Вероятностно-статистические методы моделирования экономических систем
Дипломная работа - Менеджмент
Другие дипломы по предмету Менеджмент
Вероятностно-статистические методы моделирования экономических систем
Введение
Под задачей идентификации закона распределения наблюдаемой случайной величины (структурно-параметрической идентификации), как правило, понимают задачу выбора такой параметрической модели закона распределения вероятностей, которая наилучшим образом соответствует результатам экспериментальных наблюдений. Случайные ошибки средств измерений не так уж часто подчиняются нормальному закону, точнее, не так часто хорошо описываются моделью нормального закона. В основе измерительных приборов и систем лежат различные физические принципы, различные методы измерений и различные преобразования измерительных сигналов. Погрешности измерений как величины являются следствием влияния множества факторов, случайного и неслучайного характера, действующих постоянно или эпизодически. Поэтому понятно, что только при выполнении определенных предпосылок (теоретических и технических) погрешности измерений достаточно хорошо описываются моделью нормального закона.
Вообще говоря, следует понимать, что истинный закон распределения (если он, конечно, существует), описывающий погрешности конкретной измерительной системы, остается (останется) неизвестным, не смотря на все наши попытки его идентифицировать. На основании данных измерений и теоретических соображений мы можем только подобрать вероятностную модель, которая в некотором смысле наилучшим образом приближает этот истинный закон. Если построенная модель адекватна,м образом приближает этот истинный закон. Если построенная модель адекватна, то есть применяемые критерии не дают оснований для ее отклонения, то на основе данной модели можно вычислить все интересующие нас вероятностные характеристики случайной составляющей погрешности измерительного средства, которые будут отличаться от истинных значений только за iет не исключенной систематической (ненаблюдаемой или нерегистрируемой) составляющей погрешности измерений. Ее малость и характеризует правильность измерений. Множество возможных законов распределения вероятностей, которые можно использовать для описания наблюдаемых случайных величин, не ограничено. Бессмысленно ставить целью задачи идентификации нахождение истинного закона распределения наблюдаемой величины. Мы можем лишь решать задачу выбора наилучшей модели из некоторого множества. Например, из того множества параметрических законов и семейств распределений, которые используются в приложениях, и упоминание о которых можно найти в литературных источниках.
Классический подход к структурно-параметрической идентификации закона распределения. Под классическим подходом будем понимать алгоритм выбора закона распределения, целиком базирующийся на аппарате математической статистики.
1. Элементарные понятия о случайных событиях, величинах и функциях
Мы уже видели, что для многих экспериментов нет никаких различий в подiёте вероятностей событий, тогда как элементарные исходы в этих экспериментах очень различаются. Но нас и должны интересовать именно вероятности событий, а не структура пространства элементарных исходов. Поэтому пора во всех таких похожих экспериментах вместо самых разных элементарных исходов использовать, например, числа. Иначе говоря, каждому элементарному исходу поставить в соответствие некоторое вещественное число, и работать только iислами.
Пусть задано вероятностное пространство .
Определение 26. Функция называется случайной величиной, если для любого борелевского множества множество является событием, т.е. принадлежит -алгебре .
Множество , состоящее из тех элементарных исходов , для которых принадлежит , называется полным прообразом множества .
Замечание 9. Вообще, пусть функция действует из множества в множество , и заданы -алгебры и подмножеств и соответственно. Функция называется измеримой, если для любого множества его полный прообраз принадлежит .
Замечание 10. Читатель, не желающий забивать себе голову абстракциями, связанными с -алгебрами событий и с измеримостью, может смело iитать, что любое множество элементарных исходов есть событие, и, следовательно, случайная величина есть произвольная функция из в . Неприятностей на практике это не влечёт, так что всё дальнейшее в этом параграфе можно пропустить.
Теперь, избавившись от нелюбопытных читателей, попробуем понять, зачем случайной величине нужна измеримость.
Если задана случайная величина , нам может потребоваться вычислить вероятности вида , , , (и вообще самые разные вероятности попадания в борелевские множества на прямой). Это возможно лишь если множества, стоящие под знаком вероятности, являются событиями - ведь вероятность есть функция, определённая только на -алгебре событий. Требование измеримости равносильно тому, что для любого борелевского множества определена вероятность .
Можно потребовать в определении 26 чего-нибудь другого. Например, чтобы событием было попадание в любой интервал: , или в любой полуинтервал: .
Убедимся, например, что эквивалентны определения 26 и 27:
Определение 27. Функция называется случайной величиной, если для любых вещественных множество принадлежит -алгебре .
Доказательство эквивалентности определений 26, 27.
Если - случайная величина в смысле определения