RSS    

   Лекции по статистике - (лекции)

p>Вариационным рядомназывается последовательность различных вариант. записанных в возрастающем порядке вместе с соответствующими частотами. Вариационный ряд обычно записывается в одном из видов: в таблице с частотами mi, через относительные частоты Wi=mi/n. В зависимости от типа признака различают дискретные и интервальные вариационные ряды. В зависимости от объема исходных данных и области допустимых значений одномерного количественного признак, частотные распределения также подразделяются на дискретные и интервальные. Если различных вариант очень много (более 10-15), то эти варианты группируют, выбирая определенное число интервалов группировки и получая таким образом интервальное частотное распределение. Алгоритм группировки массива данных состоит из следующих шагов: находят минимальную и максимальную варианты

весь диапазон значений признака [Xmin, Xmax] разбивают на к интервалов одинаковой длины.

Число К обычно берется в пределах 10-15. Редки случаи, когда требуется более 25 и менее 8 группировок. Существуют формулы для определения “оптимального” значения К и построения таким образом оптимального распределения частот. Формула Старджеса. Для больших n эта формула дает оценку снизу для К. находят граничные точки каждого из интервалов и т. д.

подсчитываем число вариант Mi, попавших в интервал , причем варианты, попавшие на границы интервалов, относят только к одному из интервалов, результат заносят в таблицу.

    Пример 2.

Приведем вариационный ряд почасовой оплаты 303 рабочих промышленности Xi

    2. 49
    2. 50
    2. 51
    2. 52
    2. 53
    2. 54
    2. 55
    2. 56
    2. 57
    2. 58
    2. 59
    2. 6
    2. 61
    Mi
    1
    4
    1
    1
    0
    3
    2
    0
    3
    2
    1
    8
    1
    2. 62
    3
    2. 72
    9
    2. 82
    11
    2. 92
    6
    3. 02
    2
    3. 12
    0
    3. 22
    1
    3. 32
    1
    2. 63
    0
    2. 73
    3
    2. 83
    3
    2. 93
    2
    3. 03
    0
    3. 13
    0
    3. 23
    0
    3. 33
    0
    2. 64
    5
    2. 74
    10
    2. 84
    4
    2. 94
    4
    3. 04
    3
    3. 14
    2
    3. 24
    0
    3. 34
    2
    2. 65
    7
    2. 75
    11
    2. 85
    7
    2. 95
    8
    3. 05
    4
    3. 15
    4
    3. 25
    3
    3. 35
    2
    2. 66
    3
    2. 76
    4
    2. 86
    5
    2. 96
    5
    3. 06
    2
    3. 16
    2
    3. 26
    1
    3. 36
    0
    2. 67
    2
    2. 77
    2
    2. 87
    3
    2. 97
    2
    3. 07
    0
    3. 17
    0
    3. 27
    0
    3. 37
    1
    2. 68
    3
    2. 78
    9
    2. 88
    8
    2. 98
    3
    3. 08
    2
    3. 18
    2
    3. 28
    0
    2. 69
    2
    2. 79
    5
    2. 89
    4
    2. 99
    1
    3. 09
    0
    3. 19
    1
    3. 29
    0
    2. 70
    14
    2. 8
    22
    2. 90
    16
    3. 0
    9
    3. 10
    7
    3. 20
    4
    3. 30
    4
    2. 71
    4
    2. 81
    3
    2. 91
    3
    3. 01
    1
    3. 11
    0
    3. 21
    0
    3. 31
    0

Построим для данного ряда интервальное частотное распределение. X min = 2, 49 Xmax=3, 37

    Для удобства вычислений возьмем К=10. и т. д.

Для наглядного представления дискретных частотных распределений могут применяться вертикальные линии. Каждый из примеров можно рассматривать либо как выборку, либо как генеральную совокупность. Обычно данные собирают и анализируют для практических результатов.

    пример.

Абсолютное частотное распределение прибыли 100 крупных межнациональных компаний, базирующихся в США за 1988 г.

    Класс компании, размер прибыли, млн. $
    Число компаний в классе
    -1500-0
    3
    |||
    0-500
    41
    |||| |||| |||| |||| |||| |||| |||| |||| |||| |||| |
    500 - 1000
    32
    |||| |||| |||| |||| |||| |||| |||| ||||
    1000 - 1500
    9
    |||| |||| |
    1500 - 2000
    6
    |||| ||
    2000 - 2500
    6
    |||| ||
    2500 - 5500
    3
    |||
    3. Графическое изображение статистических данных.

Обычно табличное распределение частот дополняют его графическим представлением. Схематически все множество графических представлений статистических данных разделяют на два класса: диаграммы и линейные изображения. К классу линейных графиков относятся полигон, кумулятивная кривая, кривая концентрации, огива. Полигоном частот называют ломаную, отрезки которой соединяют точки Иногда крайние точки соединяют с точками, имеющими нулевую ординату. пример. (с оценками)

Полигоном относительных частот называют ломаную, отрезки которой соединяют точки.

    Замечание.

Если на ось абсцисс наносить возможные исходы событий, а на ось ординат вероятности этих исходов, то ломаная линия, характеризующая изменение вероятностей различных исходов событий при испытаниях называется полигоном распределения вероятностей.

Кумулятивная кривая (кривая сумм) - ломаная, составленная по последовательно суммированным, т. е. накопленным частотам или относительным частотам. При построении кумулятивной кривой дискретного признака на ось абсцисс наносятся значения признака, а ординатами служат нарастающие итоги частот. Соединением вершин ординат прямыми линиями получают кумуляту. При построении кумуляты интервального признака, на ось абсцисс откладываются границы интервалов и верхним значениям присваивают накопленные частоты. Кумулятивную кривую называют полигоном накопленных частот.

Страницы: 1, 2, 3, 4


Новости


Быстрый поиск

Группа вКонтакте: новости

Пока нет

Новости в Twitter и Facebook

                   

Новости

© 2010.