Вам нужна курсовая работа?
Интересует Статистика?
Оставьте заявку
на Курсовую работу
Получите бесплатную
консультацию по
написанию
Сделайте заказ и
скачайте
результат на сайте
1
2
3

Статистический анализ рядов распределения. (вариант 2.7)

  • 25 страниц
  • 3 источника
  • Добавлена 05.12.2010
700 руб. 1 400 руб.
  • Содержание
  • Часть работы
  • Список литературы
  • Вопросы/Ответы

1.Анализ эмпирического распределения
1.1 Графическое и табличное представление вариационного ряда распределения
1.2. Расчет основных характеристик вариационного ряда.
1.3. Сглаживание эмпирического распределения, проверка гипотезы о законе распределения.
2.Проведение выборочного наблюдения.
2.1. Определение объема выборки. Формирование выборочной совокупности.
2.2.Статистическая обработка результатов выборочного наблюдения.
2.3.Графическое представление результатов выборочного наблюдения.
Список литературы.
Фрагмент для ознакомления

Теперь сравним табличное значение с эмпирическим:
Нормальное распределение.
= 3,15891<= 16,29 и гипотеза о нормальном распределении переменной не противоречит статистическим данным.
Прямоугольное распределение.
= 23,53007 <= 21,03, но
то гипотеза о прямоугольном распределении переменной принимается на 0,02355 уровне значимости.
Логнормальное распределение.
= 8,36414<= 16,92 и гипотеза о нормальном распределении переменной не отвергается на уровне значимости 0,49791.

Проведение выборочного наблюдения.
2.1. Определение объема выборки. Формирование выборочной совокупности.
Важным вопросом подготовки выборочного наблюдения является определение объема выборочной совокупности, необходимой и достаточной для оценки тех или иных свойств генеральной совокупности.
В практике экономико-статистических исследований, как правило, используется процедура бесповторного отбора единиц в выборочную совокупность. Первым этапом подготовки выборочного наблюдения является расчет объема выборки. Расчет, как правило, проводится по следующей формуле: n = ,
где N – объем генеральной совокупности;
t – параметр нормального распределения; находится по таблицам интегральной функции нормального распределения в соответствии с заданным уровнем доверительной вероятности;
σ – среднее квадратическое отклонение в генеральной совокупности; его величина берется по результатам предыдущего или пилотажного исследования, при отсутствии таковых, как 1/6 (1/5) размаха вариации; при выполнении лабораторной работы значение показателя берется из первой лабораторной роботы;
Δ – предельная ошибка выборки; устанавливает точность результатов выборочного наблюдения. В реальных условиях значение предельной ошибки выборки устанавливается экспертным путем, исходя из требований к точности результатов выборочного наблюдения.
При определении величины предельной ошибки следует учитывать то, что уменьшение величины ошибки на порядок ведет к увеличению объема выборки на два порядка. В практических исследованиях, как правило, расчет объема выборки проводят многократно, с учетом разных значений ошибки.
Приведем результат реализации пяти малых выборок (равно 17), и одной большой (объем - 30).

Рис. 9. Полученные выборки.
Теперь необходимо провести статистическую обработку данных.

Статистическая обработка результатов выборочного наблюдения.
Обычно обработка выборочных данных предполагает расчет основных статистических характеристик выборки, величины ошибки выборки и, затем, вероятностную оценку параметров генеральной совокупности, и проверку гипотез о значениях этих параметров.
Рассчитанные величины представим в результативной таблице:
В первом столбце (Variable) представлены имена переменных (выборок).
Mean – значения выборочных средних, Std. Dev. – значения среднего квадратического (стандартного) отклонения, N – объем выборки; Std.Err. – средняя ошибка выборки; Confidence -95,000% - нижняя граница доверительного интервала при вероятности 95%; Confidence +95,000% - верхняя граница доверительного интервала при вероятности 95%; Reference – гипотетическое значение генеральной средней величины (в нашем примере это значение известно из первой работы); t-value – расчетное значение t-критерия для проверки гипотезы о значении генеральной средней; df – число степеней свободы (определяется как N – 1); p – расчетный уровень значимости t-критерия.
Таким образом, по данным каждой выборки рассчитаны: среднее значение анализируемого показателя, стандартное отклонение и величина средней ошибки выборки. Эти результаты позволяют, с учетом заданной доверительной вероятности (в примере 95%), определить границы доверительных интервалов для генеральной средней (графы: Confidence -95,000% и Confidence +95,000%).
Доверительный интервал для неизвестной генеральной средней определяется:, где — генеральная средняя; — выборочная средняя; — предельная ошибка выборки.
Предельная ошибка выборки вычисляется по формуле: ,
где t – параметр нормального распределения (для малых выборок – распределения Стьюдента);
- средняя ошибка выборки, определяемая как: ,где n – объем выборки; - выборочная дисперсия.

Рис. 9. Данные статистической обработки данных.

Графическое представление результатов выборочного наблюдения.
Для наглядного и компактного представления результатов проведенного выборочного наблюдения воспользуемся графическими возможностями ППП STATISTICA.
Представим результаты построения диаграммы размаха.

Рис. 10. Диаграмма размаха.
График наглядно показывает, что доверительные интервалы, построенные по всем выборкам, накрывают генеральную среднюю, что естественно.
Если бы, какой либо доверительный интервал, рассчитанный по результатам выборки, не включал в себя значение генеральной средней, то в реальных условиях, это означало бы получение ошибочного вывода на основе выборки.

Список литературы.

Ефимова М. Р., Петрова Е.В., Общая теория статистики, М.: ИНФРА-М, 2002, 416с.
Куприенко Н.В., Методы анализа распределений. Выборочное наблюдение, - Спб.: Из-во Политехн. ун-та, 2009г., 398с.
Практикум по теории статистики под ред. Р. А. Шмойловой, М.: Финансы и статистика, 2003г., 416 с.

1.Ефимова М. Р., Петрова Е.В., Общая теория статистики, М.: ИНФРА-М, 2002, 416с.
2.Куприенко Н.В., Методы анализа распределений. Выборочное наблюдение, - Спб.: Из-во Политехн. ун-та, 2009г., 398с.
3.Практикум по теории статистики под ред. Р. А. Шмойловой, М.: Финансы и статистика, 2003г., 416 с.

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА

Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования

"Уральский государственный университет путей сообщения"

(ФГБОУ ВПО "УрГУПС")

Кафедра: "Экономика транспорта"

КУРСЫ

по дисциплине "Статистика"

На тему: "Обработка и анализ статистических данных"

Проверил: Преподаватель

Денисова А. И

выполнил: студент группы ПОЧЕМУ-242

Колосова С. Н.

Бухарест

2013

Введение

Статистика -- общетеоретическая наука (комплекс научных дисциплин), которая изучает количественную сторону качественно определенных массовых социально-экономических явлений и процессов, в состав, распределение, размещение в пространстве, движение во времени, выявляя в силу взаимозависимости и закономерности в конкретных условиях места и времени. [1]

Понятие "статистика" происходит от латинского слова "status", что в переводе означает - положение, состояние, порядок явлений.

Статистика разрабатывает специальную методологию исследования и обработки материалов: массовые статистические наблюдения, метод группировок, средних величин, индексов, балансовый метод, метод графических изображений и другие методы анализа статистических данных.

Все процессы и явления, происходящие в жизни, имеют прямую связь между собой, зависят друг от друга и взаимодействовать между собой.

Это работа является заключительным этапом изучения дисциплины "Статистика". Она должна показать степень усвоения теоретических основ курса "Статистика", и умение применять статистическую методологию в анализе конкретных данных.

Владение методами статистики дает возможность превращать безликую и разрозненную массу числовых данных в систему знаний, на основе которых можно принимать эффективные управленческие решения. Статистика дает нам какой-то талант, способность прогнозировать закономерные явления, предопределять события, одним словом - предвидеть.

Целью данной работы является освоение инструментов статистики для дальнейшего их применения в решении задач управления.

Узнать стоимость работы