Классификация статистических показателей
Критический момент – момент времени, по состоянию на который регистрируются данные. Устанавливается при исследовании динамично изменяющегося объекта
Виды статистических группировок
Частотные характеристики рядов распределения
Средняя арифметическая величина и ее расчет прямым способом
Степенные средние
Измерители вариации
Упрощенный способ расчета дисперсии и средне квадратического отклонения
Моменты распределения
Ошибка выборки
Малая выборка
Распространение результатов выборочного распределения на генеральную совокупность
Способ моментных наблюдений
Классификация методов исследования взаимосвязей
Парная регрессия
Множественная корреляция и регрессия
Обеспечение сопоставимости рядов динамики
Изучение основной тенденции развития, социально-экономического развития во времени
Корреляция в рядах динамики
Сводные индексы
Средние индексы
Навигация
Способ моментных наблюдений
Статистика
128810
знаков
46
таблиц
0
изображений
8. Способ моментных наблюдений.
Метод моментных (мгновенных) наблюдений разработан в 1938 году английским статистиком Типлетом для выборочного изучения производственного процесса. Метод применяется для групповых фотографий затрат рабочего времени и времени работы оборудования, когда наблюдатель периодически обходя рабочие места по заранее установленному маршруту регистрирует в специальном бланке, чем занят рабочий в конкретный момент времени, работает он в данный момент или отдыхает.
Метод моментных наблюдений – это выборка во времени, где генеральной совокупностью является фонд рабочего времени объекта наблюдения, то есть коллектива работников или группы единиц оборудования. Выборочная совокупность складывается из периодов времени регистрации состояния объекта исследования.
Групповые фотографии обеспечивают многократное снижение затрат по сравнению с индивидуальными фотографиями, так как не требуют постоянного присутствия наблюдателя на каждом рабочем месте в течении всего рабочего дня. Метод эффективен для оценки труда коллектива работников, выполняющих однородные операции.
Первым этапом организации мгновенных наблюдений является определение численности выборки, то есть необходимого числа момента регистрации.
|
Пример: для изучения использования рабочего времени 20 официантов методом мгновенных наблюдений проводится групповая фотография рабочего времени. По норме время работы должно составлять 8/10 установленной продолжительности рабочего дня (). Допустимый предел отклонений . Вероятностная надежность 0,954. Надо определить доверительный интервал доли времени работы в установленной продолжительности рабочего дня.
| № рабочего места | Порядковые номера обходов | Итоги регистрации | |||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | … | 13 | 14 | Работал | Не работал | |
| 1 | Н | Н | Н | 10 | 4 | ||||
| 2 | Н | Н | Р | 12 | 2 | ||||
| 3 | Р | Р | Р | 11 | 3 | ||||
| 4 | … | … | … | ||||||
| … | … | … | … | ||||||
| 19 | Н | Н | Р | ||||||
| 20 | Н | Н | |||||||
| Всего Работал | 2 | 4 | 9 | 210 | |||||
| Не работал | 18 | 16 | 11 | 70 | |||||
Доля рабочего времени по данным обследования .
Средняя ошибка выборки .
Предельная ошибка с вероятностью 0,954 .
Доля времени работы по данным исследований
Статистическое исследование взаимосвязей.
1. Виды взаимосвязей и цели их статистического изучения.
2. Классификация методов исследования взаимосвязей.
3. Парная регрессия.
4. Измерения тесноты взаимосвязи.
5. Множественная корреляция и регрессия.
1. Виды взаимосвязей и цели их статистического изучения.
Изучение причинно-следственных зависимостей между фактами – важнейшая задача анализа социально-экономических явлений. Это необходимо для принятия обоснованных управленческих решений. Изучение зависимостей – это сложнейшая задача, поскольку социально-экономические явления сами по себе сложны и многообразны. Кроме того, полученные выводы носят вероятностный характер, так как они делаются на основе данных, представляющих собой выборку во времени или пространстве.
Статистические методы изучения зависимости построены с учетом особенностей изучаемых закономерностей. Статистика изучает преимущественно стохастические связи, когда одному значению признака-фактора соответствует группа значений результативного признака. Если с изменением значений признака-фактора изменяются среднегрупповые значения результативного признака, то такие связи называют корреляционными. Не всякая стохастическая зависимость является корреляционной. Если каждому значению факторного признака соответствует строго определенное значение результативного признака, то такая зависимость функциональная. Ее называют еще полной корреляцией. Неоднозначные корреляционные зависимости называют неполной корреляцией.
По механизму взаимодействия различают:
- Непосредственные связи – когда причина прямо влияет на следствие;
- Косвенные связи – когда между причиной и следствием существуют ряд промежуточных признаков (например, влияние возраста на заработок).
По направлениям различают:
- Прямые связи – когда значение факторного и результативного признаков изменяются в одном направлении;
- Обратные связи – когда значения факторного и результативного признаков изменяются в разных направлениях.
Бывают:
- Прямолинейные (линейные) связи – выражены прямой линией;
- Криволинейные связи – выражены параболой, гиперболой.
По числу взаимосвязанных признаков различают:
- Парные связи – когда анализируется взаимосвязь двух признаков (факторного и результативного);
- Множественные связи – характеризуют влияние нескольких признаков на один результативный.
По силе взаимодействия различают:
- Слабые (заметные) связи;
- Сильные (тесные) связи.
Задача статистики определить наличие, направление, форму и тесноту взаимосвязи.
Похожие работы
... Доказать: По определению второй смешанной производной. Найдем по двумерной плотности одномерные плотности случайных величин X и Y. Т.к. полученное равенство верно для всех х, то подинтегральные выражение аналогично В математической теории вероятности вводится как базовая формула (1) ибо предлагается, что плотность вероятности как аналитическая функция может не существовать. Но т.к. в нашем ...
... распределения генеральной совокупности F(x) и – эмпирической функция распределения Fn(x) , построенной по выборке х1,…,хn, называется функция. Теорема. Если F(x) непрерывна, то распределения статистики Колмогорова Dn не зависит от F(x). Условные математические ожидания и условные распределения. Св-ва условных мат. ожиданий. Аналоги формул полной вероятности и формулы Байеса для мат. ожиданий ГММЕ ...
... дает возможность статистического моделирования, происходящих в населении процессов. Потребность в моделировании возникает в случае невозможности исследования самого объекта. Наибольшее число моделей, применяемых в статистике населения, разработано для характеристики его динамики. Среди них выделяются экспоненциальные и логистические. Особое значение в прогнозе населения на будущие периоды имеют ...
... на задний план традиционными постановками. Несколько лет назад при описании современного этапа развития статистических методов нами были выделены [29] пять актуальных направлений, в которых развивается современная прикладная статистика, т.е. пять "точек роста": непараметрика, робастность, бутстреп, интервальная статистика, статистика объектов нечисловой природы. Обсудим их. 5. ...
0 комментариев