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)

Абсолютные показатели вариации и методы их расчета




К абсолютным показателям относятся: размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия и среднее квадратическое отклонение.

Размах вариации – показывает, насколько велико различие между единицами совокупности, имеющими самое маленькое и самое большое значение признака. Рассчитывается как разность между наибольшими и наименьшими значениями варьирующего признака:

Среднее линейное отклонение – описывает вариацию признака внутри интервала

Характеристика, которая даёт обобщенную характеристику ряда и гасит случайные отклонения значений признака. Вокруг значений средней величины происходят колебания признака, для обобщения этих колебаний применяется средняя величина этих отклонений.

Среднее линейное отклонение для арифметической простой

Среднее линейное отклонение для арифметической взвешенной

Дисперсия – средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины и в зависимости от исходный данных вычисляется по формулам простой дисперсии и взвешенной.

Простая:

Взвешенная:

Среднее квадратическое отклонение -- При достаточно большом размахе величина линейного отклонения достигает или превышает среднее значение признака. При различии максимального и минимального значения признака на порядок или более эта характеристика не описывает характер вариации. Для такого описания применяют средний квадрат отклонений от средней величины. Среднее квадратическое отклонение равно корню квадратному из дисперсии. СКО показывает, на сколько, в среднем отклоняются конкретные варианты признака от среднего значения (колеблемость). Выражается в абсолютных величинах.

СКО для не сгруппированных данных:

СКО для сгруппированных данных:

 




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2015-04-24; Просмотров: 768; 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.