- •I раздел Основы теории статистики
- •Глава 1. Статистическое наблюдение
- •Методические рекомендации
- •Глава 2. Сводка и группировка статистических данных
- •2.1. Методические рекомендации и решения типовых задач
- •Глава 3. Абсолютные и относительные величины
- •Методические рекомендации и решения типовых задач
- •Глава 4. Средние величины и показатели вариации
- •Методические рекомендации и решения типовых задач
- •Глава 5. Ряды динамики
- •5.1. Методические рекомендации и решения типовых задач
- •Глава 6. Индексы
- •6.1. Методические рекомендации и решения типовых задач
- •Глава 7. Графическое изображение статистических данных
- •7.1. Методические рекомендации
- •Раздел II Статистика отрасли
- •Глава 8. Статистика продукции (работ, услуг)
- •8.1. Методические рекомендации и решения типовых задач
- •Глава 9. Статистика трудовых ресурсов
- •9.1. Методические рекомендации и решения типовых задач
- •Глава 10. Статистика производительности труда и заработной платы
- •Методические рекомендации и решения типовых задач
- •I пост. Сост. * I стр. Сдвиг.
- •Глава 11. Статистика средств производства
- •11.1. Методические рекомендации и решения типовых задач
- •Глава 2. Статистика научно-технического прогресса
- •12.1. Методические рекомендации и решения типовых задач
- •Глава 13. Статистика материальных ресурсов
- •13.1. Методические рекомендации и решения типовых задач
- •Глава 14. Статистика себестоимости продукции
- •14.1. Методические рекомендации и решения типовых задач
- •Глава 15. Статистика финансовых результатов деятельности
- •15.1. Методические рекомендации и решения типовых задач
Глава 4. Средние величины и показатели вариации
Методические рекомендации и решения типовых задач
Средняя величина – это обобщающая характеристика варьирующего признака единиц качественно однородной совокупности.
Средние величины используются в планировании, анализе выполнения планов, расчетах экономической эффективности общественного производства и т.д. Сравнивая изменение средних уровней во времени, статистика тем самым характеризует важнейшие закономерности развития явлений.
В статистике применяются различные виды средних величин: средняя арифметическая, средняя гармоническая, средняя геометрическая, средняя хронологическая средняя квадратическая и средняя кубическая.
Наиболее распространенным видом средних величин является средняя арифметическая. Она рассчитывается в двух формах – простой и взвешенной.
Средняя арифметическая простая называется так потому, что в основе ее вычисления лежит простое суммирование. Чтобы определить ее, все показатели варьирующего признака суммируются и делятся на их количество.
Формула средней арифметической простой:
, где х – варианты; n – число вариант.
Формула средней арифметической взвешенной:
, где х – варианты; f – веса.
Эта средняя называется взвешенной потому, что для ее определения значения признака, по которым эта средняя исчисляется, не просто складываются, а предварительно умножаются на частоту (взвешиваются).
Применяется эта средняя в том случае, если показатели в совокупности встречаются несколько раз (т.е. повторяются).
Иногда среднюю арифметическую величину исчисляют по данным интервального вариационного ряда (когда варианты представлены в виде интервалов «от – до»). Для исчисления средней нужно прежде всего получить середину интервала каждой группы, а затем расчет производится по формуле арифметической взвешенной.
Средняя гармоническая взвешенная рассчитывается по формуле:
, где х – варианты; W – объем признака.
Средняя гармоническая применяется в тех случаях, когда отсутствует показатель частоты. Она представляет собой величину обратную средней арифметической из обратных значений признака
Модой называют то значение признака, которое наиболее часто встречается в данной совокупности.
Для интервальных вариационных рядов мода определяется по формуле:
М0 = хмо + iмо * , где
хмо - нижняя граница интервала, содержащего моду;
iмо - величина модального интервала;
fмо - частота модального интервала;
fмо-1 - частота интервала, предшествующего модальному;
fмо+1 – частота интервала, следующего за модальным.
Медианой называют значение признака, приходящееся на середину ранжированной совокупности.
Ме = хме + iме * , где
хме - нижняя граница интервала, содержащего медиану;
iме - величина медианного интервала;
∑f - сумма частот;
S ме-1 - сумма накопленных частот, предшествующих медианному интервалу;
fме – частота медианного интервала.
Изменение значений признака в пределах изучаемой совокупности называется вариацией.
Для характеристики величины колебания признака в статистике вычисляют следующие показатели вариации:
размах вариации;
среднее линейное отклонение;
средний квадрат отклонения (дисперсия);
среднее квадратическое отклонение;
коэффициент вариации.
Абсолютные и относительные показатели вариации, характеризующие изменчивость значений признака, позволяют оценить степень однородности совокупности, типичности и устойчивости средней.
Размах вариации ( R) – наиболее простой измеритель вариации и представляет собой разность между наибольшим и наименьшим значениями признака
R = xmax – xmin, где
xmax – наибольшее значение признака;
xmin – наименьшее значение признака.
Среднее линейное отклонение (ι) – это средняя арифметическая из абсолютных отклонений индивидуальных значений признака от общей средней.
(простое); (взвешенное);
Средний квадрат отклонения, или дисперсия – представляет собой среднюю арифметическую из квадратов отклонений вариант от общей средней
= (простая); = ( взвешенная)
Среднее квадратическое отклонение – квадратный корень из дисперсии
; ;
Размах вариации, среднее линейное и среднее квадратическое отклонение являются абсолютными показателями вариации
Коэффициент вариации является относительным показателем вариации, выражается в %. Он представляет собой отношение среднего квардратического отклонения к средней величине признака:
V=
Чем больше коэффициент вариации, тем менее однородна совокупность и тем менее типична средняя величина, тем менее она характеризует изучаемое явление.
Пример:
По трем предприятиям, вырабатывающим один вид изделий, известны следующие данные за отчетный месяц:
Предприятие |
Число рабочих |
Выработка на одного рабочего, шт. |
Себестоимость единицы продукции, тыс. руб. |
1 |
120 |
500 |
30,0 |
2 |
140 |
780 |
25,0 |
3 |
150 |
630 |
22,0 |
Определите: 1) среднюю выработку одного рабочего; 2) среднюю себестоимость единицы продукции; 3)среднюю численность рабочих на одно предприятие.
Решение
Определим среднюю выработку одного рабочего:
Определим среднюю себестоимость единицы продукции:
Определим среднее число рабочих:
Пример:
Имеются данные о распределении 100 ткачих по дневной выработке:
Дневная выработка, м |
До 80 |
80-100 |
100-120 |
120 и выше |
Число ткачих |
20 |
40 |
30 |
10 |
На основании данных вычислите:
среднюю дневную выработку 1 ткачихи;
моду и медиану
Решение
Дневная выработка, м |
Число ткачих f |
Средина интервала (х) |
xf |
Накопленные частоты |
До 80 |
20 |
70 |
1400 |
20 |
80-100 |
40 |
90 |
3600 |
60 |
100-120 |
30 |
110 |
3300 |
90 |
120 и выше |
10 |
130 |
1300 |
100 |
Итого: |
100 |
- |
9600 |
|
Средняя дневная выработка одной ткачихи определяется по формуле средней арифметической взвешенной
Модальное значение выработки вычислим по формуле
М0 = хмо + iмо *
3.Значение медианы вычислим по формуле:
Ме = хме + iме *
Пример:
По обувной фабрике имеются следующие данные:
№ цеха |
1 квартал |
2 квартал | ||
Производственный брак,% (х) |
Фактический выпуск продукции, млн. руб. (f) |
Производственный брак,% (x) |
Стоимость бракованной продукции, млн. руб. (W) | |
1 |
1,4 |
400 |
1,2 |
6,0 |
2 |
0,8 |
600 |
0,7 |
6,2 |
3 |
1,2 |
1000 |
1,0 |
7,1 |
Определите процент брака в среднем по фабрике за 1 и 2 кварталы
Сделайте вывод.
Решение:
Средний процент брака за 1 квартал определяется по формуле:
Средний процент брака за 2 квартал определяется по формуле:
Вывод: удельный вес бракованной продукции во втором квартале по сравнению с первым уменьшился на 0,2%.
Пример:
Известны данные о распределении 20 заводов отрасли по стоимости основных средств:
Группы заводов по размеру основных средств, млрд. руб. |
Число заводов |
4-6 |
2 |
6-8 |
3 |
8-10 |
5 |
10-12 |
6 |
12-14 |
4 |
Итого: |
20 |
Определите:
1) среднюю стоимость основных средств на один завод по отрасли;
2) размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации. Сделайте вывод.
Решение
Стоимость основных средств (млрд. руб.) |
Число заводов |
Середина интервала (х) |
xf |
|
II*f |
()2 |
()2*f |
4-6 |
2 |
5 |
10 |
-4,7 |
9,4 |
22,09 |
44,18 |
6-8 |
3 |
7 |
21 |
-2,7 |
8,1 |
7,29 |
21,87 |
8-10 |
5 |
9 |
45 |
-0,7 |
3,5 |
0,49 |
2,45 |
10-12 |
6 |
11 |
66 |
1,3 |
7,8 |
1,69 |
10,14 |
12-14 |
4 |
13 |
52 |
3,3 |
13,2 |
10,89 |
43,56 |
Итого |
20 |
- |
194 |
|
42 |
|
122,2 |
Определим среднюю стоимость основных средств
млрд. руб.
Вычислим размах вариации
R = xmax – xmin,= 14 - 4 = 10 млрд. руб.
Определим среднее линейное отклонение
млрд. руб.
Дисперсию признака вычислим по следующей формуле
=
Среднее квадратическое отклонение
млрд. руб.
Коэффициент вариации
V=
Вывод: средняя стоимость основных средств по отрасли составляет 9,7 млрд. руб. Совокупность однородна, т.к. коэффициент вариации 25,4%, т.е. вариация признака умеренная.