- •Важнейшими условиями (принципами) для правильного вычисления и использования средних величин является следующие:
- •15. Виды средних величин
- •В зависимости от того, какое значение принимает показатель степени средней величины , получаем различные виды средних:
- •17. Ряды динамики: понятие, структура и классификация
- •Моментные ряды динамики
- •Индивидуальный индекс физического объема товарооборота
- •22. Понятие статистического ряда распределения. Элементы рядов распределения. Классификация рядов
- •23. Общее представление о корреляционно-регрессивном анализе
- •Дисперсия простая:
- •24. Понятие вариации и ее значение. Абсолютные и относительные показатели вариации.
22. Понятие статистического ряда распределения. Элементы рядов распределения. Классификация рядов
После определения группировочного признака, количества групп и интервалов группировки данные сводки и группировкипредставляются в виде рядов распределения и оформляются в виде статистических таблиц.Ряд распределния является одним из видов группировок.
Ряд распределения — представляет собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку. В зависимости от признака, положенного в основу образования ряда распределения различают атрибутивные и вариационные ряды распределения: Атрибутивными — называют ряды распределения, построенные по качественными признакам. Ряды распределения, построенные в порядке возрастания или убывания значений количественного признака называютсявариационными Вариационный ряд распределения состоит из двух столбцов:
В
первом столбце приводятся количественные
значения варьирующегося признака,
которые называются вариантами и
обозначаются
.
Дискретная варианта — выражается целым
числом. Интервальная варианта находится
в пределах от и до. В зависимости от
типа варианты можно построить дискретный
или интервальный вариационный ряд.
Во
втором столбце содержится количество
конкретных вариант,
выраженное через частоты или частости:
Частоты — это абсолютные числа, показывающие столько раз в совокупности встречается данное значение признака, которые обозначают . Сумма всех частот равна должна быть равна численности единиц всей совокупности.
Частости (
)
— это частоты выраженные в процентах
к итогу. Сумма всех частостей выраженных
в процентах должна быть равна 100% в долях
единице.
23. Общее представление о корреляционно-регрессивном анализе
Существующие между явлениями формы и виды связей весьма разнообразны по своей классификации. Предметом статистикиявляются только такие из них, которые имеют количественный характер и изучаются с помощью количественных методов. Рассмотрим метод корреляционно-регрессионного анализа, который является основным в изучении взаимосвязей явлений.
Данный метод содержит две свои составляющие части — корреляционный анализ и регрессионный анализ.Корреляционный анализ — это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами. Регрессионный анализ — это количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами. Линейная корреляция характеризует линейную взаимосвязь в вариациях переменных. Она может быть парной (две коррелирующие переменные) или множественной (более двух переменных), прямой или обратной — положительной или отрицательной, когда переменные варьируют соответственно в одинаковых или разных направлениях.
Коэффициент
парной корреляции знаков Фехнера определяет
согласованность направлений в
индивидуальных отклонениях
переменных
и
от
своих средних
и
.
Он равен отношению разности сумм
совпадающих (
)
и несовпадающих (
)
пар знаков в отклонениях
и
к
сумме этих сумм:
Величина Кф изменяется
от -1 до +1. Суммирование в (1) производится
по наблюдениям
,
которые не указаны в суммах ради
упрощения. Если какое-то одно
отклонение
или
,
то оно не входит в расчет. Если же сразу
оба отклонения нулевые:
,
то такой случай считается совпадающим
по знакам и входит в состав
.
В таблице 12.1. показана подготовка данных
для расчета (1).
