
- •Цель работы:
- •Построение интервального вариационного ряда распределения.
- •Вычисление основных числовых характеристик по исходным данным и интервальному вариационному ряду
- •Характеристики центра группирования
- •Показатели вариации
- •3. Графическое представление одномерных количественных данных
- •Графическое представление данных в виде интервального вариационного ряда
- •Графическое представление несгруппированных данных
Графическое представление несгруппированных данных
Седьмой и восьмой – по неранжированным данным. Они показывают неструктированный разброс значений объемов основных фондов разных предприятий легкой промышленности. Исходя из них, можно быстро окинуть взглядом значения показателя по предприятиям отрасли и сделать примерные выводы об ее уровне развития и процветания.
Седьмой и восьмой график строятся по одним и тем же точкам – 100 исходным наблюдениям и отличаются только видом графика – столбиковая диаграмма и точечный график.
Столбиковая диаграмма по исходным неранжированным данным.
Рис. 7. Столбиковая диаграмма значений темпа роста курса акций 100 фирм в исходном неранжированном порядке
Точечный график по исходным неранжированным данным
Рис. 8. Точечный график значений темпа роста курса акций 100 фирм в исходном неранжированном порядке
Девятый и десятый графики – по исходным ранжированным данным. Их отличие от предыдущих графиков заключается в том, что здесь значения признака выстроены в порядке возрастания, что придает большей наглядности и удобства в дальнейшей работе.
Столбиковая диаграмма по исходным ранжированным данным
Рис. 9. Столбиковая диаграмма значений темпа роста курса акций в ранжированном порядке
Точечный график по исходным ранжированным данным.
Рис. 10. Точечный график значений темпа роста курса акций в ранжированном порядке
Графики по исходным данным (7-10) особенно наглядно показывают, как важно группировать данные, представляя их в виде интервального вариационного графика – первые 6 графиков по интервальному ряду гораздо эффективнее представляют структуру данных, где находятся их наиболее встречаемые значения, является ли распределение асимметричным и т.д., что невозможно увидеть из последних графиков, дающих лишь общее представление о всех возможных значениях исследуемого признака.
Проведенный статистический анализ одномерного признака показал, что все проведенные расчеты и построения помогают довольно четко представить общую картину, проследить распределение значений исследуемого нами признака и сделать нужные выводы, которые помогут лучше осознать настоящее положение дел и указать, в каком направлении принимать дальнейшие решения.