Связанные понятия
Пропорциональными называются две взаимно зависимые величины, если отношение их значений остаётся неизменным.
Подробнее: Пропорциональность
Кванти́ль в математической статистике — значение, которое заданная случайная величина не превышает с фиксированной вероятностью. Если вероятность задана в процентах, то квантиль называется процентилем или перцентилем (см. ниже).
Пара́метр (от др.-греч. παραμετρέω — «отмеривающий»; где παρά: «рядом», «второстепенный», «вспомогательный», «подчинённый»; и μέτρον: «измерение») — величина, значения которой служат для различения элементов некоторого множества между собой.. Параметр - величина, постоянная в пределах данного явления или задачи, но при переходе к другому явлению или задаче могущая изменить своё значение. Иногда параметрами называют также величины, очень медленно изменяющиеся по сравнению с другими величинами (переменными...
Стационарность или постоянство — свойство процесса не менять свои характеристики со временем. Понятие используется в нескольких разделах науки.
Эта статья о физическом понятии. О более общем значении термина, см. статью СкалярСкалярная величина (от лат. scalaris — ступенчатый) в физике — величина, каждое значение которой может быть выражено одним действительным числом. То есть скалярная величина определяется только значением, в отличие от вектора, который кроме значения имеет направление. К скалярным величинам относятся длина, площадь, время, температура и т. д.Скалярная величина, или скаляр согласно математическому энциклопедическому словарю...
Подробнее: Скалярная величина Упоминания в литературе
• значение уровня качества может быть представлено как некоторая функция относительных значений показателей и
коэффициентов весомости. Эта функция может выражать различные зависимости, средневзвешенные (арифметическая, геометрическая, гармоническая и др.) величины, полином, аналитические зависимости и т. д. Кроме того, оно может быть представлено не в скалярной, а в векторной форме;
При наличии в системе двух подсистем W1 и W2, статистический вес всей системы примет значение W = W1· W2, а общая энтропия – значение суммы энтропий подсистем S = S1 + S2. Выразив статистический вес системы через логарифм, Больцман вывел формулу: LnW = S1 + S2, которую усовершенствовал Планк: S = k · LnW, где k –
коэффициент пропорциональности, или так называемая постоянная Больцмана.
В случае применения линейных регрессионных моделей или дискриминантных функций выявление значимых объясняющих признаков также не составляет труда (достаточно воспользоваться подходящими статистическими критериями значимости
коэффициентов модели), а их интерпретация зависит от абсолютной величины коэффициента и знака при нем.
Показатель качества продукции численно характеризует степень проявления определенного свойства, входящего в состав качества. Его наименование определяет характеризуемое свойство (например, точность измерения, диапазон частот, прочность, долговечность и т. п.). Численные значения могут выражаться как в размерных единицах (длина, скорость, масса, время и др.), так и в безразмерных (
коэффициент полезного действия, коэффициент готовности, ремонтопригодность изделия, вероятностные показатели и др.).
д) с помощью метода наименьших квадратов (МНК) определяются
коэффициенты линейной модели для функций отклика (рисков RНТ, RК, RНО).
Связанные понятия (продолжение)
Ковариа́ция (корреляционный момент, ковариационный момент) — в теории вероятностей и математической статистике мера линейной зависимости двух случайных величин.
Фу́нкция распределе́ния в теории вероятностей — функция, характеризующая распределение случайной величины или случайного вектора; вероятность того, что случайная величина X примет значение, меньшее или равное х, где х — произвольное действительное число. При соблюдении известных условий (см. ниже) полностью определяет случайную величину.
Сре́днее значе́ние — числовая характеристика множества чисел или функций (в математике); — некоторое число, заключённое между наименьшим и наибольшим из их значений.
Непреры́вное равноме́рное распределе́ние — в теории вероятностей — распределение случайной вещественной величины, принимающей значения, принадлежащие интервалу , характеризующееся тем, что плотность вероятности на этом интервале постоянна.
Ковариацио́нная ма́трица (или ма́трица ковариа́ций) в теории вероятностей — это матрица, составленная из попарных ковариаций элементов одного или двух случайных векторов.
Несмещённая оце́нка в математической статистике — это точечная оценка, математическое ожидание которой равно оцениваемому параметру.
Многоме́рное норма́льное распределе́ние (или многоме́рное га́уссовское распределе́ние) в теории вероятностей — это обобщение одномерного нормального распределения. Случайный вектор, имеющий многомерное нормальное распределение, называется гауссовским вектором.
Система физических величин (далее СФВ) — совокупность взаимосвязанных физических величин, образованная по принципу, когда одни физические величины являются независимыми (основными физическими величинами), а другие являются их функциями (производными физическими величинами). СФВ представляет собой структурную схему связей или алгебраическую диаграмму операторов физических величин. Эти связи описываются математическими выражениями, называемыми определяющими уравнениями.
Разме́рность физической величины — выражение, показывающее связь этой величины с основными величинами данной системы физических величин; записывается в виде произведения степеней сомножителей, соответствующих основным величинам, в котором численные коэффициенты опущены.
То́чечная оце́нка в математической статистике — это число, оцениваемое на основе наблюдений, предположительно близкое к оцениваемому параметру.
Характеристи́ческая фу́нкция случа́йной величины ́ — один из способов задания распределения. Характеристические функции могут быть удобнее в тех случаях, когда, например, плотность или функция распределения имеют очень сложный вид. Также характеристические функции являются удобным инструментом для изучения вопросов слабой сходимости (сходимости по распределению). В теорию характеристических функций внесли большой вклад Ю.В. Линник, И.В. Островский, С.Р. Рао, Б. Рамачандран.
Апостерио́рная вероя́тность — условная вероятность случайного события при условии того, что известны апостериорные данные, т.е. полученные после опыта.
Сре́днее арифмети́ческое (в математике и статистике) множества чисел — число, равное сумме всех чисел множества, делённой на их количество. Является одной из наиболее распространённых мер центральной тенденции.
Весовая функция — математическая конструкция, используемая при проведении суммирования, интегрирования или усреднения с целью придания некоторым элементам большего веса в результирующем значении по сравнению с другими элементами. Задача часто возникает в статистике и математическом анализе, тесно связана с теорией меры. Весовые функции могут быть использованы как для дискретных, так и для непрерывных величин.
Линеаризация (от лат. linearis — линейный) — один из методов приближённого представления замкнутых нелинейных систем, при котором исследование нелинейной системы заменяется анализом линейной системы, в некотором смысле эквивалентной исходной. Методы линеаризации имеют ограниченный характер, т. е. эквивалентность исходной нелинейной системы и её линейного приближения сохраняется лишь для ограниченных пространственных или временных масштабов системы, либо для определенных процессов, причём, если система...
Винеровский процесс в теории случайных процессов — это математическая модель броуновского движения или случайного блуждания с непрерывным временем.
Погрешность измерения — отклонение измеренного значения величины от её истинного (действительного) значения. Погрешность измерения является характеристикой точности измерения.
Усло́вное распределе́ние в теории вероятностей — это распределение случайной величины при условии, что другая случайная величина принимает определённое значение.
Скаля́р (от лат. scalaris — ступенчатый) — величина, полностью определяемая в любой координатной системе одним числом или функцией, которое не меняется при изменении пространственной системы координат. В математике под «числами» могут подразумеваться элементы произвольного поля, тогда как в физике имеются в виду действительные или комплексные числа. О функции, принимающей скалярные значения, говорят как о скалярной функции.
Физи́ческая величина ́ — измеряемое качество, признак или свойство материального объекта или явления, общее в качественном отношении для класса материальных объектов или процессов, явлений, но в количественном отношении индивидуальное для каждого из них. Физические величины имеют род, размер, единицу(измерения) и значение.
Аппроксима́ция (от лат. proxima — ближайшая) или приближе́ние — научный метод, состоящий в замене одних объектов другими, в каком-то смысле близкими к исходным, но более простыми.
Независимая переменная — в эксперименте переменная, которая намеренно манипулируется или выбирается экспериментатором с целью выяснить её влияние на зависимую переменную.
Анализ размерности (чаще говорят «соображения размерности» или «метрические соображения») — инструмент, используемый в физике, химии, технике и нескольких направлениях экономики для построения обоснованных гипотез о взаимосвязи различных параметров сложной системы. Неоднократно применялся физиками на интуитивном уровне не позже XIX века.
Одночлен (также моном) — простое математическое выражение, прежде всего рассматриваемое и используемое в элементарной алгебре, а именно, произведение, состоящее из числового множителя и одной или нескольких переменных, взятых каждая в неотрицательной целой степени .
В статистике
степенной закон (англ. power law) - это такая функциональная зависимость между двумя величинами, при которой относительное изменение одной величины приводит к пропорциональному относительному изменению другой величины, независимо от исходных значений этих величин: зависимость одной величины от другой представляет собой степенную функцию. Например, рассмотрим зависимость площади квадрата от длины его стороны. Если длина будет увеличена вдвое, то площадь увеличится вчетверо.
Произво́дная функции — понятие дифференциального исчисления, характеризующее скорость изменения функции в данной точке. Определяется как предел отношения приращения функции к приращению её аргумента при стремлении приращения аргумента к нулю, если такой предел существует. Функцию, имеющую конечную производную (в некоторой точке), называют дифференцируемой (в данной точке).
Система уравнений — это условие, состоящее в одновременном выполнении нескольких уравнений относительно нескольких (или одной) переменных.
Уравнение теплопроводности — дифференциальное уравнение в частных производных второго порядка, которое описывает распределение температуры в заданной области пространства и ее изменение во времени.
Фазовая плоскость — координатная плоскость, в которой по осям координат откладываются какие-либо две переменные (фазовые координаты), однозначно определяющие состояние системы второго порядка. Фазовая плоскость является частным случаем фазового пространства, которое может иметь бо́льшую размерность.
Интеграл — одно из важнейших понятий математического анализа, которое возникает при решении задач о нахождении площади под кривой, пройденного пути при неравномерном движении, массы неоднородного тела, и тому подобных, а также в задаче о восстановлении функции по её производной (неопределённый интеграл). Упрощённо интеграл можно представить как аналог суммы для бесконечного числа бесконечно малых слагаемых. В зависимости от пространства, на котором задана подынтегральная функция, интеграл может быть...
Электри́ческая постоя́нная (ранее также носила название диэлектрической постоянной) — физическая константа, скалярная величина, входящая в выражения некоторых законов электромагнетизма, в том числе закона Кулона, при записи их в рационализованной форме, соответствующей Международной системе единиц (СИ).
Функция потерь — функция, которая в теории статистических решений характеризует потери при неправильном принятии решений на основе наблюдаемых данных. Если решается задача оценки параметра сигнала на фоне помех, то функция потерь является мерой расхождения между истинным значением оцениваемого параметра и оценкой параметра.
Определённый интеграл — аддитивный монотонный функционал, заданный на множестве пар, первая компонента которых есть интегрируемая функция или функционал, а вторая — область в множестве задания этой функции (функционала).
Состоя́тельная оце́нка в математической статистике — это точечная оценка, сходящаяся по вероятности к оцениваемому параметру.
Параметрическое представление — используемая в математическом анализе разновидность представления переменных, когда их зависимость выражается через дополнительную величину — параметр.
Ве́ктор (от лат. vector, «несущий») — в простейшем случае математический объект, характеризующийся величиной и направлением. Например, в геометрии и в естественных науках вектор есть направленный отрезок прямой в евклидовом пространстве (или на плоскости).
Экстре́мум (лат. extremum — крайний) в математике — максимальное или минимальное значение функции на заданном множестве. Точка, в которой достигается экстремум, называется точкой экстремума. Соответственно, если достигается минимум — точка экстремума называется точкой минимума, а если максимум — точкой максимума. В математическом анализе выделяют также понятие локальный экстремум (соответственно минимум или максимум).
Кривая Лоренца — это альтернативное (в иных координатах) графическое изображение функции распределения. Она была предложена американским экономистом Максом Отто Лоренцем в 1905 году как показатель неравенства в доходах населения. В таком представлении она есть изображение функции распределения, в котором аккумулируются доли численности и доходов населения. В прямоугольной системе координат кривая Лоренца является выпуклой вниз и проходит под диагональю единичного квадрата, расположенного в I координатной...
Метод наименьших квадратов (МНК) — математический метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от искомых переменных. Он может использоваться для «решения» переопределенных систем уравнений (когда количество уравнений превышает количество неизвестных), для поиска решения в случае обычных (не переопределенных) нелинейных систем уравнений, для аппроксимации точечных значений некоторой функции. МНК является одним из базовых методов...
Статистическим ансамблем физической системы называется набор всевозможных состояний данной системы, отвечающих определённым критериям. Примерами статистического ансамбля являются...
Подробнее: Статистический ансамбль Упоминания в литературе (продолжение)
В. П. Ермаков предложил метод построения общего интеграла уравнений высшего порядка и с постоянными
коэффициентами , в котором способы интегрирования Коши, Грина, Гельмгольца рассматривались как частные. Он внес вклад в разработку теории интегрирования канонических уравнений и совместных систем канонических уравнений. Ввел новые понятия – главная система интегралов первого порядка, общий и особый интеграл, замкнутая и нормальная системы уравнений. Получил фундаментальные результаты по нахождению максимума и минимума функции вариационного исчисления, теории специальных функций и алгебры. Большое внимание уделял методике преподавания математики.
Обозначения единиц счета и единиц физических величин применяют в таблицах, пояснениях символов и числовых
коэффициентов , входящих в формулы, и в тексте только при числовых значениях и записывают без точки.
Для регистрации факта наличия взаимосвязи между факторными и результативными показателями определяется
коэффициент корреляции. В зависимости от того, как много элементов используется в качестве независимых факторов, рассчитывается парный коэффициент корреляции или коэффициент множественной корреляции (регрессии). Имеется также возможность рассчитать коэффициент детерминации, который позволяет судить о качестве построенной модели.
h – некий
коэффициент , характеризующий предельную полезность денег. После преобразований зависимость приобретает виды (формула Клейна):
Известный американский физиолог А.Хилл еще в 1938 г. показал, что зависимость между силой и скоростью в движениях с силовой составляющей описывается характерной гиперболой и соответствующим уравнением: (P + a) (V + в) = (Po + a) в = К , где: Ро – максимальная сила; Р – развиваемое в движении усилие; V – скорость; а, в, к – соответствующие индивидуальные
коэффициенты . Это уравнение известно как «основное уравнение мышечной динамики».
К окончательному решению необходимо прийти, исходя из среднего показателя с учетом
коэффициента ковариации. В связи с этим в условиях равенства полученных средних значений выбор должен быть сделан в сторону наименьшей вариации (разброса величин).
Координаты, которые для данной системы считаются выходными могут быть связаны между собой и со входными воздействиями за счет внутренних связей подсистем системы. Указанное обстоятельство не влияет на выбор системы функций модели. Именно поэтому функциональная модель не может претендовать на вскрытие скрытых механизмов, действующих в системе. Таким образом, для построения функциональной модели нет необходимости задумываться над сутью процессов, протекающих в процессе. Важно лишь удачно подобрать функциональное преобразование входов в выходные координат. Функциональная модель строится на всем доступном массиве входных воздействий и выходных координат. Выходные координаты, которые являются переменными модели, доступны измерению. Координаты системы, которые влияют на выходные, но не доступны измерению, не принимаются в расчет. Это условие позволяет поставить в корректной форме задачу поиска
коэффициентов модели, что очень важно для строгого математического решения задачи синтеза модели.
Относительные показатели вариации (
коэффициент осцилляции, линейный коэффициент вариации, относительное линейное отклонение и др.) – результат сопоставления абсолютных показателей. Их суть состоит в соотнесении абсолютных показателей вариации со значением средней величины как характеристики центра распределения.
Нижняя граница определяемых содержаний (СН) – наименьшее содержание компонента, определяемого по данной методике. Обычно за СН принимают то минимальное количество или концентрацию, которые можно определять при
коэффициенте вариации (V или Sr) ? 0,33.
Это утверждение не является строгой теоремой, подобной вариационным принципам механики. Это всего лишь предположение, но достаточно правдоподобное и, во всяком случае, не противоречащее экспериментальному материалу. И поэтому оно позволяет получить весьма полезные результаты, полезные с точки зрения практики. Приведем один пример, иллюстрирующий его применение., Рассмотрим установившееся движение по круглой трубе смеси двух жидкостей разной вязкости, но одинаковой плотности.
Коэффициент вязкости этой смеси будет зависеть от процентного соотношения ее составляющих. Рассматриваемое течение моделирует движение суспензии, представляющей собой жидкость со взвешенными в ней частицами, когда их размер очень мал по сравнению с диаметром трубы.
Диаграмма растяжения в начальной стадии испытания для многих (не для всех) материалов близка к линейной. Для линейной части диаграммы растяжения отношение напряжения (нагрузка, деленная на площадь поперечного сечения) к деформации (отношение удлинения к первоначальной длине бруса) и отношение поперечного удлинения бруса к продольному его удлинению являются константами. Первая константа называется модулем Юнга, а вторая –
коэффициентом Пуассона. Далее используются только эти две характеристики упругих свойств материала. Все остальные физические свойства материала не учитываются. Вот так абстрактным образом и словесным описаниям задаётся обобщенный абстрактный образный аналог призматического бруса. Он не содержит ничего конкретного. Форма и размеры поперечного сечения, длина бруса, численные значения модуля Юнга и коэффициента Пуассона задаются только в конкретных расчетах.
Прием долевого участия применяется при аддитивном и кратном типе моделей факторных систем. Обычно используется для детализации факторов первого, второго и n-го порядков, влияние которых на результативный показатель выражается не абсолютной суммой, а относительными показателями. Для расчета факторов определяется
коэффициент долевого участия Кд.
Коэффициент использования энергии ηK.И.Э зависит прежде всего от вида энергии. Так, электрическая энергия может полностью превращаться в тепло, усвоенное материалом (полезное) и кладкой, поэтому ηK.И.Э = 1. При использовании в печах химической энергии топлива коэффициент использования энергии ηK.И.Э всегда меньше единицы. В топливных печах этот коэффициент называют коэффициентом использования тепла ηK.И.Т Коэффициент характеризует важнейшее понятие о работоспособности энергии в конкретных условиях. В общем виде значение Ькиэ может быть записано следующим образом:
где β – угол фазы.
Коэффициент пропорциональности k, хотя и отличается для разных астероидов, варьируется в основном в пределах 0,01–0,05 m/°.
Среднее квадратичное отклонение характеризует волатильность (изменчивость) риска или степень разброса доходности вокруг ожидаемого уровня. Вычислив среднее квадратичное отклонение и зная среднюю арифметическую частной величины x, становится возможным вычислить уровень колебания или
коэффициент вариации определенного экономического показателя:
Коэффициент фондов и коэффициент Джини оценивают только один показатель общего неравенства, рост которого может быть обусловлен изменениями в распределении доходов, имеющими принципиально различные экономические интерпретации. Это такие изменения, как:
Коэффициент IQ был предложен В. Штерном, считавшим существенным недостатком показателя умственного возраста то, что одна и та же разность между умственным и хронологическим возрастом для различных возрастных ступеней имеет неодинаковое значение. Чтобы устранить этот недостаток, Штерн предложил определять частное, получаемое при делении умственного возраста на хронологический. Этот показатель, умноженный на 100, он и назвал коэффициентом интеллектуальности. Используя этот показатель, можно классифицировать нормальных детей по степени умственного развития.
Возвращаясь к «Спартаку». Если вероятность их победы в десятичном
коэффициенте равна 2,5, то в случае с дробным коэффициентом эта же вероятность будет выглядеть как дробное число 6/4 (или 3/2, или 1,5/1) и отражать коэффициент чистого выигрыша 1,5.
Коэффициент фондов и коэффициент Джини оценивают только один показатель общего неравенства, рост которого может быть обусловлен изменениями в распределении доходов, имеющими принципиально различные экономические интерпретации:
В основе фрактального анализа городской культуры лежит выявление повторяющихся самоподобных геометрических или социокультурных паттернов и определение их типов. В урбанистике также нередко ставится задача определения специальных
коэффициентов , связанных с т. н. фрактальной размерностью (степенью «изломанности») городских территорий и характеризующих закономерности роста и эволюции города. Фрактальное моделирование выступает как средство визуализации и описания сложных урбанистических систем и процессов, характеризующихся нелинейностью и динамическим хаосом, – от отдельных элементов мегаполиса до всей городской среды в целом.
Методы и инструменты управления рисками. Как следует из природы дельта-нейтральной стратегии, основным ориентиром при управлении рисками данной стратегии является соблюдение принципа дельта-нейтральности портфеля. Соответственно, основным инструментом управления рисками является индексная дельта. Устанавливая значения различных параметров стратегии, необходимо стремиться к тому, чтобы индексная дельта портфеля равнялась нулю или находилась в близком к нулю и узком диапазоне допустимых значений этого показателя. Другие показатели риска, включающие в себя VaR,
коэффициент асимметричности и вероятность убытка, могут использоваться в качестве вспомогательных инструментов управления рисками (эти показатели будут подробно описаны в главе, посвященной управлению рисками).
Виды анализа – горизонтальный, вертикальный, трендовый, факторный и расчет
коэффициентов . Горизонтальный анализ предполагает изучение абсолютных показателей статей отчетности организации за определенный период, расчет темпов их изменения и оценку. При горизонтальном анализе строятся аналитические таблицы, в которых абсолютные показатели отчетности дополняются относительными, т. е. просчитывается изменение абсолютных показателей в сумме и в процентах. В условиях инфляции ценность горизонтального анализа несколько снижается, т. к. производимые с его помощью расчеты не отражают изменения показателей, связанных с инфляционными процессами, но результаты горизонтального анализа используются при межхозяйственных сравнениях. Горизонтальный анализ используется также для дополнения вертикального анализа финансовых показателей. Под вертикальным анализом понимается представление данных отчетности в виде относительных показателей через удельный вес каждой статьи в общем итоге отчетности и оценку их изменения в динамике. Относительные показатели сглаживают влияние инфляции, что позволяет достаточно объективно давать оценку происходящим изменениям. Данные вертикального анализа позволяют оценить структурные изменения, происходящие в составе активов, пассивов, других показателей отчетности, динамику удельного веса основных элементов доходов организации, коэффициентов рентабельности продукции и т. п. Для более объективной оценки деятельности организации вертикальный анализ дополняется показателями горизонтального анализа, на основе которых строится сравнительный аналитический баланс. Трендовый анализ является разновидностью горизонтального анализа, ориентированного на перспективу. Трендовый анализ предполагает изучение показателей за максимально возможный период времени, но при этом каждая позиция отчетности сравнивается со значениями анализируемых показателей за ряд предшествующих периодов и определяется тренд, т. е. основная повторяющаяся тенденция развития показателя, свободная от влияния случайных факторов и индивидуальных особенностей периодов.
Ионизационный режим воздушной среды определяется отношением тяжелых ионов к числу легких (N/n) и отношением количества положительных ионов к числу отрицательных (n+/n-) –
коэффициентом униполярности. Чем более загрязнен воздух, тем выше этот коэффициент.
γmax –
коэффициент заполнения; определяет степень использования транзистора по току и вычисляется по формуле:
Физические свойства материала деталей – постоянно действующий фактор, определяющий в значительной степени выбор метода неразрушающего контроля. Так, для капиллярных методов материал должен быть непористым, стойким к воздействию органических растворителей [1]. Для ультразвукового контроля на трещины материал должен быть однородным, обладать упругими свойствами и малым
коэффициентом затухания ультразвуковых колебаний. Детали простой формы можно проверять всеми методами, а детали сложной формы и крупногабаритные изделия контролируют, как правило, по частям.
При использовании механизма динамического моделирования для каждого разработанного варианта модели можно получить набор статистики как по процессу в целом, так и по отдельным его элементам. Статистика включает такие параметры, как среднее время выполнения процесса, общее время ожидания, среднее время выполнения отдельных функций,
коэффициент использования исполнителей и других ресурсов и т. д. Полученная статистика служит основой как для оценки текущего процесса, так и для сравнения альтернативных вариантов и выбора наиболее оптимального из них. Альтернативы могут вырабатываться индивидуально на основе эмпирических исследований либо автоматическим способом – по случайному принципу.
Использование фундаментальных переменных. В первом подходе мультипликаторы оцениваемой фирмы используют такие фундаментальные переменные, как темпы роста прибыли и денежных потоков,
коэффициенты окупаемости и риск. Данный подход к оценке мультипликаторов тождественен применению моделей дисконтированных денежных потоков, требует той же информации и приводит к тем же результатам. Его основное преимущество состоит в том, что он показывает связь между мультипликаторами и характеристиками фирмы, позволяя нам исследовать изменение мультипликаторов по мере изменения этих характеристик. Например, каково будет воздействие изменения размера прибыли на мультипликатор «цена/объем продаж»? Что случится с мультипликатором «цена/прибыль» при повышении темпов роста? Каково отношение между мультипликатором «цена/балансовая стоимость» и доходностью собственного капитала?
АППРОКСИМАЦИЯ – математическая процедура определения вида функции, а также вычисления
коэффициентов уравнения, описывающего эту функцию.
Коэффициент эластичности – это числовой показатель, показывающий процентное изменение одной переменной в результате однопроцентного изменения другой переменной. Эластичность может изменяться от нуля до бесконечности.
Более популярна в настоящие дни формула индекса массы тела (ИМТ) – индекса Кетле. Для вычисления оптимального веса по этой формуле вам нужно разделить свой вес в килограммах на рост в метрах, возведенный в квадрат. Если рост составляет 165 см, а масса тела – 80 кг, рассчитываем так: 1,65 Ч 1,65 = 2,7 (это квадрат роста); теперь разделим 80 на 2,7 и получаем 27,6 – это ИМТ. Еще один пример: допустим, ваш рост 170 см и вес 78 кг. Возводим значение роста в квадрат (умножаем 1,75 на 1,75), получаем 3,06. Теперь делим вес 78 на 3,06, результат = 25,4. В точности этот
коэффициент показывает, здоровое или нездоровое количество жира у вас:
Распределение численности паралогичных семейств в любом геноме – еще одна универсальная статистическая закономерность, обнаруженная сравнительной геномикой (рис. 4–7). Распределения для всех геномов приблизительно описываются степенной функцией с отрицательным показателем степени: y = ах-y (где у – положительное число, а –
коэффициент ; Koonin et al., 2002; Luscombe et al., 2002). Эти распределения, имеющие в двойных логарифмических координатах вид прямых линий, показывают, что большинство семейств по численности малы (включая семейства геномов с преобладанием синглетонных сайтов), и только немногие семейства включают в себя большое число паралогов.
Вертикальный анализ рассматривает показатели как относительные величины. Суть такого метода заключается в расчете доли каждой статьи баланса и другой отчетности в общей сумме. С помощью полученных данных можно проследить динамику результатов хозяйствования. Кроме того, вертикальный анализ выявляет структурные изменения в активах и пассивах, денежных средствах,
коэффициентах рентабельности продукции и т. д.
1)
коэффициент вариации. Рассчитывается как процентное отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической величине:
На третьей заключительной стадии проводится анализ полученной при сводке статистической информации на основе применения обобщающих статистических показателей: абсолютных и относительных величин, средних величин, статистических
коэффициентов и индексов.