- •Правовая статистика предмет, метод и задачи правовой статистики
- •Современная организация статистики
- •Статистическое наблюдение и его задачи
- •Значение статистического учета в правоохранительной деятельности особенности статистического наблюдения в рамках криминологического исследования
- •Актуальные проблемы статистического
- •Учета в правоохранительной деятельности:
- •Миграция населения, проблемы учета
- •И регулирования
- •Виды первичного статистического учета в деятельности правоохранительных органов
- •1. Целью криминологического исследования является:
- •Динамика и структура мошенничества
- •(Данные условные)
- •(Данные условные)
- •§ 3. Статистические ряды распределений
- •1. Сводкой называется:
- •8. Закрытые интервалы:
- •§ 2. Относительные статистические величины
§ 3. Статистические ряды распределений
Описание изменений варьирующего признака осуществляется с помощью рядов распределения.
Статистический ряд распределения - это упорядоченное распределение наблюдаемой статистической совокупности на отдельные группы по конкретному варьирующему признаку.
Статистические ряды могут быть как вариационными, так и атрибутивными (рис. 4.3.1).
Рис. 12. Статистические ряды распределения
Статистические ряды распределения состоят из двух элементов: вариант и частот.
Каждое отдельное значение признака, которое он принимает в статистическом ряду распределения, называется вариантой.
Частоты - это числовые значения, показывающие, как часто встречаются те или иные варианты в ряду распределения. Частоты могут быть выражены в абсолютных величинах, долях единицы или процентах к итоговому значению наблюдаемого признака.
Следовательно, некоторая переменная величина а' может принимать различные значения х1, х2, х3, .... .хn. Каждое из этих значений имеет свою частоту повторений f1, f2, f3, … fn. Такой двойной ряд ранжированных значений признака называется вариационным рядом, или рядом распределения.
Для атрибутивного ряда каждая варианта регистрируется в виде текстовой записи с указанием соответствующей частоты повторения.
Примером вариационного ряда могут служить данные графика изменения коэффициентов совершения корыстных преступлений в США по месяцам (табл. 4.3.1).
Таблица 4.3.1
Динамика совершения корыстных преступлений в США по месяцам года
(коэффициент на 100 тыс. населения)
-
Месяц
1 996
1997
1998
1999
2000
Январь
8.4
8.0
7,6
8.1
8,1
Февраль
7,8
6.9
7.1
7.2
7,6
Март
8.2
8.1
8,2
8.2
8.0
Апрель
8,0
7,9
8.0
7,8
8,0
Май
8.2
8,1
8.5
8.4
8.5
Июнь
8,4
8,6
8.5
8,5
8.4
Июль
9.0
9,1
9,2
9,0
9,1
август
9.1
9,2
9,4
9,3
9,1
Сентябрь
8,4
8,4
8,5
8,5
8,4
Октябрь
8,5
8,6
8,8
8,8
8,7
Ноябрь
8,0
8,1
8,3
8,2
7,9
Декабрь
8,1
9,1
7,9
8,1
8,1
Ряды распределения показывают закономерность изменения изучаемого признака. В данном случае наблюдается некоторая закономерность распределения корыстных посягательств по месяцам. Нетрудно заметить, что наиболее криминогенным является летний период времени (июль - август). Чтобы выразить ту или иную закономерность более наглядно, принято изображать вариационные ряды графически.
Графическое построение рядов распределения позволяет наглядно иллюстрировать закономерность варьирования исследуемой совокупности. Изучаемую закономерность принято наглядно изображать графически в виде гистограммы, полигона частот, кумуляты или огивы.
Гистограмма - это способ графического изображения интервальных распределений вариант при непрерывном варьировании признака.
Гистограмма распределения применяется только для изображения интервального вариационного ряда.
Для построения гистограммы воспользуемся данными о распределении месячной заработной платы рабочих, приведенными в табл. 4.2.11. С этой целью построим оси координат и, выбрав соответствующий масштаб, отложим по оси абсцисс границы заработной платы каждой группы рабочих (величины интервалов).
Следовательно, одному значению ординаты будут соответствовать два значения абсциссы. Поэтому на графике отмечается не точка, а линия, соединяющая два значения по оси абсцисс. По оси ординат откладывают частоты, то есть количество рабочих, чья заработная плата не выходила за пределы установленных границ.
Таким образом, гистограмма представляет собой ряд прямоугольников, основанием которых являются границы групп, а высоты указывают частоты, соответствующие каждой группе.
Графически гистограмма, изображенная на рис. 4.3.2, показывает распределение вариант при непрерывном варьировании признака. Прямоугольники соответствуют границам заработной платы, а их высота- количеству рабочих, получающих данную зарплату.
Рис. 12. Гистограмма
Если исходные данные представлены в виде дискретного вариационного ряда, то может быть построен график прерывистого варьирования, представляющий собой ломаную кривую, которая называется полигоном распределения.
Полигон распределения можно построить и для интервального вариационного ряда. Для этого по вертикальной оси откладывают те же частоты, что и при построении гистограммы, а по горизонтальной - середины интервалов.
На рис. 4.3.3 изображен полигон распределения заработной платы рабочих по соответствующим группам, которые представляют собой многоугольную фигуру.
Для того чтобы полигон распределения образовывал замкнутую многоугольную фигуру с горизонтальной осью графика, необходимо ввести дополнительные средние точки на нижнем и верхнем концах распределения для прилегающих несуществующих групп, частоты которых равны нулю (рис. 4.3.4).
Полигон частот можно построить независимо от гистограммы, если имеем ранжированные дискретные значения вариант или серединные значения интервалов. Если возникает необходимость, можно, имея полигон частот, построить гистограмму, и наоборот.
Преобразованной формой вариационного ряда является ряд накопленных частот (кумулятивный ряд).
Наличие в табл. 4.3.2 сведений о накопленных частотах позволяет нам построить кумуляту и огиву. Накопленные частоты получаются последовательным суммированием (кумуляцией) всех частот вариационного ряда в направлении от минимальной варианты до конца ряда и, наоборот, путем суммирования от максимальной варианты до минимальной. В этом случае график называется огивой (рис. 4.3.5).
3000 4000 5000 6000 7000 8000 х
Рис. 13. Полигон частот
f
9
8
7
6
5
4
3
2
1
x
0
Рис14. Гистограмма и полигон частот
Таблица 4.3.2.
Месячная заработная плата рабочих
-
Месячная зарплата рабочих. р\б.
Число рабочих
Середина интервала месячной зарплаты
Накопленные частоты
3000-4000
2
3500
2
20
4000-5000
^
4500
5
18
5000-6000
9
5500
14
15
6000-7000
5
6500
19
6
7000-8000
1
7500
20
1
При построении огивы по оси абсцисс откладывают накопленные частоты, а по оси ординат - значение признака по мере его возрастания.
Рис. 15. Огива
Если на оси абсцисс нанести серединные значения интервалов, а на оси ординат - накопленные частоты, а затем соединить соответствующие точки в системе координат, то получим график, называемый кумулятой (рис. 4.3.6).
На этом графике изображена кумулята распределения заработной платы 20 рабочих цеха (по данным табл. 4.3.2).
Если при графическом изображении вариационного ряда в виде кумуляты координатные оси поменять местами, то построенный таким образом график будет называться огивой. На рис. 15 изображена огива распределения заработной платы 20 рабочих цеха. Нетрудно заметиь, что огива есть не что иное, как кумулята, повернутая на 180 градусов.
Накопленые
частоты
20
15
10
5
Значение признака
Рис. 16. Кумулята
ТЕСТЫ к главе 4