Контрольная работа: Методологія обробки статистичних даних

Таблиця 2.1

Граничний критерій відхилення емпіричного розподілу від теоретичного

k	10	5	2	1	0,5	0,1
λ	1,224	1,358	1,517	1,627	1,731	1,950

л) порівнюють значення λ з λ. Якщо λ ≤ λ, то роблять висновок, що емпіричний розподіл даних не суперечить нормальному розподілу.

4. Здійснюється перевірка вибірки на нормальність розподілу:

а) розіб’ємо вибірку на інтервали, визначивши їх крок за формулою (2.1):

h = 15,3. Результат розрахунків представимо у табл. 2.3, гр. 1 та на рис. 2.1.

Таблиця 2.2

Вихідні дані перевірки на нормальність розподілу

День дослідження	Попит одягу	День дослідження	Попит одягу	День дослідження	Попит одягу	День дослідження	Попит одягу
1	306	11	336	21	357	31	377
2	308	12	338	22	358	32	381
3	311	13	339	23	360	33	381
4	313	14	343	24	361	34	382
5	317	15	344	25	362	35	392
6	320	16	344	26	366	36	392
7	323	17	346	27	372	37	396
8	325	18	354	28	374	38	399
9	326	19	355	29	374	39	399
10	326	20	355	30	375	40	400

б) знаходимо середню частку маркетингових досліджень xта частоту появи значень кожного інтервалу mзгідно з викладеною вище методикою. Результати розрахунків представимо у табл. 2.3, гр. 2 та 3.

Таблиця 2.3

Розрахунок накопичених частостей

Інтервал	Середнє значення,x	Частота		Відносна частість		Відносна накопичена частість		Різниця
		m	m	m′	m′	F(m′)	F(m′)	(гр.7- гр.8)
1	2	3	4	5	6	7	8	9
306-321,3 321,4-336,7 336,8-352,1 352,2-367,5 367,6-382,9 383-400	313,7 329,1 344,5 359,9 37 ,3 392	6 5 6 9 8 6	7,15 4,46 5,64 8,13 9,12 5,08	0,150 0,125 0,150 0,225 0,200 0,150	0,18 0,11 0,14 0,21 0,23 0,13	0,150 0,275 0,425 0,650 0,850 1,000	0,18 0,29 0,44 0,64 0,87 1,00	-0,03 -0,02 -0,01 0,01 -0,02 0,00
Σ	40	39,58	1	1

в) знаходимо середнє значення вибіркової сукупності та середньо-квадратичне відхилення вибірки δ за допомогою програми Майстер функцій:

=354,7, δ= 28;

г) для кожного інтервалу часток маркетинговихдосліджень встановлюємо теоретичні частоти за формулою (2.2), (табл. 2.3, гр. 4) з попередньо визначеним параметром tзгідно з формулою (2.3);

д) визначимо відносні емпіричні частості m′ за формулою (2.4) ( табл. 2.3, гр. 5):

е) визначимо відносні теоретичні частості m′ за формулою 2.5 ( табл. 2.3, гр. 6);

ж) розрахуємо, відповідно, накопичені відносні емпіричні F(m′) та теоретичні частості F(m′) (табл. 2.3, гр. 7 - 8) згідно з пунктом ж методики;

з) визначимо різницю накопичених емпіричних та теоретичних частостей часток маркетингових досліджень за кожним інтервалом та встановимо їх максимальне відхилення D(табл. 2.3, гр. 9): D= 0,03;

і) встановимо фактичний критерій відхилення емпіричного розподілу від теоретичного за Колмогоровим згідно з формулою (2.6): λ=0,19;

к) за табл. 2.1 визначаємо граничний критерій Колмогорова відповідності емпіричних даних нормальному розподілу. За рівнем значущості 5%, що відповідає умові задачі, λ = 1,358;

л) порівнюємо розрахункове та табличне значення критерію Колмогорова: λ= 0,19 < λ= 1,358.

5. Висновок: оскільки розрахункове значення критерію відповідності емпіричного розподілу 0,19 менше теоретичного критерію Колмогорова 1,358, то можна стверджувати, що сукупність часток маркетингових даних, яка досліджується, підкоряється нормальному закону розподілу, а результати обстежень (зазначені частки) є випадковими величинами й управління ними потребує спеціальних засобів.

Завдання № 3

Планування експериментів

Постановка завдання

1. Запропонуйте й опишіть приклад досліджень шляхом проведення експериментів, спостережень або вимірювань.

2. Розробіть рандомізований план проведення досліджень для встановлення кореляційної залежності будь-якого техніко-економічного показника діяльності організації (підприємства, виробничого підрозділу, механізму тощо) від однієї з керованих факторних перемінних, які впливають на цей показник. Виключіть при цьому вплив трьох зовнішніх незалежних перемінних. План має бути складений у вигляді двох квадратів 4х4.

3. Опишіть, яким чином слід проводити спостереження за Вашим планом експерименту.

4. Напишіть результати спостережень та розрахуйте середньо стати-стічні дані для визначення зазначеної вище залежності.