🗊Презентация Организация выборочного наблюдения

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
Организация выборочного наблюдения, слайд №1Организация выборочного наблюдения, слайд №2Организация выборочного наблюдения, слайд №3Организация выборочного наблюдения, слайд №4Организация выборочного наблюдения, слайд №5Организация выборочного наблюдения, слайд №6Организация выборочного наблюдения, слайд №7Организация выборочного наблюдения, слайд №8Организация выборочного наблюдения, слайд №9Организация выборочного наблюдения, слайд №10Организация выборочного наблюдения, слайд №11Организация выборочного наблюдения, слайд №12Организация выборочного наблюдения, слайд №13Организация выборочного наблюдения, слайд №14Организация выборочного наблюдения, слайд №15Организация выборочного наблюдения, слайд №16Организация выборочного наблюдения, слайд №17Организация выборочного наблюдения, слайд №18Организация выборочного наблюдения, слайд №19Организация выборочного наблюдения, слайд №20Организация выборочного наблюдения, слайд №21Организация выборочного наблюдения, слайд №22Организация выборочного наблюдения, слайд №23Организация выборочного наблюдения, слайд №24Организация выборочного наблюдения, слайд №25Организация выборочного наблюдения, слайд №26Организация выборочного наблюдения, слайд №27
Скачать

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Организация выборочного наблюдения. Доклад-сообщение содержит 27 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1


Организация выборочного наблюдения 2016-2017 уч.год
Описание слайда:
Организация выборочного наблюдения 2016-2017 уч.год

Слайд 2


Рассматриваемые вопросы Сущность генеральной и выборочной совокупности Классификация методов выборки Основные типы задач, решаемых при проведении выборки Характеристика генеральной совокупности на основе данных, полученных по выборке
Описание слайда:
Рассматриваемые вопросы Сущность генеральной и выборочной совокупности Классификация методов выборки Основные типы задач, решаемых при проведении выборки Характеристика генеральной совокупности на основе данных, полученных по выборке

Слайд 3


Виды наблюдения Сплошное наблюдение
Описание слайда:
Виды наблюдения Сплошное наблюдение

Слайд 4


К использованию выборочного метода (или выборки) прибегают в следующих случаях: если само наблюдение связано с порчей или уничтожением наблюдаемых единиц; если необходимо получить информацию о слишком большом объеме совокупности, а возможности привлечения большого штата сотрудников для сбора данных ограничены; если исследование больших совокупностей необходимо провести в сжатые сроки или при небольших затратах; если необходимо повысить точность наблюдения: уменьшение числа единиц наблюдения резко снижает ошибки регистрации.
Описание слайда:
К использованию выборочного метода (или выборки) прибегают в следующих случаях: если само наблюдение связано с порчей или уничтожением наблюдаемых единиц; если необходимо получить информацию о слишком большом объеме совокупности, а возможности привлечения большого штата сотрудников для сбора данных ограничены; если исследование больших совокупностей необходимо провести в сжатые сроки или при небольших затратах; если необходимо повысить точность наблюдения: уменьшение числа единиц наблюдения резко снижает ошибки регистрации.

Слайд 5


Отбор единиц в выборочную совокупность может быть повторным и бесповторным. Повторный отбор При таком отборе вероятность попадания каждой отдельной единицы в выборку остается постоянной, так как отобранная единица после обследования снова возвращается в генеральную совокупность и снова может быть выбранной.
Описание слайда:
Отбор единиц в выборочную совокупность может быть повторным и бесповторным. Повторный отбор При таком отборе вероятность попадания каждой отдельной единицы в выборку остается постоянной, так как отобранная единица после обследования снова возвращается в генеральную совокупность и снова может быть выбранной.

Слайд 6


Классификация выборочных методов
Описание слайда:
Классификация выборочных методов

Слайд 7


Пример: Для изучения платежеспособного спроса населения было решено провести опрос 2000 чел., причем обеспечить представительство жителей городов и поселков пропорционально численности проживающих в этих населенных пунктах. Какая выборка будет произведена? Ответы: а) механическая; б) типическая; в) серийная; г) случайная. д) квотная е) удобная
Описание слайда:
Пример: Для изучения платежеспособного спроса населения было решено провести опрос 2000 чел., причем обеспечить представительство жителей городов и поселков пропорционально численности проживающих в этих населенных пунктах. Какая выборка будет произведена? Ответы: а) механическая; б) типическая; в) серийная; г) случайная. д) квотная е) удобная

Слайд 8


Подходы к определению объема выборки Исходя из имеющихся в наличии средств Правило «большого пальца» Исходя из заранее оговоренных условий На основе статистических методов
Описание слайда:
Подходы к определению объема выборки Исходя из имеющихся в наличии средств Правило «большого пальца» Исходя из заранее оговоренных условий На основе статистических методов

Слайд 9


t – коэффициент, связанный с вероятностью ( P ), гарантирующей результат. При P =0.954 t = 2; При P = 0.997 t = 3;  2 – общая дисперсия признака;  - предел ошибки выборки; N - объем генеральной совокупности. При индивидуальном повторном отборе: n = t 2  2  2
Описание слайда:
t – коэффициент, связанный с вероятностью ( P ), гарантирующей результат. При P =0.954 t = 2; При P = 0.997 t = 3;  2 – общая дисперсия признака;  - предел ошибки выборки; N - объем генеральной совокупности. При индивидуальном повторном отборе: n = t 2  2  2

Слайд 10


Величина 2 зачастую бывает неизвестна, поэтому используют приближенные способы ее оценки: можно провести так называемое пробное маркетинговое исследование (для небольшого объема), на базе которого и определяется величина дисперсии признака :  2 =  ( Х i - Х проб.) 2 n проб. – 1
Описание слайда:
Величина 2 зачастую бывает неизвестна, поэтому используют приближенные способы ее оценки: можно провести так называемое пробное маркетинговое исследование (для небольшого объема), на базе которого и определяется величина дисперсии признака :  2 =  ( Х i - Х проб.) 2 n проб. – 1

Слайд 11


можно использовать данные прошлых выборочных обследований. Если структура и условия развития явления достаточно стабильны, то  1/3 Х ; если распределение признака в генеральной совокупности подчиняется нормальному закону, то размах вариации приблизительно равен 6 (крайние значения отстоят в ту и другую сторону от средней на расстояние 3, т.е.  = 1/6 ( Х max - X min ); для относительной величины признака принимают максимальную величину дисперсии  2 = 0,5 * 0,5 = 0,25.
Описание слайда:
можно использовать данные прошлых выборочных обследований. Если структура и условия развития явления достаточно стабильны, то  1/3 Х ; если распределение признака в генеральной совокупности подчиняется нормальному закону, то размах вариации приблизительно равен 6 (крайние значения отстоят в ту и другую сторону от средней на расстояние 3, т.е.  = 1/6 ( Х max - X min ); для относительной величины признака принимают максимальную величину дисперсии  2 = 0,5 * 0,5 = 0,25.

Слайд 12


Пример расчета объема выборки Фирма- производитель бытовой техники изучала в одном из регионов степень обеспеченности населения товарами бытовой техники. В ходе предыдущих исследований было выявлено, что ¼ семей имеют моющие пылесосы. Каков должен быть объем выборки семей в предстоящем исследовании, чтобы гарантировать результат с вероятностью 95, 4 % и ошибкой не более 5 % ?
Описание слайда:
Пример расчета объема выборки Фирма- производитель бытовой техники изучала в одном из регионов степень обеспеченности населения товарами бытовой техники. В ходе предыдущих исследований было выявлено, что ¼ семей имеют моющие пылесосы. Каков должен быть объем выборки семей в предстоящем исследовании, чтобы гарантировать результат с вероятностью 95, 4 % и ошибкой не более 5 % ?

Слайд 13


Итак, имеются все исходные данные для расчета объема выборки: t=2 (для вероятности 95,4 %);  2 = 0,25 · 0,75 = 0,188;  2 = (0,05)2 = 0,0025. Подставим исходную информацию в формулу расчета объема выборки (n): Ответ: Объем выборки составляет 300 семей
Описание слайда:
Итак, имеются все исходные данные для расчета объема выборки: t=2 (для вероятности 95,4 %);  2 = 0,25 · 0,75 = 0,188;  2 = (0,05)2 = 0,0025. Подставим исходную информацию в формулу расчета объема выборки (n): Ответ: Объем выборки составляет 300 семей

Слайд 14


Определение предела ошибки выборки Предел ошибки выборки – величина возможных отклонений показателей генеральной совокупности от показателей выборочной совокупности. Предельная ошибка () зависит от средней ошибки выборки () и от величины вероятности, с которой гарантируется результат выборочного наблюдения. Обычно вероятность принимается равная 0,954 или 0,997, которой соответствуют коэффициенты (t) , равные 2 или 3. Между названными показателями существует взаимосвязь:  = t.
Описание слайда:
Определение предела ошибки выборки Предел ошибки выборки – величина возможных отклонений показателей генеральной совокупности от показателей выборочной совокупности. Предельная ошибка () зависит от средней ошибки выборки () и от величины вероятности, с которой гарантируется результат выборочного наблюдения. Обычно вероятность принимается равная 0,954 или 0,997, которой соответствуют коэффициенты (t) , равные 2 или 3. Между названными показателями существует взаимосвязь:  = t.

Слайд 15


Средняя ошибка выборки () рассчитывается по формулам: для повторного отбора:
Описание слайда:
Средняя ошибка выборки () рассчитывается по формулам: для повторного отбора:

Слайд 16


Нередко на практике задаются величиной не абсолютной, а относительной погрешности, выраженной в процентах к средней:  отн. =  абс./ Х * 100 %  абс =  отн.* Х / 100 %
Описание слайда:
Нередко на практике задаются величиной не абсолютной, а относительной погрешности, выраженной в процентах к средней:  отн. =  абс./ Х * 100 %  абс =  отн.* Х / 100 %

Слайд 17


Пример расчета абсолютной погрешности и объема выборки. Меховое акционерное общество «Белка» проводит исследование мнения потенциальных покупателей о приемлемой цене на норковые мужские шапки. В начале сезона средняя цена в магазинах на шапку- ушанку составляла 4500 руб., со средним квадратическим отклонением 1000 руб. Каков должен быть объем выборки, чтобы гарантировать результат с вероятностью 95,4 % и ошибкой не более 3 %?
Описание слайда:
Пример расчета абсолютной погрешности и объема выборки. Меховое акционерное общество «Белка» проводит исследование мнения потенциальных покупателей о приемлемой цене на норковые мужские шапки. В начале сезона средняя цена в магазинах на шапку- ушанку составляла 4500 руб., со средним квадратическим отклонением 1000 руб. Каков должен быть объем выборки, чтобы гарантировать результат с вероятностью 95,4 % и ошибкой не более 3 %?

Слайд 18


Последовательность расчета:  абс = 3*4500 : 100 % = 135
Описание слайда:
Последовательность расчета:  абс = 3*4500 : 100 % = 135

Слайд 19


Характеристика генеральной совокупности на основе данных, полученных по выборке Выборочные характеристики распространяются на генеральную совокупность с учетом возможной средней ошибки выборки , либо предельной ошибки - = t , т.е. устанавливается доверительный интервал, в который, как ожидается, попадут оценки для совокупности в целом.
Описание слайда:
Характеристика генеральной совокупности на основе данных, полученных по выборке Выборочные характеристики распространяются на генеральную совокупность с учетом возможной средней ошибки выборки , либо предельной ошибки - = t , т.е. устанавливается доверительный интервал, в который, как ожидается, попадут оценки для совокупности в целом.

Слайд 20


Доверительный интервал Под доверительным интервалом понимают диапазон, крайним точкам которого соответствует определенный процент ответов на какой-либо вопрос. Из свойств нормальной кривой распределения вытекает, что конечные точки доверительного интервала, для вероятности 95.4 %, определяются как Х + 2  , а для вероятности 99.7 % - Х + 3. Имеются специальные таблицы, которые дают возможность определять доверительные интервалы с различной вероятностью.
Описание слайда:
Доверительный интервал Под доверительным интервалом понимают диапазон, крайним точкам которого соответствует определенный процент ответов на какой-либо вопрос. Из свойств нормальной кривой распределения вытекает, что конечные точки доверительного интервала, для вероятности 95.4 %, определяются как Х + 2  , а для вероятности 99.7 % - Х + 3. Имеются специальные таблицы, которые дают возможность определять доверительные интервалы с различной вероятностью.

Слайд 21


Пример: Допустим, что в выборочное обследование мнений потенциальных потребителей нового продукта попали 200 женщин и 300 мужчин. 70 % женщин и 80 % мужчин одобрили новый продукт. С вероятностью 95.4 % определим доверительный интервал доли мужчин и женщин в генеральной совокупности, которые одобрили бы продукт этот продукт
Описание слайда:
Пример: Допустим, что в выборочное обследование мнений потенциальных потребителей нового продукта попали 200 женщин и 300 мужчин. 70 % женщин и 80 % мужчин одобрили новый продукт. С вероятностью 95.4 % определим доверительный интервал доли мужчин и женщин в генеральной совокупности, которые одобрили бы продукт этот продукт

Слайд 22


Результаты выборочного наблюдения
Описание слайда:
Результаты выборочного наблюдения

Слайд 23


Средняя ошибка выборки равна:
Описание слайда:
Средняя ошибка выборки равна:

Слайд 24


Вариационный ряд: Использование результатов выборочного наблюдения Пример: В результате выборочного наблюдения населения, ищущего работу, получен следующий ряд распределения . С вероятностью 0,954 определите границы: а) среднего возраста незанятого населения; б) удельного веса лиц, моложе 25 лет, в общей численности
Описание слайда:
Вариационный ряд: Использование результатов выборочного наблюдения Пример: В результате выборочного наблюдения населения, ищущего работу, получен следующий ряд распределения . С вероятностью 0,954 определите границы: а) среднего возраста незанятого населения; б) удельного веса лиц, моложе 25 лет, в общей численности

Слайд 25


Расчет среднего возраста незанятого населения и дисперсии
Описание слайда:
Расчет среднего возраста незанятого населения и дисперсии

Слайд 26


а) средняя величина: х = 7820/190=41,2 б) дисперсия:  2 = 116,24 В) среднее квадратическое отклонение: =10,78 Средняя ошибка выборки μ = 10,78 = 0,8 года 190  Абс = 2*0,8 = 1,6 года 41,2 – 1,6  Х 41,2 + 1,6 39,6  Х  42,8
Описание слайда:
а) средняя величина: х = 7820/190=41,2 б) дисперсия:  2 = 116,24 В) среднее квадратическое отклонение: =10,78 Средняя ошибка выборки μ = 10,78 = 0,8 года 190  Абс = 2*0,8 = 1,6 года 41,2 – 1,6  Х 41,2 + 1,6 39,6  Х  42,8

Слайд 27


2-ой вопрос: определение доли лиц до 25 лет в генеральной совокупности Доля лиц в возрасте до 25 лет: 15/190=0,079 Дисперсия: 0,079*0,921=0,073 Средняя ошибка выборки μ: 0,073/190 =0,02 Предел ошибка выборки : 2*0,02=0,04 Границы генеральной доли 0,079-0,04  Х 0,079 + 0,04 0,039  Х  0,119
Описание слайда:
2-ой вопрос: определение доли лиц до 25 лет в генеральной совокупности Доля лиц в возрасте до 25 лет: 15/190=0,079 Дисперсия: 0,079*0,921=0,073 Средняя ошибка выборки μ: 0,073/190 =0,02 Предел ошибка выборки : 2*0,02=0,04 Границы генеральной доли 0,079-0,04  Х 0,079 + 0,04 0,039  Х  0,119

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию