- •Статистика
- •Предисловие
- •Раздел 1. Аналитическая статистика
- •Тема 1. Предмет и метод статистики
- •1.1. Предмет статистики и ее теоретическая основа.
- •Статистическая наука имеет три уровня:
- •1.2. Основные аспекты организации статистики
- •1.2.1. История статистики
- •1.2.2. Организация статистических служб в России
- •1.2.3. Международные статистические организации.
- •Тема 2. Статистическое наблюдение
- •2.1. Этапы проведения и программно-методологические вопросы статистического наблюдения.
- •2.2. Формы, виды и способы организации статистического наблюдения.
- •2.3. Точность наблюдения
- •Тема 3. Сводка и группировка статистических данных
- •3.1. Задачи и виды статистической сводки
- •3.2. Метод группировок в статистике.
- •3.3. Принцип построения группировок
- •3.4. Ряды распределения в статистике.
- •Примеры решения задач
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 4. Способы наглядного представления статистических данных
- •4.1. Табличное представление данных
- •4.1.2. Виды статистических таблиц
- •Пример решения задачи
- •4.2. Графическое изображение данных
- •Ленточная диаграмма
- •Распределение населения одного регион по полу и возрасту
- •Радиальные диаграммы
- •Сезонные колебания производства мяса в одном из регионов России в 2001 г.
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 5. Статистические показатели
- •5.1. Понятие статистических показателей.
- •5.2. Абсолютные и относительные величины в статистике.
- •5.3.Относительные величины
- •Обавить взаимосвязь!!!!!!!!!
- •5.4. Средние величины в статистике.
- •Примеры решения задач
- •Примеры решения задач
- •5.5. Структурные средние (мода, медиана).
- •Примеры решения задач
- •Примеры решения задач
- •Тема 6. Показатели вариации в статистике
- •Вариация признака в совокупности и значение ее изучения
- •3. Правило сложения дисперсий
- •Примеры решения задач
- •3. Дисперсия альтернативного признака
- •Примеры решения задач
- •5) Коэффициенты вариации Va.
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 7. Индексы в статистике
- •7.1. Понятие и классификацию индексов в статистике
- •7.2. Индексы структурных сдвигов
- •7.3. Оценка динамики цен на товары и измерение уровня инфляции
- •Пример решения задачи
- •Тема 8. Выборочное наблюдение
- •8.1. Понятие выборочного наблюдения
- •8.2. Способы формирования выборочной совокупности:
- •Отбор единиц в выборочную совокупность
- •8.3. Методы оценки результатов выборочного наблюдения
- •8.4. Оценка результатов выборочного наблюдения и распространение его данных на генеральную совокупность
- •8.5. Практика применения выборочного наблюдения в социально-экономических исследованиях
- •Примеры решения задач
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 9. Статистическое изучение связи между явлениями
- •9.1. Методы изучения связи между явлениями.
- •Корреляционно-регрессионный анализ
- •Примеры решения задач
- •Тема 10. Ряды динамики
- •10.1. Виды и методы анализа рядов динамики.
- •Правила построения динамических рядов
- •10.2. Показатели рядов динамики:
- •Пример решения задачи
- •10.3. Анализ взаимосвязанных рядов динамики.
- •10.4. Методы выравнивания рядов динамики.
- •10.5. Анализ сезонных колебаний
- •Классификация методов измерения сезонной волны
- •Примеры решения задач
- •Метод укрупнения интервалов.
- •Динамика поквартальной продажи безалкогольных напитков в одной из республик за 3 года
- •Задачи для самостоятельного решения
3. Дисперсия альтернативного признака
Выше был рассмотрен расчет показателей вариации для количественных признаков. Но наряду с вариацией количественных признаков может ставиться задача оценки вариация качественных признаков. При наличии двух взаимоисключающих вариантов значений признака говорят о наличии альтернативной изменчивости качественных признаков. Например, при изучении качества изготовленной продукции можно разделить ее на две группы: годную и бракованную. В таком случае будем иметь дело с альтернативным признаком. Можно считать, что эквивалентом качественного признака будет переменная, которая принимает значение 1 или 0, причем значение 1 она принимает в том случае, когда обследуемая единица обладает данным признаком, а значение 0, когда не обладает им.
Допустим, общее число единиц совокупности равно п. Число единиц, обладающих данным признаком - f, тогда число единиц, не обладающих данным признаком, будет равно п-f. Учитывая изложенное, построим ряд распределения по качественному признаку:
Значение переменной
|
Частота повторений
|
1 0
|
f n-f
|
Итого
|
n |
Средняя арифметическая такого ряда равна:
т.е.
равна относительной частоте (частости),
которую можно обозначить через р,
тогда
=
р.
Таким образом, доля единиц, обладающих данным признаком, равна р; соответственно доля единиц, не обладающих данным признаком, равна q; р+q=1. Тогда дисперсия альтернативного признака определяется по формуле
Среднее квадратическое отклонение альтернативного признака:
.
Эмпирический коэффициент детерминации (ή 2), отражающий определенную изменением признака-фактора долю вариации результативного признака:
ή 2 = δ2 / 2 общ
2 общ — общая дисперсия
δ2— межгрупповая дисперсия;
Эмпирическое корреляционное отношение (ή), определяющее тесноту связи между изменением признака-фактора и последующим изменением признака-результата, представляет собой корень из коэффициента детерминации
ή = √ ( δ2 / 2 общ )
Чем ближе к единице значение эмпирического корреляционного отношения, тем теснее связь между изменением признака-фактора и признака-результата.
Критерии согласия
Критерии согласия - особые статистические показатели, характеризующие соответствие эмпирического и теоретического распределений. Известны критерии согласия К. Пирсона, В.И. Романовского, А.Н. Колмогорова, Б.С. Ястремского.
Примеры решения задач
Пример 1.
Сравните вариацию урожайности зерновых культур и картофеля в хозяйствах региона на основе следующих данных.
№ хозяйства |
Урожайность, ц/га |
Посевная площадь, га |
||
зерновых Y |
картофеля X |
зерновых У |
картофеля X |
|
1 |
15 |
170 |
20 |
10 |
2 |
20 |
90 |
30 |
20 |
3 |
13 |
130 |
10 |
50 |
4 |
17 |
150 |
90 |
40 |
5 |
25 |
120 |
50 |
30 |
6 |
14 |
80 |
20 |
25 |
7 |
16 |
60 |
32 |
20 |
8 |
27 |
160 |
48 |
45 |
9 |
33 |
140 |
25 |
70 |
10 |
30 |
100 |
30 |
35 |
Итого |
|
|
355 |
345 |
Решение.
1. Рассчитаем средние величины урожайности по средним арифметическим взвешенным:
По зерновым культурам:
(15x20 + 20x30 + 13x10 + 17x90 + 25x50 + - +14x20 + 16x32 + 27x48 + 33x25 + 30x30 )/ 355 = (300 + 600 + 130 + 1530 + 1250 + 280 + 512 + 1296 + 825 + 900)/355 = 7623/355=21,4 ц/га
По картофелю:
(170x10 + 90x20 + 130x50 + 150x40 + 120x30 + 80x25 + 60x20 + 160x45 + 140x70 + 100x35) / 345 = 43300/345=125,5 ц/га
Для определения показателей вариации целесообразно построить таблицу, в которой будут рассчитаны отклонения от средних урожайностей и их квадраты, взвешенные на частоты, которыми являются посевные площади.
№ хозяйства |
Отклонения средних |
Квадраты отклонений |
||
1 |
-6 |
+44 |
720 |
19360 |
2 |
_-1 |
-36 |
30 |
25920 |
3 |
-8 |
+4 |
640 |
800 |
4 |
-4 |
+24 |
1440 |
23040 |
5 |
+4 |
-6 |
800 |
1080 |
6 |
-7 |
-6 |
980 |
52900 |
7 |
-5 |
-66 |
800 |
87120 |
8 |
+6 |
+34 |
1728 |
52020 |
9 |
+12 |
+14 |
3600 |
13720 |
10 |
+9 |
-26 |
2430 |
23660 |
|
|
|
13168 |
299 620 |
1) Размах вариации урожайности:
R y= Ymax - Yin = 33-13=20 ц/га
Rч = Xmax- Xmin = 170-60 = 110 ц/га
2) Среднее линейное отклонение урожайности зерновых культур:
(6x20 + 1x30 + 8x10 + 4x9 + 4x50 + 7x20 + 5x32 + 6x48 + 12x25 + 9x30)/355= 19480/355=5,5 ц/га
Среднее линейное отклонение урожайности картофеля:
944x10 + 36x20 + 4x50 + 24x40 + 6x30 +46x25 + 66x20 + 34x45 + 14x70 + 26x35)/345 = 8390 / 345 = 24,3 ц/га
3) Среднее квадратическое отклонение урожайности зерновых культур:
√(13168/355 = ± 6,09 ц/га
Среднее квадратическое отклонение урожайности картофеля:
√(299620/345 = ± 29,5 ц/га
Рассчитанные абсолютные показатели не могут быть использованы для сравнения вариации признаков, имеющих хотя и одинаковые единицы измерения, но резко различающихся по величине среднего уровня.
4). Относительные показатели вариации урожайности.
1) Коэффициент осцилляции VR. Урожайности зерновых культур:
VR = (33-13)/21 x 100% = 95%
Урожайности картофеля: VR = (170-60)/126 x 100% = 87%
2) Относительные отклонения V . Урожайности зерновых культур:
Va = 5,5/21x100% = 26,2%
Урожайности картофеля:
Va = 24,3/126 =100% = 19,3%.
