
- •Оглавление
- •Введение
- •Тема 1. Предмет и задачи статистики. Основные понятия и категории статистики
- •Тема 2. Статистическое наблюдение
- •Задания для самостоятельного решения
- •Контрольные вопросы
- •Тема 3. Статистическая сводка и группировка. Статистические таблицы. Статистические графики
- •Статистические таблицы
- •Графическое изображение статистической информации
- •Задания для самостоятельного решения
- •Контрольные вопросы
- •Тема 4. Абсолютные и относительные величины
- •Задания для самостоятельного решения
- •Контрольные вопросы
- •Тема 5. Средние величины. Показатели вариации
- •Средняя арифметическая величина
- •Расчет средней арифметической величины способом моментов
- •Другие виды степенных средних величин
- •Структурные средние величины
- •22,5 Единица.
- •Показатели вариации
- •Расчет дисперсии способом моментов
- •Расчет дисперсии методом средних
- •Правило сложения дисперсий
- •Дисперсия альтернативного признака
- •Характеристика закономерностей рядов распределения
- •Задания для самостоятельного решения
- •Контрольные вопросы
- •Тема 6. Выборочное наблюдение
- •Задания для самостоятельного решения
- •Контрольные вопросы
- •Тема 7. Ряды динамики
- •Средние показатели динамики
- •Методы выявления основной тенденции изменения рядов динамики
- •Сезонные колебания
- •Задания для самостоятельного решения
- •Контрольные вопросы
- •Тема 8. Экономические индексы
- •Индексы средних величин
- •Территориальные индексы
- •Задания для самостоятельного решения
- •Контрольные вопросы
- •Тема 9. Корреляционно-регрессионный анализ
- •Ранговые коэффициенты связи
- •Изучение степени тесноты связи между качественными признаками
- •Задания для самостоятельного решения
- •Контрольные вопросы
- •Список литературы Основной
- •Дополнительный
- •117997, Москва, ул. Зацепа, 41/4.
Структурные средние величины
Наиболее часто применяемыми структурными средними величинами являются: мода, медиана, квартили, децили, перцентили.
Все структурные средние являются именованными величинами.
Мода
(
)
– величина признака (варианту), которая
наиболее часто встречается в исходной
совокупности.
В дискретном вариационном ряду модой является варианта, имеющая наибольшую частоту (частость).
Пример 5. Используя распределение 25 работников по тарифному разряду (цифры условные) рассчитать моду.
Тарифный разряд, |
Число работников, чел., |
1 |
3 |
2 |
5 |
3 |
4 |
4 |
6 |
5 |
3 |
6 |
4 |
Итого |
25 |
Решение.
В данном примере наибольшей частоте (
= 6) соответствует величина признака,
равная 4. Значит,
=
4 тарифному
разряду, т. е. наиболее часто в исходной
совокупности встречаются работники,
имеющие четвертый тарифный разряд.
В интервальном вариационном ряду с равными интервалами моду рассчитывают по формуле
,
где
– нижняя граница интервала, содержащего
моду;
– величина
модального интервала;
– частота (частость)
модального интервала;
– частота (частость)
интервала, предшествующего
модальному;
– частота (частость) интервала, следующего
за модальным.
Пример 6. По приведенным условным данным о трудовом стаже 20 работников отдела вычислить моду (по формулам и графически).
Стаж работы работников, лет |
Численность работников, чел. |
до 5 |
2 |
5 –10 |
3 |
10–15 |
10 |
15–20 |
5 |
Итого |
20 |
Решение. По наибольшей частоте ( = 10) определяем, что модальным является интервал по стажу работы 10–15 лет. Подставим значения в формулу и вычислим моду
=
12,9 лет,
т. е. чаще встречаются работники, имеющие трудовой стаж примерно 13 лет.
В интервальном вариационном ряду моду можно вычислить графически по гистограмме (рис. 4).
Рис. 4. Гистограмма
В интервальном вариационном ряду с неравными интервалами моду рассчитывают по формуле
,
где z
– плотности распределения
=
.
Пример 7. По приведенным условным данным вычислить моду
Размер заработной платы, руб. / мес. |
Численность работников, чел. |
до 5000 |
4 |
5 000–7 000 |
12 |
7 000–10 000 |
8 |
10 000–15 000 |
6 |
Итого |
30 |
Решение. В данном вариационном ряду интервалы группировки неравные, все предварительные расчеты представим в таблице:
|
|
= |
|
= |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
до 5 000 |
4 |
13 |
2 000 |
0,0065 |
5 000–7 000 |
12 |
40 |
2 000 |
0,0200 |
7 000–10 000 |
8 |
27 |
3 000 |
0,0090 |
10 000–15 000 |
6 |
20 |
5 000 |
0,0040 |
Итого |
30 |
100 |
|
|
Наибольшая плотность
распределения
= 0,020.
Это означает, что модальным является интервал 5 000 – 7 000 руб.
=
6 102 (руб.),
т. е. большинство сотрудников получают заработную плату в размере 6 102 руб. в месяц.
В интервальном вариационном ряду с неравными интервалами моду также можно вычислить графически по гистограмме (по аналогии с ее определением в интервальном вариационном ряду с равными интервалами, только по оси ординат вместо частот (частостей) откладывают соответствующие плотности распределения).
Медиана
(
)
– значение признака (варианта), которое
имеет единица совокупности, делящая
исходную совокупность на две равные по
числу единиц части, т. е. в соотношении
:
.
Квартиль
(Q)
– значение
признака, которое
делит исходную
совокупность на 4 равные по числу единиц
части. Например, при вычислении первого
квартиля (
)
исходная совокупность делится в
соотношении
:
,
третьего (
)
– в соотношении
:
.
Д
ециль
(D)
– значение
признака, который делит исходную
совокупность на 10 равных частей. Например,
при вычислении первого дециля (
)
исходная совокупность делится в
соотношении
:
,
а при вычислении девятого дециля
(
)
исходная совокупность делится в
соотношении
:
.
В дискретном вариационном ряду значениями медианы, квартилей и децилей являются варианты, соответствующие единицам совокупности, которые делят исходную совокупность в нужном соотношении.
Пример 8. По исходным данным примера 5 рассчитать медиану, третий квартиль и девятый дециль.
Решение. Вычислим накопленные частоты и определим порядковые номера соответствующих единиц совокупности.
|
|
S |
1 |
3 |
3 |
2 |
5 |
8 |
3 |
4 |
12 |
4 |
6 |
18 |
5 |
3 |
21 |
6 |
4 |
25 |
Итого |
25 |
– |
= 12,5 единица;
= 18,75 единица;