- •Вопросы по статистике
- •Предмет, метод, задачи и основные категории статистики.
- •История возникновения и развитие науки статистики.
- •Организация государственной статистики в рф.
- •Международные статистические организации и их деятельность.
- •5. Классификация и классификаторы в современной российской и международной статистике
- •5.Формы, виды и способы статистического наблюдения.
- •6.Основные этапы экономико-статистического исследования и характеристика их содержания
- •8.Ошибки статистического наблюдения. Методы контроля данных наблюдения.
- •7.Статистические признаки и их классификации.
- •9.Статистическая сводка и группировка. Виды группировок, группировочных признаков и интервалов.
- •11.Многомерные группировки.
- •12.Вторичные группировки.
- •13. Основные правила составления и оформления статистических таблиц.
- •14.Статистические графики. Основные элементы, виды и значения. (!)
- •15. Статистические показатели и их классификация.
- •16. Виды статистических величин: абсолютные величины
- •17.Виды статистических величин: относительные величины.
- •18.Средние степенные и структурные: сущность, значение, формы и методы расчета. Условия применения.
- •19.Показатели центра вариационного ряда, их определения.
- •20.Вариационный ряд и его графическое изображение. Определение по графикам структурных характеристик.
- •21. Показатели вариации
- •22. Правило сложения дисперсий.
- •23.Показатели формы вариационного ряда.
- •24.Кривые распределения. Критерии согласия.
- •25.Способы и виды выборочного наблюдения. (!)
- •26. Определение генеральной средней по выборочной средней
- •27. Методы определения оптимальной численности выборочной совокупности
- •28.Классификация взаимосвязей. Методы оценки основных характеристик взаимосвязей.
- •29.Регрессионный анализ: сущность, значение, методы.
- •30. Параметрические методы изучения связи: линейный коэффициент корреляции.
- •31.Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.
- •32: Ряды динамики. Структура ряда динамики. Задачи, решаемые с помощью рядов динамики.
- •33. Основные показатели ряда динамики.
- •Вопрос 34: Выявление основной тенденции (тренда) ряда динамики.
- •35.Статистическое изучение сезонных колебаний.
- •36.Виды индексов. Задачи, решаемые с помощью индексов.
- •37. Индивидуальные и общие индексы количественных показателей
- •38. Индивидуальные и общие индексы качественных показателей
- •39. Индексы средних величин в экономическом анализе
- •40. Системы индексов
- •41. Индексный метод в анализе взаимосвязей экономических явлений
- •42. Статистические показатели концентрации и централизации
26. Определение генеральной средней по выборочной средней
Генеральная средняя.
Пусть изучается генеральная совокупность относительно количественного признака Х.
Генеральной средней называют среднее арифметическое значений признака генеральной совокупности.
Если все значения признака различны, то
Если
значения признака имеют частоты N1,
N2,
…, Nk,
где N1
+N2+…+Nk=
N, то
Выборочная средняя.
Пусть для изучения генеральной совокупности относительно количественного признака Х извлечена выборка объема n.
Выборочной средней называют среднее арифметическое значение признака выборочной совокупности.
Если все значения признака выборки различны, то
если же все значения имеют частоты n1, n2,…,nk, то
Выборочная средняя является несмещенной и состоятельной оценкой генеральной средней.
Замечание: Если выборка представлена интервальным вариационным рядом, то за xi принимают середины частичных интервалов.
Для того, чтобы определить насколько выборочная средняя (х) отличается от генеральной средней (х) и в каких пределах находится доверительный интервал для генеральной средней.
,
где -предельная ошибка выборки.
=t*, где -средняя ошибка выборки, t-коэффициент доверия(указывает на конкретные значения вероятности того, на какую величину ген.средняя будет отличаться от выборочной средней).
=х/n .
Значения коэффициента доверия t рассчитаны для разных вероятностей и имеются в специальных таблицах (интеграл Лапласа), из которых в статистике широко применяются следующие сочетания:
Вероятность
|
0,683 |
0,866 |
0,950 |
0,954 |
0,988 |
0,990 |
0,997 |
0,999 |
t |
1 |
1,5 |
1,96 |
2 |
2,5 |
2,58 |
3 |
3,5 |
27. Методы определения оптимальной численности выборочной совокупности
Одним из научных принципов в теории выборочного метода является обеспечение достаточного числа отобранных единиц. Теоретически необходимость соблюдения этого принципа представлена в доказательствах предельных теорем теории вероятностей, которые позволяют установить, какой объем единиц следует выбрать из генеральной совокупности, чтобы он был достаточным и обеспечивал репрезентативность выборки.
Уменьшение стандартной ошибки выборки, а следовательно, увеличение точности оценки всегда связано с увеличением объема выборки, поэтому уже на стадии организации выборочного наблюдения приходится решать вопрос о том, каков должен быть объем выборочной совокупности, чтобы была обеспечена требуемая точность результатов наблюдений. Расчет необходимого объема выборки строится с помощью формул, выведенных из формул предельных ошибок выборки (А), соответствующих тому или иному виду и способу отбора. Так, для случайного повторного объема выборки (n) имеем:
Суть этой формулы – в том, что при случайном повторном отборе необходимой численности объем выборки прямо пропорционален квадрату коэффициента доверия (t2) и дисперсии вариационного признака (?2) и обратно пропорционален квадрату предельной ошибки выборки (?2). В частности, с увеличением предельной ошибки в два раза необходимая численность выборки может быть уменьшена в четыре раза. Из трех параметров два (t и ?) задаются исследователем. При этом исследователь исходя из цели
и задач выборочного обследования должен решить вопрос: в каком количественном сочетании лучше включить эти параметры для обеспечения оптимального варианта? В одном случае его может больше устраивать надежность полученных результатов (t), нежели мера точности (?), в другом – наоборот. Сложнее решить вопрос в отношении величины предельной ошибки выборки, так как этим показателем исследователь на стадии проектировки выборочного наблюдения не располагает, поэтому в практике принято задавать величину предельной ошибки выборки, как правило, в пределах до 10 % предполагаемого среднего уровня признака. К установлению предполагаемого среднего уровня можно подходить по разному: использовать данные подобных ранее проведенных обследований или же воспользоваться данными основы выборки и произвести небольшую пробную выборку.
Вопрос об определении необходимой численности выборки усложняется, если выборочное обследование предполагает изучение нескольких признаков единиц отбора. В этом случае средние уровни каждого из признаков и их вариация, как правило, различны, и поэтому решить вопрос о том, дисперсии какого из признаков отдать предпочтение, возможно лишь с учетом цели и задач обследования.
