Discussão do artigo "Fundamentos de estatística"
Ah, eu gosto dos elementos básicos, eles são como axiomas. Em uma base sólida - um"graal" sólido ))
Alguns pontos para os quais não encontrei respostas no artigo sobre conceitos básicos:
1) Por que a estimativa da expectativa da amostra é a média aritmética e não a média geométrica, a média harmônica ou mesmo a mediana? Qual é a justificativa para essa escolha?
2) Por que é necessário calcular a dispersão em vez do desvio médio absoluto se quisermos saber"quão longe os valores da amostra estão de sua expectativa matemática "?
3) Há um três interessante no coeficiente de curtose, que pode causar um pouco de confusão se o coeficiente estiver no denominador. Por uma questão de conveniência, ele foi colocado lá?
P.S. Isso não é uma crítica ao artigo, mas apenas para aqueles que estão aprendendo o básico.
A propósito, eu também sempre me perguntei como o desvio padrão é melhor do que a média absoluta. Ele tem alguma outra propriedade estatística? Ou toda essa quadratura se deve ao fato de não haver uma função na matemática para obter o módulo de forma analítica? )))
Talvez essas sejam apenas propriedades da álgebra de nosso espaço? Embora aqui tenha sido encontrado um artigo que responde diretamente à pergunta -http://statanaliz.info/teoriya-i-praktika/10-variatsiya/15-dispersiya-standartnoe-otklonenie-koeffitsient-variatsii.html:
O desvio padrão obviamente também caracteriza uma medida de dispersão de dados, mas agora (diferentemente da dispersão) ele pode ser comparado aos dados originais, já que suas unidades são as mesmas (isso fica evidente na fórmula de cálculo). Mas mesmo esse indicador em sua forma pura não é muito informativo, pois contém muitos cálculos intermediários que são confusos (desvio, quadrado, soma, média, raiz).
No entanto, você já pode trabalhar diretamente com o desvio padrão, pois as propriedades desse indicador são bem estudadas e conhecidas. Por exemplo, existe a regra dos três sigmas, que afirma que, em dados com uma distribuição normal, 997 valores em 1000 não estarão mais distantes do que 3 sigmas para um lado ou para o outro do valor médio.
O sigma, como medida de incerteza, também está envolvido em muitos cálculos estatísticos. Ele é usado para estabelecer o grau de precisão de várias estimativas e previsões. Se a variação for muito grande, o desvio padrão também será grande e, portanto, a previsão será imprecisa, o que é expresso, por exemplo, em intervalos de confiança muito amplos.
- statanaliz.info
A propósito, eu também sempre me perguntei como o desvio padrão é melhor do que a média absoluta.
Ah, eu gosto dos princípios básicos, eles são como axiomas. Em uma base sólida - um "graal" sólido ))
Alguns pontos para os quais não encontrei respostas no artigo sobre conceitos básicos:
1) Por que a estimativa da expectativa da amostra é a média aritmética e não a média geométrica, a média harmônica ou mesmo a mediana? Qual é a justificativa para essa escolha?
2) Por que é necessário calcular a dispersão em vez do desvio médio absoluto se quisermos saber"quão longe os valores da amostra estão de sua expectativa matemática "?
3) Há um três interessante no coeficiente de curtose, que pode causar um pouco de confusão se o coeficiente estiver no denominador. Por uma questão de conveniência, ele foi colocado lá?
P.S. Isso não é uma crítica ao artigo, mas apenas uma reflexão para aqueles que estão aprendendo o básico.
1,2) Alguns cálculos matemáticos que explicam o uso da média aritmética e do desvio padrão - http://teorver-online.narod.ru/teorver49.html.
3) Todas as estimativas de parâmetros fornecidas neste artigo são imparciais. Portanto, há todos os tipos de coeficientes aditivos pelos quais os valores de estimativa devem ser multiplicados (em particular, o triplo da fórmula de curtose).
- teorver-online.narod.ru
Nós sabemos tudo isso, diga-nos como construir um graal a partir disso ))).
Infelizmente, mais uma reescrita de chavões elementares de um livro de referência de matemática. Do autor, apenas algumas imprecisões. Portanto, é melhor usar o livro de referência do que esses artigos.
As normas de erro quadrático normalmente usadas decorrem de sua aplicação bem-sucedida na física, porque quase todas as somas de distribuições no limite de grandes números tendem à distribuição gaussiana de variáveis aleatórias, que tem exatamente o quadrado do erro no expoente. Nesse caso, a probabilidade de distribuição conjunta de quantidades distribuídas gaussianas independentes contém a soma dos quadrados dos erros no expoente.
Outras normas de erro são bastante admissíveis.
Outros padrões de erro são perfeitamente aceitáveis.
Oh, isso é interessante. É uma pena que meu livro de estatística não tenha mencionado isso.
Talvez você também saiba como reconhecer uma distribuição polimodal?
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Novo artigo Fundamentos de estatística foi publicado:
Todo negociante trabalha usando cálculos estatísticos, mesmo se apoia a análise fundamental. Este artigo o leva através dos fundamentos da estatística, seus elementos básicos e mostra a importância da estatística na tomada de decisão.
O que é estatística? Aqui está a definição encontrada na Wikipédia: "Estatística é o estudo da coleta, organização, análise, interpretação e apresentação de dados". (Estatísticas). Esta definição sugere três componentes principais das estatísticas: coleta de dados, medidas e analises. A análise de dados parece ser especialmente útil para o negociador, como a informação recebida é fornecida pelo corretor, ou através de um terminal de negociação, e já é medida.
Os comerciantes modernos (principalmente) usam a análise técnica para decidir se querem comprar ou vender. Eles lidam com estatísticas em praticamente tudo o que fazem ao usar um determinado indicador ou ao tentar prever o nível de preços para o próximo período. Na verdade, o próprio gráfico de flutuação de preços representa certas estatísticas de uma ação ou moeda no tempo apropriado. Por isso é muito importante compreender os princípios básicos das estatísticas subjacentes à maioria dos mecanismos que facilitam o processo de tomada de decisão para um comerciante.
Autor: QSer29