Коллектив авторов - Краткий курс по статистике

• Название: Краткий курс по статистике
• Автор: Коллектив авторов
• Жанр: Детская образовательная литература
• Год: 2015
• ISBN: 978-5-409-00639-6

Настоящее издание представляет собой учебное пособие, подготовленное в соответствии с Государственным образовательным стандартом по дисциплине "Статистика". Материал изложен кратко, но четко и доступно, что позволит в короткие сроки его изучить, а также успешно подготовиться и сдать экзамен или зачет по данному предмету.

Издание предназначено для студентов высших учебных заведений.

---

Среднее линейное отклонение невзвешенное:

где xi – величины совокупности;

– средняя;

n – частота (повторяемость индивидуальных значений признака).

Среднее линейное отклонение взвешенное:

Недостаток среднего линейного отклонения заключается в том, что приходится иметь дело не только с положительными, но и с отрицательными величинами.

Также выделяют дисперсии (групповые, межгрупповые, общие) и среднее квадратическое отклонение.

4. Информативность показателей вариации повышается, если они рассчитываются для целей сравнительного анализа. Показатели, рассчитанные по одной совокупности, сопоставляются с показателями, рассчитанными по другой аналогичной совокупности или по той же самой, но относящейся к другому периоду времени. Например, исследуется динамика вариации курса доллара по недельным или месячным данным.

Показатели вариации можно использовать не только в анализе колеблемости или изменчивости изучаемого признака, но и для оценки степени воздействия одного признака на вариацию другого признака, т. е. в анализе взаимосвязей между показателями.

Для измерения вариации признака используют абсолютные и относительные показатели.

Абсолютные показатели вариации – размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение, дисперсия.

Относительные показатели вариации (коэффициент осцилляции, линейный коэффициент вариации, относительное линейное отклонение и др.) – результат сопоставления абсолютных показателей. Их суть состоит в соотнесении абсолютных показателей вариации со значением средней величины как характеристики центра распределения.

5. Различают следующие относительные показатели вариации: коэффициент осцилляции, коэффициенты вариации.

Коэффициент осцилляции (VR):

где R – размах вариации;

– средняя. Обычно имеет значение больше единицы, поскольку размах вариации в основном бывает больше средней величины.

Линейный коэффициент вариации () показывает, какую часть в размере средней величины (или в объеме медианы) составляет размер среднего линейного отклонения:

или

где – среднее линейное отклонение;

Ме – медиана.

Коэффициент вариации (Vσ) определяет удельный вес среднего квадратического отклонения в размере средней величины и служит мерой однородности совокупности:

где σ – среднее квадратическое отклонение. Совокупность считается однородной, если значение данного показателя не превышает 33 %.

Эмпирический коэффициент детерминации (η2) отражает определенную изменением признака-фактора долю вариации результативного признака:

η2 = δ2: δ2общ,

где δ2 – межгрупповая дисперсия;

δ2общ – общая дисперсия.

Эмпирическое корреляционное отношение (η) определяет тесноту связи между изменением признака-фактора и последующим изменением признака-результата – корень из коэффициента детерминации:

Чем ближе к единице значение эмпирического корреляционного отношения, тем теснее связь между изменением признака-фактора и признака-результата.

10. Дисперсия

1. Различают невзвешенную и взвешенную дисперсии.

Дисперсия (σ2) – сумма квадратов отклонений значений показателя от средней.

Дисперсия невзвешенная

Дисперсия взвешенная

Если необходимо не только изучить вариации признака совокупности, но и исследовать количественные изменения признака по однородным группам совокупности, то помимо общей средней для всей совокупности необходимо просчитывать и частные средние величины по отдельным группам.

Выделяют общую и среднюю виды дисперсий.

Общая дисперсия характеризует изменчивость признака всей совокупности под влиянием всех определивших данную вариацию факторов:

где – общая средняя арифметическая всей исследуемой совокупности.

Средняя внутригрупповая дисперсия показывает случайную вариацию, возникающую под влиянием неучтенных факторов. Она не зависит от положенного в основу группировки признака-фактора.

2. Разработаны следующие основные этапы расчета дисперсии:

✓ рассчитывается дисперсия (σi 2) по отдельным группам:

✓ рассчитывается средняя внутригрупповая дисперсия:

где Ni – число единиц в группе.

Межгрупповая дисперсия (S2) определяет возникающие под влиянием признака-фактора различия в величине исследуемого признака (системную вариацию):

где – средняя величина по отдельной группе.

Правило (закон) сложения дисперсий: сумма средней внутригрупповой дисперсии и межгрупповой дисперсии равна общей дисперсии:

Общая дисперсия, возникающая под влиянием всех факторов, равна сумме дисперсий, появляющихся под влиянием положенного в основу группировки признака-фактора и других факторов.

3. Как следствие правила сложения дисперсий появляется возможность определить часть общей дисперсии, находящейся под влиянием положенного в основу группировки признака-фактора.

Среднее квадратическое отклонение (с) – корень квадратный, извлеченный из дисперсии.

Различают простое и взвешенное среднее квадратические отклонения.

Простое (невзвешенное) среднее квадратическое отклонение:

Взвешенное среднее квадратическое отклонение:

11. Понятие и классификация индексов

1. Индексы относят к важнейшим обобщающим показателям.

Индекс (лат. index – показатель, указатель, опись, реестр) – относительный показатель, выражающий соотношение значений признака изучаемого явления во времени, в пространстве или сравнение фактических данных с данными, принятыми за основу для сравнения.

Основные обозначения индексов:

✓ i – индивидуальные (частные) индексы;

✓ I – общие индексы;

✓ знак внизу справа 0 – базисный период;

✓ знак внизу справа 1 – отчетный период.

Использование символов для обозначения индексируемых показателей:

✓ q – количество (объем) товара в натуральном выражении;

✓ p – цена единицы товара;

✓ z – себестоимость единицы продукции;

✓ ω – выработка продукции в стоимостном выражении (на одного рабочего или в единицу времени);

✓ υ – выработка продукции в натуральном выражении (на одного рабочего или в единицу времени);

✓ T – общие затраты времени (tq) или численность рабочих;

✓ pq – стоимость продукции или товарооборот;

✓ zq – издержки производства.

С помощью экономических индексов проводят расчеты динамики социально-экономического явления за период времени и среднего экономического показателя; соотношения показателей по регионам; влияния изменений значений одних показателей на динамику других показателей, а также пересчет значения показателей из фактических цен в сопоставимые.

2. Принята следующая классификация индексов:

☞ по степени охвата явления: индивидуальные, сводные (общие), групповые (субиндексы);

☞ базе сравнения: динамические (базисные и цепные), территориальные;

☞ виду весов: с постоянными и переменными весами; форме построения: агрегатные, средние (арифметические и гармонические);

☞ характеру объема исследования: количественных (объемных) и качественных показателей; объекту исследования: производительности труда, себестоимости, физического объема продукции, стоимости продукции и т. д.;

☞ составу явления: постоянного (фиксированного), переменного состава; структурных сдвигов;

☞ периоду исчисления: годовые, квартальные, месячные и т. д.

3. Разработаны следующие основные правила построения индексов: признак, характеризующий отчетный период, относится к признаку, характеризующему базисный период.