Генеральная совокупность – это

Математическая статистика

Математическая статистика – раздел прикладной математики, в которой рассматривают методы поиска законов и особенностей случайных переменных результатами наблюдения и экспериментов.

Главные цели математической статистики.

1. Создание методов сбора и группы обработанного статистического материала получено в результате наблюдения по случайным процессам.

2. Развитие методов анализа полученных статистических данных.

3. Получение заключений согласно наблюдению.

54676985679
Анализ статистических данных включает оценку вероятностей события, функции распределенные вероятностей или плотности вероятностей, оценки параметров известного распределение, оценки связей между случайными переменными.

Математическая статистика полагается на теорию вероятности и в поворот формирует основание для развития методов обработки и анализа статистических результатов в бетонных областях деятельности человека.

Фундаментальные понятия математической статистики – население и выбор.

Определенные. Население – ϶ ᴛᴏ установило мысленно возможных объектов этого, просматривают, какие наблюдения в целях получения конкретных ценностей  случайной переменной сделаны.

Население должно быть заключительным или бесконечным происхождением этого, конечно или набор объектов, делающих его, бесконечен.

Не необходимо смешать понятие населения с реальными наборами. Например, на складском производстве некоторого магазина через месяц, который является реальным набором, который невозможно назвать общим, поскольку производство может быть продолжено мысленно так же, как долго прибывал.

Выбор (образец) это, как принимают, называет набор случайно отобранных объектов от населения.

Выбор должен быть представительным (представитель), который является его объектами, должны отразить свойства населения скорее хорошо.

Выбор должен быть повторен, в котором отобранный объект (перед выбором следующего) возвращается населению, и без повторений, в котором отобранный объект не возвращается населению.

6895497869
Примените различные способы получить выбор.

1) Простой выбор – случайное названное признание предприятия со стороны населения с возвращением или безвозвратно.

2) Типичный выбор, когда объекты отобраны не из населения, и из него ʼʼ типичные ʼʼ части.

3) Последовательный выбор – объекты отобраны из населения не на одном и ряде.

4) Механический выбор – население ʼʼ механически ʼʼ разделяет на таком количестве частей, сколько объектов должно войти в выбор, и каждой части один объект выходит.

Число объектов населения и число объектов выбора называют объемами общих и отборных наборов соответственно. Таким образом предположите что (намного больше).

Методы выборки

Мы знаем что социологические научные соглашения не с жидкой спонтанностью жизни, и с данными, организованными определенными правилами в космосе знаков. Под данными ценности переменных, приписанных единицам исследования — к средним объектам. Эти объекты — сообщества, учреждения, люди, тексты, вещи — формируются разнообразный и довольно часто странные конфигурации в космосе знаков, давая исследователю шанс заявить суждения обобщения о действительности.

65785689
Как только речь появляется действительность, она узнана, что полученные данные принадлежат, строго говоря, только к регистрационным документам (анкетные опросы, формы интервью, протоколы наблюдения, и т.д.) . Нет никаких гарантий, что действительность позади окон лаборатории (мы скажем на той стороне весов) не появится другой. Мы еще не достигали отборной процедуры, но уже есть вопрос представительности данных: возможно ли распространить информацию, полученную в ходе контроля на объектах, которые являются вне нашего конкретного опыта? Ответ однозначен: это возможно.  Они коснулись бы не москвичей и тех, кто был просто опрошен по телефону в Москве; не читателям газеты Неделя, и тем, кто послал в выпуск почтой законченный съемный купон. После того, как завершение опроса, который мы обязаны рассмотреть как “москвичи” и “читатели”, осталось бывшим. Мы верим в стабильность мира, потому что научное наблюдение находит удивительное постоянство.

Проведение наблюдения

Любое единственное наблюдение простирается на более широкой сфере наблюдения, и проблема представления состоит в установлении степени соблюдения между параметрами рассмотренного набора и “реальными” особенностями объекта. Отборная процедура предназначена только, чтобы восстановить реальный объект исследования и населения от отдельного наблюдения момента.

57966789
Понятие отборной представительности близко к понятию внешней законности; только в первом случае экстраполяция той же самой особенности на более широком наборе единиц, и во втором — переход от одного семантического контекста до другого сделана. Отборная процедура выполнена каждым человеком одну тысячу раз в течение дня, таким образом кто-либо особенно не думает о представительности о наблюдении. Опыт заменяет бухгалтерский учет. Чтобы учиться, поселилась ли каша хорошо, не обязательно съесть всю кастрюлю вообще — методы неразрушающего контроля, включая выборочную проверку более эффективные здесь: необходимо попробовать одну ложку. Таким образом необходимо быть уверенным, что каша хорошо смешана. Если каша смешана ужасно, имеет смысл выполнять не одно измерение, но ряд, т.е. уже пробовать в различных местах кастрюли — это выбор. Более трудно быть убежденным, что ответ студента при экспертизе представляет его знание, но не является случайной удачей или неудачей. С этой целью также некоторые вопросы установлены. Предполагается, что, если бы студент ответил на все возможные вопросы в предмете, результат был бы “верен”, т.е. отразил реальное знание. Но тогда никто не мог пройти экспертизу.

В основании отборной процедуры всегда находится, “если” — предположение, что экстраполяция наблюдения значительно не изменит полученный результат. Поэтому население может быть определено как “объективная возможность” образца.

Проведение отборной процедуры

В этом отношении отборная процедура помогает быть освобожденной от наблюдения и пройти в мир идей.

Таким образом у нас есть возможность выполнить дифференцирование объекта исследования и населения: объект — не просто набор единиц и понятие, согласно которому выполнены идентификация и выбор единиц исследования. В этом отношении довольно гегельянская инструкция считать верным только, что жизнь, которая соответствует понятию. Теоретически объем объекта обозначения понятия исследования должен соответствовать объему населения. Однако, такое соблюдение достигается чрезвычайно редко.

54678596
Нам нужно понятие концептуального объекта — идеальная конструкция, определяющая подчиненную структуру. “Русские”, “аудитория центральных газет”, “электорат”, “демократическая общественность” — то, что типичные объекты исследовательского интереса социологов. Несомненно, к концептуальному объекту там должен переписываться довольно реальное население. С этой целью необходимо обеспечить еще один объект исследования — разработанный проект. Разработанный проект — является набором единиц, доступных исследователю. Задача состоит в установлении групп, которые недоступны или отдаленны для сбора данных.

Читайте также:  Договор дарения в простой письменной форме: образец, бланк, скачать

Очевидно, что рассмотреть объект определяло как “русских”, это почти невозможно. Среди русских много людей находятся в тюрьмах, исправительных учреждениях, в центрах заключения под стражу до начала судебного процесса и других местах, отдаленных для интервьюера. Эта группа должна быть “вычтена” из разработанного проекта. Необходимо “вычесть” также много пациентов сумасшедших домов, детей, части в возрасте. Маловероятно, что гражданскому социологу удастся обеспечить нормальные возможности хита в выборе и военнослужащим. Те же самые проблемы сопровождают контроль читателей, избирателей, жителей небольших городов, посетителей театров.

Перечисленные трудности — только небольшая часть тех, часто абсолютные препятствия, который социолог на полевой стадии лиц исследования. Эксперт должен ожидать эти трудности и не создать иллюзии относительно полной реализации разработанного проекта. Иначе это ждут разочарования.

Реальный объект совокупности

Несомненно, население — то, который установил, от которого сделан выбор единиц. Однако, просто это кажется. Выбор сделан от того набора, от которого сделан фактический выбор ответчиков. Мы назовем его реальным. Различия между спроектированными и реальными наборами могут быть замечены лично, сравнив списки “спроектированных” ответчиков и ответчиков фактически.

49686707
Реальный объект — которые устанавливают, который был создан на стадии ограничений принятия во внимание полевых исследований в доступности основной социологической информации. Помимо заключенных, военнослужащих и пациентов, меньшая вероятность, чтобы добраться до жителей выбора деревень, отдаленных от транспортных коммуникаций, особенно имеет, если контроль сделан в падении; те, кто, как правило, не присутствует дом, не склонны говорить с незнакомцами и т.д. Происходит, что интервьюеры, используя отсутствие контроля, пренебрегают точным выполнением обязанностей и опрашивают не тех, кто должен быть опрошен согласно инструкции и тем, которых легче “получить”. Например, приказано интервьюерам посещать квартиры ответчиков по вечерам, когда легче найти их здания. Если исследование проводится, предположите, в ноябре, уже в пять часов вечером во внутренней части страны России на улице абсолютно темное. Во многих городах пластины встречают названия улиц и числа зданий не часто. Если обязанности интервьюеров выполняют студентов местного педагогического колледжа, возможно представить степень отклонения реального объекта от спроектированного. Иногда исследователи прибывают даже проще: заполните анкетные опросы. Эти трудности – один из источников так называемых систематических ошибок выбора.

Есть весьма эффективные способы контроля заполнения анкетных опросов и методов ремонта выбора, в особенности “взвешивания” главных типологических групп ответчиков: группы тех, кто не достаточно, увеличение и избыточное уменьшение групп. Таким образом, реальный горный массив приспособлен под спроектированным, и он вполне оправдан.

Найдено 17 определений термина ГЕНЕРАЛЬНАЯ СОВОКУПНОСТЬ

Показать: [ все ] [ краткое ] [ полное ] [ предметную область ]

Автор: [ отечественный ] Время: [ советское ] [ постсоветское ] [ современное ]

Статистическая совокупность

Генеральная совокупность и выборочный метод

Статистическая совокупность – множество единиц, обладающих массовостью, типичностью, качественной однородностью и наличием вариации.

Статистическая совокупность состоит из материально существующих объектов (Работники, предприятия, страны, регионы), является объектом статистического исследования.

Единица совокупности — каждая конкретная единица статистической совокупности.

Одна и таже статистическая совокупность может быть однородна по одному признаку и неоднородна по другому.

Качественная однородность — сходство всех единиц совокупности по какому-либо признаку и несходство по всем остальным.

В статистической совокупности отличия одной единицы совокупности от другой чаще имеют количественную природу. Количественные изменения значений признака разных единиц совокупности называются вариацией.

Вариация признака — количественное изменение признака (для количественного признака) при переходе от одной единицы совокупности к другой.

Признак – это свойство, характерная черта или иная особенность единиц, объектов и явлений, которая может быть наблюдаема или измерена. Признаки делятся на количественные и качественные. Многообразие и изменчивость величины признака у отдельных единиц совокупности называется вариацией.

Атрибутивные (качественные) признаки не поддаются числовому выражению (состав населения по полу). Количественные признаки имеют числовое выражение (состав населения по возрасту).

Показатель — это обобщающая количественно качестванная характеристика какого-либо свойства единиц или совокупности в цельм в конкретных условиях времени и места.

Система показателей — это совокупность показателей всесторонне отражающих изучаемое явление.

Например, изучается зарплата:

  • Признак — оплата труда
  • Статистическая совокупность — все работники
  • Единица совокупности — каждый работник
  • Качественная однородность — начисленная зарплата
  • Вариация признака — ряд цифр

Генеральная совокупность и выборка из нее

Основу статистического исследования составляет множество данных, полученных в результате измерения одного или нескольких признаков. Реально наблюдаемая совокупность объектов, статистически представленная рядом наблюдений
случайной величины
, является выборкой, а гипотетически существующая (домысливаемая) — генеральной совокупностью. Генеральная совокупность может быть конечной (число наблюдений N = const) или бесконечной (N = ∞), а выборка из генеральной совокупности — это всегда результат ограниченного ряда
наблюдений. Число наблюдений
, образующих выборку, называется объемом выборки. Если объем выборки
достаточно велик (n → ∞) выборка считается большой, в противном случае она называется выборкой ограниченного объема. Выборка считается малой, если при измерении одномерной случайной величины
объем выборки не превышает 30 (n <= 30), а при измерении одновременно нескольких (k) признаков в многомерном пространстве отношение n к k не превышает 10 (n/k < 10). Выборка образует вариационный ряд, если ее члены являются порядковыми статистиками, т. е. выборочные значения случайной величины Х упорядочены по возрастанию (ранжированы), значения же признака называются вариантами.

Пример. Практически одна и та же случайно отобранная совокупность объектов — коммерческих банков одного административного округа Москвы, может рассматриваться как выборка из генеральной совокупности всех коммерческих банков этого округа, и как выборка из генеральной совокупности всех коммерческих банков Москвы, а также как выборка из коммерческих банков страны и т.д.

Основные способы организации выборки

Достоверность статистических выводов и содержательная интерпретация результатов зависит от репрезентативности выборки, т.е. полноты и адекватности представления свойств генеральной совокупности, по отношению к которой эту выборку можно считать представительной. Изучение статистических свойств совокупности можно организовать двумя способами: с помощью сплошного и несплошного наблюдения . Сплошное наблюдение предусматривает обследование всех единиц изучаемой совокупности, а несплошное (выборочное) наблюдение — только его части.

Существуют пять основных способов организации выборочного наблюдения:

1. простой случайный отбор, при котором
объектов случайно извлекаются из генеральной совокупности
объектов (например с помощью таблицы или датчика случайных чисел), причем каждая из возможных выборок имеют равную вероятность. Такие выборки называются собственно-случайными;

2. простой отбор с помощью регулярной процедуры осуществляется с помощью механической составляющей (например, даты, дня недели, номера квартиры, буквы алфавита и др.) и полученные таким способом выборки называются механическими;

3. стратифицированный отбор заключается в том, что генеральная совокупность объема
подразделяется на подсовокупности или слои (страты) объема
так что
. Страты представляют собой однородные объекты с точки зрения статистических характеристик (например, население делится на страты по возрастным группам или социальной принадлежности; предприятия — по отраслям). В этом случае выборки называются стратифицированными (иначе, расслоенными, типическими, районированными);

Читайте также:  Как раскрутить группу в ВК самому бесплатно - за 30 минут в день

4. методы серийного отбора используются для формирования серийных или гнездовых выборок. Они удобны в том случае, если необходимо обследовать сразу “блок” или серию объектов (например, партию товара, продукцию определенной серии или население при территориально-административном делении страны). Отбор серий можно осуществить собственно-случайным или механическим способом. При этом проводится сплошное обследование определенной партии товара, или целой территориальной единицы (жилого дома или квартала);

5. комбинированный (ступенчатый ) отбор может сочетать в себе сразу несколько способов отбора (например, стратифицированный и случайный или случайный и механический); такая выборка называется комбинированной.

Виды отбора

По виду различаются индивидуальный, групповой и комбинированный отбор. При индивидуальном отборе в выборочную совокупность отбираются отдельные единицы генеральной совокупности, при групповом отборе — качественно однородные группы (серии) единиц, а комбинированный отбор предполагает сочетание первого и второго видов.

По методу отбора различают повторную и бесповторную выборку.

Бесповторным называется отбор, при котором попавшая в выборку единица не возвращается в исходную совокупность и в дальнейшем выборе не участвует; при этом численность единиц генеральной совокупности N сокращается в процессе отбора. При повторном отборе попавшая в выборку единица после регистрации возвращается в генеральную совокупность и таким образом сохраняет равную возможность наряду с другими единицами быть использованной в дальнейшей процедуре отбора; при этом численность единиц генеральной совокупности N остается неизменной (метод в социально-экономических исследованиях применяется редко). Однако, при большом N (N → ∞) формулы для бесповторного отбора приближаются к аналогичным для повторного отбора и практически чаще используются последние (N = const).

Основные характеристики параметров генеральной и выборочной совокупности

В основе статистических выводов проведенного исследования лежит распределение случайной величины
, наблюдаемые же значения (х1, х2, … , хn) называются реализациями случайной величины Х (n — объем выборки). Распределение случайной величины
в генеральной совокупности носит теоретический, идеальный характер, а ее выборочный аналог является эмпирическим распределением. Некоторые теоретические распределения заданы аналитически, т.е. их параметры определяют значение функции распределения
в каждой точке пространства возможных значений случайной величины
. Для выборки же функцию распределения определить трудно, а иногда невозможно, поэтому параметры оценивают по эмпирическим данным, а затем их подставляют в аналитическое выражение, описывающее теоретическое распределение. При этом предположение (или гипотеза) о виде распределения может быть как статистически верным, так и ошибочным. Но в любом случае восстановленное по выборке эмпирическое распределение лишь грубо характеризует истинное. Важнейшими параметрами распределений являются математическое ожидание
и дисперсия
.

По своей природе распределения бывают непрерывными и дискретными. Наиболее известным непрерывным распределением является нормальное. Выборочными аналогами параметров
и
для него являются: среднее значение
и эмпирическая дисперсия
. Среди дискретных в социально-экономических исследованиях наиболее часто применяется альтернативное (дихотомическое) распределение. Параметр математического ожидания
этого распределения выражает относительную величину (или долю) единиц совокупности, которые обладают изучаемым признаком
(она обозначена буквой
); доля совокупности, не обладающая этим признаком, обозначается буквой q (q = 1 — p). Дисперсия же
альтернативного распределения также имеет эмпирический аналог
.

В зависимости от вида распределения и от способа отбора единиц совокупности по-разному вычисляются характеристики параметров распределения. Основные из них для теоретического и эмпирического распределений приведены в табл. 9.1.

Долей выборки kn называется отношение числа единиц выборочной совокупности к числу единиц генеральной совокупности:

kn = n/N.

Выборочная доля w — это отношение единиц, обладающих изучаемым признаком x к объему выборки n:

w = nn/n.

Пример. В партии товара, содержащей 1000 ед., при 5% выборке доля выборки kn в абсолютной величине составляет 50 ед. (n = N*0,05); если же в этой выборке обнаружено 2 бракованных изделия, то выборочная доля брака w составит 0,04 (w = 2/50 = 0,04 или 4%).

Так как выборочная совокупность отлична от генеральной, то возникают ошибки выборки.

Таблица 9.1 Основные параметры генеральной и выборочной совокупностей

Ошибки выборки

При любом статистическом наблюдении (сплошном и выборочном) могут встретиться ошибки двух видов: регистрации и репрезентативности. Ошибки регистрации могут иметь случайный и систематический характер. Случайные ошибки складываются из множества различных неконтролируемых причин, носят непреднамеренный характер и обычно по совокупности уравновешивают друг друга (например, изменения показателей прибора при температурных колебаниях в помещении).

Систематические ошибки тенденциозны, так как нарушают правила отбора объектов в выборку (например, отклонения в измерениях при изменении настройки измерительного прибора).

Пример. Для оценки социального положения населения в городе предусмотрено обследовать 25% семей. Если при этом выбор каждой четвертой квартиры основан на ее номере, то существует опасность отобрать все квартиры только одного типа (например, однокомнатные), что обеспечит систематическую ошибку и исказит результаты; выбор же номера квартиры по жребию более предпочтителен, так как ошибка будет случайной.

Ошибки репрезентативности присущи только выборочному наблюдению, их невозможно избежать и они возникают в результате того, что выборочная совокупность не полностью воспроизводит генеральную. Значения показателей, получаемых по выборке, отличаются от показателей этих же величин в генеральной совокупности (или получаемых при сплошном наблюдении).

Ошибка выборочного наблюдения
есть разность между значением параметра в генеральной совокупности и ее выборочным значением. Для среднего значения количественного признака она равна:
, а для доли (альтернативного признака) —
.

Ошибки выборки свойственны только выборочным наблюдениям. Чем больше эти ошибки, тем больше эмпирическое распределение отличается от теоретического. Параметры эмпирического распределения
и
являются случайными величинами, следовательно, ошибки выборки также являются случайными величинами, могут принимать для разных выборок разные значения и поэтому принято вычислять среднюю ошибку.

Средняя ошибка выборки есть величина
, выражающая среднее квадратическое отклонение выборочной средней от математического ожидания. Эта величина при соблюдении принципа случайного отбора зависит прежде всего от объема выборки
и от степени варьирования признака: чем больше
и чем меньше вариация признака (следовательно, и значение
), тем меньше величина средней ошибки выборки
. Соотношение между дисперсиями генеральной и выборочной совокупностей выражается формулой:

т.е. при достаточно больших
можно считать, что
. Средняя ошибка выборки показывает возможные отклонения параметра выборочной совокупности от параметра генеральной. В табл. 9.2 приведены выражения для вычисления средней ошибки
выборки при разных методах организации наблюдения.

Таблица 9.2 Средняя ошибка (m) выборочных средней и доли для разных видов выборки

Где
– средняя из внутригрупповых выборочных дисперсий для непрерывного признака;


– средняя из внутригрупповых дисперсий доли;


— число отобранных серий,
— общее число серий;


,

где
— средняя
-й серии;


— общая средняя по всей выборочной совокупности для непрерывного признака;


,

где
— доля признака в
-й серии;


— общая доля признака по всей выборочной совокупности.

Однако о величине средней ошибки
можно судить лишь с определенной, вероятностью Р (Р ≤ 1). Ляпунов А.М. доказал, что распределение выборочных средних
, a следовательно, и их отклонений от генеральной средней, при достаточно большом числе
приближенно подчиняется нормальному закону распределения при условии, что генеральная совокупность обладает конечной средней и ограниченной дисперсией.

Читайте также:  Сбербанк вклад универсальный на 5 лет что это

Математически это утверждение для средней выражается в виде:

а для доли выражение (1) примет вид:

где
– есть предельная ошибка выборки, которая кратна величине средней ошибки выборки
, а коэффициент кратности
— есть критерий Стьюдента (“коэффициент доверия”), предложенный У.С. Госсетом (псевдоним “Student”); значения
для разного объема выборки
хранятся в специальной таблице.

Значения функции Ф(t) при некоторых значениях t равны:

Следовательно, выражение (3) может быть прочитано так: с вероятностью Р = 0,683 (68,3%) можно утверждать, что разность между выборочной и генеральной средней не превысит одной величины средней ошибки m (t = 1), с вероятностью Р = 0,954 (95,4%) — что она не превысит величины двух средних ошибок m (t = 2) , с вероятностью Р = 0,997 (99,7%) — не превысит трех значений m (t = 3) . Таким образом, вероятность того, что эта разность превысит трехкратную величину средней ошибки определяет уровень ошибки и составляет не более 0,3%.

В табл. 9.3 приведены формулы для вычисления предельной ошибки выборки.

Таблица 9.3 Предельная ошибка (D) выборки для средней и доли (р) для разных видов выборочного наблюдения

Распространение выборочных результатов на генеральную совокупность

Конечной целью выборочного наблюдения является характеристика генеральной совокупности. При малых объемах выборки эмпирические оценки параметров (
и
) могут существенно отклоняться от их истинных значений (
и
). Поэтому возникает необходимость установить границы, в пределах которых для выборочных значений параметров (
и
) лежат истинные значения (
и
).

Доверительным интервалом какого-либо параметра θгенеральной совокупности называется случайная область значений этого параметра, которая с вероятностью близкой к 1 (надежностью) содержит истинное значение этого параметра.

Предельная ошибка выборки Δпозволяет определить предельные значения характеристик генеральной совокупности и их доверительные интервалы, которые равны:

Нижняя граница доверительного интервала получена путем вычитания предельной ошибки из выборочного среднего (доли), а верхняя — путем ее добавления.

Доверительный интервал для средней использует предельную ошибку выборки и для заданного уровня достоверности
определяется по формуле:

Это означает, что с заданной вероятностью Р, которая называется доверительным уровнем и однозначно определяется значением t, можно утверждать, что истинное значение средней лежит в пределах от
,а истинное значение доли
— в пределах от

При расчете доверительного интервала для трех стандартных доверительных уровней Р = 95%, Р = 99% и Р = 99,9% значение
выбирается по таблице Стьюдента. Приложения в зависимости от числа степеней свободы
. Если объем выборки достаточно велик, то соответствующие этим вероятностям значения t равны: 1,96, 2,58 и 3,29. Таким образом, предельная ошибка выборки позволяет определить предельные значения характеристик генеральной совокупности и их доверительные интервалы:

Распространение результатов выборочного наблюдения на генеральную совокупность в социально-экономических исследованиях имеет свои особенности, так как требует полноты представительности всех ее типов и групп. Основой для возможности такого распространения является расчет относительной ошибки:

где Δ%- относительная предельная ошибка выборки;
,
.

Существуют два основных метода распространения выборочного наблюдения на генеральную совокупность: прямой пересчет и способ коэффициентов.

Сущность прямого пересчета заключается в умножении выборочного среднего значения !!overline{x} на объем генеральной совокупности
.

Пример. Пусть среднее число детей ясельного возраста в городе оценено выборочным методом и составило
человека. Если в городе 1000 молодых семей, то число необходимых мест в муниципальных детских яслях получают умножением этой средней на численность генеральной совокупности N = 1000, т.е. составит 1200 мест.

Способ коэффициентов целесообразно использовать в случае, когда выборочное наблюдение проводится с целью уточнения данных сплошного наблюдения.

При этом используют формулу:


,

где все переменные — это численность совокупности:


  • — с поправкой на недоучет,

  • – без этой поправки,

  • — в контрольных точках

  • — в тех же точках по данным контрольных мероприятий.

Необходимый объем выборки

Таблица 9.4 Необходимый объем (n) выборки для разных видов организации выборочного наблюдения

При планировании выборочного наблюдения с заранее заданным значением допустимой ошибки выборки необходимо правильно оценить требуемый объем выборки. Этот объем может быть определен на основе допустимой ошибки при выборочном наблюдении исходя из заданной вероятности
, гарантирующей допустимую величину уровня ошибки (с учетом способа организации наблюдения). Формулы для определения необходимой численности выборки n легко получить непосредственно из формул предельной ошибки выборки. Так, из выражения для предельной ошибки:

непосредственно определяется объем выборки n:

Эта формула показывает, что с уменьшением предельной ошибки выборки Δсущественно увеличивается требуемый объем выборки
, который пропорционален дисперсии
и квадрату критерия Стьюдента
.

Для конкретного способа организации наблюдения требуемый объем выборки
вычисляется согласно формулам, приведенным в табл. 9.4.

абиссаль

совокупность организмов, населяющих абиссальную область

[правка] [загрузить картинку] []

абляция

в геоморфологии — совокупность процессов эрозии и плоскостного смыва, формирующих рельеф

[правка] [загрузить картинку] []

авионика

совокупность всех электронных систем разработаных для конкретного самолета

[правка] [загрузить картинку] []

авифауна

совокупность птиц на какой-либо территории

совокупность птиц какой-либо местности, среды обитания или какого-л, отрезка времени в истории Земли; то же, что орнитофауна

[правка] [загрузить картинку] []

автоблокировка

Совокупность автоматических устройств, исключающих не предусмотренные режимом действия при управлении работой технического объекта

[правка] [загрузить картинку] []

автоматика

совокупность методов и средств, исключ. участие человека

совокупность методов и средств, исключающих участие человека при осуществлении каких-либо процессов

[правка] [загрузить картинку] []

автопарк

совокупность автомобилей какого-либо предприятия, района, страны

[правка] [загрузить картинку] []

автосервис

совокупность предприятий, занимающихся обслуживанием автомобилей, автомобилистов

[правка] [загрузить картинку] []

агентура

совокупность, группа лиц действующих в чьих-то интересах

[правка] [загрузить картинку] []

агрегат

нечто составное, совокупность элементов, образующих систему или ее часть

в геологии — совокупность минеральных зерен, составляющих горную породу

совокупность отдельных минералов составляющих горную породу

[правка] [загрузить картинку] []

агрокультура

совокупность мероприятий по улучшению уровня земледелия

совокупность приемов земледелия

[правка] [загрузить картинку] []

агроминимум

совокупность самых необходимых знаний в области сельского хозяйства

[правка] [загрузить картинку] []

адаптациогенез

совокупность процессов возникновения, развития и преобразования морфофизиологических изменений, обеспечивающих адаптацию в процессе эволюции органического мира

[правка] [загрузить картинку] []

адстрат

совокупность черт языковой системы, объясняемых как результат влияния одного языка на другой

[правка] [загрузить картинку] []

азбука

совокупность букв в определенном порядке

совокупность букв, принятых в данной письменности

азбука
азбука
азбука
азбука
азбука

[правка] [загрузить картинку] []

аккредитирование

совокупность действий, связанная с назначением дипломатического представителя

[правка] [загрузить картинку] []

акцелерометрия

совокупность методов определения величин ускорений

[правка] [загрузить картинку] []

алгоритм

совокупность действий для решения

набор правил и процедур, выполнение которого приводит к решению поставленной задачи; совокупность шагов для достижения некоторого результата

совокупность правил для решения данной задачи

[правка] [загрузить картинку] []

Источники

  • https://biznes-prost.ru/generalnaya-sovokupnost.html
  • http://voluntary.ru/termin/generalnaja-sovokupnost.html
  • http://www.grandars.ru/student/statistika/generalnaya-sovokupnost.html
  • http://loopy.ru/?def=%D1%81%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%BA%D1%83%D0%BF%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C

[свернуть]
Помогла статья? Оцените её
1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд
Загрузка...