 
        
        - •Курс лекций Лекция 1 : Предмет математической статистики. Статистические ряды распределения
- •1.1. Какие закономерности познает математическая статистика
- •1.2 Основные понятия и термины математической статистики
- •1.2.1 Статистическая совокупность
- •1.2.2 Признаки и их классификация
- •2.1 Ранжированный ряд распределения
- •2.1.1 Сущность ранжированного ряда распределения .Табличное и
- •2.1.2 Аналитические возможности ранжированного ряда распределения.
- •2.2 Вариационные ряды распределения
- •2.2.1. Вариационный ряд распределения для дискретного призна
- •2.2.2 Интервальный вариационный ряд распределения
- •2.2.3 Вариационный ряд распределения по качественному признаку
- •2.2.4 Аналитические возможности вариационных рядов распределения
- •2.2.5 Распределение накопленных частот
- •1.1. Система показателей для количественной характеристики статистических распределений.
- •1.2.1 Виды показателей центральной тенденции
- •1.2.3 Средняя гармоническая
- •1.2.4 Средняя геометрическая
- •1.2.5 Мода и медиана
- •1.3 Показатели вариации
- •1.3.1 Размах вариации
- •1.3.2 Среднее линейное отклонение
- •1.3.3 Объем вариации, дисперсия, стандартное отклонение
- •1.3.4 Коэффициент осцилляции, относительное линейное отклонение, коэффициент вариации.
- •1.3. 5 Математические свойства показателей вариации
- •1.4 Показатели ассиметрии распределения
- •1.5 Показатели эксцесса распределения
- •2.1 Закон сложения ( разложения ) вариации
- •2.2 Показатель эффективности разбиения на группы
- •1.1. Сущность и необходимость использования выборочного наблюдения
- •1.2 Основные понятия выборочного наблюдения
- •2.1 Ошибки систематические и случайные
- •2.2 Конкретная, средняя и предельная ошибки выборки
- •3.1 Два типа задач решаемых на основе выборочного метода.
- •3.4 Определение вероятности появления заданной ошибки
- •1.2 Общая схема проверки гипотез
- •2.1 Проверка гипотез относительно средних по данным двух независимых выборок
- •2.2 Проверка гипотезы относительно средней по данным двух зависимых выборок
- •2.1 Конкретизация результатов дисперсионного анализа
- •2.2 Модели дисперсионного анализа
- •1.3 Интерпретация коэффициентов уравнения связи
- •2.1 Показатели тесноты связи
- •2.2 Оценка выборочных показателей связи
- •К расчету показателей центральной тенденции
- •Вначале необходимо составить макет таблицы, внося туда результаты построения интервального ряда (занятие 1) и произвеcсти необходимые расчеты таб.3.1 )
- •Условие: имеются данные интервального ряда распределения (таб. 1.3)
- •1.Интервальная оценка генеральной средней и доли
- •3. Определение вероятности появления заданной ошибки
- •1.Интервальная оценка генеральной средней
- •3. Определение вероятности появления заданной ошибки
3.1 Два типа задач решаемых на основе выборочного метода.
Выборочный метод используется для решения двух типов задач. Первый тип задач так или иначе связан с получением оценок параметров генеральной совокупности , а второй состоит в проверке на основе выборки некоторого предположения относительно генеральной совокупности . Первый тип и включает в себя три задачи : 1) установление границ , в которых с принятым доверительным уровнем вероятности находится параметр генеральной совокупности; 2) расчет минимально необходимой численности выборки, обеспечивающей появление ошибки не больше заданной ; 3 ) определение уровня вероятности появления заданной ошибки при ограниченной численности выборки. Рассмотрим последовательность решения каждой из перечисленных задач на примере использования выборочного метода для оценки генеральной средней и доли
	3.2
	Интервальная оценка  генеральной
	средней и доли 
	. Данная задача   решается в такой
	последовательности:  1) из генеральной
	совокупности  осуществляется выборка
	 численностью  
	 единиц; 2) по выборочной   совокупности
	 определяется выборочная  средняя,  как
	оценка для   средней  генеральной ; при
	 ее расчете может  быть использована 
	формула средней арифметической простой
единиц; 2) по выборочной   совокупности
	 определяется выборочная  средняя,  как
	оценка для   средней  генеральной ; при
	 ее расчете может  быть использована 
	формула средней арифметической простой или ( если  выборочные данные представлены
	 вариационным рядом распределения ) 
	средней арифметической   взвешенной
или ( если  выборочные данные представлены
	 вариационным рядом распределения ) 
	средней арифметической   взвешенной ;
	3) по выборочной   совокупности 
	определяется значение  выборочного 
	среднего квадратического  отклонения
	по формулам :
;
	3) по выборочной   совокупности 
	определяется значение  выборочного 
	среднего квадратического  отклонения
	по формулам : ( для случая  простой средней )  или
( для случая  простой средней )  или
	(
	для случая , когда выборочная средняя
	 определяется  как  средняя  взвешенная
	) ; 4)  определяется  средняя   ошибка
	выборочной   средней  
	 ;
	5) устанавливается   доверительный
	уровень вероятности  ( Р );   6)  для
	принятого  доверительного   уровня 
	вероятности   по соответствующим
	таблицам   находят   значение  коэффициентаt
	; 7) определяются  границы  предельной 
	 ошибки
;
	5) устанавливается   доверительный
	уровень вероятности  ( Р );   6)  для
	принятого  доверительного   уровня 
	вероятности   по соответствующим
	таблицам   находят   значение  коэффициентаt
	; 7) определяются  границы  предельной 
	 ошибки  
	 ;
	8)   с   принятым доверительным уровнем
	вероятности    генеральная  средняя   
	находится в интервале
;
	8)   с   принятым доверительным уровнем
	вероятности    генеральная  средняя   
	находится в интервале 0
	 =
0
	 = 
	 ±
± ;
;
	Для
	интервальной оценки    генеральной доли
	из генеральной совокупности  формируется
	выборка   численностью 
	 единиц , затем по выборке  определяется
	 число  единиц   (
единиц , затем по выборке  определяется
	 число  единиц   ( с неким качеством  . Соотношение
с неким качеством  . Соотношение - это оценка  доли в генеральной
	совокупности , ее средняя ошибка  будет
	равна
- это оценка  доли в генеральной
	совокупности , ее средняя ошибка  будет
	равна .
	Для нахождения  границ предельной
	ошибки для доли следует  выбрать 
	доверительный уровень вероятности- Р,
	по таблицам интеграла вероятностей
	нормального  распределения (  доля 
	обычно  оценивается  на основе больших
	выборок ) найти коэффициентt
	 и , следовательно, границы предельной
	 ошибки для  доли составят
.
	Для нахождения  границ предельной
	ошибки для доли следует  выбрать 
	доверительный уровень вероятности- Р,
	по таблицам интеграла вероятностей
	нормального  распределения (  доля 
	обычно  оценивается  на основе больших
	выборок ) найти коэффициентt
	 и , следовательно, границы предельной
	 ошибки для  доли составят 
	
 .
	Определив возможные границы   предельной
	 ошибки можно  установить с заданным 
	уровнем вероятности  границы  доли
	признака  в генеральной совокупностиW
	=
.
	Определив возможные границы   предельной
	 ошибки можно  установить с заданным 
	уровнем вероятности  границы  доли
	признака  в генеральной совокупностиW
	=
3.3 Определение необходимой численности выборки
	Эта
	задача  решается в том случае, если   
	значение   ошибки ( чаще всего предельной
	) заранее   задано  и, следовательно,
	стоит вопрос о том какова должна  быть
	 минимальная численность  выборки,
	чтобы  ошибка    с принятым доверительным
	уровнем вероятности  не выходила за
	заданные  границы . Алгоритм решения 
	этой задачи  вытекает из формулы  расчета
	предельной   ошибки 
	 =
= .
	Из этого равенства  вытекает , что
.
	Из этого равенства  вытекает , что .
	    Необходимая  численность   выборки 
	  определяется округленно   до целых
	единиц,    округление   при этом производится
	всегда в большую сторону.
.
	    Необходимая  численность   выборки 
	  определяется округленно   до целых
	единиц,    округление   при этом производится
	всегда в большую сторону.
	При
	использовании   представленной  выше
	формулы   возникает проблема  с  
	дисперсией -  
	 .
	Ведь, по сути , выборка еще не производилось,
	а величина  ее дисперсии  должна   быть
	 уже известна. Решается  проблема двояким
	 образом: если  исследуемая  генеральная
	совокупность  подвергалась ранее 
	выборочному наблюдению, то  можно 
	воспользоваться  значением дисперсии
	 по  данным предшествующей выборки ;
	если  же  выборочного  наблюдения  не
	было, то  для установления  дисперсии 
	можно  провести экспресс выборку  и по
	ней рассчитать  величину дисперсии.
.
	Ведь, по сути , выборка еще не производилось,
	а величина  ее дисперсии  должна   быть
	 уже известна. Решается  проблема двояким
	 образом: если  исследуемая  генеральная
	совокупность  подвергалась ранее 
	выборочному наблюдению, то  можно 
	воспользоваться  значением дисперсии
	 по  данным предшествующей выборки ;
	если  же  выборочного  наблюдения  не
	было, то  для установления  дисперсии 
	можно  провести экспресс выборку  и по
	ней рассчитать  величину дисперсии.
Интервалы предельной ошибки весьма часто задаются в % от оценки, например, в % от выборочной средней. В этом случае формула для расчета минимально необходимой численности выборки будет выглядеть так :
	 ,
	где
,
	где   
	 -
- квадрат
	  выборочного  коэффициента  вариации,
квадрат
	  выборочного  коэффициента  вариации, -
	  квадрат ошибки , выраженной в %.
-
	  квадрат ошибки , выраженной в %.
