- •1. Роль и значение с-ки в общ-ве.
- •2. Предмет с-кой науки
- •3 . Общее понятие о методе с-ки
- •4. Организация с-ки в рб
- •5. Система учета и с-ки
- •6. Отчетности преприятий
- •7. Сущность с-кого наблюд-я
- •10. Программа с.Н-я
- •8. Формы организации с.Н-я
- •9. Виды с-кого наблюд-я
- •11. Способы учета фактов в с.Н-и
- •12. Ошибки с-кого наблюд-я
- •13. Пути совершенств-я с.Н-й
- •14. Сущность классификации и группировки
- •15 . Виды группировок
- •16 . Понятие,виды и принципы выбора группировочн.Признаков
- •17 .Образование групп и определение интервалов груп-ки
- •18. Общее понятие и виды с-кой сводки
- •19. Программа с-кой сводки
- •20. Организация и техника св-ки
- •21. Принципы современ. Организации обработки с-ких данных
- •22. Сущность и осн.Принципы анализа с-ко инф-ции
- •23.Содержание осн.Этапов анализа с-ких данных
- •24. Содерж-е и виды с. Расчетов
- •25. Осн.Приемы анализа данных
- •26. Задачи измерения связи в с-ке
- •27. Общие понятия о с-ких табл.
- •28. Виды с-ких таблиц
- •29. Осн.Правила составления с-ких таблиц
- •30. Понятие и виды с-ких рядов распределения
- •31 .Графич.М-д изуч-я р.Р.
- •32. Понятие о закон-ти р.Р.
- •34. Знач-е и виды с-ких показателей
- •35. Абсолютн.С-кие величины
- •36. Относит.Величины
- •38. Виды средних величин
- •39. Средняя арифметическая
- •40. Средняя гармоническая
- •41. Структурн.Средн.Величины
- •42. Понятие и осн.Показатели вариации
- •43. Техника исчисления простых показателей вариации
- •45. Сложение дисперсии
- •46 Упрощ.Способы вычисления ср.Арим-ой и ср.Квадр. Отклонения.
- •47. Осн.Правила применения средних в статистике
- •48. Понятие рядов динамики
- •41. Правила построения рядов динамики
- •50. Осн.Показ-ли рядов динамики
- •51.Средн.Показ-ли в рядах динам.
- •52.53. Изучение осн.Тенденции разития мас.Явл-я
- •54. Выявление и изучение сезонных клебание
- •55. Совместный анализ нескольких р.Д.
- •56. Общие понятия об индексах
- •57. Индивид.И общие индексы
- •58 . Агрегатн.Форма общ.Индекса
- •59. Индексы переменного и фиксированного состава
- •60 . Цепные и базисные индексы
- •61.62 Система взаимосвязанных индексов
- •63. Понятие о с-ких графиках
- •64.65.Виды с-ких графиков
- •66. Наглядное изображение структуры и структурн.Сдвигов
- •67. Контороль выполнения планов с помощью графиков
- •68. Выборочное с-ое наблюд-е
- •69. Ошибка выборки
- •70. Обоснование численности выборки
- •71. Способы отбора единиц из генеральной совокупности
- •72. Малая выборка
- •73 . Способы распростр-я хар-к выборки на генеральн. Совок-ть
- •74.Предпосылки изучения корреляционной связи.
- •75.Статистические методы выявления корреляционной связи.
- •76. Статистические измерения тесноты корреляционной связи. Парная линейная корреляция.
- •77. Прямая нелинейная корреляционаая связь.
- •79Линейная многофакт корр-ая зависим. Множ и част кор-ия
- •80. Статистическое исследование формы корреляционной связи. Линия регрессии.
- •81.Уравнения регрессии и расчет их параметров.
- •82.Статистическое исследование зависимости между качественным признаком.
- •85.Критерий как инструмент проверки ст-кой гипотезы (сг). Выбор типа критической области
- •86. Проверка гипотезы о принадлежности «выделяющихся» наблюдений исследуемой генеральной совокупности
- •87. Проверка нипотезы о величине сред. Арифм. И доли.
- •88.Понятие о критерии согласия.
- •89.Понятие о кр-рии для изм-ия тес-ты св-зи.
86. Проверка гипотезы о принадлежности «выделяющихся» наблюдений исследуемой генеральной совокупности
В
составе собранных данных могут встречаться
единичные набл-я, у кот. зарегистрированные
зн-я признака отличаются от общ. уровня.
Происхождение таких отличий м. б.
различным. Они м. возникать в рез-те:
1)ошибок набл-я; 2)случайного стечения
обстоятельств 3) нарушения однородности
изучаемой сов-сти. Нужно проверить
гипотезу о принадлежности выделен.
ед-цы сов-ти к ген. сов-ти. Допустим, что
распределение рез-тов набл-ний, проводимых
в обычн. усл-ях, следует норм. з-ну с
параметрами
и
.
При проведении одной из серий таких
набл-ний мы получимп
зн-ний
,
среди
кот. max
зн-ие
(или min
)
резко отлич-ся по своей величине от
остальных (n-1)
набл-ний. Относятся ли эти зн-ния к данной
наблюдаемой ген. сов-сти или они возникли
как рез-т каких-то обстоятельств? Нулевой
гипотезой явл-ся предп-ние о том, что
(
) принадлежит той же сов-сти, что и все
остальные n-1
набл-ния, т.е.
(или
)не
явл. рез-том ошибки набл-ния или
изменения общ. усл-ий формирования
уровня признаков сов-сти.
Проверка
этой гипотезы сост. в том, что
(
) сравнивается по величине с некот.
крит. Границей
.
Если выделяющимся набл-ем явл. наиб.,
то
сравнивается с верхней допустимой
границей, выбранной т.обр., чтобы
вероятность превзойти ее была = уровню
значимости, т.е. в дан. случае мы им. дело
с крит. обл-ю вида![]()
обл.
доп. зн-й крит. обл
![]()
Гипотеза
Н()
бракуется, если
превосходит
по величине указанную границу.Если
же выделяющимся набл-ем явл. наим. (х ),
то его сравнивают с нижней допустимой
границей, кот.принимают равной
![]()
Если
же испытанию одновременно подлежат и
max
и min
зн-я признака, то крит. обл. будет
иметь вид
![]()
![]()
![]()
Часто
параметры ген. сов-ти
и
неизвестны,
и для проверки гипотезы о выделяющихся
набл-х исп-ся полученные по выборке
оценки соотв-х параметров. Однако следует
учитывать, особенно для малых выборок,
что эти оценки явл. не вполне надежными.
В этой связи для отбрасывания выделяющихся
набл-й по данным малых выборок можно
пользоваться критерием Ф. Груббса, кот.
основан на отношении двух сумм квадратов
отклонений: 1) для испытания наиб. набл-я,
явл-гося выделяющимся в выборке
объемап
из
нормально распределенной сов-сти,
рассчитывается отн-ние

где

2) для испытания наим. набл-ния, выделяющегося в выборке объема n, рассчитывается отн-ние


Рассчитанная
величина отношения (Красч
)
сравнивается с табличной (Ктабл)
при опр. числе набл-й и заданном уровне
значимости. Ктабл
хар-ет
ту пред. величину расхождений в суммах
квадратов отклонений, кот. с вероятностью
(1-
)
м. б. объяснена случ. причинами. ЕслиКрасч
будет
= или >
Ктабл,
то наим. или наиб. набл-я не отбрасываются.
Если же Красч
> Ктабл,
то вероятность того, что расхождения в
суммах квадратов отклонений можно
объяснить случ. причинами, равна
уровню значимости
и в силу малой вероятности считается
событием практ-ски невозм-м. В таком
случае выделяющееся набл-е следует
отбросить и для дальнейших расчетов
исп-ть оставшиеся (n-1)
набл-й.
