27. Виды связей между показателями и методами их изучения.

Виды связей: 1) функциональная связь; 2)стохастическая (проявляется в целом по совокупности изуч-ых явлений, но кот. м. проявляться или нет у отдел. ед-ц совок-ти. Статистика изучает в первую очередь стохастические связи, частный случай кот. явл-ся корреляц.связи:разным знач-ям фактора соотв-ют разные сред. значения результатов.

Методы изучения связей: 1) графический; 2) аналитич. группировки; 3) метод корреляционно-регрессионного анализа; 4) с помощью коэф-ов ранговой корреляции; 5)изучения связи альтернативных признаков(только два значения).

28. Показатели силы связи: понятие и расчет по аналитической группировке.

Показ-ль силы связи хар-ет наск-ко сильно изм-ся рез-т при изм-нии фактора на 1 ед-цу. На основе АГ м. построить график,кот. наз-ся полем корреляции. Если ряд интервал.,по оси ОХ откладываются середины интервалов(x’), по оси ОУ сред. значения рез-та(y_ср),кот. находятся внутри каждой группы формулы С помощью поля корреляции м. оценить силу и тесноту связи: связь тем сильнее,чем больше угол наклона линии тенденции; теснота связи будет больше, чем ближе точки к линии тенденции. Показатель силы связи: b = y/x = (y_срК – y_ср1)/( x’_k – x’₁). Показатель силы связи при переходе от I группы к i+1 группе: b_i = (y_{ср i+1} – y_{ср i})/(x’_i+1 – x’_i)

29. Показатели тесноты связи: понятие и расчет по аналитической группировке.

При проведении АГ предполагается: 1)рез-т зависит от фактора; 2) изменение рез-та внутри группы минимально, в основном он меняется при переходе от одной группы(от одного значения фактора – если ряд не интервальный) к другой.

Показатели: 1)коэф.детерминации: ² = (y_{ср I} – y_ср)² f_i/(y_ij – y_ср)² (*), где y_ij – индив. значение рез-та, попавшее в i группу, (y_ij – y_ср)² /n = ²_y – дисперсия по y, т.е. показывает максимальное изменение рез-та.

Правило сложения дисперсии: (y_ij – y_ср)² /n = (y_i – y_ср)² f_i /n + ²_yi f_i /n = D_факт + D_ост, где ²_yi – дисперсия рез-та в i- группе.

Числитель в (*) всегда меньше знаменателя, след-но ² изменяется от 0 до 1, и связь тем теснее, чем фактическая дисперсия ближе к общей, то есть связь будет теснее, когда ² ближе к 1. Т.о. ² = D_факт / ²_y = 1 - D_ост/²_y 2) эмпирическое корреляционное отношение: = (²)^0.5 = (1 - D_ост/²_y)^0.5

30. Понятие выборочного наблюдения.

Выб. набл-е – такое несплошное набл-е, при кот. статистич. обслед-ю подвергаются ед-цы изучаемой совок-ти, отобранные случ. образом. Применяется: 1) повышения точности данных; 2) экономия ресурсов(матер-х, трудовых, финан-х,временны); 3) когда невозможно применить сплошное.

Изучаемая совок-ть, из кот. произв-ся выборочн. отбор, наз-ся генеральной. Она м.б. реальной(м. посчитать) или гипотетической(наблюдения,кот. м. иметь место, но в настоящ. время не существуют)

31. Виды и способы формирования выборочной совокупности.

Виды: 1) индивидуальный; 2) групповой отбор; 3) комбинационный. Методы отбора: 1)Повторный; 2)Бесповторный(обслед-ую ед-цу не возвращают в изуч. совокупность). Способы отбора: 1) собственно случайная выборка; 2) Механическая(упорядочить совок-ть по независ. признаку); 3) Типическая (из совок-ти,разбитую на типич. группировки, отбираем одинак. число ед-ц из каждой группы); 4) Серийная( отбор серии ед-ц и дльнейшее ее обследование); 5) комбинированная: многоступенчатая(отбор серийной круп.группы, затем отбор серийной мелкой группы) и многофазная(включает неск.фаз наблюдения – число ед-ц уменьшается,программа наблюдения расширяется).