- •Предмет статистической науки.
- •Основные методы статистической науки.
- •Место общей теории статистики в комплексе статистических дисциплин.
- •Отраслевые статистики их роль в статистической науке.
- •Основные категории статистической науки (статистическая совокупность, ее единицы, статистическая закономерность).
- •Основные категории статистической науки (статистические признаки и показатели).
- •Статистическое наблюдение, его роль в процессе статистического исследования.
- •Формы статистического наблюдения
- •Виды и способы статистического наблюдения.
- •Виды несплошного наблюдения
- •Способы статистического наблюдения
- •Организационные формы статистического наблюдения.
- •Виды несплошного наблюдения.
- •Статистические таблицы и их виды.
- •Понятие системы статистических показателей объекта.
- •Основные функции статистических показателей.
- •Абсолютные величины и их разновидности в зависимости от применяемых единиц измерения.
- •Относительные величины и их разновидности
- •Виды относительных величин
- •Средние величины, их сущность и виды.
- •Свойства средней арифметической и техника ее вычисления.
- •Расчет средней арифметической по данным интервального вариационного ряда.
- •Средняя гармоническая величина, ее смысл и обоснование применения.
- •Ряды распределения (вариационные ряды) статистических данных и их виды. Основы техники построения интервальных рядов.
- •Графические методы отображения вариационных рядов.
- •Техника построения гистограмм. 24.Техника построения полигонов.
- •25.Техника перехода от гистограммы к полигону и наоборот.
- •26. Общая характеристика показателей центра распределения вариационного ряда.
- •27. Мода вариационного ряда, ее определение для дискретного и интервального ряда.
- •28. Медиана вариационного ряда, ее определение для дискретного и интервального ряда.
- •Абсолютные показатели колеблемости (вариации) признака в ряду.
- •Относительные показатели колеблемости (вариации) признака в ряду, области их целесообразного применения.
- •Показатели формы распределения вариационного ряда, их интерпретация.
- •Статистическая проверка гипотезы о соответствии данных вариационного ряда некоторой теоретической функции распределения.
- •Критерий согласия Пирсона.
- •36. Простая случайная выборка.
- •40. Типическая выборка
- •41. Серийная выборка
- •42. Районированная
- •43. Механическая
- •44. Понятие корреляционной связи.
- •46. Метод параллельных рядов.
- •Метод групповых таблиц.
- •Метод корреляционных таблиц.
- •Метод корреляционных полей.
- •50. Парная корреляция. Линейный коэффициент корреляции.
- •51. Эмпирическое корреляционное отношение, его значение и свойства, техника расчета.
- •52. Коэффициент ранговой корреляции.
- •53. Коэффициент Спирмена, его свойства.
- •54. Коэффициент ранговой корреляции Кендела.
- •55. Понятие связанных рангов.
- •56. Коэффициент конкордации, его свойства и техника расчета.
- •59. Коэффициенты Пирсона и Чупрова, их свойства.
- •60. Понятие уравнение регрессии.
- •61. Парная регрессия.
- •62. Применение мнк для оценки параметров уравнения регрессии.
- •65. Множественная регрессия.
- •67. Ряды динамики: понятие, виды. Показатели ряда динамики.
- •68. Содержание и аспекты проблемы сопоставимости уровней ряда.
- •69. Тренд динамического ряда.
- •70. Простейшие показатели динамики количественных признаков, связь между ними.
- •71. Техника расчета средних значений для интервальных рядов.
- •72. Техника расчета средних значений для моментных рядов.
- •73. Выравнивание динамического ряда, его цель, метод скользящей средней.
- •74. Аналитическое выравнивание динамического ряда мнк.
- •75. Использование трендовых моделей динамических рядов в прогнозировании.
- •76.Анализ сезонной неравномерности динамического ряда и ее аналитическое выражение.
Критерий согласия Пирсона.
Критерий Пирсона, или критерий χ² (Хи-квадрат) — наиболее часто употребляемый критерий для проверки гипотезы о законе распределения. Во многих практических задачах точный закон распределения неизвестен, то есть является гипотезой, которая требует статистической проверки.
Обозначим через X исследуемую случайную величину. Пусть требуется проверить гипотезу H0 о том, что эта случайная величина подчиняется закону распределения F(x). Для проверки гипотезы произведём выборку, состоящую из n независимых наблюдений над случайной величиной X. По выборке можно построить эмпирическое распределение F * (x) исследуемой случайной величины. Сравнение эмпирического распределения F * (x) и теоретического (или, точнее было бы сказать, гипотетического - т.е. соответствующего гипотезе H0) распределения F(x) производится с помощью специального правила — критерия согласия. Одним из таких критериев и является критерий Пирсона.
Для проверки критерия вводится статистика:
где
—
предполагаемая вероятность попадения
в i-й интервал,
—
соответствующее эмпирическое значение,
ni — число элементов выборки
из i-го интервала, N — полный
объём выборки. Также используется расчет
критерия по частоте, тогда:
где Vi - частота попадания значений в интервал. Эта величина в свою очередь является случайной (в силу случайности X) и должна подчиняться распределению χ2.
Перед тем, как сформулировать правило принятия или отвержения гипотезы необходимо учесть, что критерий Пирсона обладает правосторонней критической областью.
Правило:
Если
полученная статистика превосходит
квантиль
закона
распределения
заданного
уровня
значимости
с
или
с
степенями
свободы, где k — число
наблюдений или число интервалов (для
случая интервального
вариационного
ряда), а p — число оцениваемых
параметров
закона
распределения, то гипотеза
отвергается.
В противном случае гипотеза принимается
на заданном уровне значимости
.
34-35. Понятие о выборочном наблюдении
Выборочное наблюдение относится к разновидности несплошного наблюдения. Оно охватывает отобранную часть единиц генеральной совокупности. Цель выборочного наблюдения - по отобранной части единиц дать характеристику всей совокупности единиц. Чтобы отобранная часть была репрезентативна (т.е. представляла всю совокупность единиц), выборочное наблюдение должно быть специально организовано. Следовательно, в отличие от генеральной совокупности, представляющей всю совокупность исследуемых единиц, выборочная совокупность представляет ту часть единиц генеральной совокупности, которая является объектом непосредственного наблюдения. По понятным причинам выборочный метод может широко использоваться органами государственной статистики. Он позволяет при значительной экономии средств и затрат получать необходимую достоверную информацию. Гарантия репрезентативности обеспечивается применением научно обоснованных способов отбора единиц, которые подлежат обследованию. Выборочное наблюдение в настоящее время находит достаточно широкое применение в обследованиях промышленных и сельскохозяйственных предприятий, изучении цен на потребительском рынке, в обследованиях бюджетов и занятости населения. Выборочный метод является важнейшим источником информации в контроле качества продукции, в маркетинговых и социологических исследованиях.
Следует сразу же иметь в виду, что при сопоставлении показателей по результатам выборочного исследования с характеристиками для всей генеральной совокупности могут иметь место отклонения. Величина этих отклонений называется ошибкой наблюдения, которая может быть или ошибкой регистрации (несовершенство технических условий), или ошибкой репрезентативности (случайное или систематическое нарушение правил при отборе единиц). Выборочный отбор может быть повторным и бесповторным. При повторном отборе вероятность выбора любой единицы не ограничена. При бесповторном отборе выбранная единица в исходную совокупность не возвращается.
Для отобранных единиц рассчитываются обобщенные показатели (средние или относительные) и в дальнейшем результаты выборочного исследования распространяются на всю генеральную совокупность.Основной задачей при выборочном исследовании является определение ошибок выборки.
