Межгрупповая дисперсия (
) отражает систематическую вариацию, т. е. различия в величине изучаемого признака, которые возникают под влиянием фактора, положенного в основу группировки , - средняя в каждой группе, - число единиц в каждой группеСредняя внутригрупповая дисперсия (
) характеризует случайную вариацию, возникающую под влиянием других, неучтенных факторов, и не зависит от условия (признака-фактора), положенного в основу группировки. , где - дисперсия по отдельной группеили
Равенство:
Корреляционное отношение
, >0,5 – связь между групповым фактором и результирующим признаком – тесная, <0,5 – связь слабаяСредняя квадратическая ошибка:
, n – число наблюденийЕсли
, асимметрия существенна и распределение признака в генеральной совокупности не является симметричным. Если , асимметрия несущественна, ее наличие объясняется влиянием случайных обстоятельств. - правосторонняя асимметрия, - левосторонняя асимметрия.Средняя квадратическая ошибка:
n – число наблюденийКривая линия, которая отражает закономерность изменения частот в чистом, исключающем влияние случайных факторов виде, называется кривой распределения.
Плотность распределения (расчет теоретических частот)
, - нормированное отклонение , - определяется по таблице (приложение 1)Критерий согласия К. Пирсона (для проверки близости теоретического и эмпирического распределений, для проверки соответствия эмпирического распределения закону нормального распределения)
f – эмпирические частоты в интервале, f’ – теоретические частоты в интервалеКритерий согласия Романовского
, m – число групп, m-3 – число степеней свободы при исчислении частот нормального распределения
Если к<3, то можно принять гипотезу о нормальном характере эмпирического распределения
Критерий Колмогорова
, D – максимальное значение разности между накопленными эмпирическими и теоретическими частотами, n – сумма эмпирических частотРаспределение Пуассона (теоретические частоты)
, n – общее число независимых испытаний, λ – среднее число появления редкого события в n одинаковых независимых испытаниях, m – частота данного события, е=2,71828
N – объем генеральной совокупности
n – объем выборочной совокупности (число единиц, попавших в выборку)
- генеральная средняя (среднее значение признака в генеральной совокупности) - выборочная средняяр – генеральная доля (доля единиц, обладающих данным признаком в генеральной совокупности)
w – выборочная доля
- генеральная дисперсия - выборочная дисперсия - среднее квадратическое отклонение признака в генеральной совокупностиS – среднее квадратическое отклонение признака в выборочной совокупности.
Неравенство Чебышеба
При неограниченном числе наблюдений, независящих друг от друга из генеральной совокупности с вероятностью сколь угодно близкой к 1, можно утверждать, что расхождение между выборочной и генеральной средней будет сколь угодно малой величиной
.Теорема Ляпунова
Дает количественную оценку ошибки. При неограниченном объеме из генеральной совокупности с Р расхождения выборочной и генеральной средней равна интегралу Лапласа
, - нормированная функция Лапласа (интеграл Лапласа)Р – гарантированная вероятность
t – коэффициент доверия, зависящий от Р
Р | 0,683 | 0,954 | 0,997 |
t | 1 | 2 | 3 |
Средняя ошибка (n>30) при случайной повторной выборке:
,При случайной бесповторной выборке:
, Способ отбора единиц | ||
повторный | бесповторный | |
Средняя ошибка μ: Для средней | ||
Для доли | ||
Предельная ошибка Δ: Для средней | ||
Для доли |
Доверительные интервалы для генеральной средней –