- •Статистика
- •Предисловие
- •Раздел 1. Аналитическая статистика
- •Тема 1. Предмет и метод статистики
- •1.1. Предмет статистики и ее теоретическая основа.
- •Статистическая наука имеет три уровня:
- •1.2. Основные аспекты организации статистики
- •1.2.1. История статистики
- •1.2.2. Организация статистических служб в России
- •1.2.3. Международные статистические организации.
- •Тема 2. Статистическое наблюдение
- •2.1. Этапы проведения и программно-методологические вопросы статистического наблюдения.
- •2.2. Формы, виды и способы организации статистического наблюдения.
- •2.3. Точность наблюдения
- •Тема 3. Сводка и группировка статистических данных
- •3.1. Задачи и виды статистической сводки
- •3.2. Метод группировок в статистике.
- •3.3. Принцип построения группировок
- •3.4. Ряды распределения в статистике.
- •Примеры решения задач
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 4. Способы наглядного представления статистических данных
- •4.1. Табличное представление данных
- •4.1.2. Виды статистических таблиц
- •Пример решения задачи
- •4.2. Графическое изображение данных
- •Ленточная диаграмма
- •Распределение населения одного регион по полу и возрасту
- •Радиальные диаграммы
- •Сезонные колебания производства мяса в одном из регионов России в 2001 г.
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 5. Статистические показатели
- •5.1. Понятие статистических показателей.
- •5.2. Абсолютные и относительные величины в статистике.
- •5.3.Относительные величины
- •Обавить взаимосвязь!!!!!!!!!
- •5.4. Средние величины в статистике.
- •Примеры решения задач
- •Примеры решения задач
- •5.5. Структурные средние (мода, медиана).
- •Примеры решения задач
- •Примеры решения задач
- •Тема 6. Показатели вариации в статистике
- •Вариация признака в совокупности и значение ее изучения
- •3. Правило сложения дисперсий
- •Примеры решения задач
- •3. Дисперсия альтернативного признака
- •Примеры решения задач
- •5) Коэффициенты вариации Va.
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 7. Индексы в статистике
- •7.1. Понятие и классификацию индексов в статистике
- •7.2. Индексы структурных сдвигов
- •7.3. Оценка динамики цен на товары и измерение уровня инфляции
- •Пример решения задачи
- •Тема 8. Выборочное наблюдение
- •8.1. Понятие выборочного наблюдения
- •8.2. Способы формирования выборочной совокупности:
- •Отбор единиц в выборочную совокупность
- •8.3. Методы оценки результатов выборочного наблюдения
- •8.4. Оценка результатов выборочного наблюдения и распространение его данных на генеральную совокупность
- •8.5. Практика применения выборочного наблюдения в социально-экономических исследованиях
- •Примеры решения задач
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 9. Статистическое изучение связи между явлениями
- •9.1. Методы изучения связи между явлениями.
- •Корреляционно-регрессионный анализ
- •Примеры решения задач
- •Тема 10. Ряды динамики
- •10.1. Виды и методы анализа рядов динамики.
- •Правила построения динамических рядов
- •10.2. Показатели рядов динамики:
- •Пример решения задачи
- •10.3. Анализ взаимосвязанных рядов динамики.
- •10.4. Методы выравнивания рядов динамики.
- •10.5. Анализ сезонных колебаний
- •Классификация методов измерения сезонной волны
- •Примеры решения задач
- •Метод укрупнения интервалов.
- •Динамика поквартальной продажи безалкогольных напитков в одной из республик за 3 года
- •Задачи для самостоятельного решения
3. Правило сложения дисперсий
Между указанными видами дисперсий
существует определенное соотношение:
общая дисперсия равна сумме средней из
групповых дисперсий и межгрупповых:
Это соотношение называют правилом
сложения дисперсий. С его помощью, зная
два вида дисперсий, можно определить
третий:
;
Примеры решения задач
Пример 1.
Поясним правила сложения на примере. Имеются следующие данные о производительности ткачей за час работы.
Исчислим:
групповые дисперсии;
среднюю из групповой дисперсии;
межгрупповую дисперсию;
общую дисперсию.
1. Для расчета групповых дисперсий исчислим среднее по каждой группе:
X1 =
=
15 т.; X2 =
=
21 т.
Подставив полученные значения в формулу, получим:
Таблица
Табельный номер ткача |
Изготовлено ткани трехстаночниками за 1 час (х) |
х –хi |
(х – хi )2 |
Табельный номер ткача |
Изготовлено ткани четырехстаночникамм за 1 час (х) |
х – хi |
(х – хi)2 |
1 |
13 |
–2 |
4 |
7 |
18 |
–3 |
9 |
2 |
14 |
–1 |
1 |
8 |
19 |
–2 |
4 |
3 |
15 |
0 |
0 |
9 |
22 |
1 |
1 |
4 |
17 |
2 |
4 |
10 |
20 |
–1 |
1 |
5 |
16 |
1 |
1 |
11 |
24 |
3 |
9 |
6 |
15 |
0 |
0 |
12 |
23 |
2 |
4 |
Итого |
90 |
|
10 |
|
126 |
|
28 |
2. Рассчитаем среднюю из групповых (частных) дисперсий:
3. Исчислим межгрупповую дисперсию. Для этого предварительно определим общую среднюю как среднюю взвешенную из групповых средних:
Затем рассчитаем межгрупповую дисперсию:
2 =
18
м2.
4. Исчислим общую дисперсию по правилу сложения дисперсии:
2
=
i
+ = 3,16 + 9 = 12,16.
Проверим полученный результат, исчислив общую дисперсию обычным способом:
Расчет обычным способом привел к аналогичному результату, но оказался более трудоемким.
СВОЙСТВА ДИСПЕРСИИ
1) уменьшение или увеличение весов (частот) варьирующего признака в определенное число раз дисперсии не изменяет;
2) уменьшение или увеличение каждого значения признака на одну и ту же постоянную величину (А) дисперсии не изменяет;
3) уменьшение или увеличение каждого значения признака в какое-то число раз (К) соответственно уменьшает или увеличивает дисперсию в (К2) раз, а среднее квадратическое отклонение – в (К) раз;
4) дисперсия признака относительно произвольной величины всегда больше дисперсии относительно средней арифметической на квадрат разности средней и произвольной величинами:
Если число А равно нулю, то приходим к следующему равенству:
т.е. дисперсия признака равна разности между квадратом значения признака и квадратом средней. Каждое свойство при расчете дисперсии может быть применено самостоятельно или в сочетании с другим.
Среднее квадратическое отклонение () представляет собой корень квадратный, извлеченный из дисперсии. Различают простое и взвешенное среднее квадратическое отклонение.
Простое (невзвешенное) среднее квадратическое отклонение определяется по формуле
Взвешенное среднее квадратическое отклонение определяется по формуле
