|
Статистические ряды распределения являются одним из наиболее важных элементов статистического анализа данных. Они представляют собой составную часть метода статистических сводок и группировок, ни одно из статистических исследований невозможно провести, не представив первоначально полученную в результате статистического наблюдения информацию в виде статистических рядов распределения/
Статистические данные оформляются с помощью рядов распределения в таблицы, в результате чего информация представляется в наглядном, рационально изложенном виде, удобном для использования и дальнейшего исследования; строятся различного рода графики для наиболее наглядного восприятия и анализа информации. На основе статистических рядов распределения вычисляются основные величины статистических исследований: коэффициенты; абсолютные, относительные, средние величины и т.д., с помощью которых можно проводить статистический анализ изучаемых процессов и явлений [3].
Статистические ряды распределения характеризуют состав наблюдаемой совокупности, позволяют судить о ее однородности, структуре, закономерностях распределения, позволяют осуществить прогнозирование изучаемых процессов и явлений.
Таким образом, статистические ряды распределения являются базисным методом для любого статистического анализа.
Статистический ряд может быть представлен в виде таблицы, в одной графе которой указываются варианты или интервалы, а в другой - соответствующие им частоты.
Первым этапом изучения вариационного ряда является его графическое изображение. Дискретный вариационный ряд изображается в виде так называемого полигона распределения частот, являющегося разновидностью статистических ломаных. Для изображения интервального ряда применяются полигон распределения частот и гистограмма частот.
Средняя величина - это обобщающий показатель, характеризующий типический уровень явления. В качестве структурных средних чаще всего используют показатели моды - наиболее часто повторяющегося значения признака - и медианы - величины признака, которая делит упорядоченную последовательность его значений на две равные по численности части. В итоге у одной половины единиц совокупности значение признака не превышает медианного уровня, а у другой - не меньше его.
Конкретные условия, в которых находится каждый из изучаемых объектов, а также особенности их собственного развития (социальные, экономические и пр.) выражаются соответствующими числовыми уровнями статистических показателей. Таким образом, вариация, т.е. несовпадение уровней одного и того же показателя у разных объектов, имеет объективный характер и помогает познать сущность изучаемого явления.
Для измерения вариации в статистике применяют несколько способов. Наиболее простым является расчет показателя размаха вариации R как разницы между максимальным (Xmax) и минимальным (Xmin) наблюдаемыми значениями признака. Более строгими характеристиками являются показатели колеблемости относительно среднего уровня признака. Дисперсия признака определяется на основе квадратической степенной средней. Показатель, равный , называется средним квадратическим отклонением.
|
На уровень вверх
Купить