Организация выборочных наблюдений и обеспечение репрезентативности выборки
Автор работы: Пользователь скрыл имя, 14 Декабря 2010 в 02:15, контрольная работа
Описание работы
Выборочное статистическое наблюдение является наиболее широко применяемым видом не сплошного наблюдения. При выборочном методе обследованию подвергается сравнительно набольшая часть всей изучаемой совокупности (обычно до 5-10 %, реже до 15-20 %). При этом подлежащая изучению статистическая совокупность, из которой производится отбор части единиц, называется генеральной совокупностью. Отобранная из генеральной совокупности некоторая часть единиц, подвергающаяся обследованию, называется выборочной совокупностью или выборкой.
Файлы: 1 файл
ста.doc
— 290.00 Кб (Скачать файл)Стоим итоговую таблицу:
Группировка рабочих по стажу работы за … год
| Группы рабочих по стажу работы, лет | Число рабочих | Стаж работы, лет | Месячная выработка продукции, у.е. | |||
| абсолютное | в % к итогу | всего | на 1 чел. | всего | на 1 чел | |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5=4/2 | 6 | 7=6/2 |
| [14; 17) | 4,0 | 17,4 | 59,2 | 14,8 | 1230 | 307,5 |
| [17; 20) | 7,0 | 30,4 | 129,4 | 18,5 | 2377 | 339,6 |
| [20; 23) | 5,0 | 21,7 | 107,5 | 21,5 | 1803 | 360,6 |
| [23; 26) | 4,0 | 17,4 | 95,7 | 23,9 | 1487 | 371,8 |
| [26, 29] | 3,0 | 13,0 | 82,2 | 27,4 | 1199 | 399,7 |
| Итого: | 23,0 | 100,0 | 474,0 | 20,6 | 8096,0 | 352,0 |
Вывод: для всех
групп рабочих характерна следующая
тенденция: с увеличением стажа
работы растет месячная выработка продукции
1 человеком. Также можно отметить тот
факт, что больше всего рабочих имеют стаж
от 7 до 10 лет, а затем количество рабочих
с ростом стажа начинает снижаться.
Задача 3.
1. Построить
прогноз методом среднего
2. Построить прогноз методом среднего темпа роста, предварительно проверив предпосылки его реализации.
3. Построить прогноз методом экстраполяции трендовых моделей.
4. Произвести оценку точности прогнозов, полученных методом экстраполяции трендовых моделей на основе:
- средней квадратической ошибки
- коэффициента несоответствия.
Сделать выводы.
Исходные данные:
Динамика числа семей, состоявших на учете на получение жилья в одном из регионов Республики Беларусь за январь-октябрь 2009 года
| Месяц | Число семей, состоявших на учете на получение жилья, тыс.ед., yi |
| Январь | 175,60 |
| Февраль | 177,20 |
| Март | 199,30 |
| Апрель | 202,10 |
| Май | 222,90 |
| Июнь | 244,00 |
| Июль | 257,30 |
| Август | 227,90 |
| Сентябрь | 251,10 |
| Октябрь | 295,00 |
Решение
- Прогноз методом среднего абсолютного прироста
| Месяц | Число семей, состоявших на учете на получение жилья, тыс.ед., yi | yi2 | ∆i | ∆i2 |
|
|
| ||||||||
| Январь | 175,60 | 30835,36 | - | - | 175,600 | 0,000 | 0,000 | ||||||||
| Февраль | 177,20 | 31399,84 | 1,60 | 2,56 | 188,867 | -11,667 | 136,111 | ||||||||
| Март | 199,30 | 39720,49 | 22,10 | 488,41 | 202,133 | -2,833 | 8,028 | ||||||||
| Апрель | 202,10 | 40844,41 | 2,80 | 7,84 | 215,400 | -13,300 | 176,890 | ||||||||
| Май | 222,90 | 49684,41 | 20,80 | 432,64 | 228,667 | -5,767 | 33,254 | ||||||||
| Июнь | 244,00 | 59536,00 | 21,10 | 445,21 | 241,933 | 2,067 | 4,271 | ||||||||
| Июль | 257,30 | 66203,29 | 13,30 | 176,89 | 255,200 | 2,100 | 4,410 | ||||||||
| Август | 227,90 | 51938,41 | -29,40 | 864,36 | 268,467 | -40,567 | 1645,654 | ||||||||
| Сентябрь | 251,10 | 63051,21 | 23,20 | 538,24 | 281,733 | -30,633 | 938,401 | ||||||||
| Октябрь | 295,00 | 87025,00 | 43,90 | 1927,21 | 295,000 | 0,000 | 0,000 | ||||||||
| Итого | 2252,40 | 520238,42 | 119,40 | 4883,36 | 2353,000 | -100,600 | 2947,020 |
Для осуществления прогноза должна выполняться предпосылка:
Проверим:
Условие не выполняется, следовательно, прогноз построить нельзя.
-
Прогноз методом среднего темпа роста
Месяц Число семей, состоявших на учете на получение жилья, тыс.ед., yi Тр уТр Январь 175,60 - 175,60 Февраль 177,20 1,009 186,022 Март 199,30 1,125 197,062 Апрель 202,10 1,014 208,758 Май 222,90 1,103 221,148 Июнь 244,00 1,095 234,273 Июль 257,30 1,055 248,177 Август 227,90 0,886 262,906 Сентябрь 251,10 1,102 278,510 Октябрь 295,00 1,175 295,039 Итого 2252,40 9,56 2307,49 Проверим предпосылки осуществления прогноза:
2252,40 < 2307,49
Так как предпосылки не выполняются, прогноз методом среднего темпа роста построить невозможно.
- Прогноз методом экстраполяции трендовых моделей.
Модель прямой.
Месяц Число семей, состоявших на учете на получение жилья, тыс.ед., yi Номер месяца, t t2 yixt yt (yi-yt)2 yi2 Январь 175,6 1 1 175,6 172,8327 7,657798 30835,36 Февраль 177,2 2 4 354,4 184,4788 52,98075 31399,84 Март 199,3 3 9 597,9 196,1248 10,08159 39720,49 Апрель 202,1 4 16 808,4 207,7709 32,15921 40844,41 Май 222,9 5 25 1114,5 219,417 12,1315 49684,41 Июнь 244 6 36 1464 231,063 167,3652 59536 Июль 257,3 7 49 1801,1 242,7091 212,8946 66203,29 Август 227,9 8 64 1823,2 254,3552 699,875 51938,41 Сентябрь 251,1 9 81 2259,9 266,0012 222,0461 63051,21 Октябрь 295 10 100 2950 277,6473 301,1171 87025 Итого 2252,4 55 385 13349 2252,4 1718,309 520238,42
Yt = 161,57+11,65t
Построим прогноз:
Номер месяца, t yt 11 289,2933 12 300,9394 13 312,5855 Оценка точности прогноза:
Среднеквадратическая ошибка:
13,11
Коффициент несоответствия:
Модель параболы
Yt = 161,7867 + 11,34606t + 0,027273t2
Построим прогноз:
Номер месяца, t yt 11 289,8933 12 301,8667 13 313,8945 Месяц Число семей, состоявших на учете на получение жилья, тыс.ед., yi Номер месяца, t t2 t3 t4 yixt yixt2 yt (yi-yt)2 yi2 Январь 175,6 1 1 1 1 175,6 175,6 173,16 5,9536 30835,36 Февраль 177,2 2 4 8 16 354,4 708,8 184,5879 54,58075 31399,84 Март 199,3 3 9 27 81 597,9 1793,7 196,0703 10,43094 39720,49 Апрель 202,1 4 16 64 256 808,4 3233,6 207,6073 30,33005 40844,41 Май 222,9 5 25 125 625 1114,5 5572,5 219,1988 13,69897 49684,41 Июнь 244 6 36 216 1296 1464 8784 230,8448 173,058 59536 Июль 257,3 7 49 343 2401 1801,1 12607,7 242,5455 217,6966 66203,29 Август 227,9 8 64 512 4096 1823,2 14585,6 254,3006 696,992 51938,41 Сентябрь 251,1 9 81 729 6561 2259,9 20339,1 266,1103 225,3092 63051,21 Октябрь 295 10 100 1000 10000 2950 29500 277,9745 289,8661 87025 Итого 2252,4 55 385 3025 25333 13349 97300,6 2252,4 1717,916 520238,4
Оценка точности прогноза:
Среднеквадратическая ошибка:
13,10693
Коффициент несоответствия:
Выводы: Так как коэффициенты несоответствия при построении модели прямой и модели параболы близки к нулю, можно сказать, что прогноз будет довольно точен. Однако значение среднеквадратического отклонения (не близкое к нулю) и в первом, и во втором случае указывает на то, что прогноз не будет совершенным. Исходя из того, что значения показателей оценки точности прогноза в случае построения модели параболы ниже, чем при построении модели прямой, для расчета прогнозируемых значений следует воспользоваться моделью параболы. Получаем, что в ноябре 2009 года число семей, состоящих на учете на получение жилья, составит 289,9 тыс., в декабре – 301,87 тыс., в январе 2010 года – 313,89 тыс.