рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Образование
/
Бесповторное

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Бесповторное

Бесповторное - раздел Образование, Введение в статистику Попавшая В Выборку Единица Не Возвращается В Совокупность, Из Которой Происхо...

Попавшая в выборку единица не возвращается в совокупность, из которой происходит отбор.

По способу отбора:

Собственно-случайная заключается в отношении единиц из генеральной совокупности наугад или наудачу без каких-либо элементов системности. Однако прежде чем проводить такую выборку, нужно убедиться, что все единицы генеральной совокупности имеют равные шансы попасть в выборку, т.е. в полном перечне единиц статистической совокупности отсутствуют пропуски или игнорирования отдельных единиц. Следует, также, четко установить границы генеральной совокупности. Технически сложившейся отбор осуществляется методом жеребьевки или с помощью таблицы случайных чисел.

Механическая выборка (каждый 5 по списку) применяется в случаях, когда генеральная совокупность каким-либо образом упорядочена, т.е. имеется определенная последовательность в распределении единиц. При проведении механической выборки устанавливается пропорция отбора, которая устанавливается соотношением генеральной совокупности и выборочной совокупности.

Опасность ошибки при механической выборке может появляться вследствие: случайного совпадения выбранного интервала и циклических закономерностей в расположении единиц генеральной совокупности.

Районированная выборка используется когда все единицы генеральной совокупности можно разбить на группы (районы, страны) по какому-либо признаку.

Комбинированная выборка.

Отбор единиц может быть произведен:

1. либо пропорционально объему группы

2. либо пропорционально внутригрупповой дифференциации признака

1. , где n – объем выборочной совокупности, N – объем генеральной совокупности, n_i – объем выборки i-группы, N_i – объем i выборки.

2. - этот способ является более точным, но в ходе проведения выборочного наблюдения очень трудно определить заранее о вариации. (до проявления наблюдения).

Серийный отбор.

Используется когда ЕСС объединены в небольшие группы (серии), например упаковка с готовой продукцией, студенческие группы. Сущность серийной выборки – серии отбираются собственно случайным, либо механическим способом, а затем осуществляется сплошное обследование внутри отобранной серии.

Комбинированный отбор.

Это комбинация рассмотренных выше способов отбора чаще применяется комбинация типичных и серийных серии, т.е. отбор серий из нескольких типических групп.

Отбор моет быть еще многоступенчатым и одноступенчатым, многофразным и однофразным.

Многоступенчатый отбор: из генеральной совокупности сначала извлекаются укрупненные группы, затем более мелкие, и так до тех пор, пока не будут отобраны те единицы, которые подвергаются обследованию.

Многофразная выборка: предполагает сохранение одной и той же единицы отбора на всех этапах его проведения. При этом отобранные на каждой последующей стадии единицы отбора подвергаются обследованию, программа которого расширяется (Пример: студенты всего института, затем студенты каких-то факультетов).

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Введение в статистику

На сайте allrefs.net читайте: "Введение в статистику"

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Бесповторное

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Понятия статистики, статистическая закономерность и совокупность.
Слово статистика происходит от латинского “status” в переводе – состояние, положение вещей. Термин статистика возник во 2ой половине 18 века. В связи с познанием государс

Понятие статистического наблюдения, его подготовка.
Любое статистическое исследование начинается со сбора данных. Источники информации: 1. различные публикации (газеты, журналы, и т.д.) 2. главный источник опубликованной с

Виды статистического наблюдения.
В отечественной статистике используются три формы статистических наблюдений. статистическая отчетность предприятий, организаций, учреждений. специально организованное статис

Ошибки наблюдения
Основное требование, применяемое к статистическому наблюдению - это точность. Точность – степень соответствия какого-либо показателя признака определенным по материалам статистического наб

Сводка и группировка
На основе собранных данных нельзя произвести расчет и сделать выводы, для начала их нужно обобщить и свести в единую таблицу. Для этих целей служат сводка и группировка. Сводка – комплекс

Виды статистических группировок
Группировки могут быть классифицированы по структуре и по содержанию. Типоло

Статистические таблицы
Результаты сводки и группировки должны быть представлены так, чтобы ими можно было пользоваться. Существует 3 способа представления данных: данные могут быть включены в текс

Статистические графики
Статистические таблицы могут дополняться графиками. Статистические графики – условные изображения числовых величин и их соотношений посредством линий, геометрических фигур, рисунков.

Тема 3: Статистические показатели.
§1. Сущность и значение статистического показателя, его атрибуты. §2. Классификация статистических показателей. §3. Виды относительных показателей. Принципы построения. §

Относительные показатели
По

Тема 4: Средние величины
§1. понятие средней величины §2. виды средних величин §3. средняя арифметическая и ее свойства §4. среднее гармоническое, геометрическое, квадратическое. §5. мно

Тема 5: Вариационный анализ
§1. Вариация признаков и ее причины §2. Ряды распределения §3. Структурные характеристики вариационного ряда. §4. Показатели силы вариации. §5. Показатели интенс

Свойство дисперсии.
1. 1. уменьшение всех значений признака на одну

Фактическое и теоретическое распределение
Одна из важнейших целей изучения рядов распределения состоит в том, чтобы выявить закономерность распределения и определить ее характер. Закономерности распределения наиболее отчетливо проявляются

Кривая нормального распределения.
Закон нормального распределения: ; у – ордината нормального распределения t – нормированное отклонение.

Методика расчета теоретических частот.
Определяется среднее арифметическое и по интервальному вариационному ряду, считается t по каждому интервалу. Находим

Понятие выборочного наблюдения. Причины его применения.
Выборочное наблюдение – такое не сплошное наблюдение, при котором статистическому обследованию подвергаются единицы изучаемой совокупности, отобранные определенным образом.

Ошибки выборочного наблюдения.
Ошибк

Задачи выборочного наблюдения
Применяется для следующих задач: n - ? для определения объема выборки по известной F(t), Dx. определение Dx выборки по известной F(t), n определение F(t) по известн

Распространение данных выборочного наблюдения на генеральную совокупность.
Конечной целью любого ВН является характеристика генеральной совокупности. Величины, рассчитанные по результатам ВН распространяются на генеральную совокупность с учетом предела их предель

Малая выборка.
В практике статистического исследования в современных условиях все чаще приходится сталкиваться с небольшими по объему выборками. Малая выборка – выборка наблюдения чи

Понятие корреляционной связи и КРА.
Функциональная связь y=5x Корреляционная связь Различают 2 типа связей меду различными явлениями и их признаком ф

Парная регрессия на основе метода наименьших квадратов.
Регрессионный анализ заключается в определении аналитического выражения связи. По форме различают линейную регрессию, которая выражается уравнением прямой

Применение парного линейного уравнения регрессии.
Основное применение – прогнозирование по уравнению регрессии. Ограничением при прогнозировании служат условия стабильности других факторов и условий процесса. Если резко измениться в нем среда прот

Множественная корреляция.
Изучение связи между результативным и двумя или более факторными признаками называется множественной регрессией. При исследовании зависимостей методами множественной регресс