Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Решение. Построение вариационного ряда с равными интервалами для показателя территорий районов Омской области.Стр 1 из 5Следующая ⇒
Построение вариационного ряда с равными интервалами для показателя территорий районов Омской области. Определим оптимальное число групп с помощью формулы Стерджесса: K =1+3, 322·lg N. = 6.
Для дальнейших расчетов примем K =6. Максимальное число предприятий и организаций была в Омском районе Х max = 114 а минимальная численность – в Большеуковском районе Х min= 15 тыс. чел. Величина интервала для каждой группы, таким образом, составит: h= 2, 5 Примем величину интервала равной h = 2, 5. Это позволит образовать шесть групп, в которые войдут все единицы статистической совокупности. С учетом полученных результатов устанавливаем интервалы значений, относимых к отдельным группам:
Расчет показателей, характеризующих центр группирования вариационного ряда Решение. Определим среднюю число предприятий и организаций группы как середину соответствующего интервала. Вычислим накопленные частоты по числу районов: Полученные результаты приведены в таблице 4. Таблица № 4
Среднюю численность населения одного района для всей статистической совокупности вычислим по формуле средней арифметической взвешенной, применяемой для сгруппированных данных: х средняя = 11, 671875
Определим моду Мо интервального ряда.
Мо= 9, 574074074 Таким образом, можно утверждать, что число предприятий и организаций в 9, 57 м^2 встречается в данной статистической совокупности чаще других.
Для расчета медианы Ме необходимо установить, на какой интервал приходится середина вариационного ряда.
Ме= 10, 35294118 Следовательно, можно утверждать, одна половина районов области имела число предприятий и организаций менее 10, 3 м^2, а другая – более.
Расчет показателей вариации Решение: Расчет дисперсии D проведем на основе формулы. Для этого требуется определить среднюю величину из квадратов статистического признака. Расчет промежуточных результатов представлен в таблице 5.
Таблица № 5
Средняя величина из квадратов средней численности населения района: X^2= 148, 140625
Таким образом, с учетом ранее вычисленного значения средней численности населения одного района (п. 1.2), дисперсия составит:
D= 11, 90795898
Среднее квадратическое отклонение определим как корень квадратный из дисперсии.
Q= 3, 450791066 Коэффициент вариации определяется как отношение среднего квадратического отклонения к среднему значению статистического признака:
V = 0, 295650105
Расчет показателей, характеризующих вид вариационного ряда
Решение. Для определения асимметричности и эксцесса (крутости) вариационного ряда необходимо предварительно определить центральные моменты третьего и четвертого порядка: Выполним расчет промежуточных результатов в таблице 6. С учетом ранее вычисленного значения = 11, 671875находим:
Таблица №6
Таким образом, центральный момент третьего порядка равен:
М3 = 66, 75624847 Центральный момент четвертого порядка равен:
М4 = 710, 1224735 Для определения асимметричности распределения также используется коэффициент асимметрии Пирсона:
As = 0, 607918847 Как следует из сравнения полученных значений можно отметить существенную количественную разницу между нормированным моментом третьего порядка и коэффициентом асимметрии Пирсона. Тем не менее, по полученным значениям показателя асимметрии, можно утверждать, что данный вариационный ряд обладает умеренной правосторонней асимметрией. Степень отклонения высоты вершины от нормального распределения определим с помощью показателя эксцесса: Ex = 2, 007934004 Поскольку показатель эксцесса незначительно отличается от нуля можно сделать вывод, что данное распределение в значительной степени соответствует нормальному. Положительный знак эксцесса свидетельствует о некотором превышении высоты вершины над нормальным распределением.
|