
- •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
или ( если выборочные данные представлены
вариационным рядом распределения )
средней арифметической взвешенной
;
3) по выборочной совокупности
определяется значение выборочного
среднего квадратического отклонения
по формулам :
( 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
;
8) с принятым доверительным уровнем
вероятности генеральная средняя
находится в интервале
0
=
±
;
Для
интервальной оценки генеральной доли
из генеральной совокупности формируется
выборка численностью
единиц , затем по выборке определяется
число единиц (
с неким качеством . Соотношение
- 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
.
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
.
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.
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
-
квадрат
выборочного коэффициента вариации,
-
квадрат ошибки , выраженной в %.