9. Условия применения выборочного метода в торговле. Этапы выборочного исследования.

Выборочным является наблюдение, при котором характеристика всей совокупности фактов дается по некоторой их части, отобранной в случайном порядке. Выборочное наблюдение широко применяется в различных отраслях, например, в торговле с его помощью изучают эффективность новых, передовых форм торговли, спрос населения и степень его удовлетворения.

Выборочное наблюдение дает возможность, не прибегая к сплошному учету, получить обобщающие показатели, которые правильно отражают характеристики всей совокупности.

Преимущества выборочного метода по сравнению со сплошным:

1. короче время проведения

2.мин-е затраты труда и средств.

Генеральная совокупность – вся совокупность единиц, из которых производится отбор.

Выборочная совокупность (выборка) – совокупность единиц, отобранная для проведения выборочного наблюдения.

На практике по тем или иным причинам не всегда возможно или же нецелесообразно рассматривать всю генеральную совокупность. Тогда ограничиваются изучением лишь некоторой части ее, конечной целью которого является распространение полученных результатов на всю генеральную совокупность, т. е. применяют выборочный метод.

Теоретической основой выборочного метода является закон больших чисел. В силу этого закона при ограниченном рассеивании признака в генеральной совокупности и достаточно большой выборке с вероятностью, близкой к полной достоверности, выборочная средняя может быть сколь угодно близка к генеральной средней. Закон этот, включающий в себя группу теорем, доказан строго математически. Таким образом, средняя арифметическая, рассчитанная по выборке, может с достаточным основанием рассматриваться как показатель, характеризующий генеральную совокупность в целом.

Разумеется, не всякая выборка может быть основой для характеристики всей совокупности, к которой она принадлежит. Таким свойством обладают лишь репрезентативные (представительные) выборки, т. е. выборки, которые правильно отражают свойства генеральной совокупности.

Этапы выборки:

1. Постановка цели наблюдения.

2. Составление программы проведения.

3. Определение доли выборки и способа отбора единиц в выборку.

4. Проведение наблюдения, т.е. регистрация величины признака у отобранных единиц.

5. Обобщение данных и расчет выборочных характеристик.

6. Распространение выборочных данных на генеральную совокупность.

10. Общая тенденция (тренд) ряда динамики. Стат. Методы выявления и мат. Оценки тренда основные модели общей тенденции рд.

Общая тенденция развития явления во времени – это поступательное непрерывное изменение ур-ней РД за длит. Промежуток времени в опр. Направлении.

Тренд – это некот. аналит. ф-я, при пом. кот. описывают тенденцию РД.

Основные методы выявления общей тенденции:

1. Метод укрупнения интервалов. Данные за месяцы суммируются в квартАльные данные.

2. Метод скользящей средней (механического сглаживания). Замена факт. ур-ней РД средними арифм. ур-ми за опр. период.

Устанавливаются звенья: они должны составляться из числа ур-ней, отвечающих, напр., длительности внутригодовых циклов в изуч-м явлении (напр., даны кварталы за неск. лет, для них ск. ср. из 4-членных звеньев. Расчет: y ср.1=(y1+y2+y3+y4)/4 ; y ch.2=(y2+y3+y4+y5)/4 и т.п.

Для четного числа ур-ней кажд. знач.ср. ск. прих-ся на промежуток между 2мя смежными кватралами. Для опр-я сглаженных уровней пр-ся центрирование: для 3го кв. опр-ся срединное знач. между 1й и 2й ск. ср. (*первые 2 строки в таблице останутся пустыми*). Если нечетное число ур-ней, то центрировать не надо. Потом на график.

3. Метод аналитического выравнивания (построения трендовой модели). Подбор мат. функ-и, графич. линия кот. будет мах близка к граф. линии изуч-го РД.

Методика построения трендовой модели:

1. Факт. ур-ни РД изобр. На линейном графике.

2. По хар-ру расположения точек на графике подбираем мат. функ-ю.

3. Параметры ур-ний выч-ся по способу наименьших квадратов (*короче по формулам дальше, см. вторую их часть*)

а0=(суммаУ*сумма(tквадрат) – сумма(t*y)*сумма(t)) / n* сумма((t)квадрат) – (сумма t)квадрат)) = суммаУ / n = y ср.

a1=(n* сумма(t*y) - сумма(t)* суммаУ) / (n*сумма(tквадрат) – (сумма t)квадрат) = сумма(t*y) / сумма(tквадрат) = дельта ср.

4. Промежуточные расчеты. Есть упрощенный способ расчета параметров – способ отсета времени от условного нуля. За него берется середина РД. При четном числе – 2 средних значения берутся за – и +1, прибавляется по +-2, а если нечетное, то середина=0, прибавляется по +-1. Параметр а2= ср. коэф. Роста.

5. Вычисление параметров.

6. Вычисление теор. значений.- послед-но подставляем t в полученную тренд. модель.

7. Проверка правильности расчетов - сумма y ср. ti=сумма yi

8. Проверка адекватности тренд. модели.

   1. Визуальная оценка – теор. ур-ни переносим на график.

   2. Мат. оценка, произв. по стандартиз-й ошибке аппроксимации

G(дельта большая, как у дисперсии) y ср. ti = корень(сумма(yi-yti)квадрат / n)

11-12