Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Тема 1. 5. Показатели вариацииСтр 1 из 9Следующая ⇒
ТЕМА 1.5. ПОКАЗАТЕЛИ ВАРИАЦИИ
1.5.1. Понятие вариации. 1.5.2. Показатели вариации. 1.5.3. Правило сложения дисперсии.
Понятие вариации
Вариация — это наличие различий у отдельных единиц совокупности по какому-либо признаку. Эта категория занимает особое место в статистической науке, ибо именно наличие вариации единиц совокупности предопределяет необходимость статистики. Если бы отдельные единицы совокупности имели они и те же значения признаков (например, рост, возраст у всех живущих людей был бы одинаковый), то для изучения данной совокупности по этим признакам достаточно было бы изучить только одну единицу совокупности. Однако зачастую значения признаков колеблются, изменяются при переходе от одной единицы к другой. Как правило, вариация является порождением следующих причин: — своеобразие условий, в которых происходит развитие отдельных единиц совокупности; — неравномерность развития отдельных единиц. Например, причиной вариации роста у отдельно взятых людей является генетическая особенность каждого организма (основная причина), особенности питания, экологическая обстановка и т.д.; вариация урожайности может быть вызвана климатическими, почвенными особенностями зоны произрастания, режима и возможности полива, качеством посадочного материала и т.д. Вариация существует во времени и в пространстве. Под вариацией в пространстве понимается колеблемость значений признака по отдельным территориям (урожайность пшеницы в разных регионах). Под вариацией во времени подразумевается объективное изменение значений признака в разные периоды (или моменты). Например, со временем изменяется средняя продолжительность предстоящей жизни, доходность предприятий отрасли, уровень потребностей людей и т.д. Изучение вариации имеет важное значение, так как вариация характеризует степень однородности совокупности. Однородность совокупности — необходимое условие при расчете большинства статистических показателей, в частности средних величин. Показатели вариации
Показатели вариации являются необходимым дополнением при расчете средних величин, так как определяют степень однородности совокупности.
Система показателей вариации включает следующее: — размах вариации; — среднее абсолютное (линейное) отклонение; — среднее квадратическое отклонение; — дисперсия; — коэффициент вариации. Значение показателей вариации: — характеризуются размеры вариации признака; — показатели вариации дополняют систему средних величин, в которой затушевываются индивидуальные различия; — показатели вариации позволяют охарактеризовать уровень однородности совокупности; — с помощью показателей вариации, путем сравнения вариации у отдельных признаков (разных), есть возможность измерить взаимосвязь между этими признаками. Первый показатель, так называемый размах вариации, — наиболее простой из показателей, характеризует абсолютные размеры изменения признака и определяется как разница максимального и минимального значений признака: Несмотря на простоту расчета, этот показатель имеет важный недостаток — учитывает только два приграничных значения. В случае аномальности одного или двух приграничных значений, он может исказить действительную вариацию совокупности. Для того чтобы избавиться от этого недостатка, рассчитывают отклонение каждой индивидуальной величины от средней по совокупности. Таким образом, учитывается значение каждой единицы совокупности. Для того чтобы охарактеризовать это отклонение одним числом, рассчитывают среднюю из этих значений. Данный показатель носит название среднее абсолютное (линейное) отклонение и определяется следующим образом: - простой вид; - взвешенный вид (для сгруппированных данных); где d(L) — среднее абсолютное (линейное) отклонение; х — индивидуальное значение признака (варианта); — среднее из значений признака; п — численность совокупности; f — частота. Среднее линейное отклонение характеризует средний размер отклонений индивидуальных значений признака от средней величины. Таким образом, он характеризует абсолютные размеры вариации, имеет те же единицы измерения, что и признак, вариацию которого характеризует. Недостаток: ввиду того, что применяется модуль, затруднено проведение математических операций. Поэтому он применяется редко.
Для того чтобы избавиться от недостатка предыдущего показателя, разницу между индивидуальным значением и средней возведем в квадрат и затем извлечем корень квадратный из полученного среднего значения. Полученный показатель будет называться среднее квадратическое отклонение: - простая. - взвешенная. Играет ту же роль, что и среднее абсолютное отклонение, но, имеет перед ним одно преимущество, а именно, с ним проще проводить математические операции. Ввиду этого в 90 случаях из 100 используется этот показатель. Еще более удобный для математических преобразований показатель вариации — дисперсия, который представляет собой среднее квадратическое отклонение в квадрате: - простая, - взвешенная. С помощью дисперсии и среднего квадратического отклонения измеряются взаимосвязи между различными признаками. Кроме того, по этим показателям можно сравнивать совокупности в смысле их однородности по одинаковым признакам. Вывод об однородности совокупности позволяет сделать коэффициент вариации, который может быть рассчитан несколькими способами в зависимости от исходной информации: - характеризует средний процент отклонений индивидуальных значений признака от средней величины. , , , где V – коэффициент вариации; σ – среднее квадратическое отклонение; d (L) – среднее линейное отклонение; ХМО – мода (структурная средняя); ХМЕ – медиана(структурная средняя). Коэффициент вариации имеет большое значение. Он позволяет сравнивать уровень вариации по различным признакам и используется для характеристики однородности совокупности. Если коэффициент вариации меньше 33%, то совокупность однородна.
Пример расчета показателей вариации. Распределение студентов вуза по возрасту характеризуются следующими данными (табл. 1): Таблица 1
Рассчитайте показатели, характеризующие вариацию возраста студентов для каждой формы обучения. Сравните полученные результаты. Рассчитаем показатели вариации, характеризующие совокупность студентов очно-заочной формы обучения. 1. Размах вариации: R = xmax – xmin = 31 - 18,5 = 12,5 (лет) 2. Средняя арифметическая: 3. Среднее линейное отклонение: Возраст отдельно взятого студента отклоняется от среднего по совокупности возраста — 27 лет — на 3 года. То есть можно утверждать, что возраст наибольшего числа студентов не будет выходить за границы интервала: от 24,3 до 30,4 лет. 27,36 - 3,07 < 27,36 < 27,36+ 3,07. Среднее квадратическое отклонение: Среднее квадратическое отклонение также характеризует абсолютную величину отклонения индивидуального значения от средней. Как правило, значение среднего квадратического отклонения больше среднего линейного отклонения. Дисперсия: =13,899 Характеризует квадрат отклонений индивидуального значения от средней величины. Коэффициент вариации: Средний процент отклонений индивидуальных значений от средней величины составляет 13,6%. Совокупность однородна. Сделаем аналогичные расчеты по совокупности студентов дневного отделения. Получаем следующие результаты:
R = 12,5 = 21,69 d(L) = 3,40 σ = = 4,74 σ2=22,54 V = 21,9% На основании приведенных расчетов можно сделать вывод о том, что совокупность студентов очно-заочного отделения более однородная.
Расчет показателей вариации — достаточно трудоемкий процесс. В некоторых случаях, когда имеется ряд показателей с равноотстоящими моментами времени или равноинтервальный ряд распределения, расчет может быть упрощен. Сокращенные способы расчета дисперсии базируются на знании свойств дисперсии. Свойства дисперсии: — если от всех значений варианты х отнять (прибавить) постоянное число А, то дисперсия не изменится; — если каждое значение варианты разделить (умножить) на постоянную величину к, то дисперсия уменьшится (увеличится) в к2 раз. Сокращенные способы расчета дисперсии: 1. 2. Способ моментов – применяется только в случае равенства интервалов. , где i – величина интервала; - момент 2-го порядка, , где х ′ - момент 1-го порядка.
Пример. Имеются следующие данные о распределении семей по уровню среднедушевого дохода (табл. 2). Таблица 2
Как правило, в качестве константы А выбирается варианта с наибольшей частотой (для максимального упрощения расчетов). Наибольшая частота равна 75, значит А = 550. . На основании приведенных расчетов можно сделать вывод о том, что совокупность семей однородна. Однако коэффициент вариации приближается к верхней границе (33%), превышение которой свидетельствует о неоднородности совокупности. То есть в данной совокупности достаточно высокий уровень вариации. Средний душевой доход по всей совокупности семей составляет 451руб., а среднее отклонение от этого уровня — 141 руб. Поэтому можно констатировать достаточно высокую разницу между уровнем дохода отдельно взятых семей и, как следствие этого — начавшийся процесс расслоения общества. Дополнительные выводы можно сделать, рассчитав структурные средние — моду и медиану. Правило сложения дисперсии
Если данные представлены в виде аналитической группировки, в статистике рассматривают три вида дисперсии:
— общая дисперсия; — дисперсия средняя из внутригрупповых; — межгрупповая дисперсия. Общая дисперсия измеряет вариацию признака х во всей совокупности под влиянием всех факторов, обусловливающих эту вариацию. Межгрупповая дисперсия (факторная) объясняет вариацию, вызванную признаком, положенным в основу группировки. Средняя из внутригрупповых дисперсия (остаточная) объясняет ту часть вариации, которая вызвана действием (влиянием) на признак х всех остальных признаков (факторов), кроме группировочного. Правило сложения дисперсии заключается в том, что общая дисперсия равна сумме межгрупповой и средней из внутригрупповых дисперсий: , где - межгрупповая дисперсия; - средняя из внутригрупповых дисперсия. Расчет средней из внутригрупповых проводится в два этапа. Первоначально рассчитываются дисперсии по каждой группе, как квадрат отклонений индивидуальных значений признака в группе от средней, рассчитанной в пределах группы: , , где пi — численность i -ой группы. На втором этапе по средней арифметической взвешенной рассчитывается средняя из внутригрупповых дисперсия: Межгрупповая дисперсия определяется как квадрат отклонений средних, рассчитанных по каждой группе от средней, рассчитанной в пределах всей совокупности, взвешенных численностью группы: Правильность расчетов дисперсии при помощи правила сложения дисперсии можно подтвердить расчетом общей дисперсии по обычной формуле. Поскольку правило сложения дисперсии позволяет разложить дисперсию на дисперсию, возникающую под влиянием факторного признака (группировочного), и остаточную дисперсию, оно широко используется при изучении взаимосвязей между признаками. На основе правила сложения дисперсии в статистике разработаны меры связей между факторным и результативным признаками: коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение. Коэффициент детерминации определяется как отношение межгрупповой дисперсии к общей дисперсии: . Коэффициент детерминации характеризует долю общей колеблемости результативного признака, которая вызвана признаком, положенным в основу группировки. Эмпирическое корреляционное отношение характеризует тесноту связи между признаками и определяется следующим образом:
Пример использования правила сложения дисперсии. Имеются данные о распределении магазинов по объему товарооборота (табл. 3): Таблица 3
Определите общую дисперсию, используя правило сложения дисперсии. = 527,9 + 197,3 = 725,13 Для проверки правильности расчетов определим общую дисперсию обычным способом: Это значит, что 72,8% вариации издержек обращения объясняется признаком, положенным в основу группировки, то есть товарооборотом. Соответственно, 27,2% вариации результативного признака может быть объяснено прочими факторами, не учтенными в группировке:
Эмпирическое корреляционное отношение — показатель тесноты связи. Он характеризует уровень согласованности в изменениях факторного признака» (объем товарооборота) и результативного признака (величина издержек обращения). Эмпирическое корреляционное отношение показывает степень влияния товарооборота на издержки обращения. Иногда дают вероятностную интерпретацию: с вероятностью 0,853 мы можем предсказать изменения издержек обращения, зная изменение товарооборота. Значения эмпирического корреляционного отношения лежат в диапазоне от 0 до 1: О - 0,3 — слабая связь; 0,3 - 0,7 — умеренная; 0,7 - 1,0 — сильная. Выводы: 1. Наличие вариации обусловливает необходимость статистики. Статистика изучает только варьирующие явления. 2. Показатели вариации характеризуют однородность совокупности и служат необходимым дополнением при расчете средней величины. 3. Для упрощения расчетов основного показателя вариации — дисперсии — применяют сокращенные способы расчета дисперсии, основанные на свойствах дисперсии. 4. На основании дисперсии (правило сложения дисперсии) рассчитывается эмпирическое корреляционное отношение и коэффициент детерминации, которые служат для характеристики взаимосвязи между признаками.
Библиографический список основной 1. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. чл.-корр. РАН И.И.Елисеевой.— М: Финансы статистика, 2000.— С. 74—117. 2. Практикум по теории статистики: Учеб. пособие / Под ред. проф. Р.А. Шмойловой.— М: Финансы и статистика, 1999.— С. 122—129. 3. Статистика: Курс лекций / Под ред. В.Г. Ионина.— Новосибирск: Издательство НГАЭиУ, 1996.— С. 59—84. 4. Теория статистики: Учебник / Под ред. проф. Р.А. Шмойловой.— М., 1996. дополнительный 1. Лунеев В.В. Юридическая статистика: Учебник.— М.: Юристь, 1999.— С. 272—276. 2. Савюк Л.К. Правовая статистика: Учебник.— М.: Юристь, 1999.— С. 412—416. ТЕМА 1.6. РЯДЫ ДИНАМИКИ
1.6.1. Задачи статистического изучения явлений во времени. 1.6.2. Ряды динамики, их классификация. 1.6.3. Правила построения рядов динамики. 1.6.4. Показатели анализа рядов динамики. 1.6.5. Способы выравнивания динамических рядов. Экстраполяция и интерполяция.
Библиографический список основной 1. Общая теория статистики: Учебник / Под. Ред. чл.- корр. РАН И.И.Елисеевой.- М.: Финансы и статистика, 2000. - С. 301- 367. 2. Практикум по теории статистики: Учеб. пособие / Под ред. проф. Р.А. Шмойловой.- М.: Финансы и статистика, 1999.- С. 227 - 252. 3. Статистика: Курс лекций / Под ред. В.Г.Ионина.- Новосибирск: Издательство НГАЭиУ, 1996.- С. 91- 99. 4. Теория статистики: Учебник / Под ред. проф. Р.А. Шмойловой.- М: 1996. дополнительный 1. Лунеев В.В. Юридическая статистика: Учебник.- М.: Юристъ, 1999.- С. 287-301. 2. Савюк Л.К. Правовая статистика: Учебник. - М: Юристъ, 1999.- С. 459 - 475.
Агрегатная форма индексов
Чаще всего используют индексы, представляющие собой сравнение сумм агрегатов. Используя агрегатную форму индексов, можно охарактеризовать изменение явления в пространстве (территориальные) и во времени. Использование агрегатной формы индексов позволяет сравнивать изменения состояния неоднородных совокупностей. Например, общий индекс цен может быть рассчитан двумя способами: - так называемый индекс Пааше. В приведенном индексе цена на каждый товар взвешена соответствующим объемом продаж. Таким образом, в числителе будет товарооборот отчетного периода, а в знаменателе - товарооборот отчетного периода в базисных ценах. Следовательно, индекс показывает изменение цен при неизменном количестве. Индекс Пааше наиболее часто используется в экономических расчетах, однако, может быть использован и другой индекс: - так называемый индекс Лайспереса. Если цену оставить неизменной, а количество проиндексировать (изменить), то получим индекс физического объема: , который будет отражать изменение количества продаж. Здесь цена будет использоваться в качестве соизмерителя. Для того чтобы определить общее изменение товарооборота по группе товаров, нужно общий товарооборот в отчетном периоде разделить на общий товарооборот в базисном периоде: Данный индекс показывает, что на товарооборот влияют два фактора: цена и количество проданного товара, следовательно, индекс может быть представлен в виде двухфакторной мультипликативной модели итогового показателя: Если взаимосвязь между величинами выражена в форме произведения, либо частного, то эта взаимосвязь сохраняется и для индивидуальных величин. Правило построения индексов можно сформулировать следующим образом: В том случае, если индексируется качественный показатель (цена, себестоимость, урожайность, трудоемкость, производительность и т.д.), то веса берутся обычно на уровне отчетного периода. В том же случае, если индексируется количественный показатель (объем производства, количество проданных товаров, численность занятых), то соизмеритель берется на уровне базисного периода. Перечисленные индексы представлены в виде отношения, поэтому они характеризуют относительное изменение цен, физического объема и товарооборота. Эти же самые индексы могут бытьпредставлены в виде разностей. В этом случае они показывают абсолютное изменение показателя всего и в том числе - за счет отдельных факторов (разложение общего прироста). Абсолютное изменение общего товарооборота: , в том числе: - за счет изменения цен: , - за счет изменения физического объема продаж: . То же самое можно записать следующим образом: - за счет изменения физического объема продаж: ; - за счет изменения цен: . Агрегатные индексы можно использовать не только при оценке динамики товарооборота, но и общих затрат на производство продукции, валового сбора и т.д.
Пример расчета индивидуальных и агрегатных индексов. Имеются данные об объеме продаж и ценах на продукты (табл. 1). Таблица 1
Рассчитайте индивидуальные индексы цен и физического объема по каждому виду товаров. Определите общее изменение товарооборота, цен и физического объема реализации. Рассчитайте сумму переплаты (экономии) покупателей за счет изменения цен. Индивидуальные индексы цен и физического объема рассчитываются как отношение цены (физического объема) на каждый товар в отчетном периоде к цене (физическому объему) на этот товар в базисном периоде. Результаты расчетов заносятся в таблицу (табл. 1, графы 6, 7). Для того, чтобы определить относительное изменение товарооборота, рассчитаем общий индекс товарооборота: Общий товарооборот увеличился на 20,5%. Рассчитаем индекс цен: В среднем количество проданных продуктов увеличилось на 16,5%. Индекс физического объема можно также найти, используя взаимосвязь между индексами: . Для того чтобы найти сумму переплаты или экономии покупателей от изменения цен, необходимо найти разницу между числителем и знаменателем индекса цен: За счет роста цен покупатели заплатили в отчетном периоде за один и тот же объем продуктов на 25559 руб. больше. Рассмотренные выше индексы используются тогда, когда показатель, изменение которого мы рассматриваем, может быть полечен произведением двух других и изменения этих двух показателей известны. Но в практике расчетов бывает, что абсолютны, значения этих показателей могут быть неизвестны, а известно лишь их относительное изменение и итоговый показатель. В этом случае агрегатные индексы преобразуют в средний арифметический и средний гармонический индекс, в зависимости от того, какими данными мы располагаем.
Пример расчета среднего гармонического индекса. В розничной торговле ведется учет изменения цен на конкретные товары и учет стоимости проданных товаров (табл. 2). Объем продаж в натуральном объеме не известен. Как определить е этом случае индекс цен? Таблица 2
- средний гармонический индекс цен. Таким образом, цены в отчетном периоде по сравнению с базисным увеличились на 3,3%. На основании имеющихся данных можно рассчитать индекс товарооборота: Общий товарооборот снизился на 3%. Используя взаимосвязь между индексами, можно рассчитать индекс физического объема: Результатом повышения цен явилось снижение объема продаж. Количество проданных изделий сократилось на 6,1%.
Пример расчета среднего арифметического индекса. Имеются следующие данные о затратах на производство продукции (табл. 3). Как изменится объем произведенной продукции в стоимостном выражении? Таблица 3
где z0, z1 - себестоимость единицы продукции в базисном и отчетном периоде соответственно. Физический объем произведенной продукции в целом по предприятию увеличился на 1,8%.
Индексы средних величин Индексы средних величин позволяют изучать динамику средних величин. Как правило, такая потребность возникает в случаях, если: — одна и та же продукция продается по различным ценам (на различных рынках); — один и тот же вид продукции выпускается на различных предприятиях с различной себестоимостью; — на производство одного и того же вида изделий затрачивается разное время; — посевы одинаковой культуры имеют различную урожайность и т.д. Динамика средней и факторы, ее формирующие, характеризую i -ся с помощью системы индексов. При этом определяют: — индекс переменного состава; — индекс постоянного состава; — индекс структурных сдвигов. Индекс переменного состава характеризует динамику средней величины и представляет собой отношение средней в отчет] периоде к средней величине базисного периода, рассчитанных формуле средней арифметической взвешенной: - основная формула индекса переменного состава. В данном случае р — цена, динамику средней которой мы в качестве веса используется объем продаж — q. В том случае, если есть структура продаж товара, преследующую формулу: Здесь объем продаж представлен в виде удельного веса в объеме. Изменение средней величины могут вызвать два фактора: — изменение индивидуальной цены; — изменение структуры продаж. Влияние первого фактора отражает индекс постоянного ( фиксированного) состава: Влияние второго фактора отражает индекс структурных сдвигов: В предлагаемом ниже примере рассмотрим индекс средней стоимости единицы продукции.
Пример расчета индексов средних величин. На предприятиях отрасли производится один вид продукции (табл. 4). Таблица 4
Определите, как изменилась средняя себестоимость на производство единицы продукции по отрасли всего и в том числе за счет отдельных факторов. Средние затраты рассчитаем при помощи средней арифметической взвешенной, затем найдем индекс переменного состава: Таким образом, средняя себестоимость в целом по отрасли выросла на 25,5%. Динамика средней себестоимости единицы продукции в целом по отрасли складывается под влиянием двух факторов: — изменения себестоимости единицы продукции на отдельном предприятии; — структуры производства продукции отрасли. Рассчитаем индекс фиксированного состава: Таким образом, в результате повышения себестоимости единицы продукции на обоих предприятиях средняя себестоимость единицы продукции выросла на 25,6%. Определим влияние на среднюю себестоимость структурных сдвигов: За изучаемый период структура производства практически не изменилась, поэтому изменение средней цены произошло целиком за счет влияния первого фактора, то есть изменения себестоимости на производство продукции на каждом предприятии. Правильность расчетов подтверждает проверка через взаимосвязь индексов.
Территориальные индексы Территориальные индексы позволяют проводить сравнение одноименных показателей в территориальном разрезе. Например, сравнение цен на один и тот же вид продукции в разных городах, сравнение себестоимости одноименной продукции на разных заводах и т.д. Выводы: 1. Индекс — это сравнение двух состояний одного явления. Наиболее часто проводятся сравнения во времени и пространстве. 2. Индексы могут быть индивидуальные и общие. 3. При построении общих индексов необходимо соблюдать правило построения индексов. 4. Агрегатные индексы используются в том случае, если изучается динамика показателя, который может быть представлен в виде произведения (товарооборот, общие затраты на производство продукции). 5. В зависимости от имеющихся данных агрегатные индексы могут быть преобразованы в средний гармонический и средний арифметический индексы. 6. Динамика средней величины характеризуется при помощи индексов переменного, постоянного состава и структурных сдвигов. 7. Сравнения в пространстве проводится при помощи территориальных индексов. 8. Используя взаимосвязь между индексами, можно найти третий, зная значения двух других. Библиографический список основной 1. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. чл.-корр. РАН И.И.Елисеевой.— М: Финансы и статистика, 2000.— С. 368—432. 2. Статистика: Курс лекций / Под ред. В.Г.Ионина.— Новосибирск: Издательство НГАЭиУ, 1996.— С. 111—127. 3. Теория статистики: Учебник / Под ред. проф. Р.А. Шмойловой.— М., 1996. дополнительный 1. Практикум по теории статистики: Учеб. пособие / Под ред. проф. Р.А. Шмойловой.— М.: Финансы и статистика, 1999.— С. 292—309.
Библиографический список основной 1. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. чл.-корр. РАН И.И.Елисеевой.— М.: Финансы и статистика, 2000.— С. 226—300. 2. Практикум по теории статистики: Учеб. пособие / Под ред. проф. Р.А. Шмойловой.— М.: Финансы и статистика, 1999.— С. 180—215. 3. Статистика: Курс лекций / Под ред.: В.Г.Ионина.— Новосибирск: Издательство НГАЭиУ, 1996-С. 128—147. 4. Теория статистики: Учебник / Под ред. проф. Р.А. Шмойловой.— М., 1996. дополнительный 1. Луневе В.В. Юридическая статистика: Учебник.— М.: Юристъ, 1999. 2. Савюк Л.К. Правовая статистика: Учебник.— М.: Юристъ, 1999. Библиографический список основной 1. Общая теория статистики: Учебник / Под. Ред. чл.- корр. РАН И.И.Елисеевой.- М.: Финансы и статистика, 2000. - С. 156 - 190. 2. Практикум по теории статистики: Учеб. пособие / Под ред. проф. Р.А. Шмойловой.- М.: Финансы и статистика, 1999.- С. 159 - 168. 3. Статистика: Курс лекций / Под ред. В.Г.Ионина.- Новосибирск: Издательство НГАЭиУ, 1996.- С. 18 - 28. 4. Теория статистики: Учебник / Под ред. проф. Р.А. Шмойловой.- М: 1996. дополнительный 1. Лунеев В.В. Юридическая статистика: Учебник.- М.: Юристъ, 1999. 2. Савюк Л.К. Правовая статистика: Учебник. - М: Юристъ, 1999.
ТЕМА 1.5. ПОКАЗАТЕЛИ ВАРИАЦИИ
1.5.1. Понятие вариации. 1.5.2. Показатели вариации. 1.5.3. Правило сложения дисперсии.
Понятие вариации
Вариация — это наличие различий у отдельных единиц совокупности по какому-либо признаку.
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2017-01-19; просмотров: 9557; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.188.61.223 (0.227 с.) |