Размер шрифта
-
+

Эконометрические оценки. Учебное пособие - стр. 17

Нас будет интересовать статистика, эконометрика, теория вероятности. Здесь распределение – это зависимость, показанная на рис.


Рис. Примеры стандартных распределений


Итак, распределение – это вероятность появления разных значений какой-то случайной величины. На рисунке приведены два примера – равномерное и нормальное распределение. Мы их подробно исследовали на лабораторных работах по статистике.

При использовании программного генератора достаточно указать название распределения и его параметры.

Нормальное распределение имеет один пик. В целом, такая форма кривой называется колоколообразной. То есть она похожа по форме на колокол.

Соответствующее английское название – Probability Distribution. Probability – это вероятность. Distribution – распределение.

Распределение вероятностей – это вероятность появления разных значений случайной величины. Когда мы обрабатываем реальные данные, эту вероятность мы можем найти только приблизительно с помощью оценок. На практике распределение – это частота появления разных значений. Что-то бывает чаще, что-то бывает реже.

Чтобы сгенерировать случайные числа, мы используем программный генератор.


Рис. Запуск генератора


Всё начинается с равномерного распределения. Случайное число от нуля до единицы. Это считается своеобразным стандартом, строительным «кирпичиком» для реализации любого другого распределения.


Рис. Стандартное нормальное распределение


В некоторых случаях мы можем вручную указать тот диапазон значений, который нас интересует. Стандартные параметры – это диапазон значений от нуля до единицы.


Рис. Настройка генератора


Запускаем генератор случайных чисел. В диалоговом окне указываем число переменных, см. рис. Напомним, что переменные в электронных таблицах и во многих других случаях располагаются по столбцам. Это имеет отношение к истории. Традиционно, задолго до появления компьютеров числа записывали в колонку. Внизу столбца подсчитать сумму. Вручную числа удобно складывать столбиком. Соответственно, и в компьютерах используется традиционное расположение данных. Оно интуитивно понятно.

Это касается электронных таблиц, баз данных, обработки данных в Python. И это касается настройки генератора случайных чисел. Количество случайных значений задаётся как количество строк. Количество переменных – это число столбцов.

Далее указываем форму распределения – равномерное.

Параметры равномерного распределения – минимальное и максимальное значения. По умолчанию от нуля до единицы.

Начальное значение генератора: 1234.

Диапазон ячеек для вывода.


Рис. Вставка гистограммы как статистической диаграммы

Страница 17