рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Оценивание параметров и проверка гипотез о корреляции случайных переменных

Оценивание параметров и проверка гипотез о корреляции случайных переменных - раздел Экономика, СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ В ЭКОНОМИКЕ Далее, В Анализе Коэффициента Корреляции Возникает Следующий Вопрос. Если Он ...

Далее, в анализе коэффициента корреляции возникает следующий вопрос. Если он равен нулю для генеральной совокупности, это вовсе не значит, что он в точности будет равен нулю для выборки. Наоборот, он обязательно будет отклоняться от истинного значения, но чем больше такое отклонение, тем менее оно вероятно при данном объеме выборки. Таким образом, при каждом конкретном значении коэффициента корреляции величин Х и Y для генеральной совокупности выборочный коэффициент корреляции является случайной величиной. Следовательно, случайной величиной является также любая его функция, и требуется указать такую функцию, которая имела бы одно из известных распределений, удобное для табличного анализа. Для выборочного коэффициента корреляции r такой функцией является t-статистика, рассчитываемая по формуле . и имеющая распределение Стьюдента с (n-2) степенями свободы. Число степеней свободы меньше числа наблюдений на 2, поскольку в формулу выборочного коэффициента кор-. реляции входят средние выборочные значения Х и Y, для расчета которых используются две линейные формулы их зависимости от наблюдений случайных величин. Сразу уточним, что для коэффициента корреляции будет проверяться нулевая гипотеза, то есть гипотеза о равенстве его нулю в генеральной совокупности. Эта гипотеза отвергается, если выборочный коэффициент корреляции слишком далеко отклонился от нулевого значения, то есть произошло событие, которое было бы маловероятным в случае рху=0.

Здесь, конечно, очень важно понять, что конкретно значат слова , "слишком далеко" и "маловероятное событие". В последнем случае нужно задать вероятность такого события, которая называется в статистике "уровень значимости". Чаще всего задается уровень значимости 1% или 5%. Если для некоторого показателя проверяется гипотеза о том, что его истинное значение равно нулю, то данная гипотеза отвергается в том случае, если оценка показателя поданным выборки такова, что вероятность получения такого или большего (по модулю) ее значения меньше, чем 1% или 5% соответственно.

На рис. 13 дана иллюстрация проверки нулевой гипотезы для коэффициента корреляции, которая может быть использована для рассмотрения общей схемы проверки статистических гипотез. Здесь H0 - гипотеза о том, что истинное значение коэффициента корреляции равно нулю, альтернативная ей гипотеза H1, - что оно не равно нулю. Функция fz,- функция плотности вероятности распределения Стьюдента в случае, если нулевая гипотеза верна (она максимальна при Z=0, где Z - случайная величина выборочного коэффициента корреляции). Заштрихованная область - это область больших по абсолютной величине (маловероятных при выполнении гипотезы H0) значений выборочного коэффициента корреляции. Если последнее все-таки попало в эту область, то H0 отвергается. Площадь заштрихованной области, равная α, - уровень значимости, или вероятность того, что туда попадет величина Z при выполнении H0.

Рис. 13. Проверка нулевой гипотезы для коэффициента корреляции

Рассмотрим процедуру и примеры проверки нулевой гипотезы для коэффициента корреляции на конкретном примере. Этот пример поможет показать логику и процедуру проверки статистических гипотез вообще. Взяты 10 наблюдений показателей инфляции и безработицы в США за 1931-1940 годы, для них рассчитан выборочный коэффициент корреляции, составивший -0,227. Связь отрицательная, что соответствует теории (кривая Филлипса), но значима ли она? Проверим гипотезу Н0: р=0 о равенстве нулю истинного значения коэффициента корреляции. Для проверки гипотезы Н0, как уже говорилось, следует использовать t-статистику с n-2 степенями свободы.

Сравнивая определенное по выборочным данным значение статистики t с критическими точками, определяемыми по таблицам распределения Стьюдента, мы можем принять или отвергнуть нулевую гипотезу. В нашем примере t-статистика составляет -0,66. Зададим уровень значимости α=0,05, то есть 5%. Критическая (заштрихованная) область состоит из двух одинаковых "хвостов", площадь каждого из которых составляет 0,025. Рассмотрим таблицы вероятности того, что величина t-статистики превысит уровень z, т.е попадет в правый "хвост" распределения. Вероятность попасть только в правый "хвост", то есть в одностороннюю критическую область, равна α/2, в нашем случае 0,025. Из таблицы найдем, что критическое значение z составляет 2,306. Это означает, что нельзя отвергать нулевую гипотезу, поскольку критическая величина |t|>2,306, а в нашем случае |t|=0.66. Соответственно, для в нашем случае не исключается, что истинное значение коэффициента корреляции равно нулю, то есть на основе данной выборки не удалось сделать вывод о наличии статистически значимой линейной связи показателей инфляции и безработицы в США. Нельзя, впрочем, делать и вывод и об ее отсутствии.

 

 


– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ В ЭКОНОМИКЕ

Предисловие... Статистика в современном менеджменте является мощным инструментом позволяющим... К сожалению в практике отечественного менеджмента особенно в малом бизнесе пока еще не нашли широкого...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Оценивание параметров и проверка гипотез о корреляции случайных переменных

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:

Феофанов В.Н.
Оглавление Предисловие. 2 Введение. 4 Раздел 1. Общая теория статистики. 15 1.1. Значение статистики, ее задачи и организация. 15 Диаметры 200 головок з

Значение статистики, ее задачи и организация
Для адекватного восприятия курса по статистике и самостоятельной работы с литературными источниками необходимо усвоить важнейшие понятия и определения, которыми оперирует статистическая наука.

Статистические наблюдения
Получение исходной информации об интересующем объекте является первой и основной составляющей статистического анализа. От «качества» исходной информации зависит и качество выводов, а, следовательно

Статистические таблицы
Статистические таблицы являются средством наглядного и компактного представления статистической информации. При построении таблиц используют три элемента: Обязательная часть таблицы - з

Графическое отображение
Классификация статистических графиков При всем своем многообразии статистические графики классифицируются по ряду признаков: способу построения, форме применяемых графических образо

Абсолютные и относительные статистические показатели
Статистический показатель представляет собой количественную характеристику социально-экономических явлений и процессов в условиях качественной определенности. Качественная определе

Средние показатели
Средняя величина является наиболее распространенной формой статистических показателей используемой в менеджерской практике и представляет собой обобщенную количественную характеристику признака в с

Основные свойства средней арифметической.
1) Сумма отклонений значений признака от средней арифметической равно 0.

Решение
Средний возраст оборудования определяется xср=∑(xi*fi)/∑fi = 1370/100=13,7 года. По данным таблицы 1.7 наибольшая частота f

Группировка статистических данных и анализ групп
В результате первой стадии статистического исследования — статистического наблюдения — получают сведения о каждой единице совокупности. Задача второй стадии статистического исследования состоит в т

Ряды динамики
Вид рядов динамики Основная цель статистического изучения динамики бизнес деятельности состоит в выявлении и измерении закономерностей их развития во времени. Это достигается посред

Экономические индексы и их использование в экономико-статистических исследованиях
Индекс – это обобщенный относительный показатель сравнения статистических совокупностей во времени, состоящих из элементов, непосредственно не поддающихся суммированию. Например, а

Индексы количественных показателей
Как уже отмечалось выше, необходимость построения индексов количественных показателей возникает в том случае, когда итоги по отдельным элементам сложного явления непосредственно несоизмеримы. Напри

Индексы качественных показателей
Качественный показатель характеризует уровень изучаемого результативного показателя в расчете на количественную единицу и определяется как отношение данного результативного показателя к связанному

Сводный индекс
Сводный индекс — это сложный относительный показатель, который характеризует среднее изменение социально-экономического явления, состоящего из непосредственно несоизмеримых элементов. Исходн

Индивидуальные индексы
Простейшие индексы, используемые в статистическом анализе характеризует изменение во времени или пространстве отдельных элементов совокупности. Индексы выражаются либо в долях, либо в %. Ниже следу

Агрегатный индекс
Агрегатный индекс является формой сводного индекса, используемой для характеристики изменения сложного экономического явления. Числитель и знаменатель агрегатного индекса представляют собой суммы п

Цепные и базисные индексы
Для изучения динамики явления за ряд периодов возможно вычисление системы цепных и базисных индексов. Построение такой системы возможно в двух вариантах: 1. Оценивают относительное изменен

Использование индексов в экономическом анализе
Агрегатные индексы применяются для характеристики изменения уровня сложных общественных явлений. Их можно применять в аналитических целях для оценки влияния на объемный показатель изменения факторо

Расчеты недостающих индексов с помощью индексных систем.
Многие экономические индексы тесно связаны между собой и образуют индексные системы. Так, индекс цен связан с индексом физического объема товарооборота или физического объема продукции, образуя сле

Выборка должна обеспечивать возможность распространения выводов полученных на основании ее анализа при минимальных затратах времени и средств.
Проведение исследования социально — экономических явлений выборочным методом складывается из ряда последовательных этапов: 1) обоснование (в соответствии с задачами исследования) целесообр

Ошибки выборки
Ошибка выборки— это объективно возникающее расхождение между характеристиками выборки и генеральной совокупности. Она зависит от ряда факторов: степени вариации изучаемого признака

Малая выборка
При контроле качества товаров в экономических исследованиях эксперимент может проводиться на основе малой выборки. Под малой выборкой понимается несплошное статистическое

Способы распространения характеристик выборки на генеральную совокупность
Выборочный метод чаще всего применяется для получения характеристик генеральной совокупности по соответствующим показателям выборки. В зависимости от целей исследований это осуществляется или прямы

Статистические связи
Изучение взаимосвязей на рынке товаров и услуг — важнейшая функция работников коммерческих служб: менеджеров, коммерсантов, экономистов. Изучение механизма рыночных связей, взаимодействия спроса и

Статистические методы в экономическом моделировании
Основным элементом экономического исследования является анализ и построение взаимосвязей экономических переменных. Изучение таких взаимосвязей осложнено тем, что они, особенно - в макроэконо

Статистические данные и стохастическая модель. Эконометрическая модель
Введение случайного компонента в экономическую модель приводит к тому, что взаимосвязь остальных ее переменных перестает быть строго детерминированной и становится стохастической, что и наблюдается

Подготовка статистических данных и использование их в модели
При подготовке статистических данных для работы с экономической моделью возникают две проблемы. Во-первых, могут отсутствовать необходимые для модели данные. Во-вторых (если все данные есть), нужно

Обработка статистических данных и анализ случайных дискретных данных
Процедуру обработки дискретных выборочных данных можно проиллюстрировать на конкретном примере. Предположим, что мы анализируем объема продаж компьютеров в супермаркете за 10 рабочих дней (см. табл

Статистические распределения и их основные характеристики
Типы распределений Различают дискретные и непрерывные вероятностные распределения. Дискретное распределение характеризуется тем, что оно сосредоточено в конечном или счетном числе т

Соотношения между экономическими переменными. Корреляционная связь и ее статистическое изучение
Различные экономические показатели как на микро-, так и на макроуровне не являются независимыми, а связаны между собой; например, цена какого-либо товара и величина спроса на этот товар, объем прои

Вероятностные соотношения: совместная частота (вероятность), условная частота (вероятность), статистическая независимость случайных переменных
Под совместной частотой V(x,у) двух случайных величин Х и Y мы понимаем относительную частоту события, состоящего в том, что величины Х и Y принимают одновременно

Сбор и анализ данных о состоянии и перспективах рынка труда
Целью данной работы является закрепление полученных по курсу Статистика» теоретических знаний, приобретение технических навыков сбора, инструментальной обработки и анализа статисти

Сбор статистическую информацию о текущих состояниях рынка труда
Сбор статистической информации о текущих состояниях рынка труда проводится в соответствии с избранной студентом специальностью (терминологически в сайте WWW.job.ru - директор, руководитель, аудитор

Аттестационные и экзаменационные вопросы
1. Примеры использования методов статистического анализа в прикладной практике менеджмента. 2. Признаки, статистические данные и показатели, статистические закономерности. 3. Стат

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги