Вариации признака и объема выборки

Малой выборке

Cредняя неточность случайной повторной выборки … , в случае если ее количество расширить в 4 раза

Уменьшится в 2 раза

t

Средняя неточность выборки для средней величины характеризует:

Среднюю величину всех вероятных расхождений выборочной и главной средней

Под выборочным наблюдением знают:

Несплошное наблюдение части единиц совокупности, отобранных случайным методом

Недостающим элементом в формуле дисперсии доли для главной совокупности есть

W

Пропорция отбора в выборочную совокупность при механической выборке определяется:

Соотношением количеств выборочной и главной совокупностей

Метод собственно-случайного отбора в выборочную совокупность содержится в отборе из главной совокупности:

Без какой или системности

Нужная численность серийной выборки при бесповторном отборе определяется по формуле:

Для оценки результатов малой выборки пользуются :

Критерием Стъюдента

Недостающим элементов в формуле предельной неточности выборки для доли при бесповторном отборе есть:

n

Для получения предельной неточности выборки нужно умножить среднюю неточность выборки на:

Коэффициент доверия

По формуле определяется неточность выборки:

Средняя бесповторная

При случайном бесповторном отборе средняя неточность выборки определяется по формуле:

Выборка именуется малой, в случае если ее количество образовывает менее:

Единиц

Выборка заключающаяся в отборе единиц из неспециализированного перечня единиц главной совокупности через равные промежутки в соответствии с установленным процентом отбора именуется:

Механической

Для применения выборочной совокупности для предстоящего анализа развития социально-экономического явления нужно, дабы отличие между средним значением главной совокупности и средним значением выборочной совокупности была не более неточности выборки:

Предельной

Между разными их признаками и явлениями выделяют два типа связей:

Функциональная и статистическая

Функциональной именуется сообщение, при которой:

Каждому значению показателя-фактора соответствует в полной мере определенное значение результативного показателя

В зависимости от направления действия функциональные и статистические связи смогут быть:

Прямые и обратные

По аналитическому выражению функциональные и статистические связи смогут быть:

Прямолинейные и криволинейные

Однофакторные и многофакторные

По количеству факторов, действующих на результативный показатель статистические связи смогут быть:

Однофакторные и многофакторные

Линейный коэффициент корреляции возможно:

Как хорошей, так и отрицательной величиной

В линейном уравнении коэффициент регрессии (а) показывает:

На какое количество в среднем изменится «у» при трансформации «х» на одну единицу

Посредством корреляционного анализа возможно:

Измерить тесноту связи между варьирующими показателями

Посредством регрессионного анализа возможно:

72 — Мат. статистика. объём и Мощность выборки


Также читать:

Понравилась статья? Поделиться с друзьями: