 |
|
|
Архитектура Астрономия Аудит Биология Ботаника Бухгалтерский учёт Войное дело Генетика География Геология Дизайн Искусство История Кино Кулинария Культура Литература Математика Медицина Металлургия Мифология Музыка Психология Религия Спорт Строительство Техника Транспорт Туризм Усадьба Физика Фотография Химия Экология Электричество Электроника Энергетика |
Выборочный метод. Генеральная и выборочная совокупности. Способы отбора статистического материала ⇐ ПредыдущаяСтр 2 из 2
Выборочный метод – один из основных способов сбора статистических данных. Генеральная совокупность - вся исследуемая совокупность однородных объектов. Выборочная совокупность или выборка(n –объем выборки) - множество из n объектов, отобранных случайным образом из генеральной совокупности. Способы отбора статистического материала.Различают два основных способа составления выборки: повторный и бесповторный. При повторном способе каждый отобранный объект возвращается в генеральную совокупность, после чего выбирают следующий, очередной объект1. При бесповторном способе объекты в генеральную совокупность не возвращаются. Кроме того, различают следующие способы составления выборки: простой (случайный); механический; типический; серийный.
Статистическое распределение. Геометрическое изображение (полигон, гистограмма, кумулята). Статистическим распределением случайной величины называют таблицу значений признака, расположенных в возрастающем порядке, и соответствующих им частот или относительных частот. Различают дискретные (возможные значения признака изолированы друг от друга), и интервальные (с непрерывным признаком) распределения. Полигоном частот называют ломаную, отрезки которой соединяют точки
Полигоном относительных частот называют ломаную, отрезки которой соединяют точки Гистограммой называют ступенчатую фигуру, состоящую из прямоугольников, основаниями которых служат частичные интервалы длины k , а высоты равны отношению Кумулятивной кривой (кумулятой) называют ломаную, отрезки которой соединяют точки Выборочные характеристики статистического распределения. Выборочная средняя. Выборочная и исправленная дисперсия. Среднеквадратическое отклонение (исправленное среднеквадратическое отклонение). Мода и медиана. Коэффициент вариации. Асимметрия и эксцесс. Выборочные характеристики:
относительно его среднего значения. Распределение считается однородным и близким к нормальному, если коэффициент вариации не превышает 33%. Модойназывается наиболее часто встречающаяся варианта. В дискретном ряду ею является признак, которому соответствует наибольшая частота. Медианойназывается варианта (признак), делящая совокупность на две равные по объему части. Если объем совокупности нечетный и равен 2m 1, то медианой является признак с номером m : Если объем совокупности четный и равен 2m, то в ряду нет варианты, которая делила бы совокупность на две равные по объему части. Поэтому за медиану условно принимают полусумму находящихся в середине ряда вариант: Выборочный коэффициент асимметрии служит для характеристики асимметрии полигона вариационного ряда. Если полигон асимметричен, то одна из ветвей его, начиная с вершины, имеет более пологий “спуск”, чем другая. Коэффициент асимметрии Если коэффициент асимметрии меньше нуля – асимметрия отрицательная (левосторонняя), если больше нуля – правосторонняя. Выборочный эксцессслужит для сравнения на “крутость”выборочного распределения с нормальным. Эксцесс случайной величины, распределенной нормально, равен нулю. Если выборочному распределению соответствует отрицательный эксцесс, то соответствующий полигон имеет более пологую вершину по сравнению с нормальной кривой. В случае положительного эксцесса полигон более крутой по сравнению с нормальной кривой. Коэффициент эксцесса k E определяется по формуле:
Поиск по сайту: |
, 
, … , 
, где 
- варианты выборки, 
- соответствующие им частоты.
, 
, … , 
, где 
(плотность частоты)
, 
, … , 
, где 
- соответствующие им накопленные частоты.
показывает меру колеблемости признака
находится по формуле: 
,где m - число интервалов; 
- середины интервалов, x - выборочная средняя; 
- частоты соответствующих интервалов. n - объем выборки, 
– выборочное среднеквадратическое отклонение.
, где m - число интервалов; 
- середины интервалов, x - выборочная средняя; 
- частоты соответствующих интервалов. n - объем выборки, 
– выборочное среднеквадратическое отклонение.