Типы сооружений для обработки осадков: Септиками называются сооружения, в которых одновременно происходят осветление сточной жидкости...
История создания датчика движения: Первый прибор для обнаружения движения был изобретен немецким физиком Генрихом Герцем...
Топ:
Теоретическая значимость работы: Описание теоретической значимости (ценности) результатов исследования должно присутствовать во введении...
Установка замедленного коксования: Чем выше температура и ниже давление, тем место разрыва углеродной цепи всё больше смещается к её концу и значительно возрастает...
Методика измерений сопротивления растеканию тока анодного заземления: Анодный заземлитель (анод) – проводник, погруженный в электролитическую среду (грунт, раствор электролита) и подключенный к положительному...
Интересное:
Средства для ингаляционного наркоза: Наркоз наступает в результате вдыхания (ингаляции) средств, которое осуществляют или с помощью маски...
Инженерная защита территорий, зданий и сооружений от опасных геологических процессов: Изучение оползневых явлений, оценка устойчивости склонов и проектирование противооползневых сооружений — актуальнейшие задачи, стоящие перед отечественными...
Уполаживание и террасирование склонов: Если глубина оврага более 5 м необходимо устройство берм. Варианты использования оврагов для градостроительных целей...
Дисциплины:
2017-12-22 | 196 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
Зачастую анализ графиков и таблиц не даёт достаточных сведений для решения исследовательских задач, и приходится прибегать к статистике. Статистика с этой точки зрения – это количественные значения, которые оценивают распределения градаций или взаимосвязи между переменными. Даёт нам возможность визуально и с большой точностью оценить, что показывают (а иногда – что не показывают) данные.
Для описания распределения признаков по значениям одной переменной используют два типа статистических процедур. Первый – измерение средней арифметической величины признака, тенденции (средние значения ряда) – помогает нам выявить наиболее типичные значения, одно или несколько, которые наилучшим способом представляют весь комплекс признаков по этой переменной.
А насколько правильно эти усредненные признаки отражают распределение свойств всех единиц массива по данной переменной можно показать используя другой тип статистических расчетов – дисперсию. Измеряя дисперсию, мы узнаем, как колеблется (варьирует) отклонение от того среднего значения, которое мы нашли, в каких случаях можно быть уверенным, что наше среднее значимо, и не является ли отклонение настолько большим, что наиболее типичный признак на самом деле не является репрезентативным для всей совокупности.
Каждое измерение средней арифметической должно быть взвешено или оценено сопутствующим измерением дисперсии. И еще (мы обсудим это позже): всегда, когда мы имеем дело с расчетами, каждое измерение взаимосвязей между двумя переменными следует сопровождать измерением статистической значимости, т.е. следует обозначить, насколько точно найденные величины представляют существенные связи между данными переменными.
|
Любое измерение средней тенденции и дисперсии основано на общей оценке градаций переменных и единиц массива, которая называется частотным распределением – это упорядоченный подсчет количества признаков по каждому значению какой-либо переменной. Здесь исследователь просто перечисляет все значения переменной и показывает, сколько имеется случаев каждого значения. Используя эту информацию, можно выделить наиболее типичный случай и определить его репрезентативность.
X,— значения признака; ∑ — сумма; N — число респондентов. При обработке данных массовых опросов чаще используется взвешенная арифметическая:
где X, — числовое значение i-й позиции признака, Ni,- число респондентов, выделенных по Ni позиции признака, N - общее число респондентов.
Для номинального уровня измерения (например, поддержки того или иного политического объединения), где цифры не связаны с порядком расположения категорий (а потому использование средней арифметической лишено смысла), для измерения средней тенденции используют моду. Мода — наиболее часто встречающееся значение признака в серии зарегистрированных наблюдений. Возможно унимодальное, бимодальное или многомодальное распределение признака. Определение моды в номинальных и порядковых рядах распределения не вызывает сложностей. В интервальном ряду говорят не о нахождении моды, а об определении модального интервала. Для этого переходят от деления на интервалы, основанного на содержательном критерии, к делению на интервалы по формальным критериям. Значение моды для интервального ряда (с равными интервалами) определяется по формуле
где Хо - нижняя граница модального интервала; δ — величина интервала; n mo —частота модального класса; n- — частота интервала, предшествовавшего модальному; п+ — частота интервала, следующего за модальным.
Недостатки моды: а) невозможность использовать ее в дальнейших вычислениях; б) вероятность существования нескольких модальных величин в вариационном ряду; в) зависимость ее величины от интервала группировки.
|
Для оценки дисперсии (разброса) номинальных данных используют коэффициент вариации. Он показывает процентную долю всех признаков, которые не входят в модальную категорию.
Для измерения среднего значения порядковых и интервальных данных чаще всего используют медиану. Для номинальных этот показатель шкал не используется. Медиана — значение среднего признака в упорядоченном (ранжированном по возрастанию или убыванию признака) ряду, причем до и после него находится равное число наблюдений.
(например, при 1001 наблюдении медианой будет величина 501-го наблюдения).
При числе наблюдений, равном 1000, медиана рассчитывается как средняя арифметическая 500-го и 501-го наблюдения:
где Хо — нижняя граница медианного интервала; δ — величина интервала; пмo — частота (относительная) медианного интервала; п — сумма частот (относительных частот) интервалов; nh — частота (относительная), накопленная до медианного интервала.
14. Анализ «поведения» динамических рядов
При анализе динамических рядов эмпирическая кривая распределения строится по конкретным значениям признака. На рисунке изображен динамический ряд ¾ изменение коэффициента рождаемости за сто лет в некоторой стране X. По горизонтали обозначены 10 точек, каждая из которых соответствует пятилетнему интервалу. По вертикали отложены значения коэффициента рождаемости в среднем за соответствующую пятилетку. Пример модельный. Мы не знаем, какая это страна и какое это столетие.
Все рассмотренные выше меры центральной тенденции могут использоваться и для анализа временных рядов. Если изменения значения признака наблюдаются (как в нашем случае), то основным вопросом при анализе временных рядов является его «выравнивание» и определение «тренда», т. е. кривой, характеризующей общую тенденцию изменения признака, т. е. закон поведения коэффициента рождаемости. Другими словами, появляется необходимость в описании эмпирической кривой с помощью математической функции или определение теоретического закона распределения, максимально приближенного к эмпирической кривой. Только после определения тренда можно предсказать значение признака в следующих временных точках. Кстати сказать, найти закон не всегда удается. Тогда анализ проводится по отдельным частям эмпирической кривой распределения.
|
Если на эмпирической кривой распределения наблюдаются цикличности, то выравнивание заменяется сглаживанием «скользящей средней» из значений, число которых охватывает цикл. Можно изучать и «лаги». «Лаг» ¾ показатель опережения или отставания одного явления (в нашем случае коэффициента рождаемости) от другого. Например, от мероприятий, принятых для повышения рождаемости.
Существует целая область науки, которая занимается проблемами анализа динамических рядов. В социологии такие ряды встречаются при работе с первым из пяти выделенных нами типов информации, а именно с государственной статистикой. В основном с временными рядами работают специалисты в области анализа социальных систем и социальной демографии.
|
|
Архитектура электронного правительства: Единая архитектура – это методологический подход при создании системы управления государства, который строится...
Адаптации растений и животных к жизни в горах: Большое значение для жизни организмов в горах имеют степень расчленения, крутизна и экспозиционные различия склонов...
Общие условия выбора системы дренажа: Система дренажа выбирается в зависимости от характера защищаемого...
Наброски и зарисовки растений, плодов, цветов: Освоить конструктивное построение структуры дерева через зарисовки отдельных деревьев, группы деревьев...
© 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!