При поиске работы на распределение учебного заведения рассчитывают лишь 4 %, тогда как учебные заведения дают более высокий процент.
ПодробноСоциализация охватывает все процессы приобщения к культуре, обучения и воспитания, с помощью которых человек приобретает социальную природу.
ПодробноДетская беспризорность – социальное явление, при котором происходит отрыв детей от семьи с утратой постоянного места жительства.
ПодробноИзучением феномена социального настроения занимались многие ученые в рамках различных направлений социологии и психологии.
Подробно
Для точечной оценки доли признака в генеральной совокупности (р) естественно взять выборочную долю
р*=
где n — объем выборки,
т — количество единиц в выборке, обладающих данным признаком.
Можно доказать, что эта оценка является состоятельной, несмещенной, эффективной.
Вопрос об интервальной оценке рассмотрим сначала для случая возвратной выборки.
При такой организации выборки случайная величина p*, как известно из теории вероятностей, имеет биномиальный закон распределения. Расчет доверительного интервала с применением формулы биномиального закона связан с определенными вычислительными трудностями. Однако при достаточно большом объеме выборки (примерно n ≥ 20, пр ≥ 10) биномиальное распределение хорошо аппроксимируется нормальным распределением с параметрами
М (p*) = p;
σ(p*) =
Следовательно, случайная величина имеет стандартное нормальное распределение (с параметрами M(z)=0; σ(z)=1).
Задавшись определенной вероятностью Р=1— α, имеем:
2Ф
(zα)=1- α (1.9.7)
где Ф
(zα)= — интегральная функция Лапласа, значения которой для различных значений z рассчитаны и приводятся в специальных таблицах.
Равенство (1.9.7) эквивалентно равенству:
P {│p*- p │<z1 · σ( p*)} = 2Ф
(zα) (1.9.7')
Таким образом, предельная ошибка выборки εα определяется из равенства:
(1.9.8)
Применение этой формулы затрудняется тем, что в нее входит неизвестный параметр р — генеральная доля. Однако при большом п можно заменить неизвестный параметр р его точечной оценкой р*. Тогда получим:
(1.9.9)
Приведенные выше формулы связывают между собой, в конечном счете, три величины: доверительную вероятность Р=1−α, предельную ошибку выборки ε и объем выборки п.
В каждой конкретной задаче две из этих величин задаются и определяется третья величина. Таким образом, мы имеем следующие три типа задач:
I. Даны п и Р, определить ε.
II. Даны п и ε, определить Р.
III. Даны Р и ε, определить п
Первые два типа задач связаны с анализом результатов уже произведенной выборки объема п, следовательно, и с найденной точечной оценкой р*.
Задачи третьего типа должны решаться до проведения выборки. По заданной доверительной вероятности P мы можем определить величину z (по таблице интегральной функции Лапласа). Из (1.9.9) получаем:
(1.9.10)
Но в (1.9.10) входит величина р*, получаемая в результате выборки, а речь идет об определении п до осуществления выборки.
Поскольку р* неизвестно, то определяем из этого равенства, при каком значении р* величина п будет максимальной. Используя обычный метод следования функции на максимум, получаем:
откуда р*=½
Следовательно,
(1.9.11)
Выборка такого объема наверняка обеспечит заданные надежность и точность.
Рассмотрим примеры на каждый из трех типов задач. Исследуется вопрос о доле поврежденных клубней картофеля после механической уборки.
Пример 1.9.1Произведена случайная выборка объемом.n=200 деталей. Из них поврежденных оказалось 40. Определить с вероятностью 0,95 доверительный интервал для доли поврежденных деталей генеральной совокупности.
Рассчитываем выборочную долю:
р* = m / n = 40 / 200 = 0.20
По заданной доверительной вероятности
Р = 1 – α = 2Ф
(zα) = 0.95
находим по таблице интегральной функции Лапласа соответствующее значение zα =1,96. Применяем формулу (1.9.9):
Таким образом, доверительный интервал для генеральном доли р:
0,20-0,06<p<0,20+0,06, или 0,14<p<0,26
Пример 1.9.2.
По результатам той же выборки определить вероятность того, что ошибка выборки не превысит 0,03.
Имеем:
Отсюда:
По таблице интегральной функции Лапласа находим соответствующую доверительную вероятность Р = 2Ф