
- •Федеральное агентство по образованию
- •Содержание
- •Глава 1. Статистика как наука и методы статистического исследования
- •1.1. История развития статистики и ее задачи на современном этапе
- •1.2. Предмет и метод статистики
- •1.3. Структура отраслей статистической науки
- •1.4. Организация современной системы статистики рф
- •1.5. Статистическая информация и ее распространение
- •1.6. Статистическое наблюдение
- •1.6.1. Понятие о статистическом наблюдении
- •1.6.2. Подготовка статистического наблюдения
- •1.6.3. Формы, виды и способы наблюдения
- •Контрольные вопросы и задания
- •Глава 2. Сводка и группировка статистических данных
- •2.1. Статистическая сводка, ее задачи и виды
- •2.2. Группировка статистических данных
- •2.3. Механизм проведения группировки данных
- •2.4. Статистические ряды распределения
- •2.5. Наглядное представление статистических данных
- •Название таблицы (общий заголовок)
- •Объем основных услуг связи рф
- •Распределение предприятий, выставивших акции на чековые аукционы рф в 2006 г., по величине уставного капитала (цифры условные)
- •Группировка предприятий, выставивших акции на чековые аукционы рф в 2006 г., по величине уставного капитала числу занятых (цифры условные)
- •Распределение акций среди работников приватизированных предприятий промышленности
- •Распределение акций среди работников приватизированных предприятий промышленности
- •Структура населения г. Москвы
- •Потребление кофе на душу населения, кг
- •Структура возрастного состава населения г. Москвы
- •Вопросы для самоконтроля
- •Глава 3. Абсолютные, относительные и средние величины
- •3.1. Абсолютные величины
- •3.2. Относительные показатели
- •3.3. Средние величины
- •Степенные средние
- •Структурные средние
- •Вопросы для самоконтроля
- •Глава 4. Вариация признака
- •4.1. Вариация количественного признака
- •4.2. Дисперсия альтернативного признака
- •4.3. Правило сложения дисперсий
- •Вопросы для самоконтроля
- •Глава 5. Выборочное наблюдение
- •5.1. Понятие о выборочном наблюдении, сфера его применения
- •5.2. Ошибки выборки
- •Распределение вероятности в выборках в зависимости от величины t и объема выборки n
- •5.3. Объем выборки
- •Вопросы для самоконтроля
- •Глава 6. Анализ рядов динамики
- •6.1. Понятие о рядах динамики их виды
- •6.2. Показатели анализа рядов динамики
- •6.3. Методы анализа основной тенденции развития в рядах динамики и прогнозирование
- •6.4. Изучение сезонных колебаний
- •Вопросы для самоконтроля
- •Глава 7. Индексы
- •7.1. Понятие и виды индексов
- •7.2. Методы исчисления индексов
- •Основные формулы исчисления индивидуальных и сводных индексов
- •7.3. Индексы цен, их использование и экономический смысл
- •7.4. Индексы средних величин
- •Вопросы для самоконтроля
- •Глава 8. Изучение взаимосвязи социально-экономических явлений
- •8.1. Взаимосвязи между явлениями и их типы
- •8.2. Статистические методы моделирования связи
- •8.3. Однофакторный линейный корреляционно-регрессионный анализ
- •8.4. Нелинейные и многофакторные модели регрессии
- •8.5. Непараметрические показатели связи
- •Вопросы для самоконтроля
- •Медведева т.Ю. Статистика (общая теория статистики)
3.3. Средние величины
При анализе и планировании необходимо опираться не на случайные факты, а на показатели, выражающие основное, типичное. Такую характеристику дают средние величины.
Средняя величина – это обобщающий показатель, характеризующий типичный уровень варьирующего признака в расчете на единицу однородной совокупности в конкретных условиях места и времени.
При расчете средней величины индивидуальные значения признака заменяются одним средним значением. При этом случайные отклонения значения признака по отдельным единицам в сторону увеличения или уменьшения взаимно уравновешиваются и погашают друг друга, а в величине средней проявляется типичный размер признака, свойственный данной группе или совокупности в целом, что позволяет выявить закономерности, присущие массовым общественным явлениям, незаметные в единичных явлениях.
Средняя величина всегда именованная, она имеет ту же единицу измерения, что и признак у отдельных единиц совокупности.
В статистике применяют две категории средних:
1. Степенные средние – средняя арифметическая, средняя гармоническая, средняя геометрическая и средняя квадратическая.
2. Структурные средние – мода и медиана.
Степенные средние
Степенные средние в зависимости от представления исходных данных могут быть простыми и взвешенными.
Простая средняя вычисляется по несгруппированным данным и имеет следующий вид:
,
где хi – значение признака для единицы совокупности i,
m – показатель степени средней,
n – число единиц совокупности.
Взвешенная средняя вычисляется по сгруппированным данным и имеет вид:
,
где хi – значение признака для единицы совокупности i,
m – показатель степени средней,
fi – частота, показывающая, сколько раз встречается i-е значение признака.
Формулы расчета степенных средних имеют общий показатель степени m. В зависимости от того, какое значение он принимает, различают следующие виды степенных средних:
1. Средняя арифметическая (m=1) – наиболее распространенный вид средней.
простая |
взвешенная |
|
|
Примечание. Если значения осредняемого признака заданы в виде интервалов, то при расчете средней арифметической величины в качестве значений признаков в группах принимают середины этих интервалов, в результате чего образуется дискретный ряд. При этом величины открытых интервалов условно приравниваются к интервалам, примыкающим к ним.
Свойства средней арифметической:
а) если все индивидуальные значения признака (все варианты) уменьшить или увеличить в m раз, то среднее значение соответственно уменьшится или увеличится в m раз.
б) если все варианты осредняемого признака уменьшить или увеличить на число А, то средняя арифметическая соответственно уменьшится или увеличится на это же число А.
в) если частоты (веса) всех осредняемых вариантов уменьшить или увеличить в k раз, то средняя арифметическая не изменится.
2. Средняя гармоническая (m=-1) – является величиной обратной для средней арифметической и применяется, когда статистическая информация не содержит частот по отдельным вариантам совокупности, а представлена как их произведение xf.
простая |
взвешенная |
|
где w = xf |
3. Средняя геометрическая (m=0) – применяется для определения средней по значениям, имеющим большой разброс, либо в случаях определения средней величины по относительным показателям, например, среднегодовых темпов роста в рядах динамики, где индивидуальные значения признака представляют собой коэффициенты роста:
простая |
взвешенная |
|
|
Средняя квадратическая (m=2) – применяется, когда требуется определить средний размер признака, выраженный в квадратных единицах измерения (для вычисления средней стороны квадратных участков) или при расчете среднего квадратического отклонения, являющегося одним из показателей вариации признаков:
простая |
взвешенная |
|
|
Если рассчитать все виды средних для одних и тех же исходных данных, то их значения окажутся неодинаковыми, т. к. здесь действует правило мажорантности средних: чем больше показатель m, тем больше средняя величина:
.