рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Средняя квадратическая и средняя кубическая

Средняя квадратическая и средняя кубическая - раздел Математика, СТАТИСТИКА   В Ряде Случаев В Экономической Практике Возникает Потребность...

 

В ряде случаев в экономической практике возникает потребность расчета среднего размера признака, выраженного в квадратных или кубических единицах измерения. Тогда применяется средняя квадратическая (например, для вычисления средней величины стороны n квадратных участков, средних диаметров труб, стволов и т.п.) и средняя кубическая (например, при определении средней длины стороны n кубов).

Формулы для расчета средней квадратической:

Ø Средняя квадратическая простая является квадратным корнем из частного от деления суммы квадратов отдельных значений признака на их число:

(5.12)

Ø Средняя квадратическая взвешенная

(5.13)

где f – веса.

Формулы для расчета средней кубической аналогичны:

Ø Средняя кубическая простая

(5.14)

Ø Средняя кубическая взвешенная

(5.15)

Средние квадратическая и кубическая имеют ограниченное применение в практике статистики. Широко пользуется статистика средней квадратической, но не из самих вариантов х, и из их отклонений от средней () при расчете показателей вариации.

Средняя может быть вычислена не для всех, а для какой-либо части единиц совокупности. Примером такой средней может быть средняя прогрессивная как одна из частных средних, вычисляемая не для всех, а только для «лучших» (например, для показателей выше или ниже средних индивидуальных).

 

5.5. Структурные средние.

Для изучения структуры исследуемой совокупности применяют так называемые структурные средние: моду и медиану.

Модой в статистике называют наиболее часто встречающиеся в исследуемой совокупности значение признака.

В дискретном вариационном ряду моду определяют по наибольшей частоте. По следующим данным дискретного ряда распределении определим моду:

 

Дневная выработка рабочего, шт ……………………10 12 15 20 25 30

Число рабочих, имеющих данную выработку, чел…5 10 8 12 9 7

Просматривая частоты ряда (число рабочих), видим, что наибольшая частота-12. Она соответствует дневной выработке 20 шт. Таким образом, мода показывает, что в данной совокупности наибольшее число рабочих имеют выработку 20 шт. деталей в день.

В интервальном ряду мода определяется по формуле:

M0=x0+i *_________(fmo - fmo -1)_____________________

(fmo - fmo -1)+ (fmo - fmo +1)

где x0- нижняя граница модального интервала ( модальным называется интервал, имеющий наибольшую частоту);

i - величина модального интервала;

fmo - частота модального интервала;

fmo-1 - частота интервала, предшествующего модальному;

fmo +1 - частота интервала, следующая за модальным.

Несколько иначе определяется мода для интервального вариационного ряда. В качестве примера воспользуемся данными табл. 16.

Сначала найдем модальный интервал, на который должна приходиться наибольшая частота; по условию задачи это будет интервал 100-105, так как ему соответствует наибольшая частота – 16 чел. Подставив соответствующие значения в формулу, получим:

M0= 100 + 5 *(16-3 / (16 – 3) + (16 – 8)) = 103 %/

Наибольшее число рабочих выполняют месячное задание на 103 %.

Медианой в статистике называют такое значение признака, которое расположено в середине упорядоченного ряда.

Медиана определяется по – разному для дискретного и интервального вариационного рядов. Медиана дискретного вариационного ряда, расположенного в ранжированном порядке, имеет серединное значение. Если дискретный ряд включает четное число единиц, то медиана (Ме) определяется как средняя из двух центральных значений. Медиана в интервальном ряду определяется по формуле:

 

 

где xМе - нижняя граница медианного интервала ( медианным называется первый интервал, накопленная частота которого превышает половину общей суммы частот);

i - величина медианного интервала;

∑ f - сумма частот;

Sme-1накопленная частота интервала, предшествующего медианному

fmeчастота медианного интервала.

По следующим данным дискретного ряда распределения, расположенного в ранжированном порядке (в порядке возрастания) определим медиану:

Номер по порядку рабочего… 1 2 3 4 5

Стаж работы, лет …………… 7 8 9 10 11

Так как медиана имеет значение признака, находящееся в середине упорядоченного ряда, то для данного ряда распределения она составит 9 лет. Это значит, что половина совокупности рабочих имеет стаж работы до 9 лет, половина – более 9 лет.

Несколько сложнее определяется сложнее определяется медиана для интервального вариационного ряда (табл.16)

Таблица 16

 

Распределение рабочих по проценту выполнения месячного задания

 

Выполнение месячного задания, % Число рабочих, чел. Накопленные частоты от начала ряда
95 - 100
100 - 105
105 - 110
110 - 115
115 - 120

 

Прежде находится медианный интервал, на который должно приходиться 50% накопленных частот данного ряда, что по условию задачи 40/2=20. Сумма частот первых двух интервалов равна 19, что меньше 20. Следовательно, медианный интервал будет находиться не во второй группе, а в третьей, т.е. в пределах границ 105 - 110.

Подставим соответствующие значения в формулу:

Ме = 105 + 5 * ( (40 + 2) - 19/8 )= 105,6 %.

Таким образом, 50% всех рабочих выполняют производственное задание менее чем на 105,6%, 50% - более чем на 105,6%.

Моду и медиану в интервальном ряду можно определить графически. Мода определяется по гистограмме распределения. Для этого выберем самый высокий прямоугольник, который является модальным. Затем правую вершину модального прямоугольника соединяем с правым верхним углом предыдущего прямоугольника, а левую вершину модального прямоугольника соединяем с правым верхним углом последующего прямоугольника. Из точки пересечения отпускаем перпендикуляр на ось абсцисс. Абсцисса точки пересечения этих прямых и будет модой распределения.

Медиана рассчитывается на кумуляте. Для ее определения из точки на шкале накопленных частот, соответствующей 50 %, проводится прямая, параллельная оси абсцисс, до пересечения с кумулятой. Затем из точки пересечения указанной прямой с кумулятой опускается перпендикуляр на ось абсцисс. Абсцисса точки пересечения является медианой.

Аналогично с нахождением медианы в вариационных рядах распределения можно найти значение признака у любой по порядку единицы ранжированного ряда. Можно найти значение признака у единиц, делящих ряд на четыре равные части, на десять, сто частей. Эти величины называются квартили, децили, перцентили.

Квартили представляют собой значения признака, делящие ранжированную совокупность на четыре равные части. Различают квартиль нижний (Q1), отделяющий ¼ часть совокупности с наименьшими значениями признака, и квартиль верхний (Q3), отделяющий ¼ с наибольшими значениями признака. Это означает, что 25 % единиц совокупности будут по величине меньше Q1; 25 % будут заключены между Q1 и Q2, 25 % между Q2 и Q3, а остальные 25 % превосходят Q3. Средним квартилем Q2 является медиана.

Для расчета квартилей по интервальному вариационному ряду используются формулы:

¼ ∑ f – SQ1-1

Q1 = xq1 + i *-------------------- ;

f Q1

 

¾ ∑ f – SQ3-1

Q3 = xQ3 + i *-------------------- ;

f Q3

где xq1 – нижняя граница интервала, содержащая нижний квартиль (интервал определяется по накопленной частоте, первой превышающей 25 %);

xQ3 - нижняя граница интервала, содержащая верхний квартиль (интервал определяется по накопленной частоте, первой превышающей 75 %);

i – величина интервала;

SQ1-1 – накопленная частота интервала, предшествующего интервалу, содержащему нижний квартиль;

SQ3 – 1 – то же для верхнего квартиля;

f Q1 – частота интервала, содержащего нижний квартиль;

f Q3 – то же для верхнего квартиля;

Рассмотрим на примере (табл. 17).

Таблица 17

Распределение семей города по размеру среднедушевого дохода в январе 2010 г.

 

Группы семей по размеру дохода, руб. Число семей Накопленные частоты Накопленные частоты, % к итогу
До 5000 5000-6000 6000-7000 7000-8000 8000-9000 9000-10000 свыше 10000
Итого - -

 

Нижний квартиль находится в интервале 6000-7000, накопленная частота которого равна 30 %. Верхний квартиль лежит в интервале 8000-9000 с накопленной частотой 77 %. Поэтому получаем:

Q1= 6000 + 100*((1/4 10000 – 1300) / 1700) = 6710 руб.

Q3 =8000 + 100 * ((3/4 10000 – 5500) / 2200) = 8910 руб.

Итак, 25 % семей имеют среднедушевой доход менее 6710 руб., 255 семей – свыше 8910 руб., а остальные имеют доход в пределах 6710 - 8910 руб.

 

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

СТАТИСТИКА

Федеральное агентство по образованию... Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Средняя квадратическая и средняя кубическая

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

ББК 65.9 (2 Рос) 29 73
Моисеева Е.В. Статистика: Учебное пособие, конспект лекций, - часть 1. - Чебоксары: Чуваш. гос. пед. университет     Рецензенты: Кафед

Понятие статистики и краткие сведения из ее истории.
  Термин «Статистика» (status) – происходит от латинского слова. «Статус» (status) в переводе означает положение, состояние явлений. Это одна из общественных наук имеющая своей целью

Предмет, метод, задачи и организация статистики.
  Объектом изучения статистики является общество во всем многообразии ее форм и проявлений, т.е. массовые явления и процессы Предметом статистики выступают разм

Понятие статистического наблюдения.
Для исследования социально-экономических явлений и процессов общественной жизни необходимо иметь информацию. Слово «информация в переводе с латыни означает «осведомленность». Стат

Формы, виды и способы статистического наблюдения.
На этапе подготовки обследования данных необходимо определить формы, виды и способы статистического наблюдения. Статистическое наблюдение осуществляется в трех формах:

Понятие о сводке.
Получаемая в процессе статистического наблюдения информации об отдельных единицах совокупности характеризует их с различных сторон. Однако характеристику в целом можно получить, систематизируя и об

Задачи и виды группировок.
Изучаемые явления и процессы протекают в качественно однородных совокупностях. Однако их однородность не является абсолютной, что позволяет делить совокупность на частные подсовокупности., т.е. исп

Ряды распределения.
Результаты сводки и группировки оформляются в виде статистических рядов распределения. Статистические ряды распределения представляют собой упорядоченное расположение

Сводка и группировка статистических данных
 

Понятие, формы, виды статистических показателей.
Обобщающие статистические показатели отражают количественную сторону изучаемой совокупности общественных явлений, представляют собой их величину, выраженную соответствующей единицей измерения. Эти

Абсолютные и относительные показатели.
Под абсолютными величинами в статистике понимают показатели, которые характеризуют размеры изучаемых явлений и процессов. Например, объем товарной продукции предприятия, численност

Сущность и значение средних величин.
  Средней величиной в статистике называется обобщающая количественная характеристика признака в статистической совокупности, отражающая типичный уровень этого признака в расчет

Средняя геометрическая
  Средняя геометрическая применяется в тех случаях, когда индивидуальные значения признака представляют собой, как правило, относительные величины динамики, построенные в виде цепных

Понятие о вариации.
  Под вариацией понимают различие значений признака у единиц совокупности в один и тот же период или момент времени. Это колеблемость, многообразие, изменчивость значений признака, не

Показатели размера и интенсивности вариации.
  Для измерения размера и интенсивности вариации значений признака используют абсолютные и относительные показатели. К абсолютным показателям вариации относят: размах вариаци

Свойства дисперсии и способы ее исчисления.
  Показатель дисперсии обладает рядом математических свойств, использование которых значительно упрощает ее исчисление. Рассмотрим некоторые из этих свойств: 1. Если

Использование дисперсии в изучении взаимосвязи между явлениями.
  Если совокупность разбита на группы в результате проведения аналитической группировки, то для оценки влияния факторного признака (группировочного) на результативный можно разложить

Понятие о рядах динамики. Правила построения рядов динамики.
Одна из важнейших задач статистики – изучение изменений анализируемых показателей во времени, т.е. их динамика. Эта задача решается при помощи анализа рядов динамики (или временных рядов).

Анализ показателей ряда динамики.
При изучении динамики общественных явлений возникает проблема описания интенсивности изменения и расчета средних показателей динамики. Анализ интенсивности изменения во времени осуществляе

Метод укрупнения интервалов, скользящей (подвижной) средней.
Одна из важных задач статистики – определение в рядах динамики общих тенденций развития явления. Основой тенденцией развития называется плавное устойчивое изменение уровня явления во времени, свобо

Метод аналитического выравнивания.
Для того, чтобы дать количественную модель выражающую основную тенденцию изменения уровня динамического ряда во времени используется аналитическое выравнивание ряда динамики. Основное содержание ме

Экстраполяция в рядах динамики и прогнозирование.
Необходимым условием регулирования рыночных отношений являются составление надежных прогнозов развития социально-экономических явлений. Выявление и характеристика трендов и моделей взаимос

Методы изучения сезонных колебаний.
При сравнении квартальных и месячных данных многих социально – экономических явлений часто обнаруживаются периодические колебания, возникающие по влиянием смены времен года. Они являются результато

Понятие выборочного наблюдения.
Выборочным наблюдениемназывается такое наблюдение, при котором обследованию подвергается некоторая часть совокупности, а обобщающие показатели, характеризующие эту исследуемую сово

Ошибки выборочного наблюдения.
В теории выборочного наблюдения есть понятие, как ошибка выборки. Ошибка выборки – отклонения выборочных характеристик от генеральных. Определяется формулами:

Виды выборки.
В статистике применяется несколько видов выборки. Вид выборочного наблюдения определяется способом отбора. Из генеральной совокупности можно отбирать единицы в индивидуальном порядке. При индивидуа

Индивидуальные индексы.
  Индивидуальные индексы выражают соотношение отдельных элементов совокупности. Так, если в 2004 г.грузооборот по видам транспорта общего пользования Чувашской Ре

Общие индексы.
Общие индексы показывают соотношение совокупности явлений, состоящей из разнородных, непосредственно несоизмеримых элементов. Например, несмотря на различия потребительских сто

Индексы средних величин.
Индексный метод факторного анализа широко применяется в изучении динамики среднего уровня качественного показателя. При этом строится система индексов переменного состава, постоянного (или фиксиров

Средний арифметический и средний гармонический индекс.
  Агрегатные индексы цен, физического объема товарооборота и др. могут быть вычислены при условии, если известны индексируемые величины и веса, т.е. p и q. Но в ряде случаев мы не рас

Индивидуальные индексы цен.
  Таблица 40   1. Базисные индексы.

Понятие о корреляционной связи и условия применения корреляционно-регрессионного анализа (КРА).
Принятие управленческих решений в экономике и социальной сфере невозможно без оценки характера, направления, силы и формы связи между различными явлениями. В статистике различают два типа связей ме

Выбор формы уравнения регрессии и расчет его параметров.
  В самом общем виде изучение корреляционной связи имеет две цели: 1) измерение параметров уравнения, выражающего связь средних значений переменной у со значениями переменной х; 2) из

Показатели тесноты связи и оценка их надежности при парной корреляции.
  Теснота связи при парной корреляции (как в случае линейной, так и нелинейной зависимости) может быть измерена с помощью показателей корреляционного отношения (η) и коэффициента

Понятие о множественной корреляции.
  Ранее мы рассматривали оценку взаимосвязи лишь между двумя признаками. Однако в действительности на результативный показатель влияют не один, а множество факторов. Наиболее существе

Оценка надежности параметров парной и множественной корреляции.
Показатели силы и тесноты связи, исчисленные по ограниченной совокупности, сохраняют элемент случайности, свойственный индивидуальным значениям признака. Поэтому они являются лишь оценками определе

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги