Болч К._ Хуань К.Дж. - Многомерные статистические методы для экономики (Болч К._ Хуань К.Дж. - Многомерные статистические методы для экономики.djvu), страница 47

Ргезз. 80. К о з е п Ь ! а П Н. М. (!968). Зрес1га! Еча1па!!оп о1 В!5 апй Сепапз йеч1ьей Зеазопа1 Аб)пз1веп$ Ргоседигез. Зоигпа! о1 $Ье Атег1сап Яа11ь1!са! Азаос1а11оп, чо1. 63, р. 472 — 501- 81. 5 с Ь е11е Н. (1959). ТЬе Апа!уз1з о1 Чаг1апсе, Иеъ' УогЕ, ЛоЬп %11еу й Зопз, 1пс. Русский перевод: Ш е ф ф е Г. Днсперснонный анализ. М., Фнзматтиз, 1963.

82. 5 ! е и е1 8. (1956). Иопрагаве!г1с Язв!а!1сз 1ог !Ье ВеЬачопа1 Яс1епсез„ Иею г'ог1г, Мсбгаж-Н111 Воок Соврапу, 83. 3 й ч а г с ! и а К. апг! С г о в е г Г. (1971). А Ио!е оп 1Ье 1.!ае о1 Са1еиог1са! Чес1огь 1п Тсз11щ 1ог Ецца!!!у о! Тюо йереаз1оп Ецпа11опь. ТЬе Авег1сап Яа1Ы!с1ап, чо1. 25. р. 27 — 28, 84. Я п е 6 е с о г О. %. апй С о с Ь г а и %'. б. (1967). Яа11з!1са1 Ме1Ьо ба 6!Ь ед. Авеа, 1оъа Яаана !)и!чегз11у Ргезз. 85 8 1 и Й е п 1(%. 3,!6 о а з е 1) (1908). ТЬе РгоЬаЫе Еггог о! а Меап. В1ове1- гйа, Чо1. 6, р.

1 — 25. 86. Т а у1о г А, Е. (19б5). Адчапсед Са1си1пь. ВозФоп, Ыпп апб Согпрапу. 87, Т Ь е ! 1 Н. (19711; Рг!пс1р1ез о1 Есопове1г1сз. Иев тогЕ, 3 оЬп %11еу й 5опз, 1пс. 88. Т!п1пег О. (1946), Бсапе Арр11са!!опз о1 Мы!!!чапа!с Апа!уз!з 1о Есопов1с 0а1а. Зоигпа! о1 1Ье Авепсап Яа11ь11са! Аазос!а!!оп, чо1. 41, р. 472 — 500. 89. Т о 1 1 е з И. А. апд М е 1 1 с Ь а г Е.

(1968). Яцйез о1 1Ье Мгас1иге о! Есопов1з!а'За1аг!еж апб 1псове. Авсг1сап Есопов1с Кеч1еъ' Япрр1евеп1. чо1. 1.'ч111, № 5, Раг1 2. 90. % а 1 к е г Н. М. апд 1. е ч 1. (1953). Яа11з11са! 1п1сгепсе, Иею Уогй, Но!1, Й1пеЬаг$ апд %!па!оп, 1пс. 91. % а и и Ь г. ч'.

(1942). Йеагеьз1опз Ве1жесп Бе!ь о1 Ъ'аг!а1ез. Есопоте1пса, чо1. 1О, р. 290 — 310. 92. % ! 1 й з Б. Б. (1962). Ма$Ьева11са! Яа11з1!сз. Иеч~ "1'огй, ЗоЬп ЪЧ1еу й Бопь, 1пс. Русский перевод: У н л к с С. Математическая статистика. М., Наука, 1967. 93, У. а г е п1 Ыс а Р. (1968).

Гипс!!опа! Ропп 1п !Ье Вевапд 1ог Мопеу. Зоыгпа1 о1 1Ье Авепсап Яа1!з11са1 Аьаос1а!1оп, чо1, 63, р. 502 — 611. ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ЛИТЕРАТУРА 1». А й в а з я н С. А. Многомерный статистический анализ в социально-экономических исследованиях. Экономика н математические методы, 1977, т, Х111, № 5, с. 968 — 985. 2». АйвазянС. А,, БежасваЗ. И.,Староверов О. В. Классификация многомерных наблюдений. М., Статистика, 1974. 3».

Айвазян С, А., Вежаева 3. И., Левкова Л, А. н др. Типология потребления. М., Наука, 1978. 4». Алгоритмы многомерного статистического анализа н нх применения. М., ЦЭМИ АН СССР, 1975. 5*. Б о л ь ш е в Л. Н., С и н р н о в Н. В. Таблицы математической статистики. М., Наука, 1965. 6». Исследования по вероятностно-статистическому моделированию реальных систем. М., ЦЭМИ АН СССР, 1977. 7». Ке и д а л л М., С т ь ю а р т А.

Статистические выводы н связи. М., Наука, !973. 310 8'. Л н н н н к 1О, В. Метод наименьших квадратов и основы теории обработки наблюдений. 2-е нзд. М., Физматгиз, 1962. 9'. М а л е н в о Э. Статистические методы эконометрии. Я., Статистика, 1975. 1О*. М и р к и н Б. Г, Проблема группового выбора. М., Наука, 1974. 11*.

М и р к и н Б. Г, Анализ качественных признаков. М., Статистика, 1976. 12*, Многомерный статистический анализ в социально-экономических исследованиях. Ученые записки по статистике, т. ХХУ1, М., Наука, 1974. 13'. Прикладной многомерный статистический анализ. Ученые записки по статистике, т. 33. М., Наука, 1978. 14~. Применение многомерного статистического анализа в экономике и контроле качества продукции, Труды Всесоюзной научно-технической конференции.

Тарту, ВСНТО, 1977. 15*. Статистические методы анализа экспертных оценок. Ученые записки по статистике, т. 29. М., Наука, И77. ф ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ Автоковариацнанная функция 274 Автокарреляционная функция 274 Автакорреляция 140 Алгебраическое дополнение 2! Амплитуда 263 Анализ спектра 262 Арифметическое среднее ем. Среднее Белый шум 276, 277 Большая ось (эллипса) 26 а й д а р 236 Вектор 9 — базисный !О ! дифференцирование 29 длина 13 — единичный 9 компоненты 9 — нулевой 9 — артогональный 14 — ортонормнрованный 14 равенство 11 сложение ! ! вектор-столбец 10 вектор-строка 10 транспозиция !О умнажекне на скаляр 11 и-мерный 12 Взаимодействие 167, !72, 179 Внутреннее произведение векторов 13 Возмущение 105 Временнбй аспект 262 Времснибй ряд см.

также Ряд !09, 262 Гармоническое представление 264 Гетероскедастичность 140 Гипотеза 63 — альтернативная !конкурирующая) 63 — двусторонняя 66 — нулевая 63 — однастаронияя 66 Гамаскедастичнасть 105 Дискриминантный анализ 219 Дисперсианный анализ классификация па одному признаку 156 классификация па двум признакам 164 Дисперсия 46, 49 — обобщенная 233 Дифференцнрованис 29 Длииныс волны (колебания) 268 Доверительные пределы, !области) 65 — для вектора средних 79 -- для двух векторов средних 68, 90 — для нескольких предсказаний !34 — для одного коэффициента регрессии 123 — для одного предсказания 13! — для одного среднего 66, 74 — для (равенства) нескольких коэффициентов регрессии 134 — для регрессии са степенным преобразованием 209 соотношение между ними 85 Единичная окружность 30 Зависимость см.

Линейная зависимость Запаздывание 274 Канонические корреляции 241 — вычисляемые по й 244 — па Я 244 Квадратичная форма 25 — паложительно-определенная 25 Квазиразности 290 Ковариационная матрица (матрица ковариаций) 51 Ковариацианный анализ — с одной сопутствующей переменной 178 — с двумя сопутствующими перемеинымн !83 — с несколькими сопутствующими переменными 185 Кагерептиость 290 Каррелограмма 274 — 276 Корреляционная матрица 51, 62 Коэффициент корреляции — множсственно-частный 155 — множественный 152 — простой !двумерный) 148 — скорректированный с учетом числа степеней свободы 153 — частный 153 Коэффициенты Фурье (вычисление) 268 Корреляция см.

Коэффициент корреляции Кривая Филлипса 211 Критерий гипотезы 65 — непараметрнческий 66 — параметрический 66 Красс-спектр 290 Линейная комбинация векторов !О Линейная независимость 12, 22 Линейность !ее проверка) 199 Линейиыс комбинации и контрасты — в дисперсноином анализе !62„ 170, 177 — в коварнационном анализе 183 — коэффициентов регрсссии ! 24 — при проверке гипотез о векторе средних 82 — при проверке гипотез о равенстве двух векторов средних 91 Максимум 30 Малая ось !эллипса) 26 Математическое ожидание 48 Матрица 16 — алгебраических дополнений 23 — вырожденная 22 — диагональная 17, 23, 28 — единичная 17 — идемпотентная 116 — квадратная 17 — модальная 28 — невырождениая 22 — нулевая 25 — обратная 20, 24 — полного ранга, см.

невырождеиная — положительно-определенная 25, 35 — почти вырожденная 23 — присоединенная 23 — симметрическая 18, 25 — треугольная 17 Медиана 46 Метод — Лагранжа 31 — наибольшего правдоподобия 58, 117 — наименьших квадратов 57, 107„ 268 — обобщенный 140 — Якоби 42 Минимум 30 Минор 21, 25 — главный 25 Множитель Лагранжа 31, 33 Хода 46 Мощность — как дисперсия 273 — средняя 273 Мультиколлинеарность 151 Независимость — линейная 12 — статистическая 50 Нормальные уравнения 108, 1!2 Нулевая гипотеза 63 Обобщенное расстояние (расстояние Махаланобиса) 225 Обратна и связь в предсказании 287 Окно 282 — Парзеиа 283 построение 282 Оператор суммирования 36 Определитель 20 — матрицы 20 Ортонормированное множество 14 Основная программа — для анализа главных компонент 255 — для анализа канонических корреляций 259 — для дискрнминантного анализа 252 — для дисперсноииого анализа 190 — для ковариацнонного анализа 195 — для подпрограммы СНАЯ 43 — для подпрограммы 1ИУБ 41 — для подпрограмм МЕАМ, СОЧАХ н СОКР 71 — для проверки гипотезы о векторе средних 98 — для проверки гипотезы о равенстве двух векторов средних 100 — для регрессии со степенным преобразованием 2!5 — для регрессионного анализа !43 — для спектрального анализа 292 Отношение дисперсий см.,Г-распределение — правдоподобия 93, 239 Оценивание — ингсрвальное 57 — методом наибольшего правдоподобия 58 — методом наименьших квадратов о7 — точечное 56 Ошибка — 1 рода 63 — П рода 63 — среднего 73 — среднеквадратичная 61 — стандартная коэффициентов регрессии 120 — стандартная оценки 117 Переменная сопутствующая 178 Переменные — совместно определяемые 9 — фиктивные !85 Период 263 Периодограмма 273 Плотность вероятности см.

Функция плотности вероятности Подматрнца 24 Подпрограмма — СНАЯ 42 313 — ~'ЩЩ1 257 — СОМ 189 — СОйй 70 =- СОЧАВ 70 — ГСА1. 189 — бйАИ0 !88 — РЖЗ 40 — МЕЛИ 69 — КЕО 141 Полигон частот 280 Полудлнна 26, 32 Потребление !03, 109, 141, 208 Правдоподобие см. Метод наибольшего правдоподобия и Отношение правдоподобия Преобразование в ре~рессии 205 — Фурье 278 Проверка гипотез (в целом) 64 Прогноз (в связи с регрессией) 130 Производственная фупкция 213 Ранг матрицы 22 Распределение нормальное 45 — частот (в связи со спектральным оцениванием) 281 — Г 75 — 1 !Стьюдента) 73 — л (Фишера) 150 — у~ 75, 93 Реализация 281 Регрессия 104 вычисление коэффициентов ! 14 — линейная 104 — логарифмическая линейная 205, 214 — полиноминальная 205, 214 Ряд — периодический 262 — Тейлора 211 — стационарный 263 — Фурье 265 Сезонность 151, 288 Скаляр 10 След матрицы 19 Смещение 60 Собственные корни и векторы см.

Характеристические корни н векторы Состоятельность 60 Спектр — линейчатый Фурье 273 — многомерный 290 — мощности 281 Спектральная плотность 281 Спектральный анализ 262 Среднее !значение) вектор 36„51 — простое 36, 46 Средний квадрат 273 Стационарность в широком 263 Степени свободы 73 Степенное преобразование !в сии) 207, 215 смысле регрес- Теорема Парсеваля 271 — центральная предельная 64 Точка усечения 281 Транспонирование матриц !7 Тренд среднего 263, 290 — дисперсии 263 удаление !Прн помощи разностей) 294 Угловой коэффициент — общий 18! — средний 179 Условная плотность 52 Утечка 283, 289 Фаза 263, 264, 269 Фазовый сдвиг 290 Факторный анализ 219, 238 Фильтрация ! 51„262 Функция — передаточная 290 — плотности вероятности 45, 47 — плотности нормальная двумерная 52 — плотности нормальная многомерная 55 — плотности нормальная одномерная 45 — плотности равномерная 48 — плотности совместная 50 — регрессии см.