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《應用統(tǒng)計分析》word版(文件)

2024-09-11 21:35 上一頁面

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【正文】 |t3|=,說明解釋變量X3在90%的概率水平下顯著。第四章:模擬分析 問題:線性規(guī)劃    動態(tài)規(guī)劃  都假設所有數(shù)據(jù)是事先確定的已知的,不包含概率因素    網(wǎng)絡理論  的。模型的不同分類:模型分類: 規(guī)定型模型:它決定著最優(yōu)策略或最佳行動過程     描述型模型:直接描述關(guān)系和提供評價信息,它用于解釋系統(tǒng)行為,預測輸入規(guī)劃過程的未來事件,并幫助決策者選擇滿意方案和系統(tǒng)設計     確定性:(數(shù)據(jù)已知或假設已知)模型分類:  概率型:(數(shù)據(jù)由概率分布決定)模型分類:   離散型:變量隨時間跳躍的變動    連續(xù)型:變量隨時間連續(xù)的變動模擬模型的類型:            蒙特卡洛模擬模型(Monte Carlo simulation)            系統(tǒng)模擬模型(System simulation)蒙特卡洛模擬模型:基本上是抽樣試驗,其目的是估計以若干概率輸入變量而獲得結(jié)果變量的分布。當Fy連續(xù)時, 即Yq的統(tǒng)計量通過對隨機變量Y的經(jīng)驗分布的逆變換求得。 It=t1(初始值)=股票市場指數(shù)值Step2:把1001個市場指數(shù)數(shù)據(jù)利用市場指數(shù)收益率測算 公式: 轉(zhuǎn)化為1000個市場指數(shù)收益率序列。②VAR與成負相關(guān);VAR與時間范圍成正相關(guān)③模擬次數(shù)的選?。涸跁r,估計臨界值的概率超過95%的模擬次數(shù)至少為576次;估計臨界值的概率超過96%的模擬次數(shù)至少為4600次。Step4:找出全部模擬變化值最“左側(cè)”的5%的絕對值就是日VAR。即 ② 直接由樣本構(gòu)造分位數(shù)Yq. 即例:假定基金當前價值為1000萬元,基金經(jīng)理的目標是計算基金在95%置信水平上(即=)的每日VAR值。例:Monte Carlo VAR模擬法Monte Carlo模擬法是基于歷史數(shù)據(jù)或既定分布的條件下的參數(shù)特征,借助隨機數(shù)產(chǎn)生的模擬方法模擬出大量的資產(chǎn)組合收益的數(shù)值,然后構(gòu)造資產(chǎn)組合收益的經(jīng)驗分布函數(shù),通過對經(jīng)驗分布函數(shù)的逆變換可求得VAR值。模擬:可以解決問題( 不滿足分析建模的標準方法所規(guī)定的假設)模擬的定義:是建立系統(tǒng)或決策問題的數(shù)學(或邏輯)模型,并以該模型進行試檢,以獲得對系統(tǒng)行為的認識或幫助解決決策問題的過程。由此可見,決定是否剔除某個解釋變量需持慎重態(tài)度,在該模型中,三個解釋變量都可以保留。(3) 顯著性水平,(21)=,顯然|t1|=8;|t2|=。 檢驗步驟: ①計算F統(tǒng)計量記為(以樣本數(shù)據(jù)) ②以值查出臨界值 ③作推斷:若 在顯著性水平上拒絕H0獲得全部解釋變量的聯(lián)合影響是顯著的。構(gòu)造t統(tǒng)計量: 其中,為矩陣(主對角線上的元素,nk為殘差平方和的自由度,即t統(tǒng)計量服從自由度為nk的t分布。得: 選擇參數(shù)的估計方法:估計值與實際值y之間的殘差,在所有樣本點上差值的平方和最小。樣本數(shù)據(jù)的收集①常用的樣本數(shù)據(jù):時間序列數(shù)據(jù),截面數(shù)據(jù),虛變量數(shù)據(jù)(政策變量取值:0和1)②選擇樣本數(shù)據(jù)的出發(fā)點:可得性和可用性。即H0真實H1不真實;或:H1真實H0不真實;也就是講:否定H0接受H1;或否定H1接受H0假設的類型: 1):H0:μ=μ0;H1 :μμ0 雙邊檢驗 2):H0:μμ0;H1 :μμ0 單邊檢驗 3):H0:μμ0;H1 :μμ0 單邊檢驗假設檢驗:以樣本為依據(jù)構(gòu)造合適的檢驗統(tǒng)計量分析樣本統(tǒng)計值與參數(shù)假設值的差距就是原假設的顯著性檢驗 檢驗統(tǒng)計量= 樣本統(tǒng)計量被假設的參數(shù) 統(tǒng)計量的標準差 結(jié)論:差距大 假設值的真實性小 差距小 假設值的真實性大例:Z=(標準正態(tài)分布統(tǒng)計量)  t= (t分布的統(tǒng)計量)假設檢驗的步驟:①根據(jù)題意提出原假設H0和備擇假設H1②選擇顯著
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