- •1.Предмет статистики, ее теоретические основы и связь с другими науками. Основные категории статистической науки.
- •2.Статистическое наблюдение, его задачи, этапы проведения и организационные формы.
- •5.Группировка как научная основа сводки, ее задачи и виды.
- •9.Статистические таблицы, их назначение и элементы.
- •10.Виды статистических таблиц. Правила составления статистических таблиц.
- •12.Виды статистических графиков.
- •13.Абсолютные и относительные величины. Виды абсолютных величин и формы выражения относительных величин.
- •15.Виды средних величин, выбор их формы.
- •16.Средняя арифметическая величина и ее свойства.
- •17.Средняя гармоническая, средняя квалратическая и средняя геометрическая величины.
- •20.Дисперсия. Виды дисперсий и правило их сложения.
- •21.Вариация альтернативного признака.
- •22.Понятие экономического индекса, сфера применения индексов. Индивидуальные и общие индексы.
- •23.Агрегатные индексы.
- •24.Средние индексы.
- •25.Базисные и цепные индексы, их взаимосвязи. Системы индексов с постоянными и переменными весами.
- •28.Территориальные индексы.
- •33.Способы отбора единиц в выборочную совокупность и виды выборочного наблюдения.
20.Дисперсия. Виды дисперсий и правило их сложения.
Основными показателями, характеризующими вариацию, являются: размах, дисперсия, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации.
Размах вариации (the range) – простейший показатель, разность между максимальным и минимальным значениями признака.
Недостатком является то, что он оценивает только границы варьирования признака и не отражает его колеблемость внутри этих границ.
Дисперсия (the variance or the population variance) – средний квадрат отклонений значений признака от их средней величины.
Невзвешенная
формула:
Взвешенная формула:
Наиболее удобным и широко распространенным на практике показателем является среднее квадратическое отклонение (standard deviation). Оно определяется как квадратный корень из дисперсии и имеет ту же размерность, что и изучаемый признак.
Невзвешенная
формула:
Взвешенная формула:
Рассмотренные показатели позволяют получить абсолютное значение вариации, т.е. оценивают ее в единицах измерения исследуемой совокупности. В отличие от них, коэффициент вариации (coefficient of variation) измеряет колеблемость в относительном выражении, относительно среднего уровня, что во многих случаях является предпочтительнее:
Если коэффициент вариации не превышает 33%, то совокупность по рассматриваемому признаку можно считать однородной.
Виды дисперсий и правило их сложения.
Показатели вариации могут быть использованы не только в анализе изменчивости изучаемого признака, но и для оценки степени воздействия одного признака на вариацию другого признака, т.е.е в анализе взаимосвязей между показателями.
При проведении такого анализа совокупность должна представлять собой множество единиц, каждая из которых характеризуется двумя признаками – факторным и результативным.
Для выявления взаимосвязи исходная совокупность делится на две или более групп по факторному признаку. Выводы о степени взаимосвязи базируются на анализе вариации результативного признака. При этом применяется правило сложения дисперсий:
-
общая дисперсия (population variance);
-
средняя из внутригрупповых дисперсий
(average within-group variance);
-
межгрупповая дисперсия (external variance).
Межгрупповая дисперсия отражает ту часть вариации результативного признака, которая обусловлена воздействием факторного признака. Это воздействие проявляется в отклонении групповых средних от общей средней:
где
-
среднее значение результативного
признака по i-ой группе;
-
общая средняя по совокупности в целом;
-
объем (численность) i-ой группы.
Если факторный признак, по которому производится группировка, не оказывает никакого влияния на результативный признак, то групповые средние будут равны между собой и совпадут с общей средней. В этом случае межгрупповая средняя будет равна нулю.
Средняя из внутригрупповых дисперсий отражает ту часть вариации результативного признака, которая обусловлена
действием всех прочих неучтенных факторов, кроме фактора, по которому осуществлялась группировка:
где
-
дисперсия результативного признака в
i-ой группе или внутригрупповая дисперсия
(within-group variance);
- объем (численность) i-ой группы;
Теснота связи между факторным и результативным признаком оценивается на основе эмпирического корреляционного отношения:
Данный показатель может принимать значения от 0 до 1. Чем ближе к 1 будет его величина, тем сильнее взаимосвязь между рассматриваемыми признаками.
