Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Статистика1673.doc
Скачиваний:
371
Добавлен:
30.04.2015
Размер:
2 Мб
Скачать
☆

Тема 6. Показатели вариации

6.1. Понятие вариации признаков. Показатели вариации

Средние величины дают обобщенную характеристику варьирующего признака, но в них не отражается степень колеблемости отдельных значений признака вокруг среднего уровня. Для измерения колеблемости изучаемого признака в статистике применяются различные показатели.

1. Размах вариации (R) определяется по формуле

R = хмах – хmin,

где хmin – минимальное значение признака;

хmах – максимальное значение признака.

Этот показатель дает общее, внешнее представление о колеблемости признака, но не характеризует степень его колебаний.

2. Среднее линейное отклонение исчисляется по следующим формулам:

 по несгруппированным данным: ;

 по сгруппированным данным: .

Этот показатель представляет собой среднюю величину из отклонений индивидуальных значений признака от средней арифметической. Как меру вариации признака этот показатель в статистике применяют редко.

3. Дисперсия признака (σ2) рассчитывается следующим образом:

 по несгруппированным данным: ,

 по сгруппированным данным: .

Дисперсия является средней арифметической квадратов отклонений каждого значения признака от общей средней, это относительная мера вариации.

4. Среднее квадратическое отклонение – это абсолютная мера вариации, выражается в единицах измерения изучаемого признака и определяется по следующим формулам:

 по несгруппированным данным: ;

 по сгруппированным данным: .

5. Коэффициент вариации (V) применяется для сравнения степени вариации различных признаков, выражается в процентах и определяется следующим образом:

.

Рассмотрим определение дисперсии признака, среднего квадратического отклонения и коэффициента вариации на следующем примере.

Пример 1. Имеются следующие статистические данные о возраст- ном составе работающих по возрасту (табл. 18).

Таблица 18

Группировка работающих по возрасту, лет (х)

Удельный вес работающих, % ( f )

До 20

4

20–30

20

30–40

30

40–50

28

Свыше 50

18

Итого

100

Решение

Так как данные представлены в сгруппированном виде, то для расчета следует применить следующие формулы:

 дисперсии: ,

где ;

 среднего квадратического отклонения: ;

 коэффициента вариации: .

Сначала определим условные нижнюю и верхнюю границы первого и последнего интервала, затем от интервального ряда перейдем к дискретному ряду.

Расчеты следует проводить в табл. 19.

Таблица 19

Группировка ра- ботающих по возрасту, лет (х)

Удельный вес работающих, % ( f )

Середина интервала (х)

x f

До 20

4

15

60

–23,6

556,96

2227,84

20–30

20

25

500

–13,6

184,96

3699,2

30–40

30

35

1050

–3,6

12,96

388,8

40–50

28

45

1260

6,4

40,96

1146,88

Свыше 50

18

55

990

16,4

268,96

4841,28

Итого

100

–

3860

–

–

12304

Определим следующие показатели:

 среднее значение признака по формуле лет;

 дисперсию по следующей формуле: ;

 среднее квадратическое отклонение по формуле лет;

 коэффициент вариации следующим образом: %. ЕслиV  33 %, то это говорит о большой колеблемости признака в изучаемой совокупности.

Дисперсия (σ2) имеет ряд математических свойств, которые упрощают технику ее расчета. В математической статистике доказано, что она равна разности между средней из квадратов значений признака и квадратом их средней:

.