Случайная выборка из генеральной совокупности. Сущность метода Монте-Карло. Определение адекватности принятой эконометрической модели. Линейная регрессионная модель вида. Система нормальных уравнений в матричной форме. Параметры регрессионной модели.
ПЛАН 1. Теоретическая часть Метод Монте-Карло 2. Теоретическая часть Метод Монте-Карло Датой рождения метода Монте-Карло принято считать 1949 г., когда американские ученые Н.Метрополис и С.Улам опубликовали статью «Метод Монте-Карло», в которой систематически его изложили. Название метода связано с названием города Монте-Карло, где в игорных домах (казино) играют в рулетку - одно из простейших устройств для получения случайных чисел, на использовании которых основан этот метод. Специальный метод изучения поведения заданной статистики при проведении многократных повторных выборок, существенно использующий вычислительные возможности современных компьютеров. Для этого выбирают такую случайную величину X, математическое ожидание которой а: (1) Практически же поступают так: производят п испытаний; в результате которых получают п возможных значений X, вычисляют их среднее арифметическое (2) и принимают х в качестве оценки (приближенного значения) а * искомого числа а: (3) Поскольку метод Монте-Карло требует проведения большого числа испытаний, его часто называют методом статистических испытаний. Отыскание возможных значений случайной величины Х (моделирование) называют «разыгрыванием случайной величины».
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
