3. Дисперсия альтернативного признака.
Альтернативными называются 2 взаимоисключающих друг друга признака. То признаки, которыми каждая отдельная единица совокупности либо обладает, либо не обладает. Наличие альтернативного признака принято обозначать через единицу, а отсутствие через 0. Долю единиц обладающих данным признаком обозначают через p (п), а долю единиц на обладающих данным признаком обозначают через q. При этом p+q=1.
Дисперсия альтернативного признака определяется по формуле:
4. Виды дисперсий. Привила их сложения.
Если исследуемую статистическую совокупность разделить на группу, то для каждой из них можно определить групповые средние и дисперсии. Эти дисперсии будет характеризовать колеблимость изучаемого признака каждой отдельной группе. На этой основе можно определить среднюю изнутри групповых дисперсий.
ni=fi - численность единиц в отдельных группах
Эта дисперсия характеризует случайную вариацию признака, на зависящую от фактора положенного в основание группировки.
Вычисляется также межгрупповая дисперсия .
и ni=fi соответственно средние и численности по отдельным группам.
Эта дисперсия характеризует вариацию по влиянием группировочного признака. Сумма средней изнутри групповых и межгрупповой дисперсий позволяет определить общую дисперсию.
Данное равенство называют правилом сложения дисперсий.
; , т.е. существует тесная зависимость между изготовлением деталей и другими показателями.
Если значения исследуемого признака выражаются в долях или коэффициентах, то правило сложения дисперсий выражается следующими формулами:
ni - численность единиц в отдельных группах
pi - доля изучаемого признака во всей совокупности
средняя из внутригрупповых дисперсий для долей признаков
1. Виды и формы зависимости между социально-экономическими явлениями.
Многообразие взаимосвязей в которых находятся социально-экономические явления, рождают необходимость в их классификации.
По видам различают функциональную и корреляционную зависимость.
Функциональной называют такую зависимость, при которой одному значению факторного признака X соответствует одно строго определенное значение результативного признака Y.
В отличие от функциональной зависимости, корреляционная выражает такую связь между социально-экономическими явлениями, при которой одному значению факторного признака X могут соответствовать несколько значений результативного признака Y.
По направлению различают прямую и обратную зависимость.
Прямой называют такую зависимость, при которой значение факторного признака X и результативного признака Y изменяются в одном направлении. Т.о. при увеличении значения X, значения Y в среднем увеличиваются, а при уменьшении X - Y уменьшается.
Обратная зависимость между факторным и результативным признаками, если они изменяются в противоположных направлениях.
2. Статистические методы изучения взаимосвязей.
Важное место в статистическом изучении взаимосвязей занимают следующие методы:
1. Метод приведения параллельных данных.
2. Метод аналитических группировок.
3. Графический метод.
4. Балансовый метод.
5. Индексный метод.
6. Корреляционно-регрессионный.
1. Сущность метода приведения параллельных данных заключается в следующем:
Исходные данные по признаку X располагаются в порядке возрастания или убывания, а по признаку Y записываются соответствующие им показатели. Путем сопоставления значений X и Y, делается вывод о наличии и направлении зависимости.
3. Сущность графического метода составляет наглядное представление наличия и направления взаимосвязей между признаками. Для этого значение факторного признака X располагается по оси абсцисс, а значение результативного признака по оси ординат. По совместному расположению точек на графике делают вывод о направлении и наличии зависимости. При этом возможны следующие варианты:
а , б/ (вверх) , в\ (вниз).
Если точки на графике расположены беспорядочно (а), то зависимость между изучаемыми признаками отсутствует.
Если точки на графике концентрируются вокруг прямой (б)/, зависимость между признаками прямая.
Если точки концентрируются вокруг прямой (в)\, то это свидетельствует о наличии обратной зависимости.
На основе метода параллельных данных и графического метода, могут быть рассчитаны показатели, характеризующие степень тесноты корреляционной зависимости.
Наиболее кратным из них является коэффициент знаков Фехнера. Он рассчитывается по формуле:
C - сумма совпадающих знаков отклонений индивидуальных значений признака от средней.
H - сумма несовпадений
Данный коэффициент изменяется в пределах (-1;1).
Значение KF=0 свидетельствует об отсутствии зависимости между изучаемыми признаками.
Если KF=1, то это говорит о наличии функциональной прямой (+) и обратной (-) зависимости. При значении KF>0,6 делается вывод о наличии сильной прямой (обратной) зависимости между признаками. Кроме того на основе исходных данных о факторном и результативном признаках, может быть рассчитан коэффициент корреляции рангов Спирмена, который определяется по формуле:
- квадраты разности рангов
(R2-R1), n - число пар рангов
Данный коэффициент, как и предыдущий, изменяется в тех же пределах и имеет одинаковую с KF экономическую интерпретацию.
В тех случаях, когда значение X или Y выражаются одинаковыми показателями, коэффициент корреляции рангов рассчитывается по следующей формуле:
tj - одинаковое число рангов в j - ряду
Если исследуется зависимость между тремя и более математическими признаками, то для ее исследования применяется коэффициент конкордации определяемый по формуле:
m - количество факторов
n - число наблюдений
S - отклонение суммы квадратов рангов от средней квадратов рангов
... экономико-рыночных отношений в нашей стране ставит перед школой новые задачи. Умение анализировать, сравнивать различные ситуации необходимо на сегодняшний день каждому современному человеку. Элективный курс «Общая теория статистики» с помощью математического аппарата даст начальные понятия о статистике, которые необходимы при решении управленческих задач. Курс рассчитан для учащихся 11 класса ...
... ; q1, q2 - объем отчетного, базисного периодов соответственно) для величины (цены) по каждому виду товара для величины q (объема) по каждому виду товаров: Найдем общие индексы по формулам: представляет собой среднее значение индивидуальных индексов (цены, объема), где j – номер товара. Общий индекс товарооборота равен: Найдем абсолютное ...
0 комментариев