Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
statis_shpory.doc
Скачиваний:
3
Добавлен:
27.09.2019
Размер:
636.42 Кб
Скачать

Вопрос 18.

К характеристикам центра распределенияотносят среднюю, моду и медиану. Эти характеристики принято также называть структурными средними, они определяют вид полигона и гистограммы, эмпирического закона распределения. В качестве средней для характеристики центра распределениячаще всего используют среднюю арифметическую простую или взвешенную.

Мода – величина признака, которая чаще всего встречается в данной совокупности. Применительно к вариационному ряду модой является наиболее часто встречающееся значение ранжированного ряда. Она показывает размер признака, свойственный значи–тельной части совокупности, и определяется по фор–муле:

где х0 – нижняя граница интервала;

h – величина интервала;

fm – частота интервала;

fm-1 – частота предшествующего интервала;

fm+1 – частота следующего интервала

Медианой называется вариант, расположенный в центре ранжированного ряда.

При определении медианы в интервальных ва–риационных рядах сначала определяется интервал, в котором она находится (медианный интервал). Этот интервал характерен тем, что его накопленная сумма частот равна или превышает полусумму всех ча–стот ряда. Расчет медианы интервального ва–риационного ряда производится по формуле:

где х0 – нижняя граница интервала;

h – величина интервала;

fm – частота интервала;

f – число членов ряда;

m- 1 – сумма накопленных членов ряда, предше–ствующих данному

Средние величины относятся к обобщающим статистическим показателям, которые дают сводную (итоговую) характеристику массовых общественных явлений, так как строятся на основе большого количества индивидуальных значений варьирующего признака.

Средняя величина отражает то общее, что характерно для всех единиц изучаемой совокупности. В то же время она уравновешивает влияние всех факторов, действующих на величину признака отдельных единиц совокупности, как бы взаимно погашая их.

В статистике используют различные виды сред–них величин, которые делятся на два больших класса:

1) степенные средние (средняя гармоническая, сред–няя геометрическая, средняя арифметическая, средняя квадратическая, средняя кубическая);

2) структурные средние (мода, медиана).

Самый распространенный вид средней – сред–няя арифметическая. Формула простой средней ариф–метической:

Средняя арифметическая взвешенная:

Формула средней геометрической взвешенной:

Формула средней квадратической:

Вопрос 20.

Вариационными называют ряды распределени построенные по количественному признаку. Значени количественных признаков у отдельных единиц сов купности непостоянны, более или менее различают между собой. Такое различие в величине признака н сит название вариации. Отдельные числовые значени признака, встречающиеся в изучаемой совокупност называют вариантами значений. Наличие вариаци у отдельных единиц совокупности обусловлено влияние большого числа факторов на формирование уровня при: нака.

Расположения всех вариантов значений признай в возрастающем или убывающем порядке. Процесс назь вают ранжированием ряда. Ранжированный ряд сра дает общее представление о значениях, которые прин мает признак в совокупности.

Для измерения вариации признака применяют различные абсолютные и относительные показател К абсолютным показателям вариации относятся средне линейное отклонение, размах вариации, дисперсия, сре нее квадратическое отклонение.

Среднее линейное отклонение представляет с бой среднюю арифметическую из абсолютных значени отклонений отдельных вариантов от их средней ариф метической:

Дисперсия ( σ2 ) – средняя из квадратов отклонений вариантов значений признака от их средней величины:

Среднее квадратическое отклонение ( σ ) пред–ставляет собой корень квадратный из дисперсии:

Относительные показатели колеблемости:

Коэффициент вариации – наиболее часто при–меняемый показатель относительной колеблемости, ха–рактеризующий однородность совокупности. Совокуп–ность считается однородной, если коэффициент вариации не превышает 33% для распределений, близ–ких к нормальному.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]