КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Тыс. руб./чел
. Предельная ошибка среднего диаметра . При доверительной вероятности P = 0,683 табличное значение коэффициента доверия t = 1. Выборочная дисперсия диаметра деревьев . Итерационную часть расчетов представим в таблице 8.3. Таблица 8.3
Согласно данным итоговой строке таблицы 8.3: см; ; ≈ 12,7 см; = 29,3; 54,7 см. Таким образом, с вероятностью 0,683 можно утверждать, что средний диаметр деревьев в лесу находится в пределах от 29,3 до 54,7 см.
При большом объёме выборочной совокупности механическое наблюдение близко к бесповторному собственно-случайному отбору. Действительно, если, например, совокупность людей большого объема предварительно упорядочить по их фамилиям в алфавитном порядке и отобрать каждого k -го человека, то нельзя заранее узнать, кто из первоначальной неупорядоченной совокупности попадет в выборку, а кто – нет. Следовательно, по своей сути такой отбор будет носить случайный характер, но с той лишь разницей, что он всегда будет бесповторным. Поэтому для механической выборки могут быть применены формулы расчёта средней ошибки бесповторной собственно-случайной выборки. Пример 8.2. Статистическим управлением города для изучения общественного мнения о работе городской администрации в порядке механического отбора было опрошено 6400 чел., что составило 2 % населения города. Из числа опрошенных 3840 чел. положительно оценили работу администрации. Определим с вероятностью 0,954 пределы, в которых находится доля городского населения, положительно оценивающего работу администрации. Решение. Границы доли населения, положительно оценивающего работу администрации . Выборочная доля населения . Предельная ошибка доли населения . При доверительной вероятности Р = 0,954 табличное значение коэффициента доверия t = 2. Поскольку доля опрошенных людей от всего населения города составила 2 %, то . Тогда ≈ 0,012; 0,588; 0,612. Таким образом, с вероятностью 0,954 можно утверждать, что от 58,8 до 61,2 % населения города положительно оценивают работу городской администрации.
При типическом наблюдении средняя ошибка выборки определяется по следующим формулам: · при повторном отборе ; ; · при бесповторном отборе где: – среднее значение внутригрупповых выборочных дисперсий; – среднее значение внутригрупповых выборочных дисперсий доли. Условием применения этих формул является пропорциональный отбор единиц в типические группы, основанный на выполнении условия , где: ni, Ni – число единиц в i -ой выборочной и i -ой генеральной типических группах. Пример 8.3. С целью выявления удельного веса простоев из-за несвоевременного поступления на предприятие комплектующих изделий было проведено одномоментное выборочное наблюдение рабочих трёх цехов на основе 20%-го случайного бесповторного отбора. Результаты наблюдения представлены в таблице 8.4. Таблица 8.4
Определим с вероятностью 0,997 пределы, в которых находится удельный вес простоев рабочих из-за несвоевременного поступления комплектующих на предприятие в целом. Решение. Имеет место типический бесповторный отбор рабочих (номер цеха – это типологический признак рабочего). Пределы удельного веса простоев . Общий удельный вес простоев . Предельная ошибка удельного веса простоев . Среднее значение внутригрупповых дисперсий удельного веса простоев ≈ 0,098. При доверительной вероятности Р = 0,997 табличное значение коэффициента доверия t = 3. Доля опрошенных рабочих в каждом цехе и, следовательно, на всем предприятии составила 20%, поэтому . Тогда ; 0,027; 0,185. Таким образом, с вероятностью 0,997 можно утверждать, что удельный вес простоев рабочих из-за несвоевременного поступления комплектующих на предприятие в целом находится в пределах от 0,027 до 0,185. Пример 8.4. В таблице 8.5 представлены результаты выборочного 10%-го механического наблюдения предприятий отрасли, сгруппированных по форме собственности и величине фондовооруженности. Определим с вероятностью 0,954 пределы, в которых находится среднее значение фондовооруженности предприятий отрасли. Таблица 8.5
Решение. Имеет место типический механический отбор (отбираемые предприятия предварительно сгруппированы в типические группы по форме собственности). Пределы средней фондовооруженности . Выборочная средняя фондовооруженность тыс. руб./чел. Предельная ошибка средней фондовооруженности . Среднее значение внутригрупповых дисперсий фондовооруженности , где , – число предприятий и дисперсия их фондовооруженности в рамках j -ой группы. Внутригрупповые дисперсии фондовооруженности . Внутригрупповые средние значения фондовооружённости: ; тыс. руб./чел.; тыс. руб./чел.; ≈ 1393 тыс. руб./чел. Тогда: ; ; ≈ 157765; ≈ 151204. При доверительной вероятности P = 0,954 табличное значение коэффициента доверия: t = 2. Доля предприятий отрасли, попавших в выборку, составляет 10%, поэтому . Тогда: ≈ 62 тыс. руб./чел.; Таким образом, с вероятностью 0,954 можно утверждать, что среднее значение фондовооруженности предприятий отрасли находится в пределах от 1313 до 1437 тыс. руб./чел.
При серийном наблюдении для расчета средней ошибки выборки используют следующие формулы: · при повторном отборе ; ; · при бесповторном отборе ; , где: – межсерийная выборочная дисперсия; – межсерийная выборочная дисперсия доли; r – число отобранных серий; R – число серий в генеральной совокупности. Пример 8.5. С целью проверки качества радиоэлектронной продукции из двадцати равновеликих партий микросхем случайным бесповторным образом отобрали пять партий. В каждой из них подвергли проверке все микросхемы. В результате проверки доля бракованных микросхем в отдельных партиях составила 5; 6; 4; 2 и 3 % соответственно. Определим с вероятностью 0,997, в каких пределах находится доля бракованных микросхем во всех двадцати партиях. Решение. Имеет место серийный бесповторный отбор. Границы генеральной доли бракованных микросхем . Общая выборочная доля бракованных микросхем . Предельная ошибка выборочной доли бракованных микросхем . Поскольку доверительная вероятность P = 0,997, то t = 3. Межсерийная дисперсия доли бракованных микросхем . Тогда ; 0,024; 0,056. Таким образом, с вероятностью 0,997 можно утверждать, что доля бракованных микросхем в целом во всех партиях находится в пределах от 2,4 до 5,6 %. Пример 8.6. Для оценки качества работы конвейерной машины по расфасовке сахарного песка подвергли сплошному наблюдению упаковки сахарного песка в трёх контейнерах одинакового объёма. Эти контейнеры были отобраны механическим образом из девяти имеющихся в наличии. В результате наблюдения была определена средняя масса одной упаковки сахарного песка в каждом контейнере. Её величина составила соответственно 995; 1050, 1010 грамм. Определим с вероятностью 0,954 пределы, в которых находится средняя масса упаковки сахарного песка во всех девяти контейнерах. Решение. Границы средней массы одной упаковки . Общая выборочная средняя масса одной упаковки г. Предельная ошибка средней массы одной упаковки . При доверительной вероятности P = 0,954 коэффициент доверия t = 2. Межсерийная дисперсия средней массы одной упаковки . Тогда: г; = 985; 1051 г. Таким образом, с вероятностью 0,954 можно утверждать, что средняя масса одной упаковки сахарного песка во всех имеющихся в наличии контейнерах находится в пределах от 985 до 1051 г.
Определение необходимого объёма выборки Перед проведением выборочного наблюдения необходимо определить объём будущей выборочной совокупности. Выбор объёма осуществляют, задаваясь точностью результатов наблюдения (предельной ошибкой выборки) и их достоверностью (доверительной вероятностью или коэффициентом доверия). В таблице 8.6 представлены формулы расчёта необходимого объёма выборки при различных способах наблюдения. Применение этих формул требует знания выборочных дисперсий – общей, внутригрупповых или межсерийной. Их значения можно взять из результатов аналогичного наблюдения, проведённого ранее. Если такой возможности нет, то необходимо провести предварительное выборочное наблюдение небольшого объёма и по его результатам рассчитать выборочные дисперсии. Пример 8.7. Планируется проведение собственно-случайного повторного наблюдения проб угля месторождения с целью определения его средней зольности (в %). При наблюдении аналогичного месторождения среднеквадратичное отклонение зольности угля составило 3%. Определим необходимое число проб угля для определения средней зольности всего месторождения наблюдения с точностью ±0,5% и доверительной вероятностью 0,954. Таблица 8.6
Решение. Необходимый объем выборки . При доверительной вероятности P = 0,954 коэффициент доверия t = 2. Тогда пробы. Таким образом, чтобы определить среднюю зольность угля всего месторождения с точностью ± 3% и гарантировать этот результат с вероятностью 0,954, необходимо подвергнуть собственно-случайному повторному наблюдению 144 пробы угля. Пример 8.8. Необходимо провести серийное бесповторное наблюдение партии говяжьей тушёнки с целью определения средней массы одной банки. Партия состоит из 100 упаковок. При проверке предыдущей аналогичной партии было обследовано пять упаковок тушенки. При этом в каждой упаковке средняя масса банки составила соответственно 320; 323; 327 и 330 г. Определим, сколько упаковок надо обследовать в текущей партии, чтобы получить результат с точностью ± 3 г и доверительной вероятностью 0,683. Решение. Необходимый объём выборки . При доверительной вероятности P = 0,683 коэффициент доверия t = 1. Межсерийная дисперсия средней массы банки тушенки по данным предыдущего наблюдения . Общая средняя масса банки тушенки по данным предыдущего наблюдения г. Тогда: . упаковки. Таким образом, чтобы определить среднюю массу банки говяжьей тушёнки во всей партии с точностью ± 3 г и гарантировать этот результат с вероятностью 0,683, необходимо подвергнуть сплошному наблюдению банки из двух упаковок, отобрав эти упаковки механически или случайно-бесповторно. Пример 8.9. В отчетном году планируется провести выборочное повторное наблюдение сотрудников государственной противопожарной службы рядового и младшего начальствующего состава, проходящих службу на территории Санкт-Петербурга и Ленинградской области, с целью определения доли сотрудников, удовлетворённых условиями своей службы. По результатам аналогичного опроса в предшествующем году были получены следующие значения доли сотрудников, удовлетворённых условиями своей службы: рядовой состав – 45%; младший начальствующий состав – 55%. При этом число опрошенных каждой категории сотрудников было одинаковым. Определим, сколько требуется опросить сотрудников, чтобы точность результатов наблюдения составила ± 5 % с доверительной вероятностью 0,954. Решение. Имеет место типическое повторное наблюдение. Необходимый объём наблюдения . При доверительной вероятности P = 0,954 коэффициент доверия t = 2. Среднее значение внутригрупповой дисперсии доли по данным прошлого наблюдения
= 0,2475. Тогда чел. Таким образом, опросив 396 человек из числа сотрудников государственной противопожарной службы (198 человек рядового состава и 198 человек младшего начальствующего состава) и рассчитав на основе результатов опроса общую долю сотрудников, удовлетворённых условиями своей службы, можно гарантировать точность значения этого показателя на уровне ± 5 % с доверительной вероятностью 0,954. Лекция 6 КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
Дата добавления: 2014-01-07; Просмотров: 920; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |