数学と統計

正の相関と逆相関の違いは何ですか?

逆相関対正の相関:概要 統計学の分野では、相関は、2つの変数間の関係を記述します。一つの変化は、他の変化が続いている場合に変数が相関しています。関係は正または負とどのように強力な関係があるの場合は相関が示されています。正の相関はしながら、一緒に変更2つの変数の間の関係を記述する逆相関が反対方向に変化する2つの変数の間の関係を記述する。逆相関は時々として記載されている負の相関変数の関係の同じタイプを記述する。 正の相関 二つの関連変数が同じ方向に移動すると、その関係はポジティブです。この相関は、相関係数(r)によって測定されます。rが0よりも大きい場合、それはポジティブです。rが1.

厳選

堅牢な

堅牢とはどういう意味ですか? ロバストで記述する特性であるモデルの、試験者又はその変数または前提条件が変更されながら、効果的に、様々な条件下で故障することなく動作する堅牢な概念ために、実行するシステムの能力。 それはまだその前提が変更または違反したにも関わらず、問題への洞察を提供する場合、統計のために、テストは堅牢として主張されています。経済学では、ロバスト性に起因する金融市場の市況の変化にもかかわらず、実行し続けます。一般的には、堅牢であることは、システムが処理できることを意味変動を、効果的なまま。 堅牢な理解 金融モデルは会社を実行しているの不可欠な部分です。大型の企業幹部からの多国籍企業、地元のバーガーレストランのフランチャイズの所有者に、意思決定者は、最高のビジネスの活動を反映したモデルの形でそれらに提示され、最新の情報を必要としています。投資家はまた、彼らは実行可能な将来の投資しているかどうかを判断するために、企業の価値を分析し、予測する財務モデルを使用します。

どのように代数的方法の動作

代数的方法は何ですか? 代数的方法は、以下を含む線形方程式の組を解く種々の方法をいうグラフ、置換および除去。 どのような代数的方法を教えていますか? グラフ作成方法は、2つの式をグラフ化することを含みます。2つのラインの交点は溶液であり、y座標、Xあろう。

双方向ANOVA

双方向ANOVAは何ですか? 双方向ANOVA検定は、連続的結果変数上の2つの公称予測変数の効果を決定するために使用される統計的試験です。ANOVAは、従属変数の独立変数の効果の違いについての分散やテストの分析のための略です。 2ウェイANOVAは、従属変数に2つの独立変数の効果をテストします。双方向ANOVA検定は、結果自体との関係とともに期待される成果の独立変数の効果を分析します。体系的な要因が統計的有意性を持っていると考えられる一方、ランダム要因は、データセットには統計的な影響を与えないと考えられます。 ANOVAを使用して、研究者は、結果の変動が偶然に又は分析要因によるものであるかどうかを決定することができます。ANOVAは、金融、経済、科学、医学、社会科学における多くのアプリケーションを持っています。

どのような統計でモードの平均

モードとは何ですか? モードは数字のセットに見られる最も頻繁に発生数を指す統計用語です。モードは、各結果の周波数をカウントするためにデータを収集し、整理することにより求められます。出現の最高数との結果もモーダル値と呼ばれるセットのモードです。 中心傾向のイチオシ対策は平均値、またはセットの平均値(平均値)、および含ま中央値、セットの中央値を。 モードは平均値および/または中央値と同じ値にすることができますが、これは必ずしもそうではありません。

一様分布の定義

一様分布とは何ですか? 統計では、タイプの確率分布は、ここですべての結果が均等に可能性があります。各変数は、それが結果になります同じ確率を持っています。デッキハート、クラブ、ダイヤやスペードを引く可能性が等しく可能性があるため、カードのは、それ均一な分布の中に持っています。コイントスにヘッドまたはテールのいずれかを取得する確率は同じであるので、コインはまた、均一な分布を有しています。 両者が確率p = 0.

株式のための共分散を計算します

共分散とは何ですか? 数学と統計学の分野は、私たちが株式を評価するために非常に多くのツールを提供しています。これらの一つは、共分散2個の資産価格との間の双方向の関係を統計的尺度です。一つは、何にも共分散の概念を適用することができるが、ここでの変数は株価です。共分散を計算する数式は、2個の銘柄が将来的に互いに対して実行する方法を予測することができます。歴史的な価格に適用され、共分散は、株式価格がでたり、互いに対して移動する傾向があるかどうかを判断することができます。 共分散ツールを使用して、投資家も、価格の動きの面で相互に補完銘柄を選択することができるかもしれません。これは、全体的に減らすことができ、リスクをポートフォリオ全体の潜在的なリターンを上げます。株式を選択する際に、共分散の役割を理解することが重要です。 ポートフォリオ管理における共分散 共分散は、ポートフォリオに適用されるポートフォリオに含めるどのような資産を判断するのに役立ちます。これは在庫が同じ方向(正の共分散)または逆方向(負の共分散)に移動するかどうかを測定します。ポートフォリオを構築する場合、ポートフォリオ・マネジャーは、通常、これらの株式は、考えを意味し、一緒によく働く銘柄を選択しますない同じ方向に動きます。

事後確率を理解します

事後確率は何ですか? 事後確率は、ベイズ統計では、考慮に新たな情報を取った後に発生するイベントの改訂または更新された確率です。事後確率を更新することにより計算された事前確率を使用してベイズの定理を。統計的には、事後確率は、Bが発生した場合、所与の発生したイベントの確率です。 ベイズの定理式 発生そのB所与の事後確率を計算する式が発生しました。

収量の差異に関する問題

収量の差異は何ですか? 収量分散は実際の出力と製造または標準出力との間の差であり、製造材料および労働力の標準入力に基づいて、プロセス。収量変動は標準原価で評価されます。収量変動は、実際の出力は、標準または期待される出力よりも小さい場合、一般的に不利であり、それは同様にその出力を期待期待することができます。 重要ポイント 収量変動は、製造または製造過程の実際の出力と標準出力との差を測定します。 これは、全体的な材料の使用量の差であるミックス分散、とは対照的です。 企業が過大評価したり、それが一定量を生成するのにかかるどのくらいの材料過小評価した場合の収量分散がゼロの上または下になります。 Yield Variance=Standard Unit Cost∗(Actual Yield - Standard Yield)\テキスト{収量分散} = \テキスト{標準単価} * \左(\テキスト{実収量 - 標準収量} \右)収量の差異= 標準単価* (実際の収量-標準収量)

どのようにカイ二乗統計作品

カイ二乗統計は何ですか? カイ二乗(χ 2) 統計は期待が実際の観測データ(又はモデルの結果)と比較どの測定する試験です。カイ二乗統計量を計算する際に使用されるデータは、生の、ランダムである必要があり、相互に排他的な、独立変数から引き出され、そして十分に大きなサンプルから引き出されます。例えば、コインを100回投げの結果は、これらの基準を満たしています。 カイ二乗検定は、多くの場合に使用されている仮説検定。

ベータ対R二乗:違いは何ですか?

ベータ対R-乗:概要 ほとんどの株式投資家は彼らの仲間に対して実行する方法の特定の証券を理解するためのベータおよびアルファの相関関係の使用に精通しているが、R二乗は、投資家にとってより便利なツールです。 R二乗(R 2)証券のベータひいてはアルファ相関の実用化と信頼性を決定するのに役立ちます。 ベータ版は、株式の価格の動きは、他の株式またはセクタに一致するか密接の尺度です。 相関は1つの投資の動きが時間とともに指数の動きに匹敵する方法を密接に表示することができます。R二乗は、彼らが同じ方向に移動する方法を確実に決定するために使用されます。

詳細

先読みバイアス

先読みバイアスの定義 先読みバイアスが分析されている期間中に知られている、または利用できされなかったであろう研究やシミュレーションでの情報やデータを使用することによって起こります。これは通常、研究やシミュレーションで不正確な結果につながります。先読みバイアスが近いラインにテストの望ましい結果とシミュレーション結果を左右するために使用することができます。 先読みバイアスを破壊 投資家がされている場合、先読みの偏りを避けるために、バックテストのパフォーマンス取引戦略を、彼または彼女が唯一の貿易の時点で利用可能であったであろう情報を使用することが重要です。このよう3ヶ月後にリリースされた四半期決算の数として- -貿易は貿易の時点で利用できなかった情報に基づいてシミュレートされている場合たとえば、取引戦略の真の性能の正確さと潜在的バイアス減少します望ましい結果を支持する結果。先読みバイアスは、シミュレーションを実行するときに考慮しなければならない多くの偏見の一つです。他の一般的なバイアスはあるサンプル選択バイアス、時間バイアス、及び生存バイアス。シミュレーションの入力パラメータは、所望の結果を有利にするような方法で選択することができますように、これらのバイアスのすべてが、シミュレーションの望ましい結果とラインにシミュレーション結果が近い揺れる可能性を秘めています。

絶対周波数

絶対周波数とは何ですか 絶対周波数は、回数、特定のデータの一部、または値を記述する統計用語である、試験の試験又はセット中に表示されます。基本的に、それは特定の事が起こった回数です。各相対頻度が全体試験用に追加された場合、相対的周波数の全ての合計は、試験中に収集されたデータまたは観測片の総数に等しくなります。 絶対周波数を破壊 絶対周波数は、試験の間に収集されたデータ内の指定された値が表示された回数です。50人の会計士の部屋は、彼らが過去一週間かけて持っていたどのように多くのワインのグラス要求された場合、50人の会計士のそれぞれが自分の答えを与えるだろう。番号は0、4、6、2、4、4、0、1、2、等50回の観察のように見えるかもしれないことは、 “4” の答え、 “0” の回答の特定の数の特定の数が存在することになります、 等々。回数会計士は「4」が「4」の絶対周波数であろう答え これは、数4、データセットに登場した回数です。回数会計士は「0」が「0」の絶対周波数だろう答え これは、番号0は、データセットに登場した回数です。

ブール代数

ブール代数の定義 ブール代数は論理値に対して操作を扱い、バイナリ変数を組み込んで数学の一部門です。ブール代数は数学者ジョージ・ブールで1854本にその起源をトレースします。ブール代数の区別の要因は、それが唯一のバイナリ変数の研究を扱うということです。最も一般的にブール変数が1(「真」)または0(「偽」)の可能な値を提示しています。変数はまた、このような集合論のように、より複雑な解釈を持つことができます。 ブール代数は、バイナリ代数として知られています。 ブール代数を破壊 ブール代数は、市場活動の数学的モデリングを通じて金融のアプリケーションを持っています。例えば、の価格の研究ストック・オプションは、基本的なセキュリティで可能な結果の範囲を表現するために、バイナリツリーの使用を含みます。この二項価格評価モデルでは、ブール変数が増加または証券の価格の減少を表します。

無条件確率

無条件の確率は何ですか 無条件の確率は、単一の結果が可能な結果のサンプルから得られることに依存しないチャンスです。用語は、任意の他のイベントが行われたり、他の条件が存在するかどうかのイベントがとは無関係に行われる可能性を指します。雪が早い2月に北西部ワイオミングのために考慮歴史的気象パターンと気候データを取ることなく、グラウンドホッグデーにジャクソン、ワイオミング州に落ちる確率は無条件確率の一例です。 無条件確率を破壊 イベントの無条件確率は、イベントの結果を加算し、可能な結果の総数で割ることによって決定することができます。

プリオリ確率

プリオリ確率は何ですか 事前確率は、論理的な状況に関する情報を状況を調べたり、既存により計算されます。これは通常、発生した特定のイベントの可能性が以前のイベントの影響を受けない方法である独立した事象を扱っています。この例は、コイントスであろう。確率を定義するこの方法の最大の欠点は、ほとんどのイベントが対象となるように、それが唯一のイベントの有限集合に適用することが可能である条件付き確率は、少なくとも小程度まで。 事前確率を破壊 事前確率が最も頻繁内で使用される控除の確率を計算する方法。あなたはこれらの結果が発生する可能性がありますいくつかの方法を決定するために、イベントの可能な結果を決定するためのロジックを使用する必要があるためです。

変則

異常とは何ですか 前提条件の所与のセットの下で実際の結果が予測される結果と異なる場合に異常が発生を説明する用語です。異常が与えられた仮定やモデルが実際に保持していないという証拠を提供します。モデルは、いずれかの比較的新しいか古いモデルとなり得ます。金融では、異常の2つの一般的なタイプは、市場の異常と価格の異常です。市場の異常は、効率的市場仮説と矛盾リターンの歪みです。価格の異常は、価格決定モデルで使用された仮定の特定のセット与えられた価格の歪みです。 異常を破壊 異常は、実際の結果がモデルに基づいて予測又は予想される結果とは異なるイベントを記述する用語です。金融の異常の二つの一般的なタイプは、市場の異常と価格の異常です。一般的な市場の異常は、小型株効果と1月効果があります。異常は、多くの場合、資産価格モデルに関して発生し、特に、資本資産価格モデル(CAPM)。CAPMは、革新的な仮定や理論を用いて導出されたが、それは多くの場合、株式リターンを予測するの貧しい人々の仕事をしていません。CAPMの形成後に観察された数多くの市場の異常は、モデルを反証したい方のための基礎を形成する助けました。

非線形回帰

非線形回帰とは何ですか 非線形回帰は、データがモデルに適合され、次いで、数学的関数として表現された回帰分析の一形態です。単純な線形回帰は、Yの全ての値が確率変数であるかのように非線形回帰ライン(典型的には曲線)を生成しなければならないしながら直線(Y = MX + B)、2つの変数(XとY)をも関します。モデルの目標は作ることです二乗和を可能な限り小さく。二乗和は、多くの観測がデータセットの平均値からどのように変化するかを追跡する尺度です。これは、第1の平均と集合内のデータの各点との差を求めることによって計算されます。次に、それらの違いのそれぞれを二乗しています。最後に、乗数値のすべてが加算されます。これらの二乗の数字の合計より小さく、より優れた機能は、セット内のデータポイントに適合します。非線形回帰は、対数関数、三角関数、指数関数、及び他のフィッティング方法を使用します。

事前確率

事前確率とは何ですか 新しいデータが収集される前に、事前確率は、ベイズ統計的推論では、イベントの確率です。これは、実験が実行される前に、現在の知識に基づいた結果の確率の最高の合理的な評価です。 事前確率を破壊 新しいデータや情報が利用可能になったイベントの事前確率は、潜在的な結果のより正確な測定を生成するために、改訂されます。それ改定確率はなり事後確率、および使用して計算されるベイズの定理を。統計的には、事後確率は、Bが発生した場合、所与の発生したイベントの確率です。

Mesokurtic

Mesokurticの定義 Mesokurticは、外れ値(又は希、極端なデータ)確率分布の特性を記述するために使用される統計用語です。mesokurtic分布は正規分布と同様の極端な値の文字を持っています。尖度は、確率分布の尾部、又は極値の尺度です。大きい尖度では、極端な値(例えば、平均値から5つの以上の標準偏差値)時折起こります。 Mesokurticを破壊 分布は、mesokurtic platykurticとして説明することができる急尖。Mesokurtic分布は正規分布、又は正常曲線としても知られているものに一致する、ゼロの尖度を有する釣鐘曲線。対照的に、急尖分布が太っテールを有します。これは極端な事象の確率は通常の曲線によって暗示さよりも大きいことを意味します。Platykurtic分布は、一方で、より軽い尾部を有しており、極端なイベントの確率は、正規曲線によって暗示よりも少ないです。金融では、負の極端な事象の確率は「テール・リスク」と呼ばれています。

52週HighまたはLowオフパーセンテージは何ですか?

「パーセントオフ52週高いか低いが、」ときを指しセキュリティの現在の価格は、それが最後の52週間にわたって取引しているところに相対的です。これは、投資家にセキュリティが昨年に移動したどのくらいのアイデアを提供し、それが範囲の上部、中間または底部付近に取引されているかどうか。 例  例えば、昨年の$ 7.50という低として、$ 12.

過剰尖度

過剰尖度の定義 過剰尖度は、確率、または戻り分布、持っていることを記述統計用語である尖度に関連付けられた係数よりも大きい係数の正規分布これは、信号3の周りで、そのより極端な結果または値を得る確率問題のイベントは、結果の確率正規分布で見られるよりも高くなっています。 過剰尖度を破壊 尖度は、分布の尾の大きさを指します。分布のテールは、正常範囲の外にある発生したイベントの数を測定します。過剰尖度は釣鐘型の分布曲線の「ファットテイル」を引き起こし、外れ値の結果のインスタンスをたくさん持っているイベントの成果の配分を意味しています。これは、問題のイベントは極端な結果になりやすいことを意味します。調べるとき取るべき重要な検討事項である歴史的なリターンを株式やからポートフォリオ例えば、。尖度係数より高い将来リターンが非常に大きいまたは非常に小さいのいずれかであろう可能性が高く、「正常レベル」以上であるか、リターン分布グラフに太っテール。

トレンド除去

トレンド除去の定義 予測モデルをトレンド除去することは価値の唯一の絶対的な変化を表示するようにし、潜在的な周期的パターンを識別することを可能にする傾向からデータセットを蓄積の影響を除去することを意味します。これは、使用して行われた回帰およびその他の統計的手法を。 トレンド除去を破壊 別のチャート作成サービスは、トレンド除去の価格の使用が含ま発振器トレーダーに短期循環的なパターンを分析するための方法を提供します。これらのパターンは、より効果的に長期サイクルにおける主要な転換点を識別するために使用することができます。

幾何平均のアプリケーションのいくつかの例は何ですか?

統計では、幾何平均は、一連の全長の逆数に一連の数字の積を上げることによって計算されます。シリーズ中の数字は、互いに独立していない場合、または数字が大きな変動をする傾向がある場合には幾何平均は、最も有用です。幾何平均のアプリケーションでは、有価証券のポートフォリオの成長率とリターンを計算するためのパーセンテージを扱うとき、それが一般的に使用される場合には、ビジネスと金融で最も一般的です。また、そのようなフィナンシャル・タイムズのバリューラインの幾何学的指標として、特定の金融・株式市場のインデックスに使用されています。 成長率の例 幾何平均は、平均成長率を計算するために金融で使用されていると呼ばれる年平均成長率。年1で10%成長する株式を検討、2年目で20%下落した後、3年目には30%で成長します。成長速度は次のように計算されるの幾何平均((1 + 0.

スリーウェイANOVA

スリーウェイANOVAの定義 また、三因子ANOVAとして知られている三元ANOVAは、結果の3つの因子の効果を決定するための統計的な手段です。ANOVAは、分析を表し分散、及び分散は、平均または平均の周りのデータの変動を指します。ANOVAを使用して、研究者は、結果の変動が偶然に又は分析要因によるものであるかどうかを決定することができます。ANOVAは、科学、医学、社会科学における多くのアプリケーションを持っています。 スリーウェイANOVAを破壊 製薬会社は、例えば、医学的症状に対する薬物の効果を決定するために、三方ANOVAを行うことができます。一つの要因は、他の対象の性別であってもよく、他の対象の年齢であってもよいし、薬だろう。これらの3つの要因がそれぞれの結果に区別可能な効果を有することができます。彼らはまた、お互いに相互作用することができます。薬は、例えば、男性被験者にプラスの効果を有することができるが、それは一定の年齢以上の男性では動作しない場合があります。スリーウェイANOVAは、科学者がそれぞれの要因が相互に作用するかどうかの影響を定量化することができます。

ノンパラメトリック法

ノンパラメトリックメソッドの定義 ノンパラメトリック法は、分析される集団は、特定の前提条件、またはパラメータを満たすことを必要としない統計情報の種類を指します。このようANOVA、などのよく知られた統計的手法ピアソンの相関、t検定、およびその他のは、基礎となる人口は一定の仮定を満たしている場合にのみ、分析されているデータに関する有効な情報を提供しています。最も一般的な仮定の一つは、人口データを持っているということです「正規分布を。」 パラメトリック統計はまたしかし、他の既知の分布型との集団に適用することができます。ノンパラメトリック統計は、人口データは、パラメトリック統計に必要な仮定を満たしていることを必要としません。ノンパラメトリック統計は、それゆえ、時には配布フリーと呼ばれる統計のカテゴリに分類されます。人口データは、未知の分布を持っている場合、またはサンプルサイズが小さい場合には、多くの場合、ノンパラメトリックな方法が使用されます。 ノンパラメトリック法を破壊 パラメトリックとノンパラメトリック法は、多くの場合、異なるタイプのデータに使用されています。パラメトリック統計は、一般的に間隔または比率のデータを必要とします。このタイプのデータの例では、値が連続していると値の間の間隔が意味を持っている年齢、収入、身長、体重です。

テキサス州の名手誤謬

テキサス州の名手誤謬とは何ですか テキサス州の名手誤謬は、因果関係の錯覚を与えるのではなくチャンスに成果を帰することができ、コンテキストのうち成果の分析です。テキサス州の名手誤謬ではなく、成果ではなく、彼らがどのように異なるかよりも似ていますどのように強調し、原因と結果を決定する際に考慮にランダム性を取ることができません。 テキサス州の名手誤謬を破壊 テキサス名手誤謬は、また、クラスタリング錯覚と呼ばれる、唯一の後にヒットされたポイントのクラスタの周りにターゲットを描画するために、納屋の側で撮影ガンマンからその名を取ります。ガンマンは、(代わりに納屋を目指して)、具体的目標を目指しませんでしたが、部外者は、彼は目標を達成するためのものと信じているかもしれません。誤謬は、結果が意味があるかどうかを判断するとき、人々はランダム性を無視することができる方法について説明します。投資家はポートフォリオ・マネージャーを評価する際にテキサスの狙撃兵の誤謬に餌食になることがあります。取引および管理者が右だ戦略に焦点を当てることで、投資家は不注意マネージャがうまく行っていないものを無視することがあります。例えば、ポートフォリオマネージャーのクライアントは、正見たことがあるかもしれませリターンを管理を行うことができる経済危機、中に不況を予測し、誰かのように見えます。

テストを実行

ランテストとは何ですか ランテストは、データの列は、特定の分布からランダムに発生しているかどうかを調べる統計的手順です。ランテストは異なるイベントによって分離されている同様のイベントの発生を解析します。 ブレークダウンしてテストを実行します。 例えば、真にランダムな一桁の番号のリストは、数字だけの列が数値的に昇順され、いくつかのインスタンスを持つ必要があります。しかし、多くの場合、データの列における配列の数千存在するデータのランダム性を主張することは困難であるので、走行試験をランダムに決定する客観的な方法として作成されました。

非直線性

非直線性とは何ですか 非線形性は、可変入力の線形結合として説明することができない関係です。言い換えれば、結果は入力のいずれかの変化に比例して変更されません。 非直線性を破壊 因果関係を調べるとき非直線性は、一般的な問題です。このような場合には、非線形のイベントへの説明を提供するために、複雑なモデリングや仮説を必要としています。説明なしの非直線性は、このような混乱のようにランダム、unforecasted成果につながることができます。

コピュラ

コピュラとは何ですか コピュラ(又は確率論)は、多変量表す統計的尺度で均一な分布多くの変数の間の関連または依存を調べ、。コピュラの統計計算が1957年に開発されましたが、それは1990年代後半までは、金融市場や金融に適用されませんでした。 コピュラを破壊 ラテン語では「リンク」または「ネクタイのために、コピュラは、識別しやすくするために金融で使用される数学的なツールである経済資本妥当性、市場リスク、信用リスクおよびオペレーショナル・リスク。二つ以上の資産のリターンの相互依存通常、使用して計算された相関係数を。しかし、 、相関関係だけでうまく動作正規分布金融市場の分布は自然の中で、多くの場合、非正常である一方で、。コピュラは、それゆえ、そのようなオプション・プライシングやポートフォリオとして金融の分野に適用されているバリュー・アット・リスクのスキューに対処しますか非対称分布。

体系的なサンプリングとクラスターサンプリングはどう違いますの?

体系的サンプリングおよびクラスターサンプリングは、彼らがサンプルに含ま母集団からサンプル点を引っ張る方法が異なります。体系的なサンプリングはサンプルを作成するために、より大きな集団から一定の間隔を使用しながら、クラスターサンプリングは、ダウンクラスタに人口を分割します。系統的サンプリングは、集団からランダム開始点を選択し、その後、サンプルは、その大きさに応じて人口の定期的な一定間隔から取られます。クラスターサンプリングは、クラスタに人口を分割し、各クラスタから単純無作為標本を取ります。 集落抽出 クラスターサンプリングは、サンプリングの他の方法よりも正確と考えられています。しかし、それは試料を得る上で、コストを節約することができます。クラスターサンプリングは、2段階のサンプリング手順です。リストが完了するときに使用することができる全体の人口は困難です。例えば、インタビューする食料品店の顧客の全人口を構築することは困難である可能性があります。しかし、人は、プロセスの最初のステップである、店舗のランダムなサブセットを作成することができます。第二段階は、これらの店の顧客のランダムなサンプルをインタビューすることです。これは、時間とお金を節約することができ、簡単な手動プロセスです。 全身サンプリング 系統的サンプリングは、より大きな集団からのサンプルメンバーをランダム起点と固定、周期間隔に従って選択された確率サンプリング法の一種です。系統的サンプリングは単純であり、サンプルの選択に使用されるプロセスの程度を可能にします。このプロセスは、集団全体が均等にサンプリングさを保証します。系統的なサンプリングは、特定のために有用である金融の目的。

ポアソン分布

ポアソン分布とは何ですか ポアソン分布は、イベントが時間の指定された期間内に発生する回数の可能性が高い数を示す統計的分布です。これは、所与の時間間隔内で一定の速度で起こる独立したイベントのために使用されます。ポアソン分布は離散関数イベントのみだけ整数で測定することができる変数を意味する、生じるとして生じるかのように測定することができることを意味します。イベントの分数発生は、モデルの一部ではありません。 ポアソン分布を破壊 単一のビデオ店の場所で金曜日の夜に映画を借りる人の平均数が400であれば、例えば、ポアソン分布は、このような質問に答えることができ、「600人以上が、映画を借りるする確率は何を?」そのため、ポアソン分布のアプリケーションは、最適なスケジューリングシステムを導入する経営を可能にします。

とき、それは、単純なランダムサンプリングの上に体系的に使用することが良いですか?

下に簡単なランダムサンプリング、アイテムのサンプルを集団からランダムに選択し、各項目が選択される等しい確率を有しています。単純なランダムサンプリングは、そのサンプルのための項目を選択するために、乱数表や電子乱数ジェネレータを使用しています。系統的なサンプリングは、スキップやサンプリング間隔を使用して注文した集団から項目を選択することを含みます。プロジェクトの予算がタイトで、実行中のシンプルさと研究の結果を理解することが必要な場合、系統的サンプリングの使用は、単純なランダムサンプリングに比べてより適切です。データは、パターンを示さないと研究者によるデータ操作の低リスクがある場合に系統的なサンプリングは、ランダムサンプリングよりも優れています。 実行シンプル 体系的なサンプリングは、すべての個人を選択するために、サンプリング間隔の規則に依存していながら、シンプルなランダムサンプリングは、人口の各要素を個別に識別し、選択されている必要があります。人口規模が小さい場合や、個々のサンプルの大きさとその数が比較的小さい場合には、ランダムサンプリングは、最良の結果を提供します。しかし、必要なサンプルサイズが大きくなると、研究者は、母集団から複数のサンプルを作成する必要があるように、このような状況下では好ましい方法体系的サンプリングを行う、非常に時間がかかり、高価であることができます。 パターン・プレゼンス データにはパターンが存在しない場合に系統的なサンプリングは、単純なランダムサンプリングよりも優れています。人口がランダムでない場合は、研究者が同じ特性を示すサンプルのための要素を選択するリスクを実行します。工場内のすべての第八ウィジェットが原因特定の故障している機械に損傷を受けた場合には例えば、研究者は偏ったサンプルで、その結果、シンプルなランダムサンプリングよりも体系的なサンプリングでこれらの壊れたウィジェットを選択する可能性が高いです。

成長曲線

成長曲線とは何ですか 成長曲線は、特定の量が経時的に増加する方法のグラフ表示です。成長曲線は、で使用される統計量の成長パターンの種類を決定するために-それは、線形指数関数又は立方晶です。成長のタイプが決定されるとのビジネスは、将来の売上を予測する数理モデルを作成することができます。成長曲線の例は、時間をかけて国の人口です。 成長曲線を破壊 企業が新製品を起動したり、新しい市場に参入するかどうかを判断する際の成長曲線の形状は、大きな違いを生むことができます。遅い成長市場は利益のためにあまり余裕があるのでながら、魅力的になりにくいです指数関数的な成長は、市場が競合他社の多くは市場に参入見ることができることを意味します。

どのように私はそれをExcelで(AKA「72のルール」)を倍増させる投資を要する時間を計算するのですか?

あなたはリターンの年間期待収益率を考えると、それはdoubleに投資を取るだろう年間の概算を計算することができます。そのためには、実装する必要があります72のルールをMicrosoft Excelで。 それはリターンの一定の速度であなたの投資を倍増するのにかかる時間の概算を決定するために、72件の州の規則は、単にたとえば72により収益率を分割し、あなたがで$ 10投資すると仮定し、金利15% 。それは$ 20にあなたのお金を倍増するために4.8年(15分の72)かかります。 あなたはそれが倍増する5つの異なる投資にかかる年間のおおよその数と年間の実際の数を比較したいと仮定します。5つの想定投資が5%、10%、13%、15%および20%の収益率を期待しています。Microsoft Excelでは、列の幅に各列と左クリックを右クリックして、列A、B、CおよびDの幅を増加させ、35に値を変更します。

あなたは、代表的なサンプルの人口の何パーセントが必要ですか?

技術的には、代表的なサンプルが母集団だけ何パーセントを必要な品質や特性が研究や分析されている可能な限り厳密に複製する必要があります。例えば、性別による傾向を買うの解析に用いた600人の男性と400人の女性で構成されて千の人口では、代表的なサンプルは、わずか5人のメンバーの3人の男性と2人の女性、またはの0.5パーセントを構成することができます人口。このサンプルは、より大きな集団の名目代表的であるがしかし、高度につながる可能性があるサンプリング誤差が非常に小さいため、より大きな集団についての推論を行う場合、またはバイアス。 サンプリング・バイアスは、より大きなグループを分析するためにサンプルを用いる不可避の結果です。そこからデータを取得することは、その性質によって制限され、不完全なプロセスです。それは資源の利用が限られ与えられたので、必要がある場合が多いので、しかし、経済アナリストは、統計的に無視できるレベルにサンプリングバイアスを減らすことができる方法を採用しています。代表サンプリングバイアスを減らすために使用される最も効果的な方法の一つですが、多くの場合、それほど十分に独自のを行うのに十分ではありません。 代表サンプリングと組み合わせて使用​​する1つの戦略は、サンプルが最適な誤差を低減するのに十分な大きさであることを確認することです。そして、一般的には、より大きなサブグループは、エラーが減少する可能性が高いことを、ある時点で、減少は、それがサンプルを大きくするために必要な追加の費用を正当化しないように最小となる一方で。 (adsbygoogle = window.

Scheffeのテスト

Scheffeのテストの定義 Scheffeの試験群のうち、むしろ予め計画の比較より、計画外の比較を行うために使用される統計的検定、ある意味では分散分析(ANOVA)実験。計画外の比較はANOVAテストが実行された後、データセット内で行われた比較であるので、比較のパラメータは、ANOVA実験に組み込まれていません。Scheffeの試験は、ANOVA実験の結果は、有意なF統計量が得られている状況で使用することができます。これは、比較されるグループの手段に有意義な差があることを示しています。 Scheffeのテストを破壊 Scheffeの検定は、実験者に興味深い表示されるすべての比較をテストするための柔軟性を提供するという利点を有しているが、このような柔軟性の欠点は、テストは非常に低く、統計的パワーを持っているということです。

調整後の平均

調整後の平均とは何ですか 統計平均はデータの不均衡を補正するために補正しなければならないとき、調整平均が発生します。彼らは小集団の計算手段に大きな影響を与えるように、データセット内に存在する異常値は、多くの場合、除去されます。調整された平均は、これらの外れ値の数字を除去することによって決定することができます。調整手段はまた「と呼ばれる最小二乗手段」および複数使用して計算された回帰式を。 調整後の平均を破壊 例えば、特定の行動や活動に参加し、両方の男性と女性を研究して、結果に性別の影響を考慮してデータを調整する必要があるかもしれません。調整手段を使用せずに、最初に特定の活動や行動に参加するに帰属見えるかもしれませんが結果が参加者の性別の影響によって歪められる可能性があります。この例では、男性と女性は、共変量、研究者が制御することはできません変数の型と考えられるが、それは実験の結果に影響を与えます。調整手段を使用することにより、男女間に差がなかった場合の活動や行動の影響がどうなるか見るために共変量を補正します。

リターンの必要な速度とゴードン成長モデル

復帰の必要量は、リターンとして定義された投資家が購入するために投資を受信する必要があることを、パーセンテージとして表現される基本的なセキュリティを。投資家が投資の7%のリターンを探している場合の例として、彼女は、たとえば、7%のリターン以上を支払うT-法案に投資することをいとわないだろう。 しかし、このような7%から9%への復帰などが増加し、投資家の必要な割合をどうなりますか?投資家は、もはや7%のリターンでT-法案に投資しようもないだろうと9%のリターンとの結合のように、何か他のものに投資する必要があります。しかし、の面で配当割引モデル(としても知られるゴードン・成長モデル)、復帰の必要量は、証券の価格に何をするのでしょうか? リターンの必要な速度は、証券価格に与える影響します 復帰の必要な割合は、投資家が特定のセキュリティのために支払うことを喜んで価格を調整します。

可変オーバーヘッド効率の差異

可変オーバーヘッド効率の差異は何ですか 可変オーバーヘッド効率変動は、製品を製造するのにかかる真の時間に基づいて、実際の可変オーバーヘッド、及びそれを予算時間に基づく標準的な可変オーバーヘッドとの間の差です。これは、生産効率の変動から生じます。例えば、生成物の一定量を製造するのに要する労働時間数は、時間の標準または予算数から大幅に異なる可能性があります。可変オーバーヘッド効率分散が合計可変オーバーヘッド分散の二つの成分の一方、他方はであり、可変オーバーヘッド支出分散。 可変オーバーヘッド効率差異を破壊 数値的な用語では、店舗職長及びセキュリティなどの間接的な人件費を含む標準的な可変オーバーヘッドのために時給をX(より少ない労働時間予算の実際の労働時間)として定義されます。実際の労働時間は、予算または標準量未満である場合、可変オーバーヘッド効率分散は良好です。実際の労働時間は、予算や標準量以上であれば、分散が不利です。

タイプIエラー

タイプIエラーとは何ですか タイプIエラーは、仮説検証プロセス中に発生するエラーの一種である帰無仮説は、それが本当であっても拒否され、拒否すべきではありません。仮説検定では、帰無仮説は、テストの開始前に確立されています。いくつかのケースでは、帰無仮説は、アイテムテストされ、テストの結果をトリガするために被験者に印加される刺激の間に因果関係が存在しないことを前提としています。これは、として示される「N = 0」。テストが行われたとき、結果は、試験対象に印加された刺激は、その後の反応刺激が拒否され、被検者には影響しません帰無仮説を引き起こすことを示しているように思われる場合。 タイプIエラーを破壊 時には、被検者の間に関係がないという帰無仮説を棄却、刺激と結果が正しくないことができます。テストの結果は、刺激以外の何かによって引き起こされている場合、刺激が対象作用が、結果は実際に偶然によって引き起こされた表示される「偽陽性」の結果を引き起こす可能性があります。これは「偽陽性、」帰無仮説を誤って拒否につながる、タイプIエラーと呼ばれています。タイプIエラーが拒否されていないはずのアイデアを拒否します。