Проведение выборочного наблюдения — страница 2

  • Просмотров 566
  • Скачиваний 16
  • Размер файла 124
    Кб

репрезентативную выборку. Репрезентативность способствует получению несмещённой выборки, т.е. структура или закономерность распределения в выборочной совокупности соответствует распределению единиц в генеральной совокупности. Способы отбора единиц в выборочную совокупность: Случайный отбор. Реализуют методом жеребьёвки или с использованием таблиц случайных чисел. Механический отбор – частный случай случайного отбора.

Рассчитывается шаг отбора, который равен отношению объёма совокупности к объёму выборки: . Отбор может проводиться по принципу бесповторного отбора, когда, извлекаемая из генеральной совокупности, единица назад не возвращается, и повторного отбора [1]. Виды выборки: Собственно случайная. Типологическая (стратифицированная). Гнездовая (серийная). Многоступенчатая. Многофазная. Лабораторная работа выполнена на основе исходных

данных первой лабораторной: данные сборника Росстата Регионы России [2], а именно статистическая информация о числе собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения в различных регионах России в 1990 году. Объём исходной совокупности – 88 единиц. Расчёт необходимого объёма выборочной совокупности Ошибка выборки – это различие в значениях какого-либо параметра генеральной совокупности и его оценки, полученной на основе

выборки. Ошибка выборки присутствует всегда, т.к. её возникновение связано с самой сутью выборочного наблюдения: по части судят о целом. Распределение единиц выборочной совокупности не может в полной мере соответствовать распределению единиц генеральной совокупности. Понятию ошибки выборки и методике её определения посвящены многие работы теории выборки (учёные – Я. Бернулли, П.Л. Чебышев, А.М. Ляпунов, А.А. Марков,

А.А. Чупров и др.). Теорема Чебышева. При неограниченном увеличении числа наблюдений в генеральной совокупности с ограниченной дисперсией с вероятностью, близкой к единице, можно утверждать, что величина ошибки выборки не превысит сколь угодно малой положительной величины ξ. , где – выборочное среднее, – генеральное среднее, – вероятность события, заключённого в скобки. Теорема Чебышева доказывает принципиальную

возможность оценки параметров генеральной совокупности на основе выборочных данных, утверждая, что в условиях большой выборки вероятность получить незначительную величину ошибки близка к 1. Однако, практически не ясно, чему равна эта вероятность, и какова величина ошибки выборки. Теорема Ляпунова. При неограниченном увеличении числа наблюдений в генеральной совокупности с ограниченной дисперсией вероятность того, что