- •62. Каковы задачи типологической группировки?
- •63 .Каковы задачи статистической сводки?
- •64. Какие условия определяют выбор формы средней?
- •Важнейшими условиями (принципами) для правильного вычисления и использования средних величин является следующие:
- •65. Каковы основные свойства средней арифметической?
- •65. Как вычисляется средняя арифметическая по сгруппированным данным?
- •67. В чем состоят особенности расчета медианы на основе дискретных и интервальных рядов динамика?
- •71. Что понимается под основой выборки?
- •68. Как определить моду на основе несгруппированных данных и на основе вариационных рядов распределения?
- •70. С какой целью применяется выборочный метод в социально-экономической статистике?
- •72. Чем отличаются ошибки репрезентативности от ошибок регистрации?
- •73. Как определяется необходимый объем выборочной совокупности?
- •75. Какие существуют виды стратифицированной выборки?
65. Как вычисляется средняя арифметическая по сгруппированным данным?
При расчете средних величин отдельные значения признака, который осредняется, могут повторяться, поэтому расчет средней величины производится по сгруппированным данным. В этом случае речь идет об использовании средней арифметической взвешенной, которая имеет вид
(5.3)
66. Какие задачи решают структурные средние? Особым видом средних величин являются структурные средние. Они
применяются для изучения внутреннего строения и структуры рядов распределения значений признака.
Особый вид средних величин – структурные средние – применяется для изучения внутреннего строения рядов распределения значений признака, а также для оценки средней величины (степенного типа), если по имеющимся статистическим данным ее расчет не может быть выполнен (например, если бы в рассмотренном примере отсутствовали данные и об объеме производства, и о сумме затрат по группам предприятий).
В качестве структурных средних чаще всего используют показатели моды – наиболее часто повторяющегося значения признака – и медианы – величины признака, которая делит упорядоченную последовательность его значений на две равные по численности части. В итоге у одной половины единиц совокупности значение признака не превышает медианного уровня, а у другой – не меньше его.
67. В чем состоят особенности расчета медианы на основе дискретных и интервальных рядов динамика?
Дискретный ряд - это такой вариационный ряд, в основу построения которого положены признаки с прерывным изменением (дискретные признаки). К последним можно отнести тарифный разряд, количество детей в семье, число работников на предприятии и т.д. Эти признаки могут принимать только конечное число определенных значений.
Дискретный вариационный ряд представляет таблицу, которая состоит из двух граф. В первой графе указывается конкретное значение признака, а во второй - число единиц совокупности с определенным значением признака.
Дискретные вариационные ряды основаны на прерывных признаках. Мода – значение случайной величины, которая встречается с наибольшей вероятностью в дискретном вариационном ряду
Если признак имеет непрерывное изменение (размер дохода, стаж работы, стоимость основных фондов предприятия и т.д., которые в определенных границах могут принимать любые значения), то для этого признака нужно строить
Численное значение медианы определяют по накопленным частотам в дискретном вариационном ряду. Для этого сначала следует указать интервал нахождения медианы в интервальном ряду распределения. Медианным называют первый интервал, где сумма накопленных частот превышает половину наблюдений от общего числа всех наблюдений.
Численное значение медианы обычно определяют по формуле
(7.4)
где xМе - нижняя граница медианного интервала; i - величина интервала; S-1 - накопленная частота интервала, которая предшествует медианному; f - частота медианного интервала.
интервальный
вариационный ряд.
Групповая таблица здесь также имеет две графы. В первой указывается значение признака в интервале «от - до» (варианты), во второй - число единиц, входящих в интервал (частота).
Частота (частота повторения) - число повторений отдельного варианта значений признака, обозначается fi , а сумма частот, равная объему исследуемой совокупности, обозначается
где k - число вариантов значений признака
