Hunyadi László, Vita László

Statisztika II.


Ellenőrző kérdések

  1. Mi az összefüggés becslőfüggvény és becslés közt? Mondjon példákat arra, hogy egy meghatározott sokasági jellemzőt több különböző becslőfüggvénnyel lehet becsülni! Adhat-e két különböző becslőfüggvény azonos mintán azonos becslést? Adhat-e egy becslőfüggvény két különböző mintán azonos becslést?
  2. Foglalja össze szóban (képletek nélkül) a megismert becslési elvek, illetve módszerek lényegét!
  3. A pontbecslés a megismert kritériumok alapján akkor jó, ha a minták összességében eleget tesz valamilyen követelménynek (torzítatlanság, minimális variancia stb.). A gyakorlatban azonban nincs módunk az összes mintát megismerni, hanem általában egy minta alapján készítünk becslést. Hogyan oldható fel ez az egy minta/összes minta ellentmondás?
  4. Fogalmazza meg pontosan, hogy mit jelent egy 90%-os konfidencia intervallum! Gondolja végig alaposan, hogy mi az, ami a becslésben állandó, és mi a változó!
  5. Fogalmazza meg szóban (képletek nélkül) az adott pontossághoz és megbízhatósághoz tartozó szükséges mintanagyság becslésének módját! Elemezze a különböző tényezők hatását (pl. melyik hat növelően, illetve csökkentően a mintanagyságra)!
  6. Az intervallumbecslés során ha az eloszlás nem szimmetrikus, nem egyértelmű, hogy miként választjuk ki a sok lehetséges intervallum közül azt, amelyet használni fogunk. Itt azt az elvet használtuk, hogy a hiba valószínűségét megfeleztük és elosztottuk a széleken. Lehetne azonban más elvet is használni, például a legszűkebb intervallumot! Hasonlítsa össze a két lehetséges módot elméletben, majd néhány konkrét esetben táblázattal, illetve számítógépes szimulációval pl. χ2-eloszlás esetén. Milyen következtetésre jut, ha az eloszlás szimmetrikus?
  7. Elemezze szóban (képletek nélkül) a véges korrekciós faktort! Mi az egyes elemeinek szerepe?
  8. Hasonlítsa össze a páros és a független mintákat! Lehet-e független sokaságokból páros mintát, illetve páros sokaságokból független mintákat kiválasztani? Ha igen, miért nem célszerű? Próbálja általánosítani következtetéseit kettőnél több sokaság, illetve minta esetére!
  9. Mi a rétegzés lényege, miért használjuk? Keressen rétegképző ismérveket egy olyan vizsgálathoz, amelyben mintavétellel kívánjuk felmérni a lakosság birtokában lévő személygépkocsik éves javítási költségeit!
  10. Mi a lényege a számítógép-intenzív módszereknek? Mi az értelme annak, hogy egyetlen mintából mesterséges úton többet készítünk? Miért jobb, illetve miért rosszabb ez, mint eleve több mintát venni és megfigyelni?
  11. Milyen követelményeket támasztunk a próbafüggvényekkel szemben? Hogyan használható a próbafüggvény ezek teljesülése esetén a hipotézisvizsgálatra?
  12. Mi a szignifikanciaszint szerepe a hipotézisvizsgálatban? Mitől függően választjuk meg az értékét? Mi a különbség a szignifikanciaszint és a p-érték között?
  13. Mikor van szükség összetett nullhipotézisek használatára? Hogyan vizsgálható az összetett nullhipotézisek helyessége?
  14. Miért szokás a nullhipotézis elvetését kemény, el nem vetését puha döntésnek nevezni?
  15. Miben hasonlítanak egymáshoz és miben különböznek egymástól a próbák?
  16. Milyen hibák követhetők el a hipotézisvizsgálat során? Mitől függ e hibák elkövetésének valószínűsége?
  17. Mitől függ az, hogy a próbafüggvény eloszlásának melyik szélére kerül a kritikus tartomány?
  18. Mi az oka annak, hogy a nagymintás nem paraméteres próbák kritikus tartománya a próbafüggvény eloszlásának jobb szélére kerül?

Statisztika II.

Tartalomjegyzék


Kiadó: Akadémiai Kiadó

Online megjelenés éve: 2019

ISBN: 978 963 454 222 3

E tankönyv a gazdaságtudományi képzési terület hallgatóinak alapképzésére szánt két féléves statisztikai tananyag második része, a szerzők a Statisztika I. című tankönyvének szerves folytatása. Tartalma összhangban van a megfelelő HEFOP-ajánlásokkal. A kötet a statisztika mindennapi gyakorlatában kiemelkedő mintavételi eljárásokat, a mintából való következtetés – a becslés és a hipotézisvizsgálat – standard módszereit, valamint a korreláció- és regresszióelemzés leginkább használt módszereit tárgyalja. A regresszióelemzés ismertetésével bepillantást nyújt a gazdasági jelenségek statisztikai modellezésébe is. Az anyag tanulását – az első kötethez hasonlóan – a fontosabb fogalmak jegyzéke, ellenőrző kérdések és a fejezetek végén található kiegészítések könnyítik meg, melyeken többek között megtalálható a tankönyv szemléltető példáinak az Excellel kivitelezett megoldása is. A kötetet záró rövid fejezet azt mutatja be, hogy miképpen biztosítható a társadalom különféle vezető testületeinek és tagjainak statisztikai információkkal való folyamatos ellátása. Ennek kapcsán ismerteti a statisztikai tevékenység etikai szabályait is.

Hivatkozás: https://mersz.hu/hunyadi-vita-statisztika-ii//

BibTeXEndNoteMendeleyZotero

Kivonat
fullscreenclose
printsave