Показатели значений центра и размахов вариаций статистического распределения
Расчет средних арифметических величин дискретного и интервально вариационного рядов, относительных показателей вариации, квартилей, фондовой и децильной дифференциаций. Определение медианы, моды по известной кумуляте и гистограмме ряда распределения.
Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
Вид | лабораторная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 18.11.2015 |
Размер файла | 510,8 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Лабораторная работа
на тему: "Показатели значений центра и размахов вариаций статистического распределения"
Цель работы: приобретение навыков обработки и обобщения индивидуальных значений одного и того же признака у различных единиц совокупности.
Задание: Определить среднюю арифметическую интервального вариационного ряда; медиану; моду; медиану и моду графически по известной кумуляте и гистограмме ряда распределения; размах вариации; среднее линейное отклонение; дисперсию; среднее квадратическое отклонение; квартильное отклонение; первую, вторую и третью квартили; относительные показатели вариации (коэффициент осцилляции, относительное линейное отклонение, коэффициент вариации, относительный показатель квартильной вариации); показатель фондовой и децильной дифференциации.
Условие: В качестве условия используется сгруппированный вариационный ряд предшествующей лабораторной работы № 1 (см. рис. 1) и отраженный в таблице 4.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Рисунок №9 - Ранжированный ряд
Таблица №4 - Группы банков с доходами от 50 до 100 млн. $
Номер варианта |
Рентабельность активов |
Кол-во банков (частота) |
|
1 |
0,89-1,11 |
2 |
|
2 |
1,11-1,33 |
4 |
|
3 |
1,33-1,56 |
4 |
|
4 |
1,56-1,78 |
3 |
|
5 |
1,78-2 |
2 |
|
6 |
2 и более |
1 |
|
Итого: |
16 |
Выполнение задания: Изучение средних величин первичной статистической информации имеет важное значение для анализа изучаемого признака в исследуемой совокупности разрозненных данных. Средняя величина является обобщающей характеристикой представленного ряда величин, отражает его типичный уровень в конкретных условиях определенного времени и места.
1. Средняя арифметическая дискретного ряда рассчитывается по формуле:
(4)
Необходимо сложить значения сгруппированного вариационного ряда и поделить на количество банков.
.
В интервальном вариационном ряду средняя арифметическая определяется по другой формуле: вариация дифференциация медиана мода
(5)
где - середина соответствующего интервала варианта значений признака;
- частота повторений данного варианта; j - номер варианты.
Сумма произведений серединного интервала значений и количества банков (частота), деленная на сумму банков.
.
В таблице №5 приведены значения середин соответствующих интервалов ряда вариант.
Таблица №5
Рентабельность активов |
Кол-во банков (частота) |
Середина интервала |
|
0,89-1,11 |
2 |
1 |
|
1,11-1,33 |
4 |
1,22 |
|
1,33-1,56 |
4 |
1,445 |
|
1,56-1,78 |
3 |
1,67 |
|
1,78-2 |
2 |
1,89 |
|
2 и более |
1 |
2,11 |
2. Медиана соответствует варианте, стоящей в середине ранжированного ряда. Ее положение в ряду определяется номером:
(6)
где N - число единиц совокупности. В данном примере N = 16 и =8,5. Для определения величины медианы интервального вариационного ряда (см. табл. 4) используется формула:
(7)
где - нижняя граница медианного интервала; h - величина интервала; - накопленная частота интервала, предшествующего медианному; - частота медианного интервала.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Рисунок № 10 - Кумулята ряда распределения
По накопленной частоте Si (см. табл.№2 в лаб. раб.№1) определяем, что медиана находится в интервале 1,33-1,56 и вспомогательные параметры соответственно равны: = 1,33;
h =0,222; = 6; = 4.
=1,33+0,222*(8,5-6)/4=1.47.
Полученное значение медианы представлено графически как абсцисса середины промежутка ординат накопленных частот в пределах от 0 до 16 кумуляты ряда распределения.
Практически это означает, что 50 % банков с доходами от 50 до 100 млн. $ имеют рентабельность активов менее 1,47, остальные - более 1,47.
3. Мода - наиболее часто встречающееся значение признака совокупности.
Рисунок №11 - Гистограмма частот
Её величину определяют по формуле:
(8)
где - нижняя граница модального интервала; - частота, соответствующая модальному интервалу; - предмодальная частота; - послемодальная частота.
Для приведенного вариационного ряда для определения Мо используем формулу (5), тогда:
=1,33+0,222*((4-2)/((4-3)+(4-2)))=1,47.
Мода, как и медиана, может быть определена графически по известной гистограмме. Для этого правая вершина модального прямоугольника соединяется с правым верхним углом предыдущего прямоугольника, а левая вершина модального прямоугольника - с левым верхним углом последующего прямоугольника. Абсцисса точки пересечения этих прямых является модой ряда распределения.
Таким образом, в данной совокупности наиболее часто встречается рентабельность активов, равная 1,47 для банков с доходами от 50 до 100 млн.$
Замечание 1. Различаются моды дискретного и вариационного интервального рядов. Первые устанавливаются непосредственно по определению, вторые применением формулы 7.
Замечание 2. В симметричных рядах все перечисленные средние показатели одинаковы X=Me=Mo. Поэтому для общей характеристики ряда достаточно вычислить среднюю арифметическую величину.
Замечание 3. Для асимметричных рядов распределения медиана является наиболее предпочтительной характеристикой центра распределения, потому что находится между средней арифметической и модой.
4. Размахом вариации называется разность между максимальным и минимальным значениями признака совокупности.
R = xmax ? xmin, R = 2-0,89 = 1,11 (9)
5. Используя данные лабораторной работы № 1, рассчитать среднее линейное отклонение d по следующим формулам:
для сгруппированных данных (cм. таб. №2)
(10)
где K - число групп совокупности, наибольшее значение варианты;
для несгруппированных данных (см. рис. №1)
(11)
Тогда, применяя формулы (10) и (11) в среде Excel (рис 10,рис. 11), получаем:
.
Рисунок 12 - Расчет среднего линейного отклонения d
Рисунок 13 - Дисперсия
6. Дисперсия - это средняя из квадратов отклонений вариантов значений признака от их средней величины. Среднее квадратическое отклонение представляет собой корень квадратный из дисперсии. Различают дисперсию для сгруппированных данных:
(12)
где K - число групп совокупности, наибольшее значение варианты.
Для несгруппированных данных:
(13)
Дисперсия несгруппированных данных:
Среднее квадратическое отклонение: у = 0,308655.
Дисперсия сгруппированных данных:
Среднее квадратическое отклонение у= 0,313906.
Дисперсия и среднеквадратическое отклонение дискретного ряда представлены на рисунке 12.
7. Квартили - значения признака в ранжированном ряду распределения, выбранные специальным образом. Четверть единиц должна быть меньше по величине, чем Q1; другая четверть единиц заключена между значениями Q1 и Q2; третья четверть единиц - между значениями Q2 и Q3; остальные - превосходят Q3.
Рисунок 14 - Среднеквадрическое отклонение дискретного ряда
Значения Qi вычисляются по формулам, аналогичным формуле для расчета медианы:
(14)
где - нижняя граница интервала, в котором находится первая квартиль; - сумма накопленных частот интервалов, предшествующих интервалу, в котором находится первая квартиль; - частота интервала, в котором находится первая квартиль. Таким же образом определяются Q2 и Q3.
(15)
(16)
Вычислим первую, вторую и третью квартили по формулам (14) - (16):
Q1=(1,11+0,222*((((16+1)/4)-2)/4)= 1,23487.
Q2=(1,33+0,222*((((16+1)/2)-6)/4)=1,46875.
Q3=(1,56+0,222*(((3*(16+1)/4)-10)/3)= 1,7635.
Рисунок 15 - Расчет квартилей в EXCEL
Сравним вычисленные величины квартилей с величинами, полученными применением статистических функций "Квартиль" порядка 1, 2 и 3 к дискретному ранжированному ряду (см. рис. 13) в программной среде Excel.
Замечание 5. Вторая квартиль Q2 должна совпадать с медианой, определенной из формулы (4) для интервального вариационного ряда.
Квартильное отклонение Q можно использовать для обобщения характеристики вариаций признаков в рассматриваемой совокупности, если по каким-либо причинам невозможно определение крайних значений рядов распределения с открытыми границами, то:
(17)
Для симметричных или малоасимметричных распределений:
Q=(1,7635-1,23487)/2=0,264312/3*0,31391=0,20927.
8. Относительные показатели вариации используются для сравнения колеблемости различных признаков в одной и той же совокупности или при сравнении колеблемости одного и того же признака в нескольких совокупностях.
Коэффициент осцилляции:
(18)
Относительное линейное отклонение:
(19)
Коэффициент вариации:
(20)
Относительный показатель квартильной вариации:
(21)
= 1,11/1,4725*100 %=75,38 %
=0,26/1,4725*100 %=17,53 %
=0,31391/1,4725*100=21,32 %
=0,26431/1,469*100=18 %.
Совокупность является однородной, если коэффициент вариации не превышает 33 %. Поскольку v = 21,32 %<33 %, то по размеру рентабельности и прибыли совокупность банков является однородной.
9. Показатель фондовой дифференциации рассчитывается по первичным данным и характеризует отношение средней величины из 10 % наибольших значений совокупности к средней величине из 10 % наименьших значений совокупности:
(22)
Два коммерческих банка, что составляет 10 % от общего количества банков, имеют наибольший уровень рентабельности 1,92 и 2, поэтому =(1,92+2)/2=1,96. И два коммерческих банка имеют наименьший уровень рентабельности 0,89 и 1,01, поэтому =(0,89+1,01)/2=0,95. Следовательно, коэффициент фондовой дифференциации будет таким:= 1,96/0,95 =2,06.
Это означает, что размер рентабельности у 10 % банков с наивысшими доходами в 2,06 раза превышает размер прибыли 10 % коммерческих банков с наименьшими доходами.
Для определения децильной дифференциации используются формулы расчета квартилей.
Сначала находится номер первой децили:
затем девятой -
=1,7, =15,3.
=1,11+0,222*((1,7-2)/2)=1,0767.
=2+0,222*((15,3-15)/2)=2,0333.
Коэффициент децильной дифференциации устанавливается из соотношения:
(23)
= 2,0333/1,0767= 1,89.
Это означает, что отношение децили наиболее рентабельных банков в совокупности к децили наименее рентабельных банков составляет 1,89.
Вывод
Достижение навыков обработки и обобщения индивидуальных значений одного и того же признаков у различных единиц совокупности. Для начала были произведены расчеты среднего арифметического дискретного и интервально вариационного рядов; по формулам были высчитаны медиана и мода. В симметрических рядах все перечисленные показатели одинаковы X=Me=Mo=1,47. Поэтому для общей характеристики ряда достаточно вычислить среднюю арифметическую величину. Затем были произведены расчеты среднего линейного отклонения для сгруппированных и несгруппированных данных, результаты имеют незначительное различие - D1=0,26; D2=0,253. Дисперсия также рассчитывается для двух типов данных, значение практически равное. Аналогично, что среднее квадратическое отклонение соответственно равно 0,31. Далее квартили вычисляются по формулам, аналогичным формуле для расчета медианы. Вторая квартиль Q2 должна совпадать с медианой для интервального вариационного ряда. Относительные показатели вариации такие как, коэффициент осцилляции, относительное линейное отклонение, коэффициент вариации, относительный показатель квартильной вариации. Более того, совокупность является однородной, если коэффициент вариации не превышает 33 %. Поскольку v = 21,32 %<33 %, то по размеру рентабельности и прибыли совокупность банков является однородной.
В итоге коэффициент фондовой дифференциации демонстрирует, что размер рентабельности у 10 % банков с наивысшими доходами в 2,06 раза превышает размер прибыли 10 % коммерческих банков с наименьшими доходами. Коэффициент децильной дифференциации устанавливает, что отношение децили наиболее рентабельных банков в совокупности к децили наименее рентабельных банков составляет 1,89. Таким образом, уровень рентабельности наиболее прибыльных банков в 1,89 раз выше уровня наименее прибыльных банков.
Список литературы
1. Теория вероятностей и математическая статистика: Метод. указ. Ч. 2 / Сост. Т.В. Авдеенко, Т.С. Зайцева. - Новосибирск: Изд-во СГУПСа, 2007. - 100 с.
2. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. М.: Высш. шк., 1997.
3. Калинина В.Н., Панкин В.Ф. Математическая статистика. М.: Высш. шк., 1994.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Построение интервального вариационного ряда распределения предприятий по объему реализации. Графическое изображение ряда (гистограмма, кумулята, огива). Расчет средней арифметической; моды и медианы; коэффициента асимметрии; показателей вариации.
контрольная работа [91,1 K], добавлен 10.12.2013Использование статистических характеристик для анализа ряда распределения. Частотные характеристики ряда распределения. Показатели дифференциации, абсолютные характеристики вариации. Расчет дисперсии способом моментов. Теоретические кривые распределения.
курсовая работа [151,4 K], добавлен 11.09.2010Построение статистического ряда распределения предприятий по признаку прибыли от продаж, определение значения моды и медианы. Установление наличия и характера связи между признаками затраты на производство и реализацию продукции и прибыль от продаж.
лабораторная работа [111,0 K], добавлен 17.10.2009Средняя величина анализируемого признака. Размах и коэффициент вариации. Среднее линейное и квадратическое отклонение. Мода, медиана, первый и третий квартиль. Расчет медианы для интервального ряда. Основные аналитические показатели рядов динамики.
контрольная работа [301,9 K], добавлен 22.04.2015Понятие о средних величинах как обобщении в экономике. Виды средних величин: арифметическая, гармоническая, геометрическая, квадратическая и кубическая. Показатели вариации. Методика и примеры решения типовых задач на нахождение средних величин.
курсовая работа [27,7 K], добавлен 31.05.2008Расчет показателей вариации: среднее арифметическое, мода, медиана, размах вариации, дисперсия, стандартное и среднее линейное отклонения, коэффициенты осцилляции и вариации. Группировка данных по интервалам равной длины, составление вариационного ряда.
курсовая работа [429,7 K], добавлен 09.06.2011Значения показателей качества для каждого из образцов сравниваемой продукции музыкальных центров фирм Philips, Samsung, LG, Sony. Определение коэффициентов весомости показателей качества. Расчет его нормированных значений. Построение ряда распределения.
контрольная работа [269,6 K], добавлен 28.03.2016Построение вариационного (статистического) ряда, гистограммы и эмпирической функции распределения. Определение выборочных оценок числовых характеристик случайной величины. Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции и создание модели парной регрессии.
контрольная работа [2,0 M], добавлен 05.04.2014Построение гистограммы и эмпирической функции распределения. Нахождение доверительного интервала для оценки математического распределения. Проверка статистической гипотезы о равенстве средних значений, дисперсий, их величине, о виде закона распределения.
курсовая работа [1,7 M], добавлен 29.11.2014Ознакомление с основами выборочного метода в статистическом наблюдении. Определение средней величины. Описание структурных характеристик изучаемой совокупности. Расчет моды, медианы, крайних квартилей и децилей. Проведение корреляционного анализа.
контрольная работа [113,9 K], добавлен 12.05.2015Построение рядов распределения с произвольными интервалами и с помощью формулы Стерджесса. Построение статистических графиков. Расчет и построение структурных характеристик вариационного ряда. Общая характеристика исследуемых статистических совокупностей.
курсовая работа [654,9 K], добавлен 12.04.2009Анализ распределений для выявления закономерности изменения частот в зависимости от значений варьирующего признака и анализ различных характеристик изучаемого распределения. Характеристика центральной тенденции распределения и оценка вариации признака.
лабораторная работа [606,7 K], добавлен 13.05.2010Описание оборудования предприятия автосервиса. Построение интервального ряда экспериментального распределения. Проверка адекватности математической модели экспериментальным данным. Расчет значений интегральной и дифференциальной функции распределения.
курсовая работа [522,9 K], добавлен 03.12.2013Оценка среднего значения выручки по кварталам на примере ОАО "РуссНефть". Оценка моды, медианы, абсолютных и относительных показателей. Построение тренда на 3 периода вперед. Анализ колеблемости и экспоненциальное сглаживание динамического ряда.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 18.04.2011Типологическая, структурная, аналитическая группировка данных. Определение моды и медианы распределения. Зависимость прибыли от развития компании. График, отражающий изменение прибыли фирмы. Особенности группировки данных по системе варьирующих признаков.
контрольная работа [959,9 K], добавлен 12.02.2012Виды статистических методов анализа данных. Применение выборочного наблюдения в правовой статистике. Исследование стажа работы, тарифных разрядов и заработной платы рабочих цеха. Построение рядов распределения и расчет абсолютных показателей вариации.
курсовая работа [295,5 K], добавлен 14.04.2014Оценка параметров шестимерного нормального закона распределения с помощью векторов средних арифметических и среднеквадратического отклонений и матрицы парных коэффициентов корреляции (по программе Statistica). Методика определения Z-преобразования Фишера.
контрольная работа [33,6 K], добавлен 13.09.2010Приведение логарифмированием уравнения к линейному виду. Расчет средних значений арифметических переменных и коэффициентов регрессии. Определение средних квадратичных отклонений. Корреляционный анализ экспериментальных данных с помощью критерия Стьюдента.
контрольная работа [312,7 K], добавлен 10.03.2015Расчет выборочной средней, дисперсии, среднего квадратического отклонения и коэффициента вариации. Точечная оценка параметра распределения методом моментов. Решение системы уравнений по формулам Крамера. Определение уравнения тренда для временного ряда.
контрольная работа [130,4 K], добавлен 16.01.2015Формулы вычисления критерия Пирсона, среднего квадратического отклонения и значений функций Лапласа. Определение свойств распределения хи-квадрата. Критерий согласия Колмогорова-Смирнова. Построение графика распределения частот в заданном массиве.
контрольная работа [172,2 K], добавлен 27.02.2011