1. Анализ рядов распределения

Ряд распределения, графики в приложении.

Группы	Частота f	S
До 10	4	4
10-20	28	32
20-30	45	77
30-40	39	116
40-50	28	144
50-60	15	159
60 и выше	10	169
Итого	169

Мода:

Медиана:

Нижний квартиль:

Верхний квартиль:

Средний уровень признака:

Средняя величина может рассматриваться в совокупности с другими обобщающими характеристиками, в частности, совместно с модой и медианой. Их соотношение указывает на особенность ряда распределения. В данном случае средний уровень больше моды и медианы. Асимметрия положительная, правосторонняя.

Асимметрия распределения такова:

=> 27,39 31,4 33,52

Показатели вариации:

1) Размах вариации R

2) Среднее линейное отклонение

(простая)

(взвешенная)

3) Дисперсия

Другие методы расчета дисперсии:

1. Первый метод

Условное начало С = 35

Величина интервала d = 10

Первый условный момент:

Средний уровень признака:

Второй условный момент:

Дисперсия признака:

2. Второй метод

Методика расчета дисперсии альтернативного признака:

Альтернативным называется признак, который принимает значение «да» или «нет». Этот признак выражает как количественный «да»-1, «нет»-0, это значение x , тогда для него надо определить среднюю и дисперсию.

Вывод формулы:

Средняя альтернативного признака равна доле единиц, которые этим признаком обладают.

- Дисперсия альтернативного признака. Она равна произведению доли единиц, обладающих признаком на ее дополнение до 1.

Дисперсия альтернативного признака используется при расчете ошибки для доли.

p	g
0,1	0,9	0,09
0,2	0,8	0,16
0,3	0,7	0,21
0,4	0,6	0,24
0,5	0,5	max 0,25
0,6	0,4	0,24

, W – выборочная доля.

Виды дисперсии и правило их сложения:

Виды:

1. Межгрупповая дисперсия.

2. Общая дисперсия.

3. Средняя дисперсия.

4. Внутригрупповая дисперсия.

У всей совокупности может быть рассчитана общая средняя и общая дисперсия.

1. общая и общая.

2. По каждой группе определяется своя средняя величина и своя дисперсия: a,a; б,б; i,i

3. Групповые средние i не одинаковые. Чем больше различия между группами, тем больше различаются групповые средние и отличаются от общей средней.

Это позволяет рассчитать дисперсию, которая показывает отклонение групповых средних от общей средней:

- межгрупповая дисперсия, где m_i – численность единиц в каждой группе.

В каждой группе имеется своя колеблемость – внутригрупповая . Она не одинакова, поэтому определяется средняя из внутригрупповых дисперсий:

Эти дисперсии находятся в определенном соотношении. Общая дисперсия равна сумме межгрупповой и средней из внутригрупповых дисперсий:

- правило сложения дисперсий.

Соотношения дисперсий используются для оценки тесноты связей между факторами влияния изучаемого фактора – это межгрупповая дисперсия. Все остальные факторы – остаточные факторы.

2. Ряды динамики

Ряд динамики, график ряда динамики в приложении.

Год	Уровень
1	40,6
2	41,5
3	49,5
4	43,6
5	39,2
6	40,7
7	38,2
8	36,5
9	38,0
10	38,7
11	39,4

Средняя хронологическая:

Производные показатели ряда динамики:

- коэффициент роста, базисный

- коэффициент роста, цепной

- коэффициент прироста

- абсолютное значение одного процента прироста

Год	Уровень		Темпы роста %		Темпы прироста %		А1%
			Базисные	Цепные	Базисные	Цепные
1	40,6	-	100	-	-	-	-
2	41,5	0,9	102,2167	102,2167	2,216749	2,216749	0,406
3	49,5	8	121,9212	119,2771	21,92118	19,27711	0,415
4	43,6	-5,9	107,3892	88,08081	7,389163	-11,9192	0,495
5	39,2	-4,4	96,55172	89,90826	-3,44828	-10,0917	0,436
6	40,7	1,5	100,2463	103,8265	0,246305	3,826531	0,392
7	38,2	-2,5	94,08867	93,85749	-5,91133	-6,14251	0,407
8	36,5	-1,7	89,90148	95,54974	-10,0985	-4,45026	0,382
9	38	1,5	93,59606	104,1096	-6,40394	4,109589	0,365
10	38,7	0,7	95,3202	101,8421	-4,6798	1,842105	0,38
11	39,4	0,7	97,04433	101,8088	-2,95567	1,808786	0,387

Взаимосвязь цепных и базисных коэффициентов роста:

1. Произведение последовательных цепных коэффициентов равно базисному:

и т. д.

2. Частное от деления одного базисного равно цепному коэффициенту:

и т. д.

Средний абсолютный прирост:

Средний годовой коэффициент роста:

1)

2)

3)

Анализ тенденции изменений условий ряда:

Анализ состоит в том, чтобы выявить закономерность.

Метод – укрупнение интервалов и расчет среднего уровня

Год	Уровень	Новые периоды	Новые уровни
1	40,6	1	43,9
2	41,5
3	49,5
4	43,6	2	41,2
5	39,2
6	40,7
7	38,2	3	37,6
8	36,5
9	38,0
10	38,7	4	39,1
11	39,4

Тенденция изображена в виде ступенчатого графика (в приложении).

Сезонные колебания:

Месяц	Годы			Ср. уровень за каждый месяц	Индекс сезонности
	1998	1999	2000
1	242	254	249	248,3333	81,24318
2	236	244	240	240	78,5169
3	284	272	277	277,6667	90,83969
4	295	291	293	293	95,85605
5	314	323	331	322,6667	105,5616
6	328	339	344	337	110,2508
7	345	340	353	346	113,1952
8	362	365	364	363,6667	118,9749
9	371	373	369	371	121,374
10	325	319	314	319,3333	104,4711
11	291	297	290	292,6667	95,747
12	260	252	258	256,6667	83,96947

Индекс сезонности:

График «Сезонная волна» в приложении.

3. Индексы

Индивидуальные индексы:

Товар	ip	iq
А	85,6	110
Б	140,625	94,68504
В	121,0065646	115,4762
Г	98,80239521	103,8462

Расчет индивидуальных индексов ведется по формулам:

i_p = ; i_q =

Общий индекс физического объема:

I_q =

Общий индекс цен:

1) I_p =

2) I_p =

3) I_{p(фишер)} =

Общий индекс стоимости:

I_pq =

Взаимосвязь индексов I_p , I_q , I_pq :

I_p x I_q = I_pq

(1,0975 x 1,0393) x 100 = 114,06

Влияние факторов на изменение стоимости:

Общее изменение стоимости составило:

pq =

в том числе :

- за счет роста цен на 9,75% дополнительно получено доходов:

p =

- за счет роста физического объема продаж на 3,93% дополнительные доходы получены в размере:

q =

Взаимосвязь p, q, pq :

pq = p + q

4252,2 = 3064,1 + 1188,1

Методика преобразования общих индексов в среднюю из индивидуальных:

Общие индексы – это относительные величины, в то же время, общие индексы являются средними из индивидуальных индексов, т.е. индивидуальный индекс i x, а Y . Вид общего индекса должен соответствовать агрегатной форме расчета. В этом случае сохраняется экономический смысл индекса и меняется только методика расчета.

Алгоритм :

1. Индекс физического объема

а) индивидуальный индекс физического объема:

i_q =

Товар iq А 110 Б 94,68504 В 115,4762 Г 103,8462

б) Общий индекс физического объема:

I_q =

в)

г) I_q =

i_q x (q₀p₀) f

Таким образом, индекс физического объема представляет собой среднюю арифметическую из индивидуальных индексов, взвешенных по стоимости продукции базового периода.

2. Индекс цен Ласпейреса I_p = i_p =

Товар	ip
А	85,6
Б	140,625
В	121,007
Г	98,802

Индекс цен Ласпейреса – это средняя арифметическая из индивидуальных индексов, взвешанных по стоимости базового периода или удельному весу.

3. Индекс цен Пааше

а) Индивидуальный индекс цены

i_p = б) I_p = в) p₀ = I_p = Индекс цен Пааше является средней гармонической величиной из индивидуальных индексов, взвешенных по стоимости текущего периода.

7вопрос Относительные величины

Статистика широко применяет относительные величины, потребность в которых возникает на стадии обобщения. Они помогают установить закономерности, в них заключен «молчаливый вывод»; являются самостоятельными статистическими показателями и имеют самостоятельную широкую сферу применения, например, уровень рождаемости, естественного прироста населения, рентабельность и т.д.

Относительная величина – это статический показатель, полученный путем сопоставления двух других величин (абсолютных, средних и других относительных).

При пользовании относительными величинами следует применять достаточное для целей исследования число значащих цифр. Поэтому существуют различные способы выражения относительных величин. Если сравниваемая величина больше базы y₁ > y₀, то удобно пользоваться коэффициентом К = у₁/у₀. Если между уровнями у₁ и у₀ различия абсолютных величин невелики, то удобно применять децили и проценты: Δ = 10 (у₁/у₀); Т = 100 (у₁/у₀). Если уровень у₁ значительно меньше базы, то удобно применять промилле и продецимилле: П = 1000 (у₁/у₀); Пґ = 10000 (у₁/у₀).

Например, рост цен может быть измерен и коэффициентом, и процентом (рост в 2,1 раза или 103,15%), рождаемость и естественный прирост определяют на 1000 чел. населения и т.д.

2.2. Виды относительных величин

В зависимости от характера сравниваемых абсолютных величин можно выделить два типа относительных величин. Если сравниваются две абсолютные величины, имеющие одинаковые единицы измерения, то относительная величина показывает «отношение» и является безразмерной. Если сравниваются две абсолютные величины, у которых единицы измерения не совпадают, то относительные величины имеют размерность.

Относительная величина структуры определяется как отношение числа единиц f или значения признака у изучаемой части к общему числу Σf: W = f / Σf;

Относительная величина координации показывает отношение численности единиц одной части совокупности к численности единиц другой.

Изменение уровня изучается во времени относительной величиной динамики. Например, уровень показателя 1999 г. (у₁) сравнивается с уровнем того же показателя по тому же объекту 1990 г. (у₀): К₁ = у₁/у₀.

Прогнозируемый уровень сравнивается с существующим – относительная величина прогноза: К_пр = у_пр/у₀.

Изменение уровня изучается по сравнению с предварительным прогнозом (нормой, планом) – относительная величина выполнения прогноза: К_{в. пр}. = у₁/у_пр.

Относительная величина интенсивности представляет собой сравнение двух разных статических показателей, которые имеют размерность. К таким показателям относится плотность населения, автомобильных дорог и т.д.

Относительными величинами также являются индексы: биржевые, социальные, сезонности и т.д.

i_р = р₁/р₀; i_q = q₁/q₀; i_z = z₁/z₀ и т.д.

Тема 3. Средние величины и показатели вариации

3.1. Сущность и значение средних величин

Средняя величина отражает типичные размеры признака, характеризует качественные особенности явлений в количественном выражении.

Средние характеризуют одной величиной значение изучаемого признака для всех единиц качественно однородной совокупности.

К. Маркс отметил: «Средняя величина – всегда средняя многих различных индивидуальных величин одного и того же вида».

Средняя величина – величина абстрактная, потому что характеризует значение абстрактной единицы, а значит, отвлекается от структуры совокупности.

Понятие степенной средней, формула расчета, виды средних величин и область их применения, правило мажорантности средних

Степенная средняя – это такая величина, которая рассчитана по индивидуальным значениям признака, возведенным в степень К, и приведена к линейным размерам:

В зависимости от показателя степени К средняя может быть гармонической (К = -1), арифметической (К = 1), геометрической (К = 0), квадратической (К = 2), кубической (К = 3), биквадратической (К = 4). Каждая средняя обладает определенными свойствами и имеет свою сферу применения.

Е
сли К = 1, то средняя является арифметической:

где n - число наблюдений.

Массовые по численности совокупности обобщаются в виде ряда распределения. Характер распределения, частота повторения каждого признака оказывает влияние на среднюю, которая называется средней взвешенной:

где f - частота повторения признака (статический вес).

Если К = -1, средняя является гармонической. Это величина, обратная простой средней арифметической:

Средняя гармоническая взвешенная определяется:

где ΣW - суммарное значение признака.

Если К = 0, то средняя является геометрической. Эта величина, полученная как корень m-й степени из произведения значений признака:

Взвешенная -

Если К = 2, то средняя является квадратичной:

Простая -

Взвешенная -

и т.д.

Если для одного и того же первичного ряда вычислить различные степенные средние, то чем больше показатель степени К, тем больше абсолютное значение средней:

Правило называется мажорантности степенных средних.

3.3. Свойства средней арифметической

Средняя величина арифметическая обладает рядом свойств, позволяющих ускорить расчет.

1. Она не изменяется, если веса всех вариантов умножить или разделить на одно и то же число.

2. Если все значения признака одинаковые, то средняя равна этой же величине.

3. Средние суммы или разности равны сумме или разности средней:

4. Если из всех значений Х вычесть постоянную величину С, то средняя уменьшается на это значение.

5. Если все значения уменьшить в d раз (Х/d), то средняя уменьшится в d раз.

6. Сумма отклонений значения признака равна 0.

7. Сумма квадратов отклонений

3.4. Расчет моды и медианы

Модой (М₀) называется чаще всего встречающийся вариант или то значение признака, которое соответствует максимальной точке теоретической кривой распределения.

В дискретном ряду мода – это вариант с наибольшей частотой. В интервальном вариационном ряду мода приближенно равна центральному варианту так называемого модального интервала.

где х_М0 - нижняя граница модального интервала;

i_M0 - величина модального интервала;

f_M0 - частота, соответствующего модального интервала;

f_M0-1 - частота, предшествующая модальному интервалу;

f_M0+1 - частота интервала, следующего за модальным.

Медиана (М_е) – это величина, которая делит численность упорядоченного вариационного ряда на 2 равные части: одна часть значения варьирующая признака меньшие, чем средний вариант, а другая часть – большие. Для ранжированного ряда с нечетным числом членов медианой является варианта, расположенная в центре ряда, а с четным числом членов медианой будет средняя арифметическая из двух смежных вариант.

В интервальном вариационном ряду порядок нахождения медианы следующий: располагаем индивидуальные значения признака по ранжиру; определяем для данного ранжированного ряда накопленные частоты; по данным о накопленных частотах находим медианный интервал.

Медиана делит численность ряда пополам, следовательно, она там, где накопительная частота составляет половину или больше половины всей суммы частот, а предыдущая (накопленная) частота меньше половины численности совокупности.

Если предполагать, что внутри медианного интервала нарастание или убывание изучаемого признака происходит по прямой равномерно, то формула медианы в интервальном ряду распределения будет иметь следующий вид:

где х_ме - нижняя граница медианного интервала;

i_me - величина медианного интервала;

Σf/2 - полусумма частот ряда;

Σf_mе-1 - сумма накопительных частот, предшествующих медианному

интервалу;

f_mе - частота медианного интервала.

Квартили – это значения признака, которые делят ряд на 4 равные части. Различают нижний квартиль Q₁, медиану М_е и верхний квартиль Q₃.

где x_min - минимальные границы квартильных интервалов;

i - интервал ряда распределения

Σf_Qf-1; Σf_Q3-1 - суммы частот всех интервалов, предшествующих

квартильным;

f_Q1; f_Q3 - частоты квартильных интервалов

Децили (D) – варианты, которые делят ранжированный ряд на 10 равных частей. Так, первый и второй децили могут быть вычислены по формулам:

где x_min - минимальные границы децильных интервалов;

i - интервал ряда распределения

Σf_Оf-1; Σf_О2-1 - суммы частот всех интервалов, предшествующих

децильным;

f_D1; f_D3 - частоты децильных интервалов

3.5. Понятие вариации признака, показатели вариации, дисперсия альтернативного признака. Упрощенный способ расчета дисперсии. Виды дисперсий в совокупности, разбитой на группы, правило сложения дисперсий

Способность признака принимать различные значения называют вариацией признака. Для измерения вариации признака используют различные обобщающие показатели – абсолютные и относительные.

1. Размах вариации – это разность максимального и минимального значений признака: R = х_max - х_min.

2. Среднее линейное отклонение – это средняя из абсолютных значений отклонений признака от своей средней:

3. Средняя из квадратов отклонений значений признака от своей средней, т.е. дисперсия:

Дисперсия есть разность среднего квадрата и квадрата средней

или - простая

- взвешенная

Дисперсия может быть определена методом условных моментов. Момент распределения – это средняя m отклонений значений признака от какой-либо величины А: если А = 0, то момент называется начальным; если А = , то моменты – центральными; если А = С, то моменты – условными.

В зависимости от показателя степени К, в которую возведены отклонения (х – А)^к, моменты называются моментами 1-го, 2-го и т.д. порядков.

Расчет дисперсии методом условных моментов состоит в следующем:

1. Выбор условного нуля С;

2. Преобразование фактических значений признака х в упрощенные хґ путем отсчета от условного нуля С и уменьшения в d раз:

3. Расчет 1-го условного момента:

4. Расчет 2-го условного момента:

5. Расчет 1-го порядка начального момента:

6. Дисперсии

Среднее квадратичное отклонение рассчитывается по данным о дисперсии  = ²

Относительные величины вариации

1. Коэффициент осцилляции отражает относительную колеблемость крайних значений признака вокруг средней

2. Относительное линейное отклонение:

3. Коэффициент вариации:

4. Коэффициент асимметрии:

Виды дисперсий и правило сложения дисперсий

4. Общая дисперсия:

где - общая средняя всей совокупности

4. Межгрупповая дисперсия:

где - средняя по отдельным группам

4. Средняя внутри групповых дисперсий

Общая дисперсия равна сумме из межгрупповой дисперсии и средней внутригрупповой дисперсии:

Дисперсия альтернативного признака.

Она равна произведению доли единиц, обладающих признаком и доли единиц, не обладающих им

Тема 4. Ряды динамики

4.1. Понятие о рядах динамики, виды рядов динамики

Ряды динамики – это последовательность упорядоченных во времени числовых показателей, характеризующих уровень развития изучаемого явления.

Ряды динамики бывают:

1. В зависимости от времени – моментные и интервальные ряды.

2. От формы представления уровней – ряды абсолютных, относительных и средних величин.

3. От расстояния между датами – полные и неполные хронологические ряды.

4. От числа показателей – изолированные и комплексные ряды.

4.2.Производные показатели рядов динамики

Соотношения: у₂/у₁ · у₃/у₂ · у₄/у₃ · у₅/у₄ = у₅/у₁ у₄/у₁ : у₃/у₁ = у₄/у₃

4.4. Средние показатели ряда динамики

Если ряд динамики интервальный и содержит все последовательные уровни, то средний уровень определяется как средняя арифметическая величина: Если ряд динамики моментный с одинаковыми промежутками времени между датами, то средняя хронологическая определяется как простая арифметическая:

А если с разновеликими интервалами между датами, то как средняя арифметическая взвешенная по времени: где t - время, в течение которого уровень не менялся Средний абсолютный прирост: Средний темп роста:

Средний темп прироста:

4.5. Измерение сезонности явлений.

Индексы сезонности. Построение сезонной волны

1. Метод простых средних:

а) определяется средняя хронологическая для каждого месяца б) средняя хронологическая общая: Индекс сезонности:

2. Метод сравнения фактического и сглаженного уровней а) метод скользящего среднего уровня:

б) метод аналитического выравнивания:

Колеблемость уровня ряда измеряется средним отклонением индекса сезонности i_сез от 100%: Среднее квадратичное отклонение

4.6. Выравнивание рядов динамики

Выравнивание рядов динамики производят одним из способов:

а) Механическое выравнивание состоит в укрупнении интервала времени и расчете средней хронологической

б) Аналитическое выравнивание – это описание тенденций с помощью подбора адекватной модели, представляющей математическую функцию зависимости среднего уровня от времени: По уравнению прямой:

где a₀ и а₁ - это параметры уравнения, которые рассчитываются на

основе фактических данных методом наименьших квадратов

- это условное время принятое от какой-то базы.

Выравнивание может выполняться по параболе 2-го порядка: а₀, а_1, а₂ -параметры, определяемые с помощью системы уравнений:

если Σt = 0, то Σt³ = 0

Если применяется показательная функция, то уравнения взаимосвязи следующая: , для решения такой модели переходят к логарифмам:

Это уравнения прямой для логарифмов уравнений, поэтому выравнивание осуществляется аналогично прямой, но предварительно определяются логарифмы

При выборе модели можно руководствоваться правилами

1. , если абсолютные приросты колеблются около постоянной величины, то можно использовать модель прямой линии

Δy = у_i - у_i-1; а₀ - база; а₁t - прирост.

2. , если приросты приростов, т.е. ускорение колеблется около постоянной величины, то можно использовать параболу 2-го порядка: а₀ - база; а₁t - прирост; а₂t² - ускорение (Δу₂ – Δу₁)

3. - ср. коэффициент роста, если ежегодные темпы роста примерно постоянны, то можно использовать модель показательной функции.

6. Индексы

6.1. Понятие индекса, индивидуальные и общие индексы, различие между ними

Индекс – это относительная величина сравнения сложных совокупностей и отдельных их единиц, которая показывает изменение изучаемого явления:

Бывают индексы общими и индивидуальными.

1. Общий индекс цен в агрегатной форме:

а) - индекс Пааше б) - индекс Ласпейреса

1. Агрегатный индекс физического объема

2. Общий индекс

2. Индексы как средние величины:

1. Индекс физического объема

2. Индекс цен Пааше Индекс цен Ласпейреса:

2. Индекс цен переменного и постоянного состава

3.1.Индекс переменного состава:Индекс постоянного состава: Индекс структурных сдвигов