- •1.2 Анализ динамики показателей
- •1.2.2 Проявление тенденции динамики показателей
- •1.3 Исследование статистических рядов распределения
- •1.3.1 Расчет средних величин
- •1.3.2 Определение показателей вариации
- •1.3.3 Изучение формы распределения
- •1.3.4 Графическое изображение ряда распределения
- •1.3.5. Проверка статической гипотезы про нормальный закон распределения.
- •1.4 Выборочное наблюдение
- •1.4.1 Случайная бесповторная выборка
- •1.4.2 Типическая бесповторная выборка
- •1.5 Анализ статистических индексов
- •1.5.1 Построение агрегатных индексов
- •1.5.2 Индексный факторный анализ
- •1.5.3 Определение индексов средних величин
- •Раздел 2
- •2.1 Метод параллельных рядов
- •2.2 Метод аналитических группировок.
- •2.3 Построение корреляционных уравнений
- •2.4 Оценка силы корреляционной связи
- •2.5 Построение гистограмм отклонений эмпирических значений от теоретическиих
1.3.2 Определение показателей вариации
Дополнительные расчеты для определения показателей вариации представлены в таблице 1.3.12.
Таблица 1.3.12
|
№ |
х |
m |
|
|
|
(x- |
(x- |
x |
|
1 |
0,77 |
27,00 |
20,66 |
7,19 |
194,12 |
51,69 |
1395,66 |
0,59 |
|
2 |
2,55 |
35,00 |
89,25 |
5,40 |
189,16 |
29,21 |
1022,36 |
6,50 |
|
3 |
4,59 |
73,00 |
335,07 |
3,36 |
245,62 |
11,32 |
826,42 |
21,07 |
|
4 |
6,63 |
403,00 |
2671,89 |
1,32 |
533,83 |
1,75 |
707,14 |
43,96 |
|
5 |
8,67 |
295,00 |
2557,65 |
0,72 |
211,03 |
0,51 |
150,96 |
75,17 |
|
6 |
10,71 |
147,00 |
1574,37 |
2,76 |
405,04 |
7,59 |
1116,02 |
114,70 |
|
7 |
12,75 |
114,00 |
1453,50 |
4,80 |
546,67 |
23,00 |
2621,48 |
162,56 |
|
Итого |
46,67 |
1094,0 |
8702,39 |
25,55 |
2325,47 |
125,08 |
7840,03 |
424,55 |
-
Размах вариации:
,
где
- максимальная масса партий
-
минимальная масса партий;
R=12,75-0,77=11,985
(т)
-
Среднее линейное отклонение, которое вычисляется по формуле:
;
(1.3.23)
(т)
-
Дисперсия:
(1.3.24)
2,68
-
Коэффициент вариации:
,
(1.3.25)
где
- среднее квадратическое отклонение.

-
Коэффициент осцилляции:
,
(1.3.26)
где R – размах вариации;

-
Относительное линейное отклонение:
,
(1.3.27)
где, Л – среднее линейное отклонение;

Из вышеприведенных расчетов можно сделать вывод, что совокупность достаточно однородна, а ее среднее – репрезентативно.
1.3.3 Изучение формы распределения
Для оценки симметричности распределения используется показатель Пирсона.
Показатель асимметрии Пирсона определяется по формуле:
,
(1.3.28)
где
- средневзвешенное значение дедвейта
судов,
Мо – мода,
-
среднеквадратическое отклонение.
Рассчитаем показатель асимметрии Пирсона:
.
Вывод: Показатель Пирсона по расчетам > 0, следовательно, можно говорить о правосторонней асимметрии, т. е. вершина отклонена влево.
Для расчетов центральных моментов третьего и четвертого порядка составим вспомогательную таблицу 1.3.13.
Таблица 1.3.13
|
№ |
x |
m |
|
|
|
|
|
1 |
0,77 |
27,00 |
-371,64 |
2671,96 |
-10034,29 |
72143,02 |
|
2 |
2,55 |
35,00 |
-157,87 |
853,24 |
-5525,48 |
29863,30 |
|
3 |
4,59 |
73,00 |
-38,09 |
128,16 |
-2780,62 |
9355,81 |
|
4 |
6,63 |
403,00 |
-2,32 |
3,08 |
-936,71 |
1240,82 |
|
5 |
8,67 |
295,00 |
0,37 |
0,26 |
107,99 |
77,25 |
|
6 |
10,71 |
147,00 |
20,92 |
57,64 |
3075,02 |
8472,77 |
|
7 |
12,75 |
114,00 |
110,27 |
528,79 |
12570,90 |
60281,88 |
|
Итого |
46,67 |
1094,00 |
-438,37 |
4243,13 |
-3523,20 |
181434,84 |
Также для оценки симметричности распределения величины используется безразмерный коэффициент симметрии, который вычисляется при помощи центрального момента третьего порядка по формуле:

(1.3.29)
где

-
среднеквадратическое отклонение,

-центральный
момент третьего порядка, который
вычисляется по формуле:

(1.3.30)
Таким образом :



, что говорит о низкой, правосторонней
асимметрии распределения показателя.
Теперь оценим симметричность распределения величины при помощи эксцесса распределения, который вычисляется при помощи центрального момента четвертого порядка по формуле:

(1.3.31)
где

-
среднеквадратическое отклонение,

-центральный
момент четвертого порядка, который
вычисляется по формуле:

(1.3.33)
Таким образом :



, что говорит о высоковершном распределении
показателя.




)
)
*m



