- •Статистический анализ в экономике Феофанов в.Н. Оглавление
- •Раздел 1. Общая теория статистики 16
- •Раздел 2 123
- •Предисловие
- •Введение
- •Раздел 1. Общая теория статистики
- •1.1. Значение статистики, ее задачи и организация
- •1.2. Статистические наблюдения
- •1.3. Отображение статистической информации
- •1.3.1. Статистические таблицы
- •1.3.2. Графическое отображение
- •1.4. Абсолютные и относительные статистические показатели
- •1.5. Средние показатели
- •Примеры расчета среднего
- •1.6. Статистический анализ вариационных (интервальных) данных (изложение данного раздела с использованием аппарата математической статистики, см. Приложение 1)
- •Решение
- •1.7. Группировка статистических данных и анализ групп
- •1.8. Ряды динамики
- •1.9. Экономические индексы и их использование в экономико-статистических исследованиях
- •1.9.1. Индексы количественных показателей
- •1.9.2. Индексы качественных показателей
- •Сводный индекс
- •Индивидуальные индексы
- •Агрегатный индекс
- •1.9.3. Цепные и базисные индексы
- •1.9.4. Использование индексов в экономическом анализе
- •1.9.5. Расчеты недостающих индексов с помощью индексных систем.
- •1.10. Выборочное наблюдение (расширенное представления этого раздела с использованием аппарата математической статистики см. Приложение 3)
- •1.10.1. Ошибки выборки
- •1.10.2. Малая выборка
- •1.10.3. Способы распространения характеристик выборки на генеральную совокупность
- •1.11. Статистические связи
- •Раздел 2
- •2.1. Статистические методы в экономическом моделировании
- •2.1.1. Введение случайного компонента в экономическую модель
- •2.1.2. Статистические данные и стохастическая модель. Эконометрическая модель
- •2.2.2. Подготовка статистических данных и использование их в модели
- •Приложение 1 Стохастическая природа экономических данных, свойства и статистические оценки случайных величин (в изложении используется аппарат математической статистики)
- •Обработка статистических данных и анализ случайных дискретных данных
- •Приложение 2 Статистические распределения и их основные характеристики
- •Равномерное распределение
- •Нормальное распределение
- •Распределение Стьюдента
- •Приложение 3 Соотношения между экономическими переменными. Корреляционная связь и ее статистическое изучение
- •Вероятностные соотношения: совместная частота (вероятность), условная частота (вероятность), статистическая независимость случайных переменных
- •Оценивание параметров и проверка гипотез о корреляции случайных переменных
- •Приложение 4 Сбор и анализ данных о состоянии и перспективах рынка труда
- •1. Сбор статистическую информацию о текущих состояниях рынка труда
- •Приложение 5 Экзаменационные вопросы (спец. 0608, 0604)
- •Аттестационные и экзаменационные вопросы
- •Список используемой литературы
1.10.2. Малая выборка
При контроле качества товаров в экономических исследованиях эксперимент может проводиться на основе малой выборки.
Под малой выборкой понимается несплошное статистическое обследование, при котором выборочная совокупность образуется из сравнительно небольшого числа единиц генеральной совокупности. Объем малой выборки обычно не превышает 30 единиц и может доходить до 4 — 5 единиц.
Средняя ошибка малой выборки вычисляется по формуле:
,
где — дисперсия малой выборки.
При определении дисперсии число степеней свободы равно n-1:
.
Предельная ошибка малой выборки определяется по формуле
При этом значение коэффициента доверия t зависит не только от заданной доверительной вероятности, но и от численности единиц выборки n. Для отдельных значений t и n доверительная вероятность малой выборки определяется по специальным таблицам Стьюдента (Табл. 1.7), в которых даны распределения стандартизированных отклонений:
.
Таблица 1.7
n |
t |
||||
0,5 |
1,0 |
1,5 |
2,0 |
3,0 |
|
4 |
0,347 |
0,609 |
0,769 |
0,861 |
0,942 |
6 |
0,362 |
0,637 |
0,806 |
0,898 |
0,970 |
8 |
0,368 |
0,649 |
0,823 |
0,914 |
0,980 |
10 |
0,371 |
0,657 |
0,832 |
0,923 |
0,985 |
15 |
0,376 |
0,666 |
0,846 |
0,936 |
0,992 |
20 |
0,377 |
0,670 |
0,850 |
0,940 |
0,993 |
Поскольку при проведении малой выборки в качестве доверительной вероятности практически принимается значение 0,59 или 0,99, то для определения предельной ошибки малой выборки используются следующие показания распределения Стьюдента (Табл. 1.)
Таблица 1.
n |
|
|
0,95 |
0,99 |
|
4 |
3,183 |
5,841 |
5 |
2,777 |
4,604 |
6 |
2,571 |
4,032 |
7 |
2,447 |
3,707 |
8 |
2,364 |
3,500 |
9 |
2,307 |
3,356 |
10 |
2,263 |
3,250 |
15 |
2,119 |
2,921 |
20 |
2,078 |
2,832 |
Пример. При контрольной проверке качества поставленной в торговлю колбасы получены данные о содержании поваренной соли в пробах. По данным выборочного обследования нужно установить с вероятностью 0,95 предел, в котором находится средний процент содержания поваренной соли в данной партии товара.
Составляем расчётную таблицу и по её итогам определяем среднюю пробу малой выборки.
Таблица 1.
Пробы |
|
|
4,3 |
0,2 |
0,04 |
4,2 |
0,1 |
0,01 |
3,8 |
0,3 |
0,09 |
4,3 |
0,2 |
0,04 |
3,7 |
- 0,4 |
0,16 |
3,9 |
- 0,2 |
0,04 |
4,5 |
0,4 |
0,16 |
4,4 |
0,3 |
0,09 |
4,0 |
- 0,1 |
0,01 |
3,9 |
- 0,2 |
0,04 |
41,0 |
— |
0,68 |
Определяем дисперсию малой выборки:
Определяем среднюю ошибку малой выборки:
Исходя из численности выборки (n=10) и заданной вероятности =0,95, устанавливается по распределению Стьюдента (см. Табл. 9.2.) значение коэффициента доверия t=2,263.
Предельная ошибка малой выборки составит:
Следовательно, с вероятностью 0,95 можно утверждать, что во всей партии колбасы содержание поваренной соли находится в пределах:
, т.е. от 4,1% - 0,2%=3,9%
до 4,1%+0,2%=4,3%.
В статистике различают одноступенчатые и многоступенчатые способы отбора единиц в выборочную совокупность.
При одноступенчатой выборке каждая отобранная единица сразу же подвергается изучению по заданному признаку. Так обстоит дело при собственно-случайной и серийной выборке.
При многоступенчатой выборке производят подбор из генеральной совокупности отдельных групп, а из групп выбираются отдельные единицы. Так производится типическая выборка с механическим способом отбора единиц в выборочную совокупность.
Комбинированная выборка может быть двухступенчатой. При этом генеральная совокупность сначала разбивается на группы. Затем производят отбор групп, а внутри последних осуществляется отбор отдельных единиц.