Выборочное наблюдение как метод в исследовании рекламной деятельности

Введение 3
1 Выборочное наблюдение как метод в исследовании рекламной деятельности общие положения 4
1.1Рекламная деятельность 4
1.2 Теория по выборочному обследованию (наблюдению), выборочное обследование в рекламной деятельности 9
2 Выборочное наблюдение практические аспекты 15
Список использованных источников 16

Несмещенной оценкой дисперсии возмущений является величина:S2 = 220267.861 - необъясненная дисперсия (мера разброса зависимой переменной вокруг линии регрессии).S = 469.33 - стандартная ошибка оценки (стандартная ошибка регрессии).Sa - стандартное отклонение случайной величины a.Sb - стандартное отклонение случайной величины b.Выполним проверку гипотез относительно коэффициентов линейного уравнения регрессии.t-статистика. Критерий Стьюдента.Для оценки статистической значимости коэффициентов регрессии и корреляции рассчитываются t-критерий Стьюдента и доверительные интервалы каждого из показателей. Выдвигается гипотеза Н0 о случайной природе показателей, т.е. о незначимом их отличии от нуля.Чтобы проверить, значимы ли параметры, т.е. значимо ли они отличаются от нуля для генеральной совокупности используют статистические методы проверки гипотез.В качестве основной (нулевой) гипотезы выдвигаем гипотезу о незначимом отличии от нуля параметра или статистической характеристики в генеральной совокупности. Наряду с основной (проверяемой) гипотезой выдвигают альтернативную (конкурирующую) гипотезу о неравенстве нулю параметра или статистической характеристики в генеральной совокупности.Проверим гипотезу H0о равенстве отдельных коэффициентов регрессии нулю (при альтернативе H1не равно) на уровне значимости α=0.05.H0: b = 0, то есть между переменными x и y отсутствует линейная взаимосвязь в генеральной совокупности;H1: b ≠ 0, то есть между переменными x и y есть линейная взаимосвязь в генеральной совокупности.В случае если основная гипотеза окажется неверной, мы принимаем альтернативную. Для проверки этой гипотезы используетсяt-критерий Стьюдента.tкрит(n-m-1;α/2) = (18;0.025) = 2.101Отметим значения на числовой оси.Отклонение H0, принятие H1Принятие H0Отклонение H0, принятие H12.5%95%2.5%-2.101 2.10113.26Поскольку 13.26 > 2.101, то статистическая значимость коэффициента регрессии b подтверждается (отвергаем гипотезу о равенстве нулю этого коэффициента).Поскольку 0.88 < 2.101, то статистическая значимость коэффициента регрессии a не подтверждается (принимаем гипотезу о равенстве нулю этого коэффициента). Это означает, что в данном случае коэффициентомaможно пренебречь.Определим доверительные интервалы коэффициентов регрессии, которые с надежность 95% будут следующими:(b - tкрит Sb; b + tкрит Sb)(58.03 - 2.101 • 4.38; 58.03 + 2.101 • 4.38)(48.831;67.222)С вероятностью 95% можно утверждать, что значение данного параметра будут лежать в найденном интервале.(a - tкрит Sa; a + tкрит Sa)(109.36 - 2.101 • 124.55; 109.36 + 2.101 • 124.55)(-152.317;371.036)С вероятностью 95% можно утверждать, что значение данного параметра будут лежать в найденном интервале.Так как точка 0 (ноль) лежит внутри доверительного интервала, то интервальная оценка коэффициентаaстатистически незначима.Коэффициент детерминации R2 используется для проверки существенности уравнения линейной регрессии в целом.Проверка значимости модели регрессии проводится с использованием F-критерия Фишера, расчетное значение которого находится как отношение дисперсии исходного ряда наблюдений изучаемого показателя и несмещенной оценки дисперсии остаточной последовательности для данной модели.Если расчетное значение с k1=(m) и k2=(n-m-1) степенями свободы больше табличного при заданном уровне значимости, то модель считается значимой. Определим фактическое значение F-критерия:Табличное значение определяется по таблицам распределения Фишера для заданного уровня значимости, принимая во внимание, что число степеней свободы для общей суммы квадратов (большей дисперсии) равно 1 и число степеней свободы остаточной суммы квадратов (меньшей дисперсии) при линейной регрессии равно n-2.В нашем случае табличное значение критерия со степенями свободы k1=1 и k2=18, Fтабл = 4.41Поскольку фактическое значение F >Fтабл, то коэффициент детерминации статистически значим (найденная оценка уравнения регрессии статистически надежна).