Тема 6_2022

Содержание

Слайд 2

План лекции
1. Абсолютные показатели вариации
2. Относительные показатели вариации
3.Меры вариации для сгруппированных данных

План лекции 1. Абсолютные показатели вариации 2. Относительные показатели вариации 3.Меры вариации
4.Правило сложения дисперсий
5. Вариация альтернативного признака

Слайд 3


Ряд I: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 6, 7, 8, 9,

Ряд I: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 6, 7, 8, 9,
10, 11
Ряд II: 4, 5, 5, 5,6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 8

Слайд 5

Интерквартильный размах – разница между первым и третьим квартилями. Чем больше величина

Интерквартильный размах – разница между первым и третьим квартилями. Чем больше величина
интерквартильного размаха, тем больше рассеяние признака. Интерквартильный размах в ряду I равен 5.5, интерквартильный размах в ряду II равен 2.

Слайд 6

Размах вариации - разность между наибольшим и наименьшим значениями признака

Размах вариации - разность между наибольшим и наименьшим значениями признака

Слайд 7

Сумма отклонений всех вариантов от их средней арифметической, согласно свойству средней арифметической,

Сумма отклонений всех вариантов от их средней арифметической, согласно свойству средней арифметической, всегда равна нулю.
всегда равна нулю.

Слайд 10

Дисперсия вариационного ряда есть средняя арифметическая квадрата отклонения (средний квадрат отклонения) значений

Дисперсия вариационного ряда есть средняя арифметическая квадрата отклонения (средний квадрат отклонения) значений
признаков ряда от их средней арифметической.

Слайд 11

Среднее квадратическое (стандартное) отклонение вариационного ряда есть арифметическое значение корня квадратного из

Среднее квадратическое (стандартное) отклонение вариационного ряда есть арифметическое значение корня квадратного из дисперсии.
дисперсии.

Слайд 12

Среднее квадратическое (стандартное) отклонение вариационного ряда есть арифметическое значение корня квадратного из

Среднее квадратическое (стандартное) отклонение вариационного ряда есть арифметическое значение корня квадратного из дисперсии.
дисперсии.

Слайд 13

Показатели относительного рассеяния

Расчет показателей меры относительного рассеяния осуществляют как отношение абсолютного показателя

Показатели относительного рассеяния Расчет показателей меры относительного рассеяния осуществляют как отношение абсолютного
вариации признака к средней арифметической, умножаемое на 100%.

Слайд 14

Коэффициент осцилляции отражает относительную колеблемость крайних значений признака вокруг средней:

Коэффициент осцилляции отражает относительную колеблемость крайних значений признака вокруг средней:

Слайд 15

Относительное линейное отклонение характеризует долю усредненного значения признака абсолютных отклонений от средней

Относительное линейное отклонение характеризует долю усредненного значения признака абсолютных отклонений от средней величины:
величины:

Слайд 16

Коэффициент вариации является наиболее распространенным показателем колеблемости, используемым для оценки типичности средних

Коэффициент вариации является наиболее распространенным показателем колеблемости, используемым для оценки типичности средних величин:
величин:

Слайд 17

Предположим, что стандартное отклонение в выборке валютных счетов в банке «А» и

Предположим, что стандартное отклонение в выборке валютных счетов в банке «А» и
банке «В» равно $20. Данные по банку «А» содержат информацию о счетах, сумма которых находится в пределах $60. В банке «В» данные содержат информацию относительно счетов, сумма которых достигает $1 миллион и больше. В первом случае стандартное отклонение в 20 единиц очень велико относительно сумм счетов. Для суммы порядка $1 миллиона – что значит вариация плюс-минус $20 относительно среднего?

Слайд 18

Сравнивая эти два случая, можно сказать, что такая абсолютная мера рассеяния как

Сравнивая эти два случая, можно сказать, что такая абсолютная мера рассеяния как
стандартное отклонение не передает существенной информации при сравнении вариационных рядов. Коэффициент вариации создан специально как относительная мера вариации.
Чем меньше значение коэффициента вариации, тем однороднее совокупность по изучаемому признаку и типичнее средняя. В статистике совокупности, имеющие коэффициент вариации больше 30-35 %, принято считать неоднородными.

Слайд 19

Однако у такого способа оценки вариации есть и существенный недостаток. Например, исходная

Однако у такого способа оценки вариации есть и существенный недостаток. Например, исходная
совокупность рабочих, имеющих средний стаж 15 лет, со средним квадратическим отклонением σ = 10 лет, «состарилась» еще на 15 лет. Теперь = 30 лет, а среднеквадратическое отклонение по-прежнему равно 10. Совокупность, ранее бывшая неоднородной (10/15 ⋅ 100 = 66,7%), со временем оказывается, таким образом, вполне однородной (10/30 ⋅ 100 = 33,3 %).

Слайд 20

Меры вариации для сгруппированных данных. Правило сложения дисперсий

Вариация признаков, как правило, обусловлена

Меры вариации для сгруппированных данных. Правило сложения дисперсий Вариация признаков, как правило,
влиянием различных факторов. Если совокупность разбить на группы по факторному признаку, то это окажет определенное влияние на значение вариации признака в группах. Выявить долю вариации, определяемую теми или иными факторами, можно разделяя всю совокупность на группы по фактору, влияние которого исследуется.

Слайд 21

Для этих целей используются показатели вариации для сгруппированных данных. В этом случае

Для этих целей используются показатели вариации для сгруппированных данных. В этом случае
выделяют три вида дисперсий: Общую дисперсию; внутригрупповую дисперсию, межгрупповую дисперсию.
Общая дисперсия измеряет вариацию признака во всей совокупности под влиянием всех факторов. Внутригрупповая дисперсия измеряет вариацию признака внутри группы, а межгрупповая дисперсия измеряет вариацию групповых средних относительно общей средней.

Слайд 23

Вычислим m частных средних

Вычислим m частных средних

Слайд 25

На основе частных средних
определяем общую среднюю

, где

На основе частных средних определяем общую среднюю , где

Слайд 26

Общая дисперсия отражает вариацию признака за счет всех условий, действующих в совокупности

Общая дисперсия отражает вариацию признака за счет всех условий, действующих в совокупности

Слайд 27

Межгрупповая дисперсия отражает вариацию между группами за счет фактора, положенного в основу

Межгрупповая дисперсия отражает вариацию между группами за счет фактора, положенного в основу группировки
группировки

Слайд 28

Частная групповая дисперсия отражает вариацию внутри каждой группы

Частная групповая дисперсия отражает вариацию внутри каждой группы

Слайд 30

В общем виде частная дисперсия:
где Nij- частоты для значений xi, в

В общем виде частная дисперсия: где Nij- частоты для значений xi, в каждой j-группе, j=1,…,m.
каждой j-группе, j=1,…,m.

Слайд 31

Внутригрупповая дисперсия - средняя арифметическая из групповых дисперсий

Внутригрупповая дисперсия - средняя арифметическая из групповых дисперсий

Слайд 32

Общая дисперсия равна сумме межгрупповой дисперсии и средней из внутригрупповых дисперсий
Суть правила:

Общая дисперсия равна сумме межгрупповой дисперсии и средней из внутригрупповых дисперсий Суть
общая дисперсия, возникающая под воздействием всех факторов, формируется из дисперсии, возникающей за счет фактора группировки и дисперсии, возникающей под воздействием всех прочих факторов.

Слайд 33

С помощью правила сложения дисперсий оценивается удельный вес факторов, лежащих в основе

С помощью правила сложения дисперсий оценивается удельный вес факторов, лежащих в основе
группировки, во всей совокупности факторов, воздействующих на результативный признак. Для этого применяется коэффициент детерминации

Слайд 34

Эмпирическое корреляционное отношение

Эмпирическое корреляционное отношение

Слайд 35

Показатель принимает значения в интервале
[0, 1] и и характеризует взаимосвязь между

Показатель принимает значения в интервале [0, 1] и и характеризует взаимосвязь между
изучаемым признаком и признаком, положенным в основу группировки. Если связь между признаками отсутствует, то η = 0. В этом случае дисперсия групповых средних равна нулю (δ2 = 0), то есть все групповые средние равны между собой и межгрупповой вариации нет. Если связь функциональная, то η=1. В этом случае дисперсия групповых средних равна общей дисперсии (δ2 = σ2), то есть внутригрупповая дисперсия отсутствует. Это означает, что группировочный признак полностью определяет вариацию изучаемого признака, а влияние прочих факторных признаков равно нулю.

Слайд 36

Промежуточные значения η оцениваются по степени их близости к граничным

Промежуточные значения η оцениваются по степени их близости к граничным

Слайд 37

Группировка населения отдельных областей России по среднему размеру ежемесячных денежных льгот пенсионеров

Группировка населения отдельных областей России по среднему размеру ежемесячных денежных льгот пенсионеров

Слайд 38

Найдем средний размер льгот (руб.) по трем областям в целом:

Найдем средний размер льгот (руб.) по трем областям в целом:

Слайд 39

Вариация льгот по отдельным областям, обусловленная различием в месте проживания пенсионеров, характеризуется

Вариация льгот по отдельным областям, обусловленная различием в месте проживания пенсионеров, характеризуется межгрупповой дисперсией:
межгрупповой дисперсией:

Слайд 40

Средняя из групповых дисперсий дает обобщающую характеристику случайной вариации, обусловленную отдельными факторами,

Средняя из групповых дисперсий дает обобщающую характеристику случайной вариации, обусловленную отдельными факторами,
кроме места проживания пенсионеров (например, характером занятости, стажем работы и т.п.):

Слайд 41

Вариация льгот в изучаемых областях России, обусловленная влиянием всех факторов, вместе взятых,

Вариация льгот в изучаемых областях России, обусловленная влиянием всех факторов, вместе взятых, определяется общей дисперсией:
определяется общей дисперсией:

Слайд 43

Полученный коэффициент детерминации показывает, что дисперсия льгот зависит от места проживания пенсионеров

Полученный коэффициент детерминации показывает, что дисперсия льгот зависит от места проживания пенсионеров
на 32,5 %. Остальные 67,5% определяются другими неучтенными факторами.
Полученное значение эмпирического корреляционного отношения позволяет утверждать, что существует заметная связь между местом проживания пенсионеров и размером льгот.

Слайд 44

Вариация альтернативного признака

При статистическом выражении колеблемости альтернативных признаков наличие изучаемого признака обозначается

Вариация альтернативного признака При статистическом выражении колеблемости альтернативных признаков наличие изучаемого признака
1, а его отсутствие – 0. Доля вариантов, обладающих изучаемым признаком обозначается р, а доля вариантов, не обладающих признаком q. Следовательно, р + q=1.

Слайд 48

Если значения 1 и 0 встречаются одинаково часто, то дисперсия достигает своего

Если значения 1 и 0 встречаются одинаково часто, то дисперсия достигает своего
максимума
Пример. На 10000 населения приходится 4000 мужчин и 6000 женщин. Определить среднее квадратическое отклонение по полу.
Решение. Доля мужчин в населении p=4000/10000=0,4; доля женщин q=6000/10000=0,6. Тогда дисперсия
а среднее квадратическое отклонение

Слайд 49

Внутригрупповая дисперсия доли

Средняя из внутригрупповых дисперсий

Внутригрупповая дисперсия доли Средняя из внутригрупповых дисперсий

Слайд 50

межгрупповая дисперсия

межгрупповая дисперсия

Слайд 51

где ni – численность единиц в отдельных группах;
– доля изучаемого признака

где ni – численность единиц в отдельных группах; – доля изучаемого признака
во всей совокупности, которая определяется по формуле:

Слайд 52

Общая дисперсия

Правило сложения дисперсии доли признака

Общая дисперсия Правило сложения дисперсии доли признака

Слайд 54

Определим долю рабочих в целом по фирме:

Определим долю рабочих в целом по фирме:

Слайд 55

Общая дисперсия доли основных рабочих по всей фирме в целом будет равна:

Общая дисперсия доли основных рабочих по всей фирме в целом будет равна:

Слайд 56

Внутрицеховые дисперсии:

Внутрицеховые дисперсии:

Слайд 57

Средняя из внутрицеховых дисперсий:
Межгрупповая дисперсия:

Средняя из внутрицеховых дисперсий: Межгрупповая дисперсия: