Автор работы: Пользователь скрыл имя, 16 Апреля 2012 в 21:22, контрольная работа
Средние величины и связанные с ними показатели вариации играют в статистике очень большую роль, что обусловлено предметом ее изучения. Поэтому данная тема является одной из центральных в курсе. Средняя является очень распространенным обобщающим показателям в статистике. Это объясняется тем, что только с помощью средней можно охарактеризовать совокупность по количественно варьирующему признаку
1. Введение 3
2. Определение моды и медианы в статистике 5
3. Нахождение моды и медианы в дискретном вариационном ряду 6
4. Расчет моды и медианы в интервальном вариационном ряду 8
5. Квартили и децили – дополнительные характеристики
вариационного ряда 12
6. Заключение 13
7. Список используемой литературы 14
50 * 90/115 = 39,1
Прибавив полученную величину к минимальной границе медианного интервала, получим искомое значение медианы:
Ме = 350 +39,1 = 389,1 тыс. руб.
Формула исчисления медианы для интервального вариационного ряда имеет следующий вид: Ме = ХМе + iМе * (∑f/2 – SМе-1)/fМе,
Где ХМе – начальное значение медианного интервала;
iМе
– величина медианного
∑f – сумма частот ряда (численность ряда);
SМе-1 – сумма накопленных частот в интервалах, предшествующих медианному;
fМе
– частота медианного
Подставляя в эту формулу значения из примера, приведенного выше, получим значение медианы:
Ме = 350 + 50 * (500/2 – 160)/115 = 389,1 тыс. руб.
Следовательно,
примерах мода равна 108,8, а медиана
– 389,1.
Квартили и децили – дополнительные характеристики вариационного ряда
Дополнительно
к медиане для характеристики вариационного
ряда исчисляют квартили, которые делят
ряд по сумме частот на четыре равные части,
и децили, которые делят ряд на десять
равных частей. Второй квартиль равен
медиане, а первый – Q1 и третий – Q3 исчисляют
аналогично расчету медианы, только вместо
медианного интервала берется для первого
квартиля интервал, в котором находится
варианта, отсекающая ј численности частот,
а для третьего квартиля – варианта, отсекающая
ѕ численности частот. Исчислим для нашего
примера первый и третий квартили:
Q1 = XQ1 +iQ1 * (∑f/4
– SQ1-1)/fQ1,
Q1 = 300 + 50 * (125–60)/100
= 332,5
Для расчета первого квартиля находим ј всех частот: ∑f/4 составит 125 (500/4). Из таблицы 3 видно, что 125-я варианта находится в интервале 300 – 350.Следовательно, XQ1 = 300. Сумма накопленных частот до этого интервала равна 60 (SQ1-1), частота этого интервала – 100. Расчет дает значение первого квартиля 332,5 тыс. руб. Это означает, что у трех четвертей всех рабочих заработная плата составляет 332,5 тыс. руб. и выше.Рассчитаем третий квартиль. Три четверти численности частот (3/4 ∑f) составит 375 = 500*3/ 4. 375-я варианта находится в интервале 400 – 450. Следовательно:
Q3 = XQ3 + iQ3 * (3/4∑f – SQ3-1)/fQ3,
Q3 = 400 + 50 *(375 –
275)/180 = 427,75
Третий квартиль составляет 427,75 тыс. руб. Следовательно, заработная плата каждого четвертого работника превышает 427,75 тыс. руб.
Заключение
Исходя
из контрольной работы, можно сделать
вывод, что средние величины и их разновидности
в статистике играют большую роль. Средние
показатели широко применяются в анализе,
так как именно в них находят свое проявление
закономерности массовых явлений и процессов,
как во времени, так и в пространстве. Так,
например, закономерность повышения производительности
труда находит свое выражение в статистических
показателях роста средней выработки
на одного работающего в промышленности,
закономерность неуклонного роста уровня
благосостояния населения проявляется
в статистических показателях увеличения
средних доходов рабочих и служащих и
т.д. Широкое применение имеют такие описательные
характеристики распределения варьирующего
признака как мода и медиана. Они являются
конкретными характеристиками, их значение
имеет какая-либо конкретная варианта
в вариационном ряду. Так, чтобы охарактеризовать
наиболее часто встречающуюся величину
признака, применяют моду, а чтоб показать
количественную границу значения варьирующего
признака, которую достигла половина членов
совокупности – медиану. Таким образом,
средние величины помогают изучать закономерности
развития промышленности, конкретной
отрасли, общества и страны в целом.