- •Питання на іспит зі «Статистики»
- •Асиметрія та ексцес
- •Види динамічних рядів.
- •Види індексів.
- •9.1. Суть і функції індексів
- •Види ознак.
- •Види середніх та способи їх розрахунку.
- •Середня арифметична
- •Ставлення населення до смертної кари
- •Середня гармонічна
- •Середня геометрична
- •Види статистичного групування.
- •Розподіл населення регіону за місцем проживання
- •Ступінь зубожіння населення Росії протягом 1992 — 1993 рр.
- •Характеристика процесу зубожiння населення Росiї протягом 1993 року
- •Розподiл молодих робiтникiв за ступенем задоволеностi умовами працi та професiйною мобiльнiстю
- •Залежнiсть урожайностi озимої пшеницi вiд термiну збирання
- •Відносні величини.
- •4.3. Відносні величини
- •Відношення одноіменних показників.
- •Відносні величини динаміки
- •Відносні величини просторових порівнянь
- •Відносні величини порівняння зі стандартом
- •Відносні величини структури
- •Відносні величини координації
- •Відношення різноіменних показників.
- •Відносні величини інтенсивності
- •Динамічні ряди. Абсолютні показники динаміки.
- •Динамічні ряди. Відносні показники динаміки.
- •Абсолютні та відносні характеристики динаміки
- •8.3. Середня абсолютна та відносна швидкість розвитку
- •Дисперсійний аналіз.
- •5.5. Види та взаємозв’язок дисперсій
- •Розрахунок дисперсії тарифного розряду робітників
- •Розрахунок загальної та групових дисперсій якості сиру
- •Розрахунок міжгрупової та середньої з групових дисперсій
- •Змикання динамічних рядів. Метод середньої ковзної.
- •Розрахунок ковзних середніх урожайності зернових
- •Індекси змінного, фіксованого складу та структурних зрушень.
- •9.6. Індекси середніх величин
- •Розрахунок індексів середніх величин
- •Розрахунок системи індексів структурних зрушень
- •Індивідуальні та групові індекси.
- •9.2. Методологічні основи побудови зведених індексів
- •Квартилі та децилі ряду розподілу. Квартильний та децильний коефіцієнти варіації ряду.
- •Коефіцієнти варіації та їх значення.
- •Комбінаційне та аналітичне групування.
- •Розподiл домашнiх господарств Угорщини за ступенем бiдностi, 1992 р. (в %)
- •Розподіл працюючих за рівнем середньомісячної заробітної плати
- •Вторинне групування працюючих за рівнем середньомісячної заробітної плати
- •Методи аналізу концентрації ознаки.
- •Розрахунок коефіцієнта концентрації
- •Методи графічного аналізу рядів розподілу.
- •Параметри рівняння парної лінійної регресії.
- •Мода та медіана у варіаційних та інтервальних рядах розподілу.
- •Розподіл домогосподарств мережі бюджетних обстежень міста за рівнем забезпеченості житлом
- •Оцінювання ваги факторів у рівняннях регресії.
- •Показники динаміки. Ланцюговий та базисний способи розрахунку.
- •Абсолютні та відносні характеристики динаміки
- •Показники концентрації та локалізації ознаки.
- •Розрахунок коефіцієнта концентрації
- •Розрахунок коефіцієнтів територіальної локалізації
- •Показники приросту та зростання.
- •Показники середнього та дисперсій нормальної та біномінальної сукупностей.
- •Правило розкладання дисперсій. Кореляційне відношення.
- •Розрахунок загальної та групових дисперсій якості сиру
- •До розрахунку міжгрупової та середньої з групових дисперсій
- •Рівні та нерівні інтервали. Кількість та ширина інтервалів. Частоти та частки. Величина щільності.
- •Варіанти формування інтервалів групувань за рівнем прибутковості, %
- •Поділ працюючих за рівнем середньомісячної заробітної плати
- •Вторинне групування працюючих за рівнем середньомісячної заробітної плати
- •Середні показники динамічного ряду.
- •Структурні середні.
- •Характеристики центра розподілу величини.
- •Розподіл домогосподарств мережі бюджетних обстежень міста за рівнем забезпеченості житлом
- •Дискретні та інтервальні ряди розподілу.
- •Частотні характеристики рядів розподілу
- •Розподіл фірм регіону за рівнем фондоозброєності праці
- •Розподіл робітників за рівнем кваліфікації
- •Коефіцієнти концентрації та локалізації.
- •Розрахунок коефіцієнта концентрації
- •Розрахунок коефіцієнтів територіальної локалізації
- •Крива Лоренца.
- •Гістограма, полігон, кумулята. Ряды распределения
- •Графическое изображение рядов распределения
- •Полигон
- •6.1. Распределение домохозяйств по размеру
- •Статистическая таблица
- •Гистограмма
- •Кумулята
- •Зважені та прості середні.
- •Середня арифметична
- •Ставлення населення до смертної кари
- •Середня гармонічна
- •Середня геометрична
- •Коефіцієнт кореляції.
- •Коефіцієнт детермінації.
- •Нелінійні рівняння регресії.
Коефіцієнт детермінації.
Вимірювання щільності нелінійного зв’язку грунтується на співвідношенні варіацій теоретичних та емпіричних (фактичних) значень результативної ознаки . Як зазначалося в підрозд. 5.6, відхилення індивідуального значення ознаки від середньої можна розкласти на дві складові. У регресійному аналізі це відхилення від лінії регресії і відхилення лінії регресії від середньої .
Відхилення є наслідком дії фактора , відхилення — наслідком дії інших факторів. Взаємозв’язок факторної та залишкової варіацій описується правилом розкладання варіації:
де — загальна дисперсія ознаки y; — факторна дисперсія; — залишкова дисперсія.
Очевидно, значення факторної дисперсії буде тим більшим, чим сильніший вплив фактора на . Відношення факторної дисперсії до загальної розглядається як міра щільності кореляційного зв’язку і називається коефіцієнтом детермінації:
.
За даними табл. 7.2 , звідки
Аналогічний результат дають такі обчислення:
Отже, коефіцієнт детермінації тобто 81% варіації врожайності зернових залежить від варіації кількості внесених добрив, а 19 % припадає на інші фактори.
Нелінійні рівняння регресії.
Різні явища по-різному реагують на зміну факторів. Для того щоб відобразити характерні особливості зв’язку конкретних явищ, статистика використовує різні за функціональним видом регресійні рівняння. Якщо зі зміною фактора результат змінюється більш-менш рівномірно, такий зв’язок описується лінійною функцією При нерівномірному співвідношенні варіацій взаємозв’язаних ознак (наприклад, коли прирости значень зі зміною прискорені чи сповільнені або напрям зв’язку змінюється), використовують нелінійні регресії, зокрема:
степеневу
гіперболу
параболу тощо.
Вибір та обгрунтування функціонального виду регресії грунтується на теоретичному аналізі суті зв’язку. Припустимо, вивчається зв’язок між урожайністю та кількістю опадів. Надто мала і надто велика кількість опадів спричинюють зниження врожайності, максимальний її рівень можливий за умови оптимальної кількості опадів, тобто зі збільшенням факторної ознаки (опади) урожайність спершу зростає, а потім зменшується. Залежність такого роду описується параболою
Вивчаючи зв’язок між собівартістю та обсягом продукції , використовують рівняння гіперболи , де — пропорційні витрати на одиницю продукції, — постійні витрати на весь випуск.
Зауважимо, що теоретичний аналіз суті зв’язку, хоча й дуже важливий, лише окреслює особливості форми регресії і не може точно визначити її функціональний вид. До того ж у конкретних умовах простору і часу межі варіації взаємозв’язаних ознак і значно вужчі за теоретично можливі. І якщо кривина регресії невелика, то в межах фактичної варіації ознак зв’язок між ними досить точно описується лінійною функцією. Цим значною мірою пояснюється широке використання лінійних рівнянь регресії:
Параметр (коефіцієнт регресії) — величина іменована, має розмірність результативної ознаки і розглядається як ефект впливу на . Параметр — вільний член рівняння регресії, це значення при = 0. Якщо межі варіації не містять нуля, то цей параметр має лише розрахункове значення.
Параметри рівняння регресії визначаються методом найменших квадратів, основна умова якого — мінімізація суми квадратів відхилень емпіричних значень від теоретичних Y:
Математично доведено, що значення параметрів та , при яких мінімізується сума квадратів відхилень, визначаються із системи нормальних рівнянь
Розв’язавши цю систему, знаходимо такі значення параметрів:
Розглянемо порядок обчислення параметрів лінійної регресії на прикладі зв’язку між урожайністю зернових і кількістю внесених добрив (у центнерах діючої поживної речовини).