Чтобы Охарактеризовать Зависимость Между Составляющими Двумерной Сл...
Для того, чтобы охарактеризовать зависимость между составляющими двумерной случайной величины, вводится понятие условного распределения.
Условным законом распределениясоставляющей x, входящей в систему (X,Y),называется ее закон распределения, вычисленный при условии, что другая случайная величина Yприняла определенное значение y. Аналогично определяется условный закон составляющей Y.
Рассмотрим дискретную двумерную случайную величину (X,Y). Пусть возможные значения составляющих таковы: x1,x2,…,xm и y1,y2,…,yn. Обозначим условную вероятность того, что X примет значение xi при условии, что Y = yj, через P(xi│yj).Условная вероятность P(xi│yj), вообще говоря, не будет равна безусловной вероятности P(xi).
Условным распределением составляющей X при Y = yj называют совокупность условных вероятностей:
P(x1│yj), P(x2│yj), …, P(xm│yj).
Аналогично определяется условно распределение Y при X = xi:
P(y1│xi), P(y2│xi), …, P(yn│xi).
Зная закон распределения двумерной дискретной величины, можно вычислить условные вероятности составляющих:
Сумма вероятностей условного распределения равна единице.
Рассмотрим теперь двумерную непрерывную случайную величину (X,Y).
Условной плотностью распределения составляющей X при заданном значении Y=y называют отношение плотности совместного распределения системы к плотности распределения составляющей Y:
Отличие условной плотности f (x│y) от безусловной плотности f1(x) состоит в том, что функция f (x│y) дает распределение X при условии, что составляющая Y приняла значение y, а функция f1(x) дает распределение X независимо от того, какие из возможных значений приняла составляющая Y.
Аналогично определяется условная плотность распределения составляющей Y:
Свойства условных плотностей распределения:
Если условные плотности распределения случайных величин Xи Y равны их безусловным плотностям, то величины Xи Yявляются независимыми.
Случайные величины Xи Yназываются независимыми, если закон распределения каждой из них не зависит от того, какое значение приняла другая. В противном случае величины X и Yназываются зависимыми.
Для того чтобы случайные величины Xи Yбыли независимыми, необходимо и достаточно, чтобы
F(x,y) = Fl(x)F2(y)
или
f(х,у)= f1 (х) f2(у).
Зная закон распределения системы двух случайных величин, можно всегда определить законы распределения отдельных величин, входящих в систему (маргинальныезаконы распределения).
Цели и задачи изучения темы... изучить предмет задачи и методы эконометрики... Основные понятия эконометрики Измерения в экономике Наблюдение сводка и группировка статистических данных...
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:
Условные законы распределения
Что будем делать с полученным материалом:
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Наблюдение, сводка и группировка статистических данных.
Объект наблюдения – явление или совокупность явлений, информацию о которых собирают в процессе наблюдения. В зависимости от цели наблюдения объектами наблюдения могут стать различные территории, от
Цели и задачи изучения темы
изучить понятия статистического ряда распределения, вариационного ряда распределения (дискретного/интервального); исследовать статистическое распределение выборки; определять величины интервала; из
Статистическим распределением выборки.
Статистическим распределением выборкиназывают перечень вариант и соответствующих им частот (или относительных частот).
Статистическое распределение выборки можно задать в виде таблицы, в п
Графический способ изображения статистических данных.
Графическим способом изображения статистических данных называют их условное изображение при помощи точек, линий, плоскостей, геометрических фигур и условных знаков. Графики в статистике применяются
Резюме по теме
Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюдения оформляются в виде статистических рядов распределения.
Статистический ряд распределения представляет собой упорядоченн
Цели и задачи изучения темы
изучить абсолютные и относительные величины; средние величины (понятие средней величины, формула степенной средней, формула средней геометрической, свойство мажорантности средних, мода, медиана, фо
Абсолютные и относительные величины.
В результате статистического наблюдения, сводки и группировки собранного статистического материала получена разносторонняя информация об изучаемых процессах и явлениях. Итоговые данные по изучаемой
Средние величины.
Средняя величина представляет собой обобщенную характеристику совокупности однородных явлений по какому-либо одному количественно варьируемому признаку.
Средние величины играют важную роль
Показатели вариации признака
Под вариациейв статистике понимают такие количественные изменения величины исследуемого признака в пределах однородной совокупности, которые обусловлены перекрещивающимся влиянием действия различны
Резюме по теме
Различают два вида обобщающих показателей, характеризующих количественную сторону исследуемых явлений и процессов: абсолютные и относительные.
Абсолютные показатели - именованные числа, им
Законы распределения случайных величин
Экономические показатели, как правило, являются случайными величинами.
Случайной величиной называется величина, которая в результате опыта (испытания) может принять одно и только одно возм
Числовые характеристики случайных величин.
Закон распределения полностью характеризует случайную величину. Однако он часто неизвестен. В ряде случаев даже удобнее пользоваться числами, которые описывают случайную величину суммарно. Такие чи
Резюме по теме
Экономические показатели, как правило, являются случайными величинами.
Случайной величиной называется величина, которая в результате опыта (испытания) может принять одно и только одно возм
Закон равномерной плотности
На практике встречаются непрерывные случайные величины, о которых заранее известно, что их возможные значения лежат в пределах некоторого определенного интервала. Кроме того, известно, что в предел
Показательное распределение.
Показательным (экспоненциальным) называют распределение вероятностей величины Х, которое описывается плотностью
Нормальный закон распределения
Нормальный закон распределения (закон Гаусса) характеризуется плотностью
В экономике часто вст
Усеченные законы распределения
Пусть случайная величина Химеет функцию распределения F(x), заданную на всей числовой оси. Выберем на этой оси интересующий нас отрезок [a
Описание системы двух случайных величин.
До сих пор рассматривались случайные величины, каждое возможное значение которых определялось одним числом. Такие величины называются одномерными.
Часто результат опыта оп
Статистическое исследование взаимосвязей.
При изучении различных экономических явлений постоянно сталкиваемся с причинно-следственными связями, когда некоторые явления, именуемые причинами, порождают другое явление, именуемое следствием (р
Исследование взаимосвязей количественных показателей.
Для оценки тесноты связей количественных признаков (измеряемых числами) используются различные показатели. Основными из них являются следующие.
1. Линейный коэффициент корреляции r
Исследование взаимосвязей качественных показателей.
Качественные показатели (признаки) – это показатели, которые нельзя изменить, но с помощью которых можно сравнивать объекты между собой по степени улучшения или ухудшения этого показателя, то есть
Однофакторный дисперсионный анализ.
В дисперсионном анализе исследуется влияние одного или нескольких качественных показателей на количественный показатель.
В однофакторном дисперсионном анализе на одну количественную перем
Двухфакторный дисперсионный анализ
Двухфакторный дисперсионный анализ с однократными наблюдениями на каждой комбинации уровней определяется следующей расчетной схемой (табл. 5).
Таблица 5
Расчетная схема двухфактор
Цели и задачи изучения темы
научиться применять метод наименьших квадратов; рассчитывать коэффициенты в множественной линейной регрессии; анализировать эмпирическое уравнение множественной линейной регрессии; проводить анализ
Проверка общего качества уравнения регрессии.
После проверки значимости каждого коэффициента регрессии обычно проверяется общее качество уравнения регрессии. Для этой цели, как и в случае парной регрессии, используется коэффициент детерминации
Анализ статистической значимости коэффициента детерминации.
После оценки индивидуальной статистической значимости каждого из коэффициентов регрессии обычно анализируется совокупная значимость коэффициентов. Такой анализ осуществляется на основе проверки гип
Проверка равенства двух коэффициентов детерминации.
Другим важным направлением использования статистики Фишера является проверка гипотезы о равенстве нулю не всех коэффициентов регрессии одновременно, а только некоторой части этих коэффициентов. Дан
Статистика Дарбина-Уотсона.
Статистическая значимость коэффициентов регрессии и близкое к единице значение коэффициента детерминации R2 не гарантируют высокое качество уравнения регрессии. Для иллюстрации этого фак
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
, то, дифференцируя последнее выражение по х, будем иметь:
Новости и инфо для студентов