групами істотно розрізняються. При обстеженнях населення такими групами можуть бути, наприклад, райони, соціальні, вікові чи освітні групи, при обстеженні підприємств - галузь і підгалузь, форма власності тощо p align="justify"> Оскільки у вибіркову сукупність в тій чи іншій пропорції обов'язково потрапляють представники всіх груп, типізація генеральної сукупності дозволяє виключити вплив міжгруповий дисперсії на середню помилку вибірки, яка в цьому випадку визначається тільки внутрішньогрупової варіацією. Даний спосіб відбору при перекладі реального сектора на несуцільні методи спостереження, повинен бути основним, так як він дозволяє врахувати регіональні та галузеві класифікації суб'єктів фінансово-господарської діяльності. p align="justify"> Відбір одиниць у типову вибірку може бути організований або пропорційно обсягу типових груп, або пропорційно внутрішньогрупової диференціації ознаки (оптимальне розміщення Чупрова - Неймана). Відбір одиниць у вибіркову сукупність з кожної типової групи здійснюється простим випадковим або механічним способом. p> При вибірці, пропорційної обсягом груп, число одиниць, які підлягають відбору з кожної групи, визначається за ф-ле:, де Ni - обсяг i-ої групи, n (i) - обсяг вибірки з i-ої групи.
Середня помилка визначається за ф-лам:
повторний відбір, - бесповторний відбір, де - середня з внутрішньогрупових дисперсій.
При визначенні необхідного обсягу використовуються ф-ли
повторний відбір, бесповторний відбір
При відборі одиниць, пропорційному варіації ознаки число спостережень по кожній групі розраховується за ф-ле:
В
Середня помилка розраховується за ф-лам:
- повторний відбір,
бесповторний відбір.
30. Кластерна (серіальна) вибірка
Сутність серійної вибірки полягає у власне-випадковому або механічному відборі груп одиниць (серій), усередині яких проводиться суцільне обстеження. Одиницею відбору служить група або серія. p align="justify"> Середня помилка серійної вибірки розраховується за ф-лам:
- повторний відбір, бесповторний відбір, де r - число відібраних серій, R - загальне число серій.
Міжгрупова дисперсія при рівновеликих групах обчислюється слід чином:
,
де x (i) - середня i - ої серії, x - загальна середня по всій вибіркової сукупності.
Для визначення необхідного обсягу вибірки при заданої граничної помилку використовуються слід ф-ли:
повторний відбір, бесповторний відбір.
. Випадкові величини. Закон розподілення ймовірностей дискретної випадкової величини
Випадкова величина - це вимірна функція, задана на якому-небудь вероятностном просторі. Випадкова величина - одне з основних понять теорії ймовірностей. p align="justify"> Поряд з випадковими подіями, як фактами в схемі випробувань, котрі характеризують її якісно, ​​результати дослідів можна описати кількісно. Це і веде до поняття випадкової величини в теорії ймовірностей. Фактично, завжди результати дослідів зі схемою можна представити кількісно за допомогою однієї або декількох числових величин. Так, в кінцевих схемах описів замість самих елементарних фіналів можна розглядати їх номінали (ідентифікатори). Наприклад, при киданні монети В«решкаВ» - це 0, а В«орелВ» - це 1; при киданні гральної кістки результати - суть номери граней від 1 до 6 і т. п.
Змінна величина називається випадковою, якщо в результаті досвіду вона може приймати дійсні значення з певними ймовірностями. p align="justify"> Випадкова величина Х називається дискретної, якщо існує така неотрицательная функція
В
яка ставить у відповідність значенню х i змінної Х ймовірність р i , з якою вона приймає це значення. Дискретні випадкові величини X і Y називаються незалежними, якщо події Х = х i і Y = y i при довільних i і j є незалежними.
Випадкова величина Х називається безперервної, якщо для будь-яких a
В
Закон розподілу ймовірностей дискретної випадкової величини
Законом розподілу випадкової дискретної величини (X) називається всяке співвідношення, що встановлює зв'язок між можливими значеннями випадкової величини (x 1 , x 2 , ... x n < span align = "justify">) і відповідними їм ймовірностями (p 1
