Диєперсія вибіркова залежної змінної [рос. дисперсия выборочная зависимой

Словник-довідник

А

Абревіатура [від італ. Abbreviatura, лат. brevis – стислий, рос. аббревиатура] – початкові літери словосполучення.

Абсолютна середня відсоткова помилка [англ.mean absolute percentage error, рос. абсолютная средняя процентная ошибка] -

.

Характеризує відносну точність прогнозу. Використовується для порівняння точності прогнозу: якщо , то маємо високу точність прогнозу; якщо – добру; якщо – задовільну; якщо – незадовільну точність прогнозу.

Абсолютне середнє відхилення [англ. mean absolute deviation, рос. абсолютное среднее отклонение] –

.

Для машинної реалізації

, t=1,2,…,n, .

Рекурентна формула має вигляд .За початкове значення приймається . Стандартне відхилення обчислюється за формулою .

Абстракція [англ. abstraction, рос. абстракция] – вилучення з економічного аналізу економічних і неекономічних фактів, які не стосуються справи.

Автоінформативність [англ. autoinformation, рос.автоинформативность] – відтворення всіх вихідних ознак системи за довільно невеликого числа допоміжних змінних.

Автоковаріаційна функція [англ. autocovariation function, рос. автоковариационная функция] – автокореляція . Статистична оцінка цієї функції становить

,

де .

Автоковаріація [англ. autocovariation, рос. автоковариация] – коваріація між випадковими величинами x(t) і залежить від величини зрушень і не залежить від t. Вона називається автоковаріацією, оскільки вимірює коваріацію для різних значень одного й того самого часового ряду x(t):

.

Автокореляційна функція [англ. autocorrelation function, рос. автокорреляционная функция] – функція, яка визначає ступінь статистичного взаємозв’язку між наглядами одного й того самого часового ряду залежно від значення часу :

.

Якщо дискретне, то вимірює кореляцію між членами одного і того самого часового ряду. У цьому випадку його називають коефіцієнтом автокореляції.

Автокореційна функція частинна [англ. private autocorrelation function, рос. автокорреляционная функция частная] rчаст( ) – функція, за допомогою якої вимірюється автокореляція, що існує між розподіленими тактами часу членами часового ряду x(t) і , при усередненому опосередкованому впливу на цю взаємозалежність усіх проміжних членів цього часового ряду.

Автокорельовані випадкові величини [англ. autocorrelated disturbance, рос. автокоррелированные случайные величины] – див. Автокореляція.

Автокореляція [англ. autocorrelation, рос. автокорреляция] – взаємозв’язок послідовних елементів часового чи просторового ряду даних (див. Авторегресія).

Автоматична класифікація [англ. automative classification, рос. автоматическая классификация] – класифікація, при якій невідомі значення параметрів функцій розподілу оцінюються не за навчаючими вибірками (їх немає в дослідника), а за класифікованими наглядами X1,X2,…Xn за допомогою одного з відомих методів статистичного оцінювання (наприклад, методу максимальної правдоподібності). Після того як оцінки невідомих параметрів отримані, одержуємо відому схему дискримінатного аналізу і після цього процес кластеризації наглядів виконується, як і при параметричній класифікації, тобто відносимо нагляд Xi до класу з номером k0, якщо . Таким чином, різниця між параметричною та автоматичною класифікацією – засіб оцінювання.

Автопрогноз [англ. autoforecast, рос. автопрогноз] – прогноз, при якому ряд екстраполюється наперед, а інші ряди, які, можливо, теж несуть відповідну інформацію про поведінку нашого ряду (як це має місце, наприклад, у регресійному аналізі з розподіленими лагами), залишаються без уваги.

Авторегресія [англ. autoregresstion, рос. авторегрессия] – регресія, що враховує вплив попередніх рівнів динамічного ряду на наступні. При цьому знаходиться рівняння, що зв’язує вихідні рівні динамічного ряду з тими самими рівнями, але зсунутими на деякий період часу. Наприклад, . Помилка авто регресії обчислюється шляхом ділення залишкової дисперсії на звичайну:

.

Авторегресія вищого порядку [англ. higher order autoregressive, рос. авторегрессия более высокого порядка ] – модель лінійної регресії, в якій залишки ut , t=1,2,…,T, пов’язані: автокореляційною залежністю , або процесом ковзних середніх , або будь-якою комбінацією обох виразів. Для перевірки на наявність такої залежності використовують, наприклад, тест Томаса-Уолліса, який розрахований для автокореляції четвертого порядку: .

Авторегресія першого порядку [англ. first-order autoregressive, рос. авторегрессия первого порядка] - модель лінійної регресії, в якій залишки ut t=1,2,…,T, пов’язані автокореляційною залежністю вигляду . Це є авторегресійна модель, оскільки залишки пов’язані між собою, але з запізнення, а також модель першого порядку тому, що максимальне запізнення дорівнює одиниці.

Агломеративний ієрархічний (дивізивний) алгоритм „найближчого сусіда” [рос. агломеративный иерархический (дивизивный) алгоритм „ближайшего соседа”] – див. Ланцюговий ефект.

Агрегування [від лат. aggregare – присоединять, англ. aggregation, рос. агрегирование] – поєднання (інтегрування) окремих одиниць чи даних в єдиний показник. Наприклад, агрегування за часом полягає у формуванні динамічних рядів (річних або квартальних на основі місячних рядів).

Агрегування ієрархічне [рос. агрегирование иерархическое] – задача, яка полягає у формуванні макроекономічного ряду на основі просторового групування даних.

Агрегування речове [рос. агрегирование вещественное] – задача, яка полягає в об’єднанні рядів, що належать до визначеної групи показників.

Адаптація моделі [рос. адаптация модели] – див. Метод групового врахування аргументів.

Адаптивні методи прогнозування [рос. адаптивные методы прогнозирования] – методи, які дають можливість оновлювати прогнози з мінімальною затримкою і за допомогою відносно нескладних математичних процедур.

Адекватність [від лат. adaequatus – прирівняний, англ. adequate, рос. адекватность] – правильний, точний, у теорії пізнання – правильне відтворення зв’язків і відношень об’єктивного світу.

Адитивна лінійна форма [рос. аддитивная линейная форма] – лінійна форма регресійної моделі.

Адитивна модель сезонності [рос. аддитивная модель сезонности] – модель, в якій проявляються експоненціальні тенденції з мультиплікативною залежністю сезонності. Для оцінки параметрів такої моделі, звичайно, її логарифмують, щоб одержати лінійну форму.

Адитивне розкладання часового ряду [рос. аддитивное разложение временного ряда] – розкладання випадкової величини x(t) на складові у вигляді лінійної форми, кожний член якої відображає вплив окремого фактора (з множини факторів) на x(t).

Аксіоматика Колмогорова [рос. аксиоматика Колмогорова] - аксіоматика, яка дала змогу Колмогорову побудувати теорію імовірностей як точну математичну теорію; випадкова подія інтерпретується як множина, а імовірність – як міра цієї множини (хоч таку інтерпретацію вперше запропонував польський математик А.Ломницький, але відповідним чином це розробив Колмогоров).

Акт купівлі-продажу [рос. акт покупки-продажи] – разовий обмін товару на гроші; є одиничним елементом товарообігу; має всі його ознаки і властивості.

Актуальне зовнішнє середовище [рос. актуальная внешняя среда] – утворене системами, що споживають кінцевий продукт і забезпечують необхідні умови для стійкого функціонування і розвитку основної системи.

Алгебричне доповнення елемента [рос. алгебраическое дополнение элемента] – мінор Mij елемента aij зі знаком (-1)i+j, тобто .

Алгебричним позином [рос. алгебраический позином] – клас функцій вигляду g(t)=g(t1,t2,…,tn)=u1+u2+…+un, ui=cit1ai1t2ai2…tmaim.

Алгебричним поліном [рос. алгебраический полином] - клас функцій вигляду .

Алгоритм (алгорифм) [від лат. algorithmus, англ. algorithm, рос. алгоритм (алгорифм)] – термін виник від латинізованої форми одного з засновників арабської математики – хорезмійця Мухаммада ібн-Муса аль-Хорезми (VІІІ-ІХ ст.) і визначав: установка (розпорядження, інструкцію, рецепт) про правила виконання математичних дій, використовуваних як еталон, що забезпечує одержання результату у вирішенні визначеного класу завдань з аналогічним математичним змістом.

Алмон лаги [англ. Almon lags, рос. Алмон лаги] – поліноміально розподілені лаги.

Альтернативна варіація [англ. alternative variation, рос. альтернативная вариация] – варіація якісної ознаки, при якій ознака набуває тільки два взаємовиключальні значення.

Альтернативна гіпотеза [англ. alternative hypothesis, рос. альтернативная гипотеза] – гіпотеза Н1, яка є протилежною до нульової гіпотези Н0.

Альтернативні витрати [рос. альтернативные затраты] – витрати (збитки), які пов’язані з вибором варіанта використання виробничих ресурсів.

Аналіз [рос. анализ]...

· багатовимірний статистичний [рос. многомерный статистический] – частина математичної статистики, що досліджує експерименти з багатовимірними спостереженнями. Передбачає поділ сукупності аналізованих об’єктів, заданих багатовимірними ознаками, на порівняно невелике число скупчень. Дає змогу стикувати розмірність ознак;

· дискримінантний [рос. дискриминантный] – один з методів багатовимірного аналізу; призначений для попередньої класифікації даних, що дає змогу будувати функції вимірюваних характеристик (дискримінантні функції, класифікатори), значення котрих і пояснюють поділ об’єкта на групи. Здійснюючи перегрупування даних і обчислюючи нові значення дискримінантної функції в результаті ітерацій, можна одержати „найкраще” розчленування початкових даних на групи;

· дисперсійний [рос. дисперсионный] – вивчає залежності кількісного результуючого показника від некількісних або різнотипних пояснювальних змінних. Основна ідея дисперсійного аналізу є порівняння „факторної дисперсії”, яка породжена впливом факторів та „залишкової дисперсії”, зумовленої випадковими причинами. Якщо відмінність між цими дисперсіями значна, то фактор істотно впливає наХ. У цьому випадку середні значення на кожному рівні (групові середні) також будуть розрізнятися. Якщо фактор істотно впливає на Х, а потрібно з’ясувати, який з рівнів найсуттєвіший, то додатково попарно порівнюють середні. Іноді такий аналіз застосовується для встановлення однорідності декількох сукупностей. У цьому випадку дисперсії цих сукупностей однакові за припущенням: якщо дисперсійний аналіз покаже, що і математичні сподівання однакові, то сукупності однорідні. Це завдання актуальне при класифікації змінних;

· економічний [рос. экономический] – див. Економічний аналіз.

· кластерний [рос. кластерный] – один з методів багатовимірного аналізу, призначений для угруповання (кластеризації) сукупності, елементи якої характеризуються багатьма ознаками, і одержання однорідних груп (кластерів). Більшість методів кластеризації (ієрархічного угруповання) є агломеративними (об’єднуючими) – вони починаються зі створення елементарних кластерів, кожний з яких містить тільки одне вихідне спостереження (однієї точки простору), а на кожному наступному кроці об’єднуються два найближчі кластери. Графічне зображення процесу об’єднання кластерів може бути отримане за допомогою дендрограми – дерева об’єднання кластерів. Інші методи є дивізивними – вони намагаються поділити об’єкти на кластери безпосередньо;

· лінійний дискримінантний [рос. линейный дискриминантный] – дискримінант ний аналіз, у якому ознаки вибираються як лінійні функції від первинних ознак;

· факторний [рос. факторный] – методи виявлення чинників, що впливають на змінні, які вимірюються і визначають властивості об’єктів, але величини яких ми не можемо виміряти безпосередньо. Передбачається, що для вимірів можуть бути доступні інші величини, які тим або іншим чином залежать від цих чинників. При цьому, коли вплив невідомого чинника виявляється в декількох вимірювальних ознаках, ці ознаки можуть виявляти тісний зв’язок між собою. Тому загальне число чинників може бути набагато меншим, ніж число вимірювальних змінних.

Першим етапом факторного аналізу, як правило, є вибір нових ознак, які є лінійними комбінаціями колишніх і „вбирають” у себе велику частину загальної мінливості даних, що спостерігаються, а тому передають більшу частину інформації, закладеної а початкових спостереженнях. Звичайно, це здійснюється за допомогою методу головних компонент, в якому як перша головна компонента обирається напрямок, уздовж якого масив спостережень має найбільший розкид. Вибір кожної наступної головної компоненти здійснюється так, щоб розкид спостережень уздовж неї був максимальним і щоб ця головна компонента була ортогональною до інших головних компонент, які обрані раніше. Іноді використовують метод максимальної правдоподібності;

· часових рядів [рос. временних рядов] – використовується, зокрема, для вирішення таких завдань:

- побудови математичної моделі процесу, поданого часовим рядом;

- дослідження структури часового ряду, наприклад, для виявлення зміни середнього рівня значень (тренда) і періодичних коливань;

- прогнозування майбутнього розвитку процесу, поданого часовим рядом;

- дослідження взаємодії різних часових рядів.

Серед методів, що використовуються для вирішення цих задач, можна виділити такі:

- авторегресії та ковзного середнього, корисні для опису і прогнозування процесів, що виявляють однорідні коливання навколо середнього значення;

- згладжування і фільтрації, що дають можливість перетворювати часові ряди з метою вилучення з них високочастотних або сезонних коливань;

- кореляційного аналізу, що дають змогу виявити найістотніші періодичні залежності та їх лаги в одному процесі (автокореляція) або між декількома процесами (кроскореляція);

- спектрального аналізу, що дають можливість знаходити періодичні і квазіперіодичні залежності даних тощо.

Аналогова модель прогнозу попиту [рос. аналогова модель прогноза спроса] – метод прогнозування, при якому як прогнозний орієнтир розглядаються сприятливі показники ринкової ситуації в якому-небудь регіоні країни.

Антимода [рос. антимода] – абсциса нижньої точки U-подібного розподілу ознаки. По обидва боки від антимоди частоти зростають.

Апостеріорний розподіл [рос. апостериорное разпределение] – див. Апріорний розподіл.

Апостеріорно-модельний підхід [рос. апостериорно-модельный подход] – призначений для завдання імовірностей і відповідає конкретному досліджуваному реальному комплексу умов. Це теоретичний, умоглядний підхід для аналізу можливих варіантів специфіки гіпотетичних реальних комплексів умов. Припускає роботу з добре відомими модельними імовірнісними просторами (біноміальним, пуассонівським, нормальним, показниковим та ін.). Крім того, за обмеженою випадковою вибіркою „вибирає” гіпотетичні моделі, які найкраще відповідають їй.

Апостеріорно-частотний підхід [рос. апостериорно-частотный подход] – припускає вибір деякого апріорного розподілу імовірностей із заданим с ступенем надійності для аналізу невідомого параметра ще до початку надходження статистичний даних. У міру надходження статистичних даних уточнюють апріорний розподіл і переходять до апостеріорного.

Апріорна статистична (вибіркова) інформація [рос. априорная статистическая (выборочная) информация] – при вирішенні задачі вибору апріорної інформації, за якою конструюється модель класифікації, передбачається, що сама апріорна інформація складається з: 1) апріорних відомостей про досліджувані класи, на які розбивається вихідна вибірка; 2) апріорної статистичної (вибіркової) інформації – навчаючих вибірок.

Апріорний підхід до обчислення імовірностей [рос. априорный подход для вычисления вероятностей] – полягає у теоретичному умовному аналізі специфічних умов конкретного випадкового експерименту до проведення самого експерименту. Застосовується також для теоретичного обґрунтування способу визначення шуканих імовірностей.

Апріорний розподіл [рос. априорное распределение] – апріорна інформація подається у вигляді деякого апріорного розподілу імовірностей аналізованого невідомого параметра, який описує ступінь впевненості в тому, що цей параметр набуде того чи іншого значення ще до початку збору вихідних даних. У міру надходження вихідних статистичних даних уточнюють (перераховують) цей розподіл і переходять від апріорного розподілу до апостеріорного.

Апроксимація [від лат. approximare, рос. аппроксимация] – передбачає наближений опис аналітичною функцією фактичних даних або заміну складних функцій простими.

Апроксимація функції регресії [рос. аппроксимация функции регрессии] – добір оцінок параметрів при невідомих регресії, при яких згладжування значення результуючого показника якнайменше відрізнялося б від спостереження.

АР (р)- моделі [англ. AutoRegressive processes of order p AR(p)-models, рос. АР(р)-модели] – моделі авто регресії порядку р.

АРКС (p,q)- моделі [англ. AutoRegressive-Moving Average Models (ARMA-models), рос. авторегрессия скользящего среднего порядка APCC (p,q)] – модель, до якої вміщено члени, що описують авто регресію, і члени, що моделюють залишок у вигляді ковзного середнього.

АРПКС (p,q,k)- моделі [англ. AutoRegressive Integrated-Moving model (ARIMA-model), рос. модель авторегрессии – проинтегрированного скользящего среднего АРПСС(p,q,k)-модели] – запропонована Дж.Боксом і Г.Дженкісом (модель Бокса-Дженкінса). Призначена для опису нестаціонарних часових рядів x(t), t=1,2,…,N, що мають такі властивості: 1) аналізований ряд містить (адитивно) складову f(t), що має вигляд алгебричного полінома деякого ступеня k-1 (k>0); коефіцієнти цього полінома можуть бути як стохастичної, так і не стохастичної природи; 2) часовий ряд xk(t), t=1,2,…,N-k, що утворився з x(t) після застосування до нього k- кратної процедури методу послідовних різниць, може бути описаний АРПКС (p,q)-моделлю.

АРУГ (р)- моделі [англ. AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH-model), рос. АРУГ (р)-модели] – авторегресійна умовно гетероскедастична модель. Використання таких моделей для опису поведінки залишків моделей регресії і тимчасових рядів більш адекватне дійсності і дає змогу будувати ефективні оцінки параметрів розглянутих моделей, ніж звичайні і навіть узагальнені МНК-оцінки. Узагальнення моделей такого типу було запропоновано Р.Енглом і Д.Крафтом у 1983р. Більш узагальнені моделі такого класу були побудовані в 1986р. Т.Боллерслевом (УАРУГ-моделі, в яких поведінка залишків регресії u(t) описується за допомогою узагальненої авторегресійної умовно гетероскедастичної моделі).

Асиметрія варіаційного ряду [рос. асиметрія вариационного ряда] – див. Симетрія варіаційного ряду.

Асиметрія емпіричного розподілу [рос. асимметрия эмпирического распределения] – відношення центрального моменту третього порядку до куба середньоквадратичного відхилення:

.

Якщо As>0, то довга частина кривої розташована праворуч від математичного сподівання; якщо As<0 – ліворуч. Використовується для порівняння з нормальним законом розподілу.

Асимптотична незміщеність [рос. асимптотическая несмещенность] – зміщення оцінки прагнуть до нуля при необмеженому збільшенні обсягів вибірки.

Асимптотична формула [рос. асимптотическая формула] – використовується у випадку складності або неможливості розрахунку за точною формулою. У математичній статистиці точність асимптотичної формули збільшується при збільшенні кількості спостережень.

Асимптотичне очікування [рос. асимптотическое ожидание] – послідовність математичних очікувань оцінок параметрів моделі для будь-якого числа вибірок прагне до деякої константи при прямування обсягу вибірки до нескінченності.

Асимптотичний (граничний) розподіл [рос. асимптотическое (предельное) распределение] – розподіл, для якого функція щільності розподілу випадкової послідовності, при прагненні обсягу вибірки до нескінченності прямує до деякої функції від постійної, яка є межею згаданої послідовності.

Атрибутивна варіація [рос. атрибутивная вариация]- варіація якісної ознаки, тобто ознаки, що не має кількісної ознаки.

 

Б

Багатовимірна (векторна) випадкова величина [рос. многомерная (векторная) случайная величина] – вектор, компонентами якого є набір характеристик, що утворюється в результаті експерименту (реєстрації).

Байєса теорема (формула Байєса) [рос. Байеса теорема (формула Байеса)] – умовна імовірність однієї з несумісних подій Ві за умови, що відбулася подія А, яка може відбутися тільки з однією з несумісних подій Ві, які відтворюють повну групу подій:

.

Байєсове правило класифікації [рос. байесовское правило классификации] – використовується при побудові оптимальної процедури класифікації спостережень за наявності навчаючих вибірок. При цьому процедура класифікації (дискримінантна функція) називається оптимальною (байєсовою), якщо вона супроводжується мінімальними втратами (імовірність неправильної класифікації) серед усіх інших процедур класифікації.

Баланс попиту [рос. баланс спроса] – метод визначення сукупної характеристики обсягу попиту. Використовується балансова форма: кошти, призначені для купівлі товарів, зіставляються з товарними ресурсами (у вартісному вимірі). Різниця зі знаком „плюс” показує, що пропозиція перевищує попит, загрожує криза збуту; різниця зі знаком „мінус” – що попит перевищує пропозицію; величина перевищення коштів над ресурсами відбиває величину дефіциту.

Баланс руху торгової мережі [рос. баланс движения торговой сети] – спосіб розрахунку чисельності і розміру торгових підприємств.

Баланс товарів (продуктів) [рос. баланс товаров (продуктов)] – система показників, що зв’язують формування товарних ресурсів (товарної пропозиції) і їхнє використання; у той же час – метод аналізу товарних зв’язків продавців і покупців на оптовому ринку.

Баланс товарного забезпечення роздрібного товарообігу [рос. баланс товарного обеспечения розничного товарооборота] – система показників, що зв’язують товарні ресурси (товарна пропозиція) з роздрібним товарообігом (у вартісних одиницях); у той же час – метод аналізу збалансованості пропозиції та попиту на споживчому ринку.

Безповторна вибірка [рос. бесповторная выборка] – відібраний об’єкт у генеральну сукупність не повертається.

Безпосереднє причинне відношення [рос. непосредственное причинное отношение] – зміна значення однієї зі змінних веде до зміни значення іншої змінної без необхідної зміни спеціально зазначеної третьої змінної між ними.

Бінарні (дихотомічні, булеві) змінні [рос. бинарные (дихотомические, булевые) переменные] – змінні, які набувають тільки одне з двох можливих значень (нуль або одиницю).

Біржа товарна [рос. биржа товарная] – класичний інститут ринкової економіки, організаційно оформлений, регулярно функціонуючий оптовий ринок товарів з постійним місцем і часом укладання угод за стандартами і зразками з офіційним котуванням цін.

Біржова інфраструктура [рос. биржевая инфраструктура] - комплекс бірж, брокерських контор, складів та інших матеріальних елементів ринку, що забезпечують проведення біржових торгів.

Біржова кон’юнктура [рос. биржевая конъюнктура] – ринкова ситуація, характеристика якої містить безліч параметрів, наприклад збалансованість попиту та пропозиції, тенденцію і стійкість числа угод, рівень і динаміку обороту товарів, рівень та динаміку цін.

Біржова статистика [рос. биржевая статистика] – галузь статистики ринку, що вивчає кількісний бік біржової інфраструктури і біржової діяльності. Предметом біржової статистики є такі економічні категорії, явища і процеси: біржова кон’юнктура, рух товарної маси, ціноутворення, рівень і динаміка цін, доходи і витрати продавців і покупців, вплив біржі на ринок товарів, біржова інфраструктура та ін.

Біржовий товар [рос. биржевой товар] – продукт, уніфікований за якістю й обсягом, що володіє строго визначеними і стабільними в часі властивостями. Він не повинне виходити з моди і морально застарівати. Біржові товари, як правило, використовуються на початку технологічного циклу виробничого процесу. Найвідоміші біржові товари: нафта і нафтопродукти, кольорові і дорогоцінні метали, ліс, бавовна, каучук, кава, цукор, зерно. Той самий товар може бути біржовим в одній країні і не бути біржовим в іншій.

Біхевіоризм [рос. бихевиоризм] – наука про смаки і переваги споживачів. З метою виявлення закономірностей застосовують статистичні методи. Прийоми і висновки біхевіоризму використовуються в маркетинговому дослідженні.

Блок-показник (у статистиці ринку) [рос. блок-показатель (у статистике рынка)] – група статистичних показників, об’єднаних загальною метою і змістом відповідних ринкових процесів і явищ, які вони покликані характеризувати.

Блочно-рекурсивна економетрична модель [рос. блочно-рекурсивная эконометрическая модель] – модель, в якій за великої кількості пояснювальних змінних можливо поділити структурну матрицю Г на блоки (на підмоделі).

Бокса-Кокса тест на вид функції [англ. Box-Cox test of function form, рос. Бокса-Кокса тест на вид функции] – тест, що припускає таке перетворення масштабу спостережень у, при якому забезпечується можливість порівняння середньоквадратичних відхилень у лінійній і логарифмічній формах. Див., наприклад, Гратчастий пошук.

Бутстреп-метод „тиражування” спостережень [рос. бутстреп-метод „тиражирования” наблюдений] – застосовується останні 30 років для вирішення завдань статистичного налізу, заснованих на відносно малих вибірках. Пропонує „тиражувати” вже наявні вибірки, генеруючи їх, як і в методі Монте-Карло, за допомогою спеціальних датчиків випадкових чисел. Однак якщо в останньому датчики генерування настроюються на екзогенні параметри моделі, що задаються, то в бутстреп-моделі „настроювання” генератора визначається структурою і специфікою вже існуючої вибірки. Таким чином, за наявною вибіркою будується деяка оцінка (параметрична або непараметрична) закону розподілу аналізованої генеральної сукупності, а потім генеруються спостереження, що підпорядковуються цьому закону.

 

В

Ваги спостереження (статистичні ваги) [рос. весы наблюдения (статистические весы)] – показники, що використовуються при обчисленні узагальнених показників: моментів різних порядків, середніх, показників коливання, індексів та інших, що характеризують значущість того чи іншого елемента сукупності або варіанта.

Важелі економічні [рос. рычаги экономические] – інструменти керування економікою; містять систему цін і тарифів, фінансово-кредитні важелі, податки тощо. Назва „важелі” відображає той факт, що вони використовуються як засоби зміни економічного становища об’єкта, здійснення повороту в економіці. Важелі економічні різного або одного виду використовуються як інструменти регулювання економікою в цілому і вплив на економічні процеси на рівні підприємств, фірм. Важелі економічні є невід’ємною частиною господарського механізму.

Важелі керування зовнішньоекономічною діяльністю адміністративні [рос. рычаги управления внешнеэкономической деятельностью административные] – один із складових елементів системи заходів щодо регулювання зовнішньоекономічних зв’язків. Як адміністративні важелі керування зовнішньоекономічною діяльністю застосовуються кількісні ліміти, системи ліцензій (дозволів) і ембарго (заборон) на імпорт або експорт, заходи для самообмеження постачань, специфічні технічні вимоги до товарів або їхнього упаковування, бюрократичні ускладнення митних процедур, що обмежують доступ товарів на національний ринок тощо.

„Важіль” операційний [рос. „рычаг” операционный] – прогресивна залежність розміру чистоти прибутку від рівня продажів; належить до тенденції чистого прибутку зростати швидшими темпами, ніж зростають продажі, що пов’язані з існуванням відносно більшої частки постійних витрат у загальній сумі витрат.

Важка половина (правило твельда) [рос. тяжелая половина (правило твельда)] – сегмент ринку, на який припадає непропорційно велика частка продажу (збуту) товарів (див. Парето закон).

Валовий внутрішній продукт [рос. валовой национальный продукт] - один з головних показників ринку, який характеризує частину вартості кінцевих продуктів і послуг, утворену в результаті діяльності підприємств збуту, закупівель, торгівлі та послуг.

Варіант [рос. вариант] – окреме конкретне значення варійованої ознаки. Розрізняють варіанти - найменший, найбільший, серединний та ін.

Варіаційний розмах [рос. вариационный размах] – амплітуда коливань (широта розсіювання): R=xmax – xmin.

Варіаційний ряд [рос. вариационный ряд] – сукупність значень ознаки, що варіює, і відповідних їм чисельностей одиниць сукупності. Може бути дискретним або інтервальним (безперервним). Якщо варіанти у вибірці розташовані в порядку зростання або спадання, то ряд називається упорядкованим (ранжированим).

Варіація [англ. variation рос. вариация] – коливання ознаки, мінливість величини ознаки одиниць, що входять до складу сукупності. Існує декілька характеристик коливання ознаки: варіаційний розмах, середнє лінійне відхилення, середньоквадратичне відхилення, дисперсія, коефіцієнт варіації тощо.

Варіація вибіркової функції регресії [рос. вариация выборочной функции регрессии] – характеризує ступінь випадкового розкиду значень функції регресії навколо середнього значення результуючої змінної

.

Варіація загальна [рос. вариация общая] –

.

Варіація помилок [рос. вариация ошибок] –

.

Варіація цін [рос. вариация цен] – коливання цін навколо представницького і стійкого рівня (найчастіше середнього), зумовленого перехресним впливом різних соціально-економічних факторів; звичайно оцінюється за допомогою коефіцієнта варіації.

Варіація, що пояснює регресію [рос. вариация, объясняющая регрессию] – .

Варійована ознака [рос. варьируемый признак] – ознака, значення якої (варіанти) відрізняються один від одного.

Вектор помилок [рос. вектор ошибок] –

.

Величина інтервалу (інтервальна різниця) [рос. величина интервала (интервальная разность)] – різниця між верхньою ximax і нижньою ximin межами інтервалу (ki=ximax – ximin ). Для розрахунку оптимального розміру інтервалу часто використовують наближену формулу Стерджесса

,

де п – число одиниць сукупності; ximax і ximin – найбільший і найменший варіанти.

Вербальні моделі [рос. вербальные модели] – словесні моделі (моделі на описовому рівні).

Верифікація моделі [рос. верификация модели] – статистична перевірка на адекватність моделі, тобто наскільки добре розв’язано проблему специфікації, ідентифікованості та ідентифікації моделі; наскільки добрі оцінки прогнозованих та імітаційних розрахунків.

Взаємозалежні товари [рос. взаимозависимые товары] – субститути (які задовольняють ту саму потребу), що комплектують чи супроводжують товари. Наприклад, для х-моделі автомобіля субститутом є у-модель, що комплектує товар – запасні частини, супутні – бензин, мастила тощо.

Вибірка часова [рос. выборка временная] – див. Часовий ряд.

Вибіркова квантіль [рос. выборочный квантиль] – числове значення, одержане в результаті розв’язку рівняння Fn(x)=p.

Вибіркова медіана [рос. выборочная медиана] – числове значення, одержане в результаті розв’язку рівняння Fn(x)=0,5.

Вибіркова сукупність (вибірка) [рос. выборочная совокупность (выборка)] – сукупність випадково відібраних об’єктів з генеральної сукупності.

Вибіркове спостереження (у статистиці ринку) [рос. выборочное наблюдение (в статистике рынка)] – 1) несу цільне обстеження окремих підприємств і фірм, що проводиться органами державної статистики з метою одержання достовірної (репрезентативної) інформації про їхню ринкову діяльність; може поступово витиснути суцільну звітність; 2) несу цільне обстеження споживачів, що проводиться чи органами державної статистики, чи маркетинговими службами з метою вивчення купівельного попиту й одержання інформації про купівельні думки і переваги; 3) вибіркова мережа „торгових кореспондентів”, що організовується фірмами для одержання кон’юнктурної інформації; 4) постійне вибіркове спостереження (панель) сімейних бюджетів.

Визначальна властивість [рос. определяющее свойство] – термін, запроваджений А.Я.Боярським; визначає таку властивість сукупності, яка відображається середньою величиною ознаки. В.в. виражається у вигляді функції, що обчислює значення ознаки всіх одиниць сукупності f (x1,x2,…,xn) – визначальної функції.

Визначальне рівняння [рос. определяющее уравнение] – тотожності, необхідні для адекватного відображення реальної дійсності і повного охоплення змінних одночасними відношеннями. Не містять збурювальних змінних. Їх параметри відомі, не підлягають оцінці, а при оцінюванні параметрів моделі можуть вилучатися з розгляду.

Визначене рівняння [рос. определенное уравнение] – див. Визначальне рівняння.

Випадкова величина [рос. случайная величина] – величина х, яка набуває залежно від деяких випадкових обставин одне зі значень х12,...,хп, що мають певні імовірності р12,...,рп.

Випадкова змінна [рос. случайная переменная ] – будь-яка змінна, значення якої не може бути точно визначено.

Вирівнювання аналітичне [рос. выравнивание аналитическое] – знаходження математичної формули, яка відображає загальну тенденцію ряду.

Виробник (на ринку) [рос. производитель (на рынке)] – перший продавець товару й учасник каналу товарообігу.

Виробнича функція [рос. производственная функция] – функція, яка описує кількісну залежність причинно-наслідкових відношень між результатом економічного процесу та умовами його придбання, хоч би частка з яких є керованою.

Виробничий споживач [рос. производственный потребитель] – виробниче підприємство, що здобуває продукти (сировину) і готові засоби виробництва та деякі предмети споживання і послуги (виробничого призначення) для здійснення виробничих функцій (виробництва інших товарів).

Витратомісткість [рос. ездержкоемкость] – показник, зворотний рівню витрат обертання.

Вихідні статистичні дані [рос. исходные статистические данные] – див. Вибіркова сукупність.

Відкритий шлях [рос. открытый путь] – зворотність напрямку відсутня і стрілки даного шляху не направляються на жодну змінну більше одного разу.

Відновлення відсутніх наглядів [рос. восстановление недостающих наблюдений] – якщо у вибірці за будь-яких причин деяких наглядів немає, то щоб скористатися тією інформацією, що маємо на цей час, деякі нагляди потрібно відновити. Для цього використовують різні методи, наприклад, методи лінійної екстраполяції.

Відносні статистичні ваги [рос. относительные статистические весы] – ваги, які виражені в частках одиниці або у відсотках.

Візуалізація даних [рос. визуализация данных] – див. Поле кореляції.

Вікова тенденція (тренд, або аволюторний рівень) [рос. вековая тенденция (тренд, или эволюторный уровень)] – характеристика процесу зміни явища за тривалий час, яка вільна від випадкових коливань. Конкретне вираження вікової тенденції одержують при апроксимації фактичних рівнів ряду динаміки належним чином обраної функції.

Властивості загальні, притаманні складним системам [рос. свойства общие, присущие сложным системам] :

· негентропійність, або цілеспрямованість [рос. негентропийность, или целенаправленность] – система спроможна (у визначених межах) керувати своєю енергією (зменшувати, зберігати, збільшувати) при випадковому і несприятливому впливі середовища або (і) здійснювати поведінку, яка переслідує досягнення визначеної мети;

слабкозавбачуваність [рос. слабопредсказуемость] – ніяке, скільки завгодно докладне знання морфології та функцій елементів (підсистем) не дає змоги визначити функції об'єкта, що досліджується; ніяке, скільки завгодно докладне і точне знання поведінки об'єкта на інтервалі (-T,0) не дає можливості точно завбачити його поведінку на інтервалі(0,Т).

• унікальність[рос. уникальность] - кожна складна система не має повних аналогів поведінки (у всякому випадку аналоги настільки виняткові, що ними практично можна знехтувати).

Внутрішньофірмова звітність (у статистиці ринку) [рос. внутрифирменная отчетность (в статистике рьнка)] - звітність за тими чи іншими параметрами ринкової діяльності, яку фірма, що займається збутом, чи торгівлею наданням послуг, установлює своїм підприємствам для власних потреб (державою не регламентується і не контролюється); використовується в маркетингу.

Внутрішня інформація (у маркетингу) [рос.внутренняя информация (в маркетинге)] - дані, що збираються й оброблювані самою фірмою для маркетингових цілей.

Вторинна інформація (у маркетингу) [рос.вторичная информация (в маркетинге)] - інформація, що збирається не спеціально для маркетингових цілей, але використовується в маркетингу.

ВLUЕ-влаапивості [англ. Best Linear Unbiased Estimator,рос. ВLUЕ-свойства]-див. Теорема Гаусса-Маркова.

Г

Гама-розподіл - див. Розподіл гама.

Гама-функція [рос. гамма-функция] - використовується як узагальнення факторіала натурального числа:

Г(п).=

використовується в деяких розділах математичної статистики (мала вибірка, перевірка статистичних гіпотез та ін.).

Гармонійний аналіз [рос. гармонический анализ] - операція розкладання заданої періодичної функції в ряд Фур'є:

Г-верхня блочно-трикутна матриця [рос. Г-верхняя блочно-треугольная матрица]- матриця, яка є недіагональною та нетрикутною, а також усі підматриці, нижче за головну діагональ якої дорівнюють нулю. У цьому випадку економетрична модель називається блочно-рекурсивною.

Генеральна сукупність [рос. генеральная совокупность] -сукупність об'єктів, з яких вилучається вибірка.

Генерування даних [рос. генерирование даннык] - див. Метод Монте Карло.

Геометрична лагова структура Койка [рос. геометрическая лаговая структура Койка] - розглядається нескінченна лагова структура (Т ), тому такий підхід застосовується тільки до досить довгих часових рядів: У цьому випадку передбачається, що вплив х(t) на у(t+k)зменшується до нуля в міру прагнення до нескінченності часового інтервалу k. Койк підсилив дане припущення. Він постулював, що всі нормовані додатні ваги (див. Нормованаструктура лагу)зменшуються зі зростанням k за геометричною прогресією, тобто Таке допущення призводить до досить значного спрощення моделі.

Геометрична природа сукупності вихідних даних [рос. геометрическая природа совокупности исходных данных] - див. Томографія.

Гетерогенна структура [рос. гетерогенная структура] - множина взаємозв'язаних і взаємодіючих елементів та підсистем різної фізичної природи.

Гетероскедастичні випадкові величини [рос. гетероскедастичные случайные величини] - величини, для яких порушуються умови гомоскедастичності хоча б для одного моменту часу t.

Гетероскедастичність [рос. гетероскедастичность] - порушення передумов рівності дисперсій збурень.

Гіпотеза [англ. hypothesis, рос. гипотеза] - наукове припущення, запропоноване для роз'яснення якого-небудь явища, яке потребує як перевірки дослідом, так і теоретичного обгрунтування для того, щоб стати науковою теорією.

Гіпотеза альтернативна (конкуруюча) [англ. alternative hypothesis, рос.гипотеза альтернативная (конкурирующая)] - див. Альтернативна гіпотеза.

Гіпотеза нульова [рос.гипотеза нулевая] - використовується для перевірки гіпотез про відсутність істотних відмінностей між декількома вибірковими сукупностями для судження про близькість фактичного розподілу до теоретичного (нормального), про відсутність залежності ознак та m. Суть нульової гіпотези полягає у визнанні того, що вибірки взяті з однієї сукупності, фактичний розподіл укладається в теоретичний, залежність між ознаками відсутня та ін. Перевіряються гіпотези з використанням різних критеріїв згоди.

Гіпотеза проста[рос. гипотеза простая] - цілком задає розподіл імовірностей.

Гіпотеза складна [рос. гипотеза сложная] - вказує не на один розподіл, а на деяку множину розподілів.

Гіпотеза статистична [рос. гипотеза статистическая] - припущення, яке
підлягає статистичній перевірці, що належить до виду розподілу випадкових
величин, наявності залежностей між ними, належності вибіркових ,даних до однієї генеральної сукупності та ін. До статистичної перевірки гіпотез належить дисперсійний аналіз.

Гістограма [рос. гистограмма] - графічне зображення інтервального варіаційного ряду у вигляді прямокутників різної висоти, основи яких - відрізки абцис, що відповідають інтервалам зміни ознаки. Висоти прямокутників пропорційні при рівності інтервалів — частотам або частостям інтервалів, а при нерівності - щільностям розподілу (абсолютним або відносним).

Гніздо петель [рос. гнездо петель] - множина петель, ланцюги яких частково перетинаються.

Головна компонента (k-та) [рос. главная компонента (k-я)]- така нормовано-центрована лінійна комбінація показників що не корелює з (k-1) попередніми головними компонентами і серед усіх інших нормовано-центрованих і некорельованих з попередніми (k-1) головними компонентами лінійних комбінацій змінниx має найбільшу дисперсію. На цьому принципі базується метод головних компонент.

Головна задача регресійного аналізу [рос. главная задача регресионного анализа] - визначення виду функції, яка якнайкраще описувала б усереднену масову течію економічного процесу.

Гомогенна структура [рос. гомогенная структура] - множина взаємозв'язаних і взаємодіючих елементів та підсистем однакової фізичної природи.

Гомоскедастичні випадкові величини [рос. гомоскедастические случайные величини] - якщо та випадкові змінні з дисперсіями та відповідно і коваріацією , , t=1,2,…,T,то для них виконуються такі умови:

=

=

Гомоскедастичність [рос. гомоскедастичность] - попередні умови рівності дисперсій збурень.

Градуювання стану ринку [рос. градуировка состояния рынка] - якісні оцінки ринкової ситуації; використовуються атрибутивні й альтернативні характеристики типу: ринок, що розвивається, стабільний, млявий і т. п., сприятлива чи несприятлива кон'юнктура тощо.

Ґратчастий пошук [англ. Grid searh, рос. решетчатый поиск] - Дж. Бокс і Д. Кокс помітили, що у і Іоg у- це спеціальні випадки функції -1)/ , з якої утворюється функція y, коли = 1 , і функція Іоg у (граничний випадок), коли 0. Зрозуміло, що немає ніяких підстав припускати, що одне з цих значень є оптимальним. Тому має сенс спробувати прозондувати за багатьма значеннями для того, щоб визначити, яке з них дає мінімальне середньоквадратичне відхилення.

Графічне вирівнювання [рос. графическое вьіравнивание] - спосіб одержання лінії, що зображує вікову тенденцію, без обчислення за допомогою графічного зображення, нанесенням на графік фактичних даних.

Гребенева (рідж-) регресія[рос. гребневая (ридж-) регрессия] - за відсутності мультиколінеарності дисперсії навіть найкращих незміщених оцінок можуть бути надто великими. Рідж-регресія заснована на розгляді однопараметричного сімейства декількох "підправлених" МНК-оцінок вигляду B=( , де "гребінь" r - деяке невелике додатне число. Усе це дає оцінки, які хоча і є зміщеними, але перетворюють матрицю Х'Х з "погано обумовленої" у "добре обумовлену". Такий підхід грунтується на теоремі, що стверджує: в умовах мультиколінеарності знайдеться таке значення , при якому середні квадрати помилок оцінок будуть меншими за відповідні характеристики для МНК- оцінок .

Гроші [англ. мопеу, рос. деньги] - засіб оплати товарів і послуг, засіб виміру вартості і засіб збереження (нагромадження) вартості.

Грошовий ринок [англ. mоnеу market,рос. денежный рынок] -ринок, на якому попит на гроші і пропозиція грошей визначають відсоткову ставку (або рівень відсоткових ставок).

Груповані вибіркові дані [рос.группированные выборочные данные] -інтерпретація вибірки як моделі генеральної сукупності, в якій можливими значеннями є спостережувані значення , а як імовірності їх здійснення беруться відповідні відносні частоти їх появи у вибірці.

Г-узагальнена матриця [рос. Г-обобщенная матрица] - матриця, яку не можна способом переміни місцями рядків або стовпців перетворити на трикутну,блочно-трикутну або на блочно-діагональну (така матриця є ознакою інтердепедентної моделі).

Д

Дедукція [англ. dedyction, рос. дедукция] - метод міркувань, за допомогою якого перевіряється гіпотеза на відповідність до реальних економічних фактів. Метод міркування від загального до часткового.

Дельфи-метод [рос. дельфи-метод] - один з найпродуктивніших методів експертних оцінок; полягає в підборі кваліфікованих експертів, складанні науково обґрунтованого списку питань (анкети) й їхньому анонімному заповненні експертами. Результати обробляються статистично, і якщо розкид думок великий, процедура повторюється кілька разів; середнє значення відповідей вважається експертною оцінкою, використовується також при прогнозуванні.

Дендограма [рос. дендограмма] - дерево об'єднання кластерів.

Дескриптивна статистика [рос. дескриптивная статистика] - описова статистика, яка займається аналізом відносних частот, вибіркових функцій розподілу, щільності тощо.

Детерміновані системи [рос. детерминировашше системи] - системи, процеси в яких є взаємозв'язані так, що можна прослідкувати низку причин і наслідків, яким властива "жорстка" причинність.

Децилі і перцентилі [рос. децили й перцентили] - варіанти, що поділяють усю ранжировану сукупність на 10 і 100 однакових за обсягом груп. Децилі обчислюються за формулами:

і т.д.,

Де - мінімальна межа інтервалу, що містить перший дециль (визначається за накопиченими частотами); - мінімальна межа інтервалу, що містить другий дециль; k - інтервальна різниця; - накопичена частота інтервалу, яка передує інтервалу, що містить перший дециль; - накопичена частота інтервалу, яка передує інтервалу, що містить другий дециль; частота інтервалу, що містить перший дециль; - частота інтервалу, що містить другий дециль.

Джоб6ер(рос. Джоббер) -торговий посередник, оптова фірма, що купує і продає товари; може бути рівнем каналу товарообігу; має складські мережі і продає товар "з коліс" (без проміжного завезення на склади).

Дивізивні методи[рос. дивизивные методи] - методи, які призначені для поділу об'єктів на кластери безпосередньо.

Диверсифікованість[рос.диверсификованность] - процес одночасного виробництва (збуту) товарів з різними якісними характеристиками, відмовлення від орієнтації на один, що домінує, продукт.

Дилер(рос. дилер) - торговий посередник, оптово-роздрібна фірма, що купує товар у виробника і продає його споживачам; займається післяпродажним обслуговуванням; є рівнем каналу товарообігу.

Динамічна система першого порядку[рос. динамическая система первого порядка] — система вигляду

або

Динамічна система рівнянь[рос. динамическая система уравнений] – система рівнянь, в якій хоча б одна ендогенна змінная ній є запізнілою (тобто містить лагову ендогенну змінну).

Динамічний мультиплікатор, [рос. динамический мультипликатор] - див. Мультиплікатор g(у загальному вигляді.

«Динамічні (часові}ряди[рос. динамические (временные) ряды] - ряди показників, що характеризують величину явища за станом на певні моменти часу (моментні ряди)або за певні періоди (інтервальні варіаційні ряди).

Якщо вимірювані значення є багатовимірними, то часовий ряд також називається багатовимірним: Аналізом одержуваних при таких вимірах статис­тичних даних займається галузь статистики, яка називається аналізом часових рядів.

Дискримінантна функція[рос. дискриминантная функция] - див. Аналіз дискримінантний.

Дисперсійний аналіз[англ. variance,рос. дисперсионный анализ] - див. Аналіз дисперсійний.

Дисперсія[англ. variance, рос. дисперсия] - середньоквадратичне відхилення варіантів хі від середньоарифметичного х, раніше (у радянській літературі зі статистики) називалася девіантою. Обчислюється за такими формулами:

(незважена); (зважена), де m-частота.

Диєперсія вибіркова залежної змінної [рос. дисперсия выборочная зависимой

переменной] –

Дисперсія залишків[рос. дисперсия остатков]-

п - число спостережень, т - число незалежних факторів

Дисперсія і стандартні помилки оцінок параметрів [рос. дисперсия й стандартные ошибки оценок параметров] - для функції регресії мають вигляд відповідно





Дата добавления: 2016-07-29; просмотров: 51 | Нарушение авторских прав


Похожая информация:

  1. автомобиля с независимой подвеской
  2. Внутрішнє становище незалежної України
  3. Генеральная и выборочная совокупность, их показатели
  4. Дисперсия должна быть меньше дисперсии собирающая линзы
  5. Дисперсия случайной величины
  6. Зовнішньополітичні виміри розбудови незалежної України, геополітичні реалії сучасного світу і національні інтереси
  7. Зовнішня політика незалежної України
  8. Интервальная оценка индивидуального значения зависимой переменной
  9. Категории контекстуально-независимой лексики. Лексические трансформации, применяемые при переводе контекстуально-независимой лексики. Определения, примеры
  10. Методи визначення масової частки вологи у ковбасних виробах. Визначення змінної і річної виробничої потужності ковбасного цеху, а також коефіцієнт використання річної виробничої
  11. Нагороди незалежної України. Нагороди Перезидента України


© 2015-2017 lektsii.org - Контакты
Ген: 0.302 с.