23. Типологический отбор.

Методы отбора:

1. пропорциональный

2. условно пропорциональный

3. условно непропорциональный

,

где k – число типичных групп.

24. Серийный отбор.

При серийном отборе в случайном порядке отбираются серии, т.е. группы ед-ц. И внутри этих серий проводится сплошное обследование

.

где r – число серий, R – число серий в группе совокупности, x_{j с волной} – известна, (x_{j с волной} - x_{с волной}) – межсерийная дисперсия

Комбинированные выборки. Предполагают сочетание серийной выборки с индивидуальным отбором внутри серии

повторный отбор

n_r – общее число единиц попавших в выборку при отборе серий,

бесповторный отбор

,

.

Многоступенчатые выборки. На каждой ступени отбора расчитывается своя ошибка и средняя стандартная ошибка многоступенчатого отбора оценивается из отдельных ошибок ступеней выборки

.

25. Устранение диспропорций между структурой генеральной и выборочной совокупности.

Диспропорция возникает в случае несовпадения единиц наблюдаемых в генеральной и выборочной совокупности. Для устранения возникшей диспропорции используется метод перевзвешивания. При определении средн. зарплаты в условиях возникшей диспропорции в качестве веса используют величину обратную количеству работников в семье. Для предупреждения возникновения диспропорции отбор можно производить либо по наибольшей зарплате либо по наибольшему возврасту работников в семье.

26. Оценка оптимального соотношения числа отбора единиц на каждой ступени отбора.

З₁ – затраты на отбор семьи,

З₂ – затраты на наблюдения внутри каждой семьи

З = З1_r + З₂nr.

Если затраты на отбор семей << затраты на отбор единиц, то предпочтительно отобрать большее количество серий и меньшее число единиц.

Цели:

1. определение наилучшей комбинации числа единиц n, и числа серий r, дающих min величину затрат на проведение выборочного наблюдения, если известна допустимая величина стандартной ошибки выборки

.

выражение минимизируется при:

.

2. известны затраты на проведение наблюдения. Определить оптимальное сочетание числа единиц и числа серий, дающих минимальную ошибку выборки.

27. Малые выборки.

Малыми считаются выборки с числом единиц менее 20. Дисперсия в этом случае рассчитывается так:

Здесь распределение Лапласа не используют. Значение t определяют по распределению Стьюдента. t-критерий Стьюдента определяется при заданном уровне значимости  и числе степеней свободы k = n - 1.

28. Моментные наблюдения.

МН используются для оценки затрат рабочего времени. При проведении моментного наблюдения заранее выбираются определенные моменты времени в которые оцениваются состояние процесса.

29. Статистическое изучение взаимосвязей между факторами.

Вида взаимосвязи:

1. функциональная

2. корреляционная

Во втором случае между изменениями между факторными и результативными признаками не существует полного соответствия. Влияние отдельных факторов проявляется в виде общей тенденции при массовом наблюдении.

Классическая теория корреляции основывается на следующих предпосылках:

1. исследуемые совокупности д.б. достаточно однородными.

2. выборки д.б. большими.

3. включаемые в исследование факторы д.б. независимы между собой.

4. распределение признаков совокупности должно соответствовать нормальному распределению.

5. признаки факторы д.б. выражены количественно.

Этапы изучения взаимосвязи между факторами:

1. корреляционный анализ

   1. изучение свойств моделируемой совокупности и установление факта наличия взаимосвязи между признаками

   2. оценка степени тесноты взаимосвязи.

2. регрессионный анализ

   1. построение аналитической модели между факторами

   2. оценка адекватности полученной модели и экономическая интерпретация ее параметров.