uzluga.ru
добавить свой файл
  1 ... 2 3 4



7-кестенің жалғасы










Сенімді аралық










Страттың нөмірі

Страттфың типі

Шекті қате

соммасы

-0,95Conf.

+0,95Conf.

EST

MARG

KRT %

А

Б

8

9

10

11

12

13

14

1

бас

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

1

іріктемелі

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00




2

бас

161,20

8126,00

346,67

669,08

0,00

0,00

0,00

2

іріктемелі

224,87

4715,00

299,02

748,76

1474235,60

2379,79

28,39

3

бас

182,09

2781,00

374,11

738,29

0,00

0,00

0,00

3

іріктемелі

182,09

2781,00

374,11

738,29

0,00

0,00

0,00

4

бас

876,92

19071,00

1242,08

2995,92

0,00

0,00

0,00

4

іріктемелі

1071,64

16492,00

1284,36

3427,64

5380932,86

4546,58

21,44

5

бас

584,92

17705,00

1628,21

2798,04

0,00

0,00

0,00

5

іріктемелі

670,71

15246,00

1507,29

2848,71

936803,81

1897,06

10,89

6

бас

13312,37

127391,00

4886,35

31511,08

0,00

0,00

0,00

6

іріктемелі

13312,37

127391,00

4886,35

31511,08

0,00

0,00

0,00

Жиынтығының мәні

1643,07

166625,00

1757,44

5043,58

7791972,27

5471,16

3,09



2.7. Экстраполяция


Іріктеме зерттеу нәтижелерін бас жиынтыққа бөлу үшін әдеттегідей репрезентативті таңдаумен страттар үшін еркін экстраполяция әдісі пайдаланылады. Іріктемелі зерттеу әдіснамасын қанағаттандыратын бұл әдіс байқалатын ауыспалының мәні олардың салмағына көбейтілгендегі принципке негізделеді. Статистикалық зерттеулерде іріктеме элементтерін салмақтау кең тәжірибеленеді, яғни оларға белгілі салмақтар тағайындалады. Стратификация мен іріктемелі зерттеу жағдайында қарапайым кездейсоқ іріктеме әдісімен элементтер үшін салмақтау k стратасында:


Lk = Nk/nk , онда к = 1,…h, қайда (17)

Lk - k-стратындағы элементтердің салмағы (тарату коэффициенті)

Nk – k стратындағы бас жиынтық саны,

nk – k страттындағы іріктемелі жиынтық саны;

h - страталар саны.

Ұсынылып отырған байқалатын көрсеткіштің қосынды мәнін бағалауды анықтау әдісінде Горвица-Томпсонның бағалау функциясы пайдаланылады. Оның мәні элементерді іріктемеге қосу ықтималдығының кері көлемі ретінде анықталатын олардың салмағына көбейтілген байқалатын эелементтерді іріктемеге қосу ықтималдығының кері көлемі ретінде анықталатын көрсеткіштерді қосу жолымен есептеледі. Осылайша, іріктеме бойынша жалпы қорытындының бағалау функциясы былайша анықталады:


=, мұндағы (18)


- параметрдің ортақ бағасы;

- h стратасы бойынша бағасы;

yh –h стратадағы бақыланатын көрсеткіштің мәні,

H - страттың саны

Төменде экстраполяцияның ұсынылатын әдісін қолдану мысалы келтірілген.

Мысалы:

8-кесте

Бас жиынтық

Страта номері

1

2

3

Іріктемелі жиынтық

1000

300

50

Іріктемелі жиынтық бойынша айналым

250

150

50

Қосылу ықтималдығы

10

30

110

Қосылу салмағы

1/4

1/2

1




4

2

1


Тауар айналымының бағасы жалпы бас жиынтығы бойынша келесі тәсілмен бағаланады.

=10*4+30*2+110*1=40+60+110=210

Деректерді ұсынбау жағдайлары бар страттар үшін салмақтар түзетіледі, немесе жоқ бірліктер үшіен бақыланатын көрсеткіштердің мәні орташа мәнмен немесе өткен кезең мәндерімен алмастырылады. Екінші нұсқа өздерінің белсенділіктерін өзгертпейтін статистикалық бірліктер үшін, яғни олар әрекет етуші болып қала береді деген сенімі барлар үшін қолданылады.

Жаппай байқау страттары үшін экстрополяцияда қажеттілік жоқ. Тауар айналымының үлкен көлемімен страттарда алынған мәндер әдеттегідей, таратудың қорытынды кезеңінде бас жиынтыққа қосылады.

Тарату кезінде туындайтын келесі ерекше мәселелердің ерекшеліктерін ескеру керек:

  • Енді бас жиынтыққа жатпайтын бірліктердің шығып қалуы, мысалы, кәсіп орынның банкрот болуының, жойылуының т.с. кесірінен;

  • Жауаптың болмауы;

  • Жаңа бірліктердің пайда болуы;

  • Бірліктердің жанасуы (диффузия);

  • Бірліктердің бөлінуі.

Іріктемеге іліккен зерттеу бірліктерінің шығып қалуы кезінде іріктеме көлемін төмендетуге шығып қалған кәсіпорындардың тауар айналымы белгісі мәніне нөл беру ұсынылмайды. Мұндай жағдайларда ығыстыру туындамайды, ал кездейсоқ қателік аздап ұлғаяды. Мұндай тәсілде іріктеме барлық ұзақмерзімді кезең бойы тұрақты болып сақталады, бұл белгілі бір ерекшеліктерді білдіреді.

Мысал: (бірліктерді жою жағдайлары);

Бас жиынтықтың көлемі - 1000 бірлік;

Іріктемелі жиынтықтың көлемі - 100 бірлік;

Таратудың жоспарлы коэфициенті

Шығып қалу жағдайларының саны

Тарату коэффициенті келесіжолмен түзетіледі:

L=1000/(100-10)=1000/90.

Жауабы жоқ, яғни есеп бермеген зерттелетін жиынтыққа жататын іріктеме бірліктері ығыстыруды тудырады. Мұндай жағдайларда келесі тәсілдер мүмкін:

  1. Тарату коэффициенті түзетіледі;

  2. Зерттеудің осындай бірліктерін немесе өткен есепті кезең деректерін не орташа мәнді пайдалану;

  3. Жоқ деректерді анықтаудың бағалау әдістерінің бірін қолдану.

Жаңа бірліктердің түсуі жаңадан құрылған кәсіпорын әрекет ете бастағанда немесе кәсіпорын негізгі экономикалық қызмет түрін өзгерткенде және т.б. мүмкін болады.

Жаңадан құрылған кәсіпорындардың саны көп болмаса онда олардың барлығы іріктемелі жиынтыққа қосылады, яғни жаппай әдіспен зерттеледі. Жаңадан құрылған бірліктердің саны көп болған жағдайда оларды жеке бір страттарға бөліп, одан қарапайым кездейсоқ іріктеме әдіспен іріктеме жүргізу керек. Ығысудың пайда болуы зерттелетін бірліктер санының жетіспеушілігі жағдайында немесе мүлде жаңадан құрылған бірліктерді зерттеудің болмағанында ықтимал.

Бірліктердің жанасуы (концентрация).

Бірліктердің жанасуы кезінде бірнеше тәсілдердің пайда болуы ықтимал:

Жанасу бұдан бұрынғы өз бетінше бірліктердің тым болмағанда біреуі іріктеп

алынғанда еспке алынады;

Мысалы :

Кесте 9

Кәсіпорын нөмірі

Тауарайналымы

1




2




3

200

4




5




6

300

7




8




9




10






Мысалы іріктемеге k страты бойынша 2 кәсіпорын түсті делік (3 және 6) мұның өзінде 6, 7, 8 кәсіпорындар біріктірілген. L тарату коэффициентін есептеу үшін барлық кәсіпорындарды есепке алу қажет, яғни L =10/4. Осылайша, бағалау келесі әдіспен есптеледі:

Е=500*10/4

Жанасуды еспке ала отырып, экстраполяция коэффициентін сонымен қатар іріктемемен қамтылған және жанасу процесінен өткен экстропаляцияланған осы бірліктердің сомасы жанасу алдында жанасу нәтижесінде пайда болған жаңа бірліктің экстраполяцияланған нәтижесімен сәйкес келетіндей етіп анықтауға болады.

бұл жерде (19)

  • Lu - диффузді кәсіпорынның тауар айналымының көрсеткіші үшін тарату коэффициенті;

  • Lh,i - диффузияға қатысушы І кәсіпорынның тауар айналымының мәні үшін тарату коэффициент;

  • Ui - алдағы есепті кезеңде диффузияда қатысқан кәсіпорынының тауар айналымы. Қосындылау барлық кәсіпорындарға таратылады.

  • Жанасу егер көрсеткіштердің бірінің ең үлкен көлемімен құрамдас бірлік іріктемеге түссе есепке алынады. Бұл жағдайда ең үлкен құрамдас бірліктің экстраполяция коэффициенті қолданылады.

Тәуелсіз болған бірліктерді бөлу, бірліктерді бөлшектеу жағдайында алғашқы бірліктермен қатар толық есепке алынуы тиіс. Экстраполяция үшін және кездейсоқ қатені бағалау үшін іріктеме көлемі формальды түрде өзгеріссіз қалады, яғни өңдеу кезінде жекелеген құрамдас бөліктер бір бірлік ретінде қарастырылады.


2.8 Бағалау әдістері


Іріктеме жоспарын құру кезінде бағалаудың әдістерін алдын-ала, яғни қолда бар деректер бойынша жақсы ығыстырылмаған бағалар алуға мүмкіндікті анықтау маңызды. Бағалау функциясы егер көлемнің барлық ықтимал іріктемелері бойынша алынған бағаның орташа мәні n нақты мәнге тең болса, ығыстырылмаған болып табылады. Іріктемелі зерттеудің заманауй тәжірибесінде пайдаланылатын бағалаудың неғұрлым тиімді әдістерінің бірі қатынас бойынша бағалау әдісі және көбінесе желілік регрессия әдісі болып табылады.

Қатынас бойынша бағалау тәсілі кезінде іріктеменің әрбір элементі үшін у мен арақатынас орнатылған кейбір көмекші ауыспалы хі байқалады. хі көрсеткішінің қосынды мәні танымал болуы тиіс. Тәжірибеде әдетте хі мәні болып өткен кезеңде жаппай байқау әдісімен алынған бас жиынтық элементтерінің мәні табылады. Бағалаудың бұл тәсілін пайдаланудың мақсаты у мен х көрсеткіштері арасында орнатылған арақатынасының барын пайдалана отырып, бағалаудың дәлдігін арттыруда және орнатылған арақатынастың коэффициенті неғұрлым жоғары болса, бағалар соғұрлым дәйекті. У көлеміне қатысты бағалау уі қосынды мәні жиынтық үшін мынатай түрге ие:

, бұл жерде (20)

х, у – іріктеме бойынша қосынды мән. Егер х/у қатынасыбарлық бірліктер үшін шамамен бірдей болса, онда х,у мәні іріктемеден іріктемеге аз өзгереді, және қатынас бойынша бағалау жоғары дәлдікке ие. Тәжірибеде үлкен және қалыпты көлемдегі іріктеме үшін қатынас бойынша бағалауды ығыспаған деп есептеуге болады. Қатынас бағалары дәлелді бағалар болып табылады, бұл егер біз жеткілікті көлем іріктемесін пайдалансақ, онда бағалау шынайы мәнге (параметрге) жақын болады дегенді білдіреді. Бұл әдістемеде ұсынылатын зерттеу стратегиясы іріктеме тұрақты болып қалғанда екі кезең арасында қатынастарды бағалауға мүмкіндік береді, яғни дамудағы бағалар. Іріктеме элементінің әрбір мәніне есепті кезеңде өткен кезең мәні сәйкес келеді.


Мысал:


Өткен кезең есептілігінен бөлшек сауданың жылдық айналымы (Х) кәсіпорын саны N =30 болғанда 2380 млрд. теңгені құрады және 10 кестеде ішкі жиын страттары бойынша S қосынды деректер ұсынылды делік.


Кесте 10

Страта нөмірі

Тауарайналымы 3 кв. 1999

Тауарайналымы 4 кв. 1999

1

75

80

2

140

145

3

67

72

4

23

28

5

38

40

6

122

125

Всего:

465

490



Сонда қатынас бойынша бағалау 1999 жылғы 4 тоқсанға тауар айналымы үшін

құрайды.

Іріктемелі орташаға негізделген бағалау:

құрайды.


Мысал тәжірибеде қатынас бойынша бағалаулар әдеттегідей неғұрлым нақты екенін көрсетеді.

Тәжірибеде қатынас бағасы бірнеше есе үлкейтілген іріктемені пайдаланған сияқты тиімді. Тұрақты қате төмендейді және осылайша сенімділік интервалы тарылады. Бақыланатын көрсеткіштерді бағалау үшін екі көрсеткіштің бірдей кезеңге қатынасын олардың арасында оң арақатынастың орнатылуының болуы жағдайында қатынасын пайдалануға болады. Х У-тің ішкі жиыны болғанда жеткілікті және оңтайлы болып табылады, егер > 20% және жақсарған кезінде 40% - 50% жоғары.

Қатынастарды бағалау әдісі деректердің баламалы көздерінен, мысалы салық қызметінен қосымша ақпаратты пайдалануға мүмкіндік береді. Бұл алынатын бағалардың дәйектілігі мен сенімділігін арттыруға мүмкіндік береді.

Іріктемелі зерттеу тәжірибесінде бағалаудың неғұрлым ауыр әдістерін қолдану ұлғая беретін болады, себебі нақтысында бағалаудың тиімді әдістерін қолданудан ұтыс неғұрлым төмен шығын болғанда алынуы мүмкін.


ҚОЛДАНЫЛҒАН ӘДЕБИЕТ


  1. Кокрен У., Методы выборочного исследования, М.,"Статистика", 1976.

  2. Booleman M., , Statistics Netherlands, Voorburg, 1999.

  3. Елисеева И.И.,Юзбашев М.М., Общая теория статистики, М., "Финансы и статистика", 1998.

  4. Пособие по планированию и проведению статистических обследований предприятий, Центральное Бюро Статистики Нидерландов, под ред. Элии Куйерс и Ад Виллебордсе, версия 1, 1995.

  5. Руководство по планированию и проведению статистических обследований предприятий, под ред. Ад Виллебордсе, по запросу Директората Д_2 Евростата, Люксембург, октябрь 1997, редакция 1999.

  6. Михил Херсхол, Элли Куйерс, Выборочный метод в обследовании для статистики предприятий, Центральное Бюро Статистики Нидерландов, 1995.

  7. А. Левинсон, Практика проведения выборочных обследований для специалистов, Центр Международных Программ, Бюро Переписей США, 1996.



Қызмет көрсету статистика саласындағы департамент




<< предыдущая страница