| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
МЕНЮ
| Курсовая работа: Статистическая обработка данных. Статистика денежного обращенияРезультаты вычисления экспериментальных и теоретических вероятностей и частот. 1 0,9662 57,9742 Из результатов вычислений следует, что сумма вероятностей в интервале [14,33; 18,52) равна единице, а сумма частот равна 57,9742. Это объясняется тем, что мы вычисляем вероятности в интервале, где заданы экспериментальные данные. Сравнение экспериментальных и теоретических частот по критерию Пирсона с целью проверки гипотезы о нормальном распределении возможно только в том случае, если для каждого частичного интервала выполняется условие . Результаты вычислений приведённые в таблице 5.1 показывают, что это условие выполняется не везде. Поэтому, те частичные интервалы, для которых частоты объединяем с соседними. Соответственно объединяем и экспериментальные частоты . Таблица 1.5.2 Теоретическая и экспериментальная плотности вероятности
Рис.5.1 Теоретическая и экспериментальная плотности 1.6. Проверка гипотезы о нормальном распределении случайной величины по критерию ПирсонаДля проверки гипотезы о нормальном распределении случайной величины Х сравнивают между собой экспериментальные и теоретические частоты по критерию Пирсона: Статистика имеет распределение с V=k-r-1 степенями свободы, где число k - число интервалов эмпирического распределения, r - число параметров теоретического распределения, вычисленных по экспериментальным данным. Для нормального распределения число степеней свободы равно V=k-3. В теории математической статистики оказывается, что проверку гипотезы о модели закона распределения по критерию Пирсона можно делать только в том случае, если выполняются следующие неравенства: где i=1,2,3,… Из результатов вычислении, приведённых в таблице 5.1 следует, что необходимое условие для применения критерия согласия Пирсона не выполнены, т.к. в некоторых группах . Поэтому те группы вариационного ряда, для которых необходимое условие не выполняется, объединяют с соседними и, соответственно, уменьшают число групп, при этом частоты объединённых групп суммируются. Так объединяют все группы с частотами до тех пор, пока для каждой новой группы не выполнится условие . При уменьшении числа групп для теоретических частот соответственно уменьшают и число групп для эмпирических частот. После объединения групп в формуле для числа степеней свободы V=k-3 в качестве k принимают новое число групп, полученное после объединения частот. Результаты объединения интервалов и теоретических частот для таблицы 5.1 приведены соответственно в таблице 6.1 Результаты вычислений из таблицы 6.1 можно используют для проверки гипотезы о нормальном распределении с помощью критерия Пирсона. Таблица 1.6 Результаты объединения интервалов и теоретических частот.
Процедура проверки гипотезы о нормальном распределении случайной величины Х выполняется в следующей последовательности: 1. Задаёмся уровнем значимости или одним из следующих значений , , . 2. Вычисляем наблюдаемое число критерия, используя экспериментальные и теоретические частоты из таблицы 6.1 3. Для выборочного уровня значимости по таблице распределения находят критические значения при числе степеней свободы V=k-3, где k - число групп эмпирического распределения. 4. Сравнивают фактически наблюдаемое критическим , найденным по таблице, и принимаем решение: А) Если , то выдвинутая гипотеза о теоретическом законе распределения отвергается при заданном уровне значимости. Б) Если , то выдвинутая гипотеза о теоретическом законе распределения не противоречит выборке наблюдений при заданном уровне значимости, т.е. нет оснований отвергать гипотезу о нормальном распределении, т.к. эмпирические и теоретические частоты различаются незначительно (случайно). При выбранном уровне значимости и числе групп k=5, число степеней свободы V=1. По таблице для и V=1 находим . В результате получаем: Для 2,943825, которое нашли по результатам вычислений, приведённых в таблице 6.1, имеем 2,943825 Следовательно, нет оснований отвергать гипотезу о нормальном распределении случайной величины при выборочном уровне значимости . При выбранном уровне значимости получаем: 2,9438257,87944 Следовательно, нет оснований отвергать гипотезу о нормальном распределении случайной величины при выборочном уровне значимости . При выбранном уровне значимости получаем: 2,9438253,84146 Следовательно, нет оснований отвергать гипотезу о нормальном распределении случайной величины при выборочном уровне значимости . Глава 2. Статистика денежного обращения 2.1 Понятия денежного обращения и денежной массы Денежное обращение в России прошло долгий и сложный путь. Развиваясь параллельно с западноевропейскими денежными системами и нередко заимствуя их отдельные элементы, российское денежное хозяйство всегда сохраняло определенное своеобразие, связанное с особенностями и потребностями народного хозяйства страны. [2] Предметом изучения статистики денежного обращения является количественная характеристика массовых явлений в сфере денежного обращения. Денежное обращение - это движение денег во внутреннем обороте в наличной и безналичной формах в процессе обращения товаров, оказания услуг и совершения различных платежей. Денежное обращение охватывает движение не только товаров и услуг, но и ссудного и фиктивного капитала. Значительная часть платежного оборота в странах с рыночной экономикой приходится на финансовые операции, т.е. на сделки с различными видами ценных бумаг, ссудные операции, налоговые платежи и прочие финансовые сделки. Большая часть денежного оборота осуществляется в безналичной форме, что связано с резким увеличением платежно-расчетных операций. Задачами статистики денежного обращения являются: 1. определение размеров денежной массы и ее структуры; 2. отображение денежного обращения и оценка факторов, влияющих на обесценивание денег; 3. выявление количественных параметров взаимосвязи денежного обращения с уровнем экономического развития и инфляции; [3] Изучение статистических показателей в сфере денежного обращения и кредита связано с анализом денежного обращения (движение денежных потоков при выполнении ими своих функций в наличной и безналичной формах). Статистическая информация о денежном обращении необходима государственным структурам для разработки денежно-кредитной политики, осуществляемой на законодательной основе. Основными являются следующие статистические показатели: - показатель денежной массы; - показатели скорости оборота денежной массы (динамики денежной массы); - показатель монетаризации экономики (запас денежной массы на 1 руб. ВВП); - показатель купюрного строения денежной массы (удельный вес денежных знаков различного достоинства в общей массе обращения денег). |
ИНТЕРЕСНОЕ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|