179247 (Статистика), страница 12
Описание файла
Документ из архива "Статистика", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "экономика" из , которые можно найти в файловом архиве . Не смотря на прямую связь этого архива с , его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "книги и методические указания", в предмете "экономика" в общих файлах.
Онлайн просмотр документа "179247"
Текст 12 страницы из документа "179247"
8.Вычислим фактическое значение критерия Стьюдента:
9.Установим табличное значение критерия Стьюдента, исходя из уровня значимости и общего числа степеней свободы для двух выборок:
В таблице при и равно .
10. Сопоставим фактическое и табличное значение критерия Стьюдента:
Вывод: Так как (выборочное значение критерия пребывает в критической области), нулевую гипотезу о равенстве средних в генеральной совокупности нужно отклонить и принять альтернативную гипотезу о том, что средние в генеральных совокупностях не являются равными. То есть данные опыта не согласуются с гипотезой о том, что разница между средними приростами случайна. Фактическое значение критерия Стьюдента превышает его возможную теоретическую величину, которая измеряет случайное колебание, что даёт возможность сделать вывод о существенности (достоверности) разницы между средними. Добавка комплекса витаминов в рацион стимулирует повышение среднесуточных приростов.
Задачи для самостоятельного выполнения
Задача №2.
В полевом опыте проверяли влияние разных компонентов минеральных удобрений на урожайность хмеля.
Таблица 1 Урожайность хмеля, ц/га
Повторяемость | Вариант опыта | Разница | Квадрат разницы | |||
I (опыт)
| II (контроль)
| |||||
|
|
|
| |||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 | 13,6 | 10,5 | 3,1 | 9,61 | ||
2 | 16,2 | 12,4 | 3,8 | 14,44 | ||
3 | 17,9 | 15,3 | 2,6 | 6,76 | ||
4 | 13,5 | 11,7 | 1,8 | 3,24 | ||
5 | 14,8 | 13,1 | 1,7 | 2,89 | ||
Всего | 76,0 | 63,0 | 13,0 | 36,94 | ||
Средние | 15,2 | 12,6 | 2,6 | - |
На контрольных участках вносили фосфор и калий ( ), а на опытных дополнительно азот ( ). Опыт проведён при пятикратной повторности. При распределении повторений опыта учли отличия участков по плодородию грунта, микрорельефу и другим условиям. Поэтому выборки можно рассматривать как независимые.
Необходимо проверить статистическую гипотезу относительно средней разницы между парами взаимосвязанных наблюдений в генеральной совокупности.
Задача № 3.
Расчёт характеристик вариационного ряда распределения 100 предприятий по размеру прибыли показал, что эмпирическое распределение достаточно близко к симметричному и характеризуется такими параметрами:
-
средняя прибыльность 27,5 тыс. грн;
-
выборочное среднее квадратичное отклонение прибыльности =6,6 тыс. грн.
-
величина интервала =4,0 тыс. грн.
-
численность выборочной совокупности =100.
Необходимо проверить гипотезу о соответствии эмпирического распределения предприятий нормальному.
Таблица 1
Среднее значение интервала, тыс. грн | Фактическое количество предприятий |
16 | 9 |
20 | 45 |
24 | 16 |
28 | 24 |
32 | 18 |
36 | 12 |
40 | 6 |
Всего | 100 |
Тесты для закрепления материала
Тест 1
В статистике критерий Стьюдента обозначается:
а) критерий;
б) ;
в) критерий.
Тест 2
Мощность критерия – это:
а) вероятность отклонения испытуемой нулевой гипотезы, когда правильною является альтернативная гипотеза;
б) те значения критерия, при которых нулевую гипотезу отклоняют;
в) такое малое значение вероятности попадания критерия в критическую область при условии справедливости гипотезы, что появление этого события может расцениваться как следствие существенного расхождения выдвинутой гипотезы и результатов выборки.
Тест 3
Выберите ряд критериев согласия:
а) Пирсона;
б) Колмогорова;
в) Фишера;
г) Стьюдента;
д) Смирнова;
е) Ястремского;
ж) Романовского.
Литература:
-
Ефимова М.Р. , Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. Изд. 2-е, испр. и доп. – М.:ИНФА-М, 2002. – 416 с.
-
Теорія статистики: Навчальний посібник / Вашків П.Г., Пастер П.Ш., Сторожук В.П., Ткач Є.Ш. – К.: Либідь, 2001. - 320 с.
-
Статистика: Підручник / С.С. Герасименко, А.В. Головач та ін. 2-е вид., перероб. і доп. – К. : КНЕУ, 2000. – 467 с.
-
Мармоза А.Т. Практикум з основ статистики. К.: Ельга, Ніка-Центр, 2003. – 344 с.
-
Сборник задач по общей теории статистики. Учебное пособие. Изд. 2-е. /Под ред. Серга Л.К. – М.: Информационно-издательский дом «Филин», Рилант, 2001. – 360 с.
Тема 8. Статистические методы анализа корреляционных связей
План лекционных занятий
15. Методы анализа взаимосвязей.
-
Виды взаимосвязей.
-
Регрессионный анализ.
16. Проверка существенности корреляционной связи.
-
Оценка плотности.
-
Ранговая корреляция.
Методические указания
Все явления окружающего мира, социально-экономические в частности, взаимосвязаны и взаимообусловлены. В сложном переплетении всеобъемлющей взаимосвязи какое-либо явление является следствием действия определённого множества причин и одновременно – причиною других явлений.
Определяющая цель измерения взаимосвязей – выявить и дать количественную характеристику причинных связей. Суть причинной связи состоит в том, что в определённых условиях одно явление вызывает другое. Причина сама по себе не определяет следствие, последнее зависит также от условий, в которых действует причина. Изучая закономерности связи, причины и условия объединяют в одно понятие «фактор». Соответственно, признаки, характеризующие факторы, называют факторными, а те, которые характеризуют последствия, - результативными.
Формы проявления взаимосвязей весьма разнообразны. В качестве двух самых общих видов выделяют функциональную (полную) и корреляционную (неполную) связи. В первом случае величине факторного признака строго соответствует одно или несколько значений функции. Достаточно часто функциональная связь проявляется в физике, химии. В экономике примером может служить прямо пропорциональная зависимость между производительностью труда и увеличением производимой продукции.
Корреляционная связь (которую также называют неполной, или статистической) проявляется в среднем, для массовых наблюдений, когда заданным значениям зависимой переменной соответствует некоторый ряд вероятных значений независимой переменной. Объяснение тому – сложность взаимосвязей между анализируемыми факторами, на взаимодействие которых влияют неучтённые случайные величины. По направлению связи бывают прямыми, когда зависимая переменная растёт с увеличением факторного признака, и обратными, при которых рост последнего сопровождается уменьшением функции. Такие связи также можно назвать соответственно положительными и отрицательными.
Относительно своей аналитической формы связи бывают линейными и нелинейными. В первом случае между признаками в среднем проявляются линейные соотношения. Нелинейная взаимосвязь выражается нелинейной функцией, а переменные связаны между собой в среднем нелинейно.
С точки зрения взаимодействующих факторов связь бывает парной – если характеризуется связь двух признаков, и множественной – если изучаются более, чем две переменные.
По виду бывают непосредственные – факторы взаимодействуют между собой непосредственно; косвенные – характерно участие какой-то третьей переменной, которая опосредует связь между изучаемыми признаками; ложная – это связь, установленная формально и, как правило, подтверждённая только количественными оценками, она не имеет под собой качественной основы или вообще бессмысленна.
По силе различают слабые и сильные связи. Эта формальная характеристика выражается конкретными величинами и интерпретируется в соответствии с общепринятыми критериями силы связи для конкретных показателей.
Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей и оценке факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.
Задачи регрессионного анализа лежат в сфере установления формы зависимости, определения функции регрессии, использования уравнения для оценки неизвестных значений зависимой переменной.
Количественная взаимосвязь факторов называется регрессией. А важной характеристикой корреляционной связи является линия регрессии – эмпирическая в модели аналитической группировки и теоретическая в модели регрессионного анализа. Недостаток эмпирических линий состоит в небольшой точности и практически невозможной алгоритмизации полученных зависимостей.
Эмпирическая линия регрессии представлена групповыми средними результативного признака , каждая из которых принадлежит соответствующему интервалу значений группировочного фактора . Теоретическая линия регрессии описывается определённой функцией , которую называют уравнением регрессии, а - теоретическим уровнем результативного признака.
Разные явления по разному реагируют на изменение факторов. Для того, чтобы отобразить характерные особенности связи конкретных явлений, статистика использует разные по функциональному виду регрессионные уравнения:
-
если при изменении фактора результат изменяется более-менее равномерно, такая связь описывается линейной функцией ;
-
если неравномерное соотношение вариаций взаимосвязанных признаков (например, когда прирост значений при смене ускорен или замедлен, или направление связи изменяется), используют нелинейные регрессии:
-
Степенную ;
-
Гиперболическую ;
-
Параболическую .
Наряду с определением характера связи и эффекта влияния факторов на результат важное значение имеет оценка плотности связи – то есть оценка согласованности вариации взаимосвязанных признаков. Если влияние факторного признака на результативный существенный, это проявится в закономерной смене значений при смене значений , то есть фактор своим влиянием формирует вариацию . При отсутствии связи вариация не зависит от вариации .