Koncept sažetka, grupisanja, klasifikacije
Sažetak– sistematizacija i sumiranje: vremenski izvještaji, izvještaji sa terena. Sažetak vam ne dozvoljava da detaljno analizirate informacije. Svaki sažetak mora biti zasnovan na grupisanju podataka, tj. prvo grupisanje, a zatim sumiranje podataka.
Grupisanje– podjela populacija na veći broj grupa prema najznačajnijim karakteristikama.
Postoje kvalitativne i kvantitativne grupe. Visoka kvaliteta– atributivno, kvantitativno– varijacijski. Zauzvrat, varijacija je podijeljena na strukturnu i analitičku . Strukturno grupisanje uključuje izračunavanje specifične težine svake grupe. Primjer: u preduzeću 80% su radnici, 20% su kancelarijski radnici, od čega su 5% menadžeri, 3% su kancelarijski radnici, 12% su specijalisti. Target analitički grupisanja – da se identifikuje odnos između karakteristika: dužina radnog staža i prosečne zarade, dužina radnog staža i učinak i drugo.
Prilikom izvođenja grupisanja potrebno je:
Provođenje sveobuhvatne analize prirode fenomena koji se proučava;
Identifikacija karakteristike grupisanja (jedna ili više);
Postavite granice grupa tako da se grupe značajno razlikuju jedna od druge, a da se u svakoj grupi kombinuju homogeni elementi.
Prema stepenu složenosti, grupisanja mogu biti jednostavna i kombinaciona (na osnovu karakteristika).
Na osnovu početnih informacija razlikuju se primarne i sekundarne grupe, primarni izvršeno na osnovu podataka početnih posmatranja, sekundarno koristi podatke iz primarne grupe.
Broj grupa se određuje prema Sturgessovoj formuli:
Gdje n- broj grupa, N– opšta populacija.
Ako se koriste jednaki intervali, onda vrijednost intervala jednak 
.
Intervali mogu biti jednaki ili nejednaki. Potonji se pak dijele na one koje se mijenjaju prema zakonu aritmetike ili geometrijska progresija. Prvi i posljednji intervali mogu biti otvoreni ili zatvoreni. Zatvoreni intervali uključuju ili ne uključuju granice intervala.
Ako su intervali zatvoreni i ništa se ne kaže o uključivanju gornjih granica, onda pretpostavljamo da su gornje granice uključene.
Ako su intervali otvoreni, fokusiramo se na posljednji interval.
Karakteristika u ovim intervalima može se mjeriti diskretno i kontinuirano (tj. podijeljeno). Sa neprekidnim znakom, granice se zatvaraju 1-10, 10-20, 20-30; ako se karakteristika diskretno mijenja, tada se može koristiti sljedeća notacija: 1 – 10, 11 – 20, 21 – 30.
Ako su intervali otvoreni, tada je vrijednost posljednjeg intervala jednaka prethodnom, a vrijednost prvog jednaka drugom.
Klasifikacija– grupisanje prema kvalitativnim kriterijumima. Relativno je stabilan, standardizovan i odobren od strane državnih organa za statistiku.
3.2. Serija distribucije: vrste i glavne karakteristike
Ispod blizu distribucije odnosi se na niz podataka koji karakteriziraju društveno-ekonomski fenomen prema jednom kriteriju. Ovo najjednostavniji oblik grupisanja na osnovu dvije karakteristike.
Redovi distribucije se dijele na kvalitativne i kvantitativne, rangirane i nerangirane, grupisane i negrupirane, sa diskretnom i kontinuiranom distribucijom karakteristike.
Primjer negrupirane, nerangirane serije plata je izjava plate. Istovremeno, spisak zaposlenih se može rangirati po abecednom redu ili po kadrovskim brojevima. Primjer rangirane serije je lista timova, rang tenisera.
Rangirana serija distribucija - niz podataka raspoređenih u silaznom ili rastućem redosledu karakteristike.
Za grupisane rangirane serije razlikuju se sljedeće karakteristike: varijanta, učestalost ili učestalost, kumulacija i gustina distribucije.
Opcija()– prosječna intervalna vrijednost karakteristike. Jer Prilikom kreiranja grupacije mora se poštovati princip ujednačena distribucija karakteristika u svakom intervalu, onda se varijanta može izračunati kao polovina sume granica intervala.
Frekvencija() pokazuje koliko puta se pojavljuje data vrijednost atributa. Relativni frekvencijski izraz je frekvencija(.) , tj. udio, specifična težina zbira frekvencija.
Kumulira() – akumulirana učestalost ili učestalost, obračun na obračunskoj osnovi. Obim, troškovi, prihod se obračunavaju kumulativno, tj. rezultati performansi.
Tabela 1
Grupisanje struje kreditne organizacije
po veličini registrovanih odobreni kapital
2008. godine u Ruskoj Federaciji
Stranica 2
Konstruirajmo intervalnu seriju varijacije za distribuciju okruga po
odnos prosječne mjesečne penzije obračunate penzionerima na evidenciji organa socijalnog osiguranja i prosječne mjesečne nominalne obračunate plate za radnike u privredi.
Broj grupa potrebnih za konstruisanje grupisanja izračunava se pomoću Sturgessove formule.
N=1+3,32*ln n (1,1)
gdje je, N - broj grupa;
n - Ukupan broj elemenata
N=1+3,32*ln 24= 1+3,32*1,38=5,5816=6
Podijelimo cijeli skup okruga u 6 grupa i pronađimo vrijednost intervala koristeći formulu:
H= (Xmax - Xmin) /n (1.2)
gdje je Xmax=65,9 maksimalna vrijednost atributa u proučavanoj rangiranoj seriji (okrug br. 24);
Xmin=28,1 - minimalna vrijednost (regija br. 1).
Veličina intervala će biti:
H=(65,9-28,1) /6=6,3
Konstruirajmo seriju distriktnih distribucija, sa ovom vrijednošću intervala, vrijednost Xmin = 28,1, tada će gornja granica prve grupe biti:
28,1+6,3=34,4, itd.
Organizacije ćemo distribuirati po uspostavljene grupe i prebrojite njihov broj u svakoj grupi (tabela 1.2).
Tabela 1.2
Intervalni niz distrikt distribucije.
|
Broj grupe |
Grupe okruga prema vrijednosti omjera avg. iznos akumuliran mjesečno. penzije do sri. nominalno obračunata plata, rub. |
Broj okruga |
Radi jasnoće, predstavimo intervalne serije u obliku histograma (slika 1.2).
Ostali materijali:
Ciklični koncepti društvenog razvoja
Društvena promjena je tranzicija društva iz drugog stanja u drugo. Promena tokom koje dolazi do nepovratne komplikacije društvene strukture naziva se društveni razvoj. Postoje evolucijski i revolucionarni putevi razvoja...
Društvene funkcije i društveni status
Definicija društvene funkcije ličnost je sasvim u potpunosti otkrivena u teoriji društvenih uloga. Svaka osoba koja živi u društvu uključena je u mnogo različitih društvene grupe(porodica, studijska grupa, prijateljsko društvo, itd.). Na primjer...
Metodologija i metode sociološkog istraživanja
Suština sociološkog istraživanja. Društveni život čovjeku stalno postavlja mnoga pitanja na koja se može odgovoriti samo uz pomoć naučno istraživanje, posebno sociološki. Međutim, nije svako istraživanje sa...
Varijacijska serija predstavlja raspored karakterističnih vrijednosti svake statističke jedinice određenim redoslijedom. U ovom slučaju, pojedinačne vrijednosti karakteristike obično se nazivaju varijantom (opcijom). . Svaki član varijacione serije (varijante) naziva se ordinalna statistika, a broj varijanti rang (red) statistike.
Najvažnije karakteristike varijacioni nizovi su njegove ekstremne varijante (X 1 = Xmin; X n = Xmax) i opseg varijacije (Rx = Xn – X 1).
Pronalazi niz varijacija široka primena tokom početne obrade statističkih informacija dobijenih kao rezultat statističko posmatranje. Oni služe kao osnova za konstruisanje empirijske funkcije distribucije statističke jedinice kao dio statističke populacije. Stoga se varijacioni nizovi nazivaju redovi distribucije.
U statistici on razlikuje sljedeće vrste varijacionih serija: rangirane, diskretne, intervalne.
Rangirani (od latinskog rang - rang) red- ovo je niz distribucije jedinica statističke populacije u kojoj su varijante neke karakteristike u rastućem ili opadajućem redoslijedu. Svaka rangirana serija sastoji se od brojeva ranga (1 do n) i odgovarajućih opcija. Broj opcija u rangiranoj seriji formiranoj prema bitnoj karakteristici obično je jednak broju jedinica u statističkoj populaciji.
Za formiranje rangirane serije prema ovu karakteristiku(na primjer, prema broju stočarskih radnika u 100 poljoprivrednih preduzeća), možete koristiti izgled tabele. 5.1.
Tabela 5.1. Redoslijed formiranja rangiranih serija
Kraj rada -
Ova tema pripada sekciji:
Statistika
I hrana Republike Bjelorusije.. Ministarstvo obrazovanja, nauke i kadrova..
Ako vam je potreban dodatni materijal na ovu temu, ili niste pronašli ono što ste tražili, preporučujemo da koristite pretragu u našoj bazi radova:
Šta ćemo sa primljenim materijalom:
Ako vam je ovaj materijal bio koristan, možete ga spremiti na svoju stranicu na društvenim mrežama:
| Tweet |
Sve teme u ovoj sekciji:
Šundalov B.M.
Opća teorija statistike. Tutorial Za ekonomske specijalnosti visoke poljoprivredne obrazovne ustanove. Vodič za učenje sa
Predmet statistike
Reč "statistika" dolazi od latinskog "status", što znači stanje, stanje stvari. Time je moguće naglasiti teorijsku kognitivnu suštinu
Suština statističkog posmatranja
Bilo koji statističko istraživanje, kao što je gore navedeno (tema 1), uvijek počinje prikupljanjem primarnih (početnih) informacija o svakoj jedinici statističke populacije. Međutim, ne svi
Program statističkog posmatranja
U prvom poglavlju skrenuta je pažnja na činjenicu da svaka statistička jedinica, kao objekat u cjelini, ima mnogo razna svojstva, kvalitete, specifične karakteristike koji se obično nazivaju
Lista znakova snimljenih tokom procesa posmatranja obično se naziva programom statističkog posmatranja
Razvoj programa je jedan od najvažnijih teorijskih i praktična pitanja statističko posmatranje. Kvalitet programa u velikoj mjeri određuje kvalitetu prikupljeni materijal, njegovu pouzdanost i
Oblici statističkog posmatranja
Čitava raznolikost statističkih posmatranja svodi se na dva oblika: statističko izvještavanje i posebno organizovana statistička posmatranja. Statističko izvještavanje
Statistički obrasci
Statistički obrazac je banka koja sadrži pitanja iz programa statističkog posmatranja i mjesto za odgovore na njih. obrazac je nosilac statističkih informacija dobijenih kao rezultat
Vrste statističkog posmatranja
Statistička opažanja su klasifikovana u tipove, koji se mogu razlikovati prema različitim principima. Prema tome, u zavisnosti od stepena pokrivenosti objekta koji se proučava, statistička posmatranja se mogu podeliti
Metode za provođenje statističkih opservacija
Statistička posmatranja se mogu vršiti na različite načine, među kojima se često nalaze: izvještajna, ekspedicijska, samoobračunska, samoregistracijska, upitna, dopisnička.
Mjesto, vrijeme i period statističkih posmatranja
U smislu svakog statističkog posmatranja, lokacija ovog posmatranja mora biti jasno definisana, tj. mjesto gdje se evidentiraju prikupljeni podaci popunjavaju se statistički podaci
Greške u statističkom posmatranju i mjere za njihovo suzbijanje
Jedan od najvažnijih zahteva za rezultate statističkog posmatranja je njihova tačnost, koja se shvata kao mera korespondencije statističkih znanja sa
Primarni statistički sažetak
Rezultati statističkog posmatranja sadrže raznovrsne informacije o svakoj jedinici populacije ili objekta i obično su neuređeni. Ovaj početni materijal je neophodan prvi u
Suština i značaj relativnih statističkih pokazatelja
Relativni pokazatelji su statističke veličine, izražavajući mjeru kvantitativnog odnosa između apsolutnih vrijednosti karakteristike i odražavajući relativne veličine pojava i procesa. O
Vrste relativnih indikatora. Pokazatelji relativne dinamike
U zavisnosti od zadataka koji se rešavaju korišćenjem relativnih vrednosti, razlikuju se sledeće vrste relativnih indikatora: dinamika, struktura, koordinacija, intenzitet, poređenje, ispunjenost narudžbine,
Indikatori relativne strukture
Jedan od najvažnije karakteristike svih pojava leži u njihovoj složenosti. Čak se i molekul destilovane vode sastoji od atoma vodika i kiseonika. Mnogi fenomeni prirode, društva, čovjeka
Indikatori relativne koordinacije
Relativni pokazatelji koordinacije su međusobni odnosi apsolutne veličine komponente u nekoj apsolutnoj celini. Za izračunavanje ovih pokazatelja, jedna od komponenti
Pokazatelji relativnog intenziteta
Relativni pokazatelji intenziteta (stepena) predstavljaju omjer apsolutnih veličina dvije kvalitativno različite, ali međusobno povezane karakteristike u statističkoj grupi.
Relativni pokazatelji poređenja
Relativni pokazatelji poređenja (komparacije) dobijaju se korelacijom istih apsolutnih pokazatelja vezanih za različite statističke jedinice.
Relativne stope ispunjenja naloga
Relativni pokazatelji učinka naloga (zadatka, plana) predstavljaju odnos apsolutnih, stvarno ostvarenih pokazatelja za određeni period ili na dan
Relativni pokazatelji stepena ekonomskog razvoja
Indikatori relativnog nivoa ekonomski razvoj nazovite omjer apsolutnih veličina dvije kvalitativno različite (suprotne) ali međusobno povezane karakteristike. S ovim
Suština i značaj grafičke metode
Apsolutni statistički pokazatelji dobijeni kao rezultat statističkih posmatranja i različiti relativni pokazatelji izračunati na osnovu toga mogu biti bolji, dublji, pristupačniji
Osnovni zahtjevi za konstruiranje koordinatnih dijagrama
Najčešći i najpogodniji način grafičkog prikaza indikatora apsolutne i relativne dinamike, pokazatelja poređenja itd. smatra se koordinatni dijagram.
Metode grafičkog prikaza indikatora dinamike i strukture
U mnogim slučajevima postoji potreba da se na istom koordinatnom dijagramu odrazi ne jedna, već nekoliko linija koje karakteriziraju dinamiku različitih apsolutnih ili relativnih pokazatelja ili
Metode za grafički prikaz pokazatelja poređenja
U širem smislu, poređenje indikatora se vrši i u vremenu iu prostoru, tj. Tehnike poređenja mogu obuhvatiti dinamiku, strukturu i teritorijalne objekte. Stoga
Suština i značenje kartograma i kartodijagrama
U mnogim slučajevima postoji potreba za grafičkim prikazom najvažniji znakovi, karakterističan za velike teritorijalne objekte. U sistemu agroindustrijskog kompleksa to može biti naselja, poljoprivreda
Test pitanja za temu 4
1. Šta je to? grafička metoda i na čemu se zasniva? 2. Za koje se glavne svrhe koristi grafička metoda? 3. Kako su klasifikovani?
Suština varijacije. Vrste varijacionih karakteristika
Varijacija (od latinskog variatio - promjena) je promjena karakteristike (varijante) u statističkoj populaciji, tj. prihvatanje od strane jedinica stanovništva ili njihovih grupa različitog prepoznavanja znanja
Po broju stočarskih radnika
Broj (br.) opcije Opcija koja odgovara rangu (br.) Simbol Broj stočarskih radnika
Diskretna serijska distribucija
Diskretni (razdjelni) niz je varijacioni niz u kojem se njegove grupe formiraju prema osobini koja se diskontinuirano mijenja, tj. nakon određenog broja jedan
Stočarski radnici
Br. opcije Opcija (vrijednost znaka), X Znakovi frekvencije Lokalne frekvencije, fl Kumulativne frekvencije, fn
Intervalne distribucijske serije
U mnogim slučajevima, statistička populacija mačaka uključuje veliki ili čak i više beskonačan broj opcija, koja se najčešće sreće sa kontinuiranim varijacijama, praktično je nemoguća i nepraktična
Suština prosjeka
Varijacijski nizovi odražavaju širok spektar pojava i procesa koji čine suštinu naše stvarnosti. Za potpunije, dublje proučavanje pojava i procesa svijeta oko nas
Aritmetička sredina
Ako u formulu 6.2 zamijenite vrijednost K = 1, dobićete srednju aritmetičku vrijednost, tj. .
U rangiranoj seriji distribucije
Rang br. Opcije (karakteristične vrijednosti) Simboli Obrađena površina, ha
Distributivni red
Artikal br. Opcije Lokalne frekvencije Ponderisani prosjek Opcije Simboli žetve
Osnovna svojstva aritmetičke sredine
Aritmetička sredina ima mnoga matematička svojstva koja imaju važan matematički značaj u njenom izračunavanju. Poznavanje ovih svojstava pomaže u kontroli ispravnosti i preciznosti
Prosječna hronološka vrijednost
Jedna od varijanti aritmetičke sredine je hronološka sredina. Prosječna vrijednost izračunata iz ukupne vrijednosti karakteristike u različitim trenucima ili više različiti periodi V
Srednja kvadratna vrijednost
Pod uslovom da je vrijednost K = 2 postavljena u formuli 6.2. dobijamo srednju kvadratnu vrijednost. U rangiranoj seriji, srednja kvadratna vrijednost se izračunava korištenjem neponderisanog (pr
Geometrijska srednja vrijednost
Ako u formulu 6.2 zamijenimo vrijednost K = 0, rezultat je prosjek geometrijska vrijednost, koji ima jednostavan (neponderisani) i ponderisani oblik. Geometrijska sredina je jednostavna
Harmonična srednja vrijednost
Predmet zamjene u opšta formula 6.2 vrijednost K = -1, možete dobiti harmonijsku prosječnu vrijednost, koja ima jednostavan i ponderisan oblik. Naziv srednje harmonije
Strukturni prosjek. Suština i značenje mode
U nekim slučajevima, da bi se dobila opšta karakteristika statističke populacije za bilo koji kriterijum, potrebno je koristiti tzv. strukturni proseci. To uključuje
Suština i značenje medijane
Medijan – opcije koje se nalaze u sredini serije varijacija. Medijan u rangiranoj seriji nalazi se na sljedeći način. Prvo izračunajte broj medijana opcija:
Koncept najjednostavnijih indikatora varijacije
O suštini varijacije govorilo se u 5. poglavlju udžbenika, gdje je napomenuto da je varijacija fluktuacija, promjena vrijednosti neke karakteristike u statističkoj populaciji, tj. prihvatanje od strane jedinica kolektivno
Standardna devijacija
Standardna devijacija se izračunava na osnovu srednje kvadratne vrijednosti. Pojavljuje se u neponderisanim (jednostavnim) i ponderisanim oblicima. Za rangiranu str
Koeficijent varijacije
Koeficijent varijacije je relativan pokazatelj koji se može izračunati pomoću sljedeće formule:
Test pitanja za temu 6
1. Koja je prosječna vrijednost i šta ona izražava? 2. Šta je definišno svojstvo populacije i zašto se koristi u statistici? 3. Koje su glavne vrste medija
Suština opće populacije i populacije uzorka
U statistici, kontinuirana vrsta posmatranja, kao što je, na primjer, opći popis stanovništva, relativno je rijetka. Ipak, najčešće je potrebno koristiti nepotpuna zapažanja, koja
Koncept stohastičke populacije
U realnim uslovima, slučajevi statističkog rada sa opštom populacijom su relativno retki i stoga nije uvek moguće dobiti osnovne statističke karakteristike.
Suština selektivne metope
Statistički rad je u većini slučajeva na neki način povezan sa podacima dobijenim kao rezultat primjene metode uzorkovanja. Mnoge studije bi bile nemoguće da se ne koriste
Prednosti i nedostaci metode uzorkovanja
Metoda uzorkovanja ima brojne prednosti u odnosu na kontinuirano posmatranje. Prvo, selektivno posmatranje može značajno uštedjeti rad, novac i vrijeme za njegovu provedbu. Sova
Metode odabira, njihove prednosti i nedostaci
Odabir statističkih jedinica iz opšte populacije može se vršiti na različite načine i zavisi od mnogih uslova. Metoda uzorkovanja uključuje sljedeće metode za odabir statističkih jedinica: slučaj
Suština grešaka reprezentativnosti i postupak njihovog izračunavanja
Jedno od centralnih pitanja u metoda uzorkovanja smatra se teorijskim proračunom glavnih statističkih karakteristika i, prije svega, prosječne vrijednosti atributa u opštoj statističkoj mjeri
Koncept malog uzorka. Tačkasta procjena osnovnih statističkih karakteristika
Upotreba metode uzorkovanja može se zasnivati na odabiru iz opšte populacije teoretski bilo kojeg broja statističkih jedinica. Matematički je dokazano da uzorkovane populacije mogu biti
Granična greška uzorkovanja. Intervalna evaluacija osnovnih statističkih karakteristika
Granična greška uzorkovanja je neslaganje između statističkih karakteristika dobijenih u uzorku i opće populacije kao što je prikazano gore (formula
Tehnike za izračunavanje veličine uzorka za različite metode selekcije
Pripremni radovi Provođenje opservacije uzorka direktno je povezano sa određivanjem potrebne veličine uzorka, koja zavisi od metode odabira i broja jedinica u općem
Koncept sekundarnog (kompleksnog) statističkog sažetka
Rezultati jednostavnog sažetka, čiji je sadržaj razmatran u temi 2, ne mogu uvijek zadovoljiti istraživača, jer oni samo daju opšta ideja o objektu koji se proučava, tj. iz statistike t
Tipološke grupe
Tipološko grupisanje je podjela statističke populacije na suštinski iste kvalitativne tipološke grupe. Tipološko grupisanje
Strukturne grupe
Strukturno grupisanje se sastoji u podjeli homogenog i kvalitativnog skupa statističkih jedinica u grupe koje karakteriziraju sastav složenog objekta. Kroz strukturne
Suština i postupak izvođenja jednostavnog i analitičkog grupiranja
Analitičko grupisanje, u kojem se statistička populacija dijeli na homogene grupe prema jednom faktorskom atributu, naziva se jednostavno.
Analitičko grupisanje
br. Grupe gazdinstava po dozama đubriva, t/ha. Znakovi učestalosti u grupama (broj populacijskih jedinica u grupi)
Pokazatelji učinka u uzgoju krompira
Artikl br. Pokazatelji Grupe gazdinstava prema dozi đubriva, t/ha Ukupno (u prosjeku) 10-20
Suština i značenje statističkih tabela
Rezultati obrade podataka opservacije korištenjem raznih statističkih metoda (sažeti, relativne, prosječne vrijednosti, formacije, varijacione serije, indikatori varijacije, analitičke
Elementarni sastav statističkih tabela
Kompleksna statistička obrada rezultata posmatranja obično uključuje upotrebu brojnih tabela. Stoga je svakoj tablici dodijeljen pojedinačni broj.
Vrste i oblici statističkih tabela
U zavisnosti od strukture predmeta tabele, razlikuju se sledeće vrste statističkih tabela: jednostavne, grupne i kombinovane. Jednostavna statistička tabela - hara
Statističke tabele podrške i performansi
Statističke tabele mogu imati različite funkcionalne uloge. Neki od njih služe, na primjer, za sumiranje rezultata statističkog promatranja i doprinose obavljanju primarne funkcije
Rezultati proizvodnje, 2003
(tabela kombinacija) Art.br. Grupe gazdinstava prema opterećenju poljoprivrednog zemljišta po 1 traktoru, ha Podgrupe farmi po opterećenju
Preduzeća za preradu lana agroindustrijskog kompleksa 2003
(radni list) Jedinica br. Godišnji obim prerade trustova, tona Broj zaposlenih, ljudi Nosivost a
Dizajn statističkih tabela
Ostvarivanje vaših ciljeva sa tabelarni metod moguće u slučajevima kada je neophodne zahtjeve o dizajnu statističkih tabela. Obično bi svi stolovi trebali imati
Koncept metode disperzije
Naziv metode je zbog njene široke upotrebe razne vrste disperzije, čija su suština i načini izračunavanja obrađeni u šestoj temi udžbenika. Preporučljivo je napomenuti da je varijacija u količini
Znak-rezultat
Br. Pojedinačne opcije Linearna odstupanja individualna. opcija od prosječnog kvadrata linearnih devijacija
Seljačke farme
Br. Produktivnost, c/ha Linearna odstupanja individualne produktivnosti od prosjeka, c/ha Kvadratna linearna odstupanja prinosa
Kasna plamenjača na prinosu krompira
br. Grupe gazdinstava prema udjelu tretiranih usjeva, % Broj gazdinstava u grupi Prosječan udio tretiranih usjeva,
Znak-rezultat
Grupni broj Intervali po faktorskoj karakteristici Lokalna frekvencija Prosječna varijanta efektivne karakteristike
Vrste disperzija. Pravilo dodavanja varijanse
Princip izračunavanja disperzije (srednje kvadratne devijacije) u opšti pogled razmatrano u temi 6. U odnosu na metodu disperzije, to znači da svaka vrsta varijacije odgovara određenoj
Prinos krompira (prva grupa)
Artikal br. Produktivnost, c/ha Linearna devijacija od prosječnog grupnog prinosa Kvadratna linearna odstupanja
Koncept R. Fisherovog kriterija
Metoda disperzije sastoji se u procjeni odnosa korigirane varijanse, koja karakterizira sistematske fluktuacije grupnih prosječnih vrijednosti proučavane efektivne karakteristike, prema korigovanoj varijansi
Dvofaktorski disperzioni kompleks
Rešenje ovog kompleksa ima za cilj proučavanje kvalitativnog uticaja dve faktorske karakteristike na uticaj dve faktorske karakteristike na jednu ili više efektivnih karakteristika. Dvofaktorski kompleks
Usjevi žitarica
Br. podgrupe Broj gazdinstava u podgrupi Prosečan prinos c/ha Linearna odstupanja prinosa u podgrupi od proseka
Karakteristike kompleksa multifaktorske disperzije
Proučavanje kvaliteta komunikacije, tj. značaj uticaja nekoliko (tri, četiri ili više) faktorskih karakteristika na pokazatelje učinka, u suštini trajanje kombinovane upotrebe
Prinos zrna
Artikal br. Elementi varijacije Simboli Ukupna varijacija Sistematska varijacija Preostala varijacija
Suština i vrste korelacija
U prethodnom poglavlju pokazano je da se kvalitet (značajnost) veze između faktora i karakteristika performansi u statističkoj populaciji utvrđuje i procjenjuje korištenjem varijanse
Osnovni oblici korelacije između karakteristika
Identifikovanju oblika veze između karakteristika prethodi utvrđivanje uzročne veze između njih. Ovo je najvažniji i najodgovorniji trenutak za pravilnu upotrebu metod korelacije. By
Indikatori bliskosti korelacija. Korelacijski odnos
Jedno od centralnih pitanja koje se rješava korištenjem korelacijske metode je određivanje i procjena kvantitativne mjere bliskosti odnosa između faktora i karakteristika učinka. At
Koeficijenti korelacije pravolinijskih parova
Ako je odnos između karakteristika proučavanog para karakteristika izražen u obliku bliskom direktnom, onda se stepen bliskosti odnosa između ovih karakteristika može izračunati pomoću koeficijenta pr
Koeficijent korelacije ranga
Osnovne statističke karakteristike u slučajevima kada stanovništva, iz kojeg je uzet uzorak, ispada da je izvan parametara normalnog ili blizu njega zakona raspodjele
Višestruki koeficijent korelacije
Prilikom proučavanja bliskosti veze između nekoliko faktora i karakteristika performansi, izračunava se kumulativni koeficijent višestruka korelacija. Dakle, prilikom određivanja ukupnog m
Pokazatelji determinacije
Prilikom proučavanja kvantitativnog uticaja karakteristika – faktora na rezultate, važno je utvrditi koji je deo varijabilnosti rezultujuće karakteristike direktno posledica uticaja varijacije koju proučavamo.
Suština, vrste i značenje regresijskih jednačina
Regresija se shvata kao funkcija dizajnirana da opiše zavisnost promena efektivnih karakteristika pod uticajem fluktuacija karakteristika – faktora. Koncept regresije je uveden u statistiku
Jednačina ravne regresije
Korelaciona veza u obliku bliskom pravolinijskom, može se predstaviti kao jednačina prave linije:
Hiperbolička regresijska jednačina
Ako se oblik veze između faktora-atributa i atributa-rezultata, identificiranog pomoću koordinatnog dijagrama (korelacijskog polja), približi hiperboličnom, tada je potrebno sastaviti i riješiti jednačinu
Regresije
Artikal br. Znak-faktor Znak-rezultat Recipročna vrijednost predznaka-faktora Recipročna vrijednost na kvadrat
Hiperbolička regresija
Artikal br. Prinos graška, c/ha X Troškovi graška, hiljada rubalja/c Y Procijenjene vrijednosti
Parabolična regresijska jednačina
U nekim slučajevima, empirijski podaci iz statističke populacije, vizuelno prikazani pomoću koordinatnog dijagrama, pokazuju da je povećanje faktora praćeno ubrzanim rastom res.
Parabolična regresija
Artikl br. X Y XY X2 X2U X4
Parabolična regresija
Artikl br. Specifična gravitacija usjevi krompira, X Žetva krompira, hiljada c. U Izračun vrijednosti
Jednačina višestruke regresije
Korištenje metode korelacije u proučavanju ovisnosti karakteristike-rezultata o nekoliko faktorskih karakteristika formira se prema shemi sličnoj jednostavnoj (uparenoj) korelaciji. Jedan od
Koeficijenti elastičnosti
Za smislen i pristupačan opis (interpretaciju) rezultata koji odražavaju zavisnost korelacije-regresije između karakteristika kroz različite regresijske jednadžbe, obično koristite
Suština vremenske serije
Svi fenomeni okolnog svijeta prolaze kroz kontinuirane promjene tokom vremena; tokom vremena, tj. njihov volumen, nivo, sastav, struktura itd. mijenjaju se tokom vremena. preporučljivo je napomenuti da prema
Poljoprivredna preduzeća
(na početku godine; hiljada) fizičke jedinice) Pokazatelji 2000 2001 2002 2003
Glavni indikatori vremenske serije
Sveobuhvatna analiza vremenske serije omogućiće nam da otkrijemo i karakterišemo obrasce koji se manifestuju u različitim fazama razvoja fenomena, da identifikujemo trendove i karakteristike razvoja ovih pojava. In pro
Apsolutni nivo se povećava
Jedan od najjednostavnijih pokazatelja razvoja dinamike je apsolutno povećanje nivoa. Apsolutni rast je razlika između dva nivoa vremenske serije
Stopa rasta nivoa
Za karakterizaciju relativne stope promjene, indikator stope rasta. Stopa rasta je odnos jednog nivoa dinamičke serije prema drugom, uzet kao osnova za poređenje. stopa rasta može biti
Stopa rasta nivoa
Ako je apsolutna stopa povećanja nivoa dinamičke serije karakterizirana veličinom apsolutnih povećanja, onda je relativna stopa povećanja nivoa karakterizirana stopom povećanja. Temp at
Apsolutna vrijednost povećanja od jedan posto
Prilikom analize vremenskih serija često se postavlja zadatak: saznati kako apsolutne vrijednosti se izražava kao povećanje (smanjenje) nivoa od 1%, jer u nekim slučajevima sa smanjenjem (usporavanjem) stope rasta
Za 1999-2003
Godine Produktivnost, c/ha Apsolutna povećanja prinosa, c/ha Stopa rasta, % Stopa rasta, %
Tehnike usklađivanja vremenskih serija
Da bi se identifikovali vremenski obrasci, obično je potreban prilično veliki broj nivoa, vremenske serije. Ako se vremenska serija sastoji od ograničenog broja nivoa, onda je njeno usklađivanje
Metode za analitičko usklađivanje vremenskih serija
Otkrivanje opšti trend razvoj nivoa vremenskih serija može se izvršiti pomoću razne tehnike analitičko usklađivanje, koje se najčešće provodi
Analitičko poravnanje pomoću eksponencijalne krivulje
U nekim slučajevima, na primjer, tokom procesa puštanja u rad i razvoja novih proizvodnih kapaciteta, dinamičku seriju može karakterizirati brzo rastuća promjena nivoa, tj. lančani
Analitičko poravnanje pomoću parabole drugog reda
Ako se dinamički niz koji se proučava karakteriziraju pozitivni apsolutni porasti, uz ubrzanje razvoja nivoa, tada se poravnanje serije može izvesti pomoću parabole drugog reda.
Analitičko poravnanje pomoću jednadžbe hiperbole
Ako dinamičku seriju karakterizira blijedi apsolutni pad nivoa (na primjer, dinamika intenziteta rada proizvoda, ponuda radne snage u poljoprivredi, itd.), tada nivo
Koncept interpolacije i ekstrapolacije nivoa vremenskih serija
U nekim slučajevima potrebno je pronaći vrijednosti nedostajućih srednjih nivoa vremenske serije na osnovu njenih poznatih vrijednosti. U takvim slučajevima može se koristiti tehnika interpolacije,
U statistici, grupisanje se shvata kao podela statističke populacije na grupe koje su homogene u bilo kom značajnom pogledu, karakteristikama odabranih grupa sistema indikatora u cilju identifikacije tipova pojava, i proučavanje njihove strukture i međusobnih odnosa. U procesu sažimanja primarne građe, pojave se dijele u grupe prema različitim varijabilnim karakteristikama.
Varijabilna karakteristika je karakteristika koja poprima različita značenja za pojedine jedinice populacije.
Zadaci pred grupom:
1. Identifikacija onih dijelova masovnog fenomena koji su homogeni po kvalitetu i uslovima razvoja i u kojima djeluju isti prirodni utjecaji faktora;
2. Proučavanje i karakterizacija strukture i strukturnih promjena u proučavanim populacijama;
3. Uticaj odnosa između individualnih karakteristika fenomena koji se proučava.
Glavno pitanje metode grupisanja je izbor karakteristike grupisanja, od pravi izboršto određuje rezultate grupe i rada u cjelini.
Nakon odabira karakteristike grupisanja, važno je podijeliti jedinice stanovništva u grupe.
Odabrane grupe moraju biti kvalitativno homogene, te imati dovoljno veliki broj jedinica, što će im omogućiti da ispolje tipične karakteristike karakteristične za masovne pojave. Zbog toga velika pažnja daje se određivanju broja grupa i njihovih granica. Prilikom rješavanja ovog pitanja uzimaju se u obzir vrsta grupiranja, priroda karakteristika grupisanja i ciljevi studije.
Hajde da grupišemo farme. Uzmimo mliječnost od jedne krave, u kg, kao grupnu karakteristiku. Postoji velika razlika u nivou produktivnosti mlijeka na farmama u ovoj zoni. Ovaj znak varira
Metodom statističkog grupisanja variraju se razlike između farmi u pogledu nivoa mliječne produktivnosti krava.
Prva faza rada je izgradnja rangirane serije. U rangiranoj seriji, sve vrijednosti su raspoređene u rastućem ili opadajućem redoslijedu prema karakteristikama grupiranja.
Rangirana serija pokazuje intenzitet promjene vrijednosti u rasponu od 1364 do 6270 kg. grupisajući karakteristiku, pomoću nje je moguće uspostaviti oštre prelaze i identifikovati jedinice koje se veoma razlikuju po vrednosti karakteristike.
Za sastavljanje rangirane serije koristimo podatke o mliječnoj produktivnosti krava na farmama u zoni Ačinsk za 2003. godinu.
Rezultate ćemo prikazati u tabeli 2.1.
Tabela 2.1.
|
Ime farme |
Mliječnost od 1 krave godišnje, kg |
|
|
AD "Beloozerskoye" JSC Sharypovskoye DD "Ivanovskoye" CJSC "Orakskoye" DD "Sakhaptinskoye" SJSC "Anashenskoye" CJSC "Energetik" SZAO "Baraitskoe" SZAOOT "Igryshenskoe" Poljoprivredni proizvodni kompleks "Beloyarsky" DD "Pavlovskoe" AD "Adadymskoe" DD "Krasnopolyanskoe" DD "Dorokhovskoye" dd "Glyadenskoe" SKhAOZT "Legostaevskoe" CJSC "Altaiskoe" AD "Svetlolobovskoe" dd "Podsosensky" DD "Krutoyarskoe" LLP p/z "Achinsky" AD "Avangard" dd "Malinovsky" SAZT "Navoselovskoye" DD "Nazarovskoye" |
Radi veće jasnoće, rangiranu seriju ćemo prikazati grafički, za koju ćemo konstruisati Galton kremen.
Da bismo to uradili, postavićemo na x-osu u rastućem redosledu karakteristike grupisanja, a duž ose - vrednost mliječne produktivnosti krava koja odgovara farmi, slika 2.1.
Rangirani niz farmi prema nivou mliječne produktivnosti krava.
Analizirajmo podatke iz rangirane serije i njen graf – procijenimo prirodu i intenzitet razlika između farmi i pokušamo identificirati značajno različite grupe farmi. Postoje značajne razlike između farmi u nivou mliječne produktivnosti krava: raspon fluktuacija je 6270 - 1364 = 4906 kg po kravi, a nivo proizvodnje mlijeka na farmi br. 25 je 4,6 puta veći nego na farmi br. 1 ( 6720/1364).
Povećanje mliječne produktivnosti od farme do farme odvija se uglavnom postepeno, glatko, bez velikih skokova, ali se prinos mlijeka po kravi posljednje farme značajno razlikuje od ostalih farmi. Ali ova farma se ne može izdvojiti u posebnu grupu, a pošto su razlike između ostalih farmi male, nema skokova i nema drugih podataka koji ukazuju na granice prelaska iz jedne grupe u drugu, onda se tipične grupe mogu razlikovati na osnovu o analizi rangiranih serija u u ovom slučaju zabranjeno je. Stoga je potrebno konstruirati intervalnu seriju distribucije farme.
Serija intervalnih varijacija omogućava vam da dobijete predstavu o broju i prirodi grupa. Prvo, odredimo broj grupa u koje treba rasporediti ukupnost farmi. Približan broj n može se odrediti pomoću formule (2.1):
n = 1+3,322LgN, (2,1)
gdje je n broj grupa, N je skup jedinica.
Ova zavisnost može poslužiti kao smjernica pri određivanju broja grupa u ovom slučaju, ako je distribucija jedinica populacije za datu karakteristiku bliska normalnoj i koriste se jednaki intervali u grupama.
n = 1+3,322Lg25 = 1+3,322*1,5 ~ 6 grupa.
i = (X max - X min) / n, gdje je (2.2)
X max - maksimalna vrijednost atributa u proučavanoj rangiranoj seriji,
X min - minimalna vrijednost atributa u proučavanoj rangiranoj seriji,
n - broj grupa.
I = (6270 - 1364)/6 = 818
Sada ćemo konstruisati seriju distribucije farmi sa ovom vrijednošću intervala, vrijednosti X min = 818 kg, tada će gornja granica prve grupe biti: Xmin+i = 2182 kg. Ova granica je ujedno i granica druge grupe. Slično se određuju i granice ostalih grupa. Dobijeni podaci prikazani su u tabeli 2.2.
Tabela 2.2
Intervalni niz distribucije državnih farmi (tabela 2.2.) pokazuje da u zbiru preovlađuju farme sa prinosom mlijeka po kravi (11 farmi) od 1364 do 2182 kg. Grupe gazdinstava sa visokom produktivnošću su malobrojne, pa ih treba kombinovati, odnosno izvršiti sekundarno grupisanje, jer u četvrtoj grupi nema nijedna farma, a jedna u petoj, ali svaka grupa mora imaju najmanje tri farme.
Intervalni niz distribucije farmi prema nivou mliječne produktivnosti krava.
Tabela 2.3
Sekundarno grupisanje farmi prema nivou mliječne produktivnosti krava.
Upoređujući broj gazdinstava unutar svake grupe, možemo reći da je broj farmi sa nizak nivo produktivnost je veća nego kod visoke u velikoj mjeri.
Oni su predstavljeni u obliku distributivnih serija i predstavljeni su u obliku.
Serija distribucije je jedna od vrsta grupiranja.
Raspon distribucije— predstavlja uređenu raspodjelu jedinica populacije koja se proučava u grupe prema određenim varijabilnim karakteristikama.
Ovisno o karakteristikama na kojima se formira distribucijski niz, razlikuju se atributivne i varijacione redovi distribucije:
- Atributivno— nazivaju se redovi distribucije konstruisani prema kvalitativnim karakteristikama.
- Redovi distribucije konstruirani uzlaznim ili silaznim redoslijedom vrijednosti kvantitativne karakteristike nazivaju se varijacijski.
Prva kolona daje kvantitativne vrijednosti varijabilnih karakteristika koje se nazivaju opcije i naznačeni su. Diskretna opcija - izražena kao cijeli broj. Opcija intervala se kreće od i do. Ovisno o vrsti opcija, možete konstruirati diskretnu ili intervalnu seriju varijacija.
Druga kolona sadrži broj određene opcije, izraženo u terminima frekvencija ili frekvencija:
Frekvencije- to su apsolutni brojevi koji pokazuju koliko puta se data vrijednost neke karakteristike pojavljuje u agregatu, koji označavaju . Zbir svih frekvencija mora biti jednak broju jedinica u cijeloj populaciji.
Frekvencije() su frekvencije izražene kao procenat ukupnog broja. Zbir svih frekvencija izražen u procentima mora biti jednak 100% u razlomcima od jedan.
Grafički prikaz distributivnih serija
Distribucijske serije su vizualno predstavljene pomoću grafičkih slika.
Serija distribucije je prikazana kao:- Poligon
- Histogrami
- Kumulira
- Ogives
Poligon
Prilikom konstruisanja poligona na horizontalna osa(x osa) iscrtavaju se vrijednosti promjenjive karakteristike, a na vertikalnoj osi (y osa) frekvencije ili frekvencije.
Poligon na sl. 6.1 se zasniva na podacima mikropopisa stanovništva Rusije 1994. godine.
Stanje: Dati su podaci o raspodjeli 25 zaposlenih u jednom od preduzeća po tarifnim kategorijama:
4; 2; 4; 6; 5; 6; 4; 1; 3; 1; 2; 5; 2; 6; 3; 1; 2; 3; 4; 5; 4; 6; 2; 3; 4
Zadatak: Konstruirajte diskretnu seriju varijacija i prikažite je grafički kao poligon distribucije.
Rješenje:
U ovom primjeru, opcije su platni razred zaposlenog. Za određivanje učestalosti potrebno je izračunati broj zaposlenih sa odgovarajućom tarifnom kategorijom.
Poligon se koristi za diskretne serije varijacija.
Da bismo konstruirali poligon distribucije (Slika 1), crtamo kvantitativne vrijednosti varijabilnih karakteristika - varijanti - duž ose apscise (X), a frekvencije ili frekvencije duž ose ordinate.
Ako su vrijednosti neke karakteristike izražene u obliku intervala, onda se takav niz naziva interval.
Intervalne serije distribucije su prikazane grafički u obliku histograma, kumulata ili oliva.
Statistička tabela
Stanje: Podaci o visini depozita su dati 20 pojedinci u jednoj banci (hiljadu rubalja) 60; 25; 12; 10; 68; 35; 2; 17; 51; 9; 3; 130; 24; 85; 100; 152; 6; 18; 7; 42.
Zadatak: Konstruirajte niz intervalnih varijacija sa jednakim intervalima.
Rješenje:
- Početna populacija se sastoji od 20 jedinica (N = 20).
- Koristeći Sturgessovu formulu, određujemo potreban broj korištenih grupa: n=1+3,322*lg20=5
- Izračunajmo vrijednost jednak interval: i=(152 - 2) /5 = 30 hiljada rubalja
- Podijelimo početnu populaciju u 5 grupa sa intervalom od 30 hiljada rubalja.
- Rezultate grupisanja predstavljamo u tabeli:
Kod takvog snimanja kontinuirane karakteristike, kada se ista vrijednost javlja dva puta (kao gornja granica jednog intervala i donja granica drugog intervala), tada ova vrijednost spada u grupu u kojoj ova vrijednost djeluje kao gornja granica.
trakasti grafikon
Za konstruiranje histograma, vrijednosti granica intervala su naznačene duž osi apscise i na temelju njih se konstruiraju pravokutnici čija je visina proporcionalna frekvencijama (ili frekvencijama).
Na sl. 6.2. prikazuje histogram distribucije ruskog stanovništva 1997. godine po starosnim grupama.
Stanje: Dat je raspored 30 zaposlenih u kompaniji po mjesečnoj plati
Zadatak: Grafički prikažite niz varijacija intervala u obliku histograma i kumulirajte.
Rješenje:
- Nepoznata granica otvorenog (prvog) intervala određena je vrijednošću drugog intervala: 7000 - 5000 = 2000 rubalja. Sa istom vrijednošću nalazimo donju granicu prvog intervala: 5000 - 2000 = 3000 rubalja.
- Da bismo konstruirali histogram u pravokutnom koordinatnom sistemu, crtamo duž apscisne ose segmente čije vrijednosti odgovaraju intervalima varikozne serije.
Ovi segmenti služe kao donja baza, a odgovarajuća frekvencija (frekvencija) služi kao visina formiranih pravougaonika. - Napravimo histogram:
Za konstruisanje kumulata potrebno je izračunati akumulirane frekvencije (frekvencije). One se određuju sekvencijalnim zbrajanjem učestalosti (učestalosti) prethodnih intervala i označavaju se S. Akumulirane frekvencije pokazuju koliko jedinica populacije ima karakterističnu vrijednost ne veću od one koja se razmatra.
Kumulira
Distribucija karakteristike u nizu varijacija prema akumuliranim frekvencijama (frekvencijama) prikazana je pomoću kumulata.
Kumulira ili se kumulativna kriva, za razliku od poligona, konstruira iz akumuliranih frekvencija ili frekvencija. U ovom slučaju, vrijednosti karakteristike se postavljaju na os apscise, a akumulirane frekvencije ili frekvencije se postavljaju na os ordinate (slika 6.3).
4. Izračunajmo akumulirane frekvencije:
Kumulativna frekvencija prvog intervala se izračunava na sljedeći način: 0 + 4 = 4, za drugi: 4 + 12 = 16; za treći: 4 + 12 + 8 = 24, itd.
Prilikom konstruisanja kumulata, njemu se pripisuje akumulirana frekvencija (frekvencija) odgovarajućeg intervala gornja granica:
Ogiva
Ogiva je konstruisan slično kumulatu s jedinom razlikom što se akumulirane frekvencije postavljaju na os apscise, a karakteristične vrijednosti na os ordinate.
Tip kumulata je krivulja koncentracije ili Lorentzov dijagram. Za konstruiranje krivulje koncentracije, na obje ose pravokutnog koordinatnog sistema se iscrtava skala u procentima od 0 do 100. Istovremeno, akumulirane frekvencije su naznačene na osi apscisa, a akumulirane vrijednosti udjela. (u procentima) po zapremini karakteristike su naznačene na osi ordinata.
Ujednačena distribucija karakteristike odgovara dijagonali kvadrata na grafu (slika 6.4). Sa neujednačenom distribucijom, graf predstavlja konkavnu krivu u zavisnosti od nivoa koncentracije osobine.
