Рефераты | Рефераты по математике | История статистики | страница реферата 22 | Большая Энциклопедия Рефератов от А до Я
Большая Энциклопедия Рефератов от А до Я
  • Рефераты, курсовые, шпаргалки, сочинения, изложения
  • Дипломы, диссертации, решебники, рассказы, тезисы
  • Конспекты, отчеты, доклады, контрольные работы

  • 36

    116,4

    18,7

    Итого:

    223,8

    0

    182

    16,1

    223,5

    1. По методу укрупнения интервалов имеем новые укрупненные поквартально уровни ряда динамики:

    у1 = 18,6 + 17,3 + 18,9 = 54,8;

    y2 = 18,2 + 17,9 + 19,1 = 55,2 и т.д.

    Выровненный ряд динамики примет вид:   54,8    55,2    56,3    57,5.

    То есть наблюдается четно выраженная тенденция увеличения выпуска молдингов цехом за 1989 г.

    2. Употребляя те же данные, применим метод скользящей средней, используя семичленную скользящую среднюю. Тогда:

    Рефераты | Рефераты по математике | История статистики = Рефераты | Рефераты по математике | История статистики = 18,5;

    Рефераты | Рефераты по математике | История статистики = Рефераты | Рефераты по математике | История статистики = 18,4 и т.д.

    Выравненный с помощью семичленной скользящей средней ряд динамики примет вид:   18,5    18,4    18,6    18,7    18,8    19,0.

    Таким образом, подтверждается тенденция увеличения выпуска молдингов в течение 1989 г.

    3. Используя метод отсчета от условного нуля введем условное обозначение времени "t", придав ему определенные значения так, чтобы ∑t = 0 (см. табл. 6.2).

    Судя по выявленной с помощью двух предыдущих методов тенденции выпуска молдингов в течение года, можно сказать, что наиболее вероятна линейная зависимость данного распределения от времени "t" и данному распределению соответствует уравнение прямой Рефераты | Рефераты по математике | История статистики = a0 + a1t.

    Для нахождения параметров a0 и a1 используем систему уравнений

    Рефераты | Рефераты по математике | История статистики ,

    так как ∑t = 0, о имеем

    a0 = Рефераты | Рефераты по математике | История статистики = Рефераты | Рефераты по математике | История статистики = 18,6;

    a1 = Рефераты | Рефераты по математике | История статистики = Рефераты | Рефераты по математике | История статистики = 0,09.

    Следовательно, уравнение прямой примет вид:

    Рефераты | Рефераты по математике | История статистики = 18,6 + 0,09t и будет в данном случае искомым, так как ∑y = ∑Рефераты | Рефераты по математике | История статистики.

    Тема 7. Показатели вариации

    Наряду со средней величиной, характеризующей типичный уровень варьирующего признака, около которого колеблются отдельные значения признака, рассматривают показатели вариации (колеблемости) признака, позволяющие количественно измерить величину этой колеблемости.

    К показателям вариации относят: размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.

    Простейшим показателем вариации является размах вариации, который рассчитывается по следующей формуле:

    R = Xmax – Xmin,

    где Xmax, Xmin - соответственно, максимальное и минимальное значения признака в исследуемой совокупности.

    Размах вариации характеризует диапазон колебаний признака в изучаемой совокупности и измеряется в тех же единицах, в которых выражен признак.

    Рассчитывают среднее линейное отклонение, которое бывает невзвешенное и взвешенное. Если каждое значение признака встречается в совокупности один раз, то применяется формула среднего линейного отклонения невзвешенного:

    Рефераты | Рефераты по математике | История статистики,

    где x - значение признака;

    n - количество вариант.

    Если имеется некоторая повторяемость значений признака, то применяется формула среднего линейного отклонения взвешенного:

    Рефераты | Рефераты по математике | История статистики,

    где m - частота.

    Среднее линейное отклонение характеризует абсолютный размер колеблемости признака около средней и измеряется в тех же единицах, в которых выражен признак.

    Наиболее точным показателем вариации является среднее квадратическое отклонение. Для его определения предварительно рассчитывают показатель дисперсии. Дисперсия невзвешенная определяется по формуле:

    σ2 =Рефераты | Рефераты по математике | История статистики.

    Дисперсия взвешенная определяется по формуле:

    σ2 =Рефераты | Рефераты по математике | История статистики.

    Тогда, соответственно, для расчета среднего квадратического отклонения невзвешенного используют формулу:

    σ =Рефераты | Рефераты по математике | История статистики,

    а для расчета среднего квадратического отклонения взвешенного - следующую формулу:

    σ =Рефераты | Рефераты по математике | История статистики.


    Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: сеть рефератов, бесплатные рассказы.



    Предыдущая страница реферата | 17  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27 |




    Поделитесь этой записью или добавьте в закладки

       




    Категории:



    Разделы сайта




    •