Реферат Курсовая Конспект
Правило сложения дисперсий - раздел Математика, Краткий курс лекций по статистике Модуль 1. Теория статистики Глава 1. Статистика как наука и методы статистического исследования Для Сгруппированной Статистической Совокупности Возможно Вычисление 3 Видов Д...
|
Для сгруппированной статистической совокупности возможно вычисление 3 видов дисперсий: общей, межгрупповой и внутригрупповой.
Общая дисперсия измеряет вариацию признака по всей совокупности под влиянием всех факторов, обусловивших эту вариацию. Она равна среднему квадрату отклонений отдельных значений признака х от общей средней и может быть вычислена как простая или взвешенная дисперсия.
Межгрупповая дисперсия характеризует систематическую вариацию, обусловленную влиянием факторного признака, положенного в основание группировки. Она равна среднему квадрату отклонений групповых (частных) средних от общей средней:
.
Внутригрупповая (частная) дисперсия отражает случайную вариацию, т.е. вариацию, обусловленную влиянием неучтенных факторов и не зависящую от факторного признака, положенного в основание группировки. Она равна среднему квадрату отклонений отдельных значений признака внутри группы (х) от средней арифметической этой группы, (групповой средней) и может быть исчислена как простая или как взвешенная дисперсия по формулам:
простая | взвешенная |
Между всеми указанными дисперсиями существует взаимосвязь, которая называется правилом сложения дисперсий – общая дисперсия равна сумме средней из внутригрупповых дисперсий и межгрупповой дисперсии:
.
Пользуясь правилом сложения дисперсий, можно всегда по двум известным дисперсиям определить третью неизвестную, а также судить о силе влияния группировочного признака. Чем больше доля межгрупповой дисперсии в общей дисперсии, тем сильнее влияние группировочного признака на изучаемый признак.
В связи с этим в статистическом анализе широко используется эмпирический коэффициент детерминации () – показатель, представляющий собой долю межгрупповой дисперсии в общей дисперсии результативного признака:
.
Он принимает значения от 0 до 1 и показывает долю вариации результативного признака у под влиянием факторного признака х (остальная часть общей вариации у обуславливается вариацией прочих факторов).
Например, пусть х – разряд рабочего, у – производительность труда, а =0,66 или 66%, тогда это означает, что на 66% вариация производительности труда рабочих обусловлена различиями в их квалификации и на 34% - случайными факторами.
Корень квадратный из эмпирического коэффициента детерминации называется эмпирическим корреляционным отношением:
.
Оно также может принимать значения от 0 до 1. С его помощью оценивают тесноту связи между факторным и результативным признаком: чем ближе корреляционное отношение к 1, тем теснее связь между признаками.
Глава 5. Выборочное наблюдение
Цель:усвоить и закрепить материал по теме, научиться, на основе выборочных данных, определять показатели, характеризующие генеральную совокупность.
5.1. Понятие о выборочном наблюдении, сфера его применения
Статистическое наблюдение может быть сплошным и несплошным.
Сплошное наблюдение предусматривает обследование всех единиц изучаемой совокупности. Изучение не всех единиц совокупности, а лишь некоторой части, осуществляется с помощью несплошного наблюдения. Самым распространенным видом несплошного статистического наблюдения является выборочное наблюдение.
Выборочное наблюдение – это такое несплошное наблюдение, при котором признаки регистрируются у отдельных единиц изучаемой статистической совокупности, отобранных случайным образом, а полученные в процессе обследования результаты с определенным уровнем вероятности распространяются на всю исходную совокупность.
На практике выборочное наблюдение применяют в тех случаях, когда изучаемая совокупность велика, и обследовать ее всю практически невозможно, или, когда наблюдение связано с порчей качества продукции (определение прочности нити, качества консервов, жирности молока и т.д.). Кроме того, выборочное наблюдение существенно экономит время, финансовые, материально-технические и трудовые ресурсы, и, как следствие, позволяет более детально исследовать отдельные единицы наблюдения. Благодаря этому, выборочное наблюдение находит широкое применение во всех сферах хозяйственной деятельности. Его используют в опросах общественного мнения, в исследованиях покупательского спроса, формирования доходов и структуры расходов населения, контроля качества продукции, контроля норм выработки и т.д.
Совокупность, из которой производится отбор, называется генеральной, а совокупность отобранных единиц – выборочной совокупностью или выборкой.
В статистике по способу отбора различают следующие виды выборок:
1. Собственно-случайная выборка – предполагает отбор единиц из генеральной совокупности посредством жеребьевки или другого подобного способа (например, тиражи выигрышей лотерейных билетов).
2. Механическая выборка – состоит в том, что отбор единиц в выборочную совокупность осуществляется из генеральной совокупности, разбитой на равные группы по нейтральному признаку, так, что из каждой группы в выборку попадает только одна единица.
3. Типическая выборка – используется, когда генеральная совокупность разбита на несколько однотипных групп по признакам, влияющим на изучаемые показатели, и из каждой типической группы производится индивидуальный отбор единиц в выборочную совокупность.
4. Серийная выборка – предполагает случайный отбор из генеральной совокупности не отдельных единиц, а их равновеликих групп (серий).
5. Комбинированная выборка.
При этом отбор единиц в выборочную совокупность может осуществляться двумя методами: повторным и бесповторным.
При повторном отборе попавшая в выборку единица подвергается обследованию, а затем возвращается в генеральную совокупность, где наравне с другими единицами участвует в дальнейшей процедуре отбора. На практике методология повторного отбора обычно используется в тех случаях, когда объем генеральной совокупности не известен и теоретически возможно повторение единиц с уже встречавшимися значениями всех регистрируемых признаков. Например, при проведении маркетинговых исследований мы не можем точно оценить, сколько покупателей предпочитает делать покупки именно в данном супермаркете и т.д. Поэтому возможно повторение единиц наблюдения по причине как практически неограниченных объемов совокупности, так и возможной повторной регистрации. Например, при проведении обследования один и тот же покупатель может дважды прийти в магазин и дважды подвергнуться обследованию.
При бесповторном отборе попавшая в выборку единица подвергается обследованию и в дальнейшей процедуре отбора не участвует. Такой отбор целесообразен в тех случаях, когда объем генеральной совокупности четко определен. Получаемые при этом результаты, как правило, являются более точными по сравнению с результатами, основанными на повторной выборке.
5.2. Ошибки выборки
Любое выборочное наблюдение, как бы грамотно оно ни было организовано, всегда связано с определенными ошибками, которые делятся на два класса:
а) ошибки регистрации являются следствием неправильного установления значения наблюдаемого признака или неправильной записи, они характерны для всех видов наблюдения;
б) ошибки репрезентативности обусловлены тем, что выборочная совокупность не может в точности воспроизвести генеральную совокупность. При этом следует различать:
- систематические ошибки репрезентативности – преднамеренные, связанные с нарушением принципов формирования выборочной совокупности. Например, в выборку попали единицы, характеризующиеся большими (меньшими) по сравнению с другими единицами значениями наблюдаемых признаков. В этом случае и рассчитанные выборочные характеристики будут завышенными (заниженными).
- случайные – обусловлены действием случайных факторов.
Статистически можно оценить только случайные ошибки репрезентативности. Для этого с определенной степенью вероятности определяют величину предельной ошибки, с которой результаты выборочного обследования могут быть распространены на всю генеральную совокупность.
В зависимости от исходных данных и способа отбора единиц в выборку, величина предельной ошибки определяется по формулам, приведенным в таблице 5.1.
Таблица 5.1
Метод отбора Вид выборки | Повторный | Бесповторный | ||
для среднего значения | для доли | для среднего значения | для доли | |
Собственно-случайная и механическая | ||||
Типическая | ||||
Серийная |
Основные обозначения:
- выборочная средняя;
w – выборочная доля - определяется отношением числа единиц, обладающих изучаемым признаком m, к общему числу единиц в выборке n: ;
n – число единиц в выборочной совокупности;
N – число единиц в генеральной совокупности;
r – число отобранных серий;
R – общее число серий;
t – величина нормированного отклонения, значение которого соответствует определенному уровню вероятности p (табл. 5.2).
Таблица 5.2
– Конец работы –
Эта тема принадлежит разделу:
Модуль Теория статистики... Глава Статистика как наука и методы статистического исследования... Цель ввести основные понятия статистики рассмотреть задачи статистики на современном...
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Правило сложения дисперсий
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Твитнуть |
Новости и инфо для студентов