Чтобы вывести полученную оценку на экран мы просто вводим имя переменной.
Запускаем несколько раз: Runtime – Run All.
Для вывода на экран можно также использовать команду print. Это обеспечит побольше знаков после запятой. Здесь можно задать любой формат вывода.
Подведём итоги. Неважно, какими средствами анализа мы пользуемся. Результаты обработки данных каждый раз представляют собой случайные числа. Они будут приближаться к точному, правильному значению. Но оценка содержит внутри себя случайность.
Ваша задача – потренироваться и убедиться в следующем. Оценки – это результат обработки реальных данных. Исходные данные содержат случайность. Поэтому оценки тоже являются случайными числами. Нужно проделать этот опыт на локальном компьютере и в облаке, см. рис.
Рис. План задания
4. Распределение
Наша следующая тема – распределение. А точнее, распределение вероятностей. Это понятие из теории вероятностей.
Чтобы всё запутать, у нас есть ещё одно понятие распределения – в экономике. Это касается дистрибуции, когда оптом берут крупную партию товара и развозят по магазинам мелкими партиями. Конечно, это не имеет никакого отношения к распределению в статистике.
Нас будет интересовать статистика, эконометрика, теория вероятности. Здесь распределение – это зависимость, показанная на рис.
Рис. Примеры стандартных распределений
Итак, распределение – это вероятность появления разных значений какой-то случайной величины. На рисунке приведены два примера – равномерное и нормальное распределение. Мы их подробно исследовали на лабораторных работах по статистике.
При использовании программного генератора достаточно указать название распределения и его параметры.
Нормальное распределение имеет один пик. В целом, такая форма кривой называется колоколообразной. То есть она похожа по форме на колокол.
Соответствующее английское название – Probability Distribution. Probability – это вероятность. Distribution – распределение.
Распределение вероятностей – это вероятность появления разных значений случайной величины. Когда мы обрабатываем реальные данные, эту вероятность мы можем найти только приблизительно с помощью оценок. На практике распределение – это частота появления разных значений. Что-то бывает чаще, что-то бывает реже.
Чтобы сгенерировать случайные числа, мы используем программный генератор.
Рис. Запуск генератора
Всё начинается с равномерного распределения. Случайное число от нуля до единицы. Это считается своеобразным стандартом, строительным «кирпичиком» для реализации любого другого распределения.
Рис. Стандартное нормальное распределение
В некоторых