
- •Вариант 1
- •Вариант 2
- •Вариант 3
- •3. Задача.
- •Вариант 4
- •Задача..
- •Вариант 5
- •Задача.
- •1. Предмет, метод и основные категории статистики как науки
- •2. Статистическое наблюдение и его этапы
- •3. Программно-методологические и организационные вопросы статистического наблюдения
- •4. Формы, виды и способы статистического наблюдения
- •5. Понятие сводки статистических данных, сводка простая и сложная
- •6. Группировка статистических таблиц. Ряды распределения
- •Распределение студентов 1-го курса по успеваемости
- •7. Статистические таблицы, их виды и значение в изложении результата статистической сводки
- •Название таблицы *
- •Характеристика выпуска государственных краткосрочных облигаций в рф в 2006 г. (цифры условные)
- •Характеристика выпуска государственных краткосрочных облигаций в рф в 2006г. (цифры условные)
- •Распределение предприятий, выставивших акции на чековые аукционы рф в 1996 г., по величине уставного капитала (цифры условные)
- •Группировка предприятий, выставивших акции на чековые аукционы рф в 2006 г., по величине уставного капитала и числу занятых (цифры условные)
- •Распределение акций среди работников приватизированных предприятий промышленности
- •Распределение акций среди работников приватизированных предприятий промышленности
- •8. Основные правила построения таблиц
- •12. Виды графиков по форме графического образа
- •11. Статистические графики, их роль и значение в изучении социально-экономических явлений. Основные элементы статистических графиков
- •Вклады граждан в учреждения Сбербанка в 2005 г. (цифры условные)
- •Р ис. 7. Вклады граждан в учреждения Сбербанка в 2005 г.
- •Общий объем промышленного производства в некоторых странах снг в I квартале 2005 г. (в % к I кварталу 2004 г.) (цифры условные)
- •Поставки российского газа в страны ближнего зарубежья, январь – август 2005 г.
- •Численность фермерских хозяйств в России за 2003 – 2005 гг.
- •9. Понятие абсолютных величин в статистике
- •10. Относительные статистические величины, их природа и условия применения в экономико-статистическом анализе
- •13. Сущность и значение средних величин. Виды средних и методы их расчета
- •2.6. Средние отклонения от средних величин
- •16 Показатели вариации, способы их вычисления
- •18. Определение дисперсии методом моментов
- •19. Свойства средней арифметической и дисперсии
- •20. Понятие и отбор единиц
- •21. Средняя ошибка выборки
- •22. Предельная ошибка выборки
- •24. Определение численности выборки
- •25. Понятие о статистических рядах динамики. Аналитические показатели динамики социально-экономических явлений
- •26. Средние показатели в рядах динамики
- •27. Проверка ряда на наличие тренда
- •28. Непосредственное выделение тренда
- •29. Оценка надежности уравнения тренда
- •30. Гармонический анализ сезонных колебаний
- •31. Прогнозирование при помощи тренда
- •32. Понятие о статистических индексах, их классификация
- •Агрегатные общие индексы. Объективность общим индексам придает их запись в агрегатном виде, предложенная испанцем Ласпейресом и немцем Пааше.
21. Средняя ошибка выборки
Выборочную
совокупность можно сформировать по
количественному признаку статистических
величин, а также по альтернативному или
атрибутивному. В первом случае обобщающей
характеристикой выборки служит выборочная
средняя величина,
обозначаемая
,
а
во втором — выборочная
доля величин,
обозначаемая w.
В
генеральной совокупности соответственно:
генеральная
средняя
и
генеральная
доля р .
Разности — и W — р называются ошибкой выборки, которая делится на ошибку регистрации и ошибку репрезентативности. Первая часть ошибки выборки возникает из-за неправильных или неточных сведений по причинам непонимания существа вопроса, невнимательности регистратора при заполнении анкет, формуляров и т.п. Она достаточно легко обнаруживается и устраняется. Вторая часть ошибки возникает из-за постоянного или спонтанного несоблюдения принципа случайности отбора. Ее трудно обнаружить и устранить, она гораздо больше первой и потому ей уделяется основное внимание.
Величина ошибки выборки зависит от структуры последней. Например, если при определении среднего балла успеваемости студентов факультета в одну выборку включить больше отличников, а в другую - больше неудачников, то выборочные средние баллы и ошибки выборки будут разными.
Поэтому в статистике определяется средняя ошибка повторной и бесповторной выборки в виде ее удельного среднего квадратического отклонения по формулам
=
- повторная; (1.35)
=
- бесповторная; (1.36)
где Дв — выборочная дисперсия, определяемая при количественном признаке статистических величин по обычным формулам из гл.2.
При альтернативном или атрибутивном признаке выборочная дисперсия определяется по формуле
Дв = w(1-w). (1.37)
Из формул (1.35) и (1.36) видно, что средняя ошибка меньше у бесповторной выборки, что и обусловливает ее более широкое применение.
22. Предельная ошибка выборки
Учитывая, что на
основе выборочного обследования нельзя
точно оценить изучаемый параметр
(например, среднее значение) генеральной
совокупности, необходимо найти пределы,
в которых он находится. В конкретной
выборке разность
может быть больше, меньше или равна
.
Каждое из отклонений
от
имеет определенную вероятность. При
выборочном обследовании реальное
значение
в генеральной совокупности неизвестно.
Зная среднюю ошибку выборки, с определенной
вероятностью можно оценить отклонение
выборочной средней от генеральной и
установить пределы, в которых находится
изучаемый параметр (в данном случае
среднее значение) в генеральной
совокупности. Отклонение выборочной
характеристики от генеральной называется
предельной
ошибкой выборки
.
Она определяется в долях средней ошибки
с заданной вероятностью, т.е.
= t , (1.38)
где t – коэффициент доверия, зависящий от вероятности, с которой определяется предельная ошибка выборки.
Вероятность появления определенной ошибки выборки находят с помощью теорем теории вероятностей. Согласно теореме П. Л. Чебышёва, при достаточно большом объеме выборки и ограниченной дисперсии генеральной совокупности вероятность того, что разность между выборочной средней и генеральной средней будет сколь угодно мала, близка к единице:
при
.
А. М. Ляпунов доказал, что независимо от характера распределения генеральной совокупности при увеличении объема выборки распределение вероятностей появления того или иного значения выборочной средней приближается к нормальному распределению. Это так называемая центральная предельная теорема. Следовательно, вероятность отклонения выборочной средней от генеральной средней, т.е. вероятность появления заданной предельной ошибки, также подчиняется указанному закону и может быть найдена как функция от t с помощью интеграла вероятностей Лапласа:
,
где
–
нормированное отклонение выборочной
средней от генеральной средней.
Значения интеграла Лапласа для разных t рассчитаны и имеются в специальных таблицах, из которых в статистике широко применяется сочетание:
Вероятность |
0,683 |
0,866 |
0,950 |
0,954 |
0,988 |
0,990 |
0,997 |
0,999 |
t |
1 |
1,5 |
1,96 |
2 |
2,5 |
2,58 |
3 |
3,5 |
Задавшись конкретным уровнем вероятности, выбирают величину нормированного отклонения t и определяют предельную ошибку выборки по формуле (1.38)
При
этом чаще всего применяют
= 0,95 и t
=
1,96, т.е. считают, что с вероятностью 95%
предельная ошибка выборки вдвое больше
средней. Поэтому в статистике величина
t
иногда именуется коэффициентом
кратности предельной ошибки относительно
средней.
После исчисления предельной ошибки находят доверительный интервал обобщающей характеристики генеральной совокупности. Такой интервал для генеральной средней величины имеет вид
( - ) ( + ), (1.39)
а для генеральной доли аналогично
(w- ) p (w + ). (1.40)
Следовательно, при выборочном наблюдении определяется не одно, точное значение обобщающей характеристики генеральной совокупности, а лишь ее доверительный интервал с заданным уровнем вероятности. И это серьезный недостаток выборочного метода статистики.