Методика получения интервальных вариационных рядов
Интервальные вариационные ряды основаны на непрерывных признаках, которые в определенном интервале могут принимать любые значения, в том числе и дробные. Для построения ряда с распределением непрерывно изменяющихся признаков, представленных в виде интервалов, необходимо установить оптимальное числи групп, на которые следует разбить все единицы изучаемой совокупности.
Графо-аналитические методы расчета моды и медианы
Медиана – это такое значение признака, которое делит ранжированный ряд распределения на две равные (по числу единиц) части – со значениями признака меньше медианы и со значениями признака больше медианы. Для того чтобы найти медиану, нужно отыскать значение признака, которое находится на середине упорядоченного ряда.
В ранжированных рядах не сгруппированные данные нахождения медианы.
Для определения медианы графическим методом используются накопленные частоты, по которым строится кумулятивная кривая. Вершины ординат, соответствуют накопленным частостям, соединяются отрезками прямой. Разделив пополам последнюю ординату, которая соответствует общей сумме частот, и проведя к ней перпендикуляр пересечения с кумулятивной кривой, находим ординату искомого значения медианы.
Мода – значение признака, которе имеет наибольшую частоту в статистическом ряду распределения. Отыскание моды производится по-разному, и это зависит от того представлен ли варьирующий признак в виде дискретного или интервального ряда. Поиск в дискретном ряду происходит путем простого просматривания столбца частот. В этом столбце находится наибольшее число, характеризуещее наибольшую частоту. Ей соотовет. определенное значение признака, которое и является модой. В интервальном в. ряду модой приближенно считают центральный вариант интервала с наибольшей частотой.
Аналитические методы расчета моды и медианы вар.Радов.
Сущность вариабельности статистических совокупностей.
Вариация представляет собой различия в значениях какого-либо признака у разных единиц данной совокупности в один и тот же период или момент времени. Причиной вариации являются разные условия существования разных единиц совокупности. Например, даже однояйцовые близнецы в процессе своего развития приобретают различия в росте, весе, а также в таких признаках, как специальность, уровень образования, доход, количество детей.
20) Среднее и средневзвешенное вариационных рядов
Простая средняя арифметическая — Равна отношению суммы индивидуальных значений признака к количеству признаков в совокупности
Взвешенная средняя арифметическая — равна отношению (суммы произведений значения признака к частоте повторения данного признака) к (сумме частот всех признаков).Используется, когда варианты исследуемой совокупности встречаются неодинаковое количество раз.
—
цена
за единицу продукции;
—
количество
(объем) продукции;
21) Порядок вычисления среднего квадратического отклонения
Среднее квадратическое или стандартное отклонение - это статистическая величина, которая показывает, насколько признак, присущий данному варианту, отклоняется от средней арифметической для данной выборки.
Среднее квадратическое отклонение обозначают либо греческой буквой S, либо сигма. Для малых выборок среднее квадратическое отклонение вычисляют по формуле :
Вычисление среднего квадратического отклонения для малых выборок производят в следующем порядке:
Находят отклонение каждого варианта от средней арифметической для данной выборки, т.е. устанавливают центральные отклонения,
Центральные отклонения возводят в квадрат, чтобы избавиться от отрицательных чисел. Находят сумму квадратов.