- •1. Предмет и основные категории в статистике
- •2. Статистическое наблюдение – первый этап статистического исследования
- •3. Программно-методологические и организационные вопросы статистического наблюдения
- •4. Формы, виды и способы наблюдения
- •5.Сводка статистических данных
- •6.Метод группировки. Принципы построения статистических группировок и классификаций.
- •7.Виды статистических группировок
- •8. Понятие и формы выражения статистических показателей
- •9. Абсолютные показатели
- •10. Относительные показатели
- •11. Средние величины.
- •12. Вариация признака в совокупности и значение ее изучения
- •13. Показатели центра распределения
- •14. Показатели вариации и способы их расчета.
- •15. Вариации альтернативного признака.
- •16. Виды дисперсий в совокупности, разделенной на группы. Правило сложения дисперсий
- •17. Правило сложения дисперсий для доли признака.
- •18. Структурные характеристики вариационного ряда распределения.
- •19. Изучение формы распределения
- •20. Теоретические распределения в анализе вариационных рядов.
- •21.Понятие экономических индексов. Классификация индексов.
- •22.Индивидуальные и общие индексы
- •23. Агрегатный индекс как исходная форма индекса
- •24. Средние индексы
- •25. Выбор базы и весов индексов.
- •26. Индексы структурных сдвигов.
- •27. Индексы пространственно-территориального сопоставления
- •28. Индекс цен Ласпейреса и Пааше. Идеальный индекс Фишера
17. Правило сложения дисперсий для доли признака.
Рассмотренное правило сложения дисперсий распространяется и на дисперсии доли признака, т.е. доли единиц с определенным признаком в совокупности, разбитой на группы.
Внутригрупповая дисперсия доли определяется по формуле:
qpi2=pi*(1- pi)
где pi - доля изучаемого признака в отдельных группах.
Средняя из внутригрупповых дисперсий имеет вид:
qpi2=∑pi(1- pi)2ni / ∑ni= pi*(1- pi)
Межгрупповая дисперсия:
bpi2=∑(pi-p-)2*ni / ∑ni
где
- численность единиц в отдельных группах;
p-- доля изучаемого признака во всей совокупности.
Доля признака в совокупности определяется по формуле средней арифметической взвешенной:
p-= ∑pini / ∑ni
Общая дисперсия определяется по формуле:
qp2=p-*(1- p-)
Три вида рассмотренных дисперсий связаны между собой следующим образом:. qp2=qpi2+bpi2
Это соотношение дисперсий называется правилом сложения дисперсий доли признака.
18. Структурные характеристики вариационного ряда распределения.
В системе структурных показателей в качестве показателей особенностей формы распределения выступают варианты, занимающие определенное место (каждое четвертое, пятое, десятое, двадцать пятое и т.д.) в ранжированном вариационном ряду. Такие показатели носят общее название квантилей, или градиентов.
Некоторые квантили имеют особые наименования: квартили(на 3 части), квинтили(на 5), децили( на 10) и перцентили.
Квартили представляют собой значение признака, делящее ранжированную совокупность на четыре равновеликие части. Различают квартиль нижний Q1, отделяющий 1/4 часть совокупности с наименьшими значениями признака, и квартиль верхний Q3, отсекающий 1/4 часть с наибольшими значениями признака. Это означает, что 25% единиц совокупности будут меньше по величине Q1; 25% единиц будут заключены между Q1 и Q2; 25% - между Q2 и Q3 и остальные 25% превзойдут Q3. Вторая квартиль Q2 является медианой.
Q1=xQ1 + i * (1/4 ∑f – SQ1-1)/fQ1
где xQ1 - нижняя граница интервала, содержащего нижний квартиль (интервал определяется по накопленной частоте, первой превышающей 25%);
SQ1-1- накопленная частота интервала, предшествующего интервалу, содержащему нижний квартиль;
fQ1- частота интервала, содержащего нижний квартиль;
Децили di
- это значения
вариант, которые делят ранжированный
ряд на 10 равных частей: 1-й дециль
делит
совокупность в соотношении 1/10 к 9/10, 2-й
дециль
- в соотношении
2/10 к 8/10 и т.д.
Вычисляются децили по той же схеме, что и медиана, и квартили:
d1=xdi+i*(1/10∑f – Sd1-1)/fd1
19. Изучение формы распределения
Кривая распределения выражает графически (полигон, гистограмма) закономерность распределения единиц совокупности по величине варьирующего признака. Различают эмпирические и теоретические кривые распределения.
Эмпирическая кривая распределения - это фактическая кривая распределения, полученная по данным наблюдения, в которой отражаются как общие, так и случайные условия, определяющие распределение.
Теоретическая кривая распределения - это кривая, выражающая функциональную связь между изменением варьирующего признака и изменением частот и характеризующая определенный тип распределения.
Кривые распределения бывают симметричными и асимметричными. В зависимости от того, какая ветвь кривой вытянута - правая или левая, различают правостороннюю или левостороннюю асимметрию. Кривые распределения могут быть одно-, двух- и многовершинными.
Для однородных совокупностей характерны одновершинные распределения. Многовершинность свидетельствует о неоднородности изучаемой совокупности. Появление двух и более вершин делает необходимой перегруппировку данных с целью выделения более однородных групп. Для симметричных распределений частоты любых двух вариант, равноотстоящих в обе стороны от центра, равны между собой. При Mo>Me>x- разности между x--Mo и x--Me положительные и асимметрия правосторонняя, а при Mo<Me<x-, наоборот, разности x--Mo и x--Me отрицательные и асимметрия левосторонняя.
При сравнительном изучении асимметрии нескольких распределений с разными единицами измерения вычисляется относительный показатель асимметрии As:
As= x—Mo/q или As= x—Me/q
В симметричном распределении центральный момент 3-го порядка m3=0, поэтому, чем он больше, тем больше и асимметрия.
Коэффициент асимметрии равен отношению центрального момента 3-го порядка к среднему квадратическому отклонению в кубе, т.е.
As=m3/q3
Чем числитель ближе к 0, тем асимметрия меньше. Асимметрия выше 0,5 (независимо от знака) считается значительной; если она меньше 0,25, то незначительной.
Для симметричных распределений может быть рассчитан показатель эксцесса Ek. Наиболее точно он определяется по формуле с использованием центрального момента 4-го порядка : (m4=∑(xi-x-)4*fi) ∑ fi)
Ek=m4/q4 - 3
Ek>0 –островершинное распределение, <0 - плосковершинное
В нормальном распределении Ek=0.
Эти показатели позволяют сделать вывод о возможности отнесения данного эмпирического распределения к типу кривых нормального распределения.
