![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •Вопросы
- •1.Определение стат-ки. Предмет, метод и задачи.
- •2.Понятие стат-ой совокупности, единица стат. Совокупности…
- •3. Стат.Наблюдение, формы, виды, способы. Орг.Вопросы
- •4. Группировка данных. Виды, принципы построения…
- •5.Ряды распределения. Виды рядов, методы построения
- •7.Обобщающие показатели. Средние величины.
- •8.Степенные сред. Величины. Соотношение средних…..
- •9.Структурные средние-мода, медиана. Св-ва, использование.
- •10.Соотношение между средн. Арифм-ой, модой и медианой.
- •11.Показатели вариации, виды, методы расчета,цели построения
- •12. Дисперсия. Способы расчета. Свойства. Правило сложения.
- •13. Альтернативный признак. Средняя и дисперсия альтер-го пр.
- •14.Нормально распределение. Кривая. Правило трех сигм.
- •15.Критерии согласия. Проверка гипотезы распределения…
- •16. Оценка отклонения теорет. Распределения от нормального…
- •17. Понятие выборочной и генеральной совокупности. Виды…
- •18.Ошибки выборки: средняя, предельная, относительная….
- •19. Понятие связей в исследованиях. Типы. Способы описания
- •20.Кореляционный анализ. Оценка степени связи явлений….
- •21. Коэф-т корреляции, проверка значимости
- •27. Обобщающие статистические показатели:
- •30.Мультипликативная модель агрегатных индексов…
- •38. Стат-ка трудовых ресурсов и производительности труда
10.Соотношение между средн. Арифм-ой, модой и медианой.
Соотношение
между средн. арифм-ой, модой и медианой
указывает на характер распределения
признака в совокупности, позволяет
оценить его ассиметрию. Если Мо<Ме<
- правосторонняя ассиметрия (As>0),
при
- левосторонняя ассиметрия (As<0),
при
Ме=
- симметричное нормальное распределение
(As=0).
As>0,5 - значительна; As<0,25 – не значительна
11.Показатели вариации, виды, методы расчета,цели построения
Абсолютные:1)размах
вариации
- разность
между наибольшим и наименьшим значением
признака: R=xmax –
xmin;
2)
Среднее
линейное отклонение
показывает, на сколько в среднем каждое
значение признака отклоняется от средней
величины:
;
3)
Дисперсия
-
мера отклонения случайной величины или
ряда случайных величин от их математического
ожидания:
; 4)
Среднее
квадратическое отклонение показывает
во сколько раз в среднем колеблется
величина признака совокупности:
Относительные:1)Коэф-т
вариации
позволяет
судить об однородности совокупности
(
-совокупность
однородна;
);
2) Линейный
коэф-т вариации характеризует
долю усредненного значения абсолютного
отклонения от средней величины:
*100%;
4)К
оэф-т
осцилляции отражает
относительную колеблемость крайних
значений признака вокруг средней:
12. Дисперсия. Способы расчета. Свойства. Правило сложения.
Дисперсия - мера отклонения случайной величины или ряда случайных величин от их математического ожидания
Свойства:
1.Дисперсия постоянной величины = 0:
2.Если
все значения признака увеличить или
уменьшить на некоторое постоянное
число, то дисперсия не изменится:
3.Если
все значения признака увеличить или
уменьшить в А раз, то дисперсия увеличится
или уменьшится в А2
раз:
4.Средн.квадратическое
отклонений
значений признака от произвольной
величины А >дисперсии на величину
()2:
=
+
5.Распределение
значений признака близко к нормальному,
т. е. к симметричному, то
Способы
расчета дисперсии:1);
2)Дисперсия определяется как разность
между средним квадратом индивидуальных
значений признака и квадратом средней
величины:
-
;
3)Если совокупность разбита на группы,
то дисперсию можно оценить по правилу
сложения дисперсий:
=
;
4)Расчет
дисперсий по методу моментов:
13. Альтернативный признак. Средняя и дисперсия альтер-го пр.
Среди
множества варьирующих признаков,
существуют признаки, которыми обладают
одни единицы совокупности и не обладают
другие. Эти признаки называются
альтернативными. Альтернативный признак
принимает всего два значения — 0 и 1 с
весами соответственно p и q.
Поэтому среднее значение альтернативного
признака равно р.
А дисперсия альтернативного признака
равна
pq.
Дисперсия альтернативного признака
равна произведению доли признака,
обладающего характеристикой на долю
признака, не обладающего характеристикой.
14.Нормально распределение. Кривая. Правило трех сигм.
Распределение
величины Х наз.нормальным, если плотность
распределения этой величины, выражается
формулой: f(x)=
Нормал.
распределение - двухпараметрическое
распределение (имеет 2 параметра:
сред.величина и сред. квадратическое
отклонение).
f(x)
Кривая
нормального
распределения
а
«Правило трех сигм» Если случайная величина распределена нормально, то абсолютная величина ее отклонения от математического ожидания не превосходит утроенного среднеквадратического отклонения.
|xi
- a|3Ϭ;
а - 3Ϭ
Xi
а + 3Ϭ
Правило «трёх сигм» применяется, если распределение случайной величины неизвестно, но выполняется условие «трех сигм», то предполагают, что эта величина распределена нормально.
P
(|x - a|
Ϭ)=0,6823; P (|x - a|
2Ϭ)=0,9545;
P (|x - a|
3Ϭ)=0,9973