Для сравнения вариаций признака в разных совокупностях или вариаций разных признаков служит коэффициент вариации, исчисляемый путем деления среднего квадратического отклонения на среднее значение признака с выражением в процентах (умножением на 100). Так, если средний рост человека в приведенном примере составляет 175 см, а вес — 75 кг, то коэффициент вариации роста составит 5,7%, а веса —13,3 % 2, т. е. [c.47]
Для сравнения вариаций нескольких признаков по одной и той же совокупности объектов показатели вариации приводятся к сопоставимому виду. Достигается это сравнением среднего квадратического (либо среднего линейного) отклонения со средним уровнем того же признака. Получаемые величины называются коэффициентами вариации. Значения коэффициентов вариации обычно указывают в процентах. В статистике совокупности, имеющие коэффициент вариации больше 30-35 %, принято считать неоднородными. [c.90]
Анализ производственно-хозяйственной деятельности предприятия проводят на основе данных статистической отчетности и учета с использованием методов детализации явлений и процессов, сравнения, определения причинных связей, математического моделирования. В ходе анализа широко применяют также взаимосвязанное изучение, ряды динамики, группировки, средние величины, показатели вариации, элиминирование, графические изображения и т. д. [c.135]
С начала 60-х годов многие организации стали разрабатывать и внедрять новые, более гибкие типы организационных структур, которые по сравнению с бюрократией были лучше приспособлены к быстрой смене внешних условий и появлению новой наукоемкой технологии. Такие структуры называются адаптивными, поскольку их можно быстро модифицировать в соответствии с изменениями окружающей среды и потребностями самой организации. Еще одно название этих более гибких систем — органические структуры. Оно связано с их возможностями адаптироваться к изменениям в окружающей среде подобно тому, как это делают живые организмы. Органические или адаптивные структуры — это не просто какая-то вариация бюрократии, каковой является дивизиональная структура. Органическая структура строится на целях и допущениях, радикально отличающихся от тех, что лежат в основе бюрократии. [c.343]
Данный методологический подход с некоторыми вариациями широко используется на практике. Многие организации основывают бюджетные расчеты на следующий год на данных отчетного года, корректируя их на ожидаемые изменения (например, инфляцию и рост/снижение объема выпуска), что позволяет получать в определенной степени обоснованные оценки. По сравнению с инжиниринговым этот подход недорог, поскольку не требует значительного объема специальных знаний. Кроме того, результаты анализа счетов можно легко корректировать с учетом всех ожидаемых будущих изменений параметров, обеспечивая таким образом некоторую гибкость реакции. [c.110]
III. Анализ выходной информации сводится к оценке коэффициента вариации V, и на этой основе делается вывод о степени сезонных колебаний. По данным индексов сезонности (7J строится график сезонной волны. Целесообразно аналогичный расчет провести не только по фактическому товарообороту, но и по плановому и на основе их сравнения сделать заключение о том, в какой степени были учтены сезонные колебания при планировании розничного товарооборота. [c.322]
Для оценки интенсивности вариации и для сравнения ее в разных совокупностях и тем более для разных признаков необходимы относительные показатели вариации. Они вычисляются как отношения абсолютных показателей силы вариации, рассмотренных ранее, к средней арифметической величине признака. Получаем следующие показатели [c.107]
Напротив, вариация роста в совокупности взрослых мужчин или женщин уже при коэффициенте, равном 7%, должна быть оценена и воспринимается людьми как сильная. Таким образом, оценка интенсивности вариации состоит в сравнении наблюдаемой вариации с некоторой обычной ее интенсивностью, принимаемой за норматив. Мы привыкли к тому, что урожайность, заработок или доход на душу, число жилых комнат в здании могут различаться в несколько и даже десятки раз, но различие роста людей хотя бы в полтора раза уже воспринимается как очень сильное. [c.108]
Однако такой показатель не следует называть термином эксцесс , что в переводе означает излишество . Термин эксцесс следует применять не к самому отношению по формуле (5.30), а к сравнению такого отношения для изучаемого распределения с величиной данного отношения нормального распределения, т.е. с величиной 3. Отсюда окончательные формулы показателя эксцесса, т.е. излишества в сравнении с нормальным распределением при той же силе вариации, имеют вид [c.112]
Наиболее узкие пределы изменения и слабую зависимость от численности совокупности обнаруживают средний модуль и относительное линейное отклонение. Напротив, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации сильно зависят от численности единиц совокупности. Эту зависимость следует учитывать при сравнении силы интенсивности вариации в совокупностях разной численности. Если в совокупности шести предприятий коэффициент вариации объема продукции составил 0,58, а в совокупности из 20 предприятий он составил 0,72, то справедливо ли делать вывод о большей неравномерности объема продукции во второй совокупности Ведь в первой, меньшей, он составил 0,58 2,24 = 25,9% максимально возможного, т.е. предельного, уровня концентрации [c.115]
В дисперсионном анализе общая вариация подразделяется на составляющие и производится сравнение этих составляющих. Испытуемая гипотеза состоит в том, что если данные каждой группы представляют случайную выборку из нормально распределенной генеральной совокупности, то величины всех частных дисперсий должны быть пропорциональны своим степеням свободы и [c.211]
Таким образом, проект В более предпочтителен. Следует, правда, отметить, что этот проект является -и относительно более рисковым, поскольку имеет большую вариацию дохода по сравнению с проектом А. [c.139]
При значениях тесноты связи меньше 0,7 величина индекса детерминации d всегда будет меньше 50%. Это означает, что на долю вариации факторного признака х приходится меньшая доля по сравнению с другими признаками, влияющими на изменение результативного показателя. Синтезированные при таких условиях математические модели связи практического значения не имеют. [c.51]
Коэффициент вариации является относительной мерой вариации и абстрагирует различия абсолютных величин о, поэтому применяется для сравнения колеблемости рядов, выраженных разными несопоставимыми абсолютными величинами. [c.180]
Сравнение показателей вариации [c.7]
В предыдущем разделе мы рассмотрели ряд показателей вариаций, которые можно использовать при обобщении данных. В частности, эти значения удобны при сравнении наборов данных, что видно из последующих примеров. [c.41]
Три меры вариации, описанные в предыдущих разделах, даны в сравнении на рис. 1.23. [c.43]
Значимость теоретического корреляционного отношения рассчитывается в том случае, если отношение г сг больше или равно 3, т.е. вариация линейного коэффициента корреляции должна быть не более 1/3. Корреляционное отношение является более универсальным показателем тесноты связи по сравнению с линейным коэффициентом корреляции. [c.125]
Коэффициент вариации способен достаточно надежно отразить возможные варианты движения средств данной фирмы в предположении, что отрасли, считающиеся сравнительно рискованными, имеют относительно более высокий коэффициент вариации, по сравнению с отраслями, имеющими репутацию более стабильных. Рассматривая данные, представленные в этом разделе отрасли, учтите необходимость дополнительного исследования, чтобы выяснить, могут ли расчеты, сделанные на основе старых [c.411]
В практике использования этого алгоритма размер возможных финансовых потерь выражается обычно абсолютной суммой, а вероятность возникновения инвестиционного риска — одним из коэффициентов измерения этой вероятности (коэффициентом вариации, бета-коэффициентом и др.) Соответственно уровень инвестиционного риска при его расчете по данному алгоритму будет выражен абсолютным показателем, что существенно снижает базу его сравнения при рассмотрении альтернативных вариантов. [c.150]
Следовательно, при сравнении уровней рисков по отдельным инвестиционным проектам предпочтение при прочих равных условиях следует отдавать тому из них, по которому значение коэффициентов вариации самое низкое (что свидетельствует о наилучшем соотношении доходности и риска). [c.155]
Как видим, показатели НОУ и коэффициент вариации характеризуют риск исследуемого проекта. Однако НОУ — относительный показатель, позволяющий судить о риске отдельно взятого проекта (например, неудовлетворительным считается проект, НОУ которого более 40%), а коэффициент вариации — абсолютный показатель, он более удобен для сравнения альтернативных проектов. [c.251]
Таким образом, строительство консервного завода экономически более эффективно. Необходимо, однако, отметить, что он имеет большую степень риска по сравнению с реконструкцией мукомольного предприятия в связи с большой вариацией прогнозируемых доходов. [c.88]
Таким образом, по критерию дохода проект В следует признать более предпочтительным. Необходимо, правда, отметить, что этот проект является и относительно более рисковым, поскольку имеет большую вариацию дохода по сравнению с проектом А. [c.58]
По содержанию, или назначению, можно выделить графики сравнения в пространстве, графики различных относительных величин (структуры, динамики и т. п.), графики вариационных рядов, графики размещения по территории, графики взаимосвязанных показателей. Возможны и комбинации этих графиков, например, графическое изображение вариации в динамике или динамики взаимосвязанных показателей и т. п. [c.66]
Особо следует сказать о так называемой тройной дифференциации цен (/>,, р2, />3). По сравнению с политикой единых цен, ориентированных на среднюю гарантированную максимальную прибыль, которая определяется точечным значением цены р2, продавцом вводятся, например на рынке Х2, два других ценовых уровня — р, и ру Размах вариации в этих уровнях включает и промежуточную цену — на уровне р2 (рис. 9.6). [c.188]
Используя эти модели, можно количественно описать исследуемый процесс в статическом состоянии от фактора времени. Интерпретация каждой функции в отдельности с точки зрения адекватности ее анализируемому процессу облегчается при помощи статистических оценок. В качестве последних принимается остаточная дисперсия и доля случайной вариации в общей вариации, называемая F-критерием. Абсолютная величина этих оценок для выбранной функции должна быть минимальной в сравнении с этими же оценками для других функций. Такой подход обусловлен необходимостью выявить наименьшее влияние случайных величин на изучаемую тенденцию. Чем меньше случайные колебания, а следовательно и о ст, тем адекватнее функция. [c.41]
Внутриотраслевое различие в использовании основных фондов весьма существенно, х отя и здесь, если вести расчет с помощью коэффициента вариации, проявляется общая тенденция к некоторому сокращению различий. Все это свидетельствует о наличии больших резервов, которые могут быть выявлены с помощью сравнительного анализа. В проведении такого анализа использования основных фондов накоплен известный опыт. Ряд сравнений выполнен в дизелестроении, вагоностроении, подшипниковой промышленности, тракторном и сельскохозяйственном машиностроении. Однако работы в этом направлении существенно отстают от масштабов работы по межзаводскому анализу себестоимости или производительности труда. [c.115]
При сопоставлении использования производственных мощностей представляет интерес сравнение степени их пропорциональности, которое можно вести по коэффициенту вариации [c.123]
Для любого объекта экономическая ценность запасов будет неодинаковой на различных стадиях их освоения. Как видно из результатов расчета, эта разница оказывается существенной, особенно при сравнении стадий ГРР и добычи. Следует отметить, что расчеты удельной ценности запасов на стадиях разработки и эксплуатации можно производить двумя способами в зависимости от выбранного начала отсчета. В качестве даты приведения затрат и результатов может быть принят начальный момент принятия решения о проведении ГРР или момент начала разработки (эксплуатации). Поскольку определение основных параметров, используемых для экономической оценки запасов, может производиться с той или иной погрешностью, необходимо провести анализ чувствительности получаемой оценки в зависимости от вариаций основных параметров, в первую очередь уровня цен, величин запасов, вероятности обнаружения месторождений и др. Это позволит сосредоточить внимание на наиболее уязвимых местах процедуры экономической оценки запасов и тем самым повысить надежность этой оценки. [c.199]
В целом, межквартильный размах и Среднеквадратическое отклонение дают приемлемое значение разброса, и оба этих метода могут использоваться как средство сравнения двух и более наборов данных. Как вариант, вместо указания межквартильного размаха более информативной может оказаться простая констатация значений большей и меньшей квартилей. Размах редко применяется при сравнении наборов данных, так как, что было показано в предыдущих разделах, его значение может быть легко искажено отдельными экстремальными значениями. Среднеквадратическое отклонение — это не только отличный способ сравнения вариации в наборах данных. Его также можно использовать как фактически единственное в своем роде средство определения некоторых распределений (см. главу 2, посвященную вероятности). [c.43]
Примером приложения коэффициента вариации является сравнение вариации изменений уровней индекса FTSE 100 в Великобритании и сводного индекса S P в США. Первый из них на момент написания книги составлял около 3700, а второй — около 650. Сравнение вариаций изменений уровней с использованием среднего квадратического отклонения ввело бы в заблуждение, поэтому необходимо применить коэффициент вариации. Однако заметьте, что если бы мы измеряли вариацию доходов по каждому из этих двух индексов, то использование среднего квадратического отклонения было бы оправданным. Дело в том, что при подсчете доходности разница в величине основных данных была бы уже учтена. [c.91]
Для сравнения НГДУ лучшим показателем является коэффициент вариации (четвертая строка, табл. 27). Особенно отличается НГДУ по средним дебитам на отработанный скважино-месяц (в среднем 66,4%), временем эксплуатации (54%), фондоемкостью на одну [c.91]
Для сравнения НГДУ лучшим показателем является коэффициент вариации (четвертая строка, табл. 31). Особенно отличается НГДУ по средним процентам обводненности нефти (в среднем 43,61%), времени эксплуатации (53,08%), фондоемкости на одну скважину (29,72%). Как следствие большой вариации факторов, наблюдается заметная вариация и уровня себестоимости добычи нефти и газа (18,4%). Силу связи между вариациями себестоимости добычи нефти и газа и факторов вскрывают частные коэффициенты корреляции. Наиболее сильно коррелируют с себестоимостью добычи нефти и газа обводненность нефти (0,52), средний дебит (0,38), время (0,14), а наиболее слабо — фондоемкость на одну скважину эксплуатационного фонда (0,1). [c.96]
Поскольку Офакт измеряет вариацию результативного признака, связанную с изменением фактора, по которому произведена группировка, a Dwm - вариацию, связанную с изменением всех прочих факторов, сравнение этих величин, рассчитанных на одну степень свободы, дает возможность оценить существенность влияния признака-фактора на результативный признак с помощью F-критерия [c.213]
Сравнение отчетных данных с базисными свидетельствует о возрастании средних значений тех признаков, которые отражают функционирование шахт (эндогенных) среднее значение экзогенного признака - мощности пласта - несколько снизилось. Возросла вариация шахт по величине среднесменной выработки одного подземного рабочего и по мощности пласта, тогда как по уровню механизации навалки угля наметилось некоторое выравнивание данных. [c.416]
Так как вариация зависимой переменной превосходит вариацию независимой переменной (vv, > VM), свободный член уравнения регрессии в обоих периодах - отрицательная величина (а < 0). Сравнение коэффициентов регрессии Ь0 и Ь показывает, что сила влияния данного фактора на среднесменную добычу рабочего растет, а теснота связи падает (г м < "VftM0)- Если коэффициент детерминации в базисном периоде составил г2,, м = 81,54%, то в отчетном -rV, = 79,74%. [c.417]
Сравнение становится более сложным при анализе значений среднеквадрати-ческого отклонения. Из полученных значений следует, что у коллектива Б отмечена гораздо большая вариация значений дневной выработки, а у коллектива А она наименьшая. Это говорит о том, что у коллектива А дневная выработка относительно устойчива, а у коллектива Б — очень неустойчива. У коллектива В значение вариации находится посредине. Это указывает на возможное наличие серьезных проблем в коллективе Б. Так как возможная вариация очень высока, то для данного коллектива трудно спрогнозировать объем дневной выработки. Напротив, у коллектива А объемы дневной выработки очень устойчивы, и поэтому для данного коллектива гораздо проще спрогнозировать объем дневной выработки. С точки зрения управления коллектив Б может испытывать определенные трудности. Например, большие значения разброса могут быть вызваны недисциплинированностью работников, большим количеством пропусков работы по болезни или отсутствием контроля со стороны руководства. Потенциально коллектив Б может увеличить объем выпуска, то есть при улучшении устойчивости он может добиться даже более высокого среднего объема дневной выработки. [c.43]
Показатели вариации, такие как среднеквадратическое отклонение и меж-квартильный размах, можно использовать при сравнении наборов данных с точки зрения вариации или дисперсии значений. Эти показатели придают дополнительный вес сравнительному анализу данных и могут оказаться основой при распознавании распределений со сходными средними. [c.48]
При расчете относительных показателей вариации базой для сравнения служит средняя арифметическая. Эти показатели вычисляются как отношение размаха среднелинейного отклонения или средне-квадратического отклонения к средней арифметической. Чаще всего они выражаются в процентах или относительных величинах и определяют не только сравнительную оценку вариации, но и дают характеристику однородности совокупности. Совокупность считается однородной, если коэффициент вариации не превышает 0,3, или 30% (для распределений, близких к нормальному). Различают следующие относительные показатели вариации (У) [c.66]
Статистические данные, которые могут быть полезны в качестве отраслевых данных в динамике, уже упоминались в настоящей книге. В главе 6 рассмотрены межфирменные сопоставления с использованием информации "Robert Morris Asso iates". Если учесть колебания потоков средств в течение достаточно продолжительного периода времени, включающего полный экономический цикл в отрасли, можно исчислить стандартное отклонение потоков средств. Затем нетрудно рассчитать для каждой отрасли коэффициент вариации, который, при задании конкретного доверительного интервала, позволит исчислить вероятность нехватки поступления средств по сравнению с прогнозом, составленным аналитиком на основе методов, описанных в главах 7 и 8. [c.411]
Идентификация случайных параметров модели осуществляется с использованием стандартных программ, входящих в состав математического обеспечения современных универсальных ЭВМ. Так, например, в математическом обеспечении ЕС ЭВМ имеется программа, осуществляющая расчет эмпирического распределения, ее сравнение с множеством теоретических законов распределения (нормальное, равномерное, Вейбулла, гамма, экспоненциальное и т. п.), проверку гипотезы о соответствии выбранного закона распределения эмпирическим данным. Проверка гипотезы осуществляется по критериям Пирсона, Романовского, Колмогорова—Смирнова. Программа обеспечивает расчет основных параметров выбранного закона распределения — математического ожидания, дисперсии, среднеквадратического отклонения, показателей эксцесса и асимметрии и коэффициента вариации. [c.96]
Важное значение имеет также сравнение организации производственного процесса во времени. Для этих целей может быть широко использован ряд коэффициентов, в том числе коэффициент вариации, позволяющие в обобщенном виде судить об отклонениях от заданного режима, ритма, графика и т. д. Так, об уровне организации процесса конструкторской и технологической подготовки можно судить по числу сутко-позиций опозданий к наличным срокам (по известной методике, применяемой в новочеркасской системе непрерывного планирования). [c.184]
Смотреть страницы где упоминается термин Сравнение вариации
: [c.43] [c.43] [c.112] [c.35] [c.88] [c.224]Смотреть главы в:
Количественные методы анализа хозяйственной деятельности -> Сравнение вариации