Случайные величины в таможенной статистике - Курсовая работа

Статистическое изучение тех или иных явлений в статистике предполагает, как обязательное условие наличие информации, сведений об этих явлениях. В настоящее время понятие статистики употребляется в нескольких значениях: 1) наука, изучающая количественную сторону массовых явлений и процессов в неразрывной связи с их качественным содержанием - учебный предмет в высших и средних специальных учебных заведениях; 2) совокупность цифровых сведений, характеризующих состояние массовых явлений и процессов общественной жизни; статистические данные, представляемые в отчетности предприятий, организаций, отраслей экономики, а также публикуемых в сборниках, справочниках, периодической печати и в сети Интернет, которые являются результатом статистической работы; 4) некий параметр ряда случайных величин, получаемый по определенному алгоритму из результатов наблюдений, например, статистические критерии (критические статистики), применяющиеся при проверке различных гипотез (предположительных утверждений) относительно природы или значений отдельных показателей, исследуемых данных, особенностей их распределения и пр.Для характеристики массовых явлений статистика использует статистические величины (показатели), которые характеризуют группы единиц или совокупность (явление) в целом. Результаты наблюдений таможенной статистики внешней торговли, то есть сведения, получаемые из ГТД, представляют собой абсолютные величины, отражающие уровень развития какого-либо явления (например, величина экспорта/импорта i-го товара в j-ю страну). Абсолютные величины бывают моментные (отражают уровень развития явления на определенную дату, например, экспортная цена на нефть) и интервальные (отражают уровень развития явления за определенный интервал времени, например, величина экспорта за месяц, квартал, год и т.п.). В отличие от моментных интервальные абсолютные величины допускают последующее суммирование (например, суммируя величину экспорта товара за январь, февраль и март, получаем величину экспорта за I квартал). Широко распространены в таможенной статистике следующие виды единиц измерения: натуральные, подразделяющиеся на простые (например, штуки, тонны, метры) и сложные (составные), представляющие собой комбинацию двух разноименных величин (например, киловатт-час);Случайная величина, значения которой заполняют некоторый промежуток, называется непрерывной. Если x - непрерывная случайная величина, то равенство x = х представляет собой, как и в случае дискретной случайной величины, некоторое случайное событие, но для непрерывной случайной величины это событие можно связать лишь с вероятностью, равной нулю, что однако не влечет за собой невозможности события. Для определения вероятности того, что случайная величина x примет значение из промежутка [a, b]конечной длины, нужно выбрать на промежутке произвольные числа x1, х 2,?, xn удовлетворяющие условию: а=х 0<х 1<x2<?<xn<b=xn 1. Будем считать функцию p(x) непрерывной на промежутке (а; b), тогда пределом суммы будет определенный интеграл по промежутку [a; b] от функции p(x), равный искомой вероятности: P(a ? x ? b) = (3) Можно задавать случайную величину, задавая функцию р(х), удовлетворяющую этим условиям. случайная величина распределение статистикаСлучайная величина Х называется дискретной (прерывной), если множество ее значений конечное или бесконечное, но счетное. Законом распределения дискретной случайной величины называют соответствие между возможными значениями случайной величины и их вероятностями. Закон распределения дискретной случайной величины Х может быть задан в виде таблицы, в первой строке которой указаны в порядке возрастания все возможные значения случайной величины, а во второй строке соответствующие вероятности этих значений, т.е. x x1 x2 х 3 … xn p р 1 р 2 р 3 ... pn р 1 р 2 … pn=1 Функцией распределения дискретной случайной величины Х называется функция F(x), определяющая для каждого значения х вероятность того, что случайная величина Х примет значение, меньше х: F(x)=Р(Х<х). Геометрически функция распределения интерпретируется как вероятность того, что случайная величина Х примет значение, которое изображается на числовой прямой точкой, лежащей левее точки х.При изучении случайных явлений в зависимости от их сложности иногда приходится использовать две, три и более случайных величин. При изучении системы случайных величин недостаточно изучить отдельно случайные величины, составляющие систему, а необходимо учитывать связи или зависимости между этими величинами. Пусть и - дискретные случайные величины, возможные значения которых , где Тогда распределение системы таких случайных величин может быть охарактеризовано указанием вероятностей того, что случайная величина примет значение и одновременно с этим случайная величина примет значение . Геометрически функцию распределения системы двух случайных величин можно интерпретировать как вероятность попадания случайной точки в левый нижний бесконечный квадрант плоскости (рис.

Содержание

Введение

1. Случайные величины в таможенной статистике

2. Функция распределения непрерывной случайной величины

3. Функция распределения дискретной случайной величины

4. Многомерная случайная величина

Заключение

Список использованной литературы