Слайд 2
![Вопросы лекции Понятие вариации признаков. Необходимость статистического изучения вариации. Показатели](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-1.jpg)
Вопросы лекции
Понятие вариации признаков. Необходимость статистического изучения вариации.
Показатели вариации: размах
вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение, дисперсия, коэффициент вариации.
Сокращенные способы расчета дисперсии. Правило сложения дисперсии.
Изучение взаимосвязи признаков при помощи показателей вариации.
Эмпирическое корреляционное отношение.
Слайд 3
![1 Понятие вариации признаков. Необходимость статистического изучения вариации Вариацией называется](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-2.jpg)
1 Понятие вариации признаков. Необходимость статистического изучения вариации
Вариацией называется изменяемость,
колеблемость величины признака. Вариация проявляется в отклонениях от средних и зависит от множества факторов, влияющих на социально-экономическое явление.
Слайд 4
![Вариационные ряды При изучении совокупности интересующий нас признак у различных](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-3.jpg)
Вариационные ряды
При изучении совокупности интересующий нас признак у различных единиц
совокупности принимает различные значения, т.е. он имеет некоторую вариацию.
Слайд 5
![Вариацией признака называется наличие различий в численных значениях признаков у](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-4.jpg)
Вариацией признака
называется наличие различий в численных значениях признаков у отдельных
единиц совокупности.
Чтобы выявить характер распределения единиц совокупности по варьирующим признакам, определить закономерности в этом распределении, строят ряды распределения единиц совокупностей по какому-либо варьирующему признаку.
Ряды распределения, построенные по количественному признаку называются вариационными.
Слайд 6
![При анализе вариационных рядов решают следующие задачи: 1) Определение меры](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-5.jpg)
При анализе вариационных рядов решают следующие задачи:
1) Определение меры вариации, т.е.
количественное измерение степени колеблемости признака. Это позволяет сравнивать различные совокупности между собой по степени рассеяния и отслеживать уровень вариации признака одной и той же совокупности в различные периоды.
2) Исследование закономерностей вариации в статистических совокупностях для изучения причин, вызывающих вариацию.
Слайд 7
![Для описания статистических распределений обычно используются следующие виды характеристик (показателей):](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-6.jpg)
Для описания статистических распределений обычно используются следующие виды характеристик (показателей):
1) средние
величины;
2) характеристики вариации (рассеяния);
3) характеристики дифференциации и концентрации;
4) характеристики формы распределения.
Слайд 8
![2 Показатели вариации Относительные показатели (коэффициент вариации, линейный коэффициент вариации,](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-7.jpg)
2 Показатели вариации
Относительные показатели (коэффициент вариации, линейный коэффициент вариации, коэффициент осцилляции)
строятся с учетом базы (в виде средней), выражаются в процентах и дают характеристику однородности совокупности.
Слайд 9
![Вариация бывает случайной и систематической, существует в пространстве и во](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-8.jpg)
Вариация бывает случайной и систематической, существует в пространстве и во времени.
Показатели вариации делятся на абсолютные и относительные.
Слайд 10
![Показатели вариации (абс.)](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-9.jpg)
Показатели вариации (абс.)
Слайд 11
![* – Здесь fi – частота](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-10.jpg)
Слайд 12
![Показатели вариации (отн.)](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-11.jpg)
Показатели вариации (отн.)
Слайд 13
![Совокупность считается однородной, если коэффициент вариации](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-12.jpg)
Совокупность считается однородной, если коэффициент вариации
Слайд 14
![3 Сокращенные способы расчета дисперсии. Правило сложения дисперсии. Для расчета дисперсии можно использовать модифицированную формулу:](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-13.jpg)
3 Сокращенные способы расчета дисперсии. Правило сложения дисперсии.
Для расчета дисперсии
можно использовать модифицированную формулу:
Слайд 15
![Выведем эту формулу](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-14.jpg)
Слайд 16
![Размах вариации, среднее линейное и среднее квадратичное отклонение – это](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-15.jpg)
Размах вариации, среднее линейное и среднее квадратичное отклонение – это именованные
величины.
Единицей измерения у них и у исходных значений признака совпадают. Дисперсия может быть задана в ед.2 признака или в % отклонений.
Слайд 17
![Общая дисперсия совокупности:](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-16.jpg)
Общая дисперсия совокупности:
Слайд 18
![Общая дисперсия отражает вариацию признака за счет всех факторов, действующих в данной совокупности.](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-17.jpg)
Общая дисперсия отражает вариацию признака за счет всех факторов, действующих в
данной совокупности.
Слайд 19
![Вариацию между группами за счет признака-фактора, положенного в основу группировки,](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-18.jpg)
Вариацию между группами за счет признака-фактора, положенного в основу группировки, отражает
межгрупповая дисперсия, которая исчисляется как средний квадрат отклонений групповой средней от общей средней:
Слайд 20
![Межгрупповая дисперсия:](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-19.jpg)
Слайд 21
![Межгрупповая дисперсия характеризует систематическую вариацию результативного признака, т.е. вариацию между](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-20.jpg)
Межгрупповая дисперсия характеризует систематическую вариацию результативного признака, т.е. вариацию между группами
за счет признака-фактора, положенного в основу группировки.
Слайд 22
![Вариацию внутри каждой группы изучаемой совокупности отражает внутригрупповая дисперсия, которая](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-21.jpg)
Вариацию внутри каждой группы изучаемой совокупности отражает внутригрупповая дисперсия, которая исчисляется
как средний квадрат отклонений значений признака х от частной средней :
Слайд 23
![Внутригрупповая дисперсия](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-22.jpg)
Внутригрупповая дисперсия
Слайд 24
![Для всей совокупности внутригрупповую вариацию будет выражать средняя из внутригрупповых](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-23.jpg)
Для всей совокупности внутригрупповую вариацию будет выражать средняя из внутригрупповых дисперсий,
которая рассчитывается как средняя арифметическая из внутригрупповых дисперсий:
Слайд 25
![Средняя из внутригрупповых дисперсий](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-24.jpg)
Средняя из внутригрупповых дисперсий
Слайд 26
![Внутригрупповая дисперсия отражает случайную вариацию, т.е. часть вариации обусловленную влиянием](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-25.jpg)
Внутригрупповая дисперсия
отражает случайную вариацию, т.е. часть вариации обусловленную влиянием неучтенных
факторов и не зависящую от признака-фактора, положенного в основу группировки.
Слайд 27
![Между представленными видами дисперсий существует определенное соотношение, которое известно как правило сложения дисперсий:](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-26.jpg)
Между представленными видами дисперсий существует определенное соотношение, которое известно как правило
сложения дисперсий:
Слайд 28
![Таким образом общая дисперсия складывается из двух слагаемых: первое –](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-27.jpg)
Таким образом
общая дисперсия складывается из двух слагаемых: первое – средняя из
внутригрупповых дисперсий – измеряет вариацию внутри частей совокупности, второе – межгрупповая дисперсия – вариацию между средними этих частей.
Слайд 29
![Правило сложения дисперсий позволяет выявить зависимость результатов от определяющих факторов](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-28.jpg)
Правило сложения дисперсий
позволяет выявить зависимость результатов от определяющих факторов с
помощью соотношения межгрупповой и общей дисперсий.
Это соотношение называется эмпирическим коэффициентом детерминации (η2) и показывает долю вариации результативного признака под влиянием факторного.
Слайд 30
![4 Изучение взаимосвязи признаков при помощи показателей вариации. Эмпирическое корреляционное отношение.](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-29.jpg)
4 Изучение взаимосвязи признаков при помощи показателей вариации.
Эмпирическое корреляционное отношение.
Слайд 31
![Эмпирический коэффициент детерминации](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-30.jpg)
Эмпирический коэффициент детерминации
Слайд 32
![Эмпирическое корреляционное отношение η2 и η ∈ [0, 1] (η)](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-31.jpg)
Эмпирическое корреляционное отношение
η2 и η ∈ [0, 1]
(η) показывает
тесноту связи между исследуемым явлением и группировочным признаком:
Слайд 33
![Если связь отсутствует, то η = 0. В этом случае](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-32.jpg)
Если связь отсутствует, то η = 0. В этом случае межгрупповая
дисперсия равна нулю (δ2=0), т.е. все групповые средние равны между собой и межгрупповой вариации нет. Это означает, что группировочный признак не влияет на вариацию исследуемого признака х.
Если связь функциональная, то η = 1. В этом случае дисперсия групповых средних равна общей дисперсии ( ). Это означает, что группировочный признак полностью определяет характер изменения изучаемого признака.
Слайд 34
![Чем больше значение корреляционного отношения приближается к единице, тем полнее](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-33.jpg)
Чем больше значение корреляционного отношения приближается к единице, тем полнее (сильнее)
корреляционная связь между признаками (см.таблица ниже).
Слайд 35
![Качественная оценка связи между признаками (шкала Чэддока)](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-34.jpg)
Качественная оценка связи между признаками (шкала Чэддока)
Слайд 36
![Пример решения задачи Определим групповые дисперсии, среднюю из групповых дисперсий,](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-35.jpg)
Пример решения задачи
Определим групповые дисперсии, среднюю из групповых дисперсий, межгрупповую дисперсию,
общую дисперсию по данным о производительности труда в двух бригадах.
Слайд 37
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-36.jpg)
Слайд 38
![Промежуточные расчеты занесем в таблицы:](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/134992/slide-37.jpg)
Промежуточные расчеты занесем в таблицы: