Основы статистической теории

В результате статистического наблюдения получают первичные данные о единицах совокупности, которые на следующем этапе исследования обобщаются в группы, систематизируются. Статистическая сводка -- это приведение собранной информации к виду, удобному для проведения анализа. Простая сводка заключается в простом подсчете общих итогов, сложная -- в группировке данных в группы по однородному признаку, подсчете итогов по ним и представлении результатов в виде статистических таблиц.

Важным направлением в статистической сводке является построение рядов распределения, одно из назначений которых состоит в изучении структуры исследуемой совокупности, характера и закономерности распределения.

Ряд распределения -- это простейшая группировка, представляющая собой распределение численности единиц совокупности по значению какого-либо признака.

Для проведения группировки сначала выбирается группировочный признак -- признак, по которому проводится разбивка единиц совокупности на отдельные группы. Затем определяют количество групп, на которые надо разбить исследуемую совокупность. Для количественного признака можно использовать формулу Стерджесса:

теория статистика величина анализ

n = l + 3,322 lg N,

где n -- число групп;

N -- число единиц совокупности.

После определения числа групп следует определить интервалы группировки. Интервал -- это значения варьирующего признака, лежащие в определенных границах. Каждый интервал имеет свою величину (h), верхнюю и нижнюю границы или хотя бы одну из них. Величина равного интервала определяется по следующей формуле:

h = (X_max - X_min) / n.

Полученную величину округляют. Она является шагом интервала.

Вариационными рядами называют ряды распределения, построенные по количественному признаку. Любой вариационный ряд состоит из двух элементов: вариантов и частот. Вариантами (Х) считаются отдельные значения признака, которые он принимает в вариационном ряду, т. е. конкретное значение варьирующего признака. Частоты (f) -- это численности отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда, т. е. это числа, показывающие, как часто встречаются те или иные варианты в ряду распределения. Частостями (w) называются частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к итогу.

Атрибутивными называют ряды распределения, построенные по качественным признакам.

Для приведения группировок к сопоставимому виду используется метод вторичной группировки. Вторичная группировка -- операция по образованию новых групп на основе ранее осуществленной группировки.

Статистическая сводка

(2) Структурные группировки

Их задача - изучение состава отдельных типических групп при помощи объединения единиц совокупности, близких друг к другу по величине группировочного признака.

(3) Аналитические группировки

Их задача - выявление влияния одних признаков на другие (выявить связь между социально-экономическими явлениями).

(4) Комбинационные группировки

В них производится разделение совокупности на группы по двум или более признакам. При этом группы, образованные по одному признаку, разбиваются на подгруппы по другому признаку.

Такие группировки дают возможность изучить структуру совокупности по нескольким признакам одновременно.

Система группировок

Социально-экономический анализ предполагает использование системы простых и комбинационных группировок.

Также очень часто прибегают к вторичной группировке, т.е. к перегруппировке уже сгруппированных данных. Вторичная группировка может быть проведена методом простого укрупнения интервала.

Часто также используется процентная перегруппировка.

4. Абсолютные и относительные величины

Абсолютные статистические величины

Абсолютные статистические величины показывают объем, размеры, уровни различных социально-экономических явлений и процессов. Они отражают уровни в физических мерах объема, веса и т.п. В общем, абсолютные статистические величины - это именованные числа. Они всегда имеют определенную размерность и единицы измерения. Последние определяют сущность абсолютной величины.

Типы абсолютных величин

Натуральные - такие единицы, которые отражают величину предметов, вещей в физических мерах (вес, объем, площадь и т.д.).

Денежные (стоимостные) - используются для характеристики многих экономических показателей в стоимостном выражении.

Трудовые - используются для определения затрат труда (человеко-час, человеко-день)

Условно-натуральные - единицы, которые используются для сведения воедино нескольких разновидностей потребительных стоимостей (т.у.т = 29,3 МДж/кг; мыло 40 % жирности).

Виды абсолютных величин

Индивидуальные - отражают размеры количественных признаков у отдельных единиц изучаемой совокупности.

Общие - выражают размеры, величину количественных признаков у всей изучаемой совокупности в целом.

Абсолютные величины отражают наличие тех или иных ресурсов, это основа материального учета. Они наиболее объективно отражают развитие экономики.

Абсолютные величины являются основой для расчета разных относительных статистических показателей.

Относительные статистические величины

Относительные статистические величины выражают количественные соотношения между явлениями общественной жизни, они получаются в результате деления одной абсолютной величины на другую.

Знаменатель (основание сравнения, база) - это величина, с которой производится сравнение.

Сравниваемая (отчетная, текущая) величина - это величина, которая сравнивается.

Относительная величина показывает, во сколько раз сравниваемая величина больше или меньше базисной или какую долю первая составляет по отношению ко второй. В ряде случаев относительная величина показывает, сколько единиц одной величины приходится на единицу другой.

Важное свойство - относительная величина абстрагирует различия абсолютных величин и позволяет сравнивать такие явления, абсолютные размеры которых непосредственно несопоставимы.

Форма выражения относительных величин

В результате сопоставления одноименных абсолютных величин получают неименованные относительные величины. Они могут выражаться в виде долей, кратных соотношений, процентных соотношений, в виде промилле и т.д.

Результатом сопоставления разноименных величин являются именованные относительные величины. Их название образуется сочетанием сравниваемой и базисной абсолютных величин.

Выбор формы зависит от характера аналитической задачи, которая состоит в том, чтобы с наибольшей ясностью выразить соотношение.

Виды относительных величин

Все применяемые на практике относительные статистические величины подразделяются на следующие виды:

Относительная величина динамики

Достигнутый показатель / базисный показатель.

Относительная величина планового задания

Плановый показатель / базисный показатель.

Относительная величина выполнения плана

Достигнутый показатель / плановый показатель.

Относительная величина структуры

Отношение частей и целого.

Относительная величина координации

Соотношение частей целого между собой.

Относительная величина интенсивности

Характеризует распределение явления в определенной среде (насыщенность каким-либо явлением). Это всегда соотношение разноименных величин.

Относительная величина уровня социально-экономического явления

Характеризует размеры производства различных видов продукции на душу населения.

Относительная величина сравнения

Представляет собой отношение одноименных величин, относящихся к различным объектам.

Задача №1. Данные о составе работников предприятия: основных рабочих 70 человек, вспомогательных рабочих - 15, служащих - 10, руководителей - 5. Определить относительный показатель структуры и координации, приняв за базовую группу основных рабочих.

Решение:

Введем обозначения: относительная величина структуры - ОВС, относительная величина координации - ОВК. Всего работников на предприятии:

70+15+10+5=100

Задача №2. План реализации продукции промышленного предприятия на текущий год предусматривал увеличение объема реализованной продукции по сравнению с предыдущим годом на 8%. В действительности план реализации был перевыполнен на 2,8%. Определить, на сколько процентов увеличился объем реализации в текущем году.

Решение:

Введем обозначения: относительная величина планового задания - ОВПЗ, относительная величина выполнения плана - ОВВП, относительная величина динамики - ОВД.

ОВПЗ= плановый показатель/ базовый показатель=1,08 (увеличение объема на 8%)

ОВВП= фактический показатель/ плановый показатель=1,028 (превышение на 2,8%)

ОВД= фактический показатель/ базовый показатель

Из приведенных соотношений можно сделать вывод, что

ОВПЗ*ОВВП=ОВД.

Значит,

ОВД=1,08*1,028=1,11,

следовательно, объем реализации в текущем году увеличился на 11%.

Задача №3. Определить относительную величину динамики, если в 2009 году компанией планировалось получение прибыли в размере 10 млн. руб., фактически же прибыль составила 12 млн. руб., а в 2010 году планировалось получить 13 млн. руб., в действительности компания получила 12,5 млн. руб.

Решение:

ОВД= фактический показатель/ базовый показатель=12,5 млн.руб./12 млн.руб=1,04 (показатель увеличился на 4%)

5. Средние величины в статистике

Большое распространение в статистике имеют средние величины. Средние величины характеризуют качественные показатели коммерческой деятельности: издержки обращения, прибыль, рентабельность и др.

Средняя - это один из распространенных приемов обобщений. Правильное понимание сущности средней определяет ее особую значимость в условиях рыночной экономики, когда средняя через единичное и случайное позволяет выявить общее и необходимое, выявить тенденцию закономерностей экономического развития.

Средняя величина - это обобщающий показатель, в котором находят выражение действия общих условий, закономерностей изучаемого явления.

Статистические средние рассчитываются на основе массовых данных правильно статистически организованного массового наблюдения (сплошного и выборочного). Однако статистическая средняя будет объективна и типична, если она рассчитывается по массовым данным для качественно однородной совокупности (массовых явлений). Например, если рассчитывать среднюю заработную плату в кооперативах и на госпредприятиях, а результат распространить на всю совокупность, то средняя фиктивна, так как рассчитана по неоднородной совокупности, и такая средняя теряет всякий смысл.

При помощи средней происходит как бы сглаживание различий в величине признака, которые возникают по тем или иным причинам у отдельных единиц наблюдения.

Например, средняя выработка продавца зависит от многих причин: квалификации, стажа, возраста, формы обслуживания, здоровья и т.д.

Средняя выработка отражает общее свойство всей совокупности.

Средняя величина является отражением значений изучаемого признака, следовательно, измеряется в той же размерности, что и этот признак.

Каждая средняя величина характеризует изучаемую совокупность по какому-либо одному признаку. Чтобы получить полное и всестороннее представление об изучаемой совокупности по ряду существенных признаков, необходимо располагать системой средних величин, которые могут описать явление с разных сторон.

Существуют различные средние:

средняя арифметическая;

средняя геометрическая;

средняя гармоническая;

средняя квадратическая;

средняя хронологическая.

Рассмотрим некоторые виды средних, которые наиболее часто используются в статистике.

Средняя арифметическая

Средняя арифметическая простая (невзвешенная) равна сумме отдельных значений признака, деленной на число этих значений.

Отдельные значения признака называют вариантами и обозначают через х (); число единиц совокупности обозначают через n, среднее значение признака - через . Следовательно, средняя арифметическая простая равна:

По данным дискретного ряда распределения видно, что одни и те же значения признака (варианты) повторяются несколько раз. Так, например, варианта х встречается в совокупности 2 раза, а варианта х-16 раз и т.д.

Число одинаковых значений признака в рядах распределения называется частотой или весом и обозначается символом n.

Вычислим среднюю заработную плату одного рабочего в руб.:

Фонд заработной платы по каждой группе рабочих равен произведению варианты на частоту, а сумма этих произведений дает общий фонд заработной платы всех рабочих.

В соответствии с этим, расчеты можно представить в общем виде:

Полученная формула называется средней арифметической взвешенной.

Статистический материал в результате обработки может быть представлен не только в виде дискретных рядов распределения, но и в виде интервальных вариационных рядов с закрытыми или открытыми интервалами.

Исчисление средней по сгруппированным данным производится по формуле средней арифметической взвешенной.

В практике экономической статистики иногда приходится исчислять среднюю по групповым средним или по средним отдельных частей совокупности (частным средним). В таких случаях за варианты (х) принимаются групповые или частные средние, на основании которых исчисляется общая средняя как обычная средняя арифметическая взвешенная.

Средняя гармоническая

Наряду со средней арифметической, в статистике применяется средняя гармоническая величина, обратная средней арифметической из обратных значений признака. Как и средняя арифметическая, она может быть простой и взвешенной.

Характеристиками вариационных рядов, наряду со средними, являются мода и медиана.

Мода - это величина признака (варианта), наиболее часто повторяющаяся в изучаемой совокупности. Для дискретных рядов распределения модой будет значение варианта с наибольшей частотой.

Для интервальных рядов распределения с равными интервалами мода определяется по формуле:

где - начальное значение интервала, содержащего моду;

- величина модального интервала;

- частота модального интервала;

- частота интервала, предшествующего модальному;

- частота интервала, следующего за модальным.

Медиана - это варианта, расположенная в середине вариационного ряда. Если ряд распределения дискретный и имеет нечетное число членов, то медианой будет варианта, находящаяся в середине упорядоченного ряда (упорядоченный ряд - это расположение единиц совокупности в возрастающем или убывающем порядке). Медиана определяется по формуле:

,

где - нижняя граница интервала, содержащего медиану (интервал определяется по накопленной частоте, первой превышающей 50% суммы частот),

i - величина этого интервала,

- полусумма частот ряда,

- накопленная частота интервала, предшествующего медианному,

- частота медианного интервала.

Задача №1. Рабочие одного цеха предприятия распределяются следующим образом по размеру заработной платы в этом цехе:

Определите средний стаж работы рабочих цеха.

Решение:

Найдем среднюю заработную плату рабочих по формуле средней арифметической взвешенной:

,

где x - величина зарплаты, n - количество работников, имеющих данную зарплату, - средняя зарплата по цеху, - количество работников цеха.

==586/65=9,01 (тыс. руб.)

Задача №2. Имеются данные о предприятии:

Определить моду.

Решение:

Для решения применим формулу

В данном случае модальным будет являться интервал от 6 до 8 (т.к. это наиболее часто повторяющийся интервал).

Значит,

= 6,77 лет

Задача №3. На основе данных из задачи №2 определить медиану.

Решение:

Применим формулу

.

Для решения построим таблицу для вычисления накопленных частот:

В данном случае медианным является интервал от 6 до 8 (так как всего рабочих 100, а пятидесятый рабочий находится в данном интервале). Следовательно,

= 6,17 лет.

6. Показатели вариации

Различие индивидуальных значений признака внутри изучаемой совокупности в статистике называется вариацией признака.

Она возникает в результате того, что его индивидуальные значения складываются под совокупным влиянием разнообразных факторов, которые по-разному сочетаются в каждом отдельном случае.

Средняя величина -- это абстрактная, обобщающая характеристика признака изучаемой совокупности, но она не показывает строения совокупности, которое весьма существенно для ее познания. Средняя величина не дает представления о том, как отдельные значения изучаемого признака группируются вокруг средней, сосредоточены ли они вблизи или значительно отклоняются от нее. В некоторых случаях отдельные значения признака близко примыкают к средней арифметической и мало от нее отличаются. В таких случаях средняя хорошо представляет всю совокупность.

В других, наоборот, отдельные значения совокупности далеко отстают от средней, и средняя плохо представляет всю совокупность.

Колеблемость отдельных значений характеризуют показатели вариации.

Термин "вариация" произошел от латинского variatio -“изменение, колеблемость, различие”. Однако не всякие различия принято называть вариацией. Под вариацией в статистике понимают такие количественные изменения величины исследуемого признака в пределах однородной совокупности, которые обусловлены перекрещивающимся влиянием действия различных факторов. Различают вариацию признака: случайную и систематическую.

Анализ систематической вариации позволяет оценить степень зависимости изменений в изучаемом признаке от определяющих ее факторов. Например, изучая силу и характер вариации в выделяемой совокупности, можно оценить, насколько однородной является данная совокупность в количественном, а иногда и качественном отношении, а следовательно, насколько характерной является исчисленная средняя величина. Степень близости данных отдельных единиц к средней измеряется рядом абсолютных, средних и относительных показателей.

Для характеристики совокупностей и исчисленных величин важно знать, какая вариация изучаемого признака скрывается за средним.

Для характеристики колеблемости признака используется ряд показателей. Наиболее простой из них - размах вариации.

Размах вариации - это разность между наибольшим () и наименьшим () значениями вариантов.

Чтобы дать обобщающую характеристику распределению отклонений, исчисляют среднее линейное отклонение d, которое учитывает различие всех единиц изучаемой совокупности.

Среднее линейное отклонение определяется как средняя арифметическая из отклонений индивидуальных значений от средней, без учета знака этих отклонений:

Если данные наблюдения представлены в виде дискретного ряда распределения с частотами, среднее линейное отклонение исчисляется по формуле средней арифметической взвешенной:

Основными обобщающими показателями вариации в статистике являются дисперсии и среднее квадратическое отклонение.

Дисперсия - это средняя арифметическая квадратов отклонений каждого значения признака от общей средней. Дисперсия обычно называется средним квадратом отклонений и обозначается (или д²). В зависимости от исходных данных дисперсия может вычисляться по средней арифметической простой или взвешенной:

-- дисперсия невзвешенная (простая);

-- дисперсия взвешенная.

Среднее квадратическое отклонение представляет собой корень квадратный из дисперсии и обозначается S (или д):

-- среднее квадратическое отклонение невзвешенное;

-- среднее квадратическое отклонение взвешенное.

Среднее квадратическое отклонение - это обобщающая характеристика абсолютных размеров вариации признака в совокупности. Выражается оно в тех же единицах измерения, что и признак (в метрах, тоннах, процентах, гектарах и т.д.).

Среднее квадратическое отклонение является мерилом надежности средней. Чем меньше среднее квадратическое отклонение, тем лучше средняя арифметическая отражает собой всю представляемую совокупность.

Вычислению среднего квадратического отклонения предшествует расчет дисперсии.

Упрощенный расчет дисперсии взвешенной, по формуле

.

Для характеристики меры колеблемости изучаемого признака исчисляются показатели колеблемости в относительных величинах. Они позволяют сравнивать характер рассеивания в различных распределениях (различные единицы наблюдения одного и того же признака в двух совокупностях, при различных значениях средних, при сравнении разноименных совокупностей). Расчет показателей меры относительного рассеивания осуществляют как отношение абсолютного показателя рассеивания к средней арифметической, умножаемое на 100%.

1. Коэффициент осцилляции отражает относительную колеблемость крайних значений признака вокруг средней.

2. Относительное линейное отклонение характеризует долю усредненного значения абсолютных отклонений от средней величины.

3. Коэффициент вариации.

Учитывая, что среднеквадратическое отклонение дает обобщающую характеристику колеблемости всех вариантов совокупности, коэффициент вариации является наиболее распространенным показателем колеблемости, используемым для оценки типичности средних величин. При этом исходят из того, что если больше 40 %, то это говорит о большой колеблемости признака в изучаемой совокупности.

Общая дисперсия д² измеряет вариацию признака во всей совокупности под влиянием всех факторов, обусловивших эту вариацию:

Межгрупповая дисперсия д²_x характеризует систематическую вариацию, т. е. различия в величине изучаемого признака, возникающие под влиянием признака-фактора, положенного в основание группировки. Она рассчитывается по формуле

,

где х_i и n_i -- соответственно групповые средние и численности по отдельным группам.

Внутригрупповая дисперсия отражает случайную вариацию, т.е. часть вариации, происходящую под влиянием неучтенных факторов и не зависящую от признака-фактора, положенного в основание группировки. Она исчисляется следующим образом:

Средняя из внутригрупповых дисперсий

Существует закон, связывающий три вида дисперсии. Общая дисперсия равна сумме средней из внутригрупповых и межгрупповой дисперсий:

д ² = д ²_i + д ²_x.

В статистическом анализе широко используется показатель, представляющий собой долю межгрупповой дисперсии в общей дисперсии. Он носит название эмпирического коэффициента детерминации

.

Этот коэффициент показывает долю (удельный вес) общей вариации изучаемого признака, обусловленную вариацией группировочного признака.

Корень квадратный из эмпирического коэффициента детерминации носит название эмпирического корреляционного отношения

Оно характеризует влияние признака, положенного в основание группировки, на вариацию результативного признака. Эмпирическое корреляционное отношение изменяется в пределах от 0 до 1. Если з = 0, то группировочный признак не оказывает влияние на результативный. Если з = 1, то результативный признак изменяется только в зависимости от признака, положенного в основание группировки, а влияние прочих факторных признаков равно нулю. Промежуточные значения оцениваются в зависимости от их близости к предельным значениям.

Задача №1. По следующим данным определить размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсию и среднее квадратическое отклонение.

Решение:

1) = 28 - 10 = 18 тыс. руб.

2) = (13*10+19*15+25*5)/ (10+15+5)= 18 тыс. руб.

3) = = 3,33 тыс. руб.

4) = = 17 тыс. руб.

5) = = = 4,12 тыс. руб.

Задача №2. Для задачи №1 рассчитайте коэффициенты осцилляции, вариации и относительное линейное отклонение.

Решение:

1) = 18/ 18*100% = 100%

2) = 3,33/ 18*100% = 18,5%

3) = 4,12/ 18*100% = 22,88% (<40%)

Задача №3. По правилу сложения дисперсий определите общую дисперсию для следующих данных:

Решение:

1) Для решения используем формулу

д ² = д ²_i + д ²_x.

2) День:

= (5+8+7+4+6)/ 5 = 6 штук

Ночь:

= (5+6+4+4+6) /5 = 5 штук

3) Рассчитаем групповые дисперсии:

День:

= = 2 шт.

Ночь:

== 0,8 шт.

Рассчитаем среднюю из их групповых дисперсий:

= (2+0,8)/ 2 = 1,4 шт.

4). Найдем общую для дневной и ночной смен:

общ = (6+5)/ 2 = 5,5 шт.

5). Найдем межгрупповую дисперсию:

= = 0,25 шт.

6). Общая дисперсия равна:

д ² = 1,4 + 0,25 = 1,65 шт.

7. Выборочное наблюдение

Основы выборочного метода

Выборочное наблюдение - одно из наиболее современных видов статистического наблюдения. Выборочное наблюдение - это такое наблюдение, при котором обследованию подвергается часть единиц изучаемой совокупности, отобранных на основе научно разработанных принципов, обеспечивающих получение достаточного количества достоверных данных для того, чтобы охарактеризовать всю совокупность в целом.

Средние и относительные показатели, полученные на основе выборочных данных, должны достаточно полно воспроизводить или репрезентатировать соответствующие показатели совокупности в целом.

Логика выборочного наблюдения

определение объекта и целей выборочного наблюдения;

выбор схемы отбора единиц для наблюдения;

расчет объема выборки;

проведение случайного отбора установленного числа единиц из генеральной совокупности;

наблюдение отобранных единиц по установленной программе;

расчет выборочных характеристик в соответствии с программой выборочного наблюдения;

определение ошибки, ее размера;

распространение выборочных данных на генеральную совокупность;

анализ полученных данных.

Основные преимущества

Выборочное наблюдение можно осуществить по более широкой программе.

Выборочное наблюдение более дешевое с точки зрения затрат на его проведение.

Выборочное наблюдение можно организовать тогда и в тех случаях, когда отчетностью мы воспользоваться не можем.

Основные недостатки

Полученные данные всегда содержат в себе ошибку, о результатах наблюдения можно судить лишь с определенной степенью достоверности. Но по сравнению с другими видами наблюдения это достоинство выборочного метода.

Для его проведения требуются квалифицированные кадры.

Вся совокупность единиц, из которых производится отбор, называется генеральной. Совокупность отобранных единиц называется выборочной.

Ошибки выборки

Чтобы оценить степень точности выборочного наблюдения, необходимо оценить величину ошибок, которые могут возникнуть в процессе проведения выборочного наблюдения.

Основное внимание уделяется случайным ошибкам репрезентативности.

Статистическое исследование может осуществляться по данным несплошного наблюдения, основная цель которого состоит в получении характеристик изучаемой совокупности по обследованной ее части. Одним из наиболее распространенных в статистике методов, применяющих несплошное наблюдение, является выборочный метод.

Под выборочным понимается метод статистического исследования, при котором обобщающие показатели изучаемой совокупности устанавливаются по некоторой ее части на основе положений случайного отбора. При выборочном методе обследованию подвергается сравнительно небольшая часть всей изучаемой совокупности (обычно до 5 -- 10%, реже до 15 -- 25%). При этом подлежащая изучению статистическая совокупность, из которой производится отбор части единиц, называется генеральной совокупностью. Отобранная из генеральной совокупности некоторая часть единиц, подвергающаяся обследованию, называется выборочной совокупностью или просто выборкой.

Значение выборочного метода состоит в том, что при минимальной численности обследуемых единиц проведение исследования осуществляется в более короткие сроки и с минимальными затратами труда и средств. Это повышает оперативность статистической информации и уменьшает ошибки регистрации.

В проведении ряда исследований выборочный метод является единственно возможным, например, при контроле качества продукции (товара), если проверка сопровождается уничтожением или разложением на составные части обследуемых образцов (определение сахаристости фруктов, клейковины печеного хлеба, установление носкости обуви, прочности тканей на разрыв и т.д.).

Проведение исследования социально -- экономических явлений выборочным методом складывается из ряда последовательных этапов:

1) обоснование (в соответствии с задачами исследования) целесообразности применения выборочного метода;

2) составление программы проведения статистического исследования выборочным методом;

3) решение организационных вопросов сбора и обработки исходной информации;

4) установление доли выборки, т.е. части подлежащих обследованию единиц генеральной совокупности;

5) обоснование способов формирования выборочной совокупности;

6) осуществление отбора единиц из генеральной совокупности для их обследования;

7) фиксация в отобранных единицах (пробах) изучаемых признаков;

8) статистическая обработка полученной в выборке информации с определением обобщающих характеристик изучаемых признаков;

9) определение количественной оценки ошибки выборки;

10) распространение обобщающих выборочных характеристик на генеральную совокупность.

В генеральной совокупности доля единиц, обладающих изучаемым признаком, называется генеральной долей (обозначается р), а средняя величина изучаемого варьирующего признака -- генеральной средней (обозначается ).

В выборочной совокупности долю изучаемого признака называют выборочной долей, или частостью (обозначается ), а среднюю величину в выборке -- выборочной средней (обозначается ).

Пример.

,

где N -- численность генеральной совокупности.

Определение ошибки выборочной доли.

При повторном отборе средняя ошибка выборочной доли рассчитывается по формуле:

,

Где

-- выборочная доля единиц, обладающих изучаемым признаком;

-- число единиц, обладающих изучаемым признаком;

-- численность выборки.

При бесповторном способе отбора средняя ошибка выборочной доли определяется по формулам:

Предельная ошибка выборки связана со средней ошибкой выборки отношением:

.

При этом t как коэффициент кратности средней ошибки выборки зависит от значения вероятности Р, с которой гарантируется величина предельной ошибки выборки.

Предельная ошибка выборки при бесповторном отборе определяется по следующим формулам:

,

.

Предельная ошибка выборки при повторном отборе определяется по формуле:

,

.

Малая выборка

При контроле качества товаров в экономических исследованиях эксперимент может проводиться на основе малой выборки.

Под малой выборкой понимается несплошное статистическое обследование, при котором выборочная совокупность образуется из сравнительно небольшого числа единиц генеральной совокупности. Объем малой выборки обычно не превышает 30 единиц и может доходить до 4 -- 5 единиц.

Средняя ошибка малой выборки вычисляется по формуле:

,

где -- дисперсия малой выборки.

При определении дисперсии число степеней свободы равно n-1:

.

Предельная ошибка малой выборки определяется по формуле

При этом значение коэффициента доверия t зависит не только от заданной доверительной вероятности, но и от численности единиц выборки n. Для отдельных значений t и n доверительная вероятность малой выборки определяется по специальным таблицам Стьюдента (Табл. 9.1.), в которых даны распределения стандартизированных отклонений:

.

Поскольку при проведении малой выборки в качестве доверительной вероятности практически принимается значение 0,59 или 0,99, то для определения предельной ошибки малой выборки используются следующие показания распределения Стьюдента:

Подобные документы

• Статистическое наблюдение

  Статистическое наблюдение; классификация признаков явлений; сводка и группировка. Ряды распределения и их графическое изображение; уровневые и интегральные графики. Динамические ряды, статистические таблицы, абсолютные, относительные и средние величины.
  
  учебное пособие [217,1 K], добавлен 23.12.2009
  

• Общая и социально-экономическая статистика

  Предмет и метод статистики. Группировка и ряд распределения. Абсолютные, относительные, средние величины, показатели вариации. Выборочное наблюдение, ряды динамики. Основы корреляционного и регрессионного анализа. Статистика населения и рынка труда.
  
  методичка [2,2 M], добавлен 16.02.2011
  

• Расчет основных статистических величин

  Предмет и метод статистики, сводка и группировка, абсолютные и относительные величины. Определение показателей вариации и дисперсии. Понятие о выборочном наблюдении и его задачи. Классификация экономических индексов. Основы корреляционного анализа.
  
  контрольная работа [80,0 K], добавлен 05.06.2012
  

• Основы статистики

  Понятие статистики, пути ее развития, отличительные черты массовых явлений и признаки единиц совокупности. Формы, виды и способы статистического наблюдения. Задачи и виды статистической сводки. Метод группировки, абсолютные и относительные показатели.
  
  реферат [33,9 K], добавлен 20.01.2010
  

• Основы статистики

  Предмет и метод статистической науки. Методология наблюдения, статистическая сводка, группировка, таблицы и графики, показатели и средние величины. Показатели вариации, выборочное наблюдение. Корреляционно-регрессионный анализ. Экономические индексы.
  
  лекция [1,2 M], добавлен 02.01.2014
  

• Статистическое наблюдение. Абсолютные и относительные статистические величины

  Рассмотрение процесса ревизии в бухгалтерии предприятия налоговыми органами с точки зрения статистического наблюдения. Выбор из исходных данных абсолютной статистической величины. Представление статистических данных. Средние величины. Показатели вариации.
  
  контрольная работа [139,5 K], добавлен 28.05.2015
  

• Общая теория статистики

  Основные категории и понятия теории статистики. Ряды динамики и их применение в анализе социально-экономических явлений. Сводка и группировка статистических данных. Общая характеристика системы национальных счетов. Статистика рынка товаров и услуг.
  
  курс лекций [68,4 K], добавлен 08.08.2009
  

• Корреляционный анализ в статистических расчетах

  Сводка и группировка материалов статистического наблюдения. Абсолютные, относительные и средние величины, показатели вариации. Ряды динамики, индексный анализ. Проведение корреляционно-регрессионного анализа таблиц о сборе урожая и внесении удобрений.
  
  курсовая работа [667,1 K], добавлен 14.05.2013
  

• Основные понятия статистики

  Понятие статистики, история ее развития. Организация статистики в Российской Федерации. Понятие о статистическом наблюдении. Виды экономических индексов. Виды статистических показателей. Абсолютные и относительные величины. Этапы построения группировки.
  
  лекция [92,0 K], добавлен 20.10.2010
  

• Предмет и метод статистики. Сводка и группировка

  Основные категории статистики. Группировка - основа научной обработки данных статистики. Содержание сводки и статистическая совокупность. Построение вариационного, ранжированного и дискретного рядов распределения. Группировка предприятий по числу рабочих.
  
  контрольная работа [23,3 K], добавлен 17.03.2015
  

• Основные категории статистики

  Сводка и группировка. Абсолютные и относительные величины. Расчет соотношения потребленного и вывезенного сахара. Сущность и значение средних показателей. Исчисление средней из интервального ряда распределения по методу моментов. Показатели вариации.
  
  контрольная работа [75,7 K], добавлен 20.09.2013
  

• Методы статистических исследований

  Основные понятия статистики. Организация статистического наблюдения. Ряды распределения, табличный метод представления данных. Статистическая сводка и группировка. Объекты уголовно-правовой, гражданско-правовой и административно-правовой статистики.
  
  реферат [24,7 K], добавлен 29.03.2013
  

• Проведение корреляционного анализа влияния минеральных удобрений на урожайность сельскохозяйственных культур

  Предмет и метод статистики, понятие статистического наблюдения: сводка, группировка, абсолютные и относительные величины, ряды динамики, индексы. Корреляционный анализ зависимости урожайности сельскохозяйственных культур от внесения минеральных удобрений.
  
  дипломная работа [798,3 K], добавлен 13.05.2013
  

• Сущность и методы статистического наблюдения

  Статистическое наблюдение. Понятие и содержание статистической сводки. Группировка – основа статистической сводки. Статистические ряды распределения. Осуществление конкретной аналитической группировки. Табличное представление статистических данных.
  
  курсовая работа [172,8 K], добавлен 22.12.2010
  

• Предмет и метод статистики. Ряды динамики. Статистика рынка труда и занятости населения

  Абсолютные, относительные величины. Медиана для интервального и дискретного ряда. Нахождение дисперсии способом моментов. Индексы количества и себестоимости. Основы корреляционного анализа. Статистический анализ социально-экономического развития общества.
  
  контрольная работа [108,7 K], добавлен 07.10.2012
  

• Теоретические основы и основные понятия статистики

  Предмет и метод статистики как общественной науки. Основные задачи и виды группировок. Точность наблюдения и методы проверки достоверности данных. Понятие о статистическом наблюдении, этапы его проведения. Виды статистических показателей и величин.
  
  курсовая работа [1,5 M], добавлен 09.02.2014
  

• Организация информационного потока о естественном движении населения

  Исследование направлений движения статистической информации. Сбор первичных данных в ходе статистического наблюдения. Сводка, группировка, обработка данных, осуществляемая органами государственной статистики. Использование статистической информации.
  
  реферат [193,0 K], добавлен 26.05.2014
  

• Статистические показатели, сводка и группировка

  Сущность понятия "статистика". Абсолютные и относительные величины, характеризующие рождаемость, динамику численности населения города за отчетный год. Исчисление абсолютных и относительных показателей ряда динамики по цепной и базисной системе.
  
  контрольная работа [776,1 K], добавлен 28.09.2011
  

• Метод и задачи социально-экономической статистики

  Изучение предмета, задач, методов исследования (наблюдение - сплошное, выборочное; группировка, обобщающие показатели) социальной-экономической статистики в условиях рынка. Ознакомление с организационной и информационной базами государственной статистики.
  
  реферат [28,5 K], добавлен 10.05.2010
  

• Предмет и метод статистики

  Статистическая методология и статистические показатели. Принципы организации статистики, его роль в плановой и рыночной экономике. Реформирование казахстанской статистики. Формы статистического наблюдения. Статистические отчетность, сводка и переписи.
  
  курс лекций [475,4 K], добавлен 11.02.2010
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам