Выборочное наблюдение. Испытание статистических гипотез
Контрольная работа - Экономика
Другие контрольные работы по предмету Экономика
доходы, поступающие в семью в виде заработной платы, премий, единовременных выплат, гонораров, предпринимательского дохода или дохода от собственности, компенсационных выплат и дотаций. В совокупные доходы семьи включаются также натуральная оплата труда, доходы, полученные от реализации и потребления продукции личного подсобного хозяйства (садового участка, коллективного огорода). Для характеристики обеспеченности семей следует учитывать их накопления, а также валютные поступления. Возрастает значение анализа личного потребления. Для изучения структуры рабочего времени работников разных категорий, особенно рабочих, а также для характеристики использования машин и оборудования используется метод моментных наблюдений. Этот метод состоит в регистрации вида затрат времени в определенные, заранее выбранные моменты. Предварительно составляется список всех возможных состояний или видов затрат времени. Подсчитывается доля отметок о каждом состоянии, и оценивается доверительный интервал доли времени, затраченного на тот или иной вид работы. Отбор моментов выборки может быть проведен либо по схеме механической выборки через равные промежутки времени, либо по схеме случайной выборки с использованием таблицы случайных чисел. Необходимая численность моментов наблюдения рассчитывается как Если при проверке отобранных документов ошибок не обнаружено, то с принятой доверительной вероятностью мы можем распространить результаты выборки на всю генеральную совокупность и считать, что итог по генеральной совокупности завышен не более чем на величину предельно допустимой ошибки. Если же обнаружена по крайней мере одна ошибка, то первоначальная гипотеза относительно отсутствия ошибок, которая закладывалась при планировании выборки, оказывается несостоятельной. В этом случае должны быть пересмотрены либо значение коэффициента надежности, либо величина предельно допустимой ошибки (точность), либо и то, и другое. Если ошибки выявлены в операциях, значение которых превышает величину шага отбора, то можно быть уверенным в отношении абсолютного размера ошибок в таких операциях, так как каждая из них проверялась полностью. В этом случае нужно решить вопрос о распространении абсолютного размера выявленных ошибок на операции, значение которых меньше шага отбора. Все ошибки группируются в два класса: завышение суммы и ее занижение. Для всех операций, значение которых превышает шаг отбора, выявленная ошибка является точным размером завышения или занижения. Для операций, значение которых меньше шага отбора, размер выявленной ошибки относится к значению операции, и полученная относительная ошибка умножается на шаг отбора, т.е. распространяется на весь интервал. После определения суммарного размера ожидаемой ошибки по всем интервалам выборки (т.е. шагам отбора) проводится сравнение с допустимым размером суммарной ошибки, и если рассчитанная суммарная ошибка превосходит допустимую величину, то, подставляя последнюю в формулу объема выборки, определяют, с каким коэффициентом надежности и соответственно с какой доверительной вероятностью могут гарантироваться результаты данного выборочного исследования: данных не в целом по единице наблюдения, а лишь по некоторым пунктам формуляра наблюдения. К частичным пропускам относят также ошибочные и некорректные ответы, которые могут быть внесены в бланк с данными в силу непонимания вопроса, неточности или просто невнимательности. Для обработки полных не ответов респондентов совокупность не ответивших предприятий должна быть разделена на три следующие группы:
первая предприятия, данные по которым восстанавливаться не будут. К ним относятся предприятия, ликвидированные или находящиеся в стадии ликвидации, так называемые спящие, т.е. приостановившие свою деятельность в силу различных причин;
вторая предприятия, о которых достоверно известно, что они, несмотря на отсутствие отчета, активны, ведут финансово-хозяйственную деятельность;
третья предприятия, по которым нет никаких данных и даже сведений, действующие они или нет. К каждой группе полных неответов применяется свой метод коррекции и восстановления данных. Используются следующие методы восстановления пропусков:
заполнение с пристрастным подбором;
заполнение по предыдущему значению;
заполнение без подбора;
заполнение средними;
заполнение с помощью регрессии;
замена.
Заполнение с пристрастным подбором означает поиск данных, относящихся к единицам определенного типа. Заполнение по предыдущему значению часто используется в современной практике. Но этот метод не рекомендуется применять при большом количестве пропусков, а также при наличии тенденции изменения показателя и значительном сроке со дня последней регистрации значения. Заполнение безусловными средними. По имеющимся наблюдениям рассчитываются средние, и существующий пропуск заполняется средними значениями. Этот метод эффективен при однородности анализируемой совокупности и небольшом количестве пропусков.
Заполнение с помощью регрессии состоит в заполнении пропусков значениями, предсказываемыми регрессией пропущенных для данного объекта переменных на основе присутствующих. Регрессия вычисляется по объектам с полной информацией. Этот метод выдвигает ряд серьезных требований к данным: однородность, поскольку известно, что при использовании метода наименьших квадратов небольшое число грубых ошибок может весьма существенно исказить ?/p>