Сущность случайной и систематической вариаций, возникающих при статистических наблюдениях. Понятие дискретного и интервального рядов распределения данных. Расчет коэффициентов вариации. Линейные и квадратические отклонения данных. Виды дисперсий.
Аннотация к работе
Возрастающий интерес к статистике вызван современным этапом развития экономики в стране, формирования рыночных отношений. Это требует глубоких экономических знаний в области сбора, обработки и анализа экономической информации. Статистика в узком смысле представляет собой количественную совокупность связанную с обработкой данных индивидуальных наблюдений, свойственных предметам, явлениям, составляющим отдельные параметры единицы совокупности.Рассматривая зарегистрированные при статистическом наблюдении величины того или иного признака у отдельных единиц совокупности, обнаруживаем, что они различаются между собой, колеблются, так как у каждой из единиц они складываются под действием многих причин и условий. При систематической вариации значения признака в пределах совокупности варьируют при переходе от одной группы к другой в связи с изменением группировочных признаков. Показатели вариации являются числовой мерой уровня колеблемости признака, они измеряют отклонения от средних и дают возможность установить насколько однороден состав данной совокупности по изучаемому признаку, насколько надежна, типична средняя величина. Для управления и изучения вариации статистикой разработаны специальные методы исследования вариации, система показателей, с помощью которой вариация измеряется, характеризуются ее свойства. Первым этапом статистического изучения вариации является построение ряда распределения (или вариационного ряда) - упорядоченного распределения единиц совокупности по возрастающим (чаще) или по убывающим (реже) значениям признака и подсчет числа единиц с тем или иным значением признака.Размах вариации (размах колебаний) - важный показатель колеблемости признака, но он дает возможность увидеть только крайние отклонения, что ограничивает область его применения. Необходимость использования в формулах среднего линейного отклонения модулей отклонений вариантов от средней вызвана тем, что алгебраическая сумма этих отклонений равна нулю по свойствам средней арифметической. Среднее линейное отклонение показывает, насколько в среднем колеблется величина признака у единиц исследуемой совокупности, и выражается в тех же единицах измерения, что и варианты. Среднее линейное отклонение дает обобщенную характеристику степени колеблемости признака в совокупности относительно среднего уровня признака и рассчитывается как средняя арифметическая из индивидуальных линейных отклонений. При использовании показателя среднего линейного отклонения возникают определенные неудобства, связанные с тем, что приходится иметь дело не только с положительными, но и с отрицательными величинами, что побудило искать другие способы оценки вариации, чтобы иметь дело только с положительными величинами.Кроме показателей вариации, выраженных в абсолютных величинах, в статистическом исследовании используются показатели вариации, выраженные в относительных величинах, особенно для целей сравнения колеблемости различных признаков одной и той же совокупности или для сравнения колеблемости одного и того же признака в нескольких совокупностях. Данные показатели рассчитываются как отношение размаха вариации к средней величине признака (коэффициент осцилляции), отношение среднего линейного отклонения к средней величине признака (линейный коэффициент вариации), отношение среднего квадратического отклонения к средней величине признака (коэффициент вариации) и, как правило, выражаются в процентах. Коэффициент осцилляции показывает соотношение размаха вариации и средней арифметической и рассчитывается: (11) Относительное линейное отклонение показывает отношение среднего линейного отклонения к средней арифметической: (12)По формуле Стерждесса (1) определим число групп: k = 1 3,322 * lg30 = 1 3,322 * 1,477 = 5,907 Так как число групп не может быть дробным, то необходимо округлить до ближайшего целого числа полученное значение 5,907. Рассчитаем длину (размах) интервала (2): h = (88 - 48) / 6 = 40 / 6 = 6,667 (кг). Теперь построим интервальный ряд студентов по весу с 6 группами с интервалом 6,667 кг.Например: По имеющимся данным о дневной выработке рабочих двух бригад определить среднюю выработку рабочего за день в каждой бригаде, сделать вывод об однородности рассматриваемых совокупностей и надежности их средних. Средняя дневная выработка рабочего: В бригаде: Среднедневная выработка рабочего в обеих бригадах одинакова, но индивидуальные значения выработки во второй бригаде подвержены значительным колебаниям. В данном примере размах вариации индивидуальной выработки определяется: В первой бригаде: R1 =31-25=6 деталей. Сравнение этих показателей свидетельствует о том, что размах вариации индивидуальной выработки во второй бригаде на 32 детали больше, чем в первой бригаде. Для расчета показателей вариации в данном примере строим вспомогательную таблицу: Таблица 5: Первая бригада Вторая бригадаРассчитаем относительные показатели вариации для нашего примера. Для первой бригады: Для второй бригады: Величина рассчитанных нами коэффициентов свидетельствует о том, что к
План
Содержание
Введение
1. Показатели вариации и их использование в статистическом анализе
1.1 Понятие вариации и вариационные ряды
1.2 Абсолютные показатели вариации
1.3 Относительные показатели вариации
2. Примеры расчетов показателей вариации
2.1 Расчет числа групп по формуле Стерждесса и длины интервала
2.2 Расчет абсолютных показателей вариации
2.3 Расчет относительных показателей вариации
Заключение
Список использованной литературы
Введение
Возрастающий интерес к статистике вызван современным этапом развития экономики в стране, формирования рыночных отношений. Это требует глубоких экономических знаний в области сбора, обработки и анализа экономической информации.
Статистика в узком смысле представляет собой количественную совокупность связанную с обработкой данных индивидуальных наблюдений, свойственных предметам, явлениям, составляющим отдельные параметры единицы совокупности. Наличию вариации обязана своим появлением статистика. Большинство статистических закономерностей проявляется через вариацию. Изучая вариацию значений признака в сочетании с его частотными характеристиками, мы обнаруживаем закономерности распределения (например: население по возрасту, студентов по уровню оценок). Рассматривая вариацию одного признака параллельно с изменением другого, мы обнаруживаем взаимосвязи между этими признаками или их отсутствие (например: зависимость между торговой площадью и товарооборотом).
Вариации в статистике проявляются двояко, либо через изменения значений признака у отдельных единиц совокупности, либо через наличие или отсутствие изучаемого признака у отдельных единиц совокупности. Изучение вариации в статистике имеет как самостоятельную цель, так и является промежуточным этапом более сложных статистических исследований.