- •Курс лекций Лекция 1 : Предмет математической статистики. Статистические ряды распределения
- •1.1. Какие закономерности познает математическая статистика
- •1.2 Основные понятия и термины математической статистики
- •1.2.1 Статистическая совокупность
- •1.2.2 Признаки и их классификация
- •2.1 Ранжированный ряд распределения
- •2.1.1 Сущность ранжированного ряда распределения .Табличное и
- •2.1.2 Аналитические возможности ранжированного ряда распределения.
- •2.2 Вариационные ряды распределения
- •2.2.1. Вариационный ряд распределения для дискретного призна
- •2.2.2 Интервальный вариационный ряд распределения
- •2.2.3 Вариационный ряд распределения по качественному признаку
- •2.2.4 Аналитические возможности вариационных рядов распределения
- •2.2.5 Распределение накопленных частот
- •1.1. Система показателей для количественной характеристики статистических распределений.
- •1.2.1 Виды показателей центральной тенденции
- •1.2.3 Средняя гармоническая
- •1.2.4 Средняя геометрическая
- •1.2.5 Мода и медиана
- •1.3 Показатели вариации
- •1.3.1 Размах вариации
- •1.3.2 Среднее линейное отклонение
- •1.3.3 Объем вариации, дисперсия, стандартное отклонение
- •1.3.4 Коэффициент осцилляции, относительное линейное отклонение, коэффициент вариации.
- •1.3. 5 Математические свойства показателей вариации
- •1.4 Показатели ассиметрии распределения
- •1.5 Показатели эксцесса распределения
- •2.1 Закон сложения ( разложения ) вариации
- •2.2 Показатель эффективности разбиения на группы
- •1.1. Сущность и необходимость использования выборочного наблюдения
- •1.2 Основные понятия выборочного наблюдения
- •2.1 Ошибки систематические и случайные
- •2.2 Конкретная, средняя и предельная ошибки выборки
- •3.1 Два типа задач решаемых на основе выборочного метода.
- •3.4 Определение вероятности появления заданной ошибки
- •1.2 Общая схема проверки гипотез
- •2.1 Проверка гипотез относительно средних по данным двух независимых выборок
- •2.2 Проверка гипотезы относительно средней по данным двух зависимых выборок
- •2.1 Конкретизация результатов дисперсионного анализа
- •2.2 Модели дисперсионного анализа
- •1.3 Интерпретация коэффициентов уравнения связи
- •2.1 Показатели тесноты связи
- •2.2 Оценка выборочных показателей связи
- •К расчету показателей центральной тенденции
- •Вначале необходимо составить макет таблицы, внося туда результаты построения интервального ряда (занятие 1) и произвеcсти необходимые расчеты таб.3.1 )
- •Условие: имеются данные интервального ряда распределения (таб. 1.3)
- •1.Интервальная оценка генеральной средней и доли
- •3. Определение вероятности появления заданной ошибки
- •1.Интервальная оценка генеральной средней
- •3. Определение вероятности появления заданной ошибки
1.1. Сущность и необходимость использования выборочного наблюдения
Статистическое наблюдение, предполагающее получение исходной информации в виде значений признаков для единиц статистической совокупности , производится на основе изучения всех без исключения единиц ( сплошное наблюдение) или только их части ( наблюдение несплошное ). Несплошное наблюдение предпочтительно при ограниченности времени или ресурсов на исследование. В ряде случаев несплошное наблюдение является единственно приемлемым. Определение качества произведенной продукции ( например , жирности молока) предполагает уничтожение самого продукта. Естественно, что в этих обстоятельствах изучение всей партии продукции (всей статистической совокупности ) лишено смысла.
Среди способов несплошного наблюдения ( изучение основного массива, выборочное наблюдение, монографическое обследование ) основным является выборочное наблюдение.
Выборочное наблюдение – это специально организованное наблюдение за частью единиц исходной совокупности с целью получения полных и объективных данных о всей совокупности.
При применении выборочного метода используются следующие основные понятия.
1.2 Основные понятия выборочного наблюдения
Генеральная совокупность - это исходная статистическая совокупность, по которой на основе выборки должны быть получены статистические характеристики . Численность генеральной совокупности ( N ) может конечной или бесконечной ( гипотетической ). Статистическая совокупность конечна, если число входящих в нее единиц может быть установлено. Конечной является численность животных на предприятии или в регионе или число растений на участке. Конечной будет совокупность возможных проб продукции . Если же число единиц, входящих в совокупность подсчитать невозможно из-за ее неограниченности, то такая совокупность будет бесконечной. Примером бесконечной статистической совокупности может служить совокупность возможных результатов эксперимента.
Выборочная совокупность ( выборка ) - специально отобранная часть генеральной совокупности. Предназначение выборки - быть надежной моделью генеральной совокупности с точки зрения тех статистических особенностей, которыми генеральная совокупность обладает. Численность выборочной совокупности обозначается через n .
Оценка - статистическая характеристика ( средняя, доля, дисперсия и т.д.) выборочной совокупности на основе которой делается заключение относительно той или иной статистической характеристики генеральной совокупности. Например , средняя по выборке является оценкой для средней по генеральной совокупности, вместе с тем, в качестве оценки для генеральной средней могут при определенных обстоятельствах выступать выборочная мода или медиана. При проведении выборки следует использовать « наилучшие « оценки, которые обладают свойствами несмещенности , состоятельности, эффективности и достаточности.
Оценка является несмещенной, если ее математическое ожидание равно значению параметра в генеральной совокупности. Например, выборочная средняя является несмещенной оценкой генеральной средней. Докажем это : пусть имеется выборка численностью единиц (,…)
Математическое ожидание выборочной средней как случайной величины равно. Поскольку , как известно математическое ожидание суммы равно сумме математических ожиданий, имеем.
Что касается выборочной дисперсии, то она является смещенной оценкой для дисперсии в генеральной совокупности. Не приводя доказательств этого утверждения, следует сказать, что для получения несмещенной оценки дисперсии выборочную дисперсию следует умножить на поправочный коэффициент .
Выборочная оценка является состоятельной , если с увеличением численности выборки оценка все больше и больше приближается к оцениваемому параметру, то есть при n → N разность между оценкой и оцениваемым параметром может быть сколь угодно малой.
Выборочная оценка является эффективной, если она имеет минимальную дисперсию по сравнению с другими оценками. Речь идет о том, что при неоднократном повторении выборки в силу игры случая оценка будет менять свою величину. Эффективной будет та оценка, по которой наблюдается наименьшая изменчивость.
Выборочная оценка называется достаточной, если для ее расчета используется вся информация , содержащаяся в выборке. Например , выборочная средняя является достаточной оценкой для генеральной средней, чего не скажешь о выборочной моде.
1.3 Условия применения выборочного метода
Чтобы выборка была надежной моделью генеральной совокупности, предварительно перед проведением выборки необходимо выполнение двух условий: во- первых , каждая единица входящая в генеральную совокупность должна иметь в сравнении с другими единицами равную возможность, строго говоря равную вероятность , попадания в выборку. Иными словами субъективизм при формировании выборки должен быть полностью исключен; выборка должна формироваться случайным образом, что позволит в дальнейшем, опираясь на теорию вероятностей , рассчитывать возможные ошибки. Реализуется этот принцип применением различных способов отбора, речь о которых пойдет в дальнейшем; во- вторых число единиц в выборке должно быть достаточно большим. Недостаточное число единиц в выборке не позволит отразить все особенности генеральной совокупности с точки зрения вариации изучаемых признаков. Статистикой разработаны алгоритмы, позволяющие определять ту численность выборки, которая гарантирует необходимую точность оценки как характеристики генеральной совокупности.
Вопросы для повторения :
5-1.В чем состоит необходимость выборочного метода ?
5-2. Каково содержание выборочного метода ?
5-3. Что такое генеральная совокупность?
5-4. Что такое выборочная совокупность ?
5-5. Каково содержание оценки ?
5-6. Каковы научные условия применения выборочного метода?
5-7. В чем состоит свойство несмещенности оценки ?
5-8. Какая оценка будет «наилучшей»?
Резюме : Необходимость использования выборочного метода определяется объективными обстоятельствами, в то же время его использование ограничивается рядом условий. Данный прием предполагает использование ряда специфических терминов
Модульная единица 2 Ошибки выборки