Тема 3. Выборочный метод
Оглавление:
3.1 Сплошное выборочное наблюдение
3.2 Статистические оценки
3.3 Оценка доли признака
Возможно вы искали - Курсовая работа: Массовые опросы в социологии
3.4 Точечные оценки для средней и дисперсии генеральной совокупности
3.5 Интервальные оценки средней
Цель: ознакомить с методикой проведения выборочного обследования, определения ошибок выборки; распределению их на генеральную совокупность.
После изучения вы сможете: определять выборочные характеристики (средние, ошибки выборки) и распространить их на генеральную совокупность.
Информационные источники:
Похожий материал - Курсовая работа: Метод включенного наблюдения
1. Статистика: Учебник/Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Крокус, 2008
2. Теория статистики: Учебник/Под ред. Г.П. Громыко. – М.: ИНФРА-М, 2000.
3. Галкина В.А. Статистика: Учебное пособие: М.: РГАЗУ,2002.
4. Курс теории статистики: Учебник/Под ред. В.Н. Салина, Э.Ю. Чурикова. – М.: Финансы и Статистика, 2006.
5. Статистика. Учебник/Л.П. Харченко, В.Г. Ионин, В.В. Глинский. -М.: ИНФРА-М, 2008.
Очень интересно - Реферат: Методология и логика социологического исследования
Содержание темы: включает вопросы проведения и определения характеристик выборочного наблюдения. Основными понятиями являются виды отбора единиц совокупности; статистические оценки выборочной и генеральной совокупности.
выборочное обследование генеральная совокупность
3.1 Сплошное выборочное наблюдение
Статистическое наблюдение может быть сплошным или выборочным. Сплошное наблюдение предполагает наблюдение (измерение, исследование и т.д.) всех изучаемых объектов. Однако по ряду причин оно может оказаться принципиально неосуществимым или практически нецелесообразным. В таких случаях прибегают к наблюдению части изучаемых объектов и по его результатам делают выводы о свойствах всей совокупности. Такой метод наблюдения получил название выборочного, отобранная для изучения часть объектов называется выборкой, а вся исходная совокупность объектов — генеральной совокупностью.
Способ отбора элементов генеральной совокупности может быть случайным или неслучайный. При случайном отборе все элементы генеральной совокупности имеют равную вероятность попасть в выборку. Применение такого способа отбора позволяет положить в основу статистических выводов хорошо разработанные математиками вероятностные модели, закон больших чисел, методы изучения закономерностей случайных явлений.
Вам будет интересно - Реферат: Молодежь и современная армия
Случайный отбор может производиться по схеме возвращаемого (возвратная выборка) или невозвращаемого (безвозвратная выборка) шара.
На практике выборка производится обычно как безвозвратная. Однако в теоретическом плане проще возвратная выборка, моделью которой служит схема повторных независимых испытаний. Поэтому в математической статистике, как правило, вначале подробно исследуется случай возвратной выборки, а затем указываются модификации статистических выводов при переходе к безвозвратному способу отбора.
Отличие этих выборок тем меньше, чем меньше отношение объема выборки к объему генеральной совокупности. Практически, если отношение составляет меньше 5—10%, этим отличием можно пренебречь и пользоваться более простыми соотношениями, предполагающими возвратную выборку.
3.2 Статистические оценки
Одна из важных задач математической статистики заключается в том, чтобы по данным случайной выборки оценить достаточно точно значения характеристик генерального распределения, как, например, долю признака, среднюю, дисперсию и т. д. Задачу об оценке можно разделить на две части: какую величину, подсчитанную по выборке, принять в качестве приближенного значения характеристики генерального распределения (точечная оценка), и в каком интервале вокруг этой величины будет заключена с заданной надежностью искомая характеристика (интервальная оценка).
Похожий материал - Курсовая работа: Сучасні погляди на громадянський шлюб
Пусть генеральное распределение задается некоторой функцией F ( x ,ξ1,…,ξк) , где ξ1,… ,ξк - его параметры. Например, если распределение задается двумя параметрами ξ1 и ξ2 , то ξ 1 обычно характеризует среднюю, а ξ 2 - дисперсию (или среднее квадратическое отклонение) генерального распределения.
Случайный отбор позволяет выборку объема п рассматривать как п повторных испытаний. Результат каждого испытания (j - го единичного отбора) есть случайная величина Х j , а вся выборка — совокупность п случайных величин {Х1 , … Х j , ..., Хп }Любая конкретная выборка (х1 , ..., х i , ..., хп ) есть реализация этой совокупности случайных величин.
Для оценки неизвестного параметра ξ генеральной совокупности введем некоторую величину θ, вычисляемую по результатам выборки, т. е.
θ = θ (X 1 , ..., Х j , ..., Хп ),