Необходимые сведения из теории.

↑

▷ Содержание

⇐ ПредыдущаяСтр 2 из 4Следующая ⇒

Средняя величина - это обобщающий показатель, который характеризует качественно однородную совокупность по определенному количественному признаку. Например, средний возраст лиц, осужденных за кражу.

Средние величины бывают простые и взвешенные. Взвешенными средними называют величины, которые учитывают, что некоторые варианты значений признака могут иметь различную численность, в связи, с чем каждый вариант приходится умножать на соответствующую численность. Иными словами, «весами» выступают числа единиц совокупности в разных группах, т.е. каждый вариант «взвешивают» по своей частоте. Частоту называют статистическим весом.

Средняя арифметическая простая – самый распространенный вид средней. Она равна сумме отдельных значений признака, деленной на общее число этих значений:

,

где x₁,x₂, …,x_N – индивидуальные значения варьирующего признака (варианты), а N – число единиц совокупности.

Средняя арифметическая взвешенная применяется в тех случаях, когда данные представлены в виде рядов распределения или группировок. Она вычисляется как сумма произведений вариантов на соответствующие им частоты, деленная на сумму частот всех вариантов:

,

где x_i – значение i–й варианты признака; f_i – частота i–й варианты.

Таким образом, каждое значение варианты взвешивается по своей частоте, поэтому частоты иногда называют статистическими весами.

Замечание. Если вычисление средней величины производят по данным, сгруппированным в виде интервальных рядов распределения, то сначала надо определить серединные значения каждого интервала х'_i, после чего рассчитать среднюю величину по формуле средней арифметической взвешенной, где вместо x_i используется х'_i.

Вариация – это различия в значениях какого-либо признака у разных единиц данной совокупности в один и тот же период или момент времени. Она возникает в результате того, что индивидуальные значения признака складываются под совокупным влиянием разнообразных факторов (условий), которые по-разному сочетаются в каждом отдельном случае. Показатели вариации используются для установления типичности средней величины, т. е. насколько точно характеризует средняя данную совокупность по определенному признаку.

К основным показателям вариации относятся следующие:

1) дисперсия;

2) среднее квадратическое отклонение;

3) коэффициент вариации.

Дисперсия определяется как средняя из отклонений, возведенных в квадрат.

Простая дисперсия для не сгруппированных данных:

.

Взвешенная дисперсия для вариационного ряда:

Замечание. На практике для вычисления дисперсии лучше использовать следующие формулы:

Для простой дисперсии

.

Для взвешенной дисперсии

Среднее квадратическое отклонение - это корень квадратный из дисперсии:

Среднее квадратическое отклонение является мерилом надежности средней. Чем меньше среднее квадратическое отклонение, тем, однороднее совокупность и тем лучше средняя арифметическая отражает собой всю совокупность.

Коэффициент вариации – выраженное в процентах отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической:

Коэффициент вариации используют не только для сравнительной оценки вариации разных признаков или одного и того же признака в различных совокупностях, но и для характеристики однородности совокупности. Статистическая совокупность считается количественно однородной, если коэффициент вариации не превышает 33 % (для распределений, близких к нормальному распределению).

Порядок работы

1 Открыть новый файл в приложении MS Excel и сохранить файл, указав в имени файла свою фамилию. Создать в Excel таблицу 5 и добавить к ней справа 4 столбца: «Дисперсия срока лишения свободы», «Медиана срока лишения свободы», «Мода срока лишения свободы», «Среднее квадратическое отклонение» и «Коэффициент вариации».

1. Рассчитайте общее число осужденных по всем графам (просуммируйте).
2. Определите середину интервала по всем показателям сроков лишения свободы и укажите ее по графам в строке «Середина интервала» (в первой группе «до1 года» не указана нижняя граница, за нее принимается 2 месяца или 1/6 года).
3. Введите формулу средней взвешенной после знака «=» в строку формул (сумму произведений числа осужденных по соответствующей категории на середину интервала срока лишения свободы разделить на общее число осужденных к лишению свободы этой категории тяжести). Протяните формулу по всем строкам – для всех категорий и общего числа осужденных (не забудьте зафиксировать адреса ячеек, ссылающиеся на середины интервалов знаком $).
4. Найдите медианный интервал для категории числа осужденных «небольшой тяжести». Рассчитайте медиану, введя в первую свободную ячейку столбца «Медиана срока лишения свободы» после знака «=» формулу для вычисления медианы интервального вариационного ряда. Аналогично найдите медиану для остальных категорий осужденных и общего числа осужденных.

Формула исчисления медианы для интервального вариационного ряда имеет следующий вид:

М_е = Х_Ме + i_Ме * (∑f/2 - S_Ме-1)/f_Ме,

Где Х_Ме - начальное значение медианного интервала;

i_Ме - величина медианного интервала;

∑f - сумма частот ряда (численность ряда);

S_Ме-1 - сумма накопленных частот в интервалах, предшествующих медианному;

f_Ме - частота медианного интервала.

1. Найдите модальный интервал для категории числа осужденных «небольшой тяжести». Рассчитайте моду, введя в первую свободную ячейку столбца «Мода срока лишения свободы» после знака «=» формулу для вычисления моды интервального вариационного ряда. Аналогично найдите моду для остальных категорий осужденных и общего числа осужденных.

Для расчета определенного значения модальной величины признака, заключенного в интервале, применяют формулу:

М_о = Х_Мо + i_Мо *(f_Мо - f_Мо-1)/((f_Мо - f_Мо-1) + (f_Мо - f_Мо+1)),

Где Х_Мо - минимальная граница модального интервала;

i_Мо - величина модального интервала;

f_Мо - частота модального интервала;

f_Мо-1 - частота интервала, предшествующего модальному;

f_Мо+1 - частота интервала, следующего за модальным.

1. Введите формулу взвешенной дисперсии после знака «=» в строку формул. При этом лучше использовать формулу, приведенную в замечании, взяв средний срок лишения свободы , вычисленный на четвертом этапе работы. Протяните формулу по всем строкам – для всех категорий и общего числа осужденных (не забудьте зафиксировать адреса ячеек, ссылающиеся на середины интервалов знаком $).
2. Найдите среднее квадратическое отклонение σ для каждой категории осужденных и общего числа осужденных, введя в первую свободную ячейку столбца «Среднее квадратическое отклонение» после знака «=» формулу для его вычисления.
3. Найдите коэффициент вариации для каждой категории осужденных и общего числа осужденных, введя в первую свободную ячейку столбца «Коэффициент вариации» после знака «=» формулу для его вычисления.

10. Сделайте вывод об однородности статистических совокупностей, используя полученные значения коэффициента вариации.

11. Постройте диаграмму с графиками, отражающими распределение числа осужденных за преступления различной степени тяжести по срокам лишения свободы.

12. Исключите из расчетов число осужденных, которым были назначены в итоговом наказании сроки лишения свободы, превышающие верхний предел по тяжести, предусмотренный ст. 15 УК РФ (в редакции, соответствующей 2008 году). Произведите в дополнительных столбцах пересчет рассчитанных средних значений и показателей вариации, Сравните полученные результаты.

Задание для компьютерного практикума по теме «Ряды динамики».

Цель: Освоить расчет показателей динамики, научиться строить графики динамики судимости и линии тренда, строить прогноз.

Задачи: 1. Произвести расчеты показателей динамики, используя средства приложения MS Office табличного процессора Excel.

2. Построить график динамики судимости и провести выравнивание ряда динамики с помощью скользящей средней.

3. Построить линию тренда и сделать прогноз на год вперед.

Исходные статистические данные.

Таблица 6.

За 2011 г. данные с учетом военных судов

Познавательные статьи:



Техника прыжка в длину с разбега

Тактические действия в защите

История Олимпийских игр

История развития права интеллектуальной собственности