Учебная работа № 4288. «Контрольная Методы выборочных обследований (тест)

Учебная работа № 4288. «Контрольная Методы выборочных обследований (тест)

Количество страниц учебной работы: 3
Содержание:
Алгоритмы реализации простого случайного отбора:
Большинство проводимых статистических обследований по своей сути являются многоцелевыми и многомерными выборочными наблюдениями. Выберите наименее общее (или некорректное) утверждение:
В данных выборки выявлена значимая линейная связь между наблюдаемой, целевой, и вспомогательной переменной, причем угол наклона прямой регрессии составил 147 градусов, и линия регрессии практически прошла через начало координат. Какая из указанных оценок среднего будет предпочтительнее:
В данных выборки выявлена значимая линейная связь между наблюдаемой, целевой, и вспомогательной переменной, причем угол наклона прямой регрессии составил 70 градусов, и линия регрессии практически прошла через начало координат. Какая из указанных оценок среднего будет предпочтительнее:
В данных выборки выявлена значимая линейная связь между наблюдаемой, целевой, и вспомогательной переменной, причем угол наклона прямой регрессии составил 46 градусов, и линия регрессии значительно отстоит от начала координат. Какая из указанных оценок среднего будет предпочтительнее:
В данных выборки выявлена значимая линейная связь между наблюдаемой, целевой, и вспомогательной переменной, причем угол наклона прямой регрессии составил 70 градусов, и линия регрессии существенно отклоняется от начала координат. Какая из указанных оценок среднего будет предпочтительнее:
В случае самовзвешивающейся выборки:
В случае равновзвешенной выборки:
Данные наблюдения и вероятности включения первого порядка элементов в выборку позволяют вычислить:
Данные выборки и вероятности включения первого и второго порядков позволяют вычислить:
Для расчета дисперсии оценки суммарного значения можно воспользоваться формулой Йейтса-Гранди, если:
Для возможности применения простого случайного отбора без возвращения необходимы:
Для применения расслоенного случайного отбора необходимо наличие:
Если основой выборки является список индивидов, то какой из указанных признаков не является базовой информацией?
Если по некоторой качественно определенная подгруппе единиц генеральной совокупности ошибка выборки ( стандартная ошибка оценки представляющего интерес показателя) является недопустимо высокой из-за недостаточного количества единиц, представляющих данную подгруппу в выборке, то следует использовать (укажите лишнее):
Какой из способов размещения объема выборки по слоям обеспечивает приемлемую точность оценок по заданным подгруппам совокупности:
Кластерный эффект отражает:
К важнейшим категориям и понятиям статистики не относится:
Какой из указанных методов отбора приводит к формированию не случайной выборки:
Коэффициент внутрикластерной корреляции характеризует:
Какое утверждение относительно свойств расслоенной случайной выборки не соответствует действительности:
Массовые наблюдения – это:
Научно-обоснованной является выборка:
На практике кластерная выборка применяется в случае:
На практике многоэтапная выборка применяется в случае:
Назовите компонент общей дисперсии признака, влияющий на точность результатов расслоенной выборки:
Наибольшие сложности для применения постстратификации вызывает:
Объектом и предметом исследования в теории выборки является:
Основной причиной использования выборки для проведения обследований является:
Относительной характеристикой достоверности результатов выборочного обследования является:
Основы выборки бывают:
Отбор с вероятностями пропорциональными размеру единиц:
Отбор с вероятностями пропорциональными размеру единиц – вероятностный аналог метода статистического наблюдения:
Отбор с возвращением с вероятностями пропорциональными размеру единиц:
Оценивание по отношению:
Оценку по отношению целесообразно применять, если для вспомогательной переменной и представляющей интерес наблюдения:
“Оценка по отношению” отличается от “оценки отношения”
Оценки по отношению и постстратификации объединяет:
Оценка по отношению в сравнении с постстратифицированной оценкой:
Оценка по регрессии:
Оценивание по регрессии:
Оценивание по регрессии целесообразно применять, если для вспомогательной переменной и представляющей интерес наблюдения:
Оценки по регрессии и по отношению объединяет:
Обычно на практике точность результатов, рассчитанных по данным кластерной выборке:
План отбора заключается в задании вероятностей:
При простом случайном отборе точность результатов выборочного наблюдения тем выше, чем:
При простом случайном отборе точность оценки доли меньше, если истинная доля равна:
При расслоенном отборе предпочтительное число слоев:
При расслоенном случайном отборе справедливо утверждение:
При реализации алгоритмов отбора без возвращения если некоторые рассчитанные вероятности включения оказались большими единицы, то следует:
При отборе без возвращения с вероятностями пропорциональными размеру единиц справедливо утверждение:
Простой случайный отбор – это единственный план выборки, при котором все элементы имеют одинаковую вероятность быть извлеченными:
При отборе с вероятностями пропорциональными размеру единиц с возвращением:
Предпочтительно, чтобы кластеры:
Предпочтительно, чтобы кластеры на первом этапе отбора:
При многоэтапном отборе с вероятностями пропорциональными размеру единиц с возвращением
дисперсия оценки среднего практически равна:
Постстратификация целесообразна в случае:
Постстратифицированная оценка может применяться:
При отборе без возвращения кластеров с вероятностями пропорциональными размеру кластеров дисперсия оценки среднего равна:
Переменные-индикаторы включения элементов в выборку позволяют:
Размах доверительного интервала, рассчитанного для распространенных на генеральную совокупность данных случайной выборки, в первую очередь зависит от:
Размер единиц при использовании отбора с вероятностями пропорциональным их размеру задается:
Расслоенная выборка с пропорциональным размещением объема выборки по слоям:
Статистическое понятие малой выборки связанно:
Среди приведенных алгоритмов отбора с вероятностями пропорциональными размеру единиц укажите лишний:
Теоретической базой не сплошного наблюдения является:
Точность оценок показателей при многоэтапном отборе выше, если:
Точность оценок показателей при кластерном отборе выше, если:
Укажите предпочтительный методов отбора случайной выборки, если каждый из них может быть применен для проведения некоторого выборочного обследования:
Укажите лишнее в перечисленных основных проблемах, связанных с основной выборки:
Формула оценки дисперсии оцененного параметра генеральной совокупности может давать значения:
Что случайно в теории выборки?

Стоимость данной учебной работы: 585 руб.Учебная работа № 4288.  "Контрольная Методы выборочных обследований (тест)

    Укажите Ваш e-mail (обязательно)! ПРОВЕРЯЙТЕ пожалуйста правильность написания своего адреса!

    Укажите № работы и вариант


    Соглашение * (обязательно) Федеральный закон ФЗ-152 от 07.02.2017 N 13-ФЗ
    Я ознакомился с Пользовательским соглашением и даю согласие на обработку своих персональных данных.


    Выдержка из похожей работы

    Общая теория статистики: Учебник / под, ред, И,И, Елисеевой, — М,: Финансы и статистика, 2004, — 556 с,2,Ефимова М,Р,, Ганченко О,И,, Петрова Е,В, Практикум по общей теории статистики: Учеб, пособие, — М,: Финансы и статистика, 2000, — 280 с