Участник:DolzhenkovaPV/Economy: различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
Новая страница: «= Economy = Примеры математических формул 1. Основные статистические характеристики 'Дисперсия' <math>s^2 = \frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2</math> 'Cреднее значение' <math>\bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} x_i</math> где: * <math>x_i</math> - значение i-го наблюдения * <math>n</math> - объем выборки ''Станда...» |
Нет описания правки |
||
| Строка 4: | Строка 4: | ||
Примеры математических формул | Примеры математических формул | ||
1. Основные статистические характеристики | 1. Основные статистические характеристики | ||
Дисперсия | |||
<math>s^2 = \frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2</math> | <math>s^2 = \frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2</math> | ||
Cреднее значение | |||
<math>\bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} x_i</math> | <math>\bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} x_i</math> | ||
| Строка 16: | Строка 17: | ||
* <math>n</math> - объем выборки | * <math>n</math> - объем выборки | ||
Стандартное отклонение | |||
<math>s = \sqrt{\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2}</math> | <math>s = \sqrt{\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2}</math> | ||
Текущая версия от 17:27, 19 ноября 2025
Economy
Примеры математических формул
1. Основные статистические характеристики
Дисперсия
[math]\displaystyle{ s^2 = \frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2 }[/math]
Cреднее значение
[math]\displaystyle{ \bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} x_i }[/math]
где:
- [math]\displaystyle{ x_i }[/math] - значение i-го наблюдения
- [math]\displaystyle{ n }[/math] - объем выборки
Стандартное отклонение
[math]\displaystyle{ s = \sqrt{\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2} }[/math]
2. Индекс Херфиндаля-Хиршмана для концентрации богатства
[math]\displaystyle{ HHI(t) = \sum_{i=1}^{N}\left(\frac{w_i(t)}{W}\right)^2 }[/math]
3. Доля богатства у топ-процентилей
[math]\displaystyle{ R_p = \frac{\sum_{i=1}^{m} x_{(i)}}{\sum_{i=1}^{n} x_i} }[/math] 4. Энтропия распределения богатства
[math]\displaystyle{ S(t) = -\sum_{i=1}^{N}\frac{w_i(t)}{W}\ln\left(\frac{w_i(t)}{W}\right) }[/math]
