- •Статистика
- •Содержание
- •Ряды распределения.
- •1. Атрибутивные ряды распределения
- •2. Вариационные ряды распределения
- •Графическое изображение.
- •Эмпирическая функция распределения.
- •Средние величины.
- •2. Структурные средние.
- •Показатели вариации
- •Ряды динамики.
- •Изучение тренда.
- •Статистическая и корреляционная зависимость.
- •Корреляционная таблица.
- •1. Представим результаты эксперимента в виде корреляционной таблицы:
- •Уравнение регрессии и коэффициент корреляции величин, заданных числовыми массивами.
- •Эмпирическая функция распределения
- •Степенные средние величины
- •Показатели вариации
- •Средняя величина и анализ динамики
- •Изучение тренда
- •Линейная корреляция
- •Библиографический список:
2. Структурные средние.
Особым видом средних величин являются структурные средние. Они применяются для изучения внутреннего строения и структуры рядов распределения значений признака. К таким показателям относятся мода и медиана.
Мода - это величина признака (варианта), который наиболее часто встречается в данной совокупности, т.e. это варианта, имеющая наибольшую частоту.
В интервальном ряду распределения мода находится по следующей формуле:
где: нижняя граница модального интервала;
h - величина модального интервала;
частоты модального интервала, предшествующего и следующего за ним
Модальный интервал определяется по наибольшей частоте. Мода широко используется в статистической практике при изучении покупательского спроса, регистрации цен и т.д.
Медиана - варианта, находящаяся в середине ряда распределения.
Медиана делит ряд на две равные (по числу единиц) части.
В случае если вариационный ряд имеет число значений вариант четное, то медиана равна средней арифметической двух центральных значений.
В интервальном ряду распределения медиана рассчитывается следующим образом:
где: - нижняя граница медианного интервала;
h - величина медианного интервала;
- полусумма частот ряда или полуобъем выборки;
- сумма накопленных частот, предшествующих медианному интервалу;
- частота медианного интервала.
Структурные средние величины (мода и медиана) имеют довольно большое значение в статистике и широкое применение. Мода является именно тем числом, которое в действительности встречается наиболее часто. Медиана имеет важные свойства для анализа явлений: она обнаруживает типичные черты индивидуальных признаков явления, и, вместе с тем, учитывает влияние крайних значений совокупности. Медиана находит практическое применение в маркетинговой деятельности вследствие особого свойства – сумма абсолютных отклонений чисел ряда от медианы есть величина наименьшая:
Мода и медиана, как правило, отличаются от значения средней, совпадая с ней, только в случае симметричного расположения частот вариационного ряда.
Пример Дан дискретный вариационный ряд
x |
2 |
5 |
8 |
11 |
13 |
17 |
n |
101 |
100 |
201 |
121 |
231 |
122 |
Вычислить моду и медиану.
Решение.
Наибольшая частота n= 231, значит мода равна = 13.
Ряд четный, значит медиана равна:
Пример Найдите моду и медиану распределения роста 1000 взрослых мужчин:
Рост, см |
Число мужчин |
143-146 |
1 |
146-149 |
2 |
149-152 |
8 |
152-155 |
26 |
155-158 |
65 |
158-161 |
120 |
161-164 |
181 |
164-167 |
201 |
167-170 |
170 |
170-173 |
120 |
173-176 |
64 |
176-179 |
28 |
179-182 |
10 |
182-185 |
3 |
185-188 |
1 |
Решение.
1) Наибольшая частота 201, значит модальный интервал 164-167. Таким образом,
.
2) Интервал, находящийся в середине (медианный) 164-167.
∑ = 500; = 1+2+8+26+65+120+181=403.
Таким образом,