Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АрхитектураБиологияГеографияДругоеИностранные языки
ИнформатикаИсторияКультураЛитератураМатематика
МедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогика
ПолитикаПравоПрограммированиеПсихологияРелигия
СоциологияСпортСтроительствоФизикаФилософия
ФинансыХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника

Среднее линейное отклонение взвешенное

Вопрос 1. Понятие, предмет и метод статистики | Вопрос 3. Сводка и группировка статистических данных | Выбор группировочного признака | Выбор интервала группировки | Полигон применяется чаще всего для изображения дискретных вариационных рядов распределения. | Тема 2. Наглядное представление статистических данных | Вопрос 2. Сущность и виды относительных величин | Вопрос 2 Степенные средние величины | Вопрос 1. Понятие и виды рядов динамики | Абсолютный прирост. |


Читайте также:
  1. II) ЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ
  2. Quot;Длинное " и "короткое " среднее скользящее
  3. Вероятность восстановления и среднее время ремонта.
  4. Наибольшее отклонение температуры подогрева топлива лимитируется качеством распыливания топлива форсунками и не должно превышать 5-8С;
  5. Оберн Мейсон-самое-лучшее-среднее-имя Рид.
  6. ОТКАЗ, ОТКЛОНЕНИЕ ПРЕТЕНЗИЙ
  7. Отклонение общепроизводственных расходов

d =

Пример: имеются следующие данные о возрасте работников предприятия

Группы рабочих по возрасту Число рабочих Середина интервала
ДО 20   17,5
20-25   22,5
25-30   27,5
30-35   32,5
35-40   37,5
40 и старше   42,5
ИТОГО    

Требуется определить среднее линейное отклонение возраста рабочих.

1. Рассчитаем средний возраст рабочих:

2. Рассчитаем среднее линейное отклонение:

3. Среднее квадратическое отклонение рассчитывается двумя способами:

3.1. Среднее квадратическое отклонение простое: .

Пример:

3.2. Среднее квадратическое отклонение взвешенное:

Пример:

Группы рабочих по возрасту Число рабочих Середина интервала
ДО 20   17,5
20-25   22,5
25-30   27,5
30-35   32,5
35-40   37,5
40 и старше   42,5
ИТОГО    

4.Дисперсия (средний квадрат отклонений) рассчитывается как простая и взвешенная, а также способом моментов:

4.1. Дисперсия простая

4.2. Дисперсия взвешенная

4.3. Если варианты признака представлены не большими числами расчет дисперсии удобнее вести способом моментов . Способом моментов дисперсия также рассчитывается как простая: ; или как взвешенная:

Дисперсия и среднее квадратическое отклонение взаимосвязаны:

5. Коэффициент вариации определяется как отношение среднего квадратического отклонения к средней величине признака, выраженное в процентах: .

Он характеризует количественную однородность статистической совокупности. Если данный коэффициент < 10%, вариация признака в исследуемой совокупности является незначительной, и для формирования обобщающей характеристики признака по всем единицам данной совокупности можно использовать среднее значение.

Если коэффициент вариации 10%< V<30%, говорят об умеренной вариации признака. В такой ситуации средняя величина может быть использована для обобщающей характеристики признака в данной совокупности, НО с дополнительным анализом вариации.

Если коэффициент вариации 30%< V, вариация признака существенна (совокупность неоднородна по данному признаку). Следовательно, средняя величина не может использоваться для формирования обобщающей характеристики изучаемого признака в данной совокупности.

 


Дата добавления: 2015-11-14; просмотров: 49 | Нарушение авторских прав


<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Вопрос 3. Структурные средние величины (мода и медиана)| Вопрос 2. Определение результатов выборочного наблюдения

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.01 сек.)