Тема 2. Сводка и группировка данных — КиберПедия 

Эмиссия газов от очистных сооружений канализации: В последние годы внимание мирового сообщества сосредоточено на экологических проблемах...

Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов (88‰)...

Тема 2. Сводка и группировка данных

2017-12-09 148
Тема 2. Сводка и группировка данных 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

Тема 2. Сводка и группировка данных

Группировку с равными интервалами выполняют, когда вариация признака невелика, k - количество групп. (интервал: конец – начало-конец)

Ø , n 30 n – объем совокупности.

, то есть n > 30

размер интервала равен:

,

2. При группировке с неравными интервалами:

- при равнонаполненных интервалах:

Ø , n 30 n – объем совокупности.

, то есть n > 30

Ø определяется количество единиц, которое должно быть в каждой группе: ;

Ø ранжируются единицы совокупности по возрастанию группировочного признака;

Ø проводится непосредственно группировка;

б) при прогрессивно возрастающих или убывающих в арифметической прогрессии интервалах величина i -того интервала:

где h - величина первого интервала: ; i - порядковый номер интервала.

Аналит.группировка:

1. х-факторный признак, у – результативный признак. Мера связи между факторным и результативным признаком

Тема 5. АНАЛИЗ РЯДОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ.

Показатели меры вариации.

Абсолютные показатели вариации:

1. Размах вариации: ,

где , - соответственно, наибольшее и наименьшее значение варьирующего признака.

2. Среднее линейное отклонение:

- простое; - взвешенное.

3. Дисперсия:

- простая; - взвешенная.

4. Среднее квадратическое отклонение:

- простое; - взвешенное.

Среднее квадратическое отклонение и среднее линейное отклонение – это обобщающие характеристики размеров вариации признака в совокупности, они выражаются в тех же единицах измерения, что и сам признак.

При сравнительно простых значениях признака используется упрощенный способ расчета дисперсии и среднего квадратического отклонения – метод разности средних: ; .

- по несгруппированным данным: ; ,

- по сгруппированным данным:

Относительные показатели вариации:

- Относительный размах вариации или коэффициент осцилляции (КR): ;

- Относительное линейное отклонение или линейный коэффициент вариации (К ): ;

- Коэффициент вариации (V): .

Виды дисперсий и их взаимосвязь. При проведении группировки изучаемой совокупности по факторному признаку (х) вариацию результативного признака (у) можно оценить с помощью 3-х видов дисперсии:

- общей дисперсии ();

- межгрупповой дисперсии ();

- средней из внутригрупповых дисперсий ().

Общая дисперсия характеризует вариацию результативного признака под влиянием всех факторов, вызывающих эту вариацию и вычисляется по формуле: или ,

где - средняя по всей совокупности; - частоты, если по у построен вариационный ряд.

Межгрупповая дисперсия отражает вариацию результативного признака под воздействием фактора, положенного в основу группировки: ,

где - средняя результативного признака по каждой i- ой группе; - частота появления признака в i- ой группе; ; k -число групп.

Средняя из внутригрупповых дисперсий показывает вариацию результативного признака под воздействием всех факторов, кроме группировочного: ; ,

где - внутригрупповая дисперсия или дисперсия i- ой группе; .

Между видами дисперсий существует взаимосвязь, называемая правилом сложения дисперсий: = + .

Это правило используется в статистике для определения степени тесноты связи между изучаемыми признаками.

Для количественной оценки тесноты связи между явлениями на основе рассмотренных дисперсий вычисляют ряд показателей, которые будут рассмотрены далее в теме: “Статистические приемы выявления взаимосвязи между социально-экономическими явлениями”.

Метода скользящей средней

Наиболее эффективным способом выявления основной тенденции развития является аналитическое выравнивание. При этом уровни ряда динамики выражаются в виде функции времени: .

Вид уравнения Системы уравнений
Обычный способ рас- чета параметров Упрощенный способ расчета параметров
Прямая:
Парабола второго порядка:
Показательная кри-вая:
Гипербола:

 

В рядах, не имеющих ярко выраженной тенденции развития (или она не наблюдается совсем), изучение сезонности основано на методе простой средней. индекс сезонности исчисляется по формуле:

В рядах динамики, имеющих тенденцию развития, для определе-ния индексов сезонности вначале рассчитывают уровни, сглаженные методом скользящей средней или выравненные по определенной функции. Индексы сезонности вычисляются отношением фактического уровня за определенный квартал или месяц () к выравненному за этот же период (). В результате при использовании, например, квар-тальных данных за три года получают двенадцать индексов сезонности:

.

Затем исчисляют средние индексы сезонности для одноименных кварталов за рассматриваемые годы:

.

Тема 9. ИНДЕКСЫ

С т а т и с т и ч е с к и е п о к а з а т е л и
количественные качественные (показатели уровня) объёмные
символ название символ название символ название
q количество продукции p цена C выручка, товарооборот
q количество продукции z себестоимость Z общие затраты на производство
h посевная площадь u урожайность V валовой сбор
T затраты труда w выработка q количество продукции
T затраты труда f средняя зарплата F фонд заработной платы
q количество продукции t трудоемкость T затраты труда
ОФ стоимость ос-новных фондов f0 фондоотдача q количество продукции
средние товарные запасы с скорость товарооборота ТО товарооборот

 

Индивидуальные индексы.

.

Агрегатные индексы.

Общие индексы объёмных показателей строятся аналогично индивидуальным индексам.: .

Ø индекс стоимости: или , т.к. ;

Ø индекс общих затрат: или , т.к. ;

Ø индекс валового сбора: или , т.к. V = h · u.

количественные показателей, суммируемых в натуральном выражении: индекс затрат труда: ; индекс посевных площадей: .

общих индексов количественных показателей, непосредственно несуммируемых в натуральном выражении,


При построении агрегатных индексов качественных показателей

Разность между числителем и знаменателем - абсолютную величину изменения объемного показателя в целом, а также под влиянием отдельно количественного и качественного показателей-факторов. рост (+) или снижение (–).

Адитивная инд.модель: -

-

-

Мультипликативная индексная модель: = = .

Тема 2. Сводка и группировка данных

Группировку с равными интервалами выполняют, когда вариация признака невелика, k - количество групп. (интервал: конец – начало-конец)

Ø , n 30 n – объем совокупности.

, то есть n > 30

размер интервала равен:

,

2. При группировке с неравными интервалами:

- при равнонаполненных интервалах:

Ø , n 30 n – объем совокупности.

, то есть n > 30

Ø определяется количество единиц, которое должно быть в каждой группе: ;

Ø ранжируются единицы совокупности по возрастанию группировочного признака;

Ø проводится непосредственно группировка;

б) при прогрессивно возрастающих или убывающих в арифметической прогрессии интервалах величина i -того интервала:

где h - величина первого интервала: ; i - порядковый номер интервала.

Аналит.группировка:

1. х-факторный признак, у – результативный признак. Мера связи между факторным и результативным признаком


Поделиться с друзьями:

Механическое удерживание земляных масс: Механическое удерживание земляных масс на склоне обеспечивают контрфорсными сооружениями различных конструкций...

Историки об Елизавете Петровне: Елизавета попала между двумя встречными культурными течениями, воспитывалась среди новых европейских веяний и преданий...

Семя – орган полового размножения и расселения растений: наружи у семян имеется плотный покров – кожура...

Типы оградительных сооружений в морском порту: По расположению оградительных сооружений в плане различают волноломы, обе оконечности...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.042 с.