Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6 | Следующая страница реферата

При нарушении этого требования получается фиктивная средняя. Чтобы этого не было СВ должна рассчитываться на основе м-да группировки.

При расчете СВ погашаются наим. и наиб. величины, скрывается прогрессивное и отсталое, нельзя проследить за динамикой изучаемого процесса.

2. Виды средних величин и методы их расчета.

Выбор СВ зависит от характера исходной информации и от содержания имеющихся цифровых показателей.

Признак, по которому находятся СВ – осредняемый признак (Хоср.).
Величина осредняемого признака у любой ед. совокупности – индивидуальное его значение.

Частота (вес) – повторяемость инд. значений признака (f).
2.1. Средне-арифметич. простая.

Она определяется, если индивидуальные значения признака не повторяются. Она равна отношению суммы отдельных значений признака к их числу.

Хоср. = Sxi/n
2.2. В стат-ке часто им. дело не с результатами наблюдения, а с результатами сводки и группировки => индивидуальное значение признака часто повторяется и средний показатель рассчитывается по средней арифм. взвешенной.

Xоср. = Sxf/Sf
Пример:
№/ср.з.пл./число раб.
1 3200 15
2 2800 10
3 3600 25

Хоср. = (3200х15 + 2800х10 + 3600х25)/50
2.3. Результаты наблюдения иногда не дают возможности применить ср.взв., когда в учете отсутствуют данные о частоте появления признака, но имеется информация об общем значении признака. M = xifi
Когда есть эта информация, тогда ср.взв. преобразовывается в средне гармоническую.

Хоср. = SМ/(SМ/Х) из Хоср. = Sxf/Sf, а f = M/Х.
Пример: Определить среднюю цену реализации по 3-м магазинам.
№/цена/выручка
1 8 240
2 10 150
3 9 180
Нет данных о кол-ве товара.
Хоср. = (240+150+180)/(240/8+150/10+180/9)
2.4. Ср.хронологич. исп. тогда, когда данные приведены на определенный момент времени (на конкр. дату), например на 1-е число месяца.

Хоср. = (ЅХ1+Х2+Х3+…+1/2Хn)/(n-1)
Пример: Определить среднемес. остаток вкладов в СБ за 1-е полугодие. дата/тыс.руб.
1.01 640
1.02 620
1.03 590
1.04 610
1.05 630
1.06 580
1.07 600
Хоср. = (640/2+620+590+610+630+580+600/2)/(7-1)

3. Структурные средние величины применяются для изучения внутреннего строения и структуры рядов распределения значений признака.
Мода (Мо) – значение признака, который наиболее часто встречается в исследуемой сов-ти.
Медиана (Ме) – значение признака, кот. приходится на середину упорядоченной
(ранжированной) с-ти.
Для дискретных вариационных рядов: Мо – значение варианта с наибольшей частотой.
Мода используется при изучении спроса на товар, регистрации цен.
Для нахождения Ме нужно найти значение признака в середине ряда.

Показатели изменения вариации.

Вариация – колеблемость (отклонение) индивидуальных значений признака от средней величины.

Изучение вариаций необходимо, чтобы установить насколько велики эти отклонения, выявить их причины и применить меры по устранению резких нежелательных колебаний. Она дает возможность оченить степень воздействия на данный признак других варьирующих признаков и установить, какие факторы и в какой степени влияют на эк. процесс.

Величина вариации признаков ст. совок-ти характеризует ее однородность.

Цель: В определении величины вариации признака, определить различие индивид. значений признака внутри изучаем. сов-ти.

Чем больше варианты (инд. значения) отд. ед-ц сов-ти различаются между собой, тем больше они отличаются от своей средней.
Пример: Предположим, что одинак. работу вып. 2 бригады по 3 человека. Кол- во деталей, изг. за смену 1-ним рабочим сост.:
№1
1-95
2-100
3-105
№2
1-75
2-100
3-125
Х1оср. = 100
Х2оср. = 100
Колеблемость выработки отдельным рабочим во 2-й бриг. значительно больше, чем в 1-й, т.е. признак варьирует больше.

В зависимости от того, в каких границах варьирует признак, сред. величина им. различную надежность.

Показатели вариации.

Чтобы узнать, насколько точно средняя характеризует совокупность, применяют показатели вариации, которые являются мерой вариации признака.

Наиболее простой – размах вариации, который пр. собой разность между макс. и мин. значением признака – R.

R=Xmax-Xmin.

Ненадежен, т.к. крайнее значение признака обычно малочисленно. Этот показатель обычно улавливает только крайние отклонения всех вариантов данной сов-ти. Для большей точности необходимо сравнивать каждое индивидуальное значение со средней величиной. Для такой обобщающей характеристики рассчитывают среднее минимальное отклонение, которое учитывает различие всех ед-ц изучаемой совокупности.

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: реферат бесплатно без регистрации, сочинение рассуждение на тему, отчет по практике.



Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6 | Следующая страница реферата

Поделитесь этой записью или добавьте в закладки