Нормальное, или Гауссово, распределение применяется в том случае если на величину, представленную статистическим рядом, воздействует значительное число независимых «небольших» воздействий (факторов).

Распределение Релея используется для описания влияния факторов, оказывающих влияние, как на частоту, так и на значение статистического ряда. При этом ошибки независимы и распределены по нормальному закону с одинаковой дисперсией и нулевым математическим ожиданием.

Экспоненциальное распределение, частный случай гамма-рас­пределения, используется в качестве статистической модели для времени безотказной работы для системы с большим числом последовательно соединенных компонентов, каждый из которых не оказывает очень большого влияния на вероятность выхода из строя всей системы. Это относится и к определению времени безотказной работы систем, в которых каждый неисправный элемент немедленно заменяется другим, исправным элементом.

Распределение Коши используется для описания отношения двух независимых случайных величин, распределенных по нормальному закону с нулевым математическим ожиданием. Это распределение является симметричным с длинным «хвостом» и используется для описания случайных величин, для которых могут быть получены значения, отстоящие очень далеко от центра распределения в любом направлении.

Распределение Паскаля дает вероятность появления ровно x неудачных исходов до появления успешного исхода s. Таким образом, распределение Паскаля дает вероятность того, что при проведении независимых испытаний Бернулли, каждое с вероятностью успеха p, до появления ровно s успешных исходов произойдет x неудачных исходов (или, что тоже самое, потребуется всего испытаний).

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

Рассматривать подробно все законы распределения в данном разделе мы не будем. В статистических исследованиях, как уже упоминалось выше, основным является сравнение именно с нормальным законом распределения.

Заключение

История показала, что без статистических данных и надлежащих методов их обработки и анализа невозможно управление государством, развитие отдельных отраслей и секторов экономики, обеспечение выработки оптимальных решений. С помощью статистической методологии вся информация о развитии экономических систем оперативно собирается, обобщается и анализируется, что дает возможность увидеть стройную систему взаимосвязей в экономике, динамику развития различных экономических систем, позволяя делать обоснованные сопоставления.

Автор выражает надежду, что внимательное изучение настоящего пособия поможет понять фундаментальные статистические принципы, сформирует у студентов экономическое мышление, вооружит надежным статистическим инструментом для принятия рациональных управленческих решений.

Учебное пособие будет способствовать, по нашему мнению, повышению степени обоснованности принимаемых решений, что в конечном итоге обеспечит российской экономике выход на уровень, соответствующий статусу большой экономической системы.

Автор надеется, что данное учебное пособие будет полезным студентам при подготовке к практическим занятиям, а также к текущей и итоговой аттестации.

Рекомендуемая литература

1.  Шмойлова, Р. А. Теория статистики: учебник [Текст] / , , . –М.: Финансы и статистика, 2009. – 656 с.

2.  Елисеева, И. И. Общая теория статистики: учебник для вузов [Текст] / , ; под ред. . – М.: Финансы и статистика, 2009. – 656 с.

3.  Ефимова, М. Р. Общая теория статистики: учебник. [Текст] / ., . – М.: ИНФРА-М, 1998. – 416 с.

4.  Ефимова, М. Р. Практикум по общей теории статистики: учебное пособие для вузов [Текст] / , , . – М.: Финансы и статистика, 2007. – 368 с.

5.  Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: учебник [Текст] / , , и др.; под ред. , . М.: Финансы и статистика, 1994. – 296 с.

6.  Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: учебник для вузов [Текст] / и др.; под ред. , . – М.: Финансы и статистика, 2008. – 440 с.

7.  Шмойлова, Р. А. Практикум по теории статистики: учебное пособие для вузов [Текст] / и др.; под ред. . – М.: Финансы и статистика, 2007. – 416 с.

8.  Сигел, Э. Практическая бизнес-статистика [Текст] / Э. Сигел, пер. с англ. – М.: Издат. дом «Вильямс», 2008. – 1056 с.

9.  Салин, В. Н. Курс теории статистики для подготовки специалистов финансово-экономического профиля: учебник [Текст] / , . – М.: Финансы и статистика, 2007. – 480 с.

10.  Мостеллер, Ф. Анализ данных и регрессия [Текст] / Ф. Мостеллер, Дж. Тьюки, пер. с англ. . - М.: Финансы и статистика, 1982. – 239с.

11.  Ферстер, Э. Методы корреляционного анализа [Текст] / Э. Форстер, Б. Ренц. М.: Финансы и статистика, 1983. – 386 с.

12.  Лопатников, Л. И. Экономико-математический словарь. [Текст] / . – М.: Наука, 2003. – 512 с.

13.  Популярный экономико-статистический словарь-справочник [Текст] / Под ред. . – М.: Финансы и статистика, 2011. – 192 с.

14.  Плошко, Б. Г. История статистики. [Текст] / , – М.: Финансы и статистика, 1990. – 295 с.

15.  Мелкумов, Я. С. Социально-экономическая статистика: учебно-методическое пособие [Текст] / – М.: ИМПЭ-ПАБЛИШ, 2007. – 200 с.

16.  Перегудов, В. Н Метод наименьших квадратов и его применение в исследованиях [Текст] / – М.: Статистика, 1965. – 340 с.

17.  Гранков, В. П. Выборочное наблюдение [Текст] / . – М.: Госстатиздат ЦСУ СССР, 1963. – 156 с.

Содержание

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14