Основные характеристики и графическое изображение

вариационного ряда.


Понятие вариационного ряда.


Первичные статистические данные часто представлены неупорядоченной последовательностью чисел, характеризующих ту или иную сторону процесса. В этой совокупности чисел бывает трудно разобраться и первичная обработка материалов сводится к приведению имеющихся данных к виду, удобному для анализа.

Пример: При исследовании студентов первого курса по возрасту были зафиксированы следующие данные:


17 18 18 18 19 18 20 20 19 18 18 21 19 22 23 18 19 19 19 21 21 18 18 18 18 22 19 18 20 18 19 18 20 19 21 20 22 18 19 21 19 19 22 23 19 20 21 22 17 19


Полученный в результате обследования ряд чисел в дальнейшем будем называть статистической совокупностью, а сами числа показывающие изменения (вариацию) подлежащего изучению признака – вариантами (обозначим их Xi, где I - номер варианта).

Если упорядочить совокупность исходных данных в убывающем или возрастающем порядку то получим так называемый ранжированный ряд.

Используем для упорядоченной таким образом совокупности более компактную запись, представляем ее в виде таблицы. В первой колонке поставим различающиеся по величине варианты, расположив их в возрастающем порядке, во второй – числа, показывающие, как часто, встречаются отдельные значения вариант (назовем их частотами и обозначим Ni).



Распределение студентов первого курса по возраст

табл. 1

Возраст студентов (варианты Xi)

Число студентов с данным возрастом (частоты Ni)

17

18

19

20

21

22

23

2

15

14

6

6

5

2

ИТОГО

50


Полученный ряд называется вариационным. Сведение первичных данных в вариационный ряд облегчит анализ совокупности так, например, видно, что в обследованной группе чаще встречаются студенты в возрасте 18-19 лет, меньше всего студентов 17 лет и 23.


Основные характеристики вариационного ряда.


Построение вариационного ряда является только первым шагом в изучении статистических данных. Для более глубокого исследования материала необходимы обобщающие количественные показатели, вскрывающие общие свойства статистической совокупности. Эти показатели, во-первых, дают общую картину, показывают тенденцию развития процесса или явления, нивелируя случайные индивидуальные отклонения, во-вторых, позволяют сравнивать вариационные ряды и, наконец, используются во всех разделах статистики при более полном и сложном анализе статистической совокупности.

Существуют две группы характеристик вариационного ряда:

  1. меры уровня, или средние;

  2. меры рассеяния.

Меры уровня, или средние.

Наиболее употребительными в статистических исследованиях являются три вида средних: средняя арифметическая, мода и медиана.

Выбор типа средней для характеристики вариационного ряда зависит от цели, для которой исчисляется средняя, от особенностей исходного материала и от возможностей той или иной средней.

Прежде чем перейти к характеристике отдельных видов средней, сформулируем некоторые, самые общие требования к средней.

Средняя, представляет собой количественную характеристику качественно однородной совокупности. Нарушение этого требования приводит к неверным выводам, искажает суть явления.

Кроме того, необходимо, чтобы средняя не была слишком абстрактной, а имела ясный смысл в решении задачи.

Далее, желательно, чтобы процедура вычисления средней была проста. При прочих равных условиях предпочтение отдается той средней, которая проще вычисляется.

При выборе средней желательно свести к минимуму влияние случайных колебаний выборки. Так, если одной и той же совокупности взять несколько групп элементов, то средние, им соответствующие, будут, как правило, различаться по величине. Рекомендуется использовать вид средней, у которой эти различия минимальны.

Наиболее распространенной мерой уровня – является средняя арифметическая.



где - знак суммирования от 1 до k; Xi варианты с порядковым номером i; = n – объем совокупности (число элементов совокупности); ni – частота варианта xi; k – число варианта. Если вместо частоты заданы частости qi, то формула имеет вид



где = 1, или 100%.

Пример:

Вычислим средние размеры наделов крестьян по данным табл. 1.

Для решения задачи, прежде всего, необходимо найти середины интервалов. Определенная трудность возникает в связи с тем, что первый и последний интервалы являются открытыми. Нижнюю границу первого интервала естественно принять равной нулю. Тогда середина этого интервала равна (0+2)/2=l. Для нахождения центрального значения последнего интервала применим предложенный выше прием. Величина интервала, предшествующего последнему, равна 2. Условно принимаем за величину последнего интервала 2. Тогда верхняя граница того интервала-9 и, следовательно, его середина вычисляется так: (7+9)/2=8.

Пользуясь формулой средней арифметической и принимая за значение признака середину интервала (строка 2 табл.2), рассчитываем средний дореформенный надел у барщинных крестьян:



Аналогично вычисляется средний дореформенный надел у оброчных крестьян: .



Табл.2

Размеры дореформенного надела у крестьян



надел xi, дес

до 2

С 2 до 3

С 3 до 5

С 5 до 7

Свыше 7

середина интервалов

проценет барщинных крестьян qt(1)

процент оброчных крестьян qt(2)

1.0

1.8


12.4

2.5

18.4


17.5


4.0

63.5


48.2

6.0

15.2


13.3

8.0

1.1


8.6


Кроме средней арифметической широкое распространение имеет другой вид мер уровня - медиана.

Медианой (обозначим Mе) называется такое значение варьирующего признака, которое приходится на середину вариационного ряда.

При нахождении медианы дискретного вариационного ряда могут возникнуть два случая: 1) число вариант нечетно (k=2m+1), 2) число вариант четно (k=2m). В первом случае Me=xm+1, т. е. медиана равна центральной (срединной) варианте ряда, во втором случае Me,=(xm+xm+1)/2, т.е. медиана принимается равной полу сумме находящихся в середине ряда вариант.

Пусть дан ряд с нечетным числом вариант:


X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

8

9

11

12

15

16

18

19

19


Тогда число вариант, равное 9, представимо в виде 2m+1=9, откуда 2m=8, m=4, т.е.Me=x4+1=x5=15.

Рассмотрим случай четного числа членов:


X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

X10

X11

X12

8

9

11

12

15

16

18

19

19

23

24

40


Здесь 2m = 12, m = 6 и

Для интервального вариационного ряда медиана вычисляется по формуле



где xMe(min)-нижняя граница медианного интервала; h - величина этого интервала, или интервальная разность; qi- частоты или частости; - накопленная сверху частота (или частость) интервала, предшествующего медианному; частота или частость медианного интервала.

Пример: Вычислим медиану по данным табл. 3.

Распределение хозяйств русских переселенцев Чимкентского уезда по размеру посева (1902г.)

Размер посева xi дес.

Всего хозяйства qi %

Накопленные частости Ui

Плотность распределения fi

0-4

4-8

8-12

12-20

20-30

Более 30

16,6

24,4

19,1

23,9

9,7

6,3

16,6

41,0

60,1

84,0

93,7

100,0

4,15

6,10

4,78

2,99

0,97


Вычисление медианы начинается с нахождения интервала, содержащего медиану. Медианному интервалу соответствует первая из накопленных частот или частостей, превышающая половину всего объема совокупности. В нашем случае объем совокупности равен 100%, первая из накопленных частостей, превышающая половину всего объема совокупности, - 60,1 (см. табл. 6). Следовательно, интервал 8-12 будет медианным. Далее, xme(min)=8, h=4, =41, qMe=19.1. Воспользуемся формулой:


Случайные файлы

Файл
31104.rtf
58684.rtf
117052.doc
82345.rtf
146658.doc




Чтобы не видеть здесь видео-рекламу достаточно стать зарегистрированным пользователем.
Чтобы не видеть никакую рекламу на сайте, нужно стать VIP-пользователем.
Это можно сделать совершенно бесплатно. Читайте подробности тут.