Вид продукцииПланируемый объем выпуска продукции, тыс. шт.Выполнение плана, %Томатная паста 1 л50085Томатная паста 0,5 л750104Томатная паста 0,2 л250130Тема 2. Средние величины и показатели вариации Методические указания по теме
Задача 1. Имеются следующие данные о возрастном составе студентов группы заочного отделения ВУЗа (лет): 19; 19; 19; 20; 20; 20; 20; 20; 20; 20; 20; 20; 21; 21; 21; 22; 23; 23; 24; 25; 25; 25; 26; 27; 29.
Для анализа распределения студентов по возрасту требуется: 1) построить интервальный ряд распределения и его график; 2) рассчитать модальный, медианный и средний возраст, установить его типичность с помощью коэффициентов вариации; 3) проверить распределение на нормальность с помощью коэффициентов асимметрии и эксцесса.
Решение. Для построения интервального ряда из дискретного используется формула Стерджесса, с помощью которой определяется оптимальное количество интервалов (n):
n = 1 +3,322 lg N, (2)
где N – число величин в дискретном ряде.
В нашей задаче n = 1 + 3,322lg25 = 1 + 3,322*1,398 = 5,64. Так как число интервалов не может быть дробным, то округлим его до ближайшего целого числа, т.е. до 6.
После определения оптимального количества интервалов определяем размах интервала по формуле:
h = H / n, (2)
где H – размах вариации, определяемый по формуле (2).
H = Хмах –Хmin, (2)
где Xмax и Xmin — максимальное и минимальное значения в совокупности.
В нашей задаче h = (29 – 19)/6 = 1,67.
Интервальная группировка данных приведена в первом столбце таблицы 0, которая содержит также алгоритм и промежуточные расчеты.
Таблица 0. Вспомогательные расчеты для решения задачи
Xi , летfiХИXИfiХИ- (ХИ-)2(ХИ-)2fi(ХИ-)3 fi(ХИ-)4 fiдо 20,671219,833237,996-2,13425,6024,55254,623-116,539248,63820,67-22,33421,586,000-0,4671,8660,2180,871-0,4060,18922,33-24323,16769,5011,2003,6011,4414,3235,1906,23124-25,67324,83374,4992,8668,5998,21724,65070,659202,54325,67-27,33226,553,0004,5339,06720,55241,105186,348844,806более 27,33128,16728,1676,2006,20038,44638,446238,3831478,091Итого25—549,163—54,937—164,018383,6362780,498На основе этой группировки строится график распределения возраста студентов (рис.2).
Рис.2. График распределения возраста студентов.
Мода – это наиболее часто повторяющееся значение признака. Для интервального ряда с равными интервалами величина моды определяется по формуле ( ):
, ( )
где ХMo – нижнее значение модального интервала; fMo – число наблюдений или объем взвешивающего признака (вес признака) в модальном интервале; fMo-1 – то же для интервала, предшествующего модальному; fMo+1 – то же для интервала, следующего за модальным; h – величина интервала изменения признака в группах.
В нашей задаче чаще всего повторяется (12 раз) первый интервал возраста (до 20,67), значит, это и есть модальный интервал. Используя формулу ( ), определяем точное значение модального возраста:
Мо = 19 + 1,667*(12-0)/(2*12-4-0) = 20 (лет).
Медиана – это такое значение признака, которое приходится на середину ранжированного ряда. Таким образом, в ранжированном ряду распределения одна половина ряда имеет значения признака больше медианы, другая – меньше медианы. Для интервального ряда с равными интервалами величина медианы определяется так:
, ( )
где XMe – нижняя граница медианного интервала; h – его величина (размах); – сумма наблюдений (или объема взвешивающего признака), накопленная до начала медианного интервала; fMe – число наблюдений или объем взвешивающего признака в медианном интервале.
В нашей задаче второй интервал возраста (от 20,67 до 22,33) является медианным, так как на него приходится середина ряда распределения возраста. Используя формулу ( ), определяем точное значение медианного возраста:
Ме = 20,67 + 1,667*(12,5-12)/4 = 20,878 (года).
Средняя величина – это обобщающий показатель совокупности, характеризующий уровень изучаемого явления или процесса. Средние величины могут быть простыми и взвешенными. Простая средняя рассчитывается при наличии двух и более статистических величин, расположенных в произвольном (несгруппированном) порядке, по общей формуле ( ) =. (2). Взвешенная средняя величина рассчитывается по сгруппированным статистическим величинам с использованием общей формулы ( ) =. (2).
=; ( ) =. (2)
При этом обозначено: Xi – значения отдельных статистических величин или середин группировочных интервалов; m - показатель степени, от значения которого зависят виды средних величин. Используя формулы ( ) =. (2) и ( ) =. (2) при разных показателях степени m, получаем частные формулы каждого вида (см. таблицу 0).
Таблица 0. Виды степенных средних и их применение
mНазвание
среднейФормула расчета среднейКогда применяетсяпростая взвешенная1Арифметическая= (2)= (2)Чаще всего, кроме тех случаев, когда должны применяться другие виды средних–1ГармоническаяГМ = (2)ГМ = (2)Для осреднения величин с дробной размерностью при наличии дополнительных данных по числителю дробной размерности 0Геометрическая (2) (2)Для осреднения цепных индексов динамики2Квадратическая= (2)= (2)Для осреднения вариации признака (расчет средних отклонений)3Кубическая= (2)= (2)Для расчета индексов нищеты населения1Хронологическая(2) (2)Для осреднения моментных статистических величинВыбор вида формулы средней величины зависит от содержания осредняемого признака и конкретных данных, по которым ее приходится вычислять. Показатель степени m в общей формуле средней величины оказывает существенное влияние на значение средней величины: по мере увеличения степени возрастает и средняя величина (правило мажорантности средних величин), то есть < < < < . Так, если , то , а если , то .
В нашей задаче, применяя формулу (2) и подставляя вместо середины интервалов возраста ХИ, определяем средний возраст студентов: = 549,163/25 = 21,967 (года). Теперь осталось определить типичность или нетипичность найденной средней величины. Это осуществляется с помощью расчета показателей вариации. Чем ближе они к нулю, тем типичнее найденная средняя величина для изучаемой статистической совокупности. При этом критериальным значением коэффициента вариации служит 1/3.
Коэффициенты вариации рассчитываются как отношение среднего отклонения к средней величине. Поскольку среднее отклонение может определяться линейным и квадратическим способами, то соответствующими могут быть и коэффициенты вариации.
Среднее линейное отклонение определяется по формулам ( ) и (2):
– простое; ( ) – взвешенное. (2)
Среднее квадратическое отклонение определяется как корень квадратный из дисперсии, то есть по формуле ( ):
. ( )
Дисперсия определяется по формулам ( ) или ( ):
– простая; ( ) – взвешенная. ( )
В нашей задаче, применяя формулу (30), определим ее числитель и внесем в расчетную таблицу. В итоге получим среднее линейное отклонение: Л = 54,937/25 = 2,198 (года). Разделив это значение на средний возраст, получим линейный коэффициент вариации: = 2,198/21,967 = 0,100. По значению этого коэффициента для рассмотренной группы студентов делаем вывод о типичности среднего возраста, т.к. расчетное значение коэффициента вариации не превышает критериального (0,100 < 0,333).
Применяя формулу ( ), получим в итоге дисперсию: Д = 164,018/25 = 6,561. Извлечем из этого числа корень и получим в результате среднее квадратическое отклонение: = = 2,561 (года). Разделив это значение на средний возраст, получим квадратический коэффициент вариации: = 2,561/21,967 = 0,117. По значению этого коэффициента для рассмотренной группы студентов можно сделать вывод о типичности среднего возраста, т.к. расчетное значение коэффициента вариации не превышает критериального (0,117 < 0,333).
В качестве показателей асимметрии используются: коэффициент асимметрии – нормированный момент третьего порядка (2) и коэффициент асимметрии Пирсона (2):
, (2) . (2)
Если значение коэффициента асимметрии положительно, то в ряду преобладают варианты, которые больше средней (правосторонняя скошенность), если отрицательно – левосторонняя скошенность. Если коэффициент асимметрии равен 0, то вариационный ряд симметричен.
В нашей задаче ==383,636/25 = 15,345; =2,5613= 16,797; =15,345/16,797 = 0,914 > 0, значит, распределение студентов по росту с правосторонней асимметрией. Это подтверждает и значение коэффициента асимметрии Пирсона: As = (21,967-20)/2,561 = 0,768.
Для характеристики крутизны распределения используется центральный момент 4-го порядка:
=. (2)
Для образования безразмерной характеристики определяется нормированный момент 4-го порядка , который и характеризует крутизну (заостренность) графика распределения. При измерении асимметрии эталоном служит нормальное (симметричное) распределение, для которого =3. Поэтому для оценки крутизны данного распределения в сравнении с нормальным вычисляется эксцесс распределения (2):
. (2)
Для приближенного определения эксцесса может быть использована формула Линдберга (2):
, (2)
где – доля количества вариант, лежащих в интервале, равном половине (в ту и другую сторону от средней величины).
В нашей задаче числитель центрального момента 4-го порядка рассчитан в последнем столбце расчетной таблицы. В итоге по формуле (2) имеем: Ex = (2780,498/25)/2,5614–3 = 111,220/43,017–3 = -0,415. Так как Ex<0, то распределение низковершинное. Это подтверждает и приблизительный расчет по формуле (2): в интервале 21,9670,5*2,561, то есть от 20,687 до 23,248 находится примерно 21,4% студентов. Таким образом, Ex = 0,214 – 0,3829 = –0,169.
Контрольные задания по теме
По имеющимся в следующей таблице данным по группе из 20 студентов заочного отделения необходимо:
1) построить интервальный ряд распределения признака и его график;
2) рассчитать модальное, медианное и среднее значение, установить его типичность с помощью коэффициентов вариации;
3) проверить распределение на нормальность с помощью коэффициентов асимметрии и эксцесса.
№
п/пВариант12345678910Рост,
смВес,
кгДоход,
у.е./мес.IQ (тест Айзенка)Тет-радь,
листовВоз-раст,
летСоот-ношение
«рост/вес»Стаж
работы, мес.Кол-во
|
