- •Тема 1. Дискретна випадкова величина та закон її розподілу
- •Способи задання дискретних випадкових величин
- •Тема 2. Числові характеристики дискретних випадкових величин та їх властивості
- •Математичне сподівання та його основні властивості.
- •Основні властивості математичного сподівання
- •1) Математичне сподівання постійної величини дорівнює самій постійній
- •2) Постійний множник можна виносити за знак математичного сподівання
- •3) Математичне сподівання добутку декількох взаємно незалежних дискретних випадкових величин дорівнює добутку їх математичних сподівань, тобто
- •4) Математичне сподівання суми випадкових величин дорівнює сумі їх математичних сподівань, тобто
- •Дисперсія та її властивості.
- •Основні властивості d(X).
- •Середнє квадратичне відхилення дискретної випадкової величини.
- •Тема 3. Уявлення про закон великих чисел
- •Тема 4. Поняття про статистику та її методи
- •Джерела даних у статистиці
Джерела даних у статистиці
Дослідники і менеджери отримують дані, необхідні для прийняття рішення, в основному з трьох джерел:
Вибіркові обстеження, спеціально поставлені експерименти і дані, що є результатом повсякденної (рутинної) роботи у бізнесі. Розглянемо приклади застосування вище згаданих джерел.
При вибірковому обстеженні засобами збирання даних вибірки можуть бути індивідуальні опитування (інтерв'ю), опитування по пошті, телефонні інтерв'ю, і таке інше. Способи організації вибірки описані у параграфі 5.4. Наведемо приклад вибірки.
Приклад 1. Видавництво газети вибирає 1000 потенційних виборців для опитування з метою вивчення рейтингу певного кандидата на виборах.
При спеціально спланованому експерименті у дослідника є можливість, у певних рамках, управління процесом. Наведемо приклад планування експерименту і використання його як джерела даних у статистиці.
Приклад 2. У одній з японських фірм розроблений наступний бланк бальної оцінки здібностей керівника (див. Таблицю 2).
Зібравши дані про кожного керівного співробітника у вигляді Таблиці 2 згідно тестуванню, керівник фірми може використати ці дані для об'єктивної оцінки роботи керівного складу, для оцінки впливу реформи системи управління фірмою, що впроваджується, на прибуток і так далі.
Найчастіше джерелом даних є дані, що збираються у повсякденній, рутинній роботі у бізнесі. Наведемо приклади.
Приклад 3. Керівник крамниці, аналізуючи дані рівня продажу "Вид товару - сезон року", може більш оптимально планувати свою роботу для отримання найбільшого рівня прибутку за рахунок збільшення об'єму продажу ходових видів товару, зменшення видатків на створення надлишків запасів товару на складах крамниці і так далі.
Другим прикладом джерела такого роду даних є різноманітні офіційні джерела статистичних даних.
Приклад 4. Книга: Народне господарство України у 1994 році. Статистичний щорічник України: Відповідальний за випуск В. В. Самченко -К.: Техніка, 1994, 494 ст.
Джерела даних бувають первинними і вторинними. Первинні дані збираються спеціально для статистичного дослідження. Для цих даних є відомості про методи збирання, точність даних і так далі.
Вторинними даними є дані, що використовуються у статистиці, але спочатку збиралися для інших цілей. Очевидно, що рутинні записи про діяльність фірм, офіційні статистичні звіти є вторинними даними.
Безумовно, більш цінними даними у статистиці є первинні дані, але їх не завжди можливо отримати, тому часто використовуються вторинні дані.