Вторым условием закономерного проявления корреляционной связи служит условие, обеспечивающее надежное выражение закономерности в средней величине. Кроме уже указанного большого числа единиц совокупности для этого необходима достаточная качественная однородность совокупности. Нарушение этого условия мо- [c.230]
Уравнение простой регрессии характеризует связь между двумя переменными, которая проявляется как некоторая закономерность лишь в среднем в целом по совокупности наблюдений. Так, если зависимость спроса у от цены j характеризуется, например, уравнением у = 5000 — 2 х, то это означает, что с ростом цены на 1 д. е. спрос в среднем уменьшается на 2 д. е. В уравнении регрессии корреляционная по сути связь признаков представляется в виде функциональной связи, выраженной соответствующей математической функцией. Практически в каждом отдельном случае величина у складывается из двух слагаемых [c.35]
Из высшей математики известно, что произведение ограниченной переменной (ЛО и бесконечно малой величины (е) есть величина бесконечно малая, и поэтому выражением е х N можно практически пренебречь [98]. Из выражения (4.13) следует, что сумма остатков товарно-материальных ценностей на предприятии на любой день года соответствует сумме их средних значений. Полученный математический вывод следует из известного в теории вероятностей положения, что при некоторых сравнительно широких условиях (в нашем случае при большом количестве рассматриваемых марок МР. — Авт.) суммарное поведение достаточно большого числа случайных величин (в нашем случае остатков товарно-материальных ценностей. — Авт. ) почти утрачивает случайный характер и становится закономерным [16, с. 101]. [c.155]
Вследствие неизбежной ограниченности числа наблюдений, каждая статистич. величина не точно отображает лежащий в её основе закон она отягощена случайной ошибкой возможные размеры её могут быть исчислены с помощью теории вероятностей. Надо учитывать, что при одном и том же числе наблюдений закономерность явления выявляется тем точнее, чем меньше его дисперсия (колеблемость), и что при одном и том же числе наблюдений закономерность редких событий отображается менее точно, чем частых событий. Следовательно, но редким явлениям, как и по явлениям с большой дисперсией, ин до брать большее число наблюдений, чем в иных случаях. Всякий статистич. ряд — колеблющийся ряд чисел, н закон явления выражается в виде тенденции, проходящей между колебаниями этих чисел. Чем больше число однородных наблюдений, тем более выравненным будет этот ряд чисел и тем точнее выразится эта тенденция. Увеличивая число таких наблюдений, можно получить в пределе однозначное (лишённое случайных колебаний) выражение тенденции, т. е. выражение закона, лежащего в основе явления. Но это будет массовая однозначность, имеющая силу лишь для совокупности в целом и не имеющая силы для отдельных её единиц найденный закон будет эмпирич. законом. Можно, далее, подыскать функцию для математич. выражения этой тенденции, напр., у = а - - Ъх -J- сх. Исчисленное но статистич. ряду, это уравнение будет обладать особенностью, отличающей его от уравнений математич. анализа, а именно, оно будет носить осред-ншшый характер постоянные и, Ь, с будут средними величинами, функция у с изменением аргумента х(х --= [c.177]
Что касается нормативного показателя, выраженного в баллах и используемого при оценке руководителей всех рангов, то его величина варьируется в определенных пределах. Но закономерность здесь одна тот, кто оценен ниже нормативного балла, в резерв не выдвигается. Устанавливается этот балл исходя из среднего балла, набранного усредненным кандидатом, что позволяет сравнить специалистов примерно равных возмояшостей и выявить слабых руководителей. [c.186]
Смотреть главы в:
Общая теория статистики -> Средняя величина как выражение закономерности