Приглашаем посетить сайт
Статьи на букву "Э"
|
Распределение вероятностей непрерывной случайной величины X, которая может принимать любое значение от 0 до , функция плотности которой равна при x0 и параметре >0. Примечание. Рассматривают также чуть более общее распределение вероятностей, задаваемое формулой , где xa. |
|
Метод построения нового временного ряда, менее иррегулярного; про все подобные методы говорят, что они сглаживают. Он позволяет получить более ясное представление о закономерностях, лежащих в основе этого ряда. Используется также для прогнозирования значений ряда; в этом качестве применим для краткосрочных (на 1-2 шага) прогнозов.. |
|
Предсказание значения переменной за пределами интервала анализа. Термин применяется, как правило, при анализе временных рядов для коротких промежутков времени. Количественное предсказание далекого будущего, как правило, менее полезно; более полезны качественные прогнозы, они применяются для указания на необходимое изменение характера процесса. Пример. Предположим, что в 1 января 1975 года рост молодого человека был равен 1.20 м, а 1 января 1976 года - 1.40 м. Оценим его рост на 1 января 1997 года. Легко посчитать, что за год он вырастет еще на 0.20 м и на 1 января 1977 года его рост будет равен 1.60 м. Наше рассуждение, однако, предполагает, что он продолжит расти с той же скоростью. В конце концов это предположение необходимо нарушится - ведь иначе к 1980 году он станет гигантом. |
|
Эксцесс указывает, насколько плотность распределения более заострена, или наоборот, приплюснута по сравнению с плотностью нормального распределения, он является мерой тяжести хвостов распределения относительно нормального. У распределений с отрицательным эксцессом хвосты легче, чем у нормального, и, соответственно, плотность "острее". У распределений с положительным эксцессом более тяжелые хвосты. Примечание. Поскольку эксцесс является, фактически, моментом третьего порядка, его оценка крайне неустойчива. |