История создания датчика движения: Первый прибор для обнаружения движения был изобретен немецким физиком Генрихом Герцем...
Поперечные профили набережных и береговой полосы: На городских территориях берегоукрепление проектируют с учетом технических и экономических требований, но особое значение придают эстетическим...
Топ:
Характеристика АТП и сварочно-жестяницкого участка: Транспорт в настоящее время является одной из важнейших отраслей народного...
Теоретическая значимость работы: Описание теоретической значимости (ценности) результатов исследования должно присутствовать во введении...
Отражение на счетах бухгалтерского учета процесса приобретения: Процесс заготовления представляет систему экономических событий, включающих приобретение организацией у поставщиков сырья...
Интересное:
Берегоукрепление оползневых склонов: На прибрежных склонах основной причиной развития оползневых процессов является подмыв водами рек естественных склонов...
Отражение на счетах бухгалтерского учета процесса приобретения: Процесс заготовления представляет систему экономических событий, включающих приобретение организацией у поставщиков сырья...
Финансовый рынок и его значение в управлении денежными потоками на современном этапе: любому предприятию для расширения производства и увеличения прибыли нужны...
Дисциплины:
2018-01-05 | 242 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
Средняя величина используется для обобщающей характеристики варьирующегося признака совокупности. Это показатель, который одним числом характеризует всю совокупность в целом. Однако для того, чтобы судить о типичности средней для данной совокупности её следует дополнить показателями, характеризующими вариацию величины изучаемого признака. Ведь в ряде случаев ряды распределения, построенные по одному и тому же признаку, могут при одной и той же величине его среднего уровня иметь разную степень вариации этого признака. Покажем на примере:
Количество счетов физических лиц, обслуживаемых филиалами коммерческих банков (тыс. ед.)
Филиалы банков | Банк 1 | Банк 2 |
6,0 | 12,4 | |
2,5 | 1,5 | |
5,2 | 3,2 | |
5,6 | 2,0 | |
9,3 | 9,5 | |
Итого | 28,6 | 28,6 |
Средняя | 5,7 | 5,7 |
Здесь видно, что среднее число обслуживаемых одним филиалом счетов физических лиц в каждом банке одинаковое – 5,7 тыс.ед. Вместе с тем различия (вариация) по количеству обслуживаемых счетов клиентов более резко выражены у филиалов банка 2.
Для измерения степени вариации единиц совокупности по изучаемому признаку используют абсолютные и относительные показатели.
Абсолютные: размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия и среднее квадратическое отклонение.
R – Размах вариации
d – среднее линейное отклонение
– средний квадрат отклонений от средней или дисперсия
А также , где или
- среднее квадратическое отклонение
s w:val="20"/></w:rPr><m:t> </m:t></m:r></m:oMath></m:oMathPara></w:p><w:sectPr wsp:rsidR="00000000"><w:pgSz w:w="12240" w:h="15840"/><w:pgMar w:top="1134" w:right="850" w:bottom="1134" w:left="1701" w:header="720" w:footer="720" w:gutter="0"/><w:cols w:space="720"/></w:sectPr></w:body></w:wordDocument>">
|
Относительные характеристики вариации рассчитываются как отношение абсолютных показателей степени вариации к среднему уровню изучаемого признака. Так относительный размах вариации
Относительное линейное отклонение
V – коэффициент вариации
Размах вариации интересен, когда важно знать пределы вариации признака. Например, пределы вариации ставок процента по кредитам и депозитам кредитных организаций одного и того же региона. Или при анализе инвестиционных проектов в условиях риска: из двух проектов тот считается более рискованным, у которого размах вариации экспертной оценки ожидаемого эффекта выше.
В нашем примере у банка 2 размах вариации значительно выше, чем у банка 1: 10,9 тыс. ед. против 6,8 тыс. ед Очевидно, что деловая активность банка два складывалась под влиянием более разнообразных условий. Следовательно, возникает вопрос, насколько точно рассчитанная для филиалов банка 2 средняя величина обслуживаемых счетов клиентов характеризует его индивидуальный уровень отдельных филиалов., т.е. вопрос о типичности средней. Однако характеристика вариации только с помощью размаха недостаточна, так как величина этого показателя зависит от значений только двух крайних вариант признака. Для обобщения всех величин признака в изучаемой совокупности используют показатели среднего линейного и среднего квадратического отклонений, которые имеют те же единицы измерений, что и варианты признака. В формуле среднего линейного отклонения стоит модуль, так как по свойству средней сумма отклонений от средней равна нулю, а если поставить модуль то мы можем охарактеризовать вариацию признака в совокупности. Однако более широкое применение получило среднее квадратическое отклонение.
Дисперсию и среднее квадратическое отклонение используют при расчетах, связанных с организацией выборочного наблюдения, оценке полученных на основе выборки статистических показателей и т.д.
|
|
|
Своеобразие русской архитектуры: Основной материал – дерево – быстрота постройки, но недолговечность и необходимость деления...
История развития хранилищ для нефти: Первые склады нефти появились в XVII веке. Они представляли собой землянные ямы-амбара глубиной 4…5 м...
Типы оградительных сооружений в морском порту: По расположению оградительных сооружений в плане различают волноломы, обе оконечности...
Папиллярные узоры пальцев рук - маркер спортивных способностей: дерматоглифические признаки формируются на 3-5 месяце беременности, не изменяются в течение жизни...
© 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!