41.Вариационный ряд. Основные статистические характеристики.

Статистические ряды подразделяются на два вида: ряды распределения и ряды динамики.

Ряды распределения представляют собой ряды чисел, характеризующих состав или структуру какого-либо явления или процесса после группировки статистических данных. Ряды распределения подразделяются на атрибутивные и вариационные. Вариационные ряды, в свою очередь, могут быть дискретными и интервальными. В дискретном ряду группировочный признак изменяется прерывно, как правило, целыми числами.

В интервальном ряду группировочный признак принимает любые числовые значения в пределах интервала. Интервалы, в свою очередь, могут быть равновеликими и неравновеликими.

Вариационный ряд представляет собой две строки (или две колонки), в одной из которых приводятся отдельные значения варьирующего признака, которые называются вариантами и обозначаются символом x, а в другой строке – абсолютные числа, показывающие, сколько раз встречается тот или иной вариант. Эти показатели второй строки (колонки) называются частотами и обозначаются обычно через m(f).

Во второй строке могут использоваться и относительные показатели, характеризующие долю частоты отдельных вариантов в общей сумме частот. Их именуют частостями и обозначают w   . Сумма всех частостей равна 1 (или 100%).

Средняя арифметическая. Для несгруппированных данных средняя арифметическая рассчитывается по формуле:

 , где n – число значений признака (вариантов)

и называется средней арифметической простой.

Для дискретного вариационного ряда (где данные уже сгруппированы) рассчитывается средняя арифметическая взвешенная:

 , где m, f – веса.

Понятие «вес» не всегда связано с подсчётом частот вариантов, и, следовательно, с вариационными рядами.

Для интервального вариационного ряда для исчисления   предварительно в каждом интервале определяется его середина, которая принимается за конкретное значение признака и умножается на соответствующую частоту. Середина интервала определяется как полусумма нижней и верхней границ интервала. Если у первого интервала нет нижней границы, а у последнего – верхней, то эти границы устанавливаются условно, полагая, что первый интервал по величине равен следующему за ним, а последний – предшествующему.

Важнейшее свойство средней арифметической: сумма отклонений вариантов от своей средней арифметической равна нулю

• .

42.Точечная и интервальная оценки параметров распределения.

Точечной называют статистическую оценку, которая определяется одним числом.

При выборке малого объема точечная оценка может значительно отличатся от оцениваемого параметра. По этой причине при небольшом объеме выборки следует пользоваться интервальными оценками.

Интервальной называют оценку, которая определяется двумя числами – концами интервала, покрывающего оцениваемый параметр.

Доверительным называют интервал, который с заданной вероятностью γ покрывает оцениваемый параметр.

Доверительный интервал для оценки математического ожидания нормального распределения при известном среднем квадратическом отклонении.Для оценки математического ожидания a нормально распределенного количества признака X по выборочной средней   при известном среднем квадратическом отклонении σ генеральной совокупности служит доверительный интервал

,

где   - точность оценки, n – объем выборки, t – такое значение аргумента функции Лапласа Ф(t) при котором Ф(t)=γ/2.

Пример 2.

Кроме выборочной средней и выборочной дисперсии применяются и другие характеристики вариационного ряда.

Модой М₀ называют варианту, которая имеет наибольшую частоту.

Медианой m₀ называют варианту, которая делит вариационный ряд на две части, равные по числу вариант. Если число вариант

нечетно, то есть n=2k+1, то m₀=x_k+1

четно, то есть n=2k, то m₀=(x_k+x_k+1)/2.

Размахом варьирования R называют разность между наибольшей и наименьшей вариантами.

R=x_max-x_min

Средним абсолютным отклонением θ называют среднее арифметическое абсолютных отклонений

θ=Σn_i| x_i-x_в|/n

Коэффициентом вариации V называют выраженное в % отношение выборочного среднего квадратического отклонения к выборочной средней

V=σ_в/х_в·100%