Плотность распределения используется как для расчета обобщающих показателей, так и для графического изображения вариационных рядов с неравными интервалами. [c.99]
К изучению структуры вариационного ряда средняя арифметическая величина тоже имеет отношение, хотя основное значение этого обобщающего показателя другое. В ряду распределения хо- [c.103]
Для вариационного ряда с нормальным распределением значений признака показатель эксцесса, рассчитанный по формуле (5.30), равен трем. [c.112]
Множественность связей между факторами и в ряде случаев невозможность их расчленения заставляют в каждом конкретном случае наблюдать лишь суммарный эффект действия многих факторов, из которых только один (или некоторые) представляют самостоятельный интерес, остальные же являются побочными, затемняющими конечный результат исследования. Чтобы выявить основные факторы и сформировать факторное пространство, состоящее из значимых факторов, объединенных в отдельные группы U, U2,. .., (/5, характеризующие основные направления, например организационно-технологическое развитие производства, последовательно решаются следующие задачи формируется факторное пространство собираются информационные данные, исследуются признаки числовых (вариационных) рядов выбираются наиболее значимые факторы и определяется их взаимное влияние исследуются шаги запаздывания влияния факторов Xi на определяющий показатель (критерий) S. [c.214]
Простейшим видом групповых таблиц являются атрибутивные и вариационные ряды распределения. Групповая таблица может быть более сложной, если в сказуемом приводятся не только число единиц в каждой группе, но и ряд других важных показателей, количественно и качественно характеризующих группы подлежащего. Такие таблицы часто используются в целях сопоставления обобщающих показателей по группам, что позволяет делать определенные практические выводы. Групповые таблицы позволяют выявить и охарактеризовать социально-экономические типы явлений, их структуру в зависимости только от одного признака. [c.39]
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]
Из математической статистики известно чтобы найти среднее значение какого-либо показателя по имеющемуся вариационному ряду, необходимо все члены его просуммировать, а полученный результат разделить на общее количество членов в обрабатываемом вариационном ряду. Таким образом, среднее значение интервала поставки в году можно вычислить как среднеарифметическое из всех их значений, которые были в году [c.49]
В зависимости от типа изучаемой ситуации (1) шкала измерения признака x(k не известна исследователю или отсутствует вовсе 2) существуют косвенные или частные количественные показатели, в соответствии со значениями которых можно определять место каждого объекта О, в ряду, упорядоченном по анализируемому свойству x(k ) сам процесс упорядочения объектов Оь 02t. .., Оп производится либо с использованием экспертной информации, т. е. с привлечением экспертов, либо формализованно — путем перехода от исходного ряда наблюдений вспомогательного (косвенного, частного) количественного признака к соответствующему вариационному ряду [14, п. 5.6.4]. [c.100]
Анализ статистических связей между порядковыми переменными сводится к статистическому анализу различных упорядочений (ранжировок) одного и того же конечного множества объектов и осуществляется с помощью методов ранговой корреляции. В зависимости от типа изучаемой ситуации (шкала измерения анализируемого свойства не известна исследователю или отсутствует вовсе существуют косвенные или частные количественные показатели, в соответствии со значениями которых можно определять место каждого объекта в общем ряду всех объектов, упорядоченных по анализируемому основному свойству) процесс упорядочения объектов производится либо с привлечением экспертов, либо формализованно — с помощью перехода от исходного ряда наблюдений косвенного количественного признака к соответствующему вариационному ряду. [c.123]
Кроме того, для характеристики хронорядов используют и такие показатели, как мода и медиана. Мода — значение, которое повторялось большее число раз в хроноряде. Модой можно пользоваться в том случае, если хроноряд достаточно велик (в условиях массового производства) и это значение имеет предпочтение перед остальными. Медиана — значение, соответствующее середине вариационного ряда продолжи-тельностей. Вариационный ряд получают из хроноряда в возрастающей последовательности продолжительностей элемента с указанием частоты (числа повторений) данной продолжительности в хроноряде. [c.27]
Для анализа приведенных в табл. 33 данных воспользуемся методами математической статистики. В математической статистике в качестве одной из важнейших характеристик вариационного ряда, полученного при анализе экономических данных, используют средние величины. Средняя величина представляет собой обобщающую количественную характеристику совокупности однотипных явлений. Применение средних величин дает возможность охарактеризовать одним показателем определенный признак совокупности, рассматриваемой как целое. Средние величины связаны с существом рассматриваемых экономических явлений. Однако характеризуя вариационный ряд одним числом, они не отражают изменчивость рассматриваемого признака. Для измерения вариации признака в математической статистике используются следующие характеристики размах вариации, дисперсия, среднее квадратичное отклонение, коэффициент вариации. Все эти показатели исчислены в табл. 34. [c.159]
Как уже говорилось, для характеристики формы распределения вариационного ряда применяют ранговые показатели. Под этим понимают такие единицы исследуемого массива, которые занимают определенное место в вариационном ряду (например, десятое, двадцатое и т.д.). Они получили название квантилей или градиентов. Квантили в свою очередь подразделя- [c.31]
Как следует из раздела, распределение частот — удобный способ представления различных значений переменной, вариационного ряда легко читается и содержит основную информацию, но иногда такая информация слишком и исследователь вынужден обобщать ее с помощью описательных статистик [4]. Чаще всего используют следующие статистики, связанные с распределением частот показатели центра распределения (среднее, мода и медиана), показатели вариации (размах, меж размах, стандартное отклонение и коэффициент вариации) и показатели формы распределения (асимметрия и эксцесс) [c.558]
Вариационный ряд (распределение частот), 555 показатели [c.947]
Разумное сочетание абсолютных и относительных показателей. Суть этого принципа заключается в том, что основное предназначение любой системы показателей состоит в сопоставлении и анализе некоторых характеристик в пространственно-временном разрезе. Наиболее пригодны для этой цели относительные величины с их помощью можно выявить и оценить влияние экстенсивных и интенсивных факторов развития явления, элиминировать пространственно-временную несопоставимость показателей, обусловленную такими причинами, как инфляция, эффект масштаба, организационные изменения и др. Например, прибыль, являясь абсолютным показателем, далеко не всегда может служить критерием сравнительной оценки эффективности работы предприятий иное дело - показатели рентабельности. Таким образом, распространенность относительных и удельных показателей обусловливается тем обстоятельством, что они имеют определенные преимущества перед абсолютными - позволяют сопоставлять несопоставимые по абсолютным величинам объекты, дают возможность элиминировать влияние некоторых общеэкономических факторов (например, инфляции), более устойчивы в пространстве и времени, т. е. характеризуют более однородные вариационные ряды, позволяют улучшить статистические свойства показателей (в смысле принадлежности их к закону распределения, близкому к нормальному), что является немаловажным фактором для корректной обработки данных с помощью статистических методов, и т. д. [c.180]
Доходы и потребление статистикой изучаются не только в разрезе территорий и социальных групп населения, но и в семьях, в том числе по группам семей с различным уровнем среднедушевого дохода. Это позволяет выявить дифференциацию (различия) доходов и потребления семей, без знания которой невозможно целенаправленное воздействие на уровень жизни отдельных слоев населения. Для характеристики дифференциации служат ряды распределения численности семей по уровню среднедушевого дохода, вариационный размах, дисперсия и коэффициент вариации (см. гл. 3) показателей доходов, расходов и потребления семей. По данным о доходах и потреблении у семей с разным среднедушевым доходом может быть построен дифференцированный по этим группам населения баланс доходов и расходов, в котором основные показатели баланса денежных доходов и расходов населения приводятся не только по социальным группам населения, но и по его группам с разным уровнем дохода. [c.218]
Вариационный размах является простейшей мерой рассеяния ряда и представляет собой разность между наибольшим и наименьшим значениями признака. Легкость вычисления и простое использование этой меры привели к широкому применению ее при изучении экономических вопросов. В то же время этот показатель имеет серьезные недостатки. К их числу относятся подверженность значительным случайным колебаниям и отсутствие картины формы распределения внутри размаха. В рядах распределения редко существует реальная верхняя или нижняя граница возможных значений признака, большие и малые значения встречаются редко. Случайное наличие одного из этих редких значений может оказать совершенно непропорциональное влияние на вариационный размах. [c.68]
Вычислить среднеарифметическую величину вариационного ряда без дефектной величины показателя jV p. [c.134]
Величина эксцесса для всех показателей не превышает 3, что свидетельствует о низковершинном распределении вариационных рядов. Указанные коэффициенты интерпретируются геометрически. [c.36]
Средняя анализируется путем построения вариационных рядов, графического их изображения и вычисления среднего, квад-ратического отклонения и коэффициента вариации. В курсе общей теории статистически излагается сокращенный способ вычисления этих показателей, носящий название способа моментов. Сущность способа моментов заключается в следующем [c.261]
В буровой конторе после введения турбинного способа бурения -буровые бригады неодинаково освоили новый способ. Часть бригад в первом же году показала высокие скорости проходки, а другая часть не смогла достаточно хорошо освоить новый способ, что привело к сильному расхождению между высшими и низшими показателями скоростей проходки. Во втором году произошло общее повышение скоростей лроходки при сокращении расхождений между высшими и низшими показателями. После группировки всего числа долблений по интервалам скоростей проходки получены такие два вариационных ряда [c.262]
Исходя из данных об эмпирическом распределении показателей изменения сметной стоимости жилищного строительства по различным городам страны, можно попытаться построить теоретическое распределение и определить закон распределения указанных величин. В данном случае характер вариационного ряда указывает на то, что распределение рассматриваемых показателей подчиняется закону нормального распределения, который вы ражается следующей формулой - [c.147]
Базовый анализ данных позволяет глубже в суть явления и является основой как для выполнения последующего анализа, так и для интерпретации данных. Для каждой переменной необходимо распределение частот признаков (вариационный ряд). Результаты анализа отражены в таблицах частот, и накопленных частот для всех значений переменной. Они 1><-казывают наличие выбросов, пропущенных или экстремальных значений. Показатели центра распределения— среднее арифметическое, медиана и мода. Вариация распределения признаков описывается размахом, дисперсией, стандартным отклонением, коэффициентом вариации и межразмахом. Форму кривой распределения определяют асимметрия и эксцесс. [c.598]
Статистическое моделирование экономических процессов заключается в проведении статистических испытаний на основе мате-матико-статистической модели, описывающей колебания тех или иных элементов производственного процесса под влиянием разнообразных факторов, действие которых не поддается управлению. Построить экономико-математическую модель — значит выразить в математической форме основные качественные зависимости данного экономического процесса. Экономико-математическая модель отличается тем, что отобранные для экономического анализа показатели записываются в виде математических выражений (уравнений и неравенств). Одним из методов изучения динамических рядов себестоимости добычи нефти и газа является регрессия. В регрессионном анализе данные могут быть динамическими (данные, представленные во времени) и вариационными (данные, представленные в пространстве). В данном исследовании будем останавливаться только на первых. [c.65]