21. Расчет ср и пред ошибок выб-ки при случ отборе.

Под ошибкой выборки принято понимать расх-е м/у пок-ми получ-ми по выбочной и ген сов-ти. Ошибки выборки м. Разделить на 2 группы: Системат-кие – в рез-те неверной орг-ции выб наблюдения(наруш осн принцип выборки) – опасно; Случ-е (менее опасные т.к. иногда самопог-ся) случ-ся в  выборке в силу того, что стр-ра обследуемой части не полностья совпадает со стр-рой ген сов-ти. Чем меньше эта ошибка тем больше м. Доверять данным выб наблюд. Размер случ ошибки м. расчитать заранее и спланировать выб обсл-е т.о. чтобы ее размер не превышал допустимых границ. На ее размер 3 фактора: Размер выборки(чемn, тем ошибка). Доля выборки в случайной сов-ти(чемp, темошибка), Дисперсия ген сов-ти(чем² тем разнороднее ген сов-ть, тем больше ошибок выборки, тем большее кол-во ед мы должны обследовать). Чтобы опред-ть размеры выборки рассчит-ют среднюю(стандартизованную) и предельную() ошибку выборки. Средняя ошибка() показ какие возможны отклонения хар-к выб сов-ти от хар-к ген сов-ти – это такое расхождение м/у показателями выб и ген сов-ти кот не превышает СКО(). Предельная ошибка () – макс возможное расх-е при заданной вер-ти ее появления. Для хар-ки размеров случ ошибки оценивают 2 пар-ра: 1) Выборочная средняя(_х^-,_х^-). 2) Выборочная доля((_w,_w). Методика расчета средних ошибок выборки:

	повторная	Безповторная
Выб средняя	х-=(2/n)	х-=((2/n)*(1- n/N))
Выб доля	w=(w(1-w)/n)	w=((w(1-w)/n)*(1-n/N))

_х – СКО, х^- - выб средняя, w – выб доля, ²- дисперсия варирующего приз-ка выб сов-ти, w – доля данного приз-ка в выборке, w(1-w)- дисперсия доли, 1-w – доля противоположного приз-ка в выборке. Ошибка конкретной выборки м. принимать различ значения, однако ее отношение к средней ошибке не превышает -+3 при nN.  показатель кот хар-ет отношение ошибки конкретной выборки к средней ошибке – назыв нормированное отношение(стандартиз-ное разность)= t = (x^-- ẍ)/ -_x-, x^—ген средняя величина t связана с вер-тью того что ошибка выборки будет находиться в опред допустимых пределах(доверительная вер-ть)- F(t). t-P:1-0.683, 2-0.954, 3-0.997, 4-0.9999. Макс ошибка выборки: -_х-=t*_w; _w=t*_w. На предельную ошибку выборки влияют 3 фактора:1) Дисперсия ² 2)n- объем выборки 3)t – коэф доверия. t: его величина зависит от того с какой вер-ю мы хотим гарантировать предельную ошибку выборки. ²- часто неизвестно, поэтому вместо дисп ген сов-ти исп дисп выборочной сов-ти. Численность выборки д.б. оптимальной.

23. Расчет ср ош выб-ки при серийн отборе.

Вид выборки влияет на величину ошибку выборки: средняя ошибка случайной выборки будет всегда больше чем средняя ошибка для типической или серийной выборки. В качестве ед. отбора в серийной выоборки выступает группа ед совокупности. Этапы серийной выборки: Ген сов-ти разбивает на R равных серий, Отбирает число серий в выборку, Обследуются все ед, попавшие в каждую из r серий. Ф-а расчета ошибок

	повторная	Безповторная
Ошибка для средней величины	-x-r=(x2/r)	-х-r=((x2/r)*(1- r/R))	x2=(xj--x-)2/r
Ошибка для выборочной величины	wr=(w2/r)	w=((w2/r)*(1-r/R))	w2=(wj-w)2/r

_x² – межсерийная (межгрупповая) дисперсия для средней величины, х_j – средние значение признака j-ой серии, ^-x^- - средние значение по выборке, w_j – доля ед определенной категории в j-ой серии, w- доля ед определенной категории в выборке.