рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Философия
/
Числовые характеристики системы двух случайных величин.

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Числовые характеристики системы двух случайных величин.

Числовые характеристики системы двух случайных величин. - раздел Философия, Лекция 1. Предмет, задачи и методы эконометрики Начальным Моментом Порядка (K,s) Системы (...

Начальным моментом порядка (k,s) системы (X,Y) называется математическое ожидание произведения X^k на Y^s:

α_k_,_s = M [X^kY^s].

Центральным моментом порядка (k,s) системы (X,Y) называется математическое ожидание произведения k –й и s-й степеней соответствующих центрированных величин:

Для дискретных случайных величин начальные и центральные моменты вычисляются, соответственно, по формулам:

где P_ij = P(X = x_i; Y = y_j) – вероятность того, что система (X,Y) примет значения (x_i;y_j), а суммирование распространяется по всем возможным значениям случайных величин X, Y.

Для непрерывных случайных величин:

где f(х,у) – плотность распределения системы (X,Y).

Очевидно, что

Совокупность математических ожиданий m_x и m_y представляет собой характеристику положения центра системы (X,Y).

Геометрически это координаты средней точки на плоскости, вокруг которой происходит рассеяние всех точек (X,Y).

ДисперсиивеличинX и Y характеризуют рассеяние случайной точки в направлении осей OX и OY:

Особую роль как характеристики системы играет второй смешанный центральный момент

то есть математическое ожидание произведения центрированных величин.

Это ковариационный момент (корреляционный момент) случайных величин X, Y.

Для дискретных случайных величин корреляционный момент выражается формулой:

а для непрерывных –

Корреляционный момент есть характеристика системы случайных величин, описывающая, помимо рассеяния величин X и Y, еще и связь между ними. Для независимых случайных величин корреляционный момент равен нулю.

Для характеристики степени тесноты связи между величинами (X, Y) в чистом виде переходят от момента R_xy к безразмерной характеристике

где σ_х , σ_y - средние квадратические отклонения величин X и Y.

Эта характеристика называется коэффициентом корреляциивеличин X и Y.

Коррелированными называют две случайные величины, если их корреляционный момент (или коэффициент корреляции) отличен от нуля, и некоррелированными, если их корреляционный момент равен нулю.

Две независимые случайные величины всегда являются некоррелированными. Обратное верно не всегда.

Равенство нулю коэффициента корреляции (корреляционного момента) есть необходимое, но недостаточное условие независимости случайных величин. Условие независимости случайных величин — более жесткое, чем условие некоррелированности.

Коэффициент корреляции характеризует степень тесноты только линейной зависимости между случайными величинами.

Свойства коэффициента корреляции:

1)r_xy = r(X,Y)= r(aX +b, cY + d), где а, b, с, d - константы;

2) -1 ≤ r_xy≤ 1.

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Лекция 1. Предмет, задачи и методы эконометрики

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: Числовые характеристики системы двух случайных величин.

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

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

Определение величины интервала. Формула Стерджесса.
Величина интервала - разность между наибольшим и наименьшим значениями признака в каждой группе, называемыми границами интервала.

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

Условные законы распределения
Для того, чтобы охарактеризовать зависимость между составляющими двумерной случайной величины, вводится понятие условного распределения. Условным законом распределениясост

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

Расчет коэффициентов в множественной линейной регрессии.
Представим данные наблюдений и соответствующие коэффициенты в матричной форме. Y=(y1,y2,…yn)т B=(b0

Интервальные оценки коэффициентов теоретического уравнения регрессии.
По аналогии с парной регрессией после определения точечных оценок bj коэффициентов βj теоретического уравнения регрессии могут быть рассчитаны интервальные оценки указанных коэффиц

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