ЕГЭ и ОГЭ
Хочу знать
Главная > Математика > Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных
<< Предыдущий параграф
Следующий параграф >>
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Макеты страниц

5.4.3. Основные способы организации выборки.

При оценке репрезентативности выборки учитывается и то, как выборка получена, и то, насколько распределение в выборке существенных для изучаемого вопроса показателей характерно для анализируемой генеральной совокупности в целом. Первый путь повышения степени репрезентативности — достижение полностью случайного отбора объектов из генеральной совокупности — часто бывает труден в организационном плане. Кроме того, сочетание регулярного и случайного выбора иногда оказывается более эффективным. В любом случае способ сбора исходных данных должен тщательно планироваться и его необходимо полностью описывать в отчетах о выполненной работе.

Использование для оценки репрезентативности распределений основных показателей в выборке и в генеральной совокупности также имеет свои трудности, одни из которых носят чисто статистический характер — недостаточный объем (число отобранных для использования объектов) выборки, неразработанность методов сравнения многомерных распределений и т.п., а другие — содержательный, ведь заранее неизвестно, распределение каких показателей следует сравнивать при доказательстве репрезентативности.

Опишем кратко основные способы организации выборки.

Простой случайный отбор — способ извлечения объектов из конечной генеральной совокупности N объектов, при котором каждая из С возможных выборок имеет равную вероятность быть отобранной. На практике часто нумеруют объекты в генеральной совокупности числами от 1 до N и затем, используя таблицы случайных чисел или какой-либо другой метод, обеспечивающий равную вероятность выбора объекта (например, урну с N шарами, занумерованными цифрами от 1 до N), отбирают один за другим объектов. Полученная таким способом выборка называется случайной.

Простой отбор с помощью регулярной, но несущественной для изучаемого вопроса процедуры часто применяется вместо случайного отбора. В медицинской практике отбор может проводиться по дню недели, что удобно с организационной точки зрения; в социологических обследованиях — по букве, с которой начинается фамилия индивидуума, проживающего в домах данной жилищно-эксплуатационной конторы, и т. п. Получаемые таким образом выборки часто называют механическими.

Стратифицированный (расслоенный) отбор заключается в том, что исходная генеральная совокупность объема N подразделяется на подсовокупности объема При этом подсовокупности не содержат общих объектов и вместе исчерпывают всю генеральную совокупность, так что . Подсовокупности называют стратами или слоями. Когда слои определены, из каждого слоя извлекается простая случайная выборка объема соответственно . Для того чтобы можно было полностью воспользоваться выгодами от расслоения, значения должны быть известны. Стратифицированный отбор применяется, когда слои однородны в том смысле, что входящие в них объекты имеют близкие характеристики (средние значения которых могут быть оценены по малым выборкам);

либо когда нецелесообразно изучать генеральную совокупность с равной тщательностью во всех слоях; либо по организационным причинам, когда методы проведения отбора в слоях должны быть разными. Выборки, полученные таким способом, называются стратифицированными или расслоенными (иногда — районированными).

Частным случаем стратифицированного отбора является способ организации выборки, прикотором страты (слои) генеральной совокупности выделены по косвенному признаку, как-то связанному с изучаемым. Так, изучая средний душевой доход семей, для получения стратифицированных выборок можно предварительйо разбить исследуемую совокупность семей на группы, однородные по какой-либо из социально-экономических характеристик главы семьи (например, по заработку). В подобных случаях говорят о типическом способе отбора и соответственно о типических выборках.

Методы серийного отбора (и соответственно серийные выборки) используются тогда, когда удобнее назначать к обследованию не отдельные элементы генеральной совокупности, а целые «блоки» или серии таких элементов. Так, при проведении выборочных обследований населения способ территориально-административного деления страны и характер ведения соответствующей документации обусловливают большее удобство сплошного способа обследования целых территориальных единиц (домов, кварталов), а не отдельных семей. Подобный способ отбора часто называют также гнездовым.

Комбинированный (ступенчатый) отбор сочетает в себе сразу несколько из вышеописанных способов отбора, образующих различные ступени (или фазы) выборочного обследования. Так, при выборочном обследовании условий жизни и структуры семей какого-либо города на первой ступени можно с помощью случайного отбора назначить городские районы, в которых будет производиться это обследование, затем способом механического отбора определить подлежащие обследованию жилищно-эксплуатационные конторы (ЖЭКи), а внутри ЖЭКов сделать серийную (гнездовую) выборку домов.

Подробное описание теории и методов выборочных обследований дано, например, в [43].

Последовательный (активный) выбор.

При анализе физико-химических и технологических процессов часто исследуется зависимость некоторого результирующего показателя («отклика») у от набора управляющих показателей , которая описывается формулой вида

где — известная функция своих аргументов, — неизвестная точка в пространстве параметров («состояние природы»), — случайная ошибка со средним, равным нулю. Требуется по возможно меньшему числу опытов в точках принадлежащих «разрешенной» области значений оценить «состояние природы». Опыты можно ставить в любой из точек X, принадлежащих «разрешенной» области значений управляющих показателей. В этих условиях после каждой серии опытов в результате обработки полученных данных рассчитывается следующая «наиболее информативная» относительно 0 серия точек X, в них проводятся новые опыты и отыскиваются новая оценка 0 и новая серия точек X, в которых целесообразно проводить опыты, и т. д. Чтобы подчеркнуть, что точки X отбираются не наудачу, такие эксперименты часто называют активными. О задачах такого типа см. подробнее, например, в [81].

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление