Применение показателей вариации в статистическом исследовании

Автор: Пользователь скрыл имя, 07 Февраля 2013 в 19:29, реферат

Описание работы

Вариацию можно определить как количественное различие значений одного и того же признака у отдельных единиц совокупности. Величины признаков изменяются под действием различных факторов. И, следовательно, чем разнообразнее условия, влияющие на размер данного признака, тем больше его вариация. Термин «вариация» имеет латинское происхождение- variation, что означает различие, изменение, колеблемость. Изучение вариации в статистической практике позволяет установить зависимость между изменением, которое происходит в исследуемом признаке, и теми факторами, которые вызывают данное изменение.

Содержание

ПОНЯТИЕ ВАРИАЦИИ И ЗАДАЧИ ЕЕ ИЗУЧЕНИЯ……………………………………......2
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРИМЕНЕНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ВАРИАЦИИ В СТАТИСТИЧЕСКОМ ИССЛЕДОВАНИИ………………………………………………3-5
ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОЭФФИЦИЕНТА ВАРИАЦИИ………………………………………..6-7
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ………………………………………………………………………..8

Работа содержит 1 файл

Статистика.docx

— 82.41 Кб (Скачать)

Омский Государственный Институт Сервиса

 

 

 

 

 

 

Реферат по дисциплине:

Общая теория статистики

 

 

Применение показателей  вариации в статистическом исследовании

 

 

 

 

Выполнила: студентка группы тов111

                                                                    Потоцкая Е.А 

                                                                              Проверила: Глущенко М.Е

 

 

 

 

 

2012 год

Содержание

 

ПОНЯТИЕ ВАРИАЦИИ И ЗАДАЧИ ЕЕ ИЗУЧЕНИЯ……………………………………......2

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРИМЕНЕНИЯ  ПОКАЗАТЕЛЕЙ ВАРИАЦИИ В СТАТИСТИЧЕСКОМ  ИССЛЕДОВАНИИ………………………………………………3-5               

ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОЭФФИЦИЕНТА ВАРИАЦИИ………………………………………..6-7

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ………………………………………………………………………..8

 

 

Понятие вариации и задачи ее изучения.

Вариацию можно определить как  количественное различие значений одного и того же признака у отдельных  единиц совокупности. Величины признаков изменяются под действием различных факторов. И, следовательно, чем разнообразнее условия, влияющие на размер данного признака, тем больше его вариация. Термин «вариация» имеет латинское происхождение- variation, что означает различие, изменение, колеблемость. Изучение вариации в статистической практике позволяет установить зависимость между изменением, которое происходит в исследуемом признаке, и теми факторами, которые вызывают данное изменение.

Наличию вариации обязана своим  появлением статистика. Большинство  статистических закономерностей проявляется через вариацию. Изучая вариацию значений признака в сочетании с его частотными характеристиками, мы обнаруживаем закономерности распределения.

Рассматривая вариацию одного признака параллельно с изменением другого, мы обнаруживаем взаимосвязи между  этими признаками или их отсутствие.

Вариации в статистике проявляются  двояко, либо через изменения значений признака у отдельных единиц совокупности, либо через наличие или отсутствие изучаемого признака у отдельных единиц совокупности, либо через наличие или отсутствие изучаемого признака у отдельных единиц совокупности.

Одна из задач показателя вариации - выявление взаимосвязи между общественными явлениями и процессами, т.е. определение степени влияния отдельных факторов на изучаемую совокупность.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Теоретические аспекты применения показателей  вариации в статистическом исследовании.

Для характеристики размера вариации признака используются абсолютные и  относительные показатели. К абсолютным показателям вариации относятся:

• размах колебаний;

• среднее линейное отклонение;

• среднее квадратическое отклонение;

• дисперсия;

• квартильное отклонение.

Размах колебаний (размах вариации)

где xmах , xmin - соответственно максимальное и минимальное значения признака. Величина показателя зависит от величины только двух крайних вариант и не учитывает степени колеблемости основной массы членов ряда.

Среднее линейное отклонение и среднее квадратическое отклонение (σ) показывают, на сколько в среднем отличаются индивидуальные значения признака от среднего его значения. Среднее линейное отклонение определяется по формулам:

а) для несгруппированных данных (первичного ряда)

б) для п вариационного ряда

Среднее квадратическое отклонение (σ) и дисперсия (σ2) определяются так:

а) для несгруппированных данных

б) для п вариационного ряда

Формула для расчета дисперсии  может быть преобразована:

т. е. дисперсия равна средней  из квадратов индивидуальных значений признака минус квадрат средней  величины. Следовательно,

Среднее квадратическое отклонение по своей величине всегда превышает значение среднего линейного отклонения в соответствии со свойством мажорантности средних.

Квартильное отклонение (dk) применяется вместо размаха вариации, чтобы избежать недостатков, связанных с использованием крайних значений:

где Q1 и Q1 - соответственно третья и первая квартили распределения.

Квартиль - значения признака, которые делят ранжированный ряд на четыре равные по численности части. Таких величин будет три: первая квартиль (Q1), вторая квартиль (Q2), третья квартиль (Q3). Вторая квартиль является медианой. Вычисление квартилей аналогично вычислению медианы.

Сначала определяют положение или  место квартили:

Затем по накопленным частотам в  дискретном ряду определяют численное  значение.

В интервальном ряду распределения  сначала указывают интервал, в  котором лежит квартиль, затем  определяют ее численное значение по формуле

где ХQ - нижняя граница интервала, в котором находится квартиль;

S(Q-1) - накопленная частота интервала, предшествующего тому, в котором находится квартиль;

fQ - частота интервала, в котором находится квартиль.

При сравнении колеблемости различных признаков в одной и той же совокупности или же при сравнении колеблемости одного и того же признака в нескольких совокупностях с различной величиной средней арифметической используются относительные показатели вариации. Они вычисляются как отношение абсолютных показателей вариации к средней арифметической (или медиане) и чаще всего выражаются в процентах.

Формулы расчета относительных  показателей вариации следующие:

Наиболее часто применяется коэффициент вариации. Его применяют не только для сравнительной оценки вариации, но и для характеристики однородности совокупности. Совокупность считается однородной, если коэффициент вариации не превышает 33% (для распределений, близких к нормальному).

Таким образом, абсолютные и относительные  показатели вариации помогают в своей  совокупности изучить тот или иной процесс или явление и служат для его характеристики с разных сторон. И абсолютные, и относительные показатели вариации широко используются в изучении социально- экономических процессов, пронизывающих всю нашу жизнь.

 

 

Определение коэффициента вариации.

Пример 1. При определении коэффициента вариации по статистическому ряду распределения числа рабочих по разрядам будем использовать следующие формулы:

Среднее линейное отклонение рассчитывается по формуле:

.

Дисперсия определяется по формуле:

.

Среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации:

; .

 

Результаты расчетов представлены в таблице.

 

Таблица 1 – Распределение числа  рабочих по тарифным разрядам и вспомогательные  расчеты

Тарифный разряд (xi)

Число рабочих (fi)

xf

2

8

16

15,2

28,88

3

16

48

14,4

12,96

4

17

68

1,7

0,17

5

12

60

13,2

14,52

6

7

42

14,7

30,87

Всего

60

234

59,2

87,4


 

Среднее значение тарифного разряда  определяется по формуле:

Среднее линейное отклонение равно:

Дисперсия:

Среднее квадратическое отклонение:

Коэффициент вариации:

Пример 2. Из урны, содержащей 8 белых, 6 черных шаров наугад извлекают 2 шара. Пусть Х – число вынутых черных шаров. Найдем коэффициент вариации этой случайной величины.

Ряд распределения случайной величины Х:

Хi

2

1

0

Рi

0,165

0,527

0,308


 

Если оба вынутых шара черные:

 

Функция распределения имеет вид:

Математическое ожидание:

Дисперсия:

Коэффициент вариации:

 

 

 

Список литературы

 

  1. Статистика рынка товаров и услуг: Учебник / Под ред. И.К. Беляевского. – М.: Финансы и статистика, 1995. – 432с.
  2. Экономическая статистика: учебник / Под ред. Ю.Н. Иванова. – М.: ИНФРА-М, 1998. – 480с.
  3. Сиденко А.В., Попов Г.Ю., Матвеева В.М. Статистика: Учебник. – М.: Издательство „Дело и сервис”, 2000. – 464с.
  4. Социально-экономическая статистика / Под ред. С.Р. Несторович. – Минск: БГЭУ, 2000.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 




Информация о работе Применение показателей вариации в статистическом исследовании