Главная

Популярная публикация

Научная публикация

Случайная публикация

Обратная связь

ТОР 5 статей:

Методические подходы к анализу финансового состояния предприятия

Проблема периодизации русской литературы ХХ века. Краткая характеристика второй половины ХХ века

Ценовые и неценовые факторы

Характеристика шлифовальных кругов и ее маркировка

Служебные части речи. Предлог. Союз. Частицы

КАТЕГОРИИ:






Основные недостатки




1. 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.

2. Для его проведения требуются квалифицированные кадры.

63. Выборочные параметры (это приближение теоретического среднего распределения, основанное на выборке из него.)

65. Зако́н больши́х чи́сел в теории вероятностей утверждает, что эмпирическое среднее (среднее арифметическое) достаточно большой конечной выборки из фиксированного распределения близко к теоретическому среднему (математическому ожиданию) этого распределения. В зависимости от вида сходимости различают слабый закон больших чисел, когда имеет место сходимость по вероятности, и усиленный закон больших чисел, когда имеет место сходимость почти всюду.

Всегда найдётся такое конечное число испытаний, при котором с любой заданной наперёд вероятностью меньше 1 относительная частота появления некоторого события будет сколь угодно мало отличаться от его вероятности.

Общий смысл закона больших чисел — совместное действие большого числа одинаковых и независимых случайных факторов приводит к результату, в пределе не зависящему от случая.

На этом свойстве основаны методы оценки вероятности на основе анализа конечной выборки. Наглядным примером является прогноз результатов выборов на основе опроса выборки избирателей.

66. Ошибка репрезентативности –стандартная мера возможного(вероятного) отклонения выборочной характеристики от одноименной характеристики генеральной совокупности.

67. Причина возникновения (Можно получить непосредственно из данных самой выборки. Единственной причиной проявления этой ошибки является то, что объем выборки не равен объему генеральной совокупности, а единственный способ ее уменьшить- увелич. Объем выборки.

Генеральные параметры (Чтобы по выборке можно было делать выводы о свойствах всей генеральной совокупности, она должна быть представительной (репрезентативной). Это обеспечивается в тех ситуациях, когда выборка является случайной)

Выборочные исследования (выборка-часть объектов, отобранная из генеральной совокупности. Исследование такой части называется выборочным. Цель выборочного исследования – изучить характеристики выборки и получить приближенное представление о характеристики генеральной совокупности.

70. Увеличить объем выборки.

71. Доверительная вероятность - вероятность найти измеряемую величину в данном доверительном интервале интервале. Т.е. чем уже интервал, в котором предположительно находится измеряемая величина, тем меньше вероятность найти её в нем.

72. Значение чаще всего используемое в исследованиях 0.95.

73. Уровень значимости - это вероятность того, что мы сочли различия существенными, а они на самом деле случайны.

При проверке статистических гипотез принят следующий подход. Считается, что получение в результате эксперимента любых новых данных об изучаемом явлении, не согласующихся с данными, имеющимися до проведения эксперимента, — маловероятное событие. В то же время, если взять две выборки, представляющие собой результаты измерения одного и того же признака, и сравнить между собой их характеристики (среднее арифметическое, стандартное отклонение и др.), то окажется, что они практически всегда различаются. Это различие можно рассматривать как обусловленное только действием случайностей. Поэтому первоначально гипотезу всегда можно сформулировать таким образом: между двумя генеральными совокупностями нет ожидаемого различия.

Такая гипотеза называется нулевой гипотезой, или нуль-гипотезой.

74. Доверительный интервал - это допустимое отклонение наблюдаемых значений от истинных. Размер этого допущения определяется исследователем с учетом требований к точности информации.

75. Предположим, что мы хотим узнать время обработки запроса каким-либо веб-сервисом. Для этого мы производим несколько измерений: мы последовательно посылаем запросы, получаем ответы на запросы, записываем время между отправкой запроса и получением ответа (время отлика). Как вы уже могли заметить из предыдущих записей, в ходе измерения мы получаем множество различных времен отклика. Какие-то значения встречаются чаще, какие-то – реже. Всё это говорит о том, что мы имеем дело со случайной величиной. У случайной величины есть некий закон распределения, который задается рядом параметров. Параметры распределения мы не знаем, но можем их оценить на основе имеющейся выборки (результатов измерений). Например, оценкой дисперсии нормального распределения будет выборочная дисперсия.

76. При увеличении объема выборки n ширина доверительного интервала уменьшается.

77. Если дов. вероярность велика, то, соответственно дов. интервал будет малым, что приближает его к истинному значению.

78. Динамический ряд — ряд однородных величин, характеризующих изменения явления во времени.

79.

80. В современном экономическом словаре прирост определяется как "увеличение (уменьшение) экономического показателя по отношению к его исходной величине, базовому значению". Прирост относится к показателям анализа рядов динамики, которые представляют собой статистические величины, характеризующие изменения явлений во времени. Показатели динамики рассчитываются на базисной и цепной основе. К показателям динамики относят: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, абсолютное значение 1% прироста.

86. Зависимость среднего значения случайной величины от значений другой случайной величины или нескольких случайных величин.

87. Коэффициент регрессии — абсолютная величина, на которую в среднем изменяется величина одного признака при изменении другого связанного с ним признака на установленную единицу измерения.

89. Корреляционная зависимость — статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин.

90. -1 до +1 и равен +1 или -1 тогда, и только тогда, когда все точки диаграммы лежат на прямой линии, т. е. в этом случае имеем функциональную зависимость.

91. Знак коэффициента говорит о направлении связи.

92. Модуль коэффициента корреляции, это связь переменных к линейной функциональной зависимости.

93. Статистическая достоверность указывает влияет или нет.

94. Коэффициент корреляции Пирсона используется только при наличии линейной взаимосвязи.

95.

96. Этот коэффициент показывает часть общей вариации одного показателя, которая объясняется вариацией другого показателя.

97.

98.

99. Ранговый коэффициент корреляции Спирмена используется в тех случаях когда один из показателей измерен или распределением х или у отличается от нормалного или зависимого от номинального.

100. Используется если х и у распределены по нормальному закону и связь между ними носит линейный характер.






Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском:

vikidalka.ru - 2015-2024 год. Все права принадлежат их авторам! Нарушение авторских прав | Нарушение персональных данных