- •6.030505 “Управління персоналом і економіка праці ”
- •Опис навчальної дисципліни «математика для економістів»
- •Інструментальні:
- •Змістовий модуль 2. Диференціальне числення функції однієї змінної та його застосування в економіці
- •Змістовий модуль 3. Диференціальне числення функції багатьох змінних та його застосування в економіці
- •Змістовий модуль 4. Інтегрування функцій. Диференціальні та різницеві рівняння
- •Модуль 2. Теорія ймовірностей і математична статистика Змістовий модуль 1. Теорія ймовірностей
- •Тема 13. Економічна динаміка та її моделювання: диференціальні та різницеві рівняння
- •Змістовий модуль 5. Ряди та їх застосування. Елементи математичної економіки
- •Тема 14. Ряди та їх застосування
- •Змістовий модуль 2. Математична статистика
- •Тема 1. Емпіричні та логічні основи теорії ймовірностей
- •План вивчення теми
- •Методичні рекомендації до самостійної роботи
- •1. Випадкові події
- •2. Прості та складені випадкові події. Простір елементарних подій
- •3.Операції над подіями
- •Тема 2. Основні теореми теорії ймовірностей, їх економічна інтерпретація
- •2. Елементи комбінаторики
- •3. Геометрична ймовірність
- •4. Статистична ймовірність
- •5. Умовна ймовірність
- •5.1. Залежні та незалежні випадкові події
- •5.2. Обчислення умовної ймовірності
- •Формули ймовірностей добутку та суми випадкових подій
- •7. Імовірність появи хоча б однієї випадкової події
- •1320 11 8. Формула повної ймовірності
- •9. Формула Байєса
- •Питання для самоконтролю
- •Література
- •Тема 3. Схема незалежних випробувань
- •План вивчення теми
- •Методичні рекомендації до самостійної роботи
- •1. Формула Бернуллі
- •2. Найімовірніше число появи випадкової події (мода)
- •3. Локальна теорема
- •4. Інтегральна теорема
- •5. Використання інтегральної теореми
- •6. Формула Пуассона для малоймовірних випадкових подій
- •7. Проста течія подій
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 4. Випадкові величини та їх економічна інтерпретація
- •Функція розподілу ймовірностей
- •Щільність ймовірностей (диференціальна функція) її властивості
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 5. Закони розподілу та числові характеристики випадкових величин
- •1.1. Математичне сподівання
- •1.2. Мода та медіана випадкової величини
- •1.3. Дисперсія та середнє квадратичне відхилення
- •1.4. Початкові та центральні моменти
- •1.5. Асиметрія і ексцес
- •Біноміальний закон розподілу
- •Закон розподілу Пуассона
- •Рівномірний розподіл
- •Експоненціальний розподіл
- •Нормальний розподіл
- •7. Розподіл («хі-квадрат»)
- •Тема 6. Багатовимірні випадкові величини
- •2. Коефіцієнт кореляції
- •3. Умовні закони розподілу
- •4. Функція розподілу ймовірностей системи двох випадкових величин
- •5. Щільність ймовірностей системи двох випадкових величин
- •6. Числові характеристики системи двох неперервних випадкових величин
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 7. Функції випадкового аргументу
- •2. Закон розподілу та числові характеристики функції дискретного випадкового аргументу
- •3. Закон розподілу та числові характеристики функції неперервного випадкового аргументу
- •Питання для самоконтролю
- •Література
- •Тема 8. Граничні теореми теорії ймовірностей
- •План вивчення теми
- •Методичні рекомендації до самостійної роботи
- •Тема 9. Елементи теорії випадкових процесів і теорії масового обслуговування
- •2. Марковські випадкові процеси. Ланцюги Маркова
- •3. Процес народження і загибелі
- •4. Елементи теорії масового обслуговування
- •Тема 10. Первинне опрацювання статистичних даних
- •2. Генеральна та вибіркова сукупності
- •Тема 11. Статистичне та інтервальне оцінювання параметрів розподілу
- •Тема 12. Перевірка статистичних гіпотез
- •2. Похибки перевірки гіпотез
- •3. Критерії узгодження для перевірки гіпотез
- •4. Критична область
- •Тема 13. Елементи теорії регресії
- •2. Визначення параметрів ,
- •3. Властивості ,
- •4. Множинна регресія
- •Питання для самоконтролю
- •Література
- •Тема 14. Елементи дисперсійного аналізу
- •План вивчення теми
- •Методичні рекомендації до самостійної роботи
- •Тема 15. Елементи теорії кореляції
- •Тема 1. Емпіричні та логічні основи теорії ймовірностей.
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 2. Основні теореми теорії ймовірностей, їх економічна інтерпретація
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 3. Схема незалежних випробувань
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 4. Випадкові величини та їх економічна інтерпретація
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 5. Закони розподілу та числові характеристики випадкових величин
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 6. Багатовимірні випадкові величини
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 7. Функції випадкового аргументу
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 8. Граничні теореми теорії ймовірностей
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 9. Елементи теорії випадкових процесів і теорії масового обслуговування
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 10. Первинне опрацювання статистичних даних
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 11. Статистичне та інтервальне оцінювання параметрів розподілу
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 12. Перевірка статистичних гіпотез
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 13. Елементи теорії регресії
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 14. Елементи дисперсійного аналізу
- •Задачі для розв’язання
- •Тема 15. Елементи теорії кореляції
- •Література
- •Методичні вказівки до виконання завдань
- •Приклади розв’язків задач для індивідуальної роботи
- •Завдання для індивідуальної роботи
- •Самостійна робота студентів
- •Практичні заняття
- •Модульний контроль
- •Індивідуальна робота
- •Математика для економістів
Тема 15. Елементи теорії кореляції
Мета роботи: вивчити поняття функціональної, статистичної, кореляційно залежності між змінними.
План вивчення теми
Функціональна залежність.
Статистична залежність.
Кореляційна залежність.
Методичні рекомендації до самостійної роботи
Функціональна, статистична і кореляційна залежності
Кожній величині, яку дістають у результаті проведення експерименту, притаманний елемент випадковості, що виявляється більшою чи меншою мірою залежно від її природи.
При сумісній появі двох і більше величин у результаті проведення експерименту дослідник має підстави для встановлення певної залежності між ними, зв'язку.
Ідея зв'язку між змінними величинами має особливе, принципове значення в економетричних дослідженнях, де здійснюється перевірка на адекватність створених математичних моделей реальним економічним процесам, в яких співвідношення між змінними пов'язані функціональною залежністю.
Строгої функціональної залежності між змінними, у буквальному розумінні цього слова, у реальному світі не існує, бо вони перебувають під впливом випадкових факторів, наслідки якого передбачити практично неможливо. Тому між змінними існує особлива форма зв'язку, яку називають стохастичною (про що йшлося в попередніх темах) і яка в математичній статистиці трансформується, не змінюючи своєї сутності, у статистичну залежність.
Наприклад, при дослідженні двох змінних X та зміна значень Х-Хі призводить до такої зміни значень , яку можна розбити на два компоненти: систематичну, що пов'язана із залежністю, котра існує між X та , і випадкову, яка зазнає впливу випадкових факторів.
Показником, що вимірює стохастичний зв'язок між змінними, є коефіцієнт кореляції, який свідчить з певною мірою ймовірності, наскільки зв'язок між змінними близький до строгої лінійної залежності.
Значно збільшується цінність коефіцієнта кореляції для випадкових змінних, що мають закон розподілу ймовірностей, близький до нормального. Для таких величин відсутність кореляції одночасно означає і відсутність будь-якої залежності між ними.
Крім цього, як і в дисперсійному аналізі, кореляційний аналіз оцінює, наскільки значні невипадкові змінні у випадкових величинах у процесі проведення експерименту.
За наявності кореляційного зв'язку між змінними необхідно виявити його форму функціональної залежності (лінійна чи нелінійна), а саме:
, (15.1)
, (15.2)
. (15.3)
Наведені можливі залежності між змінними X і (15.1), (15.2), (15.3) називають функціями регресії. Форму зв'язку між змінними X і можна встановити, застосовуючи кореляційні поля. На основі розміщення точок кореляційного поля дослідник має підстави для гіпотетичного припущення про лінійні чи нелінійні залежності між ознаками X і .
Для двовимірного статистичного розподілу вибірки ознак (X, ) поняття статистичної залежності між ознаками Х та має таке визначення:
статистичною
залежністю X
від
У
називають
таку, за якої при зміні
значень ознаки
=
уі
змінюється умовний статистичний розподіл
ознаки X,
статистичною
залежністю ознаки
від
X
називають
таку, за якої зі зміною значень ознаки
Х=
змінюється
умовний статистичний розподіл ознаки
.
У разі зміни умовних статистичних розподілів змінюватимуться і умовні числові характеристики.
Звідси
випливає визначення кореляційної
залежності між ознаками X і
.
Кореляційною
залежністю
ознаки X від
називається функціональна залежність
умовного середнього
від аргументу х, що можна записати так:
Аналогічно
кореляційною залежністю ознаки
від X
називається функціональна залежність
умовного середнього
від аргументу у,
що можна записати, так:
Між ознаками X та може існувати статистична залежність і за відсутності кореляційної. Але коли існує кореляційна залежність між ознаками Х та , то обов'язково між ними існуватиме і статистична залежність.
Питання для самоконтролю
Що означає функціональна залежність між ознаками X та Y ?
Дати означення статистичної залежності між ознаками X та Y.
Що означає кореляційна залежність між ознаками X та Y ?
Що таке коефіцієнт кореляції?
Література
Обов’язкова: [1]. Додаткова:[1], [4], [7].
4. МЕТОДИЧНІ РЕКОМЕНДАЦІЇ ДО ПРАКТИЧНИХ ЗАНЯТЬ
Модуль 2. Теорія ймовірностей і математична статистика
Змістовий модуль1. Теорія ймовірностей
Практичне заняття №1
