Графическое представление распределений: полигоны, гистограммы, кумуляты.

При построении полигона на горизонтальной оси (ось абсцисс) откладывают значения варьирующего показателя, а на вертикальной оси (ось ординат) — частоты либо частости. Полигон употребляется для дискретных вариационных последовательностей.

Для построения полигона распределения (рис 1) по оси абсцисс (X) откладываем количественные значения варьирующего показателя — варианты, а по оси ординат — частоты либо частости. В случае если значения показателя выражены в виде промежутков, то таковой последовательность именуется интервальным.
Интервальные последовательности распределения изображают графически в виде гистограммы, кумуляты либо огивы.

Для построения гистограммы по оси абсцисс показывают значения границ промежутков и на их основании строят прямоугольники, высота которых пропорциональна частотам (либо частостям). Для построения кумуляты нужно вычислить накопленные частоты (частости). Они определяются методом последовательного суммирования частот (частостей) предшествующих промежутков и обозначаются S. Накопленные частоты показывают, сколько единиц совокупности имеют значение показателя не больше, чем разглядываемое.

Распределение показателя в вариационном последовательности по накопленным частотам (частостям) изображается посредством кумуляты.

Кумулята либо кумулятивная кривая в отличие от полигона строится по накопленным частотам либо частостям. Наряду с этим на оси абсцисс помещают значения показателя, а на оси ординат — накопленные частоты либо частости . При построении кумуляты накопленная частота (частость) соответствующего промежутка присваивается его верхней границе

Огива строится подобно кумуляте с той только отличием, что накопленные частоты помещают на оси абсцисс, а значения показателя — на оси ординат.

Разновидностью кумуляты есть кривая концентрации либо график Лоренца. Для построения кривой концентрации на обе оси прямоугольной совокупности координат наносится масштабная шкала в процентах от 0 до 100. Наряду с этим на оси абсцисс показывают накопленные частости, а на оси ординат — накопленные значения доли (в процентах) по количеству показателя.

Равномерному распределению показателя соответствует на графике диагональ квадрата . При неравномерном распределении график представляет собой вогнутую кривую в зависимости от уровня концентрации показателя.

Совокупность статистических показателей как форма отображения действительности.

Статистический показатель—это понятие (категория), отображающее количественные характеристики (размеры) соотношения показателей публичных явлений. Статистические показатели смогут быть объемными (численность населения, трудовых ресурсов) и расчетными (средние величины). Они смогут быть плановыми, отчетными и прогностическими (т. е. выступать в качестве прогнозных оценок). Статистические показатели направляться отличать от статистических данных. Статистику — это конкретные численные значения статистических показателей. Они неизменно выяснены не только как следует, но и количественно и зависят от конкретных условий места и времени.

Совокупность статистических показателей — это совокупность статистических показателей, отражающая . связи, каковые объективно существуют между явлениями. Для каждой публично-экономической формации характерна определенная совокупность связи публичных явлений. Исходя из этого образуют статистические показатели и систему. Совокупность статистических показателей охватывает все стороны судьбы общества на разных уровнях: страны, региона — макроуровень; фирм, компаний, объединений, семей, домохозяйств и т. д, — микроуровень.

Совокупности статистических показателей имеют следующие изюминки: они носят исторический характер — изменяются условия судьбы населения, общества, изменяются и совокупности статистических показателей;

методика расчета статистических показателей непрерывно совершенствуется.

Полные размеры

Полные размеры — это результаты статистических наблюдений. В статистике в отличие от математики все безотносительные размеры имеют размерность (единицу измерения), а также будут быть хорошими и отрицательными.

Единицы измерения полных размеров отражают свойства единиц статистической совокупности и смогут быть несложными, отражая 1 свойство (к примеру, масса груза измеряется в тоннах) либо сложными, отражая пара взаимосвязанных особенностей (к примеру, тонно-километр либо киловатт-час).

Единицы измерения полных размеров смогут быть 3 видов:

Натуральные — используются для исчисления размеров с однородными особенностями (к примеру, штуки, тонны, метры и т.д.). Их недочёт пребывает в том, что они не разрешают суммировать разнородные размеры.

Условно-натуральные — используются к полным размерам с однородными особенностями, но проявляющим их по-различному. К примеру, неспециализированная масса источников энергии (дрова, торф, каменный уголь, нефтепродукты, газ) измеряется в т.у.т. — тонны условного горючего, потому, что любой его вид имеет различную теплотворную свойство, а за стандарт принято 29,3 мДж/кг. Подобно общее число школьных тетрадей измеряется в у.ш.т. — условные школьные тетради размером 12 страниц. Подобно продукция консервного производства измеряется в у.к.б. — условные консервные банки емкостью 1/3 литра. Подобно продукция моющих средств приводится к условной жирности 40%.

Стоимостные единицы измерения выражаются в рублях либо в другой валюте, воображая собой меру цены полной величины. Они разрешают суммировать кроме того разнородные размеры, но их недочёт пребывает в том, что наряду с этим нужно учитывать фактор инфляции, исходя из этого статистика стоимостные размеры постоянно пересчитывает в сопоставимых стоимостях.

Безотносительные размеры смогут быть моментными либо интервальными. Моментные безотносительные размеры показывают уровень изучаемого явления либо процесса на определенный момент времени либо дату (к примеру, количество денег в кармане либо цена главных фондов на первое число месяца). Интервальные полные размеры — это итоговый накопленный итог за определенный период (промежуток) времени (к примеру, заработная плат за месяц, квартал либо год). Интервальные безотносительные размеры, в отличие от моментных, допускают последующее суммирование.

Полная статистическая величина обозначается X, а их неспециализированное число в статистической совокупности — N.

Количество размеров с однообразным значением показателя обозначается f и именуется частота (повторяемость, встречаемость).

Cами по себе безотносительные статистические размеры не дают полного представления об изучаемом явлении, поскольку не показывают его динамику, структуру, соотношение между частями. Для этих целей помогают относительные статистические размеры.

Относительные размеры

Относительная статистическая величина — это итог соотношения двух безотносительных статистических размеров.

В случае если соотносятся безотносительные размеры с однообразной размерностью, то приобретаемая относительная величина будет безразмерной (размерность сократится) и носит название коэффициент.

Довольно часто используется неестественная размерность коэффициентов. Она получается методом их умножения:

на 100 — приобретают проценты (%);

на 1000 — приобретают промилле (‰);

на 10000 — приобретают продецимилле (‰O).

Неестественная размерность коэффициентов используется, в большинстве случаев, в разговорной речи и при формулировании результатов, а в самих расчетах она не употребляется. Значительно чаще используются проценты, в которых принятно высказывать полученные значения относительных размеров.

Чаще вместо заглавия относительная статистическая величина употребляется более краткий термин-синоним — индекс (от лат. index — показатель, коэффициент).

В зависимости от видов соотносимых безотносительных размеров при расчете относительных размеров, получаются различные виды индексов: динамики, планового задания, исполнения замысла, структуры, координации, сравнения, интенсивности.

Средние величины

Средней величиной именуется статистический показатель, что дает обобщенную чёрта варьирующего показателя однородных единиц совокупности.

Они имеютсвоей целью одним числом охарактеризовать статистическую совокупность состоящуюиз меньшинства единиц. Средние величины тесно связаны с законом солидных чисел.Сущность данной зависимости содержится в том, что при солидном числе наблюденийслучайные отклонения от общей статистики взаимопогашаются и в среднем сильнее проявляется статистическая закономерность. Средняя величина — это обобщающий показатель, характеризующий типический уровень явления в конкретных условиях места и времени. Он высказывает уровень показателя, типический для каждой единицы совокупности.

Средняя есть объективной чёртом лишь для однородных явлений. Средние для неоднородных совокупностей именуются огульными и смогут использоваться лишь в сочетании с частными средними однородных совокупностей.

Средняя используется в статистических изучениях для оценки сложившегося уровня явления, для сравнения между собой нескольких совокупностей по одному и тому же показателю, для изучения динамики развития изучаемого явления во времени, для изучения связей явлений.

Гистограмма частот в Excel 2016


Также читать:

Понравилась статья? Поделиться с друзьями: