Ряды распределения. Атрибутные и вариационные ряды распределения

В данном примере группировочным признаком выступают виды преступлений. Данный ряд распределения является атрибутивным, поскольку варьирующий признак представлен не количественными, а качественными показателями. Наибольшее число правонарушений составляют кражи 56%; далее правонарушения распределяются поровну между грабежами и случаями изъятия наркотиков (16%) и убийствами и случаями нанесения тяжких телесных повреждений (3%); разбои составили 4.5%, и наименьшее число зарегистрированных правонарушений составили изнасилования -1%.

б) Вариационные ряды распределения

Вариационные  ряды строятся на основе количественного  группировочного признака. При этом вариационные ряды по способу построения бывают дискретными (прерывными) и интервальными (непрерывными).   Дискретный ряд распределения - ряд, который основан на прерывной вариации признака, т.е. в котором значение признака выражено целым числом (число раскрытых преступлений и т.д.). Для построения дискретного ряда с небольшим числом вариантов выписываются все встречающиеся варианты значений признака , а затем подсчитывается частота повторения варианта . Ряд распределения принято оформлять в виде таблицы, состоящей из двух колонок (или строк), в одной из которых представлены варианты, а в другой - частоты.                        Интервальный ряд распределения - ряд, базирующийся на непрерывно изменяющемся значении признака, имеющего любые количественные выражения, т.е. значение признаков таких рядах задается в виде интервала. При наличии достаточно большого количества вариантов значений признака первичный ряд является труднообозримым, и непосредственное рассмотрение его не дает представления о распределении единиц по значению признака в совокупности. Поэтому первым шагом в упорядочении первичного ряда является его ранжирование - расположение всех вариантов в возрастающем (убывающем) порядкеВариационные ряды состоят из двух элементов: вариант и частот.         Варианта - это отдельное значение варьируемого признака, которое он принимает в ряду распределения.        Частота - это численность отдельных вариант или каждой группы вариационного ряда. Частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к итогу, называются частостями. Сумма частот составляет объем ряда распределения.Для построения ряда распределения непрерывно изменяющихся признаков, либо дискретных, представленных в виде интервалов, необходимо установить оптимальное число интервалов, на которые следует разбить все единицы изучаемой совокупности.

2) Графическое изображение статистических данных

Статистический  график - это чертеж, на котором статистические совокупности, характеризуемые определенными показателями, описываются с помощью условных геометрических образов или знаков. Представление данных таблиц в виде графика производит более сильное впечатление, чем цифры, позволяет лучше осмыслить результаты статистического наблюдения, правильно их истолковывать, значительно облегчает понимание статистического материала, делает его наглядным и доступным.Значение графического метода в анализе и обобщении данных велико. Графическое изображение позволяет осуществить контроль достоверности статистических показателей, так как, представленные на графике, они более ярко показывают имеющиеся неточности, связанные либо с наличием ошибок наблюдения, либо с сущностью изучаемого явления. С помощью графического изображения возможны изучение закономерностей развития явления, установление существующих взаимосвязей. Простое сопоставление данных не всегда дает возможность уловить наличие причинных зависимостей, в то же время их графическое изображение способствует выявлению причинных связей, в особенности в случае установления первоначальных гипотез, подлежащих затем дальнейшей разработке. Графики также широко используются для изучения структуры явлений, их изменения во времени и размещения в пространстве. В них более выразительно проявляются сравнительные характеристики и отчетливо виды основные тенденции развития и взаимосвязи, присущие изучаемому явлению или процессу.

Расчет показателей  вариации.

     Вариация - это различие в значениях какого-либо признака у разных единиц данной совокупности в один и тот же период или момент времени. Исследование вариации в статистике имеет большое значение, помогает познать сущность изучаемого явления. Показатели вариации характеризуют колеблемость отдельных значений вариант около средних величин. Показатели вариации определяют различия индивидуальных значений признака внутри изучаемой совокупности. Существует несколько видов показателей вариации:                                                                                                  а) Размах вариации R представляет собой разность между максимальным и минимальным значениями признака:       R = Xmax – Xmin                                                                                        Размах вариации показывает лишь крайние отклонения признака и не отражает отклонений всех вариантов в ряду

(7) - невзвешенное;

(8) - взвешенное,

где: Х - варианты;

Х - средняя величина;

n - число признаков;

f - частоты.

Линейное отклонение учитывает различия всех единиц изучаемой совокупности.                                                                                                                         в) Дисперсия - показатель вариации, выражающий средний квадрат отклонений вариант от средних величин в зависимости от образующего вариационного фактора.

(9) - невзвешенная;

(10) - взвешенная.

Показатель дисперсии  более объективно отражает меру вариации на практике.

г) Среднее квадратическое отклонение                                                                            (11) - взвешенное;                                                                                                             (12) - невзвешенное.

Среднее квадратическое отклонение является показателем надежности средней: чем меньше среднее квадратическое отклонение, тем лучше средняя арифметическая отражает собой всю статистическую совокупность.

д) Показатель вариации.

Показатель вариации отражает тенденцию развития явления, т.e. действие главных факторов. Показатель вариации выражается в % или коэффициентах.

Расчет моды и медианы.

Особым видом  средних величин являются структурные  средние. Они применяются для  изучения внутреннего строения и  структуры рядов распределения  значений признака. К таким показателям  относятся мода и медиана.            Мода - это величина признака (варианта), который наиболее часто встречается в данной совокупности, т.e. это варианта, имеющая наибольшую частоту.  В интервальном ряду распределения мода находится по следующей формуле:                                                                                                                                где: минимальная граница модального интервала;                                                                - величина модального интервала;                                                                             частоты модального интервала, предшествующего и следующего за ним  Модальный интервал определяется по наибольшей частоте. Мода широко используется в статистической практике при изучении покупательского спроса, регистрации цен и т.д.                                                                       Медиана - варианта, находящаяся в середине ряда распределения.                Медиана делит ряд на две равные (по числу единиц) части - со значениями признака меньше медианы и со значениями признака больше медианы.           В случае если вариационный ряд имеет число значений вариант четное, то расчет медианы производится по следующей формуле:                                               (5) , где - варианты, находящиеся в середине ряда     В интервальном ряду распределения медиана рассчитывается следующим образом:                                                                                                      где: - нижняя граница медианного интервала;                                                                   - величина медианного интервала                                                                                         - полусумма частот ряда;                                                                                                          - сумма накопленных частот, предшествующих медианному интервалу;                         - частота медианного интервала.         Структурные средние величины (мода и медиана) имеют довольно большое значение в статистике и широкое применение. Мода является именно тем числом, которое в действительности встречается наиболее часто. Медиана имеет важные свойства для анализа явлений: она обнаруживает типичные черты индивидуальных признаков явления, и, вместе с тем, учитывает влияние крайних значений совокупности. Медиана находит практическое применение в маркетинговой деятельности вследствие особого свойства - сумма абсолютных отклонений чисел ряда от медианы есть величина наименьшая.           Расчет моды и медианы для интервального ряда распределения рассмотрим на примере ряда распределения рабочих по стажу, приведенного в таблице 5.3.

 

 Расчет Mo:

 • Максимальная частота  n max = 13, она соответствует четвертой группе, следовательно, модальным является интервал с границами 12 – 16 лет.                             • Моду рассчитаем по формуле:

 

 Чаще  всего встречаются рабочие со стажем работы около 13 лет. Мода не находится  в середине модального интервала, она  смещена к его нижней границе, связано это со структурой данного ряда распределения (частота предмодального интервала значительно больше частоты постмодального интервала).

 Расчет  медианы:

 • По графе накопленных частот определяется медианный интервал. Он содержит 25 и 26-у статистические единицы, которые находятся в разных группах – в 3-ей и 4-ой. Для нахождения Me можно использовать любую из них. Расчет проведем по 3-ей группе:

 

 Такое же значение Me можно получить при её расчете по 4-ой группе:

 

 При сдвоенном центре Me всегда находится на стыке интервалов, содержащих центральные единицы. Вычисленное значение Me показывает, что у первых 25 рабочих стаж работы – менее 12 лет, а у оставшихся 25-ти, следовательно, - более 12 лет.  
 
 
 
 
 
 

Заключение 

     Статистические ряды распределения являются базисным методом для любого статистического анализа.

     Статистический  ряд распределения представляет собой упорядоченное распределение  единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку, характеризует структуру изучаемого явления. Анализируя рассчитанные показатели статистического ряда распределения, можно делать выводы об однородности или неоднородности совокупности, закономерности распределения и границах варьирования единиц совокупности. Изучив основные приемы исследования и практики применения рядов распределения, а также методику вычисления наиболее важных статистических величин, необходимо отметить, что конечная цель изучения статистики в целом - анализ изучаемого явления - крайне важен для всех сфер человеческой жизни. Анализ отображает явления в целом и вместе с этим учитывает влияние каждого фактора в отдельности. На основании проведенного анализа можно учитывать и прогнозировать факторы, негативно влияющие на развитие событий.

     Социально-экономическая статистика обеспечивает предоставление важной цифровой информации об уровне и возможностях развития страны: ее экономическом положении, уровне жизни населения, его составе и численности, рентабельности предприятий, динамике безработице и т.д. Статистическая информация является одним из решающих ориентиров государственной экономической политики.

Статистические  методы используют комплексно. Выделяют три основные стадии экономико-статистического  исследования: сбор первичной статистической информации, статистическая сводка и обработка первичной информации, обобщение и интепретация статистической информации. 
 

Глоссарий 

1.Построить вариационный ряд - значит упорядочить количественное распределение единиц совокупности по значениям признака, а затем подсчитать числа единиц совокупности с этими значениями (построить групповую таблицу).

2.Статистический график - это чертеж, на котором статистические совокупности, характеризуемые определенными показателями, описываются с помощью условных геометрических образов или знаков.

3.Вариация - это различие в значениях какого-либо признака у разных единиц данной совокупности в один и тот же период или момент времени.

4.Дисперсия - показатель вариации, выражающий  средний квадрат отклонений вариант  от средних величин в зависимости от образующего вариационного фактора.

5.Мода - это величина признака (варианта), который наиболее часто встречается в данной совокупности, т.e. это варианта, имеющая наибольшую частоту.

6.Медиана - варианта, находящаяся в середине ряда распределения

7.вариационного ряда - групповые таблицы, составленные по характеру вариации значений изучаемого признака                                                             8.Частота (частота повторения) - число повторений отдельного варианта значений признака, обозначается fi , а сумма частот, равная объему исследуемой совокупности, обозначается                                                                                                                                              9.Медиана (Ме) - это величина, которая соответствует варианту, находящемуся в середине ранжированного ряда.                                                                                              10.Статистические ряды распределения представляют собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по группировочному (варьирующему) признаку