Методические рекомендации по организации самостоятельной работы студентов заочного отделения. (стр. 13 из 46)

Проследить зависимость между факторами можно также на основе комбинационной группировки. Комбинационная группировка осуществляется одновременно по двум и более признакам, взятым в сочетании.

Макет комбинационной таблицы выглядит следующим образом:

Наименование таблицы

Группировка по признаку-фактору	Группировка по признаку-результату				Всего
Группировка по признаку-фактору					Всего
	n₁₁	n₁₂	…	n_1M	Σ n_ij
	n₂₁	N₂₂	…	n_2M	Σ n_2j
	…	…	…	…	…
	n_K1	n_k2	…	N_KM	Σ n_Mj
Всего	Σ n_i₁	Σ n_i2	…	Σ n_iK	Σ n_ij

Здесь n_ij - частота совместного появления значения i признака-фактора (i = 1,2,… , М) и значения j признака результата (j= 1,2, …, K).

Если наибольшие частоты каждой строки и каждого столбца располагаются вдоль диагонали таблицы, идущей от левого верхнего угла таблицы к правому нижнему, то можно сделать вывод, что связь между признаками является прямой и близкой к линейной.

Если наибольшие частоты располагаются вдоль диагонали от правого верхнего угла к нижнему левому, то связь — обратная и близкая к линейной.

Если частоты во всех клетках таблицы примерно одинаковы, то связи между признаками нет.

Задание №2

1. На основе равноинтервальной структурной группировки (для любого признака) построить вариационный частотный и кумулятивный ряды распределения, оформить в таблице, изобразить графически.

2. Проанализировать вариационный ряд распределения, вычислив:

· среднее арифметическое значение признака;

· медиану и моду, квартили и децили распределения;

· среднее квадратичное отклонение;

· коэффициент вариации.

3. Проверить теорему о разложении дисперсии, используя данные
аналитической группировки.

4. Сделать выводы.

Обобщающие характеристики совокупностей

Анализ статистических совокупностей включает в себя: построение рядов распределения; графическое представление распределения; определение характеристик центра распределения, показателей вариации.

Рядами распределения называют числовые ряды, характеризующие структуру совокупности по некоторому признаку. Ряд распределения может быть получен в результате структурной группировки. Ряд распределения, образованный по количественному признаку (он называется вариационным радом), может быть дискретным, если значения признака выражены целыми числами и каждая варианта представлена в вариационном ряде отдельной группой, или интервальным (непрерывным), если значения признака выражены вещественными числами или число вариант признака достаточно велико.

Ряд распределения состоит из следующих элементов:

x_i - варианта- отдельное, возможное значение признака i=1,2,...,К, где К - число значений признака;

N_i - частоты - численность отдельных групп соответствующих значений признаков;

N - объём совокупности - общее число элементов совокупности;

q_i - частость - доля отдельных групп во всей совокупности;

D_i - величина интервала.

Если вариационный ряд представлен неравными интервалами, то рассчитывается абсолютная и относительная плотности распределения.

Абсолютная плотность h - это отношение частоты к величине интервала, а относительная плотность

- это отношение частости к величине интервала:

h_i=N_i /D_i,

= q_i /D_i.

Полученный вариационный ряд оформляется в виде таблицы, где в первой графе указываются варианты (интервалы) значений признака, а в следующих графах - частота, частость или, если необходимо, абсолютная или относительная плотность распределения.

Ряд распределения по частоте (частости) в целом характеризует структуру совокупности по данному признаку. Однако для описания распределения совокупность могут использоваться и кумулятивные ряды, т.е. ряды накопленных частот (или частостей), которые иногда имеют даже некоторые преимущества.

Накопленная частота (частость) данного значения признака - это число (доля) элементов совокупности, индивидуальные значения признака которых не превышают данного.

Обозначим: F(x) - накопленная частота для данного значения х; G(x) - накопленная частость для данного значения х.

Эти характеристики обладают следующими свойствами:

Рассмотрим интервалы

Первым этапом изучения вариационного ряда является его графическое изображение. Способы построения графиков для разных видов рядов распределения различны.

Изображением дискретного ряда распределения является полигон. В системе координат по оси абсцисс откладываются варианты

, по оси ординат - частоты (частости), затем отмечают точки с координатами (

), которые последовательно соединяются отрезками прямой.

Интервальный ряд распределения изображается графически в виде гистограммы. При ее построении на оси абсцисс откладывают интервалы ряда. Над осью абсцисс строятся прямоугольники, основанием которых является интервал, а высота - соответствующая этому интервалу плотность распределения (или частота, частость - если ряд равноинтервальный).

Изображением ряда накопленных частот служит кумулята. Накопленные частоты наносятся в системе координат в виде ординат для границ интервалов; соединяя нанесенные точки отрезками прямых, получаем кумуляту.

Вторым этапом изучения вариационного ряда является определение характеристик центра распределения. Характеристика центра распределения представляет собой такую величину, которая в некотором отношении характерна для данного распределения и является его центральной величиной.

К характеристикам центра распределения относятся: средняя арифметическая, медиана, мода.

Для сгруппированных данных, представленных в вариационном ряду, средняя арифметическая (

) определяется как:

т.е. в качестве веса при усреднении берётся частота N_i , соответствующая групповым значениям x_i. Если ряд дискретный, то каждое значение признака представлено. Если же ряд интервальный, то его нужно превратить в условно дискретный: в качестве группового значения x_i для каждого интервала вычисляется его середина.

Медиана (Ме[x]) - это такое значение признака, которое делит объём совокупности пополам в том смысле, что число элементов совокупности с индивидуальными значениями признака, меньшими медианы, равна числу элементов совокупности с индивидуальными значениями больше медианы.

Численное значение медианы можно определить по ряду накопленных частот. Накопленная частота для Ме[х] равна половине объёма совокупности (F(Me[x]) = N/2); имея ряд накопленных частот, можно вычислить, при каком значении признака накопленная частота равна половине объёма совокупности. Для интервального ряда в этом случае определяется только интервал, в котором будет находиться Ме[x], само значение приближённо можно определить как:

где

- начало интервала, содержащего медиану;

- величина интервала, содержащего медиану;

- накопленная частота на начало интервала, содержащего медиану;

N - объём совокупности;

- частота того интервала, в котором расположена медиана.

Квартили (Q₁, Q₂, Q₃) - значения признака, делящие упорядоченную по значению признака совокупность на 4 равные части. 1-ая квартиль (Q₁) определяет такое значение признака, что ¼ единиц совокупности имеют значения признака меньше, чем Q₁, а ¾ - значения больше чем Q₁. 2-ая квартиль (Q₂) равна медиане. 3-я квартиль (Q₃) определяет такое значение признака, что ¾ единиц совокупности имеют значения признака меньше, чем Q₃, а ¼ - больше чем Q₃. Значения квартилей для сгруппированных данных определяются по накопленным частотам. При этом для 1-ой квартили накопленная частота сравнивается с величиной N·1/4; для 3-ей квартили - с величиной N·3/4. Значение квартили для интервального ряда распределения может быть уточнено по формуле: