
- •Статистика. Курс лекций
- •Раздел I. Описательная статистика
- •Тема 1. Статистика как наука. Методы статистики
- •1. Общее понятие статистики. Предмет статистики.
- •2. Статистические совокупности. Признаки и их классификация.
- •3.Статистическое исследование. Методы статистики
- •4. Статистическое наблюдение. Виды статистического наблюдения.
- •Тема 2. Статистические показатели. Представление статистических
- •1. Сущность и значение статистических показателей. Показатель и его атрибуты
- •2. Общие принципы построения относительных статистических показателей
- •3. Роль и значение статистических показателей в управлении экономическими и социальными процессами
- •4. Представление статистических данных: таблицы и графики Статистические таблицы
- •Распределение занятого населения России по секторам экономики (млн. Человек)
- •Распределение населения России по основным возрастным группам по регионам рф на 1 января 1996 г. (%)
- •Тема 3. Статистическая группировка
- •1. Значение и сущность группировки. Построение группировки
- •2. Виды группировок
- •Группировка населения по размеру среднедушевого дохода в апреле 1994 г.
- •Группировка коммерческих банков России по сумме активов баланса (данные условные)
- •Группировка семей России по месту проживания и числу детей в 1989 г. (по материалам переписи населения)
- •3. Многомерные группировки
- •Тема 4. Средние величины
- •1. Средняя арифметическая величина. Свойства средней арифметической величины
- •Виды средней арифметической
- •Свойства арифметической средней
- •2. Другие формы средних величин
- •Средняя квадратическая величина
- •Средняя геометрическая величина
- •Средняя гармоническая величина
- •Раздел II. Аналитическая статистика
- •Тема 5. Вариация массовых явлений. Показатели вариации
- •1. Вариации массовых явлений. Построение вариационного ряда
- •2. Структурные характеристики вариационного ряда. Показатели размера и интенсивности вариации.
- •3. Показатели размера и интенсивности вариации.
- •1) Относительный размах вариации ρ:
- •2) Относительное отклонение по модулю m
- •4. Закономерности распределения.
- •Тема 6. Выборочное наблюдение.
- •1. Способы формирования выборочной совокупности. Виды выборки.
- •2. Ошибка выборки
- •3. Определение необходимой численности выборки.
- •4. Малая выборка
- •Тема 7. Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений
- •1. Понятие о статистической и корреляционной связи
- •2. Парная регрессия на основе метода наименьших квадратов и метода группировок.
- •3. Множественная (многофакторная) регрессия.
- •4. Оценка тесноты связи.
- •5. Проверка значимости параметров регрессии.
- •Тема 8.Статистическое изучение динамики социально-экономических явлений.
- •1. Понятие и классификация рядов динамики. Показатели изменения уровней ряда динамики.
- •2. Методы выявления типа тенденции динамики
- •3. Методика измерения параметров тренда
- •4. Методика изучения и показатели колеблемости
- •5. Прогнозирование на основе тренда
- •Тема 9. Экономические индексы
- •1. Понятие и классификация экономических индексов
- •2. Индивидуальные и общие индексы
- •3. Агрегатные и средние индексы
- •4. Индексы структурных сдвигов и пространственно-территориального сопоставления. Индексы структурных сдвигов
- •Индексы пространственно-территориального сопоставления
- •5. Экономические индексы Ласпейреса, Пааше, Фишера. Индексы-дефляторы.
- •Границы и условия применения индексного метода
2. Структурные характеристики вариационного ряда. Показатели размера и интенсивности вариации.
При изучении вариации применяются такие характеристики вариационного ряда, которые описывают количественно его структуру, строение. К ним относят медиану и моду, которые еще часто называют структурными средними вариационного ряда.
Медиана распределения. Медиана - величина варьирующего признака, делящая совокупность на две равные части - со значениями признака меньше медианы и со значениями признака больше медианы. При нечетном количестве единиц за медиану берут среднюю единицу. При четном числе единиц совокупности за медиану принимают арифметическую среднюю величину из двух центральных вариант, например при десяти значениях признака - среднюю из пятого и шестого значений в ранжированном ряду.
В интервальном вариационном ряду для нахождения медианы применяется формула
Где Ме - медиана;
х0 - нижняя граница интервала, в котором находится медиана;
SMe-1 - накопленная частота в интервале, предшествующем медианному;
fMe - частота в медианном интервале;
i - величина медианного интервала;
к - число групп
В нашей таблице по урожайности с/х предприятий медианным является среднее из 143 значений, т.е. 72 от начала ряда значений урожайности. Как видно из ряда накопленных частот, оно находится в 4 интервале. Тогда
ц/га
При нечетном числе единиц совокупности номер медианы, как видим, равен не ∑fi : 2, как в формуле, а (∑fi +1) : 2, но это различие несущественно и обычно игнорируется на практике. В дискретном ряду вариационном ряду медианой следует считать значение признака в той группе, в которой накопленная частота превышает половину численности совокупности.
Квартили распределения. Аналогично медиане вычисляются значения признака, делящие совокупность на четыре равные части. Их называют квартилями и обозначают заглавной буквой Q с номером квартили. Ясно, что Q2 совпадает с Ме. Для первого и третьего квартилей приводим формулу и расчет по данным таблицы урожайности:
Где Q1 - первая квартиль;
х0 - нижняя граница интервала, в котором находится первая квартиль;
f 'Q1-1 - накопленная частота в интервале, предшествующем квартильному;
fQ1 - частота в квартильном интервале;
i - величина квартильного интервала;
к - число групп
Аналогично определяется третья квартиль (в формуле вместо Q1 пишем Q3)
В нашем примере Q1 = 25 + (35,75 -35) : 41 ∙ 5 = 25,09 ц/га
Q3 = 35+ (107,25 - 102) : 21 ∙ 5 36,25 ц/га
Мода распределения. Очень большое значение для изучения вариации является мода - это такая величина признака, которая встречается в изучаемом ряду чаще всего, обозначают Мо. В дискретном ряду мода определяется без вычислений как значение признака с наибольшей частотой. Обычно встречаются ряды с одним модальным значением признака. Если два или несколько равных значений модального признака имеются в вариационном ряду, он считается бимодальным или мультимодальным. Это говорит о неоднородности совокупности, возможно, она представляет собой слияние нескольких совокупностей с разными модами.
В интервальном вариационном ряду модальным интервалом является интервал с наибольшей частотой. Внутри этого интервала находят условное значение признака, вблизи которого плотность распределения, т.е. число единиц совокупности, приходящейся на единицу измерения варьирующего признака, достигает максимума. Это условное значение и считается точечной модой. Такая точечная мода располагается ближе к той из границ интервала, за которой частота в соседнем интервале больше частоты в интервале за другой границей модального интервала. Отсюда имеем обычно применяемую формулу:
где х0 - нижняя граница модального интервала;
fMo - частота в модальном интервале
fMo-1 - частота в предыдущем интервале;
fMo+1 - частота в интервале, следующем за модальным;
i - величина модального интервала.
Открываем таблицу с урожайностью и рассчитываем моду. Наибольшая частота - 41 и находится в 4 интервале. Нижняя граница этого интервала 25. Имеем: Мо = 25 + (41-20) / (41-20) + (41-26) * 5 = 27,9 ц/га.
Вычисление моды в интервальном ряду весьма условно. Приближенно Мо может быть определена графически.