37870

Сравнение репрезентативности случайной, механической и серийной выборок из генеральной совокупности

Лабораторная работа

Информатика, кибернетика и программирование

Обычно считается что чтобы иметь право судить о генеральной совокупности по выборке выборка должна быть образована случайно. Это можно достичь различными способами наиболее распространенными: собственнослучайная выборка; механическая; типическая; серийная. Собственнослучайная выборка Существует два подхода к решению данной задачи: Простая случайная выборка с возвращением объект извлекается из генеральной совокупности случайным образом и перед извлечением следующего возвращается обратно Например после отбора деталей на...

Русский

2013-09-25

91.5 KB

20 чел.

Лабораторная работа № 3

Сравнение репрезентативности случайной, механической и серийной выборок  из генеральной совокупности.

Цель работы: познакомиться с различными способами выборки объектов из генеральной совокупности. Оценить представительность выборок.

В данной работе студенты строят генеральные совокупности случайных распределений различных типов (равномерное, нормальное и так далее), а затем, используя различные стратегии выборки, оценивают представительность выборочных методов (качественно).

“Основной целью статистического анализа является выяснение некоторых свойств рассматриваемой генеральной совокупности. Если генеральная совокупность конечна, то наилучшая процедура — рассмотреть каждый ее элемент”1.

Однако чаще всего на практике приходится ограничиваться выборочными значениями из генеральной совокупности. Основное требование к выборке — хорошо представлять (быть репрезентативной, представительной) генеральную совокупность.

Обычно считается, что чтобы иметь право судить о генеральной совокупности по выборке, выборка должна быть образована случайно. Это можно достичь различными способами (наиболее распространенными):

  •   собственно-случайная выборка;
  •   механическая;
  •   типическая;
  •   серийная.

Собственно-случайная выборка

Существует два подхода к решению данной задачи:

Простая случайная выборка с возвращением — объект извлекается из генеральной совокупности случайным образом, и, перед извлечением следующего, возвращается обратно (Например, после отбора деталей на анализ соответствия стандарту из большой партии, их снова возвращают назад и партию перемешивают);

Выборка без возвращения — извлеченный объект не возвращается в генеральную совокупность, а значит может появиться в выборке только один раз. (Например, отбор деталей производится с конвейера и после деструктивного анализа (разрушающего), возврат уже не возможен).

Рис. . Выборка элементов из генеральной совокупности

Если генеральная совокупность бесконечна, то процедуры выборки как с возвращением, так и без него, дают простую случайную выборку. Если генеральная совокупность конечна и велика по сравнению с размером выборки, то процедура извлечения без возвращения дает приблизительно простую случайную выборку. Если генеральная совокупность конечна и объем выборки составляет заметную долю от размера генеральной совокупности, то различие между этими двумя методами становится заметным.

Механическая выборка

Механической называется выборка, в которую объекты из генеральной совокупности отбираются через определенный интервал.

Рис. . Пример механической выборки из периодической случайной величины

Например, если объем выборки должен составлять 5% объема генеральной совокупности, то отбирается каждый двадцатый объект генеральной совокупности. Опасность, которая подстерегает исследователя при использовании этого метода — попасть в период периодически изменяющейся случайной величины (см. рис.20).

Типическая выборка

Если генеральную совокупность предварительно разбить на непересекающиеся группы, а затем образовать собственно-случайные выборки (с возвратом или без) из каждой группы и все отобранные объекты считать попавшими в выборку, то получим выборочную совокупность, называемую типической выборкой.

Считается, что типическая выборка с большей достоверностью воспроизводит однородную генеральную совокупность.

Серийная выборка

Если генеральную совокупность предварительно разбить на непересекающиеся серии (группы), а затем, рассматривая серии как элементы некой мегасовокупности, образовать из них собственно-случайную выборку (с возвратом или без) и все объекты отобранных серий считать попавшими в выборку, то получим выборочную совокупность, которая называется серийной.

Пример: На заводе 150 станков производят одинаковые изделия. Если отбирать изделия в выборку из тщательно перемешанной продукции всех 150 станков, то образуется собственно-случайная выборка. Но можно разделять продукцию станков и отбирать изделия отдельно из продукции первого, второго и так далее всех 150 станков. Это будет типическая выборка. Но если сначала случайным образом выбрать, например 15 станков и всю их продукцию считать попавшей в выборочную совокупность, то это будет серийная выборка.

ЗАДАНИЕ

Для выполнения работы сгенерируйте 1000 случайных чисел, распределенных нормально. Для этого воспользуйтесь специальным инструментом для генерации различных последовательностей чисел, подчиняющимся выбранным типам распределения (инструмент Анализ Данных в меню Сервис).  Для набора данных в таблице со случайными числами с нормальным распределением некоторого признака, выполнить:

  1.  Считая распределение нормальным, принять набор данных за генеральную совокупность (всего данных — 1000).
    1.  Рассчитать параметры, которые характеризуют нормальное распределение (минимум, максимум, размах вариации, количество интервалов, частоту, среднее арифметическое, среднее квадратичное отклонение).
      1.  Построить полигон частот для заданной генеральной совокупности.

Анализ репрезентативности различных видов выборок.

Собственно-случайная выборка

  1.  Пронумеровать данные любым доступным способом.
    1.  Создать выборку – массив из 100 элементов, поместив в нее значения из генеральной совокупности, которые соответствуют номерам, сгенерированным случайным образом в диапазоне от 1 до 1000.

В качестве Генератора случайных чисел воспользоваться математическими функциями Excel — СЛЧИС() или СЛУЧМЕЖДУ(). Эти функции при каждом обращении генерируют одно, равномерно распределенное, число в заданном диапазоне.

  1.  Для полученной выборки рассчитать параметры нормального распределения и построить полигон частот.

Механическая выборка

  1.  Задать самостоятельно интервал выбора и выбрать для дальнейшей обработки из генеральной совокупности 100 значений.
    1.  Рассчитать параметры нормального распределения для данного типа выборки и построить полигон частот.

Серийная выборка

  1.  Разделить генеральную совокупность на 10 серий.
    1.  Выбрать самостоятельно одну серию данных и все ее значения считать серийной выборкой.
      1.  Рассчитать параметры нормального распределения для этой выборки.
      2.  Построить полигон частот для серийной выборки.

Выводы

На основании полученных данных сделать качественный вывод о репрезентативности различных методов получения выборочных данных. Сравнить параметры распределений и виды графиков (полигоны для этого случая построить на одном графике, выбрать режим XY-точечная диаграмма).

Справка по Excel

Для выбора чисел из генеральной совокупности (1000 — чисел) можно воспользоваться набором функций:

СЛЧИС() или СЛУЧМЕЖДУ() — генерация случайного числа. Первая функция возвращает значение в диапазоне [0,1]. Вторая — в диапазоне, заданном пользователем.

 ФИКСИРОВАННЫЙ() — преобразование числа в текст в фиксированном формате.

 СЦЕПИТЬ() — конкатенация (склейка) двух текстовых строк.

 ДВССЫЛ() — ссылка на ячейку, указанную в аргументе, как на адрес, содержащий искомое значение. Например, если мы хотим получить значение, содержащееся в ячейке D4, то необходим вызов функции: =ДВССЫЛ(D4) (D4 — текст).

A

B

C

D

1

24

а2

12

2

12

а51

41

¼

¼

50

756

а1

24

51

41

а100

999

Рис. . Пример использования функций

Таким образом, получение заданной выборки сводится к созданию массива адресов (столбец В) и массива значений, выбранных по этим адресам (столбец С).


                    

 

         

 

 

 

 

F

 

F

 

 

                             

                                                                              

F(x)

 

2

 

1

 

   

             

 Период случайной функции  Т

 

                                     

х

 

=ДВССЫЛ(b2)

=СЦЕПИТЬ("a";(СЛУЧМЕЖДУ(1;1000))

1  См. Лабораторную работу 1.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

81421. Основные социологические теории и возможность их применения для анализа социальной работы 37.06 KB
  Понимание познание социального действия через его субъективный смысл который вкладывает в данное действие сам субъект. Суть использования понимания состоит в том чтобы поставить себя в положение других людей для того чтобы увидеть какое именно значение они придают своим действиям или каким целям по своему убеждению служат. Исследование значений человеческих поступков это в какойто степени просто развитие наших повседневных попыток понять действия множества различных окружающих нас людей. Действие которое соотносится с действиями...
81422. Конформация пептидных цепей в белках (вторичная и третичная структуры). Слабые внутримолекулярные взаимодействия в пептидной цепи; дисульфидные связи 108.54 KB
  Слабые внутримолекулярные взаимодействия в пептидной цепи; дисульфидные связи. βлисты складчатые слои несколько зигзагообразных полипептидных цепей в которых водородные связи образуются между относительно удалёнными друг от друга 0347 нм на аминокислотный остаток в первичной структуре аминокислотами или разными цепями белка а не близко расположенными как имеет место в αспирали. Стабильность вторичной структуры обеспечивается в основном водородными связями определенный вклад вносят и главновалентные связи пептидные и...
81423. Основы функционирования белков. Активный центр белков и его специфическое взаимодействие с лигандом как основа биологической функции всех белков. Комплементарность взаимодействия молекул белка с лигандом. Обратимость связывания 102.95 KB
  Активный центр белков и его специфическое взаимодействие с лигандом как основа биологической функции всех белков. Каждый индивидуальный белок имеющий уникальную первичную структуру и конформацию обладает и уникальной функцией отличающей его от остальных белков. Набор индивидуальных белков выполняет в клетке множество разнообразных и сложных функций.
81424. Доменная структура и её роль в функционировании белков. Яды и лекарства как ингибиторы белков 106.19 KB
  Яды и лекарства как ингибиторы белков. Некоторые яды попадая в организм человека прочно связываются с определёнными белками ингибируют их и тем самым вызывают нарушения биологических функций. Так лекарства назначаемые в дозах больших чем терапевтические могут действовать как яды т. вызывать серьёзные нарушения обмена веществ и функций организма а яды в микродозах часто используют как лекарственные препараты.
81425. Четвертичная структура белков. Особенности строения и функционирования олигомерных белков на примере гемсодержащего белка - гемоглобина 104.92 KB
  Особенности строения и функционирования олигомерных белков на примере гемсодержащего белка гемоглобина. В частности молекула гемоглобина состоит из двух одинаковых α и двух βполипептидных цепей т. Молекула гемоглобина содержит четыре полипептидные цепи каждая из которых окружает группу гема пигмента придающего крови ее характерный красный цвет. Простетическая группа нековалентно связана с гидрофобной впадиной молекулы гемоглобина.
81426. Лабильность пространственной структуры белков и их денатурация. Факторы, вызывающие денатурацию 100.13 KB
  Под лабильностью пространственной структуры белка понимают способность структуры белковой молекулы претерпевать конформационные изменения под действием различных физикохимических факторов. Под денатурацией следует понимать нарушение общего плана уникальной структуры нативной молекулы белка преимущественно ее третичной структуры приводящее к потере характерных для нее свойств растворимость электрофоретическая подвижность биологическая активность и т. При непродолжительном действии и быстром удалении денатурирующих агентов возможна...
81427. Шапероны - класс белков, защищающий другие белки от денатурации в условиях клетки и облегчающий формирование их нативной конформации 105.78 KB
  Шаперо́ны (англ. chaperones) — класс белков, главная функция которых состоит в восстановлении правильной третичной структуры повреждённых белков, а также образование и диссоциация белковых комплексов. Термин «молекулярный шаперон» впервые был использован в работе Ласкей и других при описании ядерного белка нуклеоплазмина
81428. Многообразие белков. Глобулярные и фибриллярные белки, простые и сложные. Классификация белков по их биологическим функциям и по семействам: (сериновые протеазы, иммуноглобулины) 106.76 KB
  Глобулярные и фибриллярные белки простые и сложные. Так белки можно классифицировать: по форме молекул глобулярные или фибриллярные; по молекулярной массе низкомолекулярные высокомолекулярные и др.; по химическому строению наличие или отсутствие небелковой части; по выполняемым функциям транспортные защитные структурные белки и др.; по локализации в организме белки крови печени сердца и др.
81429. Иммуноглобулины, особенности строения, избирательность взаимодействия с антигеном. Многообразие антигенсвязывающих участков Н- и L-цепей. Классы иммуноглобулинов, особенности строения и функционирования 108.05 KB
  Домены тяжёлых цепей IgG имеют гомологичное строение с доменами лёгких цепей. Специфичность пути разрушения комплекса антигенантитело зависит от класса антител которых существует 5 типов: Ig IgD IgE IgG IgM. Созревающие Влимфоциты синтезируют мономерные бивалентные молекулы IgM по структуре похожие на рассматриваемые выше IgG которые встраиваются в плазматическую мембрану клеток и играют роль первых антигенраспознающих рецепторов. В количественном отношении IgG доминируют в крови и составляют около 75 от общего количества этих...