Графический метод - Часть 37

Поскольку х2Р <(0,234 <6,0), делаем вывод о несущественной различие в дисперсии. То есть, различия выборочных дисперсий являются случайными, а, следовательно, результаты наблюдений не противоречат гипотезе, проверяется.

Резюмируя рассмотрение вопросов о критериях согласия, необходимо помнить следующие особенности использования в аналитической работе. Во-первых, при сравнении эмпирического распределения с тем или иным всегда имеется в виду не выборочная совокупность, а генеральная. Выборка здесь характеризует генеральную совокупность, а потому выводы о значимости или недостоверность различий в распределениях относятся к генеральной совокупности. Во-вторых, при трактовке понятий "значимость" и "недостоверность" нужно помнить, что отсутствие значимых различий между эмпирическим и теоретическим рядами распределения еще значит, что эмпирическое распределение (в генеральной совокупности) в точности следует искомом закона распределения. Факт отсутствия значимых различий позволяет признать эмпирическую совокупность как совокупность, распределенную по соответствующему закону, не одно и то же.

Используя довольно простой по своей конструкции критерий ламбда, нужно соблюдать условия его использования-достаточное число единиц наблюдения. К оценке немногочисленных выборок критерий согласия Колмогорова неприемлем.

Общее понятие многомерного статистического анализа

Внедрение ПЭВМ в управление народным хозяйством предполагает переход от традиционных методов анализа деятельности предприятий до более совершенных моделей управления экономикой, которые позволяют раскрыть ее глубинные процессы.

Широкое использование в экономических исследованиях методов математической статистики позволяет углубить экономический анализ, повысить качество информации в планировании и прогнозировании показателей производства и анализа его эффективности.

Сложность и разнообразие связей экономических показателей обусловливают многомерность признаков и в связи с этим требуют применения наиболее сложного математического аппарата - методов многомерного статистического анализа.

foto_00004.jpg