Статистические ряды распределения в изучении структуры рынка — страница 4

  • Просмотров 502
  • Скачиваний 7
  • Размер файла 356
    Кб

изображение позволяет осуществить контроль достоверности статистических показателей, так как, представленные на графике, они более ярко показывают имеющиеся неточности, связанные либо с наличием ошибок наблюдения, либо с сущностью изучаемого явления. С помощью графического изображения возможны изучение закономерностей развития явления, установление существующих взаимосвязей. Простое сопоставление данных не всегда дает

возможность уловить наличие причинных зависимостей, в то же время их графическое изображение способствует выявлению причинных связей, в особенности в случае установления первоначальных гипотез, подлежащих затем дальнейшей разработке. Графики также широко используются для изучения структуры явлений, их изменения во времени и размещения в пространстве. В них более выразительно проявляются сравнительные характеристики и

отчетливо виды основные тенденции развития и взаимосвязи, присущие изучаемому явлению или процессу. Таблица 2. Распределение студентов по возрасту Возраст студентов Число студентов данного возраста 17 1 18 4 19 2 20 2 21 5 Итого 14 График 1 Расчет показателей вариации. Вариация – это различие в значениях какого-либо признака у разных единиц данной совокупности в один и тот же период или момент времени. Исследование вариации в статистике

имеет большое значение, помогает познать сущность изучаемого явления. Показатели вариации характеризуют колеблемость отдельных значений вариант около средних величин. Показатели вариации определяют различия индивидуальных значений признака внутри изучаемой совокупности. Существует несколько видов показателей вариации: а) Размах вариации R представляет собой разность между максимальным и минимальным значениями

признака: R = Xmax – Xmin Размах вариации показывает лишь крайние отклонения признака и не отражает отклонений всех вариантов в ряду. б) Среднее линейное отклонение (7) - невзвешенное; (8) - взвешенное, где: Х - варианты; Х - средняя величина; n - число признаков; f - частоты. Линейное отклонение учитывает различия всех единиц изучаемой совокупности. в) Дисперсия - показатель вариации, выражающий средний квадрат отклонений вариант от

средних величин в зависимости от образующего вариационного фактора. (9) - невзвешенная; (10) - взвешенная. Показатель дисперсии более объективно отражает меру вариации на практике. г) Среднее квадратическое отклонение (11) - взвешенное; (12) - невзвешенное. Среднее квадратическое отклонение является показателем надежности средней: чем меньше среднее квадратическое отклонение, тем лучше средняя арифметическая отражает собой всю