Автор работы: Пользователь скрыл имя, 27 Декабря 2011 в 20:38, курсовая работа
Задачи работы: описать теоретические основы выборочного метода
Цель работы: с помощью представленного метода исследовать показатель «Дебиторская задолженность»
Содержание 2
Введение 3
Глава 1. Теоретические основы выборочного метода 5
Выборочное исследование 5
Виды отбора при выборочном наблюдении 8
Ошибки наблюдения 15
Способы отбора единиц в выборочную совокупность 16
Средняя и предельная ошибка для показателей средней величины 19
Средняя и предельная ошибка для показателей доли 22
Определение необходимого объема выборки 23
Понятие о малой выборке 24
Глава 2. Выборочное исследование предприятий Санкт-Петербурга 32
Средняя ошибка выборочной средней 32
Заключение 33
Литература 35
Изучим показатель
дебиторской задолженности
данные | номер | сортируем X | |X-Xсреднее| | (X-Xреднее)^2 | (X-Xсреднее)^3 | (X-Xреднее)^4 | число наблюдений на интервале |
75 | 1 | 31 | 20,88 | 435,9744 | -9103,145472 | 190073,6775 | 3 |
51 | 2 | 33 | 18,88 | 356,4544 | -6729,859072 | 127059,7393 | |
41 | 3 | 41 | 10,88 | 118,3744 | -1287,913472 | 14012,49858 | |
42 | 4 | 41 | 10,88 | 118,3744 | -1287,913472 | 14012,49858 | 7 |
42 | 5 | 41 | 10,88 | 118,3744 | -1287,913472 | 14012,49858 | |
51 | 6 | 42 | 9,88 | 97,6144 | -964,430272 | 9528,571087 | |
52 | 7 | 42 | 9,88 | 97,6144 | -964,430272 | 9528,571087 | |
33 | 8 | 42 | 9,88 | 97,6144 | -964,430272 | 9528,571087 | |
45 | 9 | 42 | 9,88 | 97,6144 | -964,430272 | 9528,571087 | |
50 | 10 | 43 | 8,88 | 78,8544 | -700,227072 | 6218,016399 | |
43 | 11 | 43 | 8,88 | 78,8544 | -700,227072 | 6218,016399 | 8 |
50 | 12 | 43 | 8,88 | 78,8544 | -700,227072 | 6218,016399 | |
53 | 13 | 44 | 7,88 | 62,0944 | -489,303872 | 3855,714511 | |
73 | 14 | 44 | 7,88 | 62,0944 | -489,303872 | 3855,714511 | |
31 | 15 | 45 | 6,88 | 47,3344 | -325,660672 | 2240,545423 | |
50 | 16 | 49 | 2,88 | 8,2944 | -23,887872 | 68,79707136 | |
69 | 17 | 49 | 2,88 | 8,2944 | -23,887872 | 68,79707136 | |
54 | 18 | 49 | 2,88 | 8,2944 | -23,887872 | 68,79707136 | |
53 | 19 | 50 | 1,88 | 3,5344 | -6,644672 | 12,49198336 | 19 |
41 | 20 | 50 | 1,88 | 3,5344 | -6,644672 | 12,49198336 | |
43 | 21 | 50 | 1,88 | 3,5344 | -6,644672 | 12,49198336 | |
52 | 22 | 50 | 1,88 | 3,5344 | -6,644672 | 12,49198336 | |
64 | 23 | 50 | 1,88 | 3,5344 | -6,644672 | 12,49198336 | |
56 | 24 | 50 | 1,88 | 3,5344 | -6,644672 | 12,49198336 | |
67 | 25 | 51 | 0,88 | 0,7744 | -0,681472 | 0,59969536 | |
42 | 26 | 51 | 0,88 | 0,7744 | -0,681472 | 0,59969536 | |
49 | 27 | 51 | 0,88 | 0,7744 | -0,681472 | 0,59969536 | |
54 | 28 | 52 | 0,12 | 0,0144 | 0,001728 | 0,00020736 | |
57 | 29 | 52 | 0,12 | 0,0144 | 0,001728 | 0,00020736 | |
41 | 30 | 53 | 1,12 | 1,2544 | 1,404928 | 1,57351936 | |
62 | 31 | 53 | 1,12 | 1,2544 | 1,404928 | 1,57351936 | |
68 | 32 | 54 | 2,12 | 4,4944 | 9,528128 | 20,19963136 | |
51 | 33 | 54 | 2,12 | 4,4944 | 9,528128 | 20,19963136 | |
65 | 34 | 54 | 2,12 | 4,4944 | 9,528128 | 20,19963136 | |
44 | 35 | 54 | 2,12 | 4,4944 | 9,528128 | 20,19963136 | |
54 | 36 | 54 | 2,12 | 4,4944 | 9,528128 | 20,19963136 | |
54 | 37 | 56 | 4,12 | 16,9744 | 69,934528 | 288,1302554 | |
44 | 38 | 57 | 5,12 | 26,2144 | 134,217728 | 687,1947674 | 5 |
50 | 39 | 57 | 5,12 | 26,2144 | 134,217728 | 687,1947674 | |
50 | 40 | 58 | 6,12 | 37,4544 | 229,220928 | 1402,832079 | |
42 | 41 | 59 | 7,12 | 50,6944 | 360,944128 | 2569,922191 | |
59 | 42 | 62 | 10,12 | 102,4144 | 1036,433728 | 10488,70933 | |
43 | 43 | 64 | 12,12 | 146,8944 | 1780,360128 | 21577,96475 | 5 |
58 | 44 | 65 | 13,12 | 172,1344 | 2258,403328 | 29630,25166 | |
50 | 45 | 67 | 15,12 | 228,6144 | 3456,649728 | 52264,54389 | |
49 | 46 | 67 | 15,12 | 228,6144 | 3456,649728 | 52264,54389 | |
49 | 47 | 68 | 16,12 | 259,8544 | 4188,852928 | 67524,3092 | |
57 | 48 | 69 | 17,12 | 293,0944 | 5017,776128 | 85904,32731 | 3 |
67 | 49 | 73 | 21,12 | 446,0544 | 9420,668928 | 198964,5278 | |
54 | 50 | 75 | 23,12 | 534,5344 | 12358,43533 | 285727,0248 | |
сумма | 2594 | 367,52 | 4589,28 | 16880,2272 | 1236259,985 | ||
среднее | 51,88 | 7,3504 | 91,7856 | 337,604544 | 24725,1997 |
Параметры распределения представлены в таблице
сводка параметров распределения | |
Минимум | 31 |
Максимум | 75 |
Размах | 44 |
Среднее | 51,88 |
Дисперсия | 91,79 |
среднее линейное отклонение | 7,35 |
среднеквадратичное отклонение | 9,58 |
Медиана | 51 |
Мода | 50 |
Наблюдений | 50 |
коэффициент вариации =СКО/среднее | 0,184666156 |
3-й момент | 337,604544 |
4-й момент | 24725,1997 |
ассиметрия = 3-й момент/СКО^3 | 0,383925056 |
эксцесс=4-й момент/СКО^4-3 | -0,065117589 |
|
Эмпирическое распределение представлено ниже на графиках
Проверка на нормальность по критерию Пирсона:
значение функции распределения на левом конце интервала | значение функции распределения на правом конце интервала | теоретическая частость - разность значений интегральных функций распределений на концах интервалов | теоретическая частота | квадрат разности эмпирической
и теоретической частоты |
0,015 | 0,064 | 0,04919 | 2,459 | 0,119 |
0,064 | 0,193 | 0,12907 | 6,453 | 0,046 |
0,193 | 0,416 | 0,22348 | 11,174 | 0,902 |
0,416 | 0,672 | 0,25544 | 12,772 | 3,037 |
0,672 | 0,865 | 0,19274 | 9,637 | 2,231 |
0,865 | 0,961 | 0,09599 | 4,800 | 0,008 |
0,961 | 0,992 | 0,03154 | 1,577 | 1,284 |
0,9774 | 7,627 |
Мы показали, что признак распределен нормально. Значит и генеральная средняя тоже распределена нормально. Найдем доверительный интервал для генеральной средней.
Средняя ошибка выборочной средней
Тогда доверительный интервал
[51,88-2,656 ; 51,88+2,656]
или
[49.22 ; 54.54]
В найденном интервале с вероятностью 95% находится объем дебиторской задолженности.
Одной из задач, которые стоят перед исследователем при проведении исследования, является сбор необходимых эмпирических данных об объекте исследования. Множество элементов, составляющих объект исследования называют генеральной совокупностью (ГС). Наиболее простым, на первый взгляд, способом сбора данных является сплошное обследование ГС. Однако применение сплошного обследования не всегда представляется возможным. В этом случае применяется выборочное обследование. Суть выборочного метода заключена в том, что обследованию подвергается только часть элементов ГС, которая называется выборочной совокупностью (ВС). Изобретателем выборочного метода была сама жизнь. Действительно, еще до теоретического обоснования возможностей применения выборочного метода, статистики были вынуждены проводить выборочные обследования. Основными причинами для этого были отсутствие времени и средств [2].
Выборочный метод
Кроме того выборочный метод
имеет более широкую область
применения. Широта области применения
выборочного метода объясняется
тем, что небольшой (по сравнению
с ГС) объем выборки позволяет
использовать более сложные методы
обследования, включая использование
различных технических средств (например,
видео- и аудиосредства, персональные
компьютеры и Интернет, а также
сложную измерительную технику)
Выборочные