MeRSZ online
okoskönyvtár
Több száz tankönyv egy helyen.
Online. Bárhol. Bármikor.
Statisztikai módszerek és alkalmazásuk a gazdasági és társadalmi elemzésekben
Valószínűségi változók
Az előző példa kapcsán is látható volt, hogy vizsgálhatjuk egy-egy esemény valószínűségét, de nézhetjük egy teljes eseményrendszer eseményeihez tartozó valószínűségeket is, amelyek összege 1. A teljes eseményrendszer kimeneteleihez általában számértékeket rendelünk, függetlenül attól, hogy mennyiségi ismérvről van-e szó. Ha egy teljes eseményrendszer eseményeihez — a lehetséges kimenetelek mindegyikéhez — egyértelműen valós számértékeket rendelünk, akkor az eseményeknek ezen a halmazán egy függvényt értelmezünk, amit valószínűségi változónak nevezünk. A valószínűségi változó tehát egy olyan változó, melynek értékei függnek a véletlentől. A valószínűségi változót az ismérvekkel megegyező módon X-szel jelöljük, egyes realizálódó értékeit pedig Xi-vel. Ha egy teljes eseményrendszer eseményeihez ténylegesen számértékek tartoznak (pl. a kockadobás eredménye, emberek keresete, vállalatok foglalkoztatott létszáma), akkor célszerű az eseményekhez ezt a számértéket rendelni. Amennyiben az események nem mérhetők, akkor a hozzárendelés önkényes. Egy gyakori valószínűségi változó a két lehetséges eseménnyel jellemezhető, amikor általában az egyik esemény bekövetkezéséhez 0-t, a másikhoz 1-est rendelünk (fej vagy írás, selejtes vagy nem, fiú vagy lány, stb.) Az ilyen változót karakterisztikus vagy alternatív változónak nevezik.
Tartalomjegyzék
- STATISZTIKAI MÓDSZEREK ÉS ALKALMAZÁSUK A GAZDASÁGI ÉS TÁRSADALMI ELEMZÉSEKBEN
- Impresszum
- A szerzők
- Előszó
- 1. Bevezető fogalmak
- 1.1. Statisztikai adatok és módszerek
- 1.2. Sokaság és minta
- 1.3. Ismérvek és mérési skálák
- 1.4. Adatok és adatforrások
- 1.5. A statisztikai adatokkal szemben támasztott követelmények és pontosság
- 1.6. A hivatalos statisztikai szolgálat szervezete. Statisztikai kiadványok
- Összefoglalás
- Fogalmak
- Ellenőrző kérdések
- 1.1. Statisztikai adatok és módszerek
- 2. Egyszerű elemzési módszerek
- 3. Empirikus eloszlások elemzése
- 3.1. Gyakorisági sor, értékösszegsor, kumulált sorok
- 3.2. Kvantilisek
- 3.3. Középértékek
- 3.4. Szóródási mérőszámok
- 3.5. A kiugró értékek (outlier-ek) feltárása
- 3.6. Empirikus eloszlások típusai. Az aszimmetria és a csúcsosság mérése
- 3.7. Számítógépes statisztikai programok
- 3.8. A koncentráció elemzése
- Összefoglalás
- Fogalmak
- Ellenőrző kérdések
- 3.1. Gyakorisági sor, értékösszegsor, kumulált sorok
- 4. Heterogén, részekre bontott sokaság elemzése
- 5. Ár-, volumen- és értékindex-számítás
- 6. A következtető statisztika valószínűségszámítási alapjai
- 7. Mintavétel és becslés
- 8. Hipotézisvizsgálat
- 9. A kétváltozós korreláció- és regressziószámítás
- 9.1. A regressziószámítás adatigénye
- 9.2. Kétváltozós lineáris regressziós modell
- Összefoglalás
- Fogalmak
- Ellenőrző kérdések
- 9.1. A regressziószámítás adatigénye
- 10. Többváltozós regresszió- és korrelációszámítás
- 10.1. A lineáris regressziós modell feltételrendszere
- 10.2. A többváltozós modell felírása mátrixok segítségével, a paraméterek becslése
- 10.3. Statisztikai következtetések a lineáris regressziós modellben
- 10.4. Többváltozós korrelációszámítás
- 10.5. A multikollinearitás
- 10.6. A regressziós modellképzés néhány további kérdése
- Összefoglalás
- Fogalmak
- Ellenőrző kérdések
- 10.1. A lineáris regressziós modell feltételrendszere
- 11. Az idősorok elemzési módszerei és az előrejelzés
- Függelék
- Táblázatok
Kiadó: Akadémiai Kiadó
Online megjelenés éve: 2017
ISBN: 978 963 059 899 6
BibTeXEndNoteMendeleyZotero
gomb segítségével választhatsz, hogy fejezetről fejezetre lapozva vagy inkább folyamatosan görgetve olvasnád-e a könyvet.
