Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> Экономика -> Клейнер Г.Б. -> "Эконометрические зависимости: принципы и методы построения" -> 27

Эконометрические зависимости: принципы и методы построения - Клейнер Г.Б.

Клейнер Г.Б. , Смоляк С.А. Эконометрические зависимости: принципы и методы построения. Под редакцией Баковецкой B.C. — М.: Наука, 2000. — 104 c.
ISBN 5-02-008348-8
Скачать (прямая ссылка): ekonometricheskie_zavisimosti.djvu
Предыдущая << 1 .. 21 22 23 24 25 26 < 27 > 28 29 30 31 32 33 .. 46 >> Следующая

Большинство событий, которые конкретный человек рассматривает как "случайные" (речь идет о событиях, являющихся предметом традиционного экономического анализа, а не о явлениях на, скажем, молекулярном уровне), предстают как закономерные, если взглянуть на них с иной точки зрения, учтя дополнительные характеристики и обстоятельства явления. Так, исход бросания конкретной монеты может быть рассчитан, исходя из скорости, с которой была брошена монета, силы ветра и направления броска. Опоздание на работу из-за задержки городского транспорта становится совершенно закономерным, если знать, что физический износ такого-то узла такого-то транспортного средства обусловил его поломку как раз в данное время. Такое представление о случайных событиях давалось еще в [47. С. 85-86]: "События, возникшие при встрече или комбинации явлений, принадлежащих независимым
58
рядам, получившимся в результате причинности, мы называем явлениями случайными или результатами случая". В более современных терминах это сформулировано в [48. С. 49]: "Случайное событие возникает тогда, когда в закономерное течение явления, определяемого данной причиной, вклинивается действие, определяемое другой причиной, не связанной с первой, и происходит воздействие одного явления на другое".
Примерно так же трактуется случайность результатов наблюдений в общей теории статистики: "При определенных условиях величину отдельного элемента совокупности можно рассматривать как случайную величину, имея в виду, что она является не только автоматическим результатом какой-то общей закономерности, но в то же время и сама определена действием множества факторов, не зависящих от этой общей закономерности" [37. С. 13].
Эти определения не являются строгими, но какое-то представление о генезисе случайности в природе, техносфере и обществе они, безусловно, дают.
Результаты наблюдений являются неопределенными именно потому, что в момент наблюдения нельзя точно описать ни условий наблюдения, ни конкретных особенностей методики наблюдения, которые приводят к отклонениям наблюдаемого значения характеристики от "истинного".
При вероятностном подходе эти факторы трактуются как условия некоторого "опыта". Предполагается, что такой опыт допускает многократные независимые повторения и при каждом повторении мы можем получить различные "элементарные исходы" (и соответственно различные результаты наблюдения), характеризующиеся определенной вероятностью.
Для обсуждения правомерности применения вероятностного подхода и последующего рассмотрения возможных альтернатив ограничимся дискретным случаем и приведем некоторые базовые положения теории вероятностей, относящиеся к случайным (в нашей терминологии - стохастическим) величинам (СВ).
Ш. СВ X характеризуется некоторым счетным множеством (скалярных или векторных) неравных между собой значений г, (точек в пространстве "элементарных событий"), а также набором величин ph трактуемых как "вероятности" или "степени реальности" событий14 Х = г,
П2. Величины р, неотрицательны и не превосходят единицы.
ПЗ. СВ X отождествляется с детерминированной величиной г, если событию X = г приписана вероятность 1, а событиям X = s при r^s-нулевые вероятности.
П4. Функция Y =f(X) от СВ определяется следующим образом: это
14 В общем случае под "событием" понимается множество (объединение) элементарных событий.
59
другая СВ с возможными значениями Д/*,). Поскольку при разных / числа/(г,-) могут быть равными, то в общем случае вероятность события
Y = s определяется как сумма вероятностей событий X = г, по всем таким /, для которых/(/*,) = s.
Пусть si - некоторое множество элементарных событий. Рассмотрим функцию/(г), равную 1 при re si и 0 в противном случае. Тогда из определения П4 получим, что вероятность события X е si равна сумме вероятностей элементарных событий, образующих множество si (так, вероятность того, что величина X окажется равной г\ или г2, будет равна рх + р2). В частности, если множество si включает все элементарные события, отсюда следует, что ?Р/ = 1.
i
П5. СВ Хь Хк называются независимыми, если векторная СВ
Y = (Х\,Хк) такова, что при любых гь гк вероятность события
Y = (гь гк) равна произведению вероятностей событий Хх = гь Хк = гк.
На основе этих определений оказывается возможным ввести определения других действий над СВ. Например, результат операции суммирования независимых СВ X + Y вводится как функция от компонент векторной СВ (X, Y) с независимыми компонентами.
Такая трактовка "случайности" позволяет без внутренних противоречий и порочных кругов формализовать представления и о равновероятности событий и, особенно, об их независимости (что Курно трактовал как "принадлежность явлений к независимым рядам", а Карпенко - как "несвязанность причин" различных явлений). Одновременно появляется возможность использовать модели теории вероятностей для обработки информации о случайных событиях или явлениях. Но какое отношение имеют полученные на этом пути результаты к реальной действительности?
Обычно в обоснование правомерности (а то и необходимости) вероятностной трактовки реальных процессов и явлений приводятся следующие доводы.
Предыдущая << 1 .. 21 22 23 24 25 26 < 27 > 28 29 30 31 32 33 .. 46 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

Есть, чем поделиться? Отправьте
материал
нам
Авторские права © 2009 BooksShare.
Все права защищены.
Rambler's Top100

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed