Средней статистической величиной является. Cредние величины в статистике

8.3. Средние величины в статистике

Средней статистической величиной является. Cредние величины в статистике

› Статистика ›

Наиболее распространенной формой статистических показателей, используемой в экономических исследованиях, являются средние показатели (средняя величина).

Средняя величина – представляет  обобщенную количественную характеристику признака в статистической совокупности в конкретных условиях места и времени.

Показатель в форме средней величинывыражает типичные черты и дает обобщающую характеристику однотипных явлений по одному из варьирующих признаков. Он отражает уровень этого признака, отнесенный к единице совокупности.

Важнейшее свойство средней величины заключается в том, что она отражает то общее, что присуще всем единицам исследуемой совокупности.

Значения признака отдельных единиц совокупности колеблются в ту или иную сторону под влиянием множества факторов, среди которых могут быть как основные, так и случайные.

  • Например, курс акций корпорации в основном определяется финансовыми результатами ее деятельности. В то же время, в отдельные дни и на отдельных биржах эти акции в силу сложившихся обстоятельств могут продаваться по более высокому или заниженному курсу.

Сущность средней заключается, в том, что в ней взаимопогашаются отклонения значений признака отдельных единиц совокупности, обусловленные действием случайных факторов, и учитываются изменения, вызванные действием факторов основных. Это позволяет средней отражать типичный уровень признака и абстрагироваться от индивидуальных особенно­стей, присущих отдельным единицам.

ВИДЫ СРЕДНИХ ВЕЛИЧИН наиболее часто применяемых на практике:

  • средняя арифметическая;                     
  • средняя гармоническая;
  • средняя геометрическая;                       
  • средняя квадратическая.

Выбор средней величины зависит от содержания осредняемого признака и конкретных данных, по которым ее приходится вычислять.

  • Средняя арифметическая простая (невзвешенная) – вычисляется  когда каждый вариант совокупности встречается только один раз.
  • Средняя арифметическая (взвешенная) вариантыповторяютсяразличное число раз, при этом число повторений вариантов называется частотой, или статистическим весом.

ФОРМУЛЫ СРЕДНИХ ВЕЛИЧИН

  • Средняя арифметическая простая – самый распространенный вид средней величины, рассчитывается по формуле (8.8):

(8.8 -формула средней арифметической простой)

  • где хi – вариант, а n – количество единиц  совокупности.
  • Пример вычисления средней арифметической простой. Провели опрос о желаемом размере заработной платы у пяти сотрудников  офиса. По результатам опроса выяснили, что желаемый размер заработной платы составляет соответственно для каждого сотрудника: 50000, 100000, 200000, 350000, 500000 рублей человек. Рассчитаем среднюю арифметическую простую по формуле (8.8):Вывод: в среднем желаемый размер заработной платы  по результатам опроса 5-ти человек составил 240 тысяч рублей.
  • Средняя арифметическая взвешенная  формула 8.9.

(8.

9 -формула средней арифметической взвешенной)

  • где хi – вариант, а fi  – частота или статистический вес.
  • Пример вычисления  средней арифметической взвешенной. Результаты опроса всех работников офиса приведены в табл. 8.2.

Таблица 8.2 – Результаты опроса работников офиса

Желаемый размер заработной платы, тыс.рубхiКоличество работников fiхifi
123
5010020035050061020953001000400031502500
Итого5010950

Пример. Вычислим (ориентируясь на итоговые строки таблицы) желаемый размер заработной платы, 50 сотрудников офиса (используем формулу 8.9):

Пример вычисления средней арифметической взвешенной

Вывод: в среднем желаемый размер заработной платы  по результатам опроса 50 человек составил 219 тысяч рублей.

Среднеарифметическая – всегда обобщающая количественная характеристика варьирующего признака совокупности.

  • Средняя гармоническая вычисляется в тех случаях, когда приходится суммировать не сами варианты, а обратные им величины.
  • Средняя гармоническая  простая представлена ниже:

(8.10 – формула средней гармонической простой)

Средняя гармоническая взвешенная определяется по формуле

(8.11- формула средней гармонической взвешенной)

где xi – вариант, n – количество вариантов, Vi – веса для обратных значений xi.

Средняя гармоническая невзвешенная. Эта форма средней, используемая значительно реже, чем взвешенная. Для иллюстрации области ее применения воспользуемся упрощенным условным примером.

  • Пример (вычисление средней гармонической простой (невзвешенной)).

Предположим, в фирме, специализирующейся на торговле по почте на основе предварительных заказов, упаковкой и отправкой товаров занимаются два работника. Первый из них на обработку одного заказа затрачивает 5 мин., второй – 15 мин.

  • Каковы средние затраты времени на 1 заказ, если общая продолжительность рабочего времени у работников равна?

На первый взгляд, ответ на этот вопрос заключается в осреднении индивидуальных значений затрат времени на 1 заказ, т.е. если используем среднюю арифметическую простую получим: (5+15):2=10, мин.

  • Проверим обоснованность такого подхода на примере одного часа (60 минут) работы. За этот час первый работник обрабатывает 12 заказов (60:5), второй – 4 заказа (60:15), что в сумме составляет 16 заказов.

Если же заменить индивидуальные значения их предполагаемым средним значением, то общее число обработанных обоими работниками заказов в данном случае уменьшится: (60/10) + (60/10) = 12 заказов (что не соответствует истине).

  • Подойдем к решению через исходное соотношение средней. Для определения средних затрат времени необходимо общие затраты времени за любой интервал (например, за час) разделить на общее число обработанных за этот интервал двумя работниками заказов, т.е. используем среднюю гармоническую:

Пример вычисления средней гармонической простой (невзвешенной)

Если теперь мы заменим индивидуальные значения их средней величиной, то общее количество обработанных за час заказов не изменится: (60/7,5) + (60/7,5) = 16 заказов

  • Подведем итог: средняя гармоническая невзвешенная может использоваться вместо взвешенной в тех случаях, когда значения Wj для единиц совокупности равны (в рассмот­ренном примере рабочий день у сотрудников одинаковый).Пример (вычисление средней гармонической взвешенной) В ходе торгов на валютной бирже за первый час работы заключено пять сделок. Данные о сумме продажи рублей и курсе рубля по отношению к доллару США приведены в табл.8.3.Таблица 8.3 – Данные о ходе торгов на валютной бирже (цифры условные)
    Номер сделкиСумма продажи V, млн руб.Курс рубля x, руб. за 1 дол.V/x
    1234
    12345455,00327,50528,00266,00332,5065,0065,5066,0066,5066,507,005,008,004,005,00
    итого1909,0029,00

    Для того чтобы определить средний курс рубля по отношению к доллару, нужно найти соотношение между суммой продажи рублей, которые затрачены на покупку долларов в ходе всех сделок, и суммой приобретенных в результате этих сделок долларов.

  • Вывод: средний курс за один доллар составил 65,83 руб.;
  • Если бы для расчета среднего курса была использована средняя арифметическая простая:то,  за один доллар, по данному курсу на покупку 29 млн дол. нужно было бы затратить 1899,5  млн.руб., что не соответствует действительности.Средняя геометрическая используется для анализа динамики явлений и позволяет определить средний коэффициент роста. При расчете средней геометрической индивидуальные значения признака обычно представляют собой относительные показатели динамики, построенные в виде цепных величин как отношение каждого уровня ряда к предыдущему уровню.
  • Средняя геометрическая простая рассчитывается по формуле 8.12
  • Если использовать частоты m, получим формулу средней геометрической взвешенной
  • Средняя геометрическая взвешенная рассчитывается по формуле 8.13

Средняя квадратическая применяется, когда изучается вариация признака. В качестве вариантов используются отклонения фактических значений признака либо от средней арифметической, либо от заданной нормы.

Для несгруппированных данных используют формулу средней квадратической простой

Средняя квадратическая простая (формула 8.14)

Для сгруппированных данных используют формулу средней квадратической взвешенной

Средняя квадратическая взвешенная (формула 8.15)

(8.15) – Формула -средняя квадратическая взвешенная

Средние арифметическая, гармоническая, геометрическая и квадратическая, рассчитанные для одного и того же ряда вариантов, отличаются друг от друга. Их численное значение возрастает с ростом показателя степени в формуле степенной средней правило мажорантности средних А.Я. Боярского, т.е.

Мода и Медиана (структурные средние) формулы и примеры вычисления см.  по ссылке

8.3. Средние величины в статистике Ссылка на основную публикацию

Источник: https://stat-ist.ru/statistika-kurs-lektsij/srednie-velichiny

Тема № 5. Средние величины в статистике

Средней статистической величиной является. Cредние величины в статистике

Большое распространение в статистикеимеют средние величины. Средние величиныхарактеризуют качественные показателикоммерческой деятельности: издержкиобращения, прибыль, рентабельность идр.

Средняя – это один израспространенных приемов обобщений. Правильное понимание сущности среднейопределяет ее особую значимость вусловиях рыночной экономики, когдасредняя через единичное и случайноепозволяет выявить общее и необходимое,выявить тенденцию закономерностейэкономического развития.

Средняя величина– это обобщающиепоказатели, в которых находят выражениедействия общих условий, закономерностейизучаемого явления.

Статистические средние рассчитываютсяна основе массовых данных правильностатистически организованного массовогонаблюдения (сплошного и выборочного).

Однако статистическая средняя будет объективна и типична, если она рассчитывается по массовым данным длякачественно однородной совокупности(массовых явлений).

Например, еслирассчитывать среднюю заработную платув кооперативах и на госпредприятиях, а результат распространить на всюсовокупность, то средняя фиктивна, таккак рассчитана по неоднороднойсовокупности, и такая средняя теряетвсякий смысл.

При помощи средней происходит как бысглаживание различий в величине признака, которые возникают по тем или инымпричинам у отдельных единиц наблюдения.

Например, средняя выработка продавцазависит от многих причин: квалификации,стажа, возраста, формы обслуживания, здоровья и т.д.

Средняя выработка отражает общеесвойство всей совокупности.

Средняя величина является отражениемзначений изучаемого признака,следовательно, измеряется в той жеразмерности, что и этот признак.

Каждая средняя величина характеризуетизучаемую совокупность по какому-либоодному признаку. Чтобы получить полное и всестороннее представление об изучаемой совокупности по рядусущественных признаков, в целом необходиморасполагать системой средних величин, которые могут описать явление с разныхсторон.

Существуют различные средние:

  1. средняя арифметическая;

  2. средняя геометрическая;

  3. средняя гармоническая;

  4. средняя квадратическая;

  5. средняя хронологическая.

Рассмотрим некоторые виды средних,которые наиболее часто используются встатистике.

Средняя арифметическая

Средняя арифметическая простая(невзвешенная) равна сумме отдельныхзначений признака, деленной на числоэтих значений.

Отдельные значения признака называютвариантами и обозначают через х ();число единиц совокупности обозначаютчерез n, среднее значение признака -через.Следовательно, средняя арифметическаяпростая равна:

По данным дискретного ряда распределениявидно, что одни и те же значения признака(варианты) повторяются несколько раз. Так, варианта х встречается в совокупности2 раза, а варианта х-16 раз и т.д.

Число одинаковых значений признака врядах распределения называется частотойили весом и обозначается символом n.

Вычислим среднюю заработную платуодного рабочего в руб.:

Фонд заработной платы по каждой групперабочих равен произведению вариантына частоту, а сумма этих произведенийдает общий фонд заработной платы всехрабочих.

В соответствии с этим, расчеты можнопредставить в общем виде:

Полученная формула называется среднейарифметической взвешенной.

Статистический материал в результатеобработки может быть представлен не только в виде дискретных рядовраспределения, но и в виде интервальныхвариационных рядов с закрытыми илиоткрытыми интервалами.

Исчисление средней по сгруппированным данным производится по формуле среднейарифметической взвешенной:

В практике экономической статистикииногда приходится исчислять среднююпо групповым средним или по среднимотдельных частей совокупности (частнымсредним). В таких случаях за варианты(х) принимаются групповые или частныесредние, на основании которых исчисляетсяобщая средняя как обычная средняяарифметическая взвешенная.

Основные свойства среднейарифметической.

Средняя арифметическая обладает рядомсвойств:

1. От уменьшения или увеличения частоткаждого значения признака х в п развеличина средней арифметической неизменится.

Если все частоты разделить или умножитьна какое-либо число, то величина среднейне изменится.

2. Общий множитель индивидуальныхзначений признака может быть вынесенза знак средней:

3. Средняя суммы (разности) двух илинескольких величин равна сумме (разности)их средних:

4. Если х = с, где с – постоянная величина,то .

5. Сумма отклонений значений признакаХ от средней арифметической х равнанулю:

Средняя гармоническая.

Наряду со средней арифметической, встатистике применяется средняягармоническая величина, обратная средней арифметической из обратныхзначений признака. Как и средняяарифметическая, она может быть простойи взвешенной.

Характеристиками вариационных рядов,наряду со средними, являются мода имедиана.

Мода– это величина признака(варианта), наиболее часто повторяющаясяв изучаемой совокупности. Для дискретныхрядов распределения модой будет значениеварианта с наибольшей частотой.

Для интервальных рядов распределенияс равными интервалами мода определяетсяпо формуле:

где – начальное значение интервала, содержащегомоду;

– величина модального интервала;

– частота модального интервала;

– частота интервала, предшествующегомодальному;

– частота интервала, следующего замодальным.

Медиана – это варианта, расположенная в середине вариационногоряда. Если ряд распределения дискретныйи имеет нечетное число членов, то медианойбудет варианта, находящаяся в серединеупорядоченного ряда (упорядоченный ряд- это расположение единиц совокупностив возрастающем или убывающем порядке).

Источник: https://studfile.net/preview/5438397/page:6/

Средние величины и показатели вариации

Средней статистической величиной является. Cредние величины в статистике

Средняя величина – это обобщающий показатель статистической совокупности, который погашает индивидуальные различия значений статистических величин, позволяя сравнивать разные совокупности между собой.

Существует 2 класса средних величин: степенные и структурные.

К структурным средним относятся мода и медиана, но наиболее часто применяются степенные средние различных видов.

Степенные средние величины

Степенные средние могут быть простыми и взвешенными.

Простая средняя величина рассчитывается при наличии двух и более несгруппированных статистических величин, расположенных в произвольном порядке по следующей общей формуле:

Взвешенная средняя величина рассчитывается по сгруппированным статистическим величинам с использованием следующей общей формулы:

где X – значения отдельных статистических величин или середин группировочных интервалов;
m – показатель степени, от значения которого зависят следующие виды степенных средних величин:
при m = -1 средняя гармоническая;
при m = 0 средняя геометрическая;
при m = 1 средняя арифметическая;
при m = 2 средняя квадратическая;
при m = 3 средняя кубическая.

Используя общие формулы простой и взвешенной средних при разных показателях степени m, получаем частные формулы каждого вида, которые будут далее подробно рассмотрены.

Средняя арифметическая

Средняя арифметическая – это самая часто используемая средняя величина, которая получается, если подставить в общую формулу m=1. Средняя арифметическая простая имеет следующий вид:

где X – значения величин, для которых необходимо рассчитать среднее значение; N – общее количество значений X (число единиц в изучаемой совокупности). Например, студент сдал 4 экзамена и получил следующие оценки: 3, 4, 4 и 5. Рассчитаем средний балл по формуле средней арифметической простой: (3+4+4+5)/4 = 16/4 = 4.

Средняя арифметическая взвешенная имеет следующий вид:

где f – количество величин с одинаковым значением X (частота). Например, студент сдал 4 экзамена и получил следующие оценки: 3, 4, 4 и 5. Рассчитаем средний балл по формуле средней арифметической взвешенной: (3*1 + 4*2 + 5*1)/4 = 16/4 = 4.

Если значения X заданы в виде интервалов, то для расчетов используют середины интервалов X, которые определяются как полусумма верхней и нижней границ интервала. А если у интервала X отсутствует нижняя или верхняя граница (открытый интервал), то для ее нахождения применяют размах (разность между верхней и нижней границей) соседнего интервала X.

Например, на предприятии 10 работников со стажем работы до 3 лет, 20 – со стажем от 3 до 5 лет, 5 работников – со стажем более 5 лет. Тогда рассчитаем средний стаж работников по формуле средней арифметической взвешенной, приняв в качестве X середины интервалов стажа (2, 4 и 6 лет):
(2*10+4*20+6*5)/(10+20+5) = 3,71 года.

Средняя арифметическая применяется чаще всего, но бывают случаи, когда необходимо применение других видов средних величин. Рассмотрим такие случаи далее.

Средняя гармоническая

Средняя гармоническая применяется, когда исходные данные не содержат частот f по отдельным значениям X, а представлены как их произведение Xf. Обозначив Xf=w, выразим f=w/X, и, подставив эти обозначения в формулу средней арифметической взвешенной, получим формулу средней гармонической взвешенной:

Таким образом, средняя гармоническая взвешенная применяется тогда, когда неизвестны частоты f, а известно w=Xf. В тех случаях, когда все w=1, то есть индивидуальные значения X встречаются по 1 разу, применяется формула средней гармонической простой:

Например, автомобиль ехал из пункта А в пункт Б со скоростью 90 км/ч, а обратно – со скоростью 110 км/ч. Для определения средней скорости применим формулу средней гармонической простой, так как в примере дано расстояние w1=w2 (расстояние из пункта А в пункт Б такое, же как и из Б в А), которое равно произведению скорости (X) на время (f). Средняя скорость = (1+1)/(1/90+1/110) = 99 км/ч.

Средняя геометрическая

Средняя геометрическая применяется при определении средних относительных изменений, о чем сказано в теме Ряды динамики. Геометрическая средняя величина дает наиболее точный результат осреднения, если задача стоит в нахождении такого значения X, который был бы равноудален как от максимального, так и от минимального значения X.

Например, в период с 2005 по 2008 годы индекс инфляции в России составлял: в 2005 году – 1,109; в 2006 – 1,090; в 2007 – 1,119; в 2008 – 1,133. Так как индекс инфляции – это относительное изменение (индекс динамики), то рассчитывать среднее значение нужно по средней геометрической: (1,109*1,090*1,119*1,133)(1/4) = 1,1126, то есть за период с 2005 по 2008 ежегодно цены росли в среднем на 11,26%. Ошибочный расчет по средней арифметической дал бы неверный результат 11,28%.

Средняя квадратическая

Средняя квадратическая применяется в тех случая, когда исходные значения X могут быть как положительными, так и отрицательными, например при расчете средних отклонений.

Главной сферой применения квадратической средней является измерение вариации значений X, о чем пойдет речь позднее в этой лекции.

Средняя кубическая

Средняя кубическая применяется крайне редко, например, при расчете индексов нищеты населения для развивающихся стран (ИНН-1) и для развитых (ИНН-2), предложенных и рассчитываемых ООН.

Структурные средние величины

К наиболее часто используемым структурным средним относятся статистическая мода и статистическая медиана.

Статистическая мода

Статистическая мода – это наиболее часто повторяющееся значение величины X в статистической совокупности.

Если X задан дискретно, то мода определяется без вычисления как значение признака с наибольшей частотой. В статистической совокупности бывает 2 и более моды, тогда она считается бимодальной (если моды две) или мультимодальной (если мод более двух), и это свидетельствует о неоднородности совокупности.

Например, на предприятии работает 16 человек: 4 из них – со стажем 1 год, 3 человека – со стажем 2 года, 5 – со стажем 3 года и 4 человека – со стажем 4 года. Таким образом, модальный стаж Мо=3 года, поскольку частота этого значения максимальна (f=5).

Если X задан равными интервалами, то сначала определяется модальный интервал как интервал с наибольшей частотой f. Внутри этого интервала находят условное значение моды по формуле:

где Мо – мода;
ХНМо – нижняя граница модального интервала;
hМо – размах модального интервала (разность между его верхней и нижней границей);
fМо – частота модального интервала;
fМо-1 – частота интервала, предшествующего модальному;
fМо+1 – частота интервала, следующего за модальным. Например, на предприятии 10 работников со стажем работы до 3 лет, 20 – со стажем от 3 до 5 лет, 5 работников – со стажем более 5 лет. Рассчитаем модальный стаж работы в модальном интервале от 3 до 5 лет: Мо = 3 + 2*(20-10)/(2*20-10-5) = 3,8 (года).

Если размах интервалов h разный, то вместо частот f необходимо использовать плотности интервалов, рассчитываемые путем деления частот f на размах интервала h.

Статистическая медиана – это значение величины X, которое делит упорядоченную по возрастанию или убыванию статистическую совокупность на 2 равных по численности части. В итоге у одной половины значение больше медианы, а у другой – меньше медианы.

Если X задан дискретно, то для определения медианы все значения нумеруются от 0 до N в порядке возрастания, тогда медиана при четном числе N будет лежать посередине между X c номерами 0,5N и (0,5N+1), а при нечетном числе N будет соответствовать значению X с номером 0,5(N+1).
Например, имеются данные о возрасте студентов-заочников в группе из 10 человек – X: 18, 19, 19, 20, 21, 23, 23, 25, 28, 30 лет. Эти данные уже упорядочены по возрастанию, а их количество N=10 – четное, поэтому медиана будет находиться между X с номерами 0,5*10=5 и (0,5*10+1)=6, которым соответствуют значения X5=21 и X6=23, тогда медиана: Ме = (21+23)/2 = 22 (года).

Если X задан в виде равных интервалов, то сначала определяется медианный интервал (интервал, в котором заканчивается одна половина частот f и начинается другая половина), в котором находят условное значение медианы по формуле:

где Ме – медиана;
ХНМе – нижняя граница медианного интервала;
hМе – размах медианного интервала (разность между его верхней и нижней границей);
fМе – частота медианного интервала;
fМе-1 – сумма частот интервалов, предшествующих медианному. В ранее рассмотренном примере при расчете модального стажа (на предприятии 10 работников со стажем работы до 3 лет, 20 – со стажем от 3 до 5 лет, 5 работников – со стажем более 5 лет) рассчитаем медианный стаж. Половина общего числа работников составляет (10+20+5)/2 = 17,5 и находится в интервале от 3 до 5 лет, а в первом интервале до 3 лет – только 10 работников, а в первых двух – (10+20)=30, что больше 17,5, значит интервал от 3 до 5 лет – медианный. Внутри него определяем условное значение медианы: Ме = 3+2*(0,5*30-10)/20 = 3,5 (года).

Также как и в случае с модой, при определении медианы если размах интервалов h разный, то вместо частот f необходимо использовать плотности интервалов, рассчитываемые путем деления частот f на размах интервала h.

Показатели вариации

Вариация – это различие значений величин X у отдельных единиц статистической совокупности. Для изучения силы вариации рассчитывают следующие показатели вариации: размах вариации, среднее линейное отклонение, линейный коэффициент вариации, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, квадратический коэффициент вариации.

Размах вариации

Размах вариации – это разность между максимальным и минимальным значениями X из имеющихся в изучаемой статистической совокупности:

Недостатком показателя H является то, что он показывает только максимальное различие значений X и не может измерять силу вариации во всей совокупности.

Cреднее линейное отклонение

Cреднее линейное отклонение – это средний модуль отклонений значений X от среднего арифметического значения. Его можно рассчитывать по формуле средней арифметической простой – получим среднее линейное отклонение простое:

Например, студент сдал 4 экзамена и получил следующие оценки: 3, 4, 4 и 5. Ранее уже была рассчитана средняя арифметическая = 4. Рассчитаем среднее линейное отклонение простое: Л = (|3-4|+|4-4|+|4-4|+|5-4|)/4 = 0,5.

Если исходные данные X сгруппированы (имеются частоты f), то расчет среднего линейного отклонения выполняется по формуле средней арифметической взвешенной – получим среднее линейное отклонение взвешенное:

Вернемся к примеру про студента, который сдал 4 экзамена и получил следующие оценки: 3, 4, 4 и 5. Ранее уже была рассчитана средняя арифметическая = 4 и среднее линейное отклонение простое = 0,5. Рассчитаем среднее линейное отклонение взвешенное: Л = (|3-4|*1+|4-4|*2+|5-4|*1)/4 = 0,5.

Линейный коэффициент вариации

Линейный коэффициент вариации – это отношение среднего линейного отклонение к средней арифметической:

С помощью линейного коэффициента вариации можно сравнивать вариацию разных совокупностей, потому что в отличие от среднего линейного отклонения его значение не зависит от единиц измерения X.

В рассматриваемом примере про студента, который сдал 4 экзамена и получил следующие оценки: 3, 4, 4 и 5, линейный коэффициент вариации составит 0,5/4 = 0,125 или 12,5%.

Дисперсия

Дисперсия – это средний квадрат отклонений значений X от среднего арифметического значения. Дисперсию можно рассчитывать по формуле средней арифметической простой – получим дисперсию простую:

В уже знакомом нам примере про студента, который сдал 4 экзамена и получил оценки: 3, 4, 4 и 5, ранее уже была рассчитана средняя арифметическая = 4. Тогда дисперсия простая Д = ((3-4)2+(4-4)2+(4-4)2+(5-4)2)/4 = 0,5.

Если исходные данные X сгруппированы (имеются частоты f), то расчет дисперсии выполняется по формуле средней арифметической взвешенной – получим дисперсию взвешенную:

В рассматриваемом примере про студента, который сдал 4 экзамена и получил следующие оценки: 3, 4, 4 и 5, рассчитаем дисперсию взвешенную: Д = ((3-4)2*1+(4-4)2*2+(5-4)2*1)/4 = 0,5.

Если преобразовать формулу дисперсии (раскрыть скобки в числителе, почленно разделить на знаменатель и привести подобные), то можно получить еще одну формулу для ее расчета как разность средней квадратов и квадрата средней:

В уже знакомом нам примере про студента, который сдал 4 экзамена и получил следующие оценки: 3, 4, 4 и 5, рассчитаем дисперсию методом разности средней квадратов и квадрата средней:
Д = (32*1+42*2+52*1)/4-42 = 16,5-16 = 0,5.

Если значения X – это доли совокупности, то для расчета дисперсии используют частную формулу дисперсии доли:

.

Cреднее квадратическое отклонение

Выше уже было рассказано о формуле средней квадратической, которая применяется для оценки вариации путем расчета среднего квадратического отклонения, обозначаемое малой греческой буквой сигма:

Еще проще можно найти среднее квадратическое отклонение, если предварительно рассчитана дисперсия, как корень квадратный из нее:

В примере про студента, в котором выше рассчитали дисперсию, найдем среднее квадратическое отклонение как корень квадратный из нее: .

Квадратический коэффициент вариации

Квадратический коэффициент вариации – это самый популярный относительный показатель вариации:

Критериальным значением квадратического коэффициента вариации V служит 0,333 или 33,3%, то есть если V меньше или равен 0,333 – вариация считает слабой, а если больше 0,333 – сильной. В случае сильной вариации изучаемая статистическая совокупность считается неоднородной, а средняя величина – нетипичной и ее нельзя использовать как обобщающий показатель этой совокупности.

В примере про студента, в котором выше рассчитали среднее квадратическое отклонение, найдем квадратический коэффициент вариации V = 0,707/4 = 0,177, что меньше критериального значения 0,333, значит вариация слабая и равна 17,7%.
Предыдущая лекция… Следующая лекция…

Источник: https://chaliev.ru/statistics/srednie-velichiny-i-pokazateli-variatsyi.php

Сущность и значение средних величин в статистике. Виды средних величин

Средней статистической величиной является. Cредние величины в статистике

Тема 3. Метод средних величин

Средней величиной в статистике называется обобщенная характеристика качественно однородных явлений и процессов по какому-либо варьирующему признаку, которая показывает уровень признака, отнесенный к единице совокупности.
Средняя величинаабстрактна, т.к.

характеризует значение признака у некоторой обезличенной единицы совокупности. Сущность средней величины состоит в том, что через единичное и случайное выявляется общее и необходимое, т. е. тенденция и закономерность в развитии массовых явлений.

Признаки, которые обобщают в средних величинах, присущи всем единицам совокупности. Благодаря этому средняя величина имеет большое значение для выявления закономерностей, присущих массовым явлениям и не заметных в отдельных единицах совокупности. Начиная У.

Петти, средние величины стали рассматриваться в качестве основного приема статистического анализа.

Общие принципы применения средних величин:

1) необходим обоснованный выбор единицы совокупности, для которой рассчитывается средняя величина;

2) при определении средней величины нужно исходить из качественного содержания осредняемого признака, учитывать взаимосвязь исследуемых признаков, а также имеющиеся для расчета данные;

3) средние величины должны рассчитываться по качественно однородным совокупностям, которые получают методом группировок, предполагающим расчёт системы обобщающих показателей;

4) общие средние должны подкрепляться групповыми средними.

В зависимости от характера первичных данных, области применения и способа расчета в статистике различают следующие основные виды средних:

1) степенные средние (средняя арифметическая, гармоническая, геометрическая, средняя квадратическая и кубическая);

2) структурные (непараметрические) средние (мода и медиана).

В статистике правильную характеристику изучаемой совокупности по варьирующему признаку в каждом отдельном случае дает только вполне определенный вид средней.

Вопрос о том, какой вид средней необходимо применить в отдельном случае, разрешается путем конкретного анализа изучаемой совокупности, а также исходя из принципа осмысленности результатов при суммировании или при взвешивании.

Эти и другие принципы в статистике выражаются теорией средних.

Например, средняя арифметическая и средняя гармоническая используются для характеристики среднего значения варьирующего признака у изучаемой совокупности. Средняя геометрическая применяется только при исчислении средних темпов динамики, а средняя квадратическая только при исчислении показателей вариации.

Формулы расчёта средних величин представлены в таблице 3.1.

Таблица 3.1 – Формулы расчёта средних величин

Виды средних величин Формулы расчёта
простая взвешенная
1. Средняя арифметическая
2. Средняя гармоническая
3. Средняя геометрическая
4. Средняя квадратическая

Обозначения: – величины, для которых исчисляется средняя; – средняя, где черта сверху свидетельствует о том, что имеет место осреднение индивидуальных значений; – частота (повторяемость индивидуальных значений признака).

Очевидно, что различные средние выводятся из общей формулы степенной средней (3.1):

, (3.1)

при k = + 1 – средняя арифметическая; k = -1 – средняя гармоническая; k = 0 – средняя геометрическая; k = +2 – средняя квадратическая.

Средние величины бывают простые и взвешенные.

Взвешенными средними называются величины, которые учитывают, что некоторые варианты значений признака могут иметь различную численность; в связи с этим каждый вариант приходится умножать на эту численность.

«Весами» при этом выступают числа единиц совокупности в разных группах, т.е. каждый вариант «взвешивают» по своей частоте. Частоту f называют статистическим весом или весом средней.

Если исследуется совокупность с качественно однородными признаками, то средняя величина выступает здесь как типическая средняя. Например, для групп работников определенной отрасли с фиксированным уровнем дохода определяется типическая средняя расходов на предметы первой необходимости.

При исследовании совокупности с качественно разнородными признаками на первый план может выступить нетипичность средних показателей. Такими, к примеру, являются средние показатели произведенного национального дохода на душу населения (разные возрастные группы).

Средние величины при этом обобщают качественно разнородные значения признаков или системных пространственных совокупностей (международное сообщество, континент, государство, регион, район и т.д.) или динамических совокупностей, протяженных во времени (век, десятилетие, год, сезон и т.д.).

Такие средние величины называют системными средними.

В итоге правильный выбор средней величины предполагает такую последовательность:

а) установление обобщающего показателя совокупности;

б) определение для данного обобщающего показателя математического соотношения величин;

в) замена индивидуальных значений средними величинами;

г) расчет средней с помощью соответствующего уравнения.

3.2 Средняя арифметическая и её свойства и техника исчисления. Средняя гармоническая

Средняя арифметическая – самый распространенный вид средней величины; она исчисляется в тех случаях, когда объем усредняемого признака образуется как сумма его значений у отдельных единиц изучаемой статистической совокупности.

Важнейшие свойства средней арифметической:

1. Произведение средней на сумму частот всегда равно сумме произведений вариант (отдельных значений) на частоты.

2. Если от каждой варианты отнять (прибавить) какое-либо произвольное число, то новая средняя уменьшится (увеличится) на то же число.

3. Если каждую варианту умножить (разделить) на какое-то произвольное число, то новая средняя увеличится (уменьшится) во столько же раз

4. Если все частоты (веса) разделить или умножить на какое-либо число, то средняя арифметическая от этого не изменится.

5. Сумма отклонений отдельных вариантов от средней арифметической всегда равняется нулю.

Можно из всех значений признака вычесть произвольную постоянную величину (лучше значение серединной варианты или варианты с наибольшей частотой), полученные разности сократить на общий множитель (лучше на величину интервала), а частоты выразить частностями (в процентах) и исчисленную среднюю умножить на общий множитель и прибавить произвольную постоянную величину.
Этот способ расчета средней арифметической называется способом расчета от условного нуля.

Среднюю гармоническую называют обратной средней арифметической, поскольку эта величина получается при k = -1.

Простая средняя гармоническая используется, когда веса значений признака одинаковы.

К примеру, нужно вычислить среднюю скорость двух автомашин, прошедших один и тот же путь, но с разной скоростью: первая – со скоростью 100 км/ч, вторая – 90 км/ч. Применяя метод средней гармонической, вычисляем среднюю скорость:

В статистической практике чаще используется средняя гармоническая взвешенная – для тех случаев, когда веса (или объемы явлений) по каждому признаку не равны, а в исходном соотношении для расчета средней известен числитель, но неизвестен знаменатель.

Например, при расчете средней цены мы должны пользоваться отношением суммы реализации к количеству реализованных единиц. Нам не известно количество реализованных единиц (речь идет о разных товарах), но известны суммы реализаций этих различных товаров. Допустим, необходимо узнать среднюю цену реализованных товаров (таблица 3.2).

Таблица 3.2 – Исходные данные

Вид товара Цена за единицу, руб. Сумма реализаций, руб.
а
б
с

Получаем:

Если здесь использовать формулу средней арифметической, то можно получить среднюю цену, которая будет нереальна:

Если при исчислении средней цены за веса принять количество товаров, то верный результат дает формула средней арифметической взвешенной. Если же в качестве весов будем применять стоимость партий, то верный результат дает средняя гармоническая.
Т. е.

, средняя гармоническая является не особым видом средней, а скорее особым методом расчета средней арифметической. В статистике всё же принято выделять среднюю гармоническую как отдельный вид средней, т.к.

с ее помощью может быть упрощена техника расчета средней арифметической и, что более важно, учтен характер имеющегося статистического материала.

Правильность выбора формы средней (арифметической или гармонической) может быть проверена также дополнительным критерием: если в качестве весов выступают абсолютные величины, всякие промежуточные действия при расчете средней должны давать значимые показатели. Например, для расчета средней цены умножением цены на количество товаров получается их стоимость. А деление стоимости товаров на их цены дает количество товаров.

С помощью гармонической средней в статистике также определяется средний процент выполнения плана (по данным фактического выполнения плана), средние затраты времени на выполнение операций (по данным о средних затратах времени на одну операцию и общее время работы по отдельным работникам) и т.д.

Средняя геометрическая находит свое применение при определении средних темпов роста (средних коэффициентов роста), когда индивидуальные значения признака представлены в виде относительных величин. Она используется также, если необходимо найти среднюю между минимальным и максимальным значениями признака (например, между 100 и 1000000).

Средняя квадратическая применяется для измерения вариации признака в совокупности (расчета среднего квадратического отклонения).

В статистике действует правило мажорантности средних:

Х гарм. < Х геом. < Х арифм. < Х квадр. < Х куб.

Источник: https://studopedia.su/1_52204_sushchnost-i-znachenie-srednih-velichin-v-statistike-vidi-srednih-velichin.html

Средняя величина в статистике, её сущность и условия применения. Виды и формы средних

Средней статистической величиной является. Cредние величины в статистике

Средняя величина – это один из важнейших обобщающих статистических показателей, характеризующий совокупность однотипных явлений по какому-либо количественно варьирующему признаку. Средние величины – это обобщающие показатели, числа, выражающие характерные размеры общественных явлений по одному количественно варьирующему признаку.

Среднее выражает типичное присущее большинству единиц совокупности, что позволяет сравнивать, выявлять закономерности и осуществлять прогнозы. Среднее – это обобщающая характеристика совокупности однотипных явлений. При помощт средней происходит как бы сглаживание различий в величине признака, которые возникают по тем или иным причинам у отдельных единиц наблюдения.

  Особенностью средней является то, что: 1) она характеризует ту или иную совокупность в целом, но не характеризует каждую отдельную единицу; 2) в ней  средние погашаются  отдельные индивидуальные отклонения единиц по изучаемому признаку; 3) средняя отражает типичные черты и свойства массы единиц и позволяет изучить всю массу единиц в динамике; 4) в сочетании с методом статистических группировок возникает возможность изучения взаимосвязей между группировочными и результативными признаками; 5) средняя величина является базой для прогнозирования; 6) многие процессы изучаются только на основании средних, если статистическая совокупность велика; 7) средняя преследует цель, показать количественное различие и сходство двух совокупностей. При расчете средней необходимо соблюдать следующие условия: 1) расчет надо вести только однородных по качеству совокупностей, для этого надо сочетать метод средних и метод группировок; 2) общее среднее необходимо дополнять групповыми средними и индивидуальными величинами; 3) для расчета средней нужна масса единиц (20-30); 4) необходимо правильно выбирать единицу совокупности средних.

Выбор вида средней определяется экономическим содержанием определенного показателя и исходных данных. В каждом конкретном случае применяется одна из средних величин: арифметическая, гармоническая, геометрическая, квадратическая, кубическая и т.д. Средняя арифметическая: наиболее распространенный вид средних.

Применяется в тех случаях, когда объем варьирующего признака для всей совокупности является суммой значений признаков отдельных ее единиц. Чтобы рассчитать среднюю арифметическую, нужно сумму всех значений признаков разделить на их число. Средняя арифметическая применяется в форме простой средней и взвешенной средней.

Средняя арифметическая простая равна простой сумме отдельных значений осредняемого признака, деленной на общее число этих значений. Она применяется в тех случаях, когда имеются несгруппированные индивидуальные значения признака:, где х1,х2,…,хп– индивидуальные значения варьирующего признака (варианты); п – число единиц совокупности.

Средняя из вариантов, которые повторяются различное число раз, или, как говорят, имеют различный вес, называется взвешенной. В качестве весов выступают численность единиц в разных группах совокупности (в группу объединяют одинаковые варианты).

Средняя арифметическая взвешенная – средняя сгруппированных величин х1,х2,…,хп – вычисляется по формуле: , где f1,f2,…fn – веса (частоты повторения одинаковых совокупностей); – сумма произведений величины признаков на их частоты; -общая численность единиц совокупности.

В отдельных случаях веса могут быть представлены не абсолютными величинами, а относительными (% или доли единиц). Тогда формула средней арифметической взвешенной будет иметь вид: , где – частость, т.е. доля каждой частоты в общей сумме всех частот. Если частоты подсчитываются в долях (коэффициентах), то  и формула средней арифметической взвешенной имеет вид: .

Средняя гармоническая:когда статистическая информация не содержит частот f по отдельным вариантам х совокупности, а представлена как их произведение , применяется формула средней гармонической взвешенной. Чтобы исчислить среднюю, обозначаем = w, откуда .

Далее формула средней арифметической преобразуется таким образом, чтобы по имеющемся данным x и w можно было исчислить среднюю. В формулу средней арифметической взвешенной вместо xf подставляется w, вместо f – отношение w/x и получается формула средней гармонической взвешенной: . В тех случаях, когда вес каждого варианта равен единице (индивидуальные значения обратного признака встречаются по одному разу), применяется средняя гармоническая простая:.

Средняя геометрическая: применяется в тех случаях, когда индивидуальные значения признака представляют собой относительные величины динамики, построенные в виде цепных величин, как отношение к предыдущему уровню каждого уровня в ряду динамики, т.е. характеризует средний коэффициент роста.

Она исчисляется извлечением корня степени п из произведения отдельных значений – вариантов признака х: , где п – число вариантов, П – знак перемножения. Широко применяется для определения средних темпов изменения в рядах динамики, а также в рядах распределения.

Средняя квадратическая:применяется, когда возникает потребность расчета среднего размера признака, выраженного в квадратных единицах измерения. Средняя квадратическая простаяявляется квадратным корнем из частного от деления суммы квадратов отдельных значений признака на их число: . Средняя квадратическая взвешенная: , где f – веса.

Средняя кубическая: применяется, когда возникает потребность расчета среднего размера признака, выраженного в кубических единицах измерения. Средняя кубическая простая: ; средняя кубическая взвешенная: .

 Особым видом средних величин являются структурные средние. Они применяются для изучений внутреннего строения и структуры рядов распределения значений признака. К таким показателям относятся мода и медиана. Мода Мо– значение случайной величины, встречающееся с наибольшей вероятностью в дискретном вариационном ряду – вариант, имеющий наибольшую частоту.

В интервальных рядах распределения с равными интервалами мода вычисляется по формуле: , где ХМо – нижняя граница модального интервала; iMo – модальный интервал; – частоты в модальном, предыдущем и следующем за модальным интервалах (соответственно). Модальный интервал определяется по наибольшей частоте.

Медиана Ме – это вариант, который находится в середине вариационного ряда. Медиана делит ряд на две равные (по числу единиц) части – со значениями признака меньше медианы и со значениями признака больше медианы. Чтобы найти медиану, необходимо отыскать значение признака, которое находится в середине упорядоченного ряда.

В ранжированных рядах несгруппированных данных нахождение медианы сводится к отысканию порядкового номера медианы. Номер медианы для нечетного объема вычисляется по формуле: NMe = (n+1)/2. В случае четного объема ряда медиана равна средней из двух вариантов, находящихся в середине ряда.

В интервальных рядах распределения медианное значение (поскольку оно делит всю совокупность на две равные по численности части) оказывается в каком-то из интервалов признака х. Этот интервал характерен тем, что его кумулятивная частота (накопленная сумма частот) равна или превышает полусумму всех частот ряда.

Значение медианывычисляется линейной интерполяцией по формуле: , где ХМе – нижняя граница медианного интервала; iMе – медианный интервал; – половина от общего числа наблюдений; – сумма наблюдений, накопленная до начала медианного интервала; – число наблюдений в медианном интервале.

Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы. Расчет стоимостиГарантииОтзывы

Источник: https://www.ekonomstat.ru/shpargalki-po-distsipline-statistika/39-shpargalki-po-statistike/1033-srednjaja-velichina-v-statistike-ejo-sushhnost-i.html

Поделиться:
Нет комментариев

    Добавить комментарий

    Ваш e-mail не будет опубликован. Все поля обязательны для заполнения.