Автор работы: Пользователь скрыл имя, 17 Марта 2013 в 16:29, шпаргалка
Работа содержит ответы на вопросы для экзамена (зачета) по "Статистике"
Средняя ошибка выборки (μх) при собственно-случайном повторном отборе определяется следующим образом:
1. для среднего значения признака по формуле μх =
2.для доли альтернативного признака по формуле μх
где n - численность выборочной совокупности, σ² - дисперсия признака; ω - доля единиц совокупности с заданным значением признака в их общей их численности по выборке.
51. Методы расчета ошибок для среднего значения и доли альтернативного признака при случайном бесповоротном отборе.
При расчете ошибок для среднего значения и доли альтернативного признака при случайной бесповторной выборке в формулы средней ошибки выборки необходимо добавить дополнительный множитель в подкоренное выражение , тогда формулы средней ошибки выборки примут следующий вид:
■ для среднего значения признака:
■ для доли альтернативного признака:
где N- численность генеральной совокупности, n - численность выборочной совокупности, σ² - дисперсия признака; ω - доля единиц совокупности с заданным значением признака в их общей их численности по выборке.
52. Методы расчета предельной ошибки выборки для среднего значения и доли альтернативного признака при типичном отборе (повторном и бесповоротном).
Предельную ошибку выборки (∆) находят по формуле: ∆ = ± tμ
где t - коэффициент доверия, величина которого зависит от заданной вероятности (р) и определяется по специальным таблицам, исчисленным по интегралу Лапласа.
Если в формулу предельной ошибки выборки подставить значение средней ошибки выборки, то формула предельной ошибки выборки для среднего значения признака примет следующий вид:
2. при бесповторном отборе:
Границы (пределы) среднего значения признака по генеральной совокупности (х) определяются следующим неравенством:
где х - среднее значение признака по выборочной совокупности.
53. Определение необходимой численности выборки.
Формулы для определения
необходимой численности
1. для среднего значения признака:
2. для доли альтернативного признака:
Необходимая численность выборки при бесповторном отборе рассчитывается по следующим формулам:
1. для среднего значения признака:
2. для доли альтернативного признака:
При использовании формул
для исследования численности выборки
возникают трудности с определе
54. Виды взаимосвязей, изучаемых в статистике, методы их изучения.
Изучение взаимосвязей - важнейшая задача всякого статистического анализа.
По содержанию выделяют: причинно-следственные связи, выражающиеся в действии признаков-факторов (причин) на признаки-следствия (явления).
По числу взаимодействующих факторов выделяют:
1. Однофакторные связи - результативный признак (следствие) связывается с одним факторным признаком (причиной).
2. Многофакторные связи - с двумя и большим числом факторных признаков.
Различают связи функциональные (полные) и корреляционные (неполные). Функциональные - связи, при которых каждому значению факторного признака соответствуют вполне определенные значения результативного признака. Функциональная связь достаточно часто проявляется в физике, химии. Корреляционные - связи, когда при одном и том же значении факторного признака значения результативного признака различны, однако изменение факторного признака вызывает средние изменения результативного признака. Эта связь проявляется в среднем при наблюдении массы случаев.
По направлению связи бывают: 1. Прямые связи -с увеличением факторного признака увеличивается и результативный признак. 2. Обратные связи - с увеличением факторного признака результативный - уменьшается.
Различают связи прямолинейные и криволинейные. Прямолинейные связи описываются уравнением прямой, а криволинейные -уравнением какой-либо кривой (гиперболы, параболы и т. п.).
Наиболее распространенным приемам установления и измерения связей относятся: 1. Метод параллельных рядов - используют для установления характера связи при относительно небольшом числе наблюдений. Он дает лишь общую характеристику связи. Данные факторного признака располагают в виде упорядоченного ряда, а в параллельном ему ряду проставляют соответствующие факторному признаку значения результативного признака. Характер связи (прямая или обратная) определяется по степени согласованности данных рядов.
2. Индексный метод - отражает связь между результативным и факторным признаками явлений и устанавливает влияние отдельных факторов на изменение результативного признака.
3. Балансовый метод - метод анализа связей и пропорций, особенно на макроэкономическом уровне. Путем составления балансов связывают в единую систему абсолютные уровни, характеризующие движение ресурсов ( по схеме «приход - расход», «виды использования - ресурсы»).
4. Аналитические (факторные) группировки – сущность метода состоит в том, чтобы образовать такое количество групп, при котором в вариации групповых средних в максимальной степени проявилось бы влияние группировочного признака.
5. Корреляционно- регрессионные приемы анализа -является продолжением и развитием факторных группировок.
55. Методы изучения тесноты связи между явлениями.
При анализе корреляционных зависимостей решаются две практические задачи: во-первых, выяснение формы связи; во-вторых, измерение силы (тесноты) связи, т. е. степень ее приближения к функциональной связи.
Тесноту связи оценивают на основе расчета специальных показателей: коэффициента корреляции, индекса корреляции или корреляционного отношения.
Ст74
56. Порядок расчета теоретического корреляционного отношения и индекса корреляции. Их значение.
При анализе корреляционных зависимостей решаются две практические задачи: во-первых, выяснение формы связи; во-вторых, измерение силы (тесноты) связи, т. е. степень ее приближения к функциональной связи.
Установление формы связи
у = а + Ьх, 74
ст74
57. Формы взаимосвязей общественных явлений, методы их изучения в современных условиях.
58. Применение корреляционного - регрессионного метода в экономическом анализе.