Контрольная работа по "Статистика". 48
Содержание:
- вопрос
Степенные и структурные средние (теория + расчет) 3
2 вопрос
Вариация. Показатели
вариации (теория + расчет)
15
1.Степенные
и структурные средние.
Средняя величина - это обобщающая количественная характеристика совокупности однотипных явлений по одному варьирующему признаку. В экономической практике используется широкий круг показателей, вычисленных в виде средних величин.
Важнейшее свойство средней величины заключается в том, что она представляет значение определенного признака во всей совокупности одним числом, несмотря на количественные различия его у отдельных единиц совокупности, и выражает то общее, что присуще всем единицам изучаемой совокупности. Таким образом, через характеристику единицы совокупности
она
характеризует всю совокупность
в целом
Виды средних величин.
В статистике выделяют несколько видов средних величин:
1. По наличию признака-веса:
а) невзвешенная средняя величина;
б) взвешенная средняя величина.
2. По форме расчета:
а) средняя арифметическая величина;
б) средняя гармоническая величина;
в) средняя геометрическая величина;
г) средняя квадратическая, кубическая и т.д. величины.
3. По охвату совокупности:
а) групповая средняя величина;
б) общая средняя величина.
Средние величины различаются в зависимости от учета признаков, влияющих на осредняемую величину:
Если средняя величина рассчитывается для признака, без учета влияния на него каких-либо других признаков, то такая средняя величина называется средней невзвешенной или простой средней.
Если
имеются сведения о влиянии на
осредняемый признак некоторого
признака или нескольких признаков,
которые необходимо учесть при расчете
для корректного расчета
По форме расчета выделяют несколько видов средних величин, которые образованы из единой степенной средней величины. Степенная средняя величина имеет форму:
,
где - среднее значение исследуемого явления;
k – показатель степени средней;
x – текущее значение (вариант) осредняемого признака;
i –i-тый элемент совокупности;
n – число наблюдений (число единиц совокупности).
При разных показателях степени k получаем, соответственно, различные по форме средние величины. (Табл. 1):
Таблица 1
| Степень
средней величины (k) |
Название средней |
| -1 | гармоническая |
| 0 | геометрическая |
| 1 | арифметическая |
| 2 | квадратическая |
| 3 | кубическая |
Средняя арифметическая
Средняя арифметическая простая (невзвешенная) равна сумме отдельных значений признака, деленной на число этих значений.
Отдельные значения признака называют вариантами и обозначают через х ( ); число единиц совокупности обозначают через n, среднее значение признака - через .
Следовательно, средняя арифметическая простая равна:
Например,имеются следующие данные о производстве рабочими продукции А за смену:
Таблица 2
| № раб. | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| Выпущено изделий за смену | 16 |
17 |
18 |
17 |
16 |
17 |
18 |
20 |
21 |
18 |
В данном примере варьирующий признак - выпуск продукции за смену.
Численные значения признака (16, 17 и т. д.) называют вариантами. Определим среднюю выработку продукции рабочими данной группы:
Простая
средняя арифметическая применяется
в случаях, когда имеются отдельные
значения признака, т.е. данные не сгруппированы.
Если данные представлены в виде
рядов распределения или
Средняя арифметическая взвешенная вычисляется по формуле , где fi - частота повторения i-ых вариантов признака, называемая весом. Таким образом, средняя арифметическая взвешенная равна сумме взвешенных вариантов признака, деленная на сумму весов. Она применяется в тех случаях, когда каждая варианта признака встречается несколько (неравное) число раз.
Статистический материал в результате обработки может быть представлен не только в виде дискретных рядов распределения, но и в виде интервальных вариационных рядов с закрытыми или открытыми интервалами. В таких рядах условно величина интервала первой группы принимается равной величине интервала последующей, а величина интервала последней группы - величине интервала предыдущей. Дальнейший расчет аналогичен изложенному выше.
При
расчете средней по интервальному
вариационному ряду необходимо сначала
найти середину интервалов. Это и будут
значения xi, а количество единиц
совокупности в каждой группе fi
В практике
экономической статистики иногда приходится
исчислять среднюю по групповым
средним или по средним отдельных
частей совокупности (частным средним).
В таких случаях за варианты (х)
принимаются групповые или
Средняя арифметическая обладает рядом свойств:
1. От уменьшения или увеличения частот каждого значения признака х в п раз величина средней арифметической не изменится.
Если все частоты разделить или умножить на какое-либо число, то величина средней не изменится.
2.
Общий множитель
3. Средняя суммы (разности) двух или нескольких величин равна сумме (разности) их средних:
4. Если х = с, где с - постоянная величина, то .
5.
Сумма отклонений значений
Средняя гармоническая
Наряду
со средней арифметической, в статистике
применяется средняя
Средняя
гармоническая простая
Например, бригада токарей была занята обточкой одинаковых деталей в течение 8-часового рабочего дня. Первый токарь затратил на одну деталь 12 мин, второй - 15 мин., третий - 11, четвертый - 16 и пятый - 14 мин. Определите среднее время, необходимое на изготовление одной детали.
На первый взгляд кажется, что задача легко решается по формуле средней арифметической простой:
Полученная средняя была бы правильной, если бы каждый рабочий сделал только по одной детали. Но в течение дня отдельными рабочими было изготовлено различное число деталей. Для определения числа деталей, изготовленных каждым рабочим, воспользуемся следующим соотношением:
Среднее
время, затраченное = ------------------------------
на одну деталь
Число деталей, изготовленных каждым рабочим, определяется отношением всего времени работы к среднему времени, затраченному на одну деталь. Тогда среднее время, необходимое для изготовления одной детали, равно:
Это
же решение можно представить
иначе:
Таким образом, формула для расчета средней гармонической простой будет иметь вид:
Средняя гармоническая взвешенная:
, где Mi=xi*fi (по содержанию).
Например,
необходимо определить среднюю урожайность
всех технических культур на основании
следующих данных (таблица 3):
Валовой сбор и урожайность технических культур по одному из районов во всех категориях хозяйств.
Таблица 3
| Культуры | Валовой сбор, ц (Mi) | Урожайность, ц/га (xi) |
| Хлопчатник
Сахарная свекла Подсолнечник Льноволокно |
97,2
601,2 46,3 2,6 |
30,4
467,0 11,0 2,9 |
| Итого | 743,3 | Х |
Здесь в исходной информации веса (площадь под культурами) не заданы, но входят сомножителем в валовой сбор, равный урожайности, умноженной на площадь Mi=xi*fi , поэтому , а средняя урожайность будет равна .
Средняя геометрическая
Средняя геометрическая применяется в тех случаях, когда индивидуальные значения признака представляют собой, как правило, относительные величины динамики, построенные в виде цепных величин, как отношение к предыдущему уровню каждого уровня в ряду динамики, т.е. характеризует средний коэффициент роста.
Средняя геометрическая исчисляется извлечением корня степени и из произведений отдельных значений — вариантов признака х:
где n — число вариантов; П — знак произведения.
Наиболее широкое применение средняя геометрическая получила для определения средних темпов изменения в рядах динамики, а также в рядах распределения.
Средняя квадратическая и средняя кубическая
В ряде случаев в экономической практике возникает потребность расчета среднего размера признака, выраженного в квадратных или кубических единицах измерения. Тогда применяется средняя квадратическая (например, для вычисления средней величины стороны и квадратных участков, средних диаметров труб, стволов и т.п.) и средняя кубическая (например, при определении средней длины стороны и кубов).
Средняя квадратическая простая является квадратным корнем из частного от деления суммы квадратов отдельных значений признака на их число:
,
где x1,x2,…xn- значения признака, n- их число.
Средняя квадратическая взвешенная:
,
где f-веса.
Средняя кубическая простая является кубическим корнем из частного от деления суммы кубов отдельных значений признака на их число:
,
где
x1,x2,…xn- значения признака,
n- их число.
Средняя кубическая взвешенная:
,
где f-веса.
Структурные средние.
Для
характеристики структуры вариационных
рядов применяются так
Мода – значение случайной величины встречающейся с наибольшей вероятностью. В дискретном вариационном ряду это вариант имеющий наибольшую частоту.
В дискретных вариационных рядах мода определяется по наибольшей частоте. Предположим товар А реализуют в г.Ижевске 9 фирм по цене в рублях:
44; 43; 44; 45; 43; 46; 42; 46;43;
Так как чаще всего встречается цена 43 рубля, то она и будет модальной.
В интервальных вариационных рядах моду определяют приближенно по формуле
,
где - начальное значение интервала, содержащего моду;
- величина модального интервала;
- частота модального интервала;
- частота интервала,
- частота интервала, следующего за модальным.
Место
нахождения модального интервала определяют
по наибольшей частоте (таблица 4)
Распределение
предприятий по численности
промышленно - производственного персонала
характеризуется следующими данными:
Таблица 4
| Группы предприятий по числу работающих, чел | Число предприятий |
| 100 — 200 | 1 |
| 200 — 300 | 3 |
| 300 — 400 | 7 |
| 400 — 500 | 30 |
| 500 — 600 | 19 |
| 600 — 700 | 15 |
| 700 — 800 | 5 |
| ИТОГО | 80 |
В этой задаче наибольшее число предприятий (30) имеет численность работающих от 400 до 500 человек. Следовательно, этот интервал является модальным интервалом ряда распределения.
Введем следующие обозначения:
=400, =100, =30, =7, =19
Подставим эти значения в формулу моды и произведем вычисления:
Мода
применяется для решения
Медиана - это численное значение признака у той единицы совокупности, которая находится в середине ранжированного ряда (построенного в порядке возрастания, либо убывания значения изучаемого признака). Медиану иногда называют серединной вариантой, т.к. она делит совокупность на две равные части.
В дискретных вариационных рядах с нечетным числом единиц совокупности - это конкретное численное значение в середине ряда. Так в группе студентов из 27 человек медианным будет рост у 14-го, если они выстроятся по росту. Если число единиц совокупности четное, то медианой будет средняя арифметическая из значений признака у двух средних членов ряда. Так, если в группе 26 человек, то медианным будет рост средний 13-го и 14-го студентов.
В интервальных вариационных рядах медиана определяется по формуле:
, где
x0 - нижняя граница медианного интервала;
iMe - величина медианного интервала;
Sme-1 - сумма накопленных частот до медианного интервала;
fMe - частота медианного интервала.
Распределение предприятий по численности промышленно - производственного персонала характеризуется следующими данными:
Таблица 5
| Группы предприятий по числу рабочих, чел. | Число предприятий | Сумма накопительных частот |
| 100 — 200 | 1 | 1 |
| 200 — 300 | 3 | 4 (1+3) |
| 300 — 400 | 7 | 11 (4+7) |
| 400 — 500 | 30 | 41 (11+30) |
| 500 — 600 | 19 | — |
| 600 — 700 | 15 | — |
| 700 — 800 | 5 | — |
| ИТОГО | 80 |
Определим прежде всего медианный интервал. В данной задаче сумма накопленных частот, превышающая половину всех значений (41), соответствует интервалу 400 - 500. Это и есть медианный интервал, в котором находится медиана. Определим ее значение по приведенной выше формуле.
Известно, что:
Следовательно,
.
Cоотношение моды, медианы и средней арифметической указывает на характер распределения признака в совокупности, позволяет оценить его асимметрию. Если M0<Me< имеет место правосторонняя асимметрия. Если же <Me<M0 - левосторонняя асимметрия ряда. По приведенному примеру можно сделать заключение, что наиболее распространенная численность рабочих является порядка 467,6 чел. В то же время более половины предприятий имеют численность рабочих более 496,6 чел., при среднем уровне 510 чел. чел. Из соотношения этих показателей следует сделать вывод о правосторонней асимметрии распределения предприятий по численности промышленно - производственного персонала.
Мода и медиана в отличие от степенных средних являются конкретными характеристиками, их значение имеет какой-либо конкретный вариант в вариационном ряду.
Мода и медиана, как правило, отличаются от значения средней, совпадая с ней только в случае симметричного распределения частот вариационного ряда. Поэтому соотношение моды, медианы и средней арифметической позволяет оценить ассиметрию ряда распределения.
Мода и медиана, как правило, являются дополнительными к средней характеристиками совокупности и используются в математической статистике для анализа формы рядов распределения.
Аналогично
медиане вычисляются значения признака,
делящие совокупность на четыре равные
(по числу единиц) части — квартели,
на пять равных частей — квинтели, на десять
частей — децели, на сто частей — перцентели.
Расчётная
часть.
Задание: составить
задачи с расчетами на среднюю
арифметическую, среднюю по интервальному
вариационному ряду, моду, медиану.
Данные Госкомстата
по УР. На 01.01.2009 г.
Задача №1. Рассчитать
средний прожиточный минимум на 1 чел.,
исходя из приведенных данных
Величина
прожиточного минимума за 3 квартал 2009г.
руб/мес.
Таблица 6
| Российская Федерация | Всё население | Трудоспособное | Пенсионеры | Дети | |
| г.Москва | 7493 | 8492 | 5124 | 6391 | |
| 2. | Курская область | 4170 | 4553 | 3356 | 3922 |
| 3. | Удмуртская Республика | 4424 | 4753 | 3510 | 4187 |
| 4. | Республика Алтай | 6766 | 7243 | 5591 | 6165 |
| 5. | г.Санкт-Петербург | 5195 | 5781 | 4036 | 4510 |
| 6. | Чукотский авт.округ | 11027 | 11255 | 9219 | 10943 |
Средний прожиточный минимум по областям РФ.
1. Находим
х1 = 8492 +5124 + 6391 = 6 669 руб.в мес ( на 1 чел.по
3
аналогично :
х2 =3943,6 х4=6333
х3 =4150 х5 =4775,6 х6=10472,3
- Находим средний прожиточный минимум по данным областям РФ
х = 6669+3943,66+4150+6333+4775,
Вывод: средний
прожиточный минимум по данным областям
РФ составляет в среднем 6057,25 руб /мес
Задача №2.
Численность населения
в городах Удмуртии на 1 .01 2009 г.составила
| Города | Тыс. чел. |
| Воткинск | 96,9 |
| Глазов | 97,1 |
| Можга | 49,7 |
| Сарапул | 98,8 |
| Камбарка | 12,3 |
| Ижевск | 611,0 |
Определить среднюю численность населения в городах Удмуртии
а) включая Ижевск
б) без жителей
Ижевска
а) х = 96,6+97,1 +49,7 +98,8 +12,3 + 611 = 158,8 тыс. чел.
6
б) 96,9 + 97,1 +49,7 + 98,8 + 12,3 = 17,3 тыс. чел.
Задача №3.
Рассчитать средний возраст трудоспособного населения.

- Контрольная работа по "Статистика"
- Контрольная работа по "Статистика"
- Контрольная работа по "Статистика"
- Контрольная работа по "Статистика"
- Контрольная работа по "Статистика"
- Контрольная работа по "Статистика"
- Контрольная работа по "Статистика"
- Контрольная работа по "Статистика"
- Контрольная работа по "Статистика"
- Контрольная работа по "Статистика"
- Контрольная работа по "Статистика"
- Контрольная работа по "Статистика"
- Контрольная работа по "Статистика"
- Контрольная работа по "Статистика"