- •Цель и задачи дисциплины
- •Целью и задачами дисциплины являются:
- •1.2. Задачи дисциплины:
- •2. Место дисциплины в структуре ооп
- •2.1. Связь с предшествующими дисциплинами
- •2.3. Связь с последующими дисциплинами
- •3 Требования к уровню освоения содержания дисциплины.
- •5.1. Содержание разделов дисциплины.
- •Тема 1. Статистика туризма как наука
- •Тема 2. Статистическое изучение состава посетителей, целей и продолжительности поездок.
- •4. Объем дисциплины по видам учебной работы
- •5. Программа учебной дисциплины с методическими указаниями по каждой теме программы и вопросы для самоконтроля.
- •Тема 3. Статистический анализ средств размещения туристов
- •Тема 4. Туристские расходы как объект статистического наблюдения
- •Тема 5. Сбор и обработка статистической информации по туристским расходам
- •Тема 6. Статистические классификации и категории внутреннего туризма
- •Тема 7. Обследования посетителей туристских объектов
- •Тема 8. Статистические обследования туристских организаций
- •Тема 9. Статистические обследования домашних хозяйств
- •Тема 10. Статистические классификации и категории международного туризма и обследование посетителей международного туризма
- •6.1. Вопросы к экзамену
- •6.2. Задания для контрольных работ.
- •6.3. Требования к контрольной работе
- •7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
- •6. Рекомендуемая литература:
- •8. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины
- •Виды дисперсий и правила их сложения.
- •Межгрупповая дисперсия
- •Глава 2. Статистические наблюдения.
- •2.1.Классификация форм, видов и способов статистического наблюдения
- •1. Абсолютные и относительные статистические величины
- •1.1. Понятие абсолютных величин
- •1.2 Понятие относительных величин
- •1.3 Виды относительных величин
- •2. Средние величины и показатели вариации
- •2.1. Понятие и общие принципы применения средних величин
- •2.2. Виды степенных средних величин
- •2.3. Правила применения средней арифметической и гармонической взвешенных
- •2.4. Особые виды степенных средних величин
- •2.5. Структурные средние
- •2.6. Средние отклонения от средних величин
- •2.7. Коэффициенты вариации
- •2.8. Определение дисперсии методом моментов
- •2.9. Свойства средней арифметической и дисперсии
- •3. Выборочное наблюдение
- •3.1. Понятие и отбор единиц
- •3.2. Средняя ошибка выборки
- •3.3. Предельная ошибка выборки
- •3.4. Определение численности выборки
- •4. Ряды динамики
- •4.1. Понятие и классификация рядов динамики
- •4.2. Абсолютное и относительное изменение уровней ряда
- •4.3. Средний уровень ряда и средние изменения
- •4.4. Проверка ряда на наличие тренда
- •4.5. Непосредственное выделение тренда
- •4.6. Оценка надежности уравнения тренда
- •4.7. Гармонический анализ сезонных колебаний1*
- •4.8. Прогнозирование при помощи тренда
- •5. Индексы
- •5.1. Индивидуальные индексы
- •5.2. Простые общие индексы
- •5.3. Агрегатные общие индексы
- •5.4. Общие индексы как средние из индивидуальных
- •5.5. Индекс структурных сдвигов
- •5.6. Факторный анализ общей и частной выручки
- •5.7. Индексы фиксированного (постоянного) и переменного состава
3.2. Средняя ошибка выборки
Выборочную
совокупность можно сформировать по
количественному признаку статистических
величин, а также по альтернативному или
атрибутивному. В первом случае обобщающей
характеристикой выборки
служит выборочная
средняя величина,
обозначаемая
,
а во втором — выборочная
доля величин,
обозначаемая w.
В генеральной
совокупности соответственно:
генеральная средняя
и генеральная
доля р .
Разности — и W — р называются ошибкой выборки, которая делится на ошибку регистрации и ошибку репрезентативности. Первая часть ошибки выборки возникает из-за неправильных или неточных сведений по причинам непонимания существа вопроса, невнимательности регистратора при заполнении анкет, формуляров и т.п. Она достаточно легко обнаруживается и устраняется. Вторая часть ошибки возникает из-за постоянного или спонтанного несоблюдения принципа случайности отбора. Ее трудно обнаружить и устранить, она гораздо больше первой и потому ей уделяется основное внимание.
Величина ошибки выборки зависит от структуры последней. Например, если при определении среднего балла успеваемости студентов факультета в одну выборку включить больше отличников, а в другую - больше неудачников, то выборочные средние баллы и ошибки выборки будут разными.
Поэтому в статистике определяется средняя ошибка повторной и бесповторной выборки в виде ее удельного среднего квадратического отклонения по формулам
=
- повторная; (1.35)
=
- бесповторная; (1.36)
где Дв — выборочная дисперсия, определяемая при количественном признаке статистических величин по обычным формулам из гл.2.
При альтернативном или атрибутивном признаке выборочная дисперсия определяется по формуле
Дв = w(1-w). (1.37)
Из формул (1.35) и (1.36) видно, что средняя ошибка меньше у бесповторной выборки, что и обусловливает ее более широкое применение.
3.3. Предельная ошибка выборки
Учитывая, что на
основе выборочного обследования нельзя
точно оценить изучаемый параметр
(например, среднее значение) генеральной
совокупности, необходимо найти пределы,
в которых он находится. В конкретной
выборке разность
может быть больше, меньше или равна
.
Каждое из отклонений
от
имеет определенную вероятность. При
выборочном обследовании реальное
значение
в генеральной совокупности неизвестно.
Зная среднюю ошибку выборки, с определенной
вероятностью можно оценить отклонение
выборочной средней от генеральной и
установить пределы, в которых находится
изучаемый параметр (в данном случае
среднее значение) в генеральной
совокупности. Отклонение выборочной
характеристики от генеральной называется
предельной ошибкой выборки
.
Она определяется в долях средней ошибки
с заданной вероятностью, т.е.
= t , (1.38)
где t – коэффициент доверия, зависящий от вероятности, с которой определяется предельная ошибка выборки.
Вероятность появления определенной ошибки выборки находят с помощью теорем теории вероятностей. Согласно теореме П. Л. Чебышёва, при достаточно большом объеме выборки и ограниченной дисперсии генеральной совокупности вероятность того, что разность между выборочной средней и генеральной средней будет сколь угодно мала, близка к единице:
при
.
А. М. Ляпунов доказал, что независимо от характера распределения генеральной совокупности при увеличении объема выборки распределение вероятностей появления того или иного значения выборочной средней приближается к нормальному распределению. Это так называемая центральная предельная теорема. Следовательно, вероятность отклонения выборочной средней от генеральной средней, т.е. вероятность появления заданной предельной ошибки, также подчиняется указанному закону и может быть найдена как функция от t с помощью интеграла вероятностей Лапласа:
,
где
–
нормированное отклонение выборочной
средней от генеральной средней.
Значения интеграла Лапласа для разных t рассчитаны и имеются в специальных таблицах, из которых в статистике широко применяется сочетание:
Вероятность |
0,683 |
0,866 |
0,950 |
0,954 |
0,988 |
0,990 |
0,997 |
0,999 |
t |
1 |
1,5 |
1,96 |
2 |
2,5 |
2,58 |
3 |
3,5 |
Задавшись конкретным уровнем вероятности, выбирают величину нормированного отклонения t и определяют предельную ошибку выборки по формуле (1.38)
При
этом чаще всего применяют
= 0,95 и t
= 1,96, т.е. считают, что
с вероятностью 95% предельная ошибка
выборки вдвое больше средней. Поэтому
в статистике величина t
иногда именуется коэффициентом
кратности предельной ошибки относительно
средней.
После исчисления предельной ошибки находят доверительный интервал обобщающей характеристики генеральной совокупности. Такой интервал для генеральной средней величины имеет вид
( - ) ( + ), (1.39)
а для генеральной доли аналогично
(w- ) p (w + ). (1.40)
Следовательно, при выборочном наблюдении определяется не одно, точное значение обобщающей характеристики генеральной совокупности, а лишь ее доверительный интервал с заданным уровнем вероятности. И это серьезный недостаток выборочного метода статистики.
