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)

Совокупности




Расчет статистических показателей для малой выборочной

Малая выборочная совокупность

Малая выборочная совокупность – это совокупность (выборка), объемом до 30 вариант.

Данные малой выборочной совокупности обрабатываются без предварительной группировки всех единиц совокупности.

Далее приводится полная характеристика изучаемого объекта.

Например:

Изучаемый объект – сосновый древостой

Изучаемый признак – диаметр дерева на высоте 1,3 м

Способ формирования выборочной совокупности - случайный

Объём совокупности – 30 деревьев

Данные обмера диаметров сосны на высоте 1,3 м приведены в таблице 1.1.

 

Таблица 1.1 – Экспериментальные данные исследуемого объекта (соснового древостоя)

 

  I II III IV V
  36,50 29,00 27,50 37,00 36,00
  28,00 27,00 24,00 38,00 37,00
  37,00 27,00 27,00 35,00 28,00
  28,50 22,00 34,00 36,00 24,00
  33,50 30,50 36,00 30,00 26,00
  31,00 34,00 28,00 32,00 33,00

 

 

 

Средняя величина (арифметическая) – наиболее представительная характеристика распределения, это центр распределения изучаемого признака:

,

где x1 , x2, x3 , xn – каждое значение варианты совокупности; n – объем выборочной совокупности.

Например: =(36,50+29,00+27,50+37,00+36,00+…+33,00)/30 =31,08 см

 

Сумма квадратов отклонений (СКО) – сумма отклонений каждой варианты от средней величины (от центра распределения совокупности):

,

где xi – каждое значение варианты совокупности; – средняя величина.

Например:

СКО = (36,50-31,08)2+(29,00-31,08)2+ (27,50-31,08) 2 +(37,00-31,08)2+(36,00-31,08)2+…+(33,00-31,08)2=632,04 см 2

 

Дисперсия – это средний квадрат отклонений всех вариант совокупности от средней величины. Дисперсия характеризует степень разнообразия (изменчивости) объекта:

.

 

Например: = 632,04 / (30-1) = 21,79 см 2.

 

Стандартное отклонение (среднее квадратическое отклонение) – основной показатель вариации, характеризующий варьирование значений признака вокруг центра распределения. Среднее квадратичное отклонение является мерой надёжности средней величины. Чем меньше его численное значение, тем лучше средняя арифметическая отражает собой всю статистическую совокупность.

.

Например: , см

 

Коэффициент вариации – показатель меры изменчивости изучаемого признака (среднее квадратическое отклонение), выражающий ее в относительных единицах (то есть в процентах). Он представляет собой средний процент отклонения вариант от их среднего значения.

Коэффициент вариацииявляется наиболее распространенным показателем, используемым для оценки типичности средних величин. Данная характеристика не зависит от принятых единиц измерения, и поэтому может применяться для сравнительной оценки величины варьирования различных признаков, как в пределах одной совокупности, так и в разных совокупностях. Вместе с тем он в значительной степени зависит от средней величины, и поэтому его применяют ограниченно случаями, когда имеет место естественное (от нуля) начало отсчета или сходные начала отсчета:

%.

Например: Cv = 4,67×100 = 15,03 %

31,08

 

По величине расчётного коэффициента вариации определяется уровень изменчивости признака с помощью шкалы Мамаева представленной в таблице 1.2.

 

Таблица 1.2 Шкала Мамаева для установления уровня изменчивости признака

 

Величина коэффициента вариации, % Уровень изменчивости
до 7 очень низкий
7 – 15 низкий
16 – 25 средний
26 – 35 повышенный
36 – 50 высокий
более 50 очень высокий

 

Например: Расчётный коэффициент вариации Сv = 15,03 % тогда уровень изменчивости диаметра дерева на высоте 1,3 м низкий, т. к. коэффициент вариации находится в пределах от 7 до 15 %.

 

Коэффициент дифференциации – характеризует изменчивость признака, выражая ее в относительных единицах. Смысл данного показателя такой же, как и у коэффициента вариации, но он устраняет его ограничения:

,

где xmin – минимальное значение варианты изучаемого признака в совокупности.

Степень дифференциации признака определяется по величине коэффициента дифференциации с помощью таблицы 1.3.

 

Таблица 1.3 Классификация степени дифференциации признака

 

Величина коэффициента дифференциации, % Степень дифференциации
до 13 слабая
13 – 27 умеренная
28 – 38 средняя
39 – 53 значительная
54 – 70 большая
более 70 очень большая

 

Например: Vd = 4,67×100 =65,96 %

(31,08 – 24,00)

Степень дифференциации большая, т. к. коэффициент дифференциации находится в пределах от 54 до 70 %.

 




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2015-06-04; Просмотров: 1094; 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: 0.01 сек.