- •1. Зарождение и формирование статистики. Предмет, метод, совершенствование.
- •2. Виды дисперсий, методика их расчета и условия применения в экономико-статистическом анализе
- •3 Дисперсии количественного признака:
- •3. Предмет статистической науки. Основные стат. Категории. Задачи статистики на совр. Этапе разв.
- •4. Статистическая сводка материалов наблюдения, её значение и задачи в исследовании коммерческой деятельности. Программа разработки первичных данных статистического наблюдения. Этапы сводки.
- •5. Статистические методы изучения связей в торговле. Корреляционно-регрессионный анализ статистической связи социально-экономических явлений.
- •6. Основные виды несплошного наблюдения, их значение в новых условиях коммерческой деятельности.
- •7. Виды и формы связей, изучаемых в статистике. Задачи статистического изучения связи в торговле.
- •9. Условия применения выборочного метода в торговле. Этапы выборочного исследования.
- •10. Общая тенденция (тренд) ряда динамики. Стат. Методы выявления и мат. Оценки тренда основные модели общей тенденции рд.
- •13. Виды средних величин, условия их применения в экономическом анализе.
- •2. Сумма X(I)`*f(I)/ сумма f(I) – для интервального ряда распределения.
- •15. Виды абсолютных и относительных величин, их природа, познавательные свойства и условия применения в экономико-статистическом анализе.
- •16. Статистические таблицы, их виды и значение в изложении результата статистической сводки. Основные правила построения статистических таблиц.
- •18. Сезонные колебания в торговле, статистические методы выявления и математической оценки сезонной волны.
- •19 Индексный метод изучения динамики среднего уровня
- •21. Индексы физического объемы товарной массы, способы их вычисления, условия применения в экономическом анализе.
- •23. Индивидуальные и агрегатные индексы, их взаимосвязь и применение в анализе коммерч-й деят-ти.
- •24. Ошибки наблюдения и меры по обеспечению надежности статистической информации.
- •25.Индексы цен, их экономическое содержание. Способы определения суммы экономического эффекта от изменения цены.
- •27. Ошибки выборочного наблюдения. О пределение необходимой численности выборки.
- •28 Понятие о статистических индексах, их значение и задачи в изучении коммерческой деятельности.
- •30. Виды статистических наблюдений. Понятие о выборочном методе исследования, его значение и задачи.
- •32. Основные задачи и условия применения корреляционно-регрессионного метода анализа стат. Связей соц.-эк-х явлений. Использование эвм для корреляционно-регрессионного анализа.
- •34. Метод статистичесгруппировок при изучении соц-эк-х явлений. Задачи этого метода при сборе и обр-ке стат. Информации.
- •37. Обобщающие характеристики генеральной и выборочной совокупности. Способы отбора единиц из генеральной совокупности.
- •40. Современная организация статистики в россии.
- •44. Малая выборка. Практика применения малой выборки в коммерческой деятельности.
- •46. Программно-методологические вопросы статистического наблюдения.
- •48. Статистические ряды распределения. Виды рядов распределения. Графическое изображение рядов распределения.
- •49. Международные статистические организации. Статистика в оон.
- •Статистические органы (службы) системы оон
- •Международные организации
- •Комитет по статистике стран снг
- •50. Способы отбора единиц из генеральной совокупности.
- •53 Понятие статистической таблицы. Виды таблиц по характеру подлежащего. Основные правила построения таблиц.
- •55. Понятие о статистических показателях, их значение и основные функции в экономико-статистическом исследовании. К лассификация статистических показателей.
44. Малая выборка. Практика применения малой выборки в коммерческой деятельности.
При контроле качества товаров в экономических исследованиях эксперимент может проводиться на основе малой выборки.
Под малой выборкой понимается несплошное статистическое обследование, при котором выборочная совокупность образуется из сравнительно небольшого числа единиц генеральной совокупности. Объем малой выборки обычно не превышает 30 единиц и может доходить до 4-5 единиц.
В торговле к минимальному объему выборки прибегают, когда большая выборка или невозможна, или нецелесообразна (например, если проведение исследования связано с порчей или уничтожением обследуемых образцов).
Величина ошибки малой выборки определяется по формулам, отличным от формул выборочного наблюдения со сравнительно большим объемом выборки (n>100). Средняя ошибка малой выборки u(мю)м.в. вычисляется по формуле:
uм.в = корень(Gквадрат(м.в.)./ n),
где Gквадрат(м.в.) – дисперсия малой выборки.*это сигма*
По формуле (там номер стоит) имеем:
G0квадрат = Gквадрат * n/ (n-1).
Но поскольку при мало выборке n/(n-1) имеет существенное значение, то вычисление дисперсии малой выборки производится с учетом так называемого числа степеней свободы. Под числом степеней свободы понимается количество вариантов, которые могут принимать произвольные значения, не меняя величины средней. При определении дисперсии Gквадрат число степеней свободы равно n-1:
Gквадрат(м.в.) = сумма (xi– x(c волнистой чертой))/(n-1).
Предельная ошибка малой выборки Дм.в.(знак- треугольник) определяется по формуле:
= t* uм.в
При этом значение коэффициента доверия t зависит не только от заданной доверительной вероятности, но и от численности единиц выборки n. Для отдельных значений t и n доверительная вероятность малой выборки определяется по специальным таблицам Стьюдента, в которых даны распределения стандартизованных отклонений:
t = (x(c волнистой чертой) – x(с чертой)) /Gм.в.
Таблицы Стьюдента приводятся в учебниках по математической статистике. Вот некоторые значения из этих таблиц, характеризующие вероятность того, что предельная ошибка малой выборки не превзойдет t-кратную среднюю ошибку:
St = P [(x(c волнистой чертой) – x(с чертой) ≤ Дм.в].
По мере увеличения объема выборки распределение Стьюдента приближается к нормальному, и при 20 оно уже мало отличается от нормального распределения.
При проведении малых выборочных обследований важно иметь в виду, что чем меньше объем выборки, тем больше различие между распределением Стьюдента и нормальным распределением. При минимальном объеме выборки (n=4) это различие весьма существенно, что указывает на уменьшение точности результатов малой выборки.
Посредством малой выборки в торговле решается ряд практических задач, прежде всего установление предела, в котором находится генеральная средняя изучаемого признака.
Поскольку при проведении малой выборки в качестве доверительной вероятности практически принимается значение 0,95 или 0,99, то для определения предельной ошибки выборки Дм.в. используются следующие показания распределения Стьюдента.
45