Разделы презентаций


Выборочное наблюдение

Содержание

Тема Выборочное наблюдениеОбщая теория статистики

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1Все закончили свои дела? Приготовьте ручки и тетрадки. Продолжим удивлять друг друга.

Все  закончили свои дела? Приготовьте ручки и тетрадки. Продолжим  удивлять друг друга.

Слайд 2Тема Выборочное

наблюдение
Общая теория статистики

Тема       Выборочное       наблюдениеОбщая теория статистики

Слайд 3http://oknedis.narod.ru/ Контактный телефон моб. 8(925)502-36-48 Анатолий Викторович
Интернет помощь

http://oknedis.narod.ru/ Контактный телефон моб. 8(925)502-36-48 Анатолий Викторович Интернет помощь

Слайд 4План
1.Определение выборочного
наблюдения
2. Виды и схемы отбора
3.Характеристики

генеральной и выборочной совокупности
4. Ошибка выборочного наблюдения
5. Распространение

выборочных результатов на генеральную совокупность
6. Необходимый объем выборки
7. Примеры решения задач

План1.Определение выборочного наблюдения 2.  Виды и схемы отбора 3.Характеристики генеральной и выборочной совокупности 4. Ошибка выборочного

Слайд 51.Определение выборочного наблюдения
Выборочное наблюдение — это способ несплошного статистического

наблюдения, при котором обследуются не все единицы изучаемой (генеральной) совокупности,

а лишь часть ее (выборка), отобранная по определенным правилам и обеспечивающая получение данных, характеризующих совокупность в целом.
1.Определение выборочного  наблюдения  Выборочное наблюдение — это способ несплошного статистического наблюдения, при котором обследуются не

Слайд 6 Под выборочным методом понимается обследование части совокупности (выборочной

совокупности), после чего, на основании полученных результатов, делаются выводы относительно

всей совокупности (генеральной совокупности).
Под выборочным методом понимается обследование части совокупности (выборочной совокупности), после чего, на основании полученных результатов,

Слайд 71.Определение выборочного наблюдения
Из генеральной совокупности отбирается часть единиц. По

ним проводится исследование, а затем результаты обследования распространяются на всю

совокупность с достаточно высокой степенью достоверности, вероятности.
1.Определение выборочного  наблюдения  Из генеральной совокупности отбирается часть единиц. По ним проводится исследование, а затем

Слайд 8Причины применения:
♦ Экономия
♦ Невозможность проведения сплошного исследования

Причины применения:♦ Экономия♦ Невозможность проведения сплошного исследования

Слайд 9Основные обозначения
N – объем, численность, число единиц ГС
n – объем

ВС


Основные обозначенияN – объем, численность, число единиц ГСn – объем ВС

Слайд 10 Основная идея выборочного метода состоит в том, что в результате

обследования части совокупности можно судить с определенной вероятностью о характеристиках

всей изучаемой совокупности (генеральной совокупности) Часть генеральной совокупности, которая подвергается обследованию – называется выборочной совокупностью (выборкой).
Основная идея выборочного метода состоит в том, что в

Слайд 11 Для того, чтобы выборочная совокупность давала объективные

результаты, она должна быть репрезентативной (каждая единица генеральной совокупности должна

иметь равную возможность попасть в выборку). Только тогда с увеличением объема выборки характеристики выборочной совокупности будут приближаться к характеристикам генеральной совокупности.
Для того, чтобы выборочная совокупность давала объективные результаты, она должна быть репрезентативной (каждая единица

Слайд 12 Основной предпосылкой применения выборочного метода является обеспечение равной возможности каждой

единице генеральной совокупности попасть в выборку. Только при этом условии с

увеличением объема выборки (числа выбираемых единиц) характеристики выборочной совокупности стремятся к характеристикам генеральной совокупности – т.е. выборка должна быть репрезентативной .
Основной предпосылкой применения выборочного

Слайд 13
Теоретической основой выборки являются теоремы закона больших чисел

(Чебышева, Ляпунова, Бернулли и др.)

Теоретической основой выборки являются теоремы закона больших чисел (Чебышева, Ляпунова, Бернулли и др.)

Слайд 14 Теоремы Чебышева, Ляпунова и закон больших чисел доказывают сходство генеральной

ГС и выборочных ВС совокупностей. Различия между Г и В

характеристиками объясняются различием структур ГС и ВС.
Теоремы Чебышева, Ляпунова и

Слайд 15Задачи выборочного метода
♦ Определение доверительного интервала, в котором находится характеристика

генеральной совокупности
♦ Определение минимального объема выборки
♦ Определение доверительной вероятности того,

что разность между характеристиками выборочной и генеральной совокупностей не превзойдет наперед заданного числа
Задачи выборочного метода♦ Определение доверительного интервала, в котором находится характеристика генеральной совокупности♦ Определение минимального объема выборки♦ Определение

Слайд 16Пример. Имеются данные о зарплате рабочих в у. е.

Пример. Имеются данные о зарплате рабочих в у. е.

Слайд 171.Определение выборочного наблюдения
Как видим, зарплату от 100 до 130

в ГС получают 10%, в ВС – 5%. Доля этой

группы в ВС ниже, чем в ГС, ВС неточно представляет ГС.
Зарплату от 190 до 220 в ГС получают 20%, а в выборку получающих такую зарплату попало 45%. Снова налицо проблема репрезентативности.
1.Определение выборочного  наблюдения  Как видим, зарплату от 100 до 130 в ГС получают 10%, в

Слайд 18Сходство ГС и ВС
Из теорем Чебышева, Ляпунова и закона больших

чисел следует:
1-Хотя каждая выборочная средняя отличается от генеральной, среднее значение

по ним равно генеральной:


Сходство ГС и ВСИз теорем Чебышева, Ляпунова и закона больших чисел следует:1-Хотя каждая выборочная средняя отличается от

Слайд 191.Определение выборочного наблюдения
Реально наблюдаемая совокупность объектов, статистически представленная рядом наблюдений

x1, x2,…, xn случайной величины Х, является выборкой, а гипотетически

существующая (домысливаемая) – генеральной совокупностью.
1.Определение выборочного  наблюденияРеально наблюдаемая совокупность объектов, статистически представленная рядом наблюдений x1, x2,…, xn случайной величины Х,

Слайд 20Основные обозначения:
N – объем генеральной совокупности (количество единиц генеральной

совокупности).
n – объем выборочной совокупности (количество единиц выборочной совокупности)

- генеральное среднее (средняя величина, которая имеет место в генеральной совокупности)
- среднее выборки



где - частота
- генеральная дисперсия , где 0 – признак
генеральной совокупности











Основные обозначения: N – объем генеральной совокупности (количество единиц генеральной совокупности). n – объем выборочной совокупности (количество

Слайд 21 В основе решения задач на выборочный метод лежат

формулы предельных ошибок выборки

В основе решения задач на выборочный метод лежат формулы предельных ошибок выборки

Слайд 22Обозначения
t - число, связанное с вероятностью через

табл. закона нормального распределения

- средняя

ошибка выборки

- предельная ошибка
Обозначения  t  - число, связанное с вероятностью через табл. закона нормального распределения

Слайд 23Ошибки выборки

- генеральная средняя

- генеральная доля
- ошибка средней
- ошибка доли

Ошибки выборки- генеральная средняя- генеральная доля- ошибка средней- ошибка доли

Слайд 24Характеристики выборочной совокупности
- выборочная средняя

- выборочная дисперсия
- выборочная доля

Характеристики выборочной совокупности- выборочная средняя- выборочная дисперсия- выборочная доля

Слайд 251.1. Объем выборки
Число наблюдений n, образующих выборку, называется объемом

выборки. Если объем выборки n достаточно велик (n → ∞),

выборка считается большой, в противном случае она называется выборкой ограниченного объема.
1.1. Объем выборки Число наблюдений n, образующих выборку, называется объемом выборки. Если объем выборки n достаточно велик

Слайд 26Малая выборка

Малая выборка

Слайд 27
Малой считается выборка,
в которую входит

меньше 20 единиц.

Малой считается выборка, в которую входит меньше 20 единиц.

Слайд 28Рассмотрим особенности малой выборки.
1) Если мы работаем с обычной выборкой,

то используется таблица «Интеграла вероятностей закона нормального распределения».
В случае малой

выборки необходимо пользоваться таблицей «Распределение Стьюдента», при этом число степеней свободы равно:


Рассмотрим особенности малой выборки.1) Если мы работаем с обычной выборкой, то используется таблица «Интеграла вероятностей закона нормального

Слайд 292) При малой выборке из формул исключается
т. е. получается:

∆м.в.
=
2

2) При малой выборке из формул исключаетсят. е. получается:∆м.в. =2

Слайд 301.1. Объем выборки
Выборка считается малой, если при измерении одномерной случайной

величины X объем выборки не превышает 30 (n

а при измерении одновременно нескольких (k) признаков в многомерном пространстве отношение n к k не превышает 10 (n/k < 10).
1.1. Объем выборкиВыборка считается малой, если при измерении одномерной случайной величины X объем выборки не превышает 30

Слайд 311.2. Вариационный ряд
Выборка образует вариационный ряд, если ее члены являются

порядковыми статистиками, т. е. выборочные значения случайной величины Х упорядочены

по возрастанию (ранжированы), значения же признака называются вариантами.
1.2. Вариационный рядВыборка образует вариационный ряд, если ее члены являются порядковыми статистиками, т. е. выборочные значения случайной

Слайд 321.3.Условия проведения выборки
Выборка будет представлять всю совокупность с приемлемой точностью

при выполнении двух условий.

1.3.Условия проведения выборкиВыборка будет представлять всю совокупность с приемлемой точностью при выполнении двух условий.

Слайд 331.3.Условия проведения выборки
Во-первых, она должна быть достаточно многочисленной, чтобы в

ней могли проявиться закономерности, существующие в генеральной совокупности.

1.3.Условия проведения выборкиВо-первых, она должна быть достаточно многочисленной, чтобы в ней могли проявиться закономерности, существующие в генеральной

Слайд 341.3.Условия проведения выборки
Во-вторых, элементы выборки должны быть отобраны объективно, независимо

от воли исследователя, чтобы каждый из них имел одинаковые шансы

быть отобранным или чтобы эти шансы были известны исследователю.
1.3.Условия проведения выборкиВо-вторых, элементы выборки должны быть отобраны объективно, независимо от воли исследователя, чтобы каждый из них

Слайд 351.Определение выборочного наблюдения
Генеральная совокупность может быть конечной (число наблюдений

N = const) или бесконечной (N = ∞), а выборка

из генеральной совокупности – это всегда результат ограниченного ряда n наблюдений.
1.Определение выборочного  наблюдения  Генеральная совокупность может быть конечной (число наблюдений N = const) или бесконечной

Слайд 361.Определение выборочного наблюдения
Одна и та же случайно отобранная совокупность объектов

– парикмахерских одного административного округа Мурманска, может рассматриваться как выборка

из генеральной совокупности всех парикмахерских этого округа, как выборка из генеральной совокупности всех парикмахерских Мурманска, как выборка из парикмахерских страны, Европы или всего мира.
1.Определение выборочного  наблюденияОдна и та же случайно отобранная совокупность объектов – парикмахерских одного административного округа Мурманска,

Слайд 37Способы отбора
По виду различают индивидуальный, групповой и комбинированный отбор. При

индивидуальном отборе в выборочную совокупность отбираются отдельные единицы генеральной совокупности,

при групповом отборе – группы единиц, а комбинированный отбор предполагает сочетание группового и индивидуального отбора.
Способы отбораПо виду различают индивидуальный, групповой и комбинированный отбор. При индивидуальном отборе в выборочную совокупность отбираются отдельные

Слайд 382.Виды и схемы отбора
Процесс образования выборочной совокупности называется отбором. Он

осуществляется в порядке беспристрастного, случайного отбора единиц из генеральной совокупности.


Существуют пять основных способов отбора
2.Виды и схемы отбора Процесс образования выборочной совокупности называется отбором. Он осуществляется в порядке беспристрастного, случайного отбора

Слайд 391. Простой случайный отбор
при котором n объектов случайно извлекаются

из генеральной совокупности N объектов (например с помощью таблицы или

датчика случайных чисел), причем каждая из возможных выборок имеют равную вероятность. Такие выборки называются собственно-случайными.
1. Простой случайный отбор при котором n объектов случайно извлекаются из генеральной совокупности N объектов (например с

Слайд 40Случайная выборка
♦ Случайная выборка - основа всех других способов отбора.

Случайная выборка осуществляется методом жеребьевки: все единицы совокупности нумеруются, номера

записываются на карточки, а потом отбираются.
♦ На практике осуществляется с помощью таблиц случайных чисел.
Случайная выборка♦ Случайная выборка - основа всех других способов отбора.♦ Случайная выборка осуществляется методом жеребьевки: все единицы

Слайд 41Пример 1.
•Нужно отобрать 50 единиц из 500
(десятипроцентная

выборка)
• 4 781
• 3 215
• 7

160
• 7 215
• 1 027

• Отбор может быть повторным и бесповторным
Пример 1.•Нужно отобрать 50 единиц из 500   (десятипроцентная выборка)  • 4 781 • 3

Слайд 42Формулы предельных ошибок выборки

Формулы предельных ошибок выборки

Слайд 43Обозначения:
• - выборочная дисперсия;
• W - выборочная доля;

n - объем выборочной совокупности;
• N - объем

генеральной совокупности;
• t - число, связанное с вероятностью, которая берется из таблицы интеграла вероятностей закона нормального распределения.
Обозначения:•   - выборочная дисперсия;• W - выборочная доля;• n  - объем выборочной совокупности;• N

Слайд 44Пример 2.
Для определения среднего срока службы изделий было обследовано 250

изделий. При этом средний срок службы был установлен на уровне

41,9 месяца. Среднее квадратическое отклонение равно 6,2 месяцам.
С вероятностью 0,9973 определить, в каких пределах находится средний срок службы всех изделий
Пример 2.		Для определения среднего срока службы изделий было обследовано 250 изделий. При этом средний срок службы был

Слайд 45Решение:
• Р=0,9973, t=3 (из таблицы интеграла вероятностей закона нормального распределения).

При этом вероятность делится на 2.

Решение:• Р=0,9973, t=3 (из таблицы интеграла вероятностей закона нормального распределения).• При этом вероятность делится на 2.

Слайд 46Пример 3.
• Определить вероятность того, что предельная ошибка средней службы

не превысит 1 месяц.
Решение:

Пример 3.• Определить вероятность того, что предельная ошибка средней службы не превысит 1 месяц. Решение:

Слайд 47Пример 4. Определение минимального объема выборки.
Сколько следует прохронометрировать операций, чтобы с

вероятностью 0,9973 можно было бы утверждать, что разность между средней

продолжительностью операций в выборочной и генеральной совокупности не превысит 1 секунды, если по результатам предыдущего испытания установлено, что средняя продолжительность операции равна 30 секундам, а среднее квадратическое отклонение равно 7 секундам?
Пример 4. Определение минимального объема выборки.		Сколько следует прохронометрировать операций, чтобы с вероятностью 0,9973 можно было бы утверждать,

Слайд 48Решение :






Ответ: нужно прохронометрировать не менее 441 операции.

Решение :	Ответ: нужно прохронометрировать не менее 441 операции.

Слайд 492. Простой отбор с помощью регулярной процедуры
осуществляется с

применением механической составляющей (номера квартиры, даты, дня недели, буквы алфавита)

и полученные таким способом выборки называются механическими.
2. Простой отбор с помощью регулярной процедуры  осуществляется с применением механической составляющей (номера квартиры, даты, дня

Слайд 503. Стратифицированный отбор
заключается в том, что генеральная совокупность объема

N подразделяется на части совокупности или слои (страты) объема N1,

N2, … , Nr, так что N1 + N2 + … + Nr = N.
3. Стратифицированный отбор заключается в том, что генеральная совокупность объема N подразделяется на части совокупности или слои

Слайд 513. Стратифицированный отбор
Страты - однородные объекты с точки зрения статистических

характеристик (например, население по возрасту делится на две страты –

в трудоспособном и нетрудоспособном возрасте; банки – по размеру капитала). В этом случае выборки называются стратифицированными (расслоенными, типическими, районированными).
3. Стратифицированный отборСтраты - однородные объекты с точки зрения статистических характеристик (например, население по возрасту делится на

Слайд 524.Серийный отбор
Приемы серийного отбора используются для формирования серийных или

гнездовых выборок. Они удобны в том случае, если необходимо обследовать

сразу "блок" или серию объектов (например, партию товара, продукцию определенной серии или предприятия территориально-административной единицы).
4.Серийный отбор Приемы серийного отбора используются для формирования серийных или гнездовых выборок. Они удобны в том случае,

Слайд 53 Вся совокупность делится на серии, после чего механическим или собственно

случайным способом отбирается некоторое количество серий. Все единицы совокупности, входящие

в отобранные серии, подвергаются сплошному контролю.
Вся совокупность делится на серии, после чего механическим или собственно случайным способом отбирается некоторое количество серий. Все

Слайд 54t
t
t
t
Метод отбора

Выборка

ttttМетод отбораВыборка

Слайд 55r – количество отобранных серий
R – общее число серий







- межсерийная дисперсия




- межсерийная выборочная дисперсия для доли

- доля

изучаемого признака в i-той группе

- средняя выборочная доля изучаемого признака

r – количество отобранных серийR – общее число серий   - межсерийная дисперсия- межсерийная выборочная дисперсия

Слайд 56


Пример:
На предприятии 10 бригад. Изучается производительность труда. Отбираются 2

бригады. Средняя производительность труда 1-й бригады – 4,6 тонны, а

2-й – 3 тонны. С вероятностью 0,9973 определить пределы в кот. будет находиться средняя производительность труда рабочих данного предприятия.
t = 3
Пример: 	На предприятии 10 бригад. Изучается производительность труда. Отбираются 2 бригады. Средняя производительность труда 1-й бригады –

Слайд 57




ОТВЕТ:

ОТВЕТ:

Слайд 58Типическая выборка

Типическая выборка

Слайд 59Типическая выборка
способ проведения типической выборки:
1. вся совокупность делится на типические

группы
население
сельское
городское
пример
2. из каждой типической группы отбирается некоторое количество единиц
Отбор может

быть как пропорциональным объёму типических групп, так и непропорциональным

www.olegfedorov.info

Типическая выборкаспособ проведения типической выборки:1. вся совокупность делится на типические группынаселениесельскоегородскоепример2. из каждой типической группы отбирается некоторое

Слайд 60Объем выборки
При отборе, пропорциональном объему типических групп,

число наблюдений по каждой группе определяется по формуле:








-объем выборки из -й типической группы.
-общий объем выборки.
-объем -й типической группы в генеральной совокупности.
-объем генеральной совокупности.

Объем выборки   При отборе, пропорциональном объему типических групп, число наблюдений по каждой группе определяется по

Слайд 61Типическая выборка: формулы







Типическая выборка: формулы

Слайд 62



Типическая выборка: пример



Задача. Определим средний возраст мужчин, вступающих в брак,

произведя 5%-ю типическую выборку:
С вероятностью 0,954 определить
пределы, в которых будет

находиться средний возраст мужчин, вступающих в брак
долю мужчин, вступающих в брак во второй раз.
Типическая выборка: примерЗадача. Определим средний возраст мужчин, вступающих в брак, произведя 5%-ю типическую выборку:С вероятностью 0,954 определитьпределы,

Слайд 63



Типическая выборка: пример



Решение. 1) Средний возраст вступления в брак мужчин

находится в пределах



Типическая выборка: примерРешение. 1) Средний возраст вступления в брак мужчин находится в пределах

Слайд 64Таким образом, с вероятностью 0,954 можно утвердить, что средний возраст

мужчин, вступающих в брак, принимает значения 25,2 ± 1,2 года,


или

Решение примера типической выборки

Таким образом, с вероятностью 0,954 можно утвердить, что средний возраст мужчин, вступающих в брак, принимает значения 25,2

Слайд 65



Типическая выборка: пример




Решение. 2) Доля мужчин, вступающих в брак во

второй раз, находится в пределах



Типическая выборка: примерРешение. 2) Доля мужчин, вступающих в брак во второй раз, находится в пределах

Слайд 66Таким образом, с вероятностью 0,954 можно утверждать, что доля мужчин,

вступающих в брак во второй раз, принимает значения 14% ±

6%, или

Вывод по примеру типической выборки

Таким образом, с вероятностью 0,954 можно утверждать, что доля мужчин, вступающих в брак во второй раз, принимает

Слайд 675. Комбинированный (ступенчатый ) отбор
может сочетать в себе сразу

несколько способов отбора (например, стратифицированный и случайный или случайный и

механический); такая выборка называется комбинированной.
5. Комбинированный (ступенчатый ) отбор может сочетать в себе сразу несколько способов отбора (например, стратифицированный и случайный

Слайд 682.1.Виды отбора
По виду различаются индивидуальный, групповой и комбинированный отбор. При

индивидуальном отборе в выборочную совокупность отбираются отдельные единицы генеральной совокупности,

при групповом отборе – качественно однородные группы (серии) единиц, а комбинированный отбор предполагает сочетание первого и второго видов.
2.1.Виды отбораПо виду различаются индивидуальный, групповой и комбинированный отбор. При индивидуальном отборе в выборочную совокупность отбираются отдельные

Слайд 692.2. Методы отбора По методу отбора различают повторную и бесповторную выборку.

Бесповторным называется отбор, при котором попавшая в выборку единица не

возвращается в исходную совокупность и в дальнейшем выборе не участвует; при этом численность единиц генеральной совокупности N сокращается в процессе отбора.
2.2. Методы отбора По методу отбора различают повторную и бесповторную выборку. Бесповторным называется отбор, при котором попавшая

Слайд 70





При повторном отборе попавшая в выборку единица после регистрации возвращается

в генеральную совокупность и таким образом сохраняет равную возможность наряду

с другими единицами быть использованной в дальнейшей процедуре отбора; при этом численность единиц генеральной совокупности N остается неизменной (метод в социально-экономических исследованиях применяется редко). Однако, при большом N (N → ∞) формулы для бесповторного отбора приближаются к аналогичным для повторного отбора и практически чаще используются последние (N = const).
При повторном отборе попавшая в выборку единица после регистрации возвращается в генеральную совокупность и таким образом сохраняет

Слайд 71Механическая выборка
При механической выборке вся совокупность делится на

группы по числу единиц, которые должны войти в выборку, после

чего из каждой группы отбирается 1 единица. Таким образом механическая выборка может быть бесповторной. Для механической выборки применяются формулы собственно-случайного, бесповторного отбора

Механическая выборка  При механической выборке вся совокупность делится на группы по числу единиц, которые должны войти

Слайд 72Механическая выборка.
• При механической выборке вся совокупность разбивается на столько

групп, сколько единиц должно войти в выборку, затем из каждой

группы выбирается 1 единица, следовательно механическая выборка может быть только бесповторной.
• Применяются формулы для собственно- случайной бесповторной выборки.
• На практике механическая выборка осуществляется при помощи шага отбора.

Механическая выборка.• При механической выборке вся совокупность разбивается на столько групп, сколько единиц должно войти в выборку,

Слайд 74На практике механическая выборка обычно осуществляется при помощи так называемого

шага отбора
1) Все единицы совокупности нумеруются
2) Определяется шаг

отбора
На практике механическая выборка обычно осуществляется при помощи так называемого шага отбора 1) Все единицы совокупности нумеруются

Слайд 753.Характеристики генеральной и выборочной совокупности
В основе статистических выводов проведенного

исследования лежит распределение случайной величины Х, наблюдаемые же значения (х1,

х2, … , хn) называются реализациями случайной величины Х (n – объем выборки).
3.Характеристики генеральной и выборочной совокупности В основе статистических выводов проведенного исследования лежит распределение случайной величины Х, наблюдаемые

Слайд 763.Характеристики генеральной и выборочной совокупности
Распределение случайной величины Х в генеральной

совокупности носит теоретический, идеальный характер, а ее выборочный аналог является

эмпирическим распределением.
3.Характеристики генеральной и выборочной совокупностиРаспределение случайной величины Х в генеральной совокупности носит теоретический, идеальный характер, а ее

Слайд 773.Характеристики генеральной и выборочной совокупности
Некоторые теоретические распределения заданы аналитически,

т.е. их параметры определяют значение функции распределения F(x) в каждой

точке пространства возможных значений случайной величины Х.
3.Характеристики генеральной и выборочной совокупности Некоторые теоретические распределения заданы аналитически, т.е. их параметры определяют значение функции распределения

Слайд 783.Характеристики генеральной и выборочной совокупности
Для выборки же функцию распределения определить

трудно, а иногда невозможно, поэтому параметры оценивают по эмпирическим данным,

а затем их подставляют в аналитическое выражение, описывающее теоретическое распределение.
3.Характеристики генеральной и выборочной совокупностиДля выборки же функцию распределения определить трудно, а иногда невозможно, поэтому параметры оценивают

Слайд 793.1. Нормальное распределение
По своей природе распределения бывают непрерывными

и дискретными. Наиболее известным непрерывным распределением является нормальное распределение. Выборочными

аналогами параметров μ и σ2 для него являются: среднее значение x и эмпирическая дисперсия s2.
3.1. Нормальное распределение  По своей природе распределения бывают непрерывными и дискретными. Наиболее известным непрерывным распределением является

Слайд 803.Характеристики генеральной и выборочной совокупности
Среди дискретных в социально-экономических

исследованиях наиболее часто применяется альтернативное (дихотомическое) распределение.

3.Характеристики генеральной и выборочной совокупности  Среди дискретных в социально-экономических исследованиях наиболее часто применяется альтернативное (дихотомическое) распределение.

Слайд 813.2. Альтернативное (дихотомическое) распределение
. Параметр математического ожидания μ этого распределения

выражает относительную величину (или долю) единиц совокупности, которые обладают изучаемым

признаком х (она обозначена буквой р); доля совокупности, не обладающая этим признаком, обозначается буквой q (q = 1 – p). Дисперсия же σ2 альтернативного распределения также имеет эмпирический аналог s2.
3.2. Альтернативное (дихотомическое) распределение. Параметр математического ожидания μ этого распределения выражает относительную величину (или долю) единиц совокупности,

Слайд 823.Характеристики генеральной и выборочной совокупности
В зависимости от вида

распределения и от способа отбора единиц совокупности по-разному вычисляются характеристики

параметров распределения.
3.Характеристики генеральной и выборочной совокупности  В зависимости от вида распределения и от способа отбора единиц совокупности

Слайд 833.3.Доля выборки
Долей выборки kn называется отношение числа единиц выборочной совокупности

к числу единиц генеральной совокупности:
kn = n/N.


3.3.Доля выборкиДолей выборки kn называется отношение числа единиц выборочной совокупности к числу единиц генеральной совокупности:  kn

Слайд 843.4.Выборочная доля
Отношение числа единиц, обладающих данным признаком или данным его

значением m, к общему числу единиц выборочной совокупности n называется

выборочной долей w:
w = m/n.
3.4.Выборочная доляОтношение числа единиц, обладающих данным признаком или данным его значением m, к общему числу единиц выборочной

Слайд 85Пример
В партии товара, содержащей 10 тыс. штук, при

4% выборке доля выборки kn в абсолютной величине составляет 400

шт. (n = N×0,04); если же в этой выборке обнаружено 12 бракованных изделий, то выборочная доля брака w составит 0,03 (w = 12/400 = 0,03 или 3%).
Пример  В партии товара, содержащей 10 тыс. штук, при 4% выборке доля выборки kn в абсолютной

Слайд 86



-генеральная доля




W – выборочная доля






-генеральная доля W – выборочная доля

Слайд 884.Ошибка выборочного наблюдения
Поскольку выборочная совокупность отлична от

генеральной, то возникают ошибки выборки. При сплошном и выборочном наблюдении

могут произойти ошибки двух видов: регистрации и репрезентативности.
4.Ошибка выборочного наблюдения  Поскольку выборочная совокупность отлична от генеральной, то возникают ошибки выборки. При сплошном и

Слайд 894.Ошибка выборочного наблюдения
Ошибки регистрации могут

иметь случайный и систематический характер. Случайные ошибки складываются из множества

различных неконтролируемых причин, носят непреднамеренный характер и обычно по совокупности уравновешивают друг друга (например, изменения показателей прибора при температурных колебаниях или магнитных бурях).
4.Ошибка выборочного наблюдения     Ошибки регистрации могут иметь случайный и систематический характер. Случайные ошибки

Слайд 904.Ошибка выборочного наблюдения
Систематические ошибки тенденциозны,

так как нарушают правила отбора объектов в выборку (например, отклонения

в измерениях при изменении настройки измерительного прибора или отбор каждой четвертой квартиры при 25% выборке в доме с четырьмя квартирами на лестничной площадке).
4.Ошибка выборочного наблюдения     Систематические ошибки тенденциозны, так как нарушают правила отбора объектов в

Слайд 914.Ошибка выборочного наблюдения
Ошибки репрезентативности присущи только выборочному наблюдению. Их невозможно

избежать, поскольку выборочная совокупность не полностью воспроизводит генеральную совокупность. Значения

выборочных показателей отличаются от показателей этих же величин в генеральной совокупности (или получаемых при сплошном наблюдении).
4.Ошибка выборочного наблюденияОшибки репрезентативности присущи только выборочному наблюдению. Их невозможно избежать, поскольку выборочная совокупность не полностью воспроизводит

Слайд 924.Ошибка выборочного наблюдения
Ошибка выборочного наблюдения ε есть разность

между значением параметра в генеральной совокупности и его выборочным значением.


Для среднего значения количественного признака она равна:
εx = ⏐μ – x ⏐,
а для доли (альтернативного признака) –
εw = ⏐p – w⏐.
4.Ошибка выборочного наблюдения  Ошибка выборочного наблюдения ε есть разность между значением параметра в генеральной совокупности и

Слайд 93



– генеральная доля




W – выборочная

доля

– число единиц, обладающих признаком в генеральной совокупности



– генеральная доля  W  –

Слайд 95Ошибка выборки – это разность между характеристиками выборочной и генеральной

совокупности.







- ошибка средней
- ошибка доли
Различают средние и предельные

ошибки
выборки.

, где

- предельная ошибка,

- средняя ошибка, t – некоторое число

Ошибка выборки – это разность между характеристиками выборочной и генеральной совокупности.- ошибка средней - ошибка доли Различают

Слайд 96 - генеральная средняя (средняя величина, которая имеет

место в генеральной совокупности)
-

выборочная средняя



где - частота, - отдельное
значение признака


- генеральная дисперсия , где 0 –
признак генеральной совокупности











- генеральная средняя (средняя величина, которая имеет место в генеральной совокупности)

Слайд 974.Ошибка выборочного наблюдения
Ошибки выборки свойственны только выборочным наблюдениям. Чем больше

эти ошибки, тем больше эмпирическое распределение отличается от теоретического распределения.


4.Ошибка выборочного наблюденияОшибки выборки свойственны только выборочным наблюдениям. Чем больше эти ошибки, тем больше эмпирическое распределение отличается

Слайд 98Ошибка выборки – это разность между характеристиками выборочной и генеральной

совокупности.








- ошибка средней
- ошибка доли
Различают средние и предельные

ошибки
выборки.

, где

- предельная ошибка,

- средняя ошибка, t – некоторое число

Ошибка выборки – это разность между характеристиками выборочной и генеральной совокупности.- ошибка средней - ошибка доли Различают

Слайд 99 Теоремы закона больших чисел устанавливают связь между предельной

ошибкой выборки, гарантированной с определенной вероятностью, числом ( t )

и средней ошибкой выборки ( )



Теоремы закона больших чисел устанавливают связь между предельной ошибкой выборки, гарантированной с определенной вероятностью, числом

Слайд 102Теорема Ляпунова
А.М. Ляпунов доказал, что распределение выборочных средних( а следовательно,

и их отклонений от генеральной средней ) при достаточно большом

числе независимых наблюдений приближенно нормально при условии, что генеральная совокупность обладает конечной средней и ограниченной дисперсией.
Теорема ЛяпуноваА.М. Ляпунов доказал, что распределение выборочных средних( а следовательно, и их отклонений от генеральной средней )

Слайд 103Теорема Ляпунова
Математически теорему Ляпунова можно записать так:





где

π=3,14(математическая постоянная);

- предельная ошибка выборки, которая дает возможность выяснить,

в каких пределах находится величина генеральной средней.


Теорема ЛяпуноваМатематически теорему Ляпунова можно записать так:где  π=3,14(математическая постоянная);   - предельная ошибка выборки, которая

Слайд 1064.Ошибка выборочного наблюдения
Параметры эмпирического распределения x и s2 являются случайными

величинами, следовательно, ошибки выборки также являются случайными величинами, могут принимать

для разных выборок разные значения и поэтому принято вычислять среднюю ошибку.

4.Ошибка выборочного наблюденияПараметры эмпирического распределения x и s2 являются случайными величинами, следовательно, ошибки выборки также являются случайными

Слайд 107Средняя ошибка выборки


m =

Средняя ошибка выборки m =

Слайд 108Средняя ошибка выборки
выражает среднее квадратическое отклонение выборочной

средней от математического ожидания. Эта величина при соблюдении принципа случайного

отбора зависит прежде всего от объема выборки n и от степени колеблемости признака: чем больше n и чем меньше вариация признака (следовательно, и значение σ2), тем меньше величина средней ошибки выборки m.


Средняя ошибка выборки  выражает среднее квадратическое отклонение выборочной средней от математического ожидания. Эта величина при соблюдении

Слайд 112Предельная ошибка выборки для некоторых способов формирования выборочной совокупности

Предельная ошибка выборки для некоторых способов формирования выборочной совокупности

Слайд 113





t
t
t
t
Метод отбора

Выборка

ttttМетод отбораВыборка

Слайд 114





t
t
t
t
Метод отбора

Выборка

ttttМетод отбораВыборка

Слайд 115t
t
t
t
Метод отбора

Выборка

ttttМетод отбораВыборка

Слайд 116t
t
t
t
Метод отбора

Выборка

ttttМетод отбораВыборка

Слайд 1176. Необходимый объем выборки

6. Необходимый объем выборки

Слайд 120Задача
В городе 2000 семей. Предполагается провести выборочное обследование методом

случайной бесповторной выборки для нахождения среднего размера семьи.

Задача В городе 2000 семей. Предполагается провести выборочное обследование методом случайной бесповторной выборки для нахождения среднего размера

Слайд 121Определить необходимую численность выборки
при условии, что с вероятностью 0,954

ошибка выборки не превысит 1 человека при среднем
квадратическом отклонении


3 человека.
Определить необходимую численность выборки при условии, что с вероятностью 0,954 ошибка выборки не превысит 1 человека при

Слайд 122Формула

Формула

Слайд 123Решение

Решение

Слайд 124Исходные данные
данные

Исходные данныеданные

Слайд 125Ответ

Необходимо обследовать не менее 36 семей.

ОтветНеобходимо обследовать не менее 36 семей.

Слайд 126Основные выводы

Основные выводы

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