Бесплатные калькуляторы

Примеры запросов: процентыипотекаплощадь✓ 8 331 работающий калькулятор

СТАТИСТИКА · ОНЛАЙН

Чувствительность логнормального квантиля к параметрам

Рассчитывает квантиль логнормального закона до и после независимых изменений логарифмического среднего и разброса, оценивает относительную чувствительность. Изменения μ и σ заданы для логарифма исходной величины, а не для самой исходной шкалы. Введите реальные значения параметров и сравните вычисленные статистические характеристики, чтобы оценить результат в рамках описанной модели.

✓ Бесплатно⌁ С пояснением✦ Без регистрации
📊
КАЛЬКУЛЯТОР

Введите данные

Введите значение в указанной шкале. Оно учитывается непосредственно в расчёте.
Введите значение в указанной шкале. Оно учитывается непосредственно в расчёте.
Введите значение в указанной шкале. Оно учитывается непосредственно в расчёте.
Введите значение в указанной шкале. Оно учитывается непосредственно в расчёте.
Введите значение в указанной шкале. Оно учитывается непосредственно в расчёте.
✓ Исходные значения передаются серверу только для выполнения расчёта. Регистрация не нужна.
ВАШ РЕЗУЛЬТАТ✓ Вычислено

Чувствительность логнормального квантиля

Исходный квантиль49,633669
Квантиль после сдвига среднего53,767512
Квантиль после изменения разброса56,847362
Относительный сдвиг от среднего0,083287
Относительный сдвиг от разброса0,145339
Медиана распределения20,085537

«Копировать картинку» помещает изображение результата в буфер обмена без сохранения файла — его можно сразу вставить в мессенджер или документ. Картинка и PDF содержат ссылку на calc-calc.ru.

Параметры задаются в логарифмической шкале.

Был ли калькулятор полезен?Одно касание — и мы поймём, какие инструменты улучшать.
ПОДРОБНЫЙ РАЗБОР · ФОРМУЛЫ И ПРИМЕРЫ

Чувствительность логнормального квантиля к параметрам: формулы, разбор примеров и точность ответа

Рассчитывает квантиль логнормального закона до и после независимых изменений логарифмического среднего и разброса, оценивает относительную чувствительность. Для «Чувствительность логнормального квантиля к параметрам» важна именно эта постановка: корректность зависит от состава измерений, а результат нельзя свести к одному механическому действию с двумя числами.

Изменения μ и σ заданы для логарифма исходной величины, а не для самой исходной шкалы. Уже при проверочном наборе «Среднее логарифма» = 3 получается показатель «Исходный квантиль» = 49.6337; разбирать его нужно вместе с остальными результатами.

Практическое назначение расчёта

Исходная задача: Рассчитывает квантиль логнормального закона до и после независимых изменений логарифмического среднего и разброса, оценивает относительную чувствительность. В частности, данные из поля «Среднее логарифма» определяют наблюдаемую совокупность или параметры вероятностного механизма; перед вычислением нужно решить, соответствуют ли они реальной задаче.

Вторая величина формы — «Отклонение логарифма», в примере равна 0.55. При самостоятельной проверке полезно изменять её отдельно: так легче оценить, насколько устойчив итог «Исходный квантиль» и не теряются ли существенные детали.

Числовые результаты дополняют друг друга. На представленном наборе «Квантиль после сдвига среднего» составляет 53.7675, а «Квантиль после изменения разброса» — 56.8474. Такая пара показателей часто помогает обнаружить несоответствие исходных предпосылок ещё до принятия решения.

Что означают и как связаны поля формы

Всего в форме предусмотрено 5 независимых входных параметров. Например, «Среднее логарифма» = 3, а «Отклонение логарифма» = 0.55. Эти поля имеют разный смысл и используются на соответствующих этапах вычислительного алгоритма.

Поле «Квантиль вероятности» со значением 0.95 задаёт ещё одно условие. Его нельзя опускать только потому, что для какого-то конкретного набора данных округлённый первый показатель меняется слабо или остаётся тем же.

Для данного расчёта перечень вводимых величин выглядит так: Среднее логарифма = 3; Отклонение логарифма = 0.55; Квантиль вероятности = 0.95; Изменение среднего логарифма = 0.08; Множитель разброса = 1.15. Списки вводятся в согласованном порядке, и каждое значение должно принадлежать своей строке или категории.

Как устроена статистическая модель

Основное соотношение записывается как Qp=exp(μ+σΦ−1(p)). Оно объединяет введённые величины в одну статистическую конструкцию, а не просто возвращает произведение или сумму первого и второго поля.

Для исходных значений «Исходный квантиль» = 49.6337. Связанный показатель «Квантиль после сдвига среднего» = 53.7675. Если эти результаты противоречат ожиданиям, прежде всего проверьте единицы, знаки исходных значений и выбранную схему расчёта.

Для расчёта второго контрольного примера изменяется именно «Среднее логарифма». Получаем «Исходный квантиль» = 77.8411. Это демонстрирует зависимость ответа от данных, а не от подписи формы.

Ограничения и интерпретация ответа

Ключевое ограничение метода: Изменения μ и σ заданы для логарифма исходной величины, а не для самой исходной шкалы. Даже если численные проверки пройдены, оно остаётся существенным при переносе результатов на другую совокупность или период наблюдения.

Чтобы не принять случайную особенность выборки за устойчивую закономерность, сопоставьте «Квантиль после изменения разброса» = 56.8474 с исходной шкалой измерения. Различие параметров может привести к существенному изменению решения, но причина всегда требует содержательной проверки.

В третьем контрольном наборе меняется «Отклонение логарифма»; при этом «Исходный квантиль» = 56.8474. При большом расхождении с основным примером стоит проверить выбросы, пропуски, зависимости и предельные условия.

Формула расчёта

ОСНОВНАЯ ФОРМУЛА

Qp=exp(μ+σΦ−1(p))

Проверенные примеры

Начальные параметры

Исходные величины — Среднее логарифма: 3; Отклонение логарифма: 0.55; Квантиль вероятности: 0.95; Изменение среднего логарифма: 0.08; Множитель разброса: 1.15.

По формулам модели получаем Исходный квантиль: 49.6337; Квантиль после сдвига среднего: 53.7675; Квантиль после изменения разброса: 56.8474; Относительный сдвиг от среднего: 0.0832871.

Изменён параметр «Среднее логарифма»

Исходные величины — Среднее логарифма: 3.45; Отклонение логарифма: 0.55; Квантиль вероятности: 0.95; Изменение среднего логарифма: 0.08; Множитель разброса: 1.15.

По формулам модели получаем Исходный квантиль: 77.8411; Квантиль после сдвига среднего: 84.3242; Квантиль после изменения разброса: 89.1544; Относительный сдвиг от среднего: 0.0832871.

Изменён параметр «Отклонение логарифма»

Исходные величины — Среднее логарифма: 3; Отклонение логарифма: 0.6325; Квантиль вероятности: 0.95; Изменение среднего логарифма: 0.08; Множитель разброса: 1.15.

По формулам модели получаем Исходный квантиль: 56.8474; Квантиль после сдвига среднего: 61.582; Квантиль после изменения разброса: 66.4484; Относительный сдвиг от среднего: 0.0832871.

Как пользоваться онлайн-калькулятором

  1. Укажите наблюдения и параметры исходной задачи.
  2. Проверьте единицы и область допустимых значений.
  3. Сопоставьте основные статистические характеристики с ограничениями метода.
ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ

Частые вопросы

Когда полезен этот статистический расчёт?

Рассчитывает квантиль логнормального закона до и после независимых изменений логарифмического среднего и разброса, оценивает относительную чувствительность. Изменения μ и σ заданы для логарифма исходной величины, а не для самой исходной шкалы.

Как читать полученные показатели?

Главное значение «Исходный квантиль» показывается вместе с «Квантиль после сдвига среднего», поскольку допущения модели влияют на оба числа. Изменения μ и σ заданы для логарифма исходной величины, а не для самой исходной шкалы.

Похожие калькуляторы

🔬СТАТИСТИКА И ДАННЫЕ

Байесовская оценка брака следующей партии

Планирование ожидаемых отказов и затрат при небольших выборках на основе накопленных наблюдений и бета-распределения. Интервал аппроксимирован нормальным распределением апостериорной доли; для очень редких дефектов он приблизительный. Все входные величины участвуют в вычислениях, а результаты показывают взаимосвязанные показатели.

▦СТАТИСТИКА И ДАННЫЕ

Биномиальная вероятность k событий в серии наблюдений

Показывает вероятность ровно указанного числа успехов при одинаковой вероятности каждой попытки. При десяти независимых звонках с вероятностью сделки 30 % оцените шанс получить ровно четыре сделки.

ПОДЕЛИТЬСЯ ИНСТРУМЕНТОМ

Встроить на свой сайт

Вставьте этот код в HTML-блок на своём сайте. Посетители смогут пользоваться калькулятором без перехода.

Прямая ссылка: https://calc-calc.ru/embed/calc_840251/

Предварительный просмотр