stat 2 (Статистика (шпаргалка 2002г.))
Описание файла
Документ из архива "Статистика (шпаргалка 2002г.)", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "математика" из , которые можно найти в файловом архиве . Не смотря на прямую связь этого архива с , его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "к экзамену/зачёту", в предмете "математика" в общих файлах.
Онлайн просмотр документа "stat 2"
Текст из документа "stat 2"
7вопрос Относительные величины
Статистика широко применяет относительные величины, потребность в которых возникает на стадии обобщения. Они помогают установить закономерности, в них заключен «молчаливый вывод»; являются самостоятельными статистическими показателями и имеют самостоятельную широкую сферу применения, например, уровень рождаемости, естественного прироста населения, рентабельность и т.д.
Относительная величина – это статический показатель, полученный путем сопоставления двух других величин (абсолютных, средних и других относительных).
При пользовании относительными величинами следует применять достаточное для целей исследования число значащих цифр. Поэтому существуют различные способы выражения относительных величин. Если сравниваемая величина больше базы y1 > y0, то удобно пользоваться коэффициентом К = у1/у0. Если между уровнями у1 и у0 различия абсолютных величин невелики, то удобно применять децили и проценты: Δ = 10 (у1/у0); Т = 100 (у1/у0). Если уровень у1 значительно меньше базы, то удобно применять промилле и продецимилле: П = 1000 (у1/у0); П´ = 10000 (у1/у0).
Например, рост цен может быть измерен и коэффициентом, и процентом (рост в 2,1 раза или 103,15%), рождаемость и естественный прирост определяют на 1000 чел. населения и т.д.
2.2. Виды относительных величин
В зависимости от характера сравниваемых абсолютных величин можно выделить два типа относительных величин. Если сравниваются две абсолютные величины, имеющие одинаковые единицы измерения, то относительная величина показывает «отношение» и является безразмерной. Если сравниваются две абсолютные величины, у которых единицы измерения не совпадают, то относительные величины имеют размерность.
Относительная величина структуры определяется как отношение числа единиц f или значения признака у изучаемой части к общему числу Σf: W = f / Σf;
Относительная величина координации показывает отношение численности единиц одной части совокупности к численности единиц другой.
Изменение уровня изучается во времени относительной величиной динамики. Например, уровень показателя 1999 г. (у1) сравнивается с уровнем того же показателя по тому же объекту 1990 г. (у0): К1 = у1/у0.
Прогнозируемый уровень сравнивается с существующим – относительная величина прогноза: Кпр = упр/у0.
Изменение уровня изучается по сравнению с предварительным прогнозом (нормой, планом) – относительная величина выполнения прогноза: Кв. пр. = у1/упр.
Относительная величина интенсивности представляет собой сравнение двух разных статических показателей, которые имеют размерность. К таким показателям относится плотность населения, автомобильных дорог и т.д.
Относительными величинами также являются индексы: биржевые, социальные, сезонности и т.д.
iр = р1/р0; iq = q1/q0; iz = z1/z0 и т.д.
Тема 3. Средние величины и показатели вариации
3.1. Сущность и значение средних величин
Средняя величина отражает типичные размеры признака, характеризует качественные особенности явлений в количественном выражении.
Средние характеризуют одной величиной значение изучаемого признака для всех единиц качественно однородной совокупности.
К. Маркс отметил: «Средняя величина – всегда средняя многих различных индивидуальных величин одного и того же вида».
Средняя величина – величина абстрактная, потому что характеризует значение абстрактной единицы, а значит, отвлекается от структуры совокупности.
Понятие степенной средней, формула расчета, виды средних величин и область их применения, правило мажорантности средних
Степенная средняя – это такая величина, которая рассчитана по индивидуальным значениям признака, возведенным в степень К, и приведена к линейным размерам:
В зависимости от показателя степени К средняя может быть гармонической (К = -1), арифметической (К = 1), геометрической (К = 0), квадратической (К = 2), кубической (К = 3), биквадратической (К = 4). Каждая средняя обладает определенными свойствами и имеет свою сферу применения.
Е
сли К = 1, то средняя является арифметической:
где n - число наблюдений.
Массовые по численности совокупности обобщаются в виде ряда распределения. Характер распределения, частота повторения каждого признака оказывает влияние на среднюю, которая называется средней взвешенной:
где f - частота повторения признака (статический вес).
Если К = -1, средняя является гармонической. Это величина, обратная простой средней арифметической:
Средняя гармоническая взвешенная определяется:
где ΣW - суммарное значение признака.
Если К = 0, то средняя является геометрической. Эта величина, полученная как корень m-й степени из произведения значений признака:
Если К = 2, то средняя является квадратичной:
и т.д.
Если для одного и того же первичного ряда вычислить различные степенные средние, то чем больше показатель степени К, тем больше абсолютное значение средней:
Правило называется мажорантности степенных средних.
3.3. Свойства средней арифметической
Средняя величина арифметическая обладает рядом свойств, позволяющих ускорить расчет.
-
Она не изменяется, если веса всех вариантов умножить или разделить на одно и то же число.
-
Если все значения признака одинаковые, то средняя равна этой же величине.
-
Средние суммы или разности равны сумме или разности средней:
-
Если из всех значений Х вычесть постоянную величину С, то средняя уменьшается на это значение.
-
Если все значения уменьшить в d раз (Х/d), то средняя уменьшится в d раз.
-
Сумма отклонений значения признака равна 0.
3.4. Расчет моды и медианы
Модой (М0) называется чаще всего встречающийся вариант или то значение признака, которое соответствует максимальной точке теоретической кривой распределения.
В дискретном ряду мода – это вариант с наибольшей частотой. В интервальном вариационном ряду мода приближенно равна центральному варианту так называемого модального интервала.
где хМ0 - нижняя граница модального интервала;
iM0 - величина модального интервала;
fM0 - частота, соответствующего модального интервала;
fM0-1 - частота, предшествующая модальному интервалу;
fM0+1 - частота интервала, следующего за модальным.
Медиана (Ме) – это величина, которая делит численность упорядоченного вариационного ряда на 2 равные части: одна часть значения варьирующая признака меньшие, чем средний вариант, а другая часть – большие. Для ранжированного ряда с нечетным числом членов медианой является варианта, расположенная в центре ряда, а с четным числом членов медианой будет средняя арифметическая из двух смежных вариант.
В интервальном вариационном ряду порядок нахождения медианы следующий: располагаем индивидуальные значения признака по ранжиру; определяем для данного ранжированного ряда накопленные частоты; по данным о накопленных частотах находим медианный интервал.
Медиана делит численность ряда пополам, следовательно, она там, где накопительная частота составляет половину или больше половины всей суммы частот, а предыдущая (накопленная) частота меньше половины численности совокупности.
Если предполагать, что внутри медианного интервала нарастание или убывание изучаемого признака происходит по прямой равномерно, то формула медианы в интервальном ряду распределения будет иметь следующий вид:
где хме - нижняя граница медианного интервала;
ime - величина медианного интервала;
Σf/2 - полусумма частот ряда;
Σfmе-1 - сумма накопительных частот, предшествующих медианному
интервалу;
fmе - частота медианного интервала.
Квартили – это значения признака, которые делят ряд на 4 равные части. Различают нижний квартиль Q1, медиану Ме и верхний квартиль Q3.
где xmin - минимальные границы квартильных интервалов;
i - интервал ряда распределения
ΣfQf-1; ΣfQ3-1 - суммы частот всех интервалов, предшествующих
квартильным;
fQ1; fQ3 - частоты квартильных интервалов
Децили (D) – варианты, которые делят ранжированный ряд на 10 равных частей. Так, первый и второй децили могут быть вычислены по формулам:
где xmin - минимальные границы децильных интервалов;
i - интервал ряда распределения
ΣfОf-1; ΣfО2-1 - суммы частот всех интервалов, предшествующих
децильным;
fD1; fD3 - частоты децильных интервалов
3.5. Понятие вариации признака, показатели вариации, дисперсия альтернативного признака. Упрощенный способ расчета дисперсии. Виды дисперсий в совокупности, разбитой на группы, правило сложения дисперсий
Способность признака принимать различные значения называют вариацией признака. Для измерения вариации признака используют различные обобщающие показатели – абсолютные и относительные.
-
Размах вариации – это разность максимального и минимального значений признака: R = хmax - хmin.
-
Среднее линейное отклонение – это средняя из абсолютных значений отклонений признака от своей средней:
-
Средняя из квадратов отклонений значений признака от своей средней, т.е. дисперсия:
Дисперсия есть разность среднего квадрата и квадрата средней
Дисперсия может быть определена методом условных моментов. Момент распределения – это средняя m отклонений значений признака от какой-либо величины А: если А = 0, то момент называется начальным; если А = , то моменты – центральными; если А = С, то моменты – условными.
В зависимости от показателя степени К, в которую возведены отклонения (х – А)к, моменты называются моментами 1-го, 2-го и т.д. порядков.