Средние величины и показатели вариации презентация

Средние величины и показатели вариации Определение средних величин, их формы и виды Понятие вариационного ряда, его виды и графическое изображение Показатели вариации. Порядок их построения

ФОРМЫ И ВИДЫ СРЕДНИХ ВЕЛИЧИН

Рекомендации при использовании средних величин Совокупность, по которой производится обобщение, должна быть однородной Необходимо обеспечить исчерпывающий учет единиц совокупности При расчете средних необходимо учитывать своеобразие и взаимосвязь признаков и использовать их в совокупности с другими статистическими показателями Порядок расчета средних сохраняется независимо от уровня обобщения

Простые и взвешенные средние Для расчета средних первичных признаков используется простая средняя Для расчета средних вторичных признаков используется взвешенная средняя Взвешенная средняя может быть рассчитана для первичных признаков, если они представлены в сгруппированном виде Несгруппированные данные осредняются по простой средней

Простые и взвешенные средние Простые и взвешенные средние различаются: по величине (не всегда) по способу вычисления по своей роли в решении различных статистических задач

Взвешенная средняя равна простой в трех случаях: если изучаемый признак не варьирует если не варьирует признак-вес если между осредняемым признаком и признаком-весом нет линейной зависимости

Задача

Решение

Правило мажорантности средних

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ВАРИАЦИИ Вариация – это различие значений признака у отдельных единиц изучаемой совокупности в один и тот же период или момент времени Вариация отражает колеблемость индивидуальных значений признака Вариация отражает неравномерность развития единиц совокупности

Ряд распределения – упорядоченное распределение единиц совокупности по возрастающим или убывающим значениям признака Ряд распределения, построенный по качественному признаку – атрибутивный ряд Ряд распределения, построенный по количественному признаку – вариационный ряд

Виды вариационных рядов Дискретные, в которых значения варьирующего признака выражены в виде вполне определенных величин (обычно целых). Интервальные, в которых значения варьирующего признака представлены в виде интервалов.

Распределение частных домохозяйств РФ по размеру (по данным переписи 2010 г.)

Таблица Распределение населения РФ в 2013 г. по размеру среднедушевого денежного дохода

Элементы вариационного ряда Варианты – значения, которые принимает исследуемый признак Частоты – абсолютная численность отдельных групп с различными значениями признака Частости – удельные веса (доли) отдельных групп в общей численности совокупности

Порядок построения интервальных вариационных рядов Определяется число групп (число интервалов) При определении числа групп учитывается объем совокупности с тем, чтобы обеспечить заполненность интервалов Определяется величина интервала

Расчет числа интервалов Формула Стерджесса: или где: k -число интервалов; n - объем совокупности.

Расчет величины интервалов Где: - максимальное и минимальное значения признака в вариационном ряду.

Плотность распределения Если в интервальном вариационном ряду ширина интервала отлична от единицы, то определяют абсолютную и относительную плотности распределения

Отношение частоты интервала к ширине этого интервала называют абсолютной плотностью распределения для i-го интервала Относительной плотностью распределения для i-го интервала называют отношение относительной частоты интервала к его ширине

Графическое изображение вариационного ряда Полигон распределения Гистограмма – столбиковая диаграмма, для построения которой на оси абсцисс откладывают отрезки, равные величине интервалов вариационного ряда Кумулята распределения строится по накопленным частотам (частостям). Накопленные частоты (частости) определяются последовательным суммированием частот (частостей)

Полигон распределения

Полигон распределения

Гистограмма, кумулята

Показатели вариации Размах вариации Среднее линейное отклонение а) для несгруппированных данных б) для сгруппированных данных

Показатели вариации Дисперсия: а) для несгруппированных данных б) для сгруппированных данных

Показатели вариации Среднее квадратическое отклонение а) для несгруппированных данных б) для сгруппированных данных

Показатели вариации Коэффициент вариации Среднее значение признака для несгруппированных данных для сгруппированных данных

Шкала значений коэффициента вариации

Показатели вариации Мода – наиболее часто встречающееся в данной совокупности значение признака

В дискретном ряду мода – вариант с наибольшей частотой В интервальном ряду мода определяется по формуле:

Показатели вариации Медиана – то значение признака, которое находится в середине упорядоченного ряда и делит совокупность на две равные части

В дискретном ряду медиана определяется по сумме накопленных частот, которая должна превышать половину всей численности совокупности

Показатели вариации В интервальном ряду медиана определяется по формуле:

Пример Имеются данные о численности работников по 6 магазинам: 7 4 9 7 3 12 Необходимо рассчитать показатели вариации и описать форму распределения этих данных.

Решение

Пример

Решение

Решение

Квартили – делят совокупность на 4 равные части

Децили – делят совокупность на 10 равных частей

Показатели асимметрии

Показатели асимметрии

Средняя квадратическая ошибка коэффициента асимметрии

Структурный коэффициент асимметрии (формула Пирсона)

ЭКСЦЕСС

ЭКСЦЕСС

Средняя квадратическая ошибка коэффициента эксцесса

ЭКСЦЕСС Положительный эксцесс свидетельствует о том, что в совокупности есть слабо варьирующее по данному признаку «ядро» Чем круче распределение, тем ярче проявляется закономерность в формировании значений показателей

ЭКСЦЕСС В плосковершинном распределении единицы рассеяны по всем значениям признака более равномерно. При существенном отрицательном эксцессе результаты анализа не надежны. Значительный отрицательный эксцесс может указывать на качественную неоднородность совокупности.