统计学第六章
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统计学第六章
N
i
X
N
第 i 个单位 的变量值
总体单 位总数
总体算术 平均数
【例A】某售货小组5个人,某天的销售额分别为440元、480元、 520元、600元、750元,求该售货小组销售额的平均差。
解:
X
N
440 480 520 600 750 2790 558 元 5 5
i
A D
X X
(二)变量与算术平均数计算的方差小于变量与任何其他常 数的方差 (三)两个独立随机变量和的方差,等于这两个随机变量方 差的和 2 2 2
( x y ) x y
(四)变量线性变换的方差等于变量的方差乘以变量系数的 平方 2 2 2
y a bx, y b x
第二节 全距、分位差和平均差 一、全距 指所研究的数据中,最大值与最小值之差, 又称极差。
R X max X min
最大变量值或最 高组上限或开口 组假定上限 最小变量值或最 低组下限或开口 组假定下限
【例A】某售货小组5人某天的销售额分别为 440元、480元、520元、600元、750元,则
4. 反映了中间50%数据的离散程度;
5. 不受极端值的影响;
甲城市家庭对住房状况评价的频数分布 甲城市 回答类别 户数 (户) 非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意 24 108 93 45 30 累计频数 24 132 225 270 300 —
解:设非常不满意为 1,不满意为2, 一般为 3, 满意为 4, 非常满 意为5 。 已知
一、离中趋势的涵义 指总体中各单位标志值背离 离中趋势 分布中心的规模或程度,用 标志变异指标来反映。
反映统计数据差异程度的综 合指标,也称为标志变动度
统计学第六章抽样和抽样分布
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统计学第六章抽样和抽样分布
4
一、总体与样本
▪ 把握两个问题: ▪ 1、总体和总体参数; ▪ 2、样本和样本统计量。
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统计学第六章抽样和抽样分布
5
1、总体与总体参数
(1)总体:指根据研究目的确定的所 要研究的同类事物的全体,是所要说 明其数量特征的研究对象。按所研究 标志性质不同,分为变量总体和属性 总体,分别研究总体的数量特征和品 质特征。 构成总体的个别事物(基本单元 )就是总体单位,也称个体。总体单 位的总数称为总体容量,记作N。
缺点:受主观影响易产生倾向性误差; 不能计算、控制误差,无法说明调查结果 的可靠程度。
抽样一般都是指概率抽样。
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统计学第六章抽样和抽样分布
15
2、重复抽样和非重复抽样
(1)重复抽样:又称重置抽样,是指从总体 中抽出一个样本单位,记录其标志值后,又将 其放回总体中继续参加下一轮单位的抽取。特 点是:第一,n个单位的样本是由n次试验的结 果构成的。第二,每次试验是独立的,即其试 验的结果与前次、后次的结果无关。第三,每 次试验是在相同条件下进行的,每个单位在多 次试验中选中的机会(概率)是相同的。在重复 试验中,样本可能的个数是 N n ,N为总体单位 数,n为样本容量。
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统计学第六章抽样和抽样分布
16
2、重复抽样和非重复抽样
(2)非重复抽样:又称为不重置抽样,即每次从
总体抽取一个单位,登记后不放回原总体,不参加下
一轮抽样。下一次继续从总体中余下的单位抽取样本
。特点是:第一,n个单位的样本由 n 次试验结果构成
统计学第六章抽样和抽样分 布
第六章 抽样与抽样分布
统计学第六章假设检验
10
即 z 拒绝域,没有落入接受域,所以没有足够理由接受原假设H0, 同
时,说明该类型电子元件的使用寿命确实有了显著的提高。
第六章 假设检验
1. 正态总体均值的假设检验
(2) 总体方差 2 未知的情形
双侧举例:【例 6-6】某厂用生产线上自动包装的产品重量服从正态
分布,每包标准重量为1000克。现随机抽查9包,测得样本平均重量为
100个该类型的元件,测得平均寿命为102(小时), 给定显著水平α=0.05,
问,该类型的电子元件的使用寿命是否有明显的提高?
解:该检验的假设为右单侧检验 H0: u≤100, H1: u>100
已知 z z0.05 1.645
zˆ x u0 n 100 (102 100 ) 2 1.645
986克,样本标准差是24克。问在α=0.05的显著水平下,能否认为生产线
工作正常? 解:该检验的假设为双侧检验 H0: u=0.5, H1: u≠0.5
已知 t /2 (n 1) t0.025 (9 1) 2.306, 而 tˆ x u 986 1000 1.75 可见 tˆ 1.75 2.306
设H0, 同时,说明该包装机生产正常。
其中 P( Z 1.8) 1 P( Z 1.8) 1 0.9281 0.0719 0.05。
第六章 假设检验
单侧举例:【例 6-4】某电子产品的平均寿命达到5000小时才算合格,
现从一批产品中随机抽出12件进行试验,产品的寿命分别为
5059, 3897, 3631, 5050, 7474, 5077, 4545, 6279, 3532, 2773, 7419, 5116
的显著性水平=0.05,试测算该日生产的螺丝钉的方差是否正常?
统计学 第六章 统计指数
•不变价格事实上只是一段时间不变,随着经济增长和价格水平的变化,不 变价格也要不定期地变化。 •我国曾经使用过1952年、1957年、1965年、1970年、1980年、1990年和 2000年不变价格 •当不变价格发生变化时,采用两个不同时期的不变价格计算的工业总产出 进行对比,就要消除不变价格变动的影响。
K p
p1
q0
2
q1
p0
q0
q1 2
p1 q0 q1 p0 q0 q1
Kq
q1
p0
2
p1
q0
p0 p1 2
q1 p0 p1 q0 p0 p1
将例1资料带入公式,可得:
k p
p1q0 p0q0
p1q1 26120 38600 64720 108.59% p0q1 23800 35800 59600
在选择指数形式时,主要考虑指数的经济意义,还要考虑 实际编制工作的可能性及对指数分析性质的特殊要求。
(一)工业生产指数 编制过程:
首先,对各种工业产品分别制定相应的不变价格标准,记为P0 然后,逐项计算各种产品的不变价格产值,加总起来就得到全部工 业产品的不变价格总产值 最后将不同时期的不变价格总产值加以对比,就得到相应时期的工 业生产指数
与马埃公式一样,虽然从数量上不偏不倚,但缺乏经济意义,所 用资料较多,计算困难。
是对拉氏指数和帕氏指数直接进行平均(型交叉)的结果,公式 为:
kp
p1q0
p1q1
p0 q0
p0 q1
kq
q1 p0
q1 p1
q0 p0
q0 p1
将例1资料带入公式,可得:
k p
p1q0 p0q0k p
K p
p1
q0
2
q1
p0
q0
q1 2
p1 q0 q1 p0 q0 q1
Kq
q1
p0
2
p1
q0
p0 p1 2
q1 p0 p1 q0 p0 p1
将例1资料带入公式,可得:
k p
p1q0 p0q0
p1q1 26120 38600 64720 108.59% p0q1 23800 35800 59600
在选择指数形式时,主要考虑指数的经济意义,还要考虑 实际编制工作的可能性及对指数分析性质的特殊要求。
(一)工业生产指数 编制过程:
首先,对各种工业产品分别制定相应的不变价格标准,记为P0 然后,逐项计算各种产品的不变价格产值,加总起来就得到全部工 业产品的不变价格总产值 最后将不同时期的不变价格总产值加以对比,就得到相应时期的工 业生产指数
与马埃公式一样,虽然从数量上不偏不倚,但缺乏经济意义,所 用资料较多,计算困难。
是对拉氏指数和帕氏指数直接进行平均(型交叉)的结果,公式 为:
kp
p1q0
p1q1
p0 q0
p0 q1
kq
q1 p0
q1 p1
q0 p0
q0 p1
将例1资料带入公式,可得:
k p
p1q0 p0q0k p
统计学第六章构成因素分析法
(Y1
Y2
Yt )
t
Yi
i 1
3. 有了t+1的实际值,便可计算出的预测误差为
et1 Yt1 Ft1
4. t+2期的预测值为
Ft2
t
1
1
(Y1Biblioteka Y2 Yt Yt1)
t
1 1
t 1
Yi
i1
简单平均法
(特点)
1. 适合对较为平稳的时间序列进行预测,即当 时间序列没有趋势时,用该方法比较好
– 加法模型 Yi=Ti+Si+Ci+Ii
四 平稳序列的分析和预测
一.简单平均法 二.移动平均法
简单平均法
(simple average)
1. 根据过去已有的t期观察值来预测下一期的数值
2. 设时间序列已有的其观察值为 Y1、Y2、… 、Yt,
则t+1期的预测值Ft+1为
1
1t
Ft 1
t
1. 趋势方程中的两个未知常数 a 和 b 按最小 二乘法(Least-square Method)求得
– 根据回归分析中的最小二乘法原理 – 使各实际观察值与趋势值的离差平方和为最小 – 最小二乘法既可以配合趋势直线,也可用于配
合趋势曲线
2. 根据趋势线计算出各个时期的趋势值
线性模型法
(a 和 b 的求解方程)
1. 根据最小二乘法得到求解 a 和 b 的标准方程为
Y na bt tY at bt 2
解得:b
ntY tY
nt 2 t2
a Y bt
2. 预测误差可用估计标准误差来衡量
统计学6
6 - 33
经济、管理类 基础课程
统计学
三、样本方差的分布
6 - 34
经济、管理类 基础课程
统计学
(一)样本方差的分布
设总体服从正态分布N 设总体服从正态分布N ~ (µ,σ2 ), X1,X2,… ,Xn为来自该正态总体的样本,则样本方差 为来自该正态总体的样本, s2 的分布为
(n −1)s
2
2. 3.
,则
Z=
X −µ
令 Y = Z 2 ,则 Y 服从自由度为1的χ2分布,即 服从自由度为1 分布,
σ
~ N(0,1)
Y ~ χ (1)
2
4.
当总体 X ~ N(µ,σ 2 ) ,从中抽取容量为n的样本,则 从中抽取容量为n的样本,
样 本 6 - 10
经济、管理类 基础课程
(三)抽样分布
(sampling distribution) distribution)
统计学
1. 样本统计量的概率分布 2. 是一种理论概率分布 3. 随机变量是 样本统计量
样本均值, 样本均值, 样本比例,样本方差等
4. 结果来自容量相同的所有可能样本 结果来自容量相同的所有可能样本 5. 提供了样本统计量长远我们稳定的信息,是进 行推断的理论基础,也是抽样推断科学性的重 要依据
总体分布、样本分布、抽样分布
三、渐进分布和近似分布
6-3
经济、管理类 基础课程
统计学
一、统计量
(一)统计量的概念 • 是样本的特征值 • 设X1 , X2 ,…, Xn是从总体中抽取的容量 为n的一个样本,如果由此样本构造一 个函数T 个函数T( X1 , X2 ,…, Xn ),不依赖于 任何未知参数,则称函数T 任何未知参数,则称函数T( X1 , X2 ,…, Xn )是一个统计量。
大学统计学 第6章 假设检验与方差分析
18
35%
16
30%
14
12
25%
10
20%
8
`
15%
6
10%
4
2
5%
0
0%
50-60
70-80
90-100
统计学导论
第六章 假设检验与方差分析
第一节 假设检验的基本原理 第二节 总体均值的假设检验 第三节 总体比例的假设检验 第四节 单因子方差分析 第五节 双因子方差分析 第六节 Excel在假设检验与方差分析
记为 H1:。150
整理课件
6-7
三、检验统计量
所谓检验统计量,就是根据所抽取的样本计 算的用于检验原假设是否成立的随机变量。
检验统计量中应当含有所要检验的总体参数, 以便在“总体参数等于某数值”的假定下研 究样本统计量的观测结果。
检验统计量还应该在“H0成立”的前提下有 已知的分布,从而便于计算出现某种特定的 观测结果的概率。
为 =x 149.8克,样本标准差s=0.872克。问该
生产线的装袋净重的期望值是否为150克(即 问生产线是否处于控制状态)?
整理课件
6-4
所谓假设检验,就是事先对总体的参数 或总体分布形式做出一个假设,然后利用抽 取的样本信息来判断这个假设(原假设)是 否合理,即判断总体的真实情况与原假设是 否存在显著的系统性差异,所以假设检验又 被称为显著性检验。
量所得结果落入接受域的概率。
问题,对于 和 大小的选择有
不同的考虑。例如,在例 6-1 中,如果检验者站在卖方 的立场上,他较为关心的是不要犯第一类错误,即不 要发生产品本来合格却被错误地拒收这样的事情,这
时, 要较小。反之,如果检验者站在买者的立场上,
35%
16
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25%
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统计学导论
第六章 假设检验与方差分析
第一节 假设检验的基本原理 第二节 总体均值的假设检验 第三节 总体比例的假设检验 第四节 单因子方差分析 第五节 双因子方差分析 第六节 Excel在假设检验与方差分析
记为 H1:。150
整理课件
6-7
三、检验统计量
所谓检验统计量,就是根据所抽取的样本计 算的用于检验原假设是否成立的随机变量。
检验统计量中应当含有所要检验的总体参数, 以便在“总体参数等于某数值”的假定下研 究样本统计量的观测结果。
检验统计量还应该在“H0成立”的前提下有 已知的分布,从而便于计算出现某种特定的 观测结果的概率。
为 =x 149.8克,样本标准差s=0.872克。问该
生产线的装袋净重的期望值是否为150克(即 问生产线是否处于控制状态)?
整理课件
6-4
所谓假设检验,就是事先对总体的参数 或总体分布形式做出一个假设,然后利用抽 取的样本信息来判断这个假设(原假设)是 否合理,即判断总体的真实情况与原假设是 否存在显著的系统性差异,所以假设检验又 被称为显著性检验。
量所得结果落入接受域的概率。
问题,对于 和 大小的选择有
不同的考虑。例如,在例 6-1 中,如果检验者站在卖方 的立场上,他较为关心的是不要犯第一类错误,即不 要发生产品本来合格却被错误地拒收这样的事情,这
时, 要较小。反之,如果检验者站在买者的立场上,
统计学课件第六章抽样调查PPT课件
特点
每个样本被选中的机会都 相等,样本的代表性相对 较好。
分层抽样
定义
先将总体按一定标准分成 若干层次或群,然后从各 层或群中按随机原则抽取 样本。
方法
分类抽样、比例抽样、类 型抽样。
特点
能够提高样本的代表性, 降低误差,减少资源浪费。
系统抽样
定义
先将总体中的所有个体按某种顺序排列,然后按 照固定的间隔或系统选取样本。
改进抽样方法
采用更科学的抽样方法和技术,如分层抽样、系统抽样等,以提 高样本的代表性。
提高样本代表性
在抽样过程中尽量减少非随机误差,如无回答、不完整数据等, 以提高样本对总体的代表性。
05 抽样调查的组织与实施
抽样调查的设计
确定调查目的
明确调查的目标和意图,为后 续的抽样设计提供指导。
确定调查对象
合理安排问题的顺序、布局和格式,以提高 问卷的易用性和回答率。
确定调查方式
选择合适的调查方式,如自填式、面访式等, 并确定数据收集的途径。
测试与修正
对问卷进行测试和修正,确保问卷的准确性 和可靠性。
调查的实施与质量控制
培训调查员
对调查员进行培训,确保他们了解调 查目的、问卷内容、调查方法等。
现场实施
将总体分成若干个群集或组,然后从每个 群集或组中抽取一定数量的样本,也称为 簇抽样或组抽样。
抽样调查的应用场景
01
02
03
04
市场调查
通过对目标市场的部分消费者 进行调查,了解市场需求、消 费者行为和产品反馈等信息。
社会调查
通过对一定范围内的社会成员 进行调查,了解社会现象、人 口状况和社会问题等信息。
统计学课件第六章抽样调查ppt课 件
统计学第六章抽样法
分层多阶段抽样
在总体分层的基础上,再在各层内进行多阶段抽 样。
3
集群抽样
先将总体划分为若干个集群,再随机抽取部分集 群进行调查,适用于地理区域等自然形成的集群。
多阶段抽样优缺点
适用范围广
适用于总体单位分布广泛、数量众多 的情况。
抽样误差小
通过多阶段抽样可以减小抽样误差, 提高估计精度。
多阶段抽样优缺点
06
多阶段抽样
多阶段抽样原理
抽样单位划分
多阶段抽样中,首先将总体划分为若干个初级抽样单位,再从初级抽样单位中抽 取若干个二级抽样单位,以此类推,直至抽取最终样本。
逐级抽取
在每一阶段,都按照随机原则从上一级抽样单位中抽取下一级抽样单位,直至获 得最终样本。
多阶段抽样方法
1 2
PPS抽样
即“概率与规模成比例”的抽样方法,每个初级 抽样单位被抽中的概率与其规模大小成比例。
分层抽样优缺点
分层标志选择困难
选择合适的分层标志是分层抽样 的关键,选择不当可能导致分层
效果不佳。
层间差异影响
如果各层间差异较大,可能导致 样本对总体的代表性降低。
需要较多样本量
相对于简单随机抽样,分层抽样 通常需要较多的样本量才能达到
相同的精度要求。
05
整群抽样
整群抽样原理
以群为抽样单位
整群抽样是将总体划分为若干个互不重叠的群,然后以群为 抽样单位进行随机抽样。
等距抽样
系统抽样中最常用的一种方法,它是按照某 种顺序给总体中的各个体编号,然后随机地 抽取一个编号作为第一调查个体,其他的调 查个体则按照某种确定的规则“系统地”抽 取出来。
周期性
系统抽样中,样本的抽取具有周期性,即每 隔一定的间隔就抽取一个样本。
在总体分层的基础上,再在各层内进行多阶段抽 样。
3
集群抽样
先将总体划分为若干个集群,再随机抽取部分集 群进行调查,适用于地理区域等自然形成的集群。
多阶段抽样优缺点
适用范围广
适用于总体单位分布广泛、数量众多 的情况。
抽样误差小
通过多阶段抽样可以减小抽样误差, 提高估计精度。
多阶段抽样优缺点
06
多阶段抽样
多阶段抽样原理
抽样单位划分
多阶段抽样中,首先将总体划分为若干个初级抽样单位,再从初级抽样单位中抽 取若干个二级抽样单位,以此类推,直至抽取最终样本。
逐级抽取
在每一阶段,都按照随机原则从上一级抽样单位中抽取下一级抽样单位,直至获 得最终样本。
多阶段抽样方法
1 2
PPS抽样
即“概率与规模成比例”的抽样方法,每个初级 抽样单位被抽中的概率与其规模大小成比例。
分层抽样优缺点
分层标志选择困难
选择合适的分层标志是分层抽样 的关键,选择不当可能导致分层
效果不佳。
层间差异影响
如果各层间差异较大,可能导致 样本对总体的代表性降低。
需要较多样本量
相对于简单随机抽样,分层抽样 通常需要较多的样本量才能达到
相同的精度要求。
05
整群抽样
整群抽样原理
以群为抽样单位
整群抽样是将总体划分为若干个互不重叠的群,然后以群为 抽样单位进行随机抽样。
等距抽样
系统抽样中最常用的一种方法,它是按照某 种顺序给总体中的各个体编号,然后随机地 抽取一个编号作为第一调查个体,其他的调 查个体则按照某种确定的规则“系统地”抽 取出来。
周期性
系统抽样中,样本的抽取具有周期性,即每 隔一定的间隔就抽取一个样本。
统计学第六章公式及例题
P(277)
总体平均数的估计区间计算公式小结
1.重复抽样平均数估计 2 步骤1: 抽样平均误差 x
步骤2:抽样极限误差 步骤3:总体估计范围
x t x
n
n
x x X x x
2.重复抽样成数估计
步骤1:抽样平均误差 步骤2:抽样极限误差 步骤3:总体估计范围
例
x
900以下 900~950 950~1000 1000~1050 1050~1100 1100~1150 1150~1200 1200以上 合计
灯泡使用寿命资料
xf 875 925 975 1025 1075 1125 1175 1225 1750 3700 10725 72775 90300 20250 8225 3675 211400
x x
2
n
53.63
71 84 18 7 3 183 p 91.5% 200 200
211400 x 1057 200 f
xf
x x
2
p
71 84 18 7 3 183 91.5% 200 200
p
p(1 p) n
p t p
p p P p p
总体平均数的估计区间计算公式小结
3.不重复抽样平均数估计
步骤1:抽样平均误差 步骤2:抽样极限误差 步骤3:总体估计范围
x
x t x
n 1 n N
2
x x X x x
P278
已知:N 10000 ,n 100 ,x 400 , 12(不重复随机抽样 )
(1) x
统计学第六章 参数估计和假设检验
n
2
2
x
26
【例】为估计市场上某产品的平均日销售额, 计划进行一次抽样调查。历史资料反映该产 品日销售额的标准差为20万元。如果要求这 次估计的可靠性为95%,估计允许的误差为5 万元。应抽取多少天的销售额进行调查?
nZ /22 22 1.962 5 2 202 61.46 x
因为n为整数,为保证目的调查天数应为62。
n
100
结论:统计量的值落在接受域内,所以不能 认为合格率不足98%。
49
用Excel进行参数估计
• Excel提供了抽样极限误差的计算方法。根 据抽样极限误差,可以自己定义函数求出 置信区间
50
样本均值服从正态分布情况
• Excel中的“CONFIDENCE”函数可以计算 样本均值服从正态分布条件下的抽样极限 误差
30
小概率事件原理
➢在一次试验中,小概率事件是不可能发生 的
➢显著性水平α:即小概率的大小界定。
31
原假设和备择假设
• 在参数检验中,首先要对某一总体参数提 出一个假设,然后通过抽样调查来验证其 可信与否。这一假设被称为原假设(零假 设、无效假设),记为H0。如果抽样调查 的结果拒绝了原假设,就必须接受另一个 假设——备择假设,记为H1。
样本
部分—整体 随机原则
总体
统计量
总体参数
4
参数估计的优良标准
1.无偏性。估计统计量的数学期望等于被估计参 数的真值。
2.一致性。当样本单位数充分大时,样本指标充 分靠近总体指标。
3.有效性。估计的方差比其他估计量小
5
点估计
➢也叫定值估计,就是根据总体指标的结构 形式设计样本指标,并直接以一个样本统 计量实现值来估计总体参数。
统计学第六章方差分析
第27页,共55页。
总离差平方和=组间离差平方和+组内离差平方和
方差的分解
组间方差反映出不同的因子对样本波动的影响;组内方差则是不考虑组间方差的纯随机影响。
如果组间方差明显高于组内方差,说明样本数据波动的主要来源是组间方差,因子是引起波动的主要原因,可认为因子对实验的结果存在显著的影响 ;
第28页,共55页。
X4
第24页,共55页。
如果备择假设成立,即H1: (i=1,2,3,4)不全相等
– 至少有一个总体的均值是不同的
– 有系统误差
Xi
这意味着四个样本分别来自均值不同的四个正态总体 。
第25页,共55页。
f(X)
X
X1 X2 X3
X4
第26页,共55页。
方差的分解 样本数据的波动又两个来源:一个是随机波动;一个是因子影响。样本数据的波动,可通过离差平方和来反映。这个离差平 方和可分解为组间方差与组内方差两部份。即
算术均值
x1 x...2....
x3
方差
S12 S22
.......
Sr2
si2ni1 1jn i1
2
xijxi
(i1,2, ,r)
第37页,共55页。
SST是全部观察值 与总平均值的离差平方和,反映全部观察值的离散状况。 其计算公式为:
r n
2
SST
xij X
i1 j1
SST反映了全部数据总的误差程度。
样本均值越不同,我们推断总体均值不同的证据就越充分。
第22页,共55页。
• 如果原假设成立,即H0: = = • 四种颜色饮料销售的均值都相等
– 没有系统误差
•
这意味着每个样本都来自均值为 、方差为2的同一正态总体
总离差平方和=组间离差平方和+组内离差平方和
方差的分解
组间方差反映出不同的因子对样本波动的影响;组内方差则是不考虑组间方差的纯随机影响。
如果组间方差明显高于组内方差,说明样本数据波动的主要来源是组间方差,因子是引起波动的主要原因,可认为因子对实验的结果存在显著的影响 ;
第28页,共55页。
X4
第24页,共55页。
如果备择假设成立,即H1: (i=1,2,3,4)不全相等
– 至少有一个总体的均值是不同的
– 有系统误差
Xi
这意味着四个样本分别来自均值不同的四个正态总体 。
第25页,共55页。
f(X)
X
X1 X2 X3
X4
第26页,共55页。
方差的分解 样本数据的波动又两个来源:一个是随机波动;一个是因子影响。样本数据的波动,可通过离差平方和来反映。这个离差平 方和可分解为组间方差与组内方差两部份。即
算术均值
x1 x...2....
x3
方差
S12 S22
.......
Sr2
si2ni1 1jn i1
2
xijxi
(i1,2, ,r)
第37页,共55页。
SST是全部观察值 与总平均值的离差平方和,反映全部观察值的离散状况。 其计算公式为:
r n
2
SST
xij X
i1 j1
SST反映了全部数据总的误差程度。
样本均值越不同,我们推断总体均值不同的证据就越充分。
第22页,共55页。
• 如果原假设成立,即H0: = = • 四种颜色饮料销售的均值都相等
– 没有系统误差
•
这意味着每个样本都来自均值为 、方差为2的同一正态总体
统计学第六章 抽样估计
(2)通过试访问进行估计 通过试访问的方法,先获得少数一部分样 本的误差数据,然后根据这些数据去计算最终 所需要的样本量,然后再将所需要的样本量完 成。
(3)序贯抽样方法 所谓序贯抽样,是指依次抽取样本,每抽 取一次,进行一次误差计算,直至达到所需要 的精度。
一般做序贯抽样时,会有一张图,如黑板 上图所示。
案例:
假定欲估计喜欢某产品的居民比例在95% 置信度水平下,要求绝对误差小于5%,求样 本量。
本题解法:
但是,如果是相对误差,已知P
五、其他抽样组织形式
1、分层抽样(Stratified Sampling) 2、整群抽样(Cluster Sampling) 3、多阶段抽样(Multi-stage Sampling) 4、设计效应(deff)
序贯抽样的方式操作比较简单,但不适用 于经济调查,一般运用于质量检验中。
(4)成数估计时,使用最大值判断 绝对误差与相对误差 有时候绝对误差很小,但相对误差会很大。
对于绝对误差: 当成数是P时,其标准差为 在成数估计的条件下,方差的最大值为 0.25,因此可以使用最大的方差作为推断最大 样本量的基础。
1、样本平均数的分布
从一个总体中抽出一部分单位,构成一个 样本,可计算出一个样本平均数。
无数次抽选的结果,将会产生无数个样本 平均数,这些样本平均数具有自己的分布形式。
根据大数定理,当样本量超过30时,样本 平均数的分布为正态分布。
2、分布特征
在有放回条件下,简单随机抽样的误差计 算公式如下:
3、多阶段抽样(Multi-stage Sampling)
多阶段抽样的误差计算取决于各阶段的 抽样方式,以最简单的二阶段抽样为例,如 果每一阶段的抽选都是简单随机抽样,一阶 单位的规模相同,则有下列公式:
统计学第六章抽样调查
2 2
标 差 总 标 差 、 本 准 s 准 : 体 准 σ 样 标 差
总体参数和样本统计量符号
总体指标符号 总体容量: N 总体平均数: µ 总体成数: P 总体方差: σ2 总体标准差: σ 样本指标符号 样本容量: n 样本平均数: x 样本成数: p 样本方差: S2 样本标准差: S
抽样组织形式
抽样估计效果好坏,关键是抽样平均误差的 抽样估计效果好坏,关键是抽样平均误差的 抽样平均误差 控制。抽样平均误差小, 控制。抽样平均误差小,抽样效果从整体上 看就是好的;否则,抽样效果就不理想。 看就是好的;否则,抽样效果就不理想。 抽样平均误差受以下几方面的因素影响: 抽样平均误差受以下几方面的因素影响:
抽样调查的基本概念 抽样调查的基本概念 重复抽样和不重复抽样
重复抽样:又称有放回的抽样 有放回的抽样,从总体中 重复抽样 有放回的抽样 抽取样本时,每次被抽中的单位都再被 放回总体中参与下一次抽样。 不重复抽样:又称无放回的抽样 无放回的抽样,总体中 不重复抽样 无放回的抽样 随机抽选的单位经观察后不放回到总体 中,即不再参加下次抽样。
µ ( p) =
P (1 − P ) n
不重复抽样条件下: 不重复抽样条件下: 条件下
µ ( p) =
P (1 − P ) n (1 − ) n N
抽样极限误差
样本平均数的抽样极限误差: 样本平均数的抽样极限误差:以绝对值形式 表示的样本平均数的抽样误差的可能范围, 表示的样本平均数的抽样误差的可能范围, 用符号表示为: 用符号表示为:
样本成数
从成数总体中抽取样本容量为n的样本 从成数总体中抽取样本容量为 的样本 样本中具有此种特征的单位占全部样本单位 数的比例称为样本成数,记作p 数的比例称为样本成数,记作p p=n1/n
标 差 总 标 差 、 本 准 s 准 : 体 准 σ 样 标 差
总体参数和样本统计量符号
总体指标符号 总体容量: N 总体平均数: µ 总体成数: P 总体方差: σ2 总体标准差: σ 样本指标符号 样本容量: n 样本平均数: x 样本成数: p 样本方差: S2 样本标准差: S
抽样组织形式
抽样估计效果好坏,关键是抽样平均误差的 抽样估计效果好坏,关键是抽样平均误差的 抽样平均误差 控制。抽样平均误差小, 控制。抽样平均误差小,抽样效果从整体上 看就是好的;否则,抽样效果就不理想。 看就是好的;否则,抽样效果就不理想。 抽样平均误差受以下几方面的因素影响: 抽样平均误差受以下几方面的因素影响:
抽样调查的基本概念 抽样调查的基本概念 重复抽样和不重复抽样
重复抽样:又称有放回的抽样 有放回的抽样,从总体中 重复抽样 有放回的抽样 抽取样本时,每次被抽中的单位都再被 放回总体中参与下一次抽样。 不重复抽样:又称无放回的抽样 无放回的抽样,总体中 不重复抽样 无放回的抽样 随机抽选的单位经观察后不放回到总体 中,即不再参加下次抽样。
µ ( p) =
P (1 − P ) n
不重复抽样条件下: 不重复抽样条件下: 条件下
µ ( p) =
P (1 − P ) n (1 − ) n N
抽样极限误差
样本平均数的抽样极限误差: 样本平均数的抽样极限误差:以绝对值形式 表示的样本平均数的抽样误差的可能范围, 表示的样本平均数的抽样误差的可能范围, 用符号表示为: 用符号表示为:
样本成数
从成数总体中抽取样本容量为n的样本 从成数总体中抽取样本容量为 的样本 样本中具有此种特征的单位占全部样本单位 数的比例称为样本成数,记作p 数的比例称为样本成数,记作p p=n1/n
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*优点:符合实际情况,现实性较强。 *缺点:用P1作权数,隐含把P0~P1的变动带入指 数中,不符合综合指数的编制原理。
质量指标综合指数的编制原理
以上例四种农产品销售价格的变动为例*
不同农产品的单位销售价格是不能直接加总 的,这里同样遇到了复杂现象总体“不同度量”的问 题,引入“销售量(q)”作为同度量因素,得到下式:
第六章 统计指数
统计指数概述 总指数的编制 指数体系与因素分析 几种常用的经济指数 综合评价指数
教学的基本要求
1,熟悉指数的概念与分类。 2,掌握综合指数的编制原理和编制方法。 3,掌握平均指数的编制原理和编制方法。 4,熟悉指数体系的概念与作用。 5,掌握总量变动的因素分析。 6,熟悉总平均指标变动的因素分析。 7,了解常用的经济指数。
又如某市场农产品销售情况如下: 商 销售量 (公斤) (元) 品 基期q0 报告期q1 白菜 500 550 84 黄瓜 220 264 90 萝卜 310 325 90 苹果 165 170 00
销售价格
基期p0 1.60
2.00 1.00
报告期p1 1.
1. 0.
2.40
3.
一、统计指数概述
切联系的价值总量;编制质量指标指数时, 其指数化指标是质量指标p,而其同度量因素必 须是一个与之相应的数量指标q,两者的乘积qp 则是一个与指数化指标密切联系的价值总量。② 固定同度量因素。即假定同度量因素不变,使两 个转化后加总起来的综合数值只有研究现象的差 别,而无同度量因素本身的不同,从而实现两个 综合数值之比,单纯反映了研究现象数量对比的 目的。具体表现为将同度量因素固定在同一时期
综合指数的编制方法
拉氏指数(简记为L) 将同度量因素固定在基期 用公式表示为:
Lq q q
1
派氏指数(简记为P)
将同度量因素固定在报告期 用公式表示为:
p0
0 p0
LP
q q
0
p1
0 p0
Pq
q q
1 0
p1 p1
PP
q p q p
1 1
1
0
马歇尔—埃奇沃斯指数(简记为E)
“销售价格(P)”作为同度量因素,得到下式:
q I q
q
1
p1 p0
0
q p 2316.1 I q p 1976 117.2% q p q p 2316.1 1976 340.1
1 1 q 0 0 1 1 0 0
以上处理虽解决同度量问题,但采用销售额的对比, 既反映了销售量的变化,也包含了价格的变化。因此,为 单纯反映销售量的变化,必须把价格这一同度量因素固定 在同一时期,即假定同度量因素价格不变。根据上述资料, 有方法二:①价格固定在基期:因德国经济学家拉斯贝尔 提出,故称拉氏指数,表示为L。
(二)统计指数的作用
综合反映复杂现象总体数量的变动方向和变动程度; 分析现象总体数量变动中各个因素的影响方向和影
响程度;
推算指数; 反映现象数量变化的长期趋势; 对现象进行综合评价和测定。
(三)统计指数的种类 计算方法为: 个体指数 反映单个事物数量变动 反映由多个事物构成的复 现象范围 q1 p1 的相对数。 杂现象总体数量总(或综 I 总指数 I q p 说明数量指标变动的指数。 q0 p0 合)变动的相对数。一般 数量指标指数 说明质量指标变动的指数。 通常用Iq 表示数量指标个 用 I 表示 q表示数量指标,如商品销 指标性质 通常用 Ip表示质量指标个体 体指数,用 统 质量指标指数 以上期为对比基期的指 I 表示数量 q 售量、产品生产量等; I p 表示质量 计 指数,用 指标总指数。 p 表示质量指标,如商品销 数。 环比指数 指 以某一固定时期为对比 售价格、产品单位成本等; 指标总指数。 指标基期 定基指数 数 1表示报告期,0表示基期; 基期的指数。 说明现象在不同时间上的 I表示个体指数; 动态指数 说明复杂现象在同一时间 对比的相对数。 时间状况 Iq表示数量指标个体指数; 采用“先综合、后对比” 不同空间的综合对比的指 静态指数 采用“先对比、后平均” Ip表示质量指标个体指数。 的方法编制的总指数。 数或实际与计划数综合对 的方法编制的总指数。 综合指数 比的指数。 综合指数 平均指数
②销售量固定在报告期:因德国经济学家派许提出, 故称派氏指数,表示为P。
q p 2316.1 P q p 2141 108.18% q p q p 2316.1 2141 175.1元
1 1 p 1 0 1 1 1 0
计算结果表明,该市场出售的农产品价格报告期比基期 上升8.18%,因价格上升使销售额增加175.1元。
Lq p q
Fp
q q
0
p1 p0
0
q p q p
1 1
1 0
L p Pp
q0 p1 q1 p1 1 1 ( L p Pp ) Bp 2 q0 p0 q1 p0 2
综合指数编制的一般原则和方法
编制数量指标综合指数 时,以基期质量指标p0作为 同度量因素。即采用拉氏数 量指标综合指数Lq。 (除了采用基期的价格p0外, 也可以采用某一固定时期的 价格pc,即杨格指数。这个 固定时期可以同基期一致, 也可以不一致。一般研究长 时期产品物量变动如编制工 业生产指数时,采用此式。) 编制质量指 标综合指数时, 以报告期数量指 标q1作为同度量 因素。即采用派 氏质量指标综合 指数Pp。
同度量因素的基期和报 告期的平均数为权数的加权 综合指数 用公式表示为: q 1 ( p 0 p1 ) Eq q0 ( p0 p1 )
Ep p (q p (q
1 0 0 0
杨格指数
按固定加权方法编制总 指数 用公式表示为:
Iq IP
q1 ) q1 )
q q q q
[资料]某企业商品销售统计如下: 商 计量 销售量 销售价格 (元) 品 单位 基期q0 报告期q1 基期p0 报告期 p1 甲 件 120 100 2.00 4.00 乙 支 800 1000 0.40 0.60 丙 个 100000 120000 0.15 0.15 请分析甲、乙、丙商品各自销售量和销售价格的变动;分析
统计指数的概念,应该从以下三个层面上来理解:
统计指数是一种相对数
它是研究同一现象不 同时间、空间或场合 数量对比关系的相对 数,包括动态相对数 和静态相对数。 它是研究同一现象不 同时间数量对比关系 的相对数。 它是研究复杂现象数量 总变动的动态相对数 。
统计指数是一种动态相对数
统计指数是一种特殊的动态相对数
②价格固定在报告期:因德国经济学家派许提出,故称 派氏指数,表示为P。
q p 2316.1 109.66% P q p 2112 q p q p 2316.1 2112 201.4元
q
1
1
0
1
1
1
0
1
计算结果表明,该市场出售的四种农产品销售量报告 期比基期增长9.66%,由于销售量的增长使销售额增加204.1 元。
计算每种农产品销售价格个体指数: 根据公式:Ip=p1/p0 白菜的销售价格个体指数为:
1.84/1.60×100%=115%
说明白菜的销售价格报告期与基期比较,增长了15%, 绝对数增加0.24元/kg。
同理,黄瓜、箩卜、苹果的销售量个体指数分别为95%、 90%、125%(见表)。
根据上例资料,利用上一章发展速度 或本章个体指数的方法,可以直接观 察各种农产品的销售量和销售价格的 变动情况。 但是,如果我们想要了解四种农产品 销售量或销售价格总的变动情况,又 该怎么办呢?这便是总指数问题的提 出。
平均指数的编制原理 先对比,后平均 简单平均式
Ip I n
pቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Iq
I n
q
以上例四种农产品销售量和价格的变动为例
*
缺陷:没有考虑复杂现象总体中不同个体的重要性程度。
加权平均式
同 个体的相对重要性。 * 1,数量指标平均指数:
①计算销售量个体指数。个体指数是无量纲化的相对数, 可以解决复杂现象总体中不同个体不能直接相加的问题。
二、总指数的编制
总指数的编制原理 和编制方法 ??? 分析:某市场上四 种农产品的销售情 况
计算每种农产品销售量个体指数: 根据公式:Iq =q1/q0 白菜的销售量个体指数为: 550/500×100%=110% 说明白菜的销售量报告期与基期比较,增长了10%,绝 对数增加50kg。 同理,黄瓜、箩卜、苹果的销售量个体指数分别为120%、 105%、103%(见表)。
q p 2141 L q p 1946 110.02% q p q p 2141 1946 195元
1 0 q 0 0 1 0 0 0
计算结果表明,该市场出售的四种农产品销售量报告期比基 期增长10.02%,由于销售量的增长使销售额增加195元。 * 优点:价格固定在基期,能确切反映销售量的综合 变动,符合综合指数编制原理。 * 缺点:采用基期价格使计算结果偏离实际,有的价 格变化很大,使指数间丧失可比性。
q p 2112 L q p 1946 108.53% q p q p 2112 1946 166元
0 1 p 0 0 0 1 0 0
计算结果表明,该市场出售的四种农产品销售价格报 告期比基期上升8.53%,因价格上升使销售额增加了 166元。 *优点:排除销售量变动对价格的影响。 *缺点:采用基期销售量,没有现实经济意义。
总指数的编制有两种方法,即综合指数 和平均指数编制方法。
综合指数的编制原理