Выборочное распределение

из "Методы сбора и использования маркетинговой информации "

Статистический вывод — это утверждение о параметрах генеральной совокупности на основании изучения характеристик выборки. Исследователь заранее формулирует некоторое утверждение о параметрах генеральной совокупности (гипотезу), затем оценивает степень соответствия результатов, Полученных в выборочном исследовании, сформулированной гипотезе и принимает решение о ее адекватности. Статистическое оценивание и проверка гипотез основываются на идее выборочного распределения. [c.158]
Построив зависимость выборочного среднего от частоты, получим кривую нормального распределения (рис. 4.18). Искомая вероятность равна отношению площади под кривой выборочного распределения (заштрихованной) к площади под всей кривой. [c.159]
Можно определить, в каком интервале с вероятностью 0,95 лежит выборочное среднее Мв. Для этого на кривой влево и вправо от Л/г откладывается значение Л/г, чтобы между ними, было заключено 95% площади под кривой. Однако какой смысл в такой оценке, если для ее определения требуется экспериментально определить выборочное распределение, что практически неосуществимо Оказывается, что во многих случаях связь между параметрами и выборочным распределением носит такой характер, что распределение статистики можно построить теоретически. [c.159]
Если бы в рассмотренном выше примере мы извлекали не 5 оценок, а по 100 из каждой выборки, то распределение получилось бы нормальным. Но и по 5 оценкам можно установить, что оно близко к нормальному. Таким образом по выборке оценивается генеральная совокупность. [c.159]
На самом деле выборка (25 значений) слишком мала для реальных оценок, но для изучения техники обработки результатов вполне достаточна. [c.159]
Вначале определим границы изменения величин от 50 (минимум) до 510 (максимум). [c.160]
Потом разобьем весь диапазон изменения измеряемых величин на интервалы примем за интервал 100 долл. Расчетные интервалы внесем в табл. 4-11 (первый столбец). [c.160]
Подсчитываем количество измеренных значений, попавших в соответствующие интервалы (второй столбец). [c.160]
Рассчитываем, какую долю от 25 значений составляет частота попаданий в интервал (третий столбец). Подсчитываем совокупную частоту, т.е. накапливаемую при переходе от одного интервала к следующему (четвертый столбец). [c.160]
Далее строим гистограмму распределения (рис. 4.19). Обведем гистограмму плавной кривой и получим вид выборочного распределения. Теперь можно вычислить параметры распределения среднее значение дисперсию среднеквадратичное отклонение. [c.160]

Вернуться к основной статье