Применение теории вероятности и математической статистики в экономике

Размещено на http://www.allbest.ru/

Применение теории вероятности и математической статистики в экономике

Экономика и математика - это два взаимосвязанных понятия. Если бы не было математики, то люди не научились бы считать, а значит и экономика была бы плохая. Игра на бирже. Знаменитый и уже всем известный ForexСlub. Многие люди зарабатывают на этом. На этих понятиях теории вероятности и математической статистики, с помощью их методов строится вся работа ForexClub. О них и будет разговор в данной статье.

Теория вероятности - это наука, которая изучает закономерности массовых случайных явлений. В свою очередь статистика изучает точно такие же закономерности только в более узкой области экономико-социальных явлений. Эти две науки связаны между собой общностью методологии и степенью взаимосвязи. Можно сказать, что почти все выводы, сделанные статистикой, будут рассматриваться как вероятностные. Рассматривая выборочный метод статистических исследований, мы говорим о том, что вывод, сделанный на основе выборки, будет оцениваться с определенной вероятностью. Методы теории вероятностей массово применяются в экономике, в теории надежности, теории информации, теории массового обслуживания, в теории принятия решений, в физике, астрономии и др. дисциплинах. Теория вероятностей лежит в основе математической статистики, которая, в свою очередь, применяется при планировании и организации производства, при анализе технологических процессов, контроле качества продукции и т.д. Математическая статистика - наука о математических методах систематизации и использования статистических данных с целью реализации научно обоснованных прогнозов и практических рекомендаций.

Во многих областях человеческой деятельности зачастую приходится встречаться с такими событиями, которые нельзя четко спрогнозировать. Именно по этой причине любое экономическое исследование постоянно подразумевает объединение теории (экономической модели) и практики (статистических данных). Главным элементом экономического исследования считается исследование взаимосвязей экономических переменных. Применение методов теории вероятностей и математической статистики зачастую дает возможность облегчить построение математической модели экономической системы, обнаружить значимые для ее описания факторы и дать оценку подлинности получаемых на основе модели прогнозных значений интересующего нас показателя.

Выделяют два типа моделей описания объектов окружающего мира. Детерминированные модели предполагают жесткие функциональные связи между переменными. Стохастические допускают существование случайных воздействий на исследуемые показатели и используют для их описания методы теории вероятностей и математической статистики.

В общем понимании, все события, которые мы наблюдаем вокруг нас, можно разделить на три вида: достоверные, невозможные и случайные. Объектами изучения теории вероятностей и математической статистики считаются именно случайные события, величины и функции, характеризующие рассматриваемое случайное явление. Случайное событие может характеризоваться определенной вероятностью его наступления. Под вероятностью подразумевается числовое измерение шанса, что данное событие появится при возможных условиях. Любое случайное событие является выводом какой-либо причины, а учесть влияние каждой из них почти нереально.

Принципиально важным структурным компонентом курса теории вероятностей и математической статистикисчитается набор определенных схем взаимодействия случайных событий. Они позволяют получить соотношения для вероятностей прикладных ситуаций (схема Бернулли, схема Байеса).

Одной из проблем теории вероятностей считается нахождение вероятностей определенных событий. Помимо определения вероятности с помощью симметрии или здравого смысла, обычно используют частотный подход, который позволяет подсчитать частоту наступления случайного события и судить о его вероятности. Границы ошибок устанавливают предельные теоремы теории вероятностей.

Случайные величины считаются одним из важных структурных компонентов теории вероятности. На основе законов распределения формируются случайные величины, в свою очередь законы распределения связывают значения случайных величин с их вероятностями. Это позволяет установить закономерности изменения случайных величин в различных типовых ситуациях. Эти закономерности показывают функцию распределения вероятности случайной величины и плотность вероятности случайной величины. Закон Гаусса, нормальный закон распределения является примером этой закономерности.

В прикладном аспекте основные закономерности ТВ используются в математической статистике. Понятия генеральной совокупности и выборки считаются основными в математической статистике. Оценки законов распределения случайных величин взаимодействуют с математической статистикой. Определяются такие характеристики, как математическое ожидание и дисперсия, кроме того решаются прикладные задачи, позволяющие оценивать вероятность попадания случайной величины в некоторый интервал значений.

Математическая статистика, применяя специальный математический аппарат регрессионного и корреляционного анализа, помогает установить форму зависимости результативного признака от параметров и оценить степень их важности и взаимосвязи. Крайними случаями в этом плане являются некоррелированные и функционально связанные величины.

Поведем итог вышесказанному. Теперь мы знаем, что такое теория вероятности и математическая статистика, знаем, для чего они нужны в экономике. Но все-таки стоит проблема о внедрении этих двух понятий в экономику нашей страны. Нужно пытаться всеми силами решать данную проблему и тогда возможно, что экономика России поднимется на новый уровень.

Список используемой литературы

вероятность математический статистический

1.Городжий А.В., Зотова С.А., Матвеева Т.А., Светличная В.Б. Применение теории корреляции на практике // Материалы VII Международной студенческой электронной научной конференции «Студенческий научный форум».

2.Котин А.И., Агишева Д.К., Светличная В.Б. Проверка гипотезы о

нормальном распределении вы-борки // Материалы VII Международной студенческой электронной научной конференции «Студенческий научный форум».

3.Агишева Д.К., Зотова С.А., Матвеева Т.А., Светличная В.Б. Математическая статистика: учебное пособие // Успехи современного естествознания. - 2010. - № 2 - С. 122-123.

4.Королева А.В., Сабинина А.С., Зотова С.А., Светличная В.Б., Матвеева Т.А. модель управления запасами // Материалы VII Международной студенческой электронной научной конференции «Студенческий научный форум».

Размещено на Allbest.ru