22. Графічні методи визначення структурних середніх(моди, медіани).

Мода (Мо) – значення варіанти, яке найчастіше повторюється в ряду розподілу. У дискретних рядах моду легко відшукати візуально, безпосередньо за найбільшим значенням частоти або частки.

Значення моди можна також визначити графічним способом за допомогою гістограми (див. рис. 4.6.1.).

Графічним методом мода визначається так: на гістограмі (рис. 4.6.1) беремо прямокутник з найбільшою висотою, лівий верхній кут цього прямокутника (точка B) з’єднуємо з лівим верхнім кутом прямокутника, розташованого праворуч (точка D), а верхній правий кут найбільшого прямокутника (точка С) з’єднуємо з правим верхнім кутом прямокутника, розташованого ліворуч (точка А); з перетину прямих АС і BD (точка М) на вісь абсцис опускаємо перпендикуляр, який і визначить значення моди.

Для визначення моди за інтервальним варіаційним рядом з нерівними інтервалами в аналітичному вираженні перегруповують вихідний варіаційний ряд на ряд з рівними інтервалами або замість частот використовують відносні частоти. Для визначення моди графічним способом будують гістограму відносних частот. Основу прямокутників становлять розміри інтервалів, а висоту – відношення відповідної частоти до ширини інтервалу. Для кожного інтервалу визначається відносна частота за формулою:

, де w_i – відносна частота i–го інтервалу;

f_i – частота i–го інтервалу;

h_i – ширина i–го інтервалу.

Принцип визначення моди лишається тим самим, що й для інтервального варіаційного ряду з рівними інтервалами.

Медіана (Ме) – варіанта, що ділить упорядкований варіаційний ряд на дві, рівні за обсягом частини.

Медіану можна визначити й графічним способом, використовуючи для цього кумулятивний полігон. Медіана визначається так: на осі ординат відкладають точку, що дорівнює половині суми частот. З цієї точки проводять лінію, паралельну осі абсцис до її перетину з лінією кумулятивного полігону (точка А). З точки А на вісь абсцис опускають перпендикуляр, координата якого і буде медіаною.

24. Коефіцієнти варіації, їх роль у статистичному аналізі.

Варіація, тобто коливання, мінливість будь-якої ознаки є властивістю статистичної сукупності. Здатність ознаки змінювати індивідуальні значення називається варіабельністю. Вона зумовлена дією безлічі взаємопов’язаних причин, серед яких є основні та другорядні. Основні причини формують центр розподілу. Другорядні причини впливають на форму розподілу.

Для виміру та оцінки варіації використовують систему абсолютних та відносних характеристик. До відносних характеристик варіації належать різноманітні коефіцієнти, найбільш поширене використання серед яких мають коефіцієнти варіації, що побудовані на відношенні абсолютних характеристик з середньою арифметичною. Кожна з названих характеристик має певні аналітичні переваги під час вирішення тих чи інших завдань статистичного аналізу.

При порівнянні варіації різних ознак використовуються відносні характеристики: коефіцієнти варіації. До них належать:

• лінійний коефіцієнт варіації, який обчислюється за формулою:

, або

де – середнє лінійне відхилення

– середня арифметична;

• квадратичний коефіцієнт варіації, який обчислюється за формулою:

,або

де  – середнє квадратичне відхилення

• коефіцієнт осциляції, який обчислюється за формулою:

,або ·100 %, де R – розмах варіації.

Чим менше середнє відхилення, тим більш типова середня, тим більш однорідна сукупність. Найчастіше квадратичний коефіцієнт варіації використовують як критерій однорідності сукупності. У симетричному, близькому до нормального, розподілі V_σ = 0,33.

Розрізняють такі значення відносних коливань:

V_σ < 10% - незначне коливання, сукупність однорідна, значення середньої є типовим рівнем ознаки в даній сукупності;

10 % ≤ V_σ ≤ 33% - середнє коливання, сукупність в межах однорідності, значення середньої можна вважати типовим рівнем ознаки в даній сукупності;

V_σ > 33% - високий рівень варіації, сукупність неоднорідна, значення середньої неможна вважати типовим рівнем ознаки в даній сукупності.