Автор работы: Пользователь скрыл имя, 05 Апреля 2012 в 17:22, курсовая работа
В широком смысле статистика – наука, изучающая массовые явления, то есть явления, протекающие в совокупностях объектов некоторого рода и между взаимодействующими совокупностями. Массовое явление – множество однородных явлений, подверженных действию постоянных и случайных причин, закономерности которых могут проявится только в массе, совокупности. Статистическая совокупность – множество реально существующих материальных предметов, процессов или явлений, однородных по одному или нескольким признакам.
1. Введение
2. Анализ эмпирического распределения
3. Проведение выборочного наблюдения
4. Заключение
5. Список используемой литературы
(2) Chisquare Test
------------------------------
Lower Upper Observed Expected
Limit Limit Frequency Frequency Chisquare
------------------------------
at or below 156.522 6 5.4 .0711
156.522 182.609 7 8.3 .2146
182.609 208.696 6 12.2 3.1275
208.696 234.783 23 16.0 3.0615
234.783 260.870 19 19.8 .0349
260.870 286.957 21 22.1 .0531
286.957 313.043 16 20.3 .9102
313.043 339.130 21 18.3 .3941
339.130 365.217 18 16.3 .1710
365.217 391.304 17 14.3 .4917
391.304 417.391 17 12.4 1.7424
417.391 443.478 11 10.4 .0377
443.478 469.565 7 8.4 .2303
469.565 495.652 4 6.4 .9032
------------------------------
Chisquare = 12.2117 with 11 d.f. Sig. level = 0.347939
Chisquare Test
------------------------------
Lower Upper Observed Expected
Limit Limit Frequency Frequency Chisquare
------------------------------
above 495.652 5 7.4 .7683
------------------------------
Chisquare = 12.2117 with 11 d.f. Sig. level = 0.347939
Определив значение критерия Пирсона по данным конкретной выборки, можно встретиться с такими вариантами:
1. χ 2 > χ т2 , т.е. χ 2 попадает в критическую область. Это означает, что расхождение между эмпирическими и теоретическими частотами существенно и его нельзя объяснить случайными колебаниями выборочных данных. В таком случае гипотеза о близости эмпирического распределения к нормальному отвергается.
2. χ 2 ≤ χ т2 , т.е. рассчитанный критерий не превышает максимально возможную величину расхождений эмпирических и теоретических частот, которая может возникнуть в силу случайных колебаний выборочных данных. В этом случае гипотеза о близости эмпирического распределения к нормальному не отвергается.
В данном случае критерий Пирсона для треугольного закона сглаживания равен 12.2117, число степеней свобод 11, сравнивая данные показатели с табличными видим, что табличный показатель критерия Пирсона при числе степеней свободы равным 11 и при уровне значимости 0,05 равен 19,7, что больше расчетного критерия Пирсона, т.е. проведённый расчёт даёт право не отвергать гипотезу о треугольном характере эмпирического распределения. Для нормального закона сглаживания критерий Пирсона равен 12.2 при числе степеней свободы 11, что меньше табличного значения, т.е. проведённый расчёт даёт право не отвергать гипотезу и о нормальном характере эмпирического распределения.
При расчёте критерия Пирсона нужно соблюдать следующие условия:
1. число наблюдений должно быть достаточно велико, во всяком случае больше 50
2. если теоретические частоты в некоторых интервалах меньше 5, то такие интервалы объединяют так, что частоты были больше 5.
Проведение выборочного наблюдения.
Выборочное наблюдение представляет собой один из наиболее широко применяемых видов несплошного наблюдения. При проведении выборочного наблюдения, как и всякого несплошного наблюдения, обследуются не все единицы генеральной совокупности, а лишь некоторая, так или иначе отобранная часть этих единиц. Однако наблюдение организовано таким образом, что эта часть отобранных единиц в уменьшенном масштабе представляет всю совокупность. Часть единиц генеральной совокупности, подлежащей непосредственному наблюдению, называют выборочной совокупностью.
Применение выборочного наблюдения взамен сплошного дает возможность лучше организовать наблюдение, обеспечивает быстроту проведения наблюдения, приводит к экономии средств и времени на получение и обработку информации. В сравнении с другими видами несплошных наблюдений преимущество выборочного наблюдения заключается в том, что по результатам этого наблюдения можно оценить искомые параметры генеральной совокупности. Между характеристиками выборочной совокупности и искомыми характеристиками генеральной совокупности, как правило, существует некоторое расхождение, которое называют ошибкой. Определение возможной и фактически допущенной ошибки выборки имеет важное значение при применении выборочного метода. Величина ошибки характеризует степень надежности результатов выборки, знание этой величины необходимо для оценки параметров генеральной совокупности. Общая величина возможной ошибки выборочной характеристики слагается из ошибок двоякого рода: ошибки регистрации и ошибки репрезентативности.
Ошибки регистрации свойственны любому статистическому наблюдению вообще и появление их может быть вызвано несовершенством измерительных приборов, недостаточной квалификацией наблюдателя и т.п.
Ошибки репрезентативности присущи только несплошным наблюдениям и представляют собой расхождение между величиной полученной по выборке показателей и величиной этих показателей, которые были получены при проведенном с одинаковой степенью точности сплошном наблюдении.
По условиям курсовой работы предлагается провести выборочное наблюдение методом случайной бесповторной выборки с реализацией пяти выборок объемом 15 единиц, одной выборки с количеством единиц, определяемой по формуле и результаты выборочного наблюдения сравнить с результатами полученными в первой части работы. При бесповторной случайной выборке каждая отобранная единица совокупности не возвращается обратно, и вероятность попадания отдельных единиц в выборку всё время изменяется (для оставшихся единиц она возрастает).
Используя функцию получения случайной бесповторной выборки ППП STATGRAPHICS реализуем пять выборок объемом 15 единиц.
Выборка 1
Variable: K1.K1 (length = 15)
------------------------------
( 1) 197.7
( 2) 306.2
( 3) 341.2
( 4) 233.8
( 5) 404.3
( 6) 324.2
( 7) 267.5
( 8) 413.2
( 9) 354.4
(10) 270.3
(11) 242.2
(12) 443.2
(13) 301.9
(14) 483.3
(15) 289
------------------------------
Выборка 2
Variable: K2.K2 (length = 15)
------------------------------
( 1) 384.8
( 2) 270.3
( 3) 239.8
( 4) 162.6
( 5) 430.2
( 6) 325.6
( 7) 297.9
( 8) 403.5
( 9) 227.8
(10) 314.6
(11) 427.1
(12) 445
(13) 176.4
(14) 212.7
(15) 436.9
------------------------------
Выборка 3
Variable: K4.K4 (length = 15)
------------------------------
( 1) 256.6
( 2) 268.1
( 3) 166.9
( 4) 204
( 5) 526.5
( 6) 264.8
( 7) 128.7
( 8) 289.9
( 9) 267.5
(10) 471.6
(11) 384.7
(12) 430.2
(13) 293.4
(14) 230
(15) 392.7
------------------------------
Выборка 4
Variable: K5.K5 (length = 15)
------------------------------
( 1) 443.2
( 2) 566.8
( 3) 274.3
( 4) 230
( 5) 357
( 6) 308.4
( 7) 238.5
( 8) 346.8
( 9) 331.6
(10) 249.2
(11) 176.4
(12) 365.3
(13) 233.8
(14) 270.3
(15) 388.9