12Билет

23.Математическое свойство дисперсия., их использование.

Дисперсия признака представляет собой средний квадрат отклонения вариантов от их средней величины, она вычисляется по формулам простой и взвешенной дисперсии (в зависимости от исходных данный):

Простая дисперсия для не сгруппированных данных:

Взвешенная дисперсия для вариационного ряда:

она применяется при наличии у вариантов своих весов (или частот вариационного ряда).

Формулу для расчёта простой дисперсии можно преобразовать, учитывая, что

т.е. дисперсия равна разности средней их квадратов вариантов и квадрата их средней. Расчёты можно упростить, используя свойства дисперсии. Приведём два из них:

первое – если все значения признака уменьшить или увеличить на одну и ту же постоянную величину А, то дисперсия от этого не изменится;

второе – если все значения признака уменьшить или увеличить в одно и тоже число раз(I раз), то дисперсия соответственно уменьшится или в увеличиться в i^2 раз.

Используя второе свойство дисперсии, разделив все варианты на величину интервала, получим следующую формулу вычисления дисперсии в вариационных рядах с равными интервалами по способы моментов:

Где – дисперсия, исчисленная по способу моментов;

i – величина интервала;

– новые (преобразованные) значения вариантов

(А-условный ноль, в качестве которого удобно использовать середину интервала, обладающего наибольшей частотой);

- момент второго порядка;

- квадрат момента первого порядка.

Расчёт дисперсии в вариационных рядах с равными интервалами по способы моментов менее трудоёмок.

Дисперсия имеет большое значения в экономическом анализе. В математической статистике важную роль для характеристики качества статистических оценок играет их дисперсия.

24. Параметры уравнения регрессии

Задачи регрессионного анализа лежат в сфере установления формы зависимости, определения функции регрессии, использования уравнения для оценки неизвестных значении зависимой переменной. В случае парной линейной зависимости строится регрессионная модель

где n – число наблюдений;а₀, а₁ – неизвестные параметры уравнения; e_i – ошибка случайной переменной У.Уравнение регрессии записывается какгде У_iтеор – рассчитанное выравненное значение результативного признака после подстановки в уравнение X.Параметры а₀ и а₁ оцениваются с помощью процедур, наибольшее распространение из которых получил метод наименьших квадратов. Его суть заключается в том, что наилучшие оценки ag и а, получают, когдат.е. сумма квадратов отклонений эмпирических значений зависимой переменной от вычисленных по уравнению регрессии должна быть минимальной. Сумма квадратов отклонений является функцией параметров а₀ и а₁. Ее минимизация осуществляется решением системы уравнений _а0 – это постоянная величина в уравнении регрессии. На наш взгляд, экономического смысла он не имеет, но в ряде случаев его интерпретируют как начальное значение У.

13Билет

25. Статистические ряды распределения, их виды.

Основные характеристики рядов распределения, их роль в исследовании структуры совокупности. Статистический ряд распределения представляет собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку. Он характеризует состав (структуру) изучаемого явления, позволяет судить об однородности совокупности, закономерности распре деления и границах варьирования единиц совокупности. Ряды распределения, построенные по атрибутивным признакам, называются атрибутивными. Примером атрибутивных рядов могут служить распределения населения по полу, занятости, национальности, профессии и т. д. Ряды распределения, построенные по количественному признаку (в порядке возрастания или убывания наблюденных значений), называются вариационными. Например, распределение населения по возрасту, рабочих — по стажу работы, заработной плате и т. д. Вариационные ряды распределения состоят из двух элементов: вариантов и частот. Числовые значения количественного признака в вариационном ряду распределения называются вариантами. Они могут быть положительными и отрицательными, абсолютными и относительными. Так, при группировке предприятий по результатам хозяйственной деятельности варианты положительные (прибыль) или отрицательные (убыток) числа. Частоты — это численности отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда, т. е. это числа, показывающие как часто встречаются те или иные варианты в ряду распределения. Сумма всех частот называется объёмом совокупности и определяет число элементов всей совокупности. Частости — это частоты, выраженные в виде относительных величин (долях единиц или процентах). Сумма частостей равна единице или 100%. Замена частот частостями позволяет сопоставлять вариационные ряды с разным числом наблюдений. Вариационные ряды в зависимости от характера вариации подразделяются на дискретные и интервальные. Дискретные вариационные ряды основаны на дискретных (прерывных) признаках, имеющих только целые значения (например, тарифный разряд рабочих), на дискретных признаках, представленных в виде интервалов; интервальные — на непрерывных признаках (принимающих любые значения, в том числе и дробные). При наличии достаточно большого количества вариантов значений признака первичный ряд является трудно обозримым, и непосредственное рассмотрение его не дает представления о распределении единиц по значению признака в совокупности. Поэтому первым шагом в упорядочении первичного ряда является его ранжирование т. е. расположение всех вариантов в возрастающем (или убывающем) порядке. Например, стаж работы (годы) 22 рабочих бригады характеризуется следующими данными: 2, 4, 5, 5, 6, 6, 5, 6, 6, 7, 7, 8, , 9, 10, 11, 4, 3, 3, 4, 4, 5. Ранжированный ряд, построенный по этим данным: 2, 3, 3,4,4,4,4,5,5,5,5,6,6,6,6,7,7,8,8,9, 10, 11. При рассмотрении первичных данных можно видеть, что одинаковые варианты признака у отдельных единиц повторяются (здесь и далее f — частота повторения n — объем изучаемой совокупности). Способы построения дискретных и интервальных рядов различны. Для построения дискретного ряда с небольшим числом вариантов выписываются - все встречающиеся варианты значений признака хi, а затем подсчитывается частота повторения варианта fi. Ряд распределения принято оформлять в виде таблицы, состоящей из двух колонок (или строк), в одной из которых представлены варианты, в другой — частоты. По строение дискретного вариационного ряда не составляет труда. Для построения ряда распределения непрерывно изменяющихся признаков, либо дискретных, представленных в виде интервалов («от—до»), необходимо установить оптимальное число групп (интервалов), на которое следует разбить все единицы изучаемой совокупности. При группировке внутри однокачественной совокупности появляется возможность применения равных интервалов, число которых зависит от вариации признака в совокупности и от количества обследованных единиц.