Скачать презентацию
Идет загрузка презентации. Пожалуйста, подождите
1
В. Дихтяр ОСНОВЫ МАРКЕТИНГОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ EXCEL (для бакалавров) Раздел 2. Количественные и вероятностные методы исследования Тема 2-1 (a)Интервальные оценки. Распределения: нормальное, χ-квадрат и Стьюдента РОССИЙСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ДРУЖБЫ НАРОДОВ ИНСТИТУТ ГОСТИНИЧНОГО БИЗНЕСА И ТУРИЗМА Москва 2015
2
Этапы маркетингового исследования 1. Обоснование целесообразности маркетингового исследования. 2. Постановка задачи. 3. Определение целей. 4. Разработка плана. 5. Идентификация вида информации и ее источников. 6. Выбор методов сбора информации. 7. Выбор способов представления собранной информации. 8. Определение содержания и размера выборки. 9. Сбор данных. 10. Анализ данных. 11. Подготовка и презентация заключительного отчета. 2
3
Обобщение (generalization) процедура получения оценок параметров генеральной совокупности на основе выборочных показателей понять, что представляют собой оценки вывод о свойствах G, на основании Ĭ о некоторых ее элементах G обобщение основывается на наблюдениях 3
4
Пример 2 Ч 2 Ч купили автомобили "Chevrolet" и оба жалуются на их Q ? все автомобили этой марки никуда не годятся Один жалуется на автомобиль, а другой нет ? купившего плохой автомобиль надули выводы выводы зависят от того, какие наблюдения преобладают 20 Ч 20 Ч приобрели автомобили "Chevrolet" и все жалуются на их Q выводы выводы более обоснованны, чем по двум наблюдениям 4
5
Оценка параметра θ в виде (θ 1 < θ < θ 2 ) Выборка x 1, …, x n интервал (θ 1, θ 2 ) = [θ 1 (x 1, …, x n ), θ 2 (x 1, …, x n )] Малое число α = 0.01; 0.05; 0.1 (уровень значимости α) p( θ 1 < θ < θ 2 ) = 1 – α (θ 1, θ 2 ) не зависит от значения θ доверительный интервал (confidence interval) для θ с доверительной вероятностью p = 1 - Интервальные оценки; 5
![Оценка параметра θ в виде (θ 1 < θ < θ 2 ) Выборка x 1, …, x n интервал (θ 1, θ 2 ) = [θ 1 (x 1, …, x n ), θ 2 (x 1, …, x n )] Малое число α = 0.01; 0.05; 0.1 (уровень значимости α) p( θ 1 < θ < θ 2 ) = 1 – α (θ 1, θ 2 ) не зависит от значения θ дове](http://images.myshared.ru/26/1287349/slide_5.jpg "Оценка параметра θ в виде (θ 1 < θ < θ 2 ) Выборка x 1, …, x n интервал (θ 1, θ 2 ) = [θ 1 (x 1, …, x n ), θ 2 (x 1, …, x n )] Малое число α = 0.01; 0.05; 0.1 (уровень значимости α) p( θ 1 < θ < θ 2 ) = 1 – α (θ 1, θ 2 ) не зависит от значения θ дове")
6
Нормальное распределение Плотность распределения Функция распределения ξ ~ N (m, σ) 6
7
График f(x) симметрия максимум х = m 7
8
Свойства f(x) Mξ = m, Dξ = σ 2 т = мода = медиана σ 1 < σ 2 < σ 3 8
9
Замечание: дисперсия характеризует отклонение от среднего Свойства F(x) 9
10
Стандартное нормальное распределение N(0, 1) m = 0, σ = 1 10
11
График Ф(х) 11
12
φ(х) Ф(х) Площадь под кривой φ(х) левее точки х равна Ф(x) 12
13
Свойства Ф(х) 13
14
Вероятность 14
15
Правило трех сигм Практически все значения нормальной случайной величины находятся в промежутке P( ξ - m 3σ) = 0,
16
Квантили N (0; 1) квантили обозначают z p : ξ ~ N (m, σ) 16
17
Функция НОРМРАСП Возвращает нормальную функцию распределения для указанного среднего и стандартного отклонения НОРМРАСП (x; m; σ;интегральная) x – значение, для которого строится распределение m – среднее арифметическое распределения σ – стандартное отклонение распределения Интегральная – логическое значение, определяющее форму функции 17
18
Функция НОРМСТОБР Возвращает обратное значение стандартного нормального распределения НОРМСТОБР (вероятность) вероятность – вероятность, соответствующая нормальному распределению 18
Еще похожие презентации в нашем архиве:
