Статистическая сводка. Группировка таблицы — страница 15

  • Просмотров 412
  • Скачиваний 7
  • Размер файла 54
    Кб

Распределение продавцов магазина по выработке Число продавцов,тыс. руб. Число продавцов, чел. В % к итогу Кумулятивная(накопленная)численностьпродавцов А 1 2 3 80-100 5 10 5 100-120 10 20 15 (5 + 10) 120-140 20 40 35 (15 + 20) 140-160 10 20 45 (35 + 10) 160-180 5 10 50 (45 + 5) Итого: 50 100 Интервальный ряд распределения так же, как и дискретный, помогает выявить структуру изучаемого явления. приведенные в табл. 6. данные свидетельствуют о составе продавцов по уровню

производительности труда. Рис. 2. Гистограмма распределения продавцов по выработке. Рис. 3. Кумуляция распределения 50 продавцов магазина по выработке. Интервальный ряд распределения изображается графически в виде гистограммы. При ее построении на оси абсцисс откладывают интервалы ряда, высота которых равна частотам, отложенным на оси ординат. Над осью абсцисс строятся прямоугольники, площадь которых соответствует величинам

произведений интервалов на их частоты. Данные таблицы 6. представлены на рис. 2. В практике экономической работы возникает потребность в преобразовании рядов распределения в кумулятивные ряды, строящиеся по накопленным частотам. С их помощью можно определить структурные средние, прослеживать за процессом концентрации изучаемого явления. Они облегчают анализ данных ряда распределения. Например, в табл. 6. накопленная частота

третьей группы показывает число продавцов или их долю с размером выработки 120-140 тыс. руб. (35 продавцов). При графическом изображении кумулянт накопленные частоты наносят на поле графика в виде перпендикуляров к оси абсцисс в верхних границах интервалов, а именно в точках 100, 120, 140, 160, 180. Длина этих линий равна величине накопленных частот в конкретном интервале. Соединяя затем эти перпендикуляры, получаем ломаную линию, от начала

ряжа до той точки, которая равна объему данной совокупности, то есть сумме частот ряда. С помощью кумулятивных кривых можно иллюстрировать процесс концентрации, если наряду с накопленными частотами ( или частностями) имеем в статистическом ряду распределения также суммы накопленных группировочных и других важных признаков. Эти кривые концентрации называются кривыми Лоренца. Одним из важнейших требований, предъявляемых к

статистическим рядам распределения, является обеспечение сравнимости их во времени и пространстве. Вариационные ряды с равными интервалами обеспечивают это условие. Для обеспечения необходимой сравнимости исчисляют плотности распределения, то есть определяют, сколько единиц в каждой группе приходится на единицу величины интервала. Рассмотрим следующий пример в табл. 7. Таблица 7. Распределение магазинов по размеру