Тема: Непараметрические методы. Учебная работа № 312074

Учебная работа № 312074. Тема: Непараметрические методы

Выдержка из похожей работы

…

Статистический анализ числовых величин (непараметрическая статистика)

…….одно, два
или три числа. Очень удобно. Поэтому
широко развита параметрическая теория
математической статистики, в которой
предполагается, что распределения
результатов наблюдений принадлежат
тем или иным параметрическим семействам.

К сожалению,
параметрические семейства существуют
лишь в головах авторов учебников по
теории вероятностей и математической
статистике. В реальной жизни их нет.
Поэтому эконометрика использует в
основном непараметрические методы, в
которых распределения результатов
наблюдений могут иметь произвольный
вид.

Сначала на
примере нормального распределения
подробнее обсудим невозможность
практического использования параметрических
семейств для описания распределений
конкретных экономических данных. Затем
разберем параметрические методы
отбраковки резко выделяющихся наблюдений
и продемонстрируем невозможность
практического использования ряда
методов параметрической статистики,
ошибочность выводов, к которым они
приводят. Затем разберем непараметрические
методы доверительного оценивания
основных характеристик числовых
случайных величин — математического
ожидания, медианы, дисперсии, среднего
квадратического отклонения, коэффициента
вариации. Завершат главу методы проверки
однородности двух выборок, независимых
или связанных.

Распределение
результатов наблюдений

В эконометрических
и экономико-математических моделях,
применяемых, в частности, при изучении
и оптимизации процессов маркетинга и
менеджмента, управления предприятием
и регионом, точности и стабильности
технологических процессов, в задачах
надежности, обеспечения безопасности,
в том числе экологической, функционирования
технических устройств и объектов,
разработки организационных схем часто
применяют понятия и результаты теории
вероятностей и математической статистики.
При этом зачастую используют те или
иные параметрические семейства
распределений вероятностей. Наиболее
популярно нормальное распределение.
Используют также логарифмически
нормальное распределение, экспоненциальное
распределение, гамма-распределение,
распределение Вейбулла-Гнеденко и т.д.

Очевидно,
всегда необходимо проверять соответствие
моделей реальности. Возникают два
вопроса. Отличаются ли реальные
распределения от используемых в модели?
Насколько это отличие влияет на выводы?

Ниже на
примере нормального распределения и
основанных на нем методов отбраковки
резко отличающихся наблюдений (выбросов)
пока
…