Типы группировки данных
Понятия математической статистики. Характеристика видов статистической сводки, ее этапы. Простая и сложная сводки, программа и план их проведения. Типы группировок. Примеры группировки данных (типологическая, структурная, аналитическая, комбинационная).
| Рубрика | Математика |
| Вид | контрольная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 22.12.2016 |
| Размер файла | 24,4 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/
План
- Введение
- 1. Понятие и виды статистической сводки
- Виды и этапы сводки
- 2. Понятие и типы группировок
- 3. Примеры группировки данных
- Типологические группировки данных
- Структурные группировки данных
- Аналитические группировки данных
- Комбинационные группировки данных
- Заключение
- Библиографический список
Введение
Математическая статистика - наука о математических методах систематизации и использования статистических данных для научных и практических выводов. Во многих своих разделах математическая статистика опирается на теорию вероятностей, позволяющую оценить надежность и точность выводов, делаемых на основании ограниченного статистического материала (например, оценить необходимый объем выборки для получения результатов требуемой точности при выборочном обследовании).
В теории вероятностей рассматриваются случайные величины с заданным распределением или случайные эксперименты, свойства которых целиком известны. Предметом теории вероятностей являются свойства и взаимосвязи этих величин (распределений).
Однако, часто эксперимент представляет собой черный ящик, выдающий лишь некие результаты, по которым требуется сделать вывод о свойствах самого эксперимента. Наблюдатель имеет набор числовых (или их можно сделать числовыми) результатов, полученных повторением одного и того же случайного эксперимента в одинаковых условиях. При этом всегда возникают вопрос: как сделать как можно более точный вывод о распределении, наблюдая одну случайную величину, по набору ее значений в нескольких опытах?
Примером такой серии экспериментов может служить социологический опрос, набор экономических показателей или последовательность гербов и решек при тысячекратном подбрасывании монеты.
Все вышеперечисленные факторы подтверждают актуальность и значимость данной темы на современном этапе, направленной на глубокое и всестороннее изучение основных понятий математической статистики.
Целью нашей работы является систематизация, накопление и закрепление знаний о понятиях математической статистики, а именно о типах группировок данных.
1. Понятие и виды статистической сводки
Статистическая сводка является следующим этапом после статистического наблюдения. Её задача заключается в том, чтобы привести собранную информацию и материалы в определенный порядок, систематизировать и на этой основе дать сводную характеристику всей изучаемой совокупности.
"Статистическая сводка - комплекс последовательных операций по первичной обработке данных с целью выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению. Это научно-организованная обработка материалов наблюдения, включающая подсчет групповых и общих итогов, систематизацию, группировку данных и составление таблиц [3]".
Виды и этапы сводки
Различают простую и сложную сводку:
При простой сводке производится подсчет общих итогов по изучаемой совокупности.
При сложной сводке производится группировка единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по всей совокупности, и представление результатов группировки в виде статистических таблиц.
Сводка называется децентрализованной если единое руководство работой осуществляется из центра, а непосредственная работа проводится на местах (обычно используется при обработке статистической отчетности).
В том случае, когда обработка данных проводится в одном месте, то сводка называется централизованной. Централизованная сводка обычно используется для обработки материалов единовременных статистических обследований.
математическая статистика сводка группировка
Статистическая сводка должна проводиться по определенной программе и плану. Проведению статистической сводки и группировки предшествует разработка программы статистического наблюдения, которая состоит из нескольких этапов: выбор группировочного признака; определение порядка формирования групп; разработка системы статистических показателей для характеристики отдельных групп и совокупности в целом; разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.
2. Понятие и типы группировок
Итак, как говорилось выше, статистическая сводка состоит из этапов, одним из которых является группировка статистических данных.
Если используются данные из обзоров, переписей, статистических описаний, то они обычно уже сгруппированы авторами этих работ, и далеко не все типы новых группировок возможны. Чаще всего простые итоговые сводки не удовлетворяют исследователя, так как они дают слишком общие представления об изучаемом явлении. Поэтому статистический материал подвергается группировке. Группировка создаёт основу для последующей сводки и анализа данных.
"Группировка - это метод, при котором вся исследуемая совокупность разделяется на группы по какому-то существенному признаку. Например, группировка предприятий по формам собственности или группировка населения по размеру среднедушевого дохода [5]".
Сущность группировки статистического исследования состоит в том, что с помощью обобщающих статистических показателей: относительных и средних величин, показателей вариации и динамики, экономических индексов, а также с помощью табличного и графического методов осуществляется анализ полученных данных.
Словами других авторов: "Группировка представляет собой способ подразделения рассматриваемой совокупности данных на однородные по изучаемым признакам группы. Это делается с целью изучения структуры этой совокупности либо взаимосвязей между отдельными элементами этой совокупности. С помощью группировки можно выявить влияние отдельных единиц на средние итоговые показатели" [7].
Так, например, группировка рабочих данной организации по уровню производительности труда используется с целью выявления влияния высокой производительности труда отдельных рабочих на среднюю производительность по организации и для определения резерва, кроющегося в повышении производительности труда всех рабочих до уровня передовых рабочих.
Группировочным признаком называется признак, по которому осуществляется группировка или основание группировки.
Типы группировки определяются: исследовательскими задачами и характером имеющихся в распоряжении исследователя количественных данных.
В зависимости от степени сложности массового явления и задач анализа - группировки могут производится по одному или нескольким признакам.
В случае, когда группировка производится только по одному признаку, то она называется простой. Если же по двум и более признакам, то такая группировка называется сложной или комбинационной.
Говоря словами других известных исследователей: "Группировку по одному признаку называют простой или одномерной, а группировку по двум или нескольким признакам - комбинационной или многомерной. Выбор группировочных признаков всегда должен быть основан на анализе количественной природы исследуемого явления" [3].
В зависимости от решаемых задач различают типологические, структурные и аналитические группировки:
Типологическая группировка - представляет собой разделение исследуемой совокупности на однородные группы. (группировка предприятий по формам собственности)
Структурная группировка - группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-то варьирующему признаку (группировка населения по уровню дохода). Анализ статистических данных структурных группировок, взятых за ряд периодов, показывает изменение структуры изучаемых явлений, то есть структурные сдвиги. Приступая к группировке статистического материала, нужно четко определить ее цели и задачи. "Важнейшей задачей статистических группировок является выделение существующих в действительности общественно экономических типов явлений [7]". Структурные группировки используются с целью исследования состава и структуры совокупности данных, а также с целью изучения тех изменений в этой совокупности, которые имеют место в соответствии с выбранным изменяющимся признаком.
Аналитическая (факторная) группировка - позволяет выявить взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками (группировка банков по сумме уставного капитала, величине активов и балансовой прибыли). Аналитические группировки используются для исследования взаимных связей, существующих между показателями, характеризующими рассматриваемую совокупность данных. В этих условиях один из показателей является обобщающим, результативным, а другие показатели рассматриваются как факторы, влияющие на обобщающий показатель.
В зависимости от вида группировочных признаков различают группировки по количественным и качественным признакам.
Качественным признаком называется признак, который отражает определенные свойства, качества данного явления и записывается в виде текста. Если качественный признак имеет мало разновидностей, то количество групп определяется числом этих разновидностей. Например, группировки населения по полу, семейному положению, образованию, деление на сельское и городское. Иногда, когда качественный признак может иметь большое число разновидностей и перечислить их все не возможно. Например, профессии служащих, номенклатура выпускаемой продукции, виды основных фондов. В таких случаях разрабатывают классификацию разновидностей, т.е. сходные по основным особенностям разновидности объединяются в группы (классы).
Кроме группировок по качественным признакам часто приходится производить группировку по количественным признакам. Например, группировка населения по возрасту, рабочих по разрядам, по степени выполнения норм и т.д. Часто бывает так, что группировки, на первый взгляд, качественные, в действительности основываются на количественных признаках. Приведем пример, при группировке детей по возрасту выделяют:
1) ясельный возраст;
2) дошкольный;
3) школьный. При отнесении в ту или иную группу руководствуются тем, что в яслях дети находятся до 3 лет, а в дошкольную группу относят детей в возрасте до 6-7 лет и, наконец, в третью группу дутей возрастом до 17 лет. Стоит отметить, что при группировке по количественному признаку нужно установить количество групп, на которые следует разбить весь диапазон изменения количественного признака, и в соответствие с числом групп определить интервалы группировки.
3. Примеры группировки данных
Многообразию общественных явлений, изучаемых математической статистикой, соответствует и многообразие применяемых группировок. В зависимости от сущности изучаемых явлений и задач исследования необходимы различные приемы группировок:
по разным признакам, с различными интервалами, с большим или меньшим числом выделяемых групп. Также разными могут быть показатели, применяемые для характеристики каждой группы.
Примерами типологических группировок могут служить группировки хозяйств по формам собственности; населения - по общественным группам; работников - занятых физическим или умственным трудом.
Приведем пример, при группировке отраслей промышленности по экономическому назначению продукции, выделяются отрасли, производящие средства производства, и отрасли, производящие предметы потребления. В большинстве случаев качественные отличия не выступают столь отчетливо. Например, выделение в отраслях промышленности крупных, средних и мелких предприятий является достаточно сложной в методологическом отношении задачей. В подобных случаях после предварительной наметки возможных типов на основе четкой формулировки задач необходимо определить те признаки, которые положены в основу выделения типов - так называемые группировочные признаки.
Группировка данных может производиться не только по одному, но и по нескольким признакам одновременно. Использование одного признака может привести к искажению действительности, поскольку в ней, как правило, переплетаются противоположные тенденции и направления. Множественность признаков, характеризующих объекты, является следствием многообразия реальных связей между объектами.
Типологические группировки данных
Задача данного типа группировки - выявление социально-экономических типов или однородных в существенном отношении групп (таблица 1.).
Таблица 1.
|
№ п/п |
Социально-экономические типы |
Мужчины |
Женщины |
|||
|
1981 |
1994 |
1981 |
1994 |
|||
|
1 |
Работники |
- |
- |
- |
- |
|
|
2 |
Руководители |
- |
- |
- |
- |
|
|
3 |
Служащие |
- |
- |
- |
- |
Структурные группировки данных
Задачей этого типа группировки является изучение состава отдельных типических групп при помощи объединения единиц совокупности, близких друг к другу по величине группировочного признака (таблица 2.)
Таблица 2.
|
№ п/п |
Количество посадочных мест |
Количество столов |
Число занятых |
Товарооборот на 1 место |
|
|
1 |
до 35 |
- |
- |
- |
|
|
2 |
18 - 52 |
- |
- |
- |
|
|
3 |
53 - 73 |
- |
- |
- |
|
|
4 |
75 - 104 |
- |
- |
- |
Аналитические группировки данных
Задача этого типа - это выявления влияния одних признаков на другие (выявить связь между социально-экономическими явлениями, таблица 3.).
Таблица 3.
|
№ п/п |
Группы магазинов по числу рабочих мест |
Число магазинов |
Товарооборот |
||
|
на 1 работника |
на 1 рабочее место |
||||
|
1 |
до 5 |
100 |
12,0 |
13,0 |
|
|
2 |
6 - 10 |
50 |
14,0 |
16,0 |
|
|
3 |
11 - 15 |
10 |
15,0 |
17,0 |
|
|
4 |
16 - 20 |
4 |
30,0 |
39,0 |
|
|
5 |
21 - 25 |
2 |
31,0 |
42,0 |
Комбинационные группировки данных
В таком типе группировок данных производится разделение совокупности на группы по двум или более признакам. При этом группы, образованные по одному признаку, разбиваются на подгруппы по другому признаку. Такие группировки позволяют изучить структуру совокупности по нескольким признакам одновременно (таблица 4.).
Таблица 4.
|
№ п/п |
Группы предприятий по объему основных фондов |
Оплата труда в рублях |
Пол |
Количество единиц |
|
|
1 |
до 200 |
100 - 120 |
М |
- |
|
|
Ж |
- |
||||
|
120 - 140 |
М |
- |
|||
|
Ж |
- |
||||
|
140 - 160 |
М |
- |
|||
|
Ж |
- |
||||
|
2 |
200 - 400 |
100 - 120 |
М |
- |
|
|
Ж |
- |
||||
|
120 - 140 |
М |
- |
|||
|
Ж |
- |
||||
|
140 - 160 |
М |
- |
|||
|
Ж |
- |
||||
|
3 |
400 - 600 |
100 - 120 |
М |
- |
|
|
Ж |
- |
||||
|
120 - 140 |
М |
- |
|||
|
Ж |
- |
||||
|
140 - 160 |
М |
- |
|||
|
Ж |
- |
||||
|
4 |
600 - 800 |
100 - 120 |
М |
- |
|
|
Ж |
- |
||||
|
120 - 140 |
М |
- |
|||
|
Ж |
- |
||||
|
140 - 160 |
М |
- |
|||
|
Ж |
- |
Заключение
Для того, чтобы полученные в результате статистического наблюдения данные могли быть использованы для характеристики изучаемой совокупности в целом, они должны быть научно обработаны, приведены в определенную систему, подсчитаны и обобщены. Такая систематизация и подсчет статистических данных является статистической сводкой.
Цель сводки заключается в обобщении результатов статистического наблюдения.
Группировкой называется разбиение общей совокупности единиц объекта наблюдения по одному или нескольким существенным признакам на однородные группы, различающиеся между собой в количественном и качественном отношении и позволяющие выделить социально-экономические типы, изучить структуру совокупности и проанализировать связи между отдельными признаками. Группировки являются важнейшим статистическим методом обобщения статистических данных, основой для правильного исчисления статистических показателей.
Библиографический список
1. Баумоль, У.Н. Экономическая теория и исследование операций / У. Н Баумоль. - М.: Академия, 2007. - 234 с.
2. Большев Л.Н., Смирнов, Н.В. Таблицы математической статистики/ Л.Н. Большев, Н.В. Смирнов. М.: Академия, 2009. - 206 с.
3. Боровков, А.А. Математическая статистика / А.А. Боровков. - М.: Лань, 2009. - 357с.
4. Высшая математика / Под. ред.И. И. Баврина. - М.: Академия, 2012. - 382 с.
5. Елисеева, И.И., Юзбашев, М.М. Общая теория статистики / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев. - М.: Лань, 2013. - 400 с.
6. Математика / Под. ред. И.Д. Пехелецкого. - М.: Академия, 2014. - 315с.
7. Суходольский, В.Г. Лекции по высшей математике для гуманитариев / В.Г. Суходольский. - СПБ.: 2003. - 157 с.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Понятие о статистической сводке и группировке. Типологическая, аналитическая, структурная группировка. Понятие структурных сдвигов: сопоставление данных структурных группировок. Техника выполнения группировок: интервальные и дискретные вариационные ряды.
контрольная работа [26,9 K], добавлен 23.07.2009Понятие и оценка необходимости в статистической обработке психологических данных. Методика и основные этапы математической обработки полученных данных, его критерии и параметры: признаки и переменные, шкалы измерения, анализ и оценка уровня значимости.
презентация [443,1 K], добавлен 28.02.2014Основные этапы обработки данных натуральных наблюдений методом математической статистики. Оценка полученных результатов, их использование при принятии управленческих решений в области охраны природы и природопользования. Проверка статистических гипотез.
практическая работа [132,1 K], добавлен 24.05.2013Методика проведения группировки объектов на основе алгоритма K-средних, используя рандомизацию исходных данных (объединенной центрированной матрицы наблюдений). Оценка требуемого числа итераций. Расчет расстояния от объектов до новых центров кластеров.
практическая работа [195,6 K], добавлен 20.09.2011Программа курса, основные понятия и формулы теории вероятностей, их обоснование и значение. Место и роль математической статистики в дисциплине. Примеры и разъяснения по решению самых распространенных задач по различным темам данных учебных дисциплин.
методичка [574,5 K], добавлен 15.01.2010Понятие математической статистики как науки о математических методах систематизации и использования статистических данных для научных и практических выводов. Точечные оценки параметров статистических распределений. Анализ вычисления средних величин.
курсовая работа [215,1 K], добавлен 13.12.2014Предмет, методы и задачи социально-экономической статистики - система показателей, основные группировки и классификации. Статистическое изучение численности населения, источники статистической информации о населении. Уравнение демографического баланса.
шпаргалка [516,4 K], добавлен 06.04.2008Проведение аналитической группировки и дисперсионного анализа данных, с целью количественно определить тесноту связи. Определение степени корреляции между группировочными признаками и вариационной зависимости переменной, обусловленной регрессией.
контрольная работа [140,5 K], добавлен 17.08.2014Функции эритроцитов в организме человека, учет изменения их количества в связи с возрастом в рамках теории вероятностей и математической статистики. Обработка исходных данных, построение диаграммы рассеивания, гистограммы признаков; проверка гипотез.
курсовая работа [1,6 M], добавлен 18.02.2012Исторические аспекты развития статистики, ее предмет. Понятие статистической методологии. Организация государственной и международной статистики. Программа и формы статистического наблюдения. Формы вариационного ряда. Средняя арифметическая и ее свойства.
шпаргалка [37,9 K], добавлен 12.12.2010Поиск участков возрастания и убывания функций, классификация экстремума. Умножение матриц АВ–1С. Теория вероятности события и случайных величин. Построение интервальной группировки данных. Решение задачи линейного программирования, построение графика.
контрольная работа [127,1 K], добавлен 11.11.2012Построение аналитической группировки с целью изучения зависимости между стажем работы рабочих, выработкой и качеством изготавливаемой продукции. Интервальный вариационный ряд распределения с равновеликими интервалами. Средняя выработка, мода и медиана.
контрольная работа [911,4 K], добавлен 14.07.2009Порядок преобразования исходных данных и построения математической модели оптимального плана доставки газет. Выбор метода решения и основные этапы его реализации. Принципы освоения и практического применения оптимизационного пакета прикладных программ.
курсовая работа [235,0 K], добавлен 25.03.2017Методы регистрации, описания и анализа статистических экспериментальных данных, получаемых в результате наблюдения массовых случайных явлений. Обзор задач математической статистики. Закон распределения случайной величины. Проверка правдоподобия гипотез.
презентация [113,3 K], добавлен 01.11.2013Понятия теории вероятностей и математической статистики, применение их на практике. Определение случайной величины. Виды и примеры случайных величин. Закон распределения дискретной случайной величины. Законы распределения непрерывной случайной величины.
реферат [174,7 K], добавлен 25.10.2015Общее понятие о дисперсионном анализе, его сущность и значение. Использование INTERNET и компьютера для проведения дисперсионного анализа, особенности работы в среде MS Excel. Примеры применения однофакторного и двухфакторного дисперсионного анализа.
курсовая работа [820,4 K], добавлен 17.02.2013Математические методы систематизации и использования статистических данных для научных и практических выводов. Закон распределения дискретной случайной величины. Понятие генеральной совокупности. Задачи статистических наблюдений. Выборочное распределение.
реферат [332,8 K], добавлен 10.12.2010Числовые характеристики выборки. Статистический ряд и функция распределения. Понятие и графическое представление статистической совокупности. Метод наибольшего правдоподобия для нахождения плотности распределения. Применение метода наименьших квадратов.
контрольная работа [62,6 K], добавлен 20.02.2011Классификация случайных событий. Функция распределения. Числовые характеристики дискретных случайных величин. Закон равномерного распределения вероятностей. Распределение Стьюдента. Задачи математической статистики. Оценки параметров совокупности.
лекция [387,7 K], добавлен 12.12.2011Теория вероятности, понятие вероятности события и её классификация. Понятие комбинаторики и её основные правила. Теоремы умножения вероятностей. Понятие и виды случайных величин. Задачи математической статистики. Расчёт коэффициента корреляции.
шпаргалка [945,2 K], добавлен 18.06.2012
