Разделы презентаций


Лекция_2_Выборочное_наблюдение.ppt

Содержание

2Выборочное наблюдениеПод выборочным наблюдением понимается такое несплошное наблюдение, при котором статистическому обследованию (наблюдению) повергаются единицы изучаемой совокупности, отобранные случайным образом.Совокупность отобранных для обследования единиц в статистике принято называть выборочной, а совокупность

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1Авторы: Равичев Л.В., Ломакина И.А.
Кафедра менеджмента и маркетинга
РХТУ им.

Д.И.Менделеева.
Москва - 2006

СТАТИСТИКА
Лекция 2. Выборочное наблюдение.

Аналитическая статистика.

Авторы: Равичев Л.В., Ломакина И.А.Кафедра менеджмента и маркетинга РХТУ им. Д.И.Менделеева.Москва - 2006СТАТИСТИКА Лекция 2. Выборочное наблюдение.Аналитическая

Слайд 22
Выборочное наблюдение
Под выборочным наблюдением понимается такое несплошное наблюдение, при котором

статистическому обследованию (наблюдению) повергаются единицы изучаемой совокупности, отобранные случайным образом.
Совокупность

отобранных для обследования единиц в статистике принято называть выборочной, а совокупность единиц, из которых производится отбор, - генеральной.
2Выборочное наблюдениеПод выборочным наблюдением понимается такое несплошное наблюдение, при котором статистическому обследованию (наблюдению) повергаются единицы изучаемой совокупности,

Слайд 33
Выборочное наблюдение

3Выборочное наблюдение

Слайд 44
Ошибка выборочного наблюдения
Ошибка выборочного наблюдения – представляет собой разность между

величиной параметра в генеральной совокупности и его величиной, вычисленной по

результатам выборочного наблюдения.
4Ошибка выборочного наблюденияОшибка выборочного наблюдения – представляет собой разность между величиной параметра в генеральной совокупности и его

Слайд 55
Теорема П.Л.Чебышева
При достаточно большом числе независимых наблюдений с вероятностью, близкой

к единице, можно утверждать, что отклонение выборочной средней от генеральной

будет сколь угодно малым. При этом величина предельной ошибки выборки не должна превышать tμ.
5Теорема П.Л.ЧебышеваПри достаточно большом числе независимых наблюдений с вероятностью, близкой к единице, можно утверждать, что отклонение выборочной

Слайд 66
Теорема А.М.Ляпунова
Распределение выборочных средних (а следовательно, и их отклонений от

генеральной средней) при достаточно большом числе независимых наблюде-ний приближенно нормально

при условии, что генеральная совокупность об-ладает конечной средней и ограниченной дисперсией.

Предельная ошибка выборки дает возможность выяснить, в каких преде-лах находится величина генеральной средней.

6Теорема А.М.ЛяпуноваРаспределение выборочных средних (а следовательно, и их отклонений от генеральной средней) при достаточно большом числе независимых

Слайд 77
Теорема А.М.Ляпунова
Значение интеграла F(t) для различных значений коэффициента доверия t

в специальных математических таблицах:
Полученное значение F(t) = 0,9698 показывает,

что в 96,98% случаев разность между выборочной и генеральной средней не превысит 2,13*μ.
7Теорема А.М.ЛяпуноваЗначение интеграла F(t) для различных значений коэффициента доверия t в специальных математических таблицах: Полученное значение F(t)

Слайд 88
Расчет предельной ошибки выборки

8Расчет предельной ошибки выборки

Слайд 99

Расчет предельной ошибки выборки

9Расчет предельной ошибки выборки

Слайд 1010
Теорема Бернулли

10Теорема Бернулли

Слайд 1111
Теорема Бернулли

11Теорема Бернулли

Слайд 1212
Уточнение формулы средней ошибки выборки

12Уточнение формулы средней ошибки выборки

Слайд 1313
Уточнение формулы средней ошибки выборки
Для приведенного выше примера, если предположить,

что данные являются результатом бесповторного выбора из генеральной совокупности из

20000 единиц:

При большом проценте выборке влияние поправки на бесповтор-ность значительно возрастает.

13Уточнение формулы средней ошибки выборкиДля приведенного выше примера, если предположить, что данные являются результатом бесповторного выбора из

Слайд 1414
Предельная ошибка альтернативного признака
Для приведенного выше примера, определим предельную ошибку

выборки для лиц, обеспеченность жильем которых составляет менее 10 м2.
1.

Выборочная доля:
14Предельная ошибка альтернативного признакаДля приведенного выше примера, определим предельную ошибку выборки для лиц, обеспеченность жильем которых составляет

Слайд 1515
Способы формирования выборочной совокупности
По виду отбора

15Способы формирования выборочной совокупностиПо виду отбора

Слайд 1616
Способы формирования выборочной совокупности
По методу отбора

16Способы формирования выборочной совокупностиПо методу отбора

Слайд 1717
Способы формирования выборочной совокупности
По способу отбора

17Способы формирования выборочной совокупностиПо способу отбора

Слайд 18Типическая выборка
18

Типическая выборка18

Слайд 19Типическая выборка
19

Пример. 10%-ный бесповторный типический отбор рабочих предприятия, пропорциональный размерам

цехов, проведенный с целью оценки потерь из-за временной нетрудоспособности, привел

к следующим результатам:

Необходимо определить пределы среднего числа дней временной нетрудоспособности одного рабочего в целом по предприятию.

Типическая выборка19Пример. 10%-ный бесповторный типический отбор рабочих предприятия, пропорциональный размерам цехов, проведенный с целью оценки потерь из-за

Слайд 2020
Типическая выборка

1. Расчет пропорционально объему типических групп.

20Типическая выборка1. Расчет пропорционально объему типических групп.

Слайд 2121
Типическая выборка

2. Расчет пропорционально дифференциации признака.

21Типическая выборка2. Расчет пропорционально дифференциации признака.

Слайд 2222
Серийная выборка

Средняя ошибки выборки:
повторный отбор
бесповторный отбор
Межгрупповая дисперсия:

22Серийная выборкаСредняя ошибки выборки:повторный отборбесповторный отборМежгрупповая дисперсия:

Слайд 23
Определение необходимого объема выборки
23

Определение необходимого объема выборки23

Слайд 2424

Определение необходимого объема выборки



24Определение необходимого объема выборки

Слайд 2525

Определение необходимого объема выборки

25Определение необходимого объема выборки

Слайд 2626

Определение необходимого объема выборки
Пример 3. В фермерских хозяйствах области 10

000 коров. Из них в районе А – 5000, в

районе Б – 3000, в районе В - 2000. Чтобы определить средний надой предполагается провести типическую выборку коров с про-порциональным отбором внутри групп (механическим). Какое количество коров следует отобрать, чтобы с вероятностью 0,954 ошибка выборки не превышала 5 л, если на основе предыдущих обследований известно, что дисперсия типической выборки равна 1600?
26Определение необходимого объема выборкиПример 3. В фермерских хозяйствах области 10 000 коров. Из них в районе А

Слайд 2727

Определение необходимого объема выборки
Пример 4. На склад поступило 100 ящиков

деталей по 80 шт. в каждом. Для установления среднего веса

деталей следует провести серийную вы-борку деталей методом механического отбора так, чтобы с вероятностью 0,954 ошибка выборки не превышала 2 г. На основе предыдущих обследо-ваний известно, что дисперсия серийной выборки равна 4. Определить не-обходимый объем выборки.

Методики, разработанные в рамках конкретных обследований и опре-деленных способов формирования выборочной совокупности, требу-ют дальнейшего теоретического обоснования и практической провер-ки.

27Определение необходимого объема выборкиПример 4. На склад поступило 100 ящиков деталей по 80 шт. в каждом. Для

Слайд 2828

Малая выборка Распределение Стьюдента
Под малой выборкой понимается такое выборочное наблюдение, числен-ность

единиц которого не превышает 30.
Критерий Стьюдента:
где:
мера случайных колебаний выборочной средней

в малой выборке.
28Малая выборка Распределение СтьюдентаПод малой выборкой понимается такое выборочное наблюдение, числен-ность единиц которого не превышает 30.Критерий Стьюдента:где:мера

Слайд 2929

Способы нахождения критерия Стьюдента.
1. С помощью таблиц распределения Стьюдента (t

- распределение):
Малая выборка Распределение Стьюдента

29Способы нахождения критерия Стьюдента.1. С помощью таблиц распределения Стьюдента (t - распределение): Малая выборка Распределение Стьюдента

Слайд 3030

Малая выборка Распределение Стьюдента

30Малая выборка Распределение Стьюдента

Слайд 3131

Малая выборка Распределение Стьюдента
Пример. При контрольной проверке качества поставленного в торговлю

маргарина получены следующие данные о содержании консерванта Е205 в 10

пробах, %: 4,3; 4,2; 3,8; 4,3; 3,7; 3,9; 4,5; 4,4; 4,0; 3,9. Определить вероят-ность того, что среднее содержание консерванта Е205 во всей партии не выйдет за пределы 0,1% его среднего содержания в представленных пробах.
31Малая выборка Распределение СтьюдентаПример. При контрольной проверке качества поставленного в торговлю маргарина получены следующие данные о содержании

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать доклад-презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое TheSlide.ru?

Это сайт презентации, докладов, проектов в PowerPoint. Здесь удобно  хранить и делиться своими презентациями с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика