Характеристика форм розподілу. Властивості форми розподілу

Однорідність сукупності — це передумова використання інших статистичних методів (середніх величин, регресійного аналізу тощо). Однорідними вважаються такі сукупності, елементи яких мають спільні властивості (риси) і належать до одного типу, класу. При цьому однорідність означає не повну тотожність рис і властивостей елементів, а лише наявність у них загального в істотному, головному.

Формою розподілу статистичної сукупності прийнято називати криву співвідношення частот і значень варіюючої ознаки. Різноманітність статистичних сукупностей — передумова різних форм співвідношення частот і варіюючої ознаки. За своєю формою розподіли поділяють на такі види: одно-, дво- і багатовершинні. Наявність двох і більше вершин свідчить про неоднорідність сукупності, про поєднання в ній груп із різними рівнями ознаки. Розподіли якісно однорідних сукупностей, як правило, одновершинні. Серед одновершинних розподілів є симетричні і асиметричні (скошені), гостро- і плоско вершинні.

У симетричному розподілі рівновіддалені від центру значення ознаки мають однакові частоти, а в асиметричному — вершина розподілу зміщена. Напрям асиметрії протилежний напряму зміщення вершини. Якщо вершина зміщена вліво, то це правостороння асиметрія, і навпаки.

200

Найпростішою мірою асиметрії є відхилення між середньою арифметичною, модою і медіаною. В симетричному розподілі характеристики центру мають однакові значення = Ме = Мо _; в асиметричному між ними існують певні розбіжності. При правосторонній асиметрії > Ме>Мо, при лівосторонній, навпаки < Ме < Мо.

Асиметрія як відносна статистична характеристика дорівнює різниці між середнім значенням і медіаною або модою, поділеними на середнє квадратичне відхилення.

Стандартизовані відхилення , або

19)Види і форми взаємозв’язків. Таблиці взаємної спряженості.

Одним iз найзагальніших законів об'єктивного світу є закон загального зв'язку i залежності між явищами суспільного життя. Усі явища суспільного життя існують не ізольовано, а у нерозривному взаємозв'язку, тобто залежать одне від одного, тому вивчення будь-якого явища буде неповним, якщо не досліджені його зв'язки з іншими явищами i процесами. Статистичне дослідження взаємозв'язків дає можливість виявити не тільки наянівсть i напрямок зв'язку, але дозволяє кількісно оцінити i виразити його аналітично.

Визначення зв'язків між явищами дає змогу перейти від констатації фактів до пояснення i використання їx на практиці. Так, при вивченні урожайності сільськогосподарських культур можна визначити кількісні характеристики виливу багатьох фактopiв на урожайність. Це дозволяє виявити резерви зростання урожайності, встановити ступінь залежності їx як від об'єктивних причин, так i від умов діяльності сільськогосподарських підприємств. Визначення взаємозв'язків дозволяє проводити науково обгрунтовані прогнози.

Зв'язки між явищами, окремими їх ознаками досить різноманітні, однак у будь-якому випадку одні ознаки виступають як фактори, що впливають на інші i зумовлюють їx зміну, інші — як результати дії цих факторів. Одні iз них є причиною, інші наслідком.

Якщо перші прийнято називати ознаками-факторами, або факторними (причинними) ознаками, то другі — результативними (наслідковими) ознаками.

Різноманітністъ зв'язків, в яких перебувають явища, зумовлює необхідність їx класифікації, зведення зв'язків до певних типів, форм за їx істотними рисами i властивостями.

В основу класифікації зв'язків у статистиці покладено відмінність i подібність зв'язків за такими їx особливостями, як ступінь тісноти, спрямованість, аналітичне вираження, одиничність або множинність факторів. Відповідно до цього розрізняють зв'язки функціональні i кореляційні, прямі i обернені, прямолінійні i криволінійні, однофакторні i багатофакторні.

За статистичною природою зв'язки поділяють на функциональні i стохастичні. При функціональному зв'язку кожному можливому значенню факторної ознаки х відповідає чітко визначене значення результативної ознаки — у, тобто функціональні зв'язки характеризуются повною відповідністю між причиною i наслідком, факторною i результативною ознаками. Така залежність притаманна фізичним, хімічним явищам тощо. У суспільних процесах це найчастіше зв'язок складових елементів розрахункових формул відповідних показників, наприклад, залежністъ валового збору від урожайності сільськогосподарської культури i розміру посівної площі.

На відміну від функціональних, стохастичні зв'язки неоднозначні. Стохастичні зв'язки проявляються як узгодженість варіації двох чи бшьше ознак. У ланці зв'язку "х→у" кожному значенню ознаки х відповідає певна множина значень ознаки у, які утворюють так званий умовний розподіл. Стохастичний зв'язок, відбиваючи множинність причин i наслідків, виявляється в зміні умовних розподлів.

Якщо умовні розподіли замінюються одним параметром — середньою , то такий зв'язок називають кореляційним. Отже, кореляційний зв'язок є різновидом стохастичного i виявляється в зміні середніх умовних розподілів, що схематично ілюструструє табл. 10.1.

За напрямком дії (спрямованістю) розрізняють зв'язок прямий i обернений. Прямий — це такий зв'язок, при якому зі збільшенням або зменшенням значень факторної ознаки відповідно збільшуєгься або зменшується значення результативної ознаки, тобто факторна i результативна ознаки змюнюються в одному напрямку.

Таблиця 10,1. Види взаємозв'язків

Факторна ознака, Xі	Результативна ознака у при наявності зв'язку:
функціонального	стохастичного	кореляційного
X1 X2 Х3 … Xn	У1 У2 У3 … Уn	У1У2 У1У2У3 У2У3У4 … Уn-1Уn

Дата добавления: 2015-04-24