
- •Содержание
- •2. Обобщающие статистические показатели 11
- •3. Вариационные ряды распределения 22
- •4. Статистическое изучение структуры совокупности 44
- •5. Выборочное наблюдение 54
- •6. Ряды динамики 60
- •6.7. Методические указания 76
- •7. Статистическое изучение взаимосвязей 81
- •8. Индексы 108
- •1.1. Предмет и метод статистики
- •1.2. Статистическое наблюдение
- •1.3. Сводка и группировка статистических данных
- •1.4. Формы представления статистических данных
- •1.5. Контрольные задания
- •2. Обобщающие статистические показатели
- •2.1. Абсолютные величины
- •2.2. Относительные величины
- •2.3. Средние величины
- •2.4. Контрольные задания
- •3. Вариационные ряды распределения
- •3.1. Построение ряда распределения
- •3.2. Расчет структурных характеристик ряда распределения
- •3.3. Расчет показателей размера и интенсивности вариации
- •3.4. Расчет моментов распределения и показателей его формы
- •3.5. Проверка соответствия ряда распределения нормальному
- •3.6. Проверка соответствия ряда распределения закону Пуассона
- •3.7. Контрольные задания
- •4. Статистическое изучение структуры совокупности
- •4.1. Абсолютные и относительные показатели изменения структуры
- •4.2. Ранговые показатели изменения структуры
- •4.3. Контрольные задания
- •5. Выборочное наблюдение
- •5.1. Понятие выборочного наблюдения
- •5.2. Способы формирования выборки
- •5.3. Средняя ошибка выборки
- •5.4. Предельная ошибка выборки
- •5.5. Необходимая численность выборки
- •5.6. Методические указания
- •5.7. Контрольные задания
- •6. Ряды динамики
- •6.1. Понятие о рядах динамики
- •6.2. Показатели изменения уровней ряда динамики
- •6.3. Средние показатели ряда динамики
- •6.4. Методы выявления основной тенденции (тренда) в рядах динамики
- •6.5. Оценка адекватности тренда и прогнозирование
- •6.7. Методические указания
- •6.8. Контрольные задания
- •7. Статистическое изучение взаимосвязей
- •7.1. Понятие корреляционной зависимости
- •7.3. Коэффициенты корреляции рангов
- •7.4. Особенности коррелирования рядов динамики
- •7.5. Показатели тесноты связи между качественными признаками
- •7.6. Множественная корреляция
- •7.7. Контрольные задания
- •8. Индексы
- •8.1. Назначение и виды индексов
- •8.2. Индивидуальные индексы
- •8.3. Общие индексы
- •8.4. Индексы средних величин
- •8.5. Территориальные индексы
- •8.6. Контрольные задания
- •Список литературы
- •Приложения – статистические таблицы Приложение 1. Значения интеграла Лапласа
- •Приложение 2. Значения t-критерия Стьюдента
- •Приложение 3. Значения χ2-критерия Пирсона
- •Приложение 4. Значения f-критерия Фишера
- •Приложение 5. Критические значения коэффициента автокорреляции
- •Приложение 6. Значения критерия Колмогорова p(λ)
3.3. Расчет показателей размера и интенсивности вариации
Простейшим показателем является размах вариации – абсолютная разность между максимальным и минимальным значениями признака из имеющихся в изучаемой совокупности значений (24):
. (24)
Поскольку
величина размаха характеризует лишь
максимальное различие значений признака,
она не может измерять закономерную силу
его вариации во всей совокупности.
Предназначенный для данной цели
показатель должен учитывать и обобщать
все различия значений признака в
совокупности без исключения. Число
таких различий равно числу сочетаний
по два из всех единиц совокупности (в
нашем примере про ВО число сочетаний
составит
).
Однако нет необходимости рассматривать,
вычислять и осреднять все отклонения.
Проще использовать среднюю из отклонений
отдельных значений признака от среднего
арифметического значения признака, а
таковых в нашем примере про ВО всего
35. Но среднее отклонение значений
признака от средней арифметической
величины согласно первому свойству
последней равно нулю. Поэтому показателем
силы вариации выступает не арифметическая
средняя отклонений, а средний модуль
отклонений, или среднее линейное
отклонение (25):
. (25)
В нашем примере про ВО по данным табл. 12 среднее линейное отклонение вычисляется как взвешенное по частоте отклонение по модулю середин интервалов от средней арифметической величины (расчет числителя произведен в 7-м столбце табл. 12), т.е. по формуле (26):
(млн.долл.). (26)
Это означает, что в среднем величина ВО в изучаемой совокупности таможенных постов отклонялась от средней величины ВО в РФ на 14,678 млн.долл.
Простота расчета и интерпретации
составляют положительные стороны
показателя Л, однако математические
свойства модулей «плохие»: их нельзя
поставить в соответствие с каким-либо
вероятностным законом, в том числе и с
нормальным распределением, параметром
которого является не средний модуль
отклонений, а среднее квадратическое
отклонение, обозначаемое малой
греческой буквой сигма ()
или s и вычисляемое
по формуле (27) – для ранжированного ряда
и по формуле (28) – для интервального
ряда:
;
(27)
. (28)
В нашем примере про ВО по данным табл. 12 среднее квадратическое отклонение величины ВО по формуле (28) составило (расчет числителя произведен в 8-м столбце табл. 12):
(млн.долл.).
Среднее квадратическое отклонение по
величине в реальных совокупностях
всегда больше среднего модуля отклонений.
Разница между ними тем больше, чем больше
в изучаемой совокупности резких,
выделяющихся отклонений, что служит
индикатором «засоренности» совокупности
неоднородными с основной массой
элементами. Для нормального закона
распределения отношение
.
В нашем примере про ВО:
,
т.е. в изучаемой совокупности наблюдаются
некоторое число таможенных постов с
отличающимися от основной массы
величинами ВО.
Квадрат среднего квадратического отклонения представляет собой дисперсию отклонений, на использовании которой основаны практически все методы математической статистики, ее формула имеет вид (29) – для несгруппированных данных (простая дисперсия) и (30) – для сгруппированных (взвешенная дисперсия):
;
(29)
. (30)
Еще одним показателем силы вариации, характеризующим ее не по всей совокупности, а лишь в ее центральной части, служит среднее квартильное расстояние (отклонение), т.е. средняя величина разности между квартилями, определяемая по формуле (31):
. (31)
В нашем примере про ВО по формуле (31):
(млн.долл.).
Сила вариации в центральной части совокупности, как правило, меньше, чем в целом по всей совокупности. Соотношение между средним линейным отклонением и средним квартильным расстоянием служит для изучения структуры вариации: большое значение такого соотношения свидетельствует о наличии слабоварьирующего «ядра» и сильно рассеянного вокруг него окружения в изучаемой совокупности. Для нашего примера про ВО соотношение Л/q = 1,021, что говорит о совсем незначительном различии силы вариации в центральной части совокупности и на ее периферии.
Для оценки интенсивности вариации и для сравнения ее в разных совокупностях и тем более для разных признаков необходимы относительные показатели вариации, которые вычисляются как отношение абсолютных показателей силы вариации, рассмотренных ранее, к средней арифметической величине признака, то есть показатели (32) – (35):
-
относительный размах вариации:
; (32)
-
линейный коэффициент вариации:
; (33)
-
квадратический коэффициент вариации:
; (34)
-
относительное квартильное расстояние:
. (35)
В нашем примере про ВО эти показатели составляют:
=
87/60,82 =1,43, или 143%;
=
14,678/60,82 = 0,241, или 24,1%;
=
19,756/60,82 = 0,32, или 32%; d =
14,38/60,82 = 0,236, или 23,6%.
Оценка степени
интенсивности вариации возможна только
для каждого отдельного признака и
совокупности определенного состава,
она состоит в сравнении наблюдаемой
вариации с некоторой обычной ее
интенсивностью, принимаемой за норматив ref относ_разм_вар \* MERGEFORMAT .
Так, для совокупности таможенных постов
вариация величины ВО может быть определена
как слабая, если
<
25%, умеренная при 25% <
<
50% и сильная при
>
50%.
Различная сила, интенсивность вариации обусловлены объективными причинами, поэтому нельзя говорить о каком-либо универсальном критерии вариации (например, 33%), так как для разных явлений и признаков этот критерий различен ref сред_ар_взв \* MERGEFORMAT .