Ответы к экзамену по МИ 21,22,23,24



21. Редактирование данных.

Редактирование-это обработка анкет, повышающая точность и аккуратность представленной в ней информ.

Процесс редактирования заключается в просмотре анкет, в ходе которого выявляются нечитаемые, неполные, логически непоследовательные или неоднозначные ответы.

Типы р.:

Полевое

Централизованное ( офисное) ред.

При полевом р. Анкеты оцениваются по => характеристикам:

Полнота

Разборчивость

Понятность

Однозначность

Согласованность

Единообразие

Проблемы офисного редактирования:

Пропуски

Ошибки интервьюера

Недостаток сотрудничества

Респондент не соответствует требованиям.

Работа с ответами неуд. качества :



Возврат анкет

Назначение пропущенных значений

Отсеивание анкет.



22. Кодирование собранных данных.

Кодирование – тех. Прием, с помощью которого данные распределяются по категориям, т.е., способ представления полученной инф., в виде символов, знаков, цифр, с целью удобства ее использования для анализа.

Этапы кодирования:

Создание системы к.

Присвоение кодовых номеров к ячейкам

Создание кодировочной таблицы или книги кодов.

Виды кодировки:

Категориальная предполагает несколько вариантов ответов на поставленный ?, т.е., метка переменной может принимать несколько значений.

Дихотомическая кодировка предполагает только 2 варианта ответа( да или нет).

Принципы кодирования:

Использовать в каждой колонке только одну категорию ответа.

Использовать только числовые коды

Поле на бланке, выделяемое для записи кодов или меток должно состоять из такого числа колонок, которое необходимо для фиксирования всех возможных значений.

Использовать стандартные коды для вариантов « Не имею инф.»

Кодировать идентификационный номер респондента для каждой анкеты.

Кодировочная книга- книга, которая содержит инф. По кодированию и необходимую инф. О переменных, использ. В конкретном наборе.

Табулирование – подсчет числа случаев, попадающих в различные категории.

Виды т.:

Простое т. подсчет одной переменной

Перекрестное – 2 или более переменных рассматриваются одновременно при этом осущ-ся подсчет случаев, имеющих общие характеристики.

Т. применяется для определения показателей для получения ответа на ?, определения места возникновения грубых ошибок, определения резких отклонений от среднего, получение эмпирич. Распр-я рассматриваем. Переменных, расчеты итогов. Знач-й статистики.

Корректировка:

Очистка, статистическая корректировка.

Основные методы статист. Корректировки:

Взвешивание ( каждому ответу присваивается число)

Переопределение переменных( данные модифицируют, чтобы создать новые переменные или несколько переменных объединяют с цельюю уменьшения их общего числа.)

Преобразование шкалы( манипул. Значен. Шкалы для того, чтобы обеспеч. Совместн. С друг. Шкалами)

23. Вариационный ряд: характеристика распределения данных.

Вариационный ряд- это ряд распределения единиц совокупности на группы по какому –либо одному признаку.

В. Определяет различия в значении.

В. Возникает в результате того, что сами значения признака складываются под суммарным влиянием разнообразных условий.

В. Характерна всем без исключения явлениям природы и общества.

В. Р. Характеризуется 2-мя элементами:

1. варианта( xi)- отдельные значения признака единиц выборочной совокупности.

2. частота ( ni) число, показывающее сколько раз встречается то или иное значение признака.

В. Р. Может быть: дискретным(изучаемый признак характеризуется определенным числом), интервальным( есть интервалы от и до).

Графически в. Р. Может быть представлен в виде гистограммы, полигон распределения, куммулянты.

В.р. перед обработкой необходимо ранжировать.

В.р. характеризует:

1. медиана- значение срединного элемента для набора данных. Ме расположены в середине вариационного ряда.

Свойства Ме:



Крайнее значение не влияет на величину Ме.

Значение Ме является единственным для кажд. Набора данных.

Ме м.б. определена для числовых и порядковых данных.

Моды наиболее часто встречающееся значение выборки.

Свойства Мо:

Мо может иметь несколько значений.

Мо совпадает с точкой наибольшей плотности.

Мо может существовать для всех типов данных.

24. Понятие статистической гипотезы.

Проверка статистических гипотез – это один из основных методов математической статистики, который используется в эконометрике.

С помощью методов математической статистики можно проверить предположения о законе распределения некоторой случайной величины (генеральной совокупности), о значениях параметров этого закона (например, математического ожидания или дисперсии), о наличии корреляционной зависимости между случайными величинами, определенными на множестве объектов одной и той же генеральной совокупности.

Статистической гипотезой называется любое предположение о виде неизвестного закона распределения или о параметрах известных распределений.

Параметрической гипотезой называется гипотеза о значениях параметров распределения или о сравнительной величине параметров двух распределений.

Примером параметрической статистической гипотезы является гипотеза о равенстве математических ожиданий двух нормальных совокупностей.

Непараметрическими гипотезами называются гипотезы о виде распределения случайной величины.

Проверка статистической гипотезы означает проверку соответствия выборочных данных выдвинутой гипотезе.

Параллельно с выдвигаемой основной гипотезой рассматривают и противоречащую ей гипотезу, которая называется конкурирующей или альтернативной. Противоречащая гипотеза считается справедливой, если основная выдвинутая гипотеза отвергается.

Нулевой, основной или проверяемой гипотезой называется первоначально выдвинутая гипотеза, которая обозначается Н0.

Конкурирующей или альтернативной гипотезой называется гипотеза, которая противоречит основной гипотезе Н0 и обозначается Н1.

Простой гипотезой называется гипотеза, которая содержит только одно предположение. Например, гипотеза о том, что параметр распределения Пуассона ? равен значению ?0, является простой. Основная гипотеза о том, что математическое ожидание нормального распределения равно 5 (при известной дисперсии), т.е.

Н0: а=5,

также является простой.

Сложной гипотезой называется гипотеза, которая состоит из нескольких простых гипотез. Например, сложная гипотеза вида:

Н0: ?>4,

состоит из множества простых гипотез вида:

Н0: ?>m,

где m – это люблое число, большее четырёх.








sitemap
sitemap