Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Расчетные показатели




Расчетные показатели

Товарооборота

Распределение магазинов по объему

Объем товарооборота - , млн. руб. Число магазинов -  
   
   
   
   

Так как наибольшее и наименьшее значения товарооборота равны соответственно 125 и 95 млн. руб., то размах вариации R составляет 30 млн. руб.(125-95=30).

Следующим показателем вариации является среднее линейное отклонение - арифметическое среднее значение абсолютных величин разностей значений признака и его арифметического среднего значения.

Если значения признака х несгруппированы, то среднее линейное отклонение вычисляется по формуле:

. (1.9.2)

Если значения признака х сгруппированы и представлены в виде дискретного ряда распределения, то среднее линейное отклонение вычисляется по формуле:

. (1.9.3)

Среднее линейное отклонение, вычисленное по формуле (1.9.3), называется средним линейным отклонением дискретного ряда распределения.

Заметим, что разности берутся в формулах (1.9.2) и (1.9.3) по абсолютной величине потому, что по свойству 5 арифметического среднего значения признака (стр. 62)

.

Пример 1.9. 2. Вычислим среднее линейное отклонение товарооборотов магазинов по данным табл. 1.9.1. Составим расчетную табл. 1.9.2.

Таблица 1.9.2

       
       
       
       
       
       

Применяя формулы (1.8.3), (1.9.3) и суммы в итоговой строке табл. 1.9.2, получим:

млн. руб., млн. руб.

Таким образом, товарообороты магазинов отклоняются от среднего товарооборота в среднем на 5,6 млн. руб.

Более точно характеризует вариацию показатель, называемый дисперсией. Если значения признака х несгруппированы или сгруппированы и представлены дискретным рядом распределения, то дисперсия признака х вычисляется соответственно по формулам:

(1.9.4)

и

. (1.9.5)

Дисперсия, вычисленная по формуле (1.9.5) называется дисперсией дискретного ряда распределения.

Арифметический квадратный корень из дисперсии является квадратическим средним значением квадратов отклонений значений признака от его арифметического среднего значения. Поэтому показатель называется среднеквадратическим отклонением.

Пример 1.9.3. Вычислим дисперсию и среднеквадратическое отклонение товарооборота магазинов по данным табл. 1.9.1.

Среднее значение дискретного ряда распределения, представленного в табл. 1.9.1, равно 105 млн. руб. (пример 1.9.2).

Для вычисления дисперсии составим расчетную табл. 1.9.3.

Таблица 1.9.3

     
     
   
     
     
     

Применяя формулу (1.9.5) и суммы в итоговой строке табл. 1.9.3, получим:

.

Извлекая квадратный корень из числа 64, найдем среднеквадратическое отклонение, равное 8 млн. руб.

Таким образом, товарообороты магазинов отклоняются от среднего товарооборота, равного 105 млн. руб., в среднем на 8 млн. руб.

Если значения признака х сгруппированы и представлены в виде интервального ряда распределения, то показателями вариации признака х являются показатели вариации соответствующего дискретного ряда распределения.

Заметим, что рассмотренные показатели вариации являются абсолютными показателями.

Среднее значение, дисперсия и среднеквадратическое отклонение дискретного ряда распределения легко вычисляются с помощью Excel.

Пример 1.9.4. Применяя Excel, вычислим дисперсию и среднеквадратическое отклонение товарооборота магазинов по данным табл. 1.9.4 (рис. 1.9.1).

Таблица 1.9.4




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-10-23; Просмотров: 301; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.011 сек.