Тема 5. Выборочное наблюдение

Недостающим элементом в формуле n=

σ

+σ2

Δ

Δ2

(1− n / N)

(N-1)

 

Недостающим элементом в формуле n=

 

σ

σ2

Δ

+Δ2

(1− n / N)

(N-1)

 

Недостающим элементом в формуле n=

 

σ

+σ2

Δ

Δ2

(1− n / N)

(N-1)

 

Репрезентативность результатов выборочного наблюдения зависит от

+вариации признака и объема выборки

определения границ объекта исследования

Времени проведения наблюдения

Продолжительности проведения наблюдения

 

Для расчета средней ошибки выборки используют формулу при

наличии высокого уровня вариации признака

изучении качественных характеристик явлений

+малой выборке

уточнении данных сплошного наблюдения

 

Cредняя ошибка случайной повторной выборки..., если ее объем уве-

личить в 4 раза:

+уменьшится в 2 раза

Увеличится в 4 раза

Уменьшится в 4 раза

Не изменится

 

Недостающим элементом формулы предельной ошибки случайной выборки при бесповторном отборе является:

+ t

t2

n2

n

N

 

Средняя ошибка выборки (μ) для средней величины характеризует

вариацию признака

тес ноту связи между двумя факторами

+среднюю величину всех возможных расхождений выборочной и гене-

ральной средней

Среднее значение признака

темп роста

 

Под выборочным наблюдением понимают:

сплошное наблюдение всех единиц совокупности

несплошное наблюдение части единиц совокупности

+несплошное наблюдение части единиц совокупности, отобранных слу-

чайным способом

наблюдение за единицами совокупности в определенные моменты

времени

обследование наиболее крупных единиц изучаемой совокупности

 

Недостающим элементом в формуле дисперсии доли для генеральной

совокупности является =.... (1− W)

р

m

M

+W

 

Пропорция отбора в выборочную совокупность при механической вы-

борке определяется:

+соотношением объемов выборочной и генеральной совокупностей

уровнем вероятности

методом отбора

 

Способ собственно-случайного отбора в выборочную совокупность за-

ключается в отборе из генеральной совокупности:

каждой десятой единицы совокупности

+без какой либо системности

в зависимости от уровня вероятности

 

Необходимая численность серийной выборки при бесповторном отбо-

ре определяется по формуле:

 

Для оценки результатов малой выборки пользуются:

критерием Фишера

+критерием Стъюдента

ничем не пользуются

 

Недостающим элементов в формуле предельной ошибки выборки для

доли при бесповторном отборе является:

+n

N

W

σ

 

Для получения предельной ошибки выборки необходимо умножить

среднюю ошибку выборки на:

+коэффициент доверия

численность выборочной совокупности

численность генеральной совокупности

 

По формуле

определяется ошибка выборки:

средняя повторная

+средняя бесповторная

предельная повторная

предельная бесповторная

 

При случайном бесповторном отборе средняя ошибка выборки опре-

деляется по формуле:

 

Выборка называется малой, если ее объем составляет менее:

40 единиц

+30 единиц

100 единиц

150 единиц

 

Выборка заключающаяся в отборе единиц из общего списка единиц

генеральной совокупности через равные интервалы в соответствии с

установленным процентом отбора называется:

типической

+механической

случайной повторной

 

Для использования выборочной совокупности для дальнейшего анали-

за развития социально-экономического явления необходимо, чтобы

разница между средним значением генеральной совокупности и сред-

ним значением выборочной совокупности была не более ошибки вы-

борки:

средней

индивидуальной

+предельной

генеральной

 

Тема 6. Методы изучения взаимосвязи социально-экономических яв-

Лений

Между различными явлениями и их признаками выделяют два типа

связей:

функциональная и жестко детерминированная

+функциональная и статистическая

стохастически детерминированная и вероятностная

 

Функциональной называется связь, при которой:

+каждому значению признака-фактора соответствует вполне определенное значение результативного признака

каждому значению признака-фактора соответствует распределение

значений результативного признака

 

В зависимости от направления действия функциональные и статисти-

ческие связи могут быть:

прямолинейные и криволинейные

+прямые и обратные

однофакторные и многофакторные

 

По аналитическому выражению функциональные и статистические

связи могут быть:

+прямолинейные и криволинейные

прямые и обратные

однофакторные и многофакторные

 

По количеству факторов, действующих на результативный признак

статистические связи могут быть:

прямолинейные и криволинейные

прямые и обратные

+однофакторные и многофакторные

 

Линейный коэффициент корреляции может быть:

+как положительной, так и отрицательной величиной

только положительной величиной

только отрицательной величиной

 

В линейном уравнении коэффициент регрессии (а) показывает:

тесноту связи

долю дисперсии «у», зависимую от «х»

+на сколько в среднем изменится «у» при изменении «х» на одну едини-

цу

ошибку коэффициента корреляции

на сколько % изменится «у» при изменении «х» на 1 %

 

С помощью корреляционного анализа можно:

+измерить тесноту связи между варьирующими признаками

установить степень влияния независимых переменных на зависимую

 

С помощью регрессионного анализа можно:

измерить тесноту связи между варьирующими признаками

+установить степень влияния независимых переменных на зависимую

 

С помощью коэффициентов ассоциации и контингенции устанавли-

вается связь между признаками:

только количественными

+только качественными

количественными и качественными

 

Коэффициенты ассоциации и контингенции изменяются:

от 0 до 1

+от -1 до +1

от -1 до 0

 

Коэффициенты взаимной сопряжённости Пирсона и Чупрова изме-

няются:

+от 0 до 1

от -1 до +1

от -1 до 0

 

Коэффициенты корреляции рангов Фехнера и Спирмена изменяются:

от 0 до 1

+от -1 до +1

от -1 до 0

 

Коэффициент эластичности показывает:

тесноту связи

долю дисперсии «у», зависимую от «х»

на сколько в среднем изменится «у» при изменении «х» на одну едини-

цу

ошибку коэффициента корреляции

+на сколько % изменится «у» при изменении «х» на 1 %

 

Коэффициент корреляциирангов Кендалла изменяется:

от 0 до 1

+от -1 до +1

от -1 до 0

 

Тесноту связи между альтернативными признаками можно оценить

непараметрическими методами через:

+коэффициенты ассоциации и контингенции

показатели взаимной сопряженности Пирсона и Чупрова

коэффициент корреляции рангов Кендалла

 

Для аналитического выражения нелинейной связи между факторами

используется формула:

 

Наиболее тесную связь показывает коэффициент корреляции…

rxy= 0,982

+rxy=- -0,991

rxy= 0,870

 

Обратную связь между признаками показывает коэффициент корреляции…

rxy= 0,982

+rxy=- -0,991

rxy= 0,870

 

Эмпирическое корреляционное отношение представляет собой корень

квадратный из отношения... дисперсии(й)

средней из групповых дисперсий к общей

+межгрупповой дисперсии к общей

межгрупповой дисперсии к средней из групповых

средней из групповых дисперсий к межгрупповой

 

Теснота связи двух признаков при нелинейной зависимости определя-

ется по формуле

 

Корреляционный анализ используется для изучения

+взаимосвязи явлений

развития явления во времени

структуры явлений

 

Тесноту связи между двумя альтернативными признаками можно из-

мерить с помощью коэффициентов

знаков Фехнера

корреляции рангов Спирмена

+ассоциации и контингенции

 

Парный коэффициент корреляции показывает тесноту

+линейной зависимости между двумя признаками на фоне действия

остальных, входящих в модель

линейной зависимости между двумя признаками при исключении

влияния остальных, входящих в модель

связи между результативным признаком и остальными, включенными

в модель

нелинейной зависимости между двумя признаками

 

Парный коэффициент корреляции может принимать значения

от 0 до 1

от -1 до 0

+от -1 до +1