Modelare statistică

Versiunea actuală a paginii nu a fost încă examinată de colaboratori experimentați și poate diferi semnificativ de versiunea revizuită la 2 septembrie 2016; verificările necesită 15 modificări .

Modelarea statistică este studiul obiectelor de cunoaștere pe modelele lor statistice . „Modelele statistice sunt necesare pentru studiul teoretic al influenței fluctuațiilor , zgomotului etc. asupra proceselor. Când sunt luate în considerare procesele aleatorii , mișcarea sistemului nu se va mai supune legilor dinamice , ci legilor statisticii . În conformitate cu aceasta, se pot ridica întrebări despre probabilitatea cutare sau cutare mișcare, despre mișcările cele mai probabile și despre alte caracteristici probabilistice ale comportamentului sistemului. [unu]

Parametrii unor astfel de modele sunt estimaţi folosind metode statistice . De exemplu: metoda probabilității maxime , metoda celor mai mici pătrate , metoda momentelor .

Tipuri de modele statistice și econometrice

Regresia liniară (OLS)
Regresii pe variabile binare
Model autoregresiv
Sistem de ecuații simultane (SEM)
Model de probabilitate liniară (LPM)
Model Logit (Logit)
Model Probit (Probit)

si etc.

Aplicație

În fizică

Principala aplicație a modelelor statistice a fost în fizică .

În special, „aparatul matematic pentru studierea proceselor statistice în sistemele oscilatorii este așa-numitele ecuații Einstein-Fokker”. [unu]

În științele sociale și economice

Modelarea econometrică este un fel de modelare statistică folosită pentru a studia procesele și fenomenele economice .

Pentru a obține explicații ale acestor fenomene, precum și pentru a prezice fenomene sau indicatori de interes pentru cercetător, ele sunt utilizate, în special, în econometrie , în econofizică .

Exemple

Un exemplu de model econometric de regresie este funcția de consum a lui Keynes :

Y=b_{1}+b_{2}X

unde - cheltuieli, - venit, și - parametrii ecuației, - eroare stocastică [nu participă la ecuație]. $Y$ $X$ $b_{1}$ $b_{2}$ $u$

Un alt exemplu de model statistic este distribuția normală :

$P_{\mu ,\sigma}(x)\equiv {\frac {1}({\sqrt {2\pi }}\sigma }}\exp \left(-{\frac {(x-\) mu )^{2}}{2\sigma ^{2}}}\right)$ .

care, de exemplu, poate modela bine distribuția înălțimii oamenilor în populația totală a tuturor locuitorilor unei țări.

Vezi și

Note

↑ 1 2 Andronov, 1981 , p. 18-19.

Literatură

Andronov A. A. , Witt A. A. , Khaikin S. E. Teoria oscilațiilor. - Ed. a II-a, revizuită. și corectat.- M . : Nauka, 1981. - 918 p.