Расчет дисперсии и среднего квадратического отклонения

Основными обобщающими показателями вариации в статистике являются дисперсия и среднее квадратическое отклонение.

Дисперсия — это средняя арифметическая квадратов отклонений каждого значения признака от общей средней. Дисперсия обычно называется средним квадратом отклонений и обозначается . В зависимости от исходных данных дисперсия может вычисляться по средней арифметической простой или взвешенной:

дисперсия
невзвешенная (простая)	взвешенная

Среднее квадратическое отклонение представляет собой корень квадратный из дисперсии и обозначается :

среднее квадратическое отклонение
невзвешенное (простое)	взвешенное

Среднее квадратическое отклонение — это обобщающая характеристика абсолютных размеров вариации признака в совокупности. Выражается оно в тех же единицах измерения, что и признак (в метрах, тоннах, процентах, гектарах и т. д.). Вычислению среднего квадратического отклонения предшествует расчет дисперсии.

Пример. Исчислим дисперсию по данным задачи

Произведено продукции одним рабочим штук	Число рабочих	х*f	х-х	(х-х)^2	(х-х)^2f
			-2 -1
Итого

Исчислим среднюю арифметическую взвешенную:

шт.

Значения отклонений от средней и их квадратов представлены в таблице.

Определим дисперсию:

Среднее квадратическое отклонение будет равно:

шт.

Если исходные данные представлены в виде интервального ряда распределения, то сначала надо определить дискретное значение признака, а далее применить тот же метод, что изложен выше.

Дата добавления: 2015-07-08