- •Тема 11. Статистическое изучение корреляционных взаимосвязей
- •Связь изучается между вариацией результативного и факторного признаков, а не между их отдельными величинами
- •Коэффициенты Фехнера и Спирмэна
- •Эмпирическое и теоретическое корреляционное отношение
- •Оценка тесноты связи нелинейной зависимости
- •Множественная корреляция
- •38 Ранговый коэффициент корреляции, коэффициент корреляции Фехнера
- •39 Построение параллельных рядов и количественная оценка их взаимосвязи
- •Показатели тесноты связи качественных признаков
- •Динамические ряды, основные элементы и правила их построения
- •Абсолютные и относительные показатели динамики
- •Средние величины в динамических рядах
- •Методология выявления тренда в динамических рядах
- •45 Интерполяция и экстраполяция уровней динамического ряда
- •46 Понятие о сезонных колебаниях. Индексы сезонности, их расчет и графическое изображение.
- •47 Индексный метод в экономико-статистическом анализе
- •Формулы индексов
- •Г рафик Варзара
- •Статистические графики
- •Виды статистических графиков
- •Статистические графики
- •55. Нормальное распределение.
- •Свойства нормального распределения
- •Косвенные расчеты показателей вариации
- •Критерий согласия к.Пирсона
- •Критерий согласия в. И. Романовского
- •Критерий согласия б.С.Ястремского
- •Критерий согласия а.Н.Колмогорова
- •58. Коэффициенты ассиметрии и эксцесса
- •Оценка существенности асимметрии
- •Эксцесс распределения
- •Оценка существенности эксцесса
55. Нормальное распределение.
Закон нормального распределения лежит в основе многих теорем и методов статистики при оценке репрезентативности выборки (расчете ошибки выборки и распространении характеристик выборки на генеральную совокупность); измерении степени тесноты связи и составлении модели регрессии; построении и использование статистических критериев и др.
Нормальное распределение
Распределение
непрерывной случайной величины х
называют нормальным N (х,
),
если соответствующая ей плотность
распределения выражается формулой:
Свойства нормального распределения
Значения признака имеют тенденцию концентрироваться около точки t = 0,
где
является
нормированным отклонением
Нормальная кривая симметрична относительно вертикальной оси.
Значения наблюдений не ограничены по своей величине.
,
и
имеют
одно и то же значение при t = 0.Изменения величины t характеризует различные типы распределения.
При нормальном распределении значения t колеблются в пределах.
С
колебаниями средней величины, кривая
нормального распределения будет
смещаться по оси абсцисс влево или
вправо, тогда как форма кривой останется
неизменной.
Косвенные расчеты показателей вариации
Одна из важнейших задач анализа вариационных рядов предполагает выявление закономерностей распределения, определение и построение теоретической формы распределения.
Как показывают многочисленные статистические исследования, частоты (частости) эмпирических распределений за редким исключением будут отличаться от значений теоретического распределения. Расхождения между частотами (частостями) эмпирического и теоретического распределения могут быть несущественными и объяснены случайностями выборки и существенными при несоответствии выбранного и эмпирического законов распределения.
Для проверки гипотезы о соответствии эмпирического распределения теоретическому закону нормального распределения используются особые статистические показатели-критерии согласия (или критерии соответствия). К ним относятся критерии Пирсона, Колмогорова, Романовского, Ястремского и др.
Сравнение эмпирического и теоретического распределения
Производится при помощи критериев соответствия (согласия):
Критерий К.Пирсона;
Критерий В.И.Романовского;
Критерий Б.С.Ястремского;
Критерий А.Н.Колмогорова.
Критерий согласия к.Пирсона
где
m –частота эмпирического распределения,
-
частота теоретического распределния
Табличное значение хи-квадрат определяется при помощи числа k-числа степеней свободы, равного разности между числом групп (r) и величиной 3 для выравнивания по закону нормального распределения, т.е. k = r- 3.
Если
,
то
расхождения между теоретическим и
фактическим распределением считается
неслучайным.
Если , то расхождения между теоретическим и фактическим распределением считается случайным, а распределение хорошо согласуется с законом нормального распределения.
