Объект (процесс) исследования – объективная реальность, изучаемая в целях решения некоторой задачи.
Свойство объекта – характеристика объекта, выраженная в количественной или качественной форме, поддающаяся оценке.
Наблюдение - результат регистрации свойств объекта (процесса) в количественном, либо качественном виде.
Случайная величина – свойство объекта, изменяющееся случайно, с определенной степенью вероятности, частоты.
Генеральная совокупность - совокупность всех возможных вариантов реализации случайной величины при неизменных условиях сбора данных.
Таким образом:
x - случайная величина
x(t) – вариант (наблюдение) случайной величины x в период времени t или для объекта t, входящего в генеральную совокупность
X - генеральная совокупность
Метод выборочного наблюдения – метод исследования объектов (процессов) с учетом наличия случайных факторов путем изучения выборки вариантов реализации случайных величин (свойств объекта) из генеральной совокупности.
Выборочная совокупность (выборка) - совокупность наблюдений, отобранных некоторым образом из генеральной совокупности x(t)Î X : t =1,...,T .
Число объектов, наблюдений в выборке называется объемом выборки (T).
Минимальный, рекомендуемый объем – 30-35 случаев.
Репрезентативность выборки – соответствие свойств выборки свойствам генеральной совокупности. Репрезентативность выборки позволяет перенести результаты исследования на объекты генеральной совокупности.
Пример нерепрезентативной выборки.
Исследование предпочтений избирателей перед президентскими выборами на основе данных опроса пользователей Интернет.
Репрезентативная выборка. Опрос респондентов с учетом возрастной группы и социального статуса. При этом в каждой группе должно насчитываться примерно равное количество респондентов.
Цель статистического анализа – исследование свойств случайных величин.
Задачи:
1. Рассчитать основные дескриптивные характеристики случайных величин.
2. Определить на основе эмпирических данных распределение вероятностей и плотность распределения вероятностей.
3. Идентифицировать тип СВ для обоснования дальнейших методов исследования.
Методы статистического анализа
1. Методы анализа свойств случайных величин: Дескриптивная статистика; Анализ распределения вероятностей; Доказательство статистических гипотез.
2. Методы идентификации параметров зависимостей: Метод наименьших квадратов; Метод максимального правдоподобия.
3. Методы анализа взаимосвязей: Корреляционный анализ; Факторный анализ.
Дескриптивная статистика – совокупность показателей, характеризующих свойства случайной величины.
Показатели уровня:
1. Максимум – наибольшее значение случайной величины по выборке
2. Минимум – наименьшее значение случайной величины по выборке
3. Среднее значение - математическое ожидание при равной вероятности получения наблюдений
4. Математическое ожидание – ожидаемое, наиболее вероятное значение
случайной величины.
Показатели вариативности, разброса значений:
3. Размах вариации – показывает ширину интервала вариации значений случайной величины
4. Размах вариации относительно среднего – размах вариации, выраженный степенью отклонения от среднего значения
5. Дисперсия - степень рассеяния случайной величины (степень плотности точек случайной величины относительно среднего значения), чем меньше значение дисперсии, тем ближе точки расположены к среднему значению, тем меньше разброс от среднего.
6. Среднее квадратичное отклонение – нормированный показатель степени рассеянности значений случайной величины.
Поможем написать любую работу на аналогичную тему