
- •51. Особливості вимірювання взаємозв’язків в рядах динаміки.
- •59. Територіальні індекси.
- •1. Походження та основні значення терміну "статистика". Основні джерела статистики як науки
- •2. Предмет, методи та основні завдання статистики як науки.
- •3. Абсолютні та відносні, дискретні та неперервні величини у статистиці.
- •4. Статистичні показники та їх класифікація. Статистичні дані. Навести приклади.
- •5. Статистична сукупність. Поняття ознаки та її варіації. Приклади.
- •Ознака – це якісна особливість одиниці сукупності. Ознаки поділяються на дві групи:
- •6. Статистичні шкали та їх види, відповідна класифікація ознак. Приклади.
- •7. Основні етапи статистичного дослідження.
- •8. Статистичне спостереження. Загальний план спостереження та його структура.
- •9. Види і способи (класифікація) статистичних спостережень. Приклади.
- •10. Вимоги до результатів спостереження.
- •11. Контроль достовірності результатів та помилки спостереження.
- •12. Контроль достовірності результатів та помилки спостереження.
- •12. Статистичне зведення, його мета та складові частини
- •13. Статистичне групування, його види (класифікація)
- •14. Методика проведення групувань.
- •15.Статистичні таблиці. Їх види та правила оформлення.
- •16. Статистичні графіки та їх структура (складові частини)
- •17. Види (класифікація) стат-х графіків. Приклади
- •18.Поняття про ряд розподілу. Види рядів розподілу. Приклади
- •19. Графічне зображення варіаційних рядів розподілу. Полігон, гістограмма, кумулята. Приклади.
- •20. Середня варіаційного ряду. Основні види степеневих середніх. Правило мажорантності. Властивості середньої арифметичної.
- •21. Мода варіаційного ряду. Визначення та способи обчислення моди для звичайного, дискретного та інтервального варіаційних рядів.
- •22. Медіана варіаційного ряду. Визначення та способи обчислення медіани для звичайного, дискретного та інтервального варіаційних рядів.
- •24. Поняття форми розподілу, вершини розподілу. Поділ варіаційних рядів на види за формою. Приклади.
- •25. Симетричність розподілу, види асиметрії. Попередні ознаки симетричності та виду асиметрії. Наближені та точні числові характеристики асиметрії. Вимірювання величини асиметрії.
- •26. Гостро- та плосковерхість розподілу, візуальні можливості їх встановлення. Числова характеристика гостро- та плосковерхості. Однорідність статистичної сукупності.
- •27. Основні поняття та основні задачі вибіркового спостереження. Репрезентативність вибірки, основні види помилок репрезентативності.
- •28. Основні схеми та види відбору, їх переваги, недоліки та можливі застосування.
- •29. Точкові та інтервальні оцінки параметрів генеральної сукупності. Поняття надійних інтервалу та ймовірності.
- •31. Визначення мінімально необхідного обсягу вибірки
- •32. Основні види взаємозалежності між ознаками, їх основна характеристика.
- •33.А)Метод комбінаційного групування
- •35.В)Дисперсійний аналіз
- •36.Г)Вибір виду рівняння регресії та обчислення його параметрів (регресійний аналіз):
- •37.Д)Оцінювання істотності та вимірювання щільності зв'язку за допомогою коефіцієнту детермінації (кореляційний аналіз):
- •38.Е)Оцінювання істотності і вимірюв щільності лінійного зв'язку за доп лінійного коефіцієнта кореляції, його зв'язок з коефіцієнтом детермінації:
- •39.Ж)Метод кореляції знаків Фехнера
- •40.З)Метод кореляції рангів Спірмена.
- •41. Порівняльний аналіз методів дослідження взаємозв'язків.
- •42. Поняття про ряд динаміки, види динамічний рядів.
- •43.Порівнюваність рівнів і змикання часових рядів.
- •45. Характеристики динаміки рівнів часового ряду: а) абсолютний приріст; б) темп зростання; в) темп приросту;
- •46. Поняття тенденції динамічного ряду, види і характери тенденцій.
- •47. Виявлення виду та характеру тренду динамічного ряду за допомогою порівняння рівнів ряду та аналізу його абсолютних приростів.
- •48. Основні методи згладжування рядів динаміки: а) метод середньої плинної; б) укрупнення інтервалів.
- •49. Аналітичне вирівнювання рядів динамікиАналітичне вирівнювання рядів динаміки, основні етапи побудови трендової кривої.
- •50. Поняття про періодичні коливання в рядах динаміки, аналітичне вирівнювання часових рядів у випадку наявності періодичних коливань.
- •52.Інтерполяція та екстраполяція. Точкове та інтервальне прогнозування часових рядів.
- •54. Основні залежності між індексами.
- •56. Індексний факторний аналіз.
- •57. Індекси середніх величин.
- •58. Міжгрупові індекси.
- •59. Територіальні індекси.
28. Основні схеми та види відбору, їх переваги, недоліки та можливі застосування.
Існують дві схеми відбору елементів з генеральної сукупності у вибірку: повторна і безповторна.
При повторному (безповторному) відборі відібрана одиниця генеральної сукупності після її вивчення повертається (не повертається) до генеральної сукупності і може (не може) бути вибрана повторно. Відповідна вибірка називається повторною (безповторною).
Основні види (або способи) відбору:
Простий випадковий відбір. Здійснюється за допомогою жеребкування або таблиць псевдовипадкових чисел. Організація такого відбору часто буває досить складною і вимагає ретельної підготовки. Тому на практиці частіше проводиться один із його різновидів – механічний відбір.
Механічний (або систематичний) відбір. Передбачає: а) поділ генеральної сукупності на рівні за обсягом частини, кількість яких має дорівнювати обсягу вибірки; б) нумерацію елементів у кожній частині; в) вибір одного елементу з довільної частини методом простого випадкового відбору; г) добір у вибірку по одному елементу з тим же номером з кожної частини.
Очевидно, що механічний відбір може бути тільки безповторним.
Простий випадковий і механічний відбори застосовуються тоді, коли генеральна сукупність є якісно однорідною за ознакою, що вивчається. У противному разі повинен застосовуватись типовий відбір.
Типовий відбір. Застосовується тоді, коли генеральна сукупність є якісно неоднорідною за ознакою, що вивчається. Передбачає попередній поділ генеральної сукупності на якісно однорідні групи, після чого з кожної групи відбираються одиниці генеральної сукупності одним з вищенаведених способів. При цьому число одиниць, відібраних з кожної групи, має бути пропорційним частці даної групи в генеральній сукупності.
Серійний відбір. Полягає в тому, що одним з перших двох способів добираються не окремі елементи генеральної сукупності, а групи (або серії) пов’язаних певним чином між собою елементів. Після цього в кожній серії проводиться суцільне або вибіркове обстеження одним з перших двох способів. В останньому випадку маємо так званий двоетапний відбір.
Застосування певного виду відбору залежить від умов та можливостей його проведення, а також мети дослідження.
29. Точкові та інтервальні оцінки параметрів генеральної сукупності. Поняття надійних інтервалу та ймовірності.
Інтервальною
оцінкою (або
надійним, або
довірчим інтервалом) параметра
генеральної сукупності називається
такий інтервал
,
який із заданою надійністю
(або
надійною, або
довірчою імовірністю)
γ
накриває параметр
,
що оцінюється. При цьому
,
,
де
– точкова оцінка (або вибіркове значення)
параметра
,
величина δ
знаходиться за нижченаведеними формулами
і визначає точність інтервальної оцінки:
чим менше δ,
тим вища точність.
У статистиці величина δ називається граничною помилкою і обчислюється за формулою:
δ=t* μ,
де величина t називається довірчим числом (або коефіцієнтом довіри), а μ – середньою (або стандартною) помилкою.
Довірче число t=tγ (n) знаходиться за таблицями критичних точок розподілу Стьюдента для двосторонньої критичної області в залежності від надійності γ і обсягу вибірки п (див. додаток 3, число степенів вільності k=n–1, рівень значущості α=1–γ). Так, наприклад, t0,95(10)=2,26.
Якщо
п>30,
то прийнято вважати, що розподіл Стьюдента
з достатньою для практичних потреб
точністю співпадає з нормальним
розподілом і тоді число t=tγ
можна
знаходити за таблицями значень
інтегральної функції Лапласа Ф(х)
(див. додаток 5) із умови: Ф(tγ )=γ/2.
Так, наприклад, t0,95=1,96.
Крім того, число tγ
можна
знаходити за таблицею додатку 3, поклавши
.
Середні
помилки μ
для інтервальних оцінок генеральної
середньої
та генеральної частки р
знаходяться за формулами, наведеними
в таблиці 2.1:
Таблиця 2.1
Середні помилки інтервальних оцінок параметрів та р
Схема відбору |
для (п>30) |
для
( |
для р |
Повторна |
|
|
|
Безповторна |
|
|
|
Точковими
оцінками
генеральних середньої
та частки р
є відповідно вибіркові середня
та частка w;
при цьому
обчислюється за формулами (1.1) – (1.3),
наведеними в л. р. № 1 для відповідного
варіаційного ряду: з. в. р., д. в. р.
чи і. в. р.
Таким чином, надійні інтервали для генеральних середньої та частки мають такий вид:
– для повторної вибірки:
,
якщо п>30; (2.1)
,
якщо п≤30; (2.2)
. (2.3)
для безповторної вибірки:
,
якщо п>30; (2.4)
,
якщо п≤30; (2.5)
. (2.6)
Очевидно, якщо обсяг вибірки п набагато менший за обсяг генеральної сукупності N (n<<N), то n/N ≈ 0 і формули (2.1) – (2.3) майже збігаються з формулами (2.4) – (2.6). Тому у статистичній практиці прийнято вважати, що якщо n/N < 0,05, то надійні інтервали можна знаходити за більш простими формулами (2.1) – (2.3) незалежно від схеми відбору.
Слід зауважити, що формули для μх та μw виведено в припущенні відповідно нормального та біноміального розподілів генеральної сукупності, проте на практиці вони використовуються незалежно від виду розподілу останньої.
30. Способи знаходження надійних інтервалів для: а) генеральної частки; б) генеральної середньої для великого та малого об’ємів вибірки. Взаємозалежність між об’ємом вибірки, точністю та надійністю інтервальних оцінок.
Точкова оцінка – значення параметра, яке обчислюється за даними вибіркового спостереження, тобто вибіркова середня або вибіркова частка.
Інтервальна оцінка – це інтервал значень параметра, який розрахований за даними вибірки для певної прийнятої ймовірності. Іншими словами це довірчий інтервал. Чим меншим він буде тим точнішою буде вибіркова оцінка. Межі довірчого інтервалу визначаються на основі точкової оцінки та граничної похибки вибірки Δ=tμ:
для
середньої
;
для
частки
,
де х0 і d0- середня та частка генеральної сукупності
Гранична помилка вибірки Δ=tμ – це максимально можлива похибка для прийнятої ймовірності Р, де t – коефіцієнт довіри, який залежить від ймовірності, з якою гарантується величина граничної помилки вибірки. При ймовірності 0,683 t=1; при 0,954 t=2; при 0,997 t=3; при 0,999 t=4.
Для узагальнюючої характеристики помилки вибірки розраховують середню помилку репрезентативності, яку називають ще стандартом.Вона залежить від способу та схеми відбору. Наприклад для випадкової і механічної вибірки μ обчислюється так:
де
μ - середня помилка вибірки;
- вибіркова дисперсія; n, N - кількість
одиниць сукупності відповідно вибіркової
та генеральної; р
- частка одиниць з певною ознакою в
загальній кількості одиниць вибірки;
q=1–р частка одиниць, яка мають не цю
ознаку.
Отже, розмір Δ залежить від варіації ознаки, обсягу вибірки (n) та частки вибірки у генеральній сукупності (n/N), а також прийнятого рівня р, якому відповідає коефіцієнт довіри t. Слід зауважити, що t для малої вибірки (n<30) визначають за розподілом Ст’юдента, якщо ж обсяг вибірки великий (n>=30), то з таблиць нормального розподілу.
Наведені
вище формули використовуються при
великих обсягах вибірки (n>=30),
якщо вибірка мала
(n<30):
У великих сукупностях поправка n/(n-1) не вносить істотних змін в розрахунки, тому враховується лише в малочисельних вибірках.