Автор работы: Пользователь скрыл имя, 17 Мая 2012 в 18:34, курсовая работа
В результате неполного обследования генеральной совокупности могут возникнуть ошибки наблюдения – ошибки репрезентативности. Поэтому, основной задачей исследователя является, во-первых, обеспечение представительности (репрезентативности) выборки, и, во-вторых, определение степени уверенности в соответствии параметров выборочной и генеральной совокупностей.
Задачи работы: описать теоретические основы выборочного метода
Цель работы: с помощью представленного метода исследовать показатель «Дебиторская задолженность»
Содержание 2
Введение 3
Глава 1. Теоретические основы выборочного метода 4
Выборочное исследование 4
Виды отбора при выборочном наблюдении 8
Ошибки наблюдения 14
Способы отбора единиц в выборочную совокупность 14
Средняя и предельная ошибка для показателей средней величины 17
Средняя и предельная ошибка для показателей доли 21
Определение необходимого объема выборки 22
Понятие о малой выборке 23
Глава 2. Выборочное исследование предприятий Санкт-Петербурга 24
Средняя ошибка выборочной средней 29
Заключение 30
Литература 32
предполагается более высокая вероятность появления ошибок определенного размера (среднего размера ошибки) (графически отображается в виде возвышения «волны», характеризующей вероятность, см. рис. 2.);
по оси абсцисс на графике откладывается значение t; тогда, чем ближе вероятность ошибки расположена к оси ординат (соответственно, к вероятности появления средней ошибки), тем меньше значение t.
в зависимости от степени репрезентативности («доверия») выборочных данных, определяется значение t, от величины которого зависит вероятность появления ошибок других размеров, отличных от средней ошибки, следовательно, зависят границы колебания значения параметров генеральной совокупности относительно выборки [6].
Таким образом, количественное выражение t, в конечном итоге, является мерой «доверия» к реальности выборочных данных. Тогда предельная ошибка выборочной средней ( ) будет определяться следующим образом:
.
Отсюда, среднее значение генеральной совокупности имеет вид:
В статистике существуют наиболее распространенные уровни вероятностей, например: 0,954; 0,997 и др. Это означает, что, соответственно, в 6 случаях из 1000 и в 3 случаях из 1000 ошибка выборки может превысить пределы, определенные выборочным наблюдением.
Рис. 2.
На рисунке 2. затемненная площадь под кривой показывает вероятность появления средней ошибки выборочной средней. Площадь фигуры, образованной перпендикулярами, опущенными на ось абсцисс[4], и кривой плотности вероятности определяет вероятность появления предельной ошибки выборочной средней [17].
Анализ генеральной совокупности не ограничивается расчетом средних величин. Для характеристики распространенности единиц совокупности с тем или иным значением изучаемого признака рассчитываются показатели структуры (доли).
Принцип транспонирования выводов о выборке на генеральную совокупность, принятый для средних величин, сохраняется и при определении показателей доли:
1. Средняя ошибка выборки ( )для доли (w) единиц, обладающих изучаемым признаком, при повторном отборе:
w – удельный вес единиц, обладающих изучаемым признаком;
– дисперсия для показателя доли;
n – численность единиц выборочной совокупности.
2. Средняя ошибка выборки ( )для доли (w) единиц, при бесповторном отборе:
N – численность единиц генеральной совокупности.
3. Предельная ошибка выборочной доли ( ):
Тогда, удельный вес единиц, обладающих изучаемым признаком, в генеральной совокупности будет находиться в пределах:
Прежде чем приступить к осуществлению выборочного наблюдения необходимо определить количество единиц выборочной совокупности, обеспечивающее репрезентативность, и, следовательно, надежность результатов исследования [4].
На практике для реализации выборочного наблюдения исследователем задаются:
степень точности исследования (вероятность);
предельная ошибка, т.е. интервал отклонения, определяемый целями исследования.
Исходя из этих критериев, рассчитывается необходимая численность выборочной совокупности (n) на основе формулы предельной ошибки выборки. Как указывалось выше, предельная ошибка выборки определяется для средней величины ( ) и для доли (w), то, соответственно, имеем два варианта определения необходимой численности выборочной совокупности:
а) для повторного отбора:
б) для бесповторного отбора:
В практике статистического исследования иногда необходимо сделать выводы по малому числу наблюдений. Это может быть связано с ограниченностью ресурсов на проведение выборки, или с ограниченным доступом к объекту исследования. Если число наблюдений (единиц выборочной совокупности) не превышает 30, то выборка называется малой. Расчет показателей для малой выборки осуществляется с применением специальной методики, учитывающей распределение вероятностей появления ошибок определенных размеров. Напротив, в выборочной совокупности с большим количеством единиц распределение ошибок предполагается нормальным или близким к нормальному.
Рассмотрим данные по 50 предприятиям
№ наблюдений | Собственные оборотные средства, млн.руб. | Балансовая прибыль, млн.руб. | Дебиторская задолженность, млн.руб. | Дивиденды, начисленные по результатам деятельности, млн.руб. | курсовая цена акции, руб. |
1 | 1011 | 107 | 75 | 20,33 | 92 |
2 | 799 | 102 | 51 | 20,04 | 83 |
3 | 995 | 107 | 41 | 19,87 | 95 |
4 | 1243 | 122 | 42 | 20,48 | 124 |
5 | 1507 | 108 | 42 | 20,13 | 96 |
6 | 947 | 108 | 51 | 20,26 | 106 |
7 | 1015 | 97 | 52 | 19,89 | 70 |
8 | 1169 | 109 | 33 | 19,92 | 97 |
9 | 1051 | 101 | 45 | 19,78 | 76 |
10 | 1372 | 116 | 50 | 20,23 | 112 |
11 | 1463 | 113 | 43 | 20,46 | 113 |
12 | 684 | 112 | 50 | 20,07 | 109 |
13 | 1251 | 106 | 53 | 20,23 | 91 |
14 | 1376 | 111 | 73 | 20,26 | 95 |
15 | 1193 | 113 | 31 | 20,28 | 115 |
16 | 1386 | 122 | 50 | 20,52 | 114 |
17 | 1631 | 118 | 69 | 20,28 | 133 |
18 | 1735 | 119 | 54 | 19,97 | 116 |
19 | 1181 | 102 | 53 | 19,97 | 85 |
20 | 922 | 100 | 41 | 19,57 | 91 |
21 | 1281 | 103 | 43 | 19,94 | 82 |
22 | 1333 | 113 | 52 | 20,29 | 105 |
23 | 1632 | 124 | 64 | 20,83 | 124 |
24 | 635 | 95 | 56 | 19,59 | 70 |
25 | 949 | 102 | 67 | 19,76 | 84 |
26 | 788 | 112 | 42 | 20,19 | 106 |
27 | 1728 | 124 | 49 | 20,66 | 128 |
28 | 1773 | 116 | 54 | 19,95 | 105 |
29 | 1679 | 118 | 57 | 20,61 | 121 |
30 | 1085 | 100 | 41 | 20,03 | 79 |
31 | 1214 | 99 | 62 | 19,78 | 82 |
32 | 1422 | 107 | 68 | 20,22 | 80 |
33 | 523 | 87 | 51 | 19,78 | 37 |
34 | 1025 | 109 | 65 | 20,09 | 101 |
35 | 1083 | 106 | 44 | 20,13 | 98 |
36 | 1466 | 113 | 54 | 20,56 | 98 |
37 | 1642 | 123 | 54 | 20,51 | 134 |
38 | 387 | 82 | 44 | 19,71 | 39 |
39 | 704 | 104 | 50 | 20,1 | 88 |
40 | 1177 | 112 | 50 | 20,32 | 108 |
41 | 1792 | 116 | 42 | 20,37 | 112 |
42 | 2072 | 106 | 59 | 20,03 | 80 |
43 | 1178 | 120 | 43 | 20,65 | 120 |
44 | 1304 | 105 | 58 | 20,19 | 88 |
45 | 1308 | 114 | 50 | 20,24 | 104 |
46 | 1416 | 107 | 49 | 20,27 | 94 |
47 | 1185 | 115 | 49 | 20,69 | 107 |
48 | 1220 | 96 | 57 | 19,85 | 82 |
49 | 1311 | 104 | 67 | 19,87 | 84 |
50 | 1288 | 108 | 54 | 20,2 | 101 |
Изучим показатель дебиторской задолженности предприятий. Изучим параметры распределения этого показателя.
данные | номер | сортируем X | |X-Xсреднее| | (X-Xреднее)^2 | (X-Xсреднее)^3 | (X-Xреднее)^4 | число наблюдений на интервале |
75 | 1 | 31 | 20,88 | 435,9744 | -9103,145472 | 190073,6775 | 3 |
51 | 2 | 33 | 18,88 | 356,4544 | -6729,859072 | 127059,7393 | |
41 | 3 | 41 | 10,88 | 118,3744 | -1287,913472 | 14012,49858 | |
42 | 4 | 41 | 10,88 | 118,3744 | -1287,913472 | 14012,49858 | 7 |
42 | 5 | 41 | 10,88 | 118,3744 | -1287,913472 | 14012,49858 | |
51 | 6 | 42 | 9,88 | 97,6144 | -964,430272 | 9528,571087 | |
52 | 7 | 42 | 9,88 | 97,6144 | -964,430272 | 9528,571087 | |
33 | 8 | 42 | 9,88 | 97,6144 | -964,430272 | 9528,571087 | |
45 | 9 | 42 | 9,88 | 97,6144 | -964,430272 | 9528,571087 | |
50 | 10 | 43 | 8,88 | 78,8544 | -700,227072 | 6218,016399 | |
43 | 11 | 43 | 8,88 | 78,8544 | -700,227072 | 6218,016399 | 8 |
50 | 12 | 43 | 8,88 | 78,8544 | -700,227072 | 6218,016399 | |
53 | 13 | 44 | 7,88 | 62,0944 | -489,303872 | 3855,714511 | |
73 | 14 | 44 | 7,88 | 62,0944 | -489,303872 | 3855,714511 | |
31 | 15 | 45 | 6,88 | 47,3344 | -325,660672 | 2240,545423 | |
50 | 16 | 49 | 2,88 | 8,2944 | -23,887872 | 68,79707136 | |
69 | 17 | 49 | 2,88 | 8,2944 | -23,887872 | 68,79707136 | |
54 | 18 | 49 | 2,88 | 8,2944 | -23,887872 | 68,79707136 | |
53 | 19 | 50 | 1,88 | 3,5344 | -6,644672 | 12,49198336 | 19 |
41 | 20 | 50 | 1,88 | 3,5344 | -6,644672 | 12,49198336 | |
43 | 21 | 50 | 1,88 | 3,5344 | -6,644672 | 12,49198336 | |
52 | 22 | 50 | 1,88 | 3,5344 | -6,644672 | 12,49198336 | |
64 | 23 | 50 | 1,88 | 3,5344 | -6,644672 | 12,49198336 | |
56 | 24 | 50 | 1,88 | 3,5344 | -6,644672 | 12,49198336 | |
67 | 25 | 51 | 0,88 | 0,7744 | -0,681472 | 0,59969536 | |
42 | 26 | 51 | 0,88 | 0,7744 | -0,681472 | 0,59969536 | |
49 | 27 | 51 | 0,88 | 0,7744 | -0,681472 | 0,59969536 | |
54 | 28 | 52 | 0,12 | 0,0144 | 0,001728 | 0,00020736 | |
57 | 29 | 52 | 0,12 | 0,0144 | 0,001728 | 0,00020736 | |
41 | 30 | 53 | 1,12 | 1,2544 | 1,404928 | 1,57351936 | |
62 | 31 | 53 | 1,12 | 1,2544 | 1,404928 | 1,57351936 | |
68 | 32 | 54 | 2,12 | 4,4944 | 9,528128 | 20,19963136 | |
51 | 33 | 54 | 2,12 | 4,4944 | 9,528128 | 20,19963136 | |
65 | 34 | 54 | 2,12 | 4,4944 | 9,528128 | 20,19963136 | |
44 | 35 | 54 | 2,12 | 4,4944 | 9,528128 | 20,19963136 | |
54 | 36 | 54 | 2,12 | 4,4944 | 9,528128 | 20,19963136 | |
54 | 37 | 56 | 4,12 | 16,9744 | 69,934528 | 288,1302554 | |
44 | 38 | 57 | 5,12 | 26,2144 | 134,217728 | 687,1947674 | 5 |
50 | 39 | 57 | 5,12 | 26,2144 | 134,217728 | 687,1947674 | |
50 | 40 | 58 | 6,12 | 37,4544 | 229,220928 | 1402,832079 | |
42 | 41 | 59 | 7,12 | 50,6944 | 360,944128 | 2569,922191 | |
59 | 42 | 62 | 10,12 | 102,4144 | 1036,433728 | 10488,70933 | |
43 | 43 | 64 | 12,12 | 146,8944 | 1780,360128 | 21577,96475 | 5 |
58 | 44 | 65 | 13,12 | 172,1344 | 2258,403328 | 29630,25166 | |
50 | 45 | 67 | 15,12 | 228,6144 | 3456,649728 | 52264,54389 | |
49 | 46 | 67 | 15,12 | 228,6144 | 3456,649728 | 52264,54389 | |
49 | 47 | 68 | 16,12 | 259,8544 | 4188,852928 | 67524,3092 | |
57 | 48 | 69 | 17,12 | 293,0944 | 5017,776128 | 85904,32731 | 3 |
67 | 49 | 73 | 21,12 | 446,0544 | 9420,668928 | 198964,5278 | |
54 | 50 | 75 | 23,12 | 534,5344 | 12358,43533 | 285727,0248 | |
сумма |
| 2594 | 367,52 | 4589,28 | 16880,2272 | 1236259,985 |
|
среднее |
| 51,88 | 7,3504 | 91,7856 | 337,604544 | 24725,1997 |
|
Параметры распределения представлены в таблице
сводка параметров распределения | |
Минимум | 31 |
Максимум | 75 |
Размах | 44 |
Среднее | 51,88 |
Дисперсия | 91,79 |
среднее линейное отклонение | 7,35 |
среднеквадратичное отклонение | 9,58 |
Медиана | 51 |
Мода | 50 |
Наблюдений | 50 |
коэффициент вариации =СКО/среднее | 0,184666156 |
3-й момент | 337,604544 |
4-й момент | 24725,1997 |
ассиметрия = 3-й момент/СКО^3 | 0,383925056 |
эксцесс=4-й момент/СКО^4-3 | -0,065117589 |
по формуле Стреджеса выберем разбиение на | 7 | интервалов | |
ширина интервала = |
| 6,285714286 | единиц |
Эмпирическое распределение представлено ниже на графиках
Проверка на нормальность по критерию Пирсона:
значение функции распределения на левом конце интервала | значение функции распределения на правом конце интервала | теоретическая частость - разность значений интегральных функций распределений на концах интервалов | теоретическая частота | квадрат разности эмпирической и теоретической частоты деленной на теоретическую частоту |
0,015 | 0,064 | 0,04919 | 2,459 | 0,119 |
0,064 | 0,193 | 0,12907 | 6,453 | 0,046 |
0,193 | 0,416 | 0,22348 | 11,174 | 0,902 |
0,416 | 0,672 | 0,25544 | 12,772 | 3,037 |
0,672 | 0,865 | 0,19274 | 9,637 | 2,231 |
0,865 | 0,961 | 0,09599 | 4,800 | 0,008 |
0,961 | 0,992 | 0,03154 | 1,577 | 1,284 |
|
| 0,9774 |
| 7,627 |
Информация о работе Выборочный метод наблюдения в социально-экономических исследованиях