
- •Методические указания к выполнению домашнего задания по дисциплине «Статистика» Раздел «Общая теория статистики» для студентов всех специальностей
- •Методические указания к выполнению домашнего задания по дисциплине «Статистика» Раздел «Общая теория статистики» для студентов всех специальностей
- •Содержание
- •Введение
- •Содержание задания
- •Рекомендации к выполнению и оформлению домашнего задания.
- •2.Вариационный ряд распределения активов банков и система показателей вычисляемая на его основе
- •2.1. Определение количества групп
- •2.2. Показатели центра распределения
- •2.3. Показатели вариации
- •2.4. Показатели дифференциации
- •2.5. Показатели концентрации
- •2.6. Показатели формы распределения
- •2.7. Проверка соответствия эмпирического распределения активов банков нормальному распределению с помощью критериев согласия Пирсона, Романовского и Колмогорова
- •3.Определение доверительного интервала для средней величины активов банков в генеральной совокупности
- •Построение групповой таблицы.
- •Проверка правила сложения дисперсий и оценка степени влияния факторного признака на величину результативного.
- •4.4. Построение уравнения парной регрессии
- •4.4.1. Статистический анализ модели
- •4.4.2. Оценка качества построенной модели
- •Характеристики точности
- •Проверка адекватности модели
- •Проверка значимости модели
- •Проверка наличия или отсутствия систематической ошибки
- •4.4.5. Построение доверительных интервалов
- •Надежда Баловсяк Реферат, курсовая, диплом на компьютере
- •Приложение 2
3.Определение доверительного интервала для средней величины активов банков в генеральной совокупности
Величина доверительного интервала (предельная ошибка выборки) находится из выражения
, (37)
где t – коэффициент доверия;
- средняя ошибка
выборки.
Средняя ошибка бесповторной выборки:
, (38)
где
- дисперсия генеральной совокупности;
- объем выборочной
совокупности;
N – объем генеральной совокупности.
Дисперсия генеральной совокупности связана с выборочной дисперсией следующим отношением:
, (39)
Следовательно, среднюю ошибку выборки можно представить выражением:
(40)
Коэффициент доверия в распределении Гаусса является только функцией доверительной вероятности, а в распределении Стьюдента, кроме того, еще и функцией объема выборки. Следовательно, для одной и той же доверительной вероятности можно получить два значения предельной ошибки.
Указанные значения приведены в ячейках D61 и D62 соответственно. В них реализованы следующие формулы: = НОРМСТОБР ((0,9973+1)/2)*D60;
= СТЬЮДРАСПОБР (1-0,9973; 47)*D60.
Выборка считается репрезентативной, если величина ее относительной ошибки составляет не более 5%, т.е.
(41)
Учитывая, что
,
выборку следует признать представительной.
Вместе с тем
и вывод следует противоположный. В связи
с этим, возникает естественный вопрос:
какой же из результатов следует считать
правильным? В различных источниках
существуют разные рекомендации какую
выборку считать малой: в одних менее 20
[4], в других менее 30 [5], в третьих менее
40 [10] и т.д. Для ответа на данный вопрос
построим график функции
,
приведенной на рис. 13.
Рисунок 10
Указанное
преобразование возможно в силу того,
что величина средней ошибки является
одинаковой для
и
.Коэффициент
доверия Гаусса на указанном рисунке
изменяется от 1 до 3 с шагом 0,5. Соответствующие
ему вероятности имеют следующие значения:
0,6827; 0,8664; 0,9545; 0,9876; 0,9973. Как следует из
графика, погрешность в определении
предельной ошибки при t=2,
n=190
составляет около 1%, что соизмеримо с
величиной относительной ошибки предельной
выборки.
Известно, что распределение Стьюдента при увеличении объема выборки стремится к нормальному, а доверительный интервал, вычисленный с его применением является более надежным. Поэтому с точки зрения статистика (исполнителя) целесообразно использовать распределение Стьюдента в малых и больших выборках.
Учитывая изложенное,
генеральная средняя активов банков с
доверительной вероятностью 0,9973 лежит
в пределах
(ячейки D63,
D
64).
В практике наиболее часто используется доверительная вероятность равная 0,95 [10], а величина относительной ошибки предельной выборки задается на уровне 5%.
Для рассматриваемого примера покажем зависимость объема бесповторной выборки от величины относительной ошибки, начиная с 0,01 до 0,05 с шагом 0,01, и коэффициентов доверия Гаусса от 1 до 3 с шагом 0,5.
Объем выборки в случае использования нормального распределения можно вычислить по формуле:
,
где
или
,
где фигурные скобки означают округление вверх до ближайшего целого.
Формула объема
выборки с использованием распределения
Стьюдента аналогична приведенной выше,
но вместе с тем решение можно получить
только применением итерационных методов,
так как
.
Поэтому решения, полученные с применением
,
можно использовать в качестве нулевого
приближения для вычисления объемов
бесповторной выборки с коэффициентами
доверия Стьюдента.
На рис. 11, 12 показана зависимость объема бесповторной выборки от перечисленных ранее факторов. Анализ рисунков позволяет сделать вывод о том, что выбор величины коэффициентов доверия (вероятностей) и относительной ошибки должен быть достаточно обоснованным, т.к. это приводит к резкому увеличению объема выборки и, как следствие, к возрастанию материальных и временных затрат.
Рисунок 11
Рисунок 12
При известных
значениях объемов выборок для различных
сочетаний
и
,
представляется возможным рассчитать
соответствующие им величины предельных
ошибок, используя распределения
Стьюдента, т.е. оценить погрешность в
вычислениях предельных ошибок,
обусловленным применением распределения
Гаусса. Соответствующий график представлен
на рис. 13.
Рисунок 13
Как следует из графика – с увеличением значения относительной ошибки выборки погрешность ее вычисления резко возрастает и превосходит величину относительной ошибки почти в 2 раза. Изломы на графике объясняются дискретностью значений выборки.
.4. АНАЛИЗ ЗАВИСИМОСТИ ПРИБЫЛИ БАНКОВ ОТ СТОИМОСТИ ИХ АКТИВОВ