
2 курс ФК, ЕП, УП Денне / Волошина Статистика Курс лекцій 2011 / Статистика Волошина Електр посібнКурс лекцій із дисц статистика 2011 / 6 / wlastuw dyspersiy
.docВластивості дисперсії
Середнє квадратичне
відхилення також пов’язане з середнім
лінійним відхиленням. За правилом
мажорантності середніх
>
.
Якщо обсяг сукупності досить великий
і розподіл ознаки наближається до
нормального, то між середнім квадратичним
та середнім лінійним відхиленнями існує
такий взаємозв’язок:
= 1,25,
або
=
0,8.
Для нормального
розподілу варіативної ознаки справедливе
також твердження, що R
= 6.
Значення ознаки в межах (
)
мають 68,3 % обсягу сукупності, у межах
(
2)
– 95,4 %, а в межах (
3)
– 99,7 %. Це відоме “правило трьох сигм”.
Дисперсія, або середній квадрат відхилення ( 2 ), посідає особливе місце в статистичному аналізі соціально-економічних явищ. Завдяки своїм математичним властивостям, вона має важливе значення не лише під час вивчення варіації, але є невід’ємним і важливим елементом інших статистичних методів аналізу, зокрема, вибіркового, дисперсійного та кореляційно-регресійного.
Дисперсію використовують не лише для оцінки варіації, а й для вимірювання взаємозв’язків, для перевірки статистичних гіпотез тощо.
Для ознак метричної
шкали дисперсія є базою для обчислення
середнього квадратичного відхилення,
оскільки
,
і залежно від наявних даних може бути
простою (для не згрупованих даних):
або зваженою (для згрупованих даних):
,
де хі – індивідуальні значення окремої ознаки, варіанти
–
середня арифметична
(середнє значення ознаки)
n – обсяг сукупності, кількість ознак у сукупності
fi – частота відповідної ознаки.
Дисперсія має певні математичні властивості:
1. Якщо кожну варіанту зменшити або збільшити на одну й ту саму величину А, дисперсія не зміниться. Математично це записується у такому вигляді:
.
2. Якщо кожну варіанту збільшити або зменшити в k разів, то дисперсія зміниться в k 2 разів:
.
3. Якщо частоти замінити частками, дисперсія не зміниться. Математично це виражається так:
=
(х і
–
)
2d
i.
Нескладними алгебраїчними перетвореннями можна довести, що дисперсія – це різниця квадратів, а саме різниця між середнім квадратом і квадратом середньої величини:
,
де
– середній квадрат значень ознаки
–
квадрат середньої величини.
Середній квадрат значень ознаки розраховується за формулою:
,
де х і – значення окремої ознаки
n – обсяг сукупності (кількість ознак).