25.Ср и пред ошибка выб в типической выборке.

26.Понятие о репрезентатисвности выб. Коэф репр.

27.Ошибки выб при разл типах выб, их сравн анализ.

28.Определение необх числ-ти выб. Разрабатывая программу выборочного набл, задаются конкретным значением пред ошибки и уровнем вероятности. Не­известной остается миним числ-ть выборки, обеспечиваю­щая заданную точность. Ее можно получить из формул средней и пре­дельной ошибок в зав-ти от типа выборки. Для повторной

n = ; для бесповт n =

Вариация ( ) значений признака к началу выб набл, как правило, неизвестна, поэтому ее берут приближенно одним из способов: 1) берется из предыд выб набл; 2) по правилу «трех сигм», согласно к-му в размахе вариации укладывается примерно 6 стандартных отклонений ; 3) если приблизительно известна ср величина изучаемого признака, то = ² /9; 4) если неизвестна дисперсия доли единиц, обладающих каким-либо значением признака, то используется ее максимально возможная величина = 0,25. Ф-лы числ-ти при опред доли Для повт Для бесповт

29.Практич применение рез-ов выб иссл-ия

30.Способы распр данных выб набл на ген сов-ть. Методы переноса выб данных на ген сов-ть: метод взвешивания; метод перевзвешивания; метод заполнения случайным подбором в классах замещения.

31.Изучение взаимосвязи соц-эк явлений как важнейшая задача стат науки

32.Осн задачи корелляционно-регрессивного анализа и практика их реализации.

• Выявления наличия (или отсутствия) коррел связи между изучаемыми признаками.

• Определение формы коррел зав-ти, т.е. вида ф-ии регрессии (линейной, логарифмической, параболической и др).

• Построение уравнения регрессии.

• Оценка степени тесноты коррел связи.

33.Парный коэф коррел и корреляционное отношение Простейшей системой коррел связи яв-ся лин связь между двумя признаками - парная лин коррел.

Практическое значение ее в том, что есть системы, в к-ых среди всех факторов, влияющих на результативный признак, выделяется один важнейший фактор, к-ый в основном определяет вариацию результативного признака. Измерение парных корреляций составляет необходимый этап в изучении сложных, многофакторных связей. Есть такие системы связей, при изучении к-ых следует предпочесть парную корреляцию. Внимание к лин связям объясняется ограниченной вариацией переменных и тем, что в большинстве случаев нелинейные формы связей для выполнения расчетов преобразуются в лин форму.

Уравнение парной лин коррел связи наз-ся уравнением парной регрессии и имеет вид: у=а+bх, где у – ср значение результативного признака при опред значении факторного признака х; а - свободный член уравнения; b - коэф регрессии, измеряющий ср отношение отклонения результативного признака от его ср величины к отклонению факторного признака от его ср величины на одну единицу его измерения - вариация у, приходящаяся на единицу вариации х.

Эмпир коррел отношение рассч-ся по аналитической группировке (или коррел таблице) на основе правила сложения дисперсий. При наличии нелинейной зав-ти (парабола, гипербола, экспонента) теснота связи оценивается эмпир коррел отнош

или

Теорет коррел отнош опред-ся на основе выравненных (теорет) значений результативного признака, рассчитанных по уравнению регрессии.

В случае, если или , можно говорить о том, что связь между признаками линейная.

Коррел отнош колеблется от 0 до +1.

34.Пок-ли тесноты связи количеств признаков. При наличии количеств признаков исп-ся коэф Фехнера и коэф Спирмена. Коэф Фехнера - мера тесноты связи - отношение разности числа пар совпадающих и несовпад пар знаков к сумме этих чисел: , где С – кол-во совпад знаков отклонений X и У от их средней; Н – кол-во несовпад знаков отклонений от средней. (С+Н=n) Ранговый коэф Спирмэна , где разность рангов по обоим признакам для каждого объекта, i = 1,...,n.

Коэф коррел имеет неск модификаций. Определяет тесноту связи двух количеств признаков. Он колеблется от -1 до +1.

1) , где и - нормированные отклонения

2) 3) Данный способ расчета коэф удобнее с т.зр получения промежуточных, оценочных харак-к, т.к. наличие средних квадратич отклонений позволяет рассчитывать коэф-ты вариации ( и ) и оценить разброс значений признаков

4)

5) 6)