Что такое ряд распределения в статистике

1. Статистические ряды распределения

1. Статистические ряды распределения

В результате обработки и систематизации первичных данных статистического наблюдения получают группировки, называемые рядами распределения.

Статистические ряды распределения представляют собой упорядоченное расположение единиц изучаемой совокупности на группы по группировочному признаку.

Различают атрибутивные и вариационные ряды распределения.

Атрибутивный – это ряд распределения, построенный по качественным признакам. Он характеризует состав совокупности по различным существенным признакам.

По количественному признаку строится вариационный ряд распределения. Он состоит из частоты (численности) отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда. Данные числа показывают, насколько часто встречаются различные варианты (значения признака) в ряду распределения. Сумма всех частот определяет численность всей совокупности.

В зависимости от характера вариации признака различают дискретные и интервальные вариационные ряды распределения. В дискретном вариационном ряде распределения группы составлены по признаку, изменяющемуся дискретно и принимающему только целые значения.

В интервальном вариационном ряде распределения группиро–вочный признак, составляющий основание группировки, может принимать в определенном интервале любые значения.

Вариационные ряды состоят из двух элементов: частоты и варианты.

Вариантой называют отдельное значение варьируемого признака, которое он принимает в ряду распределения.

Частота – это численность отдельных вариант или каждой группы вариационного ряда. Если частоты выражены в долях единицы или в процентах к итогу, то их называют частостями.

Правила и принципы построения интервальных рядов распределения строятся по аналогичным правилам и принципам построения статистических группировок. Если интервальный вариационный ряд распределения построен с равными интервалами, частоты позволяют судить о степени заполнения интервала единицами совокупности. Для проведения сравнительного анализа заполненности интервалов определяют показатель, который будет характеризовать плотность распределения.

Плотность распределения – это отношение числа единиц совокупности к ширине интервала.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Продолжение на ЛитРес

Читайте также

15. Статистические таблицы

15. Статистические таблицы Статистическая таблица – таблица, которая дает количественную характеристику статистической совокупности и представляет собой форму наглядного изложения полученных в результате статистической сводки и группировки числовых (цифровых)

19. Статистические карты

19. Статистические карты Статистические карты представляют собой вид графических изображений статистических данных на схематичной географической карте, характеризую–щих уровень или степень распространения того или иного явления на определенной территории.

38. Ряды агрегатных индексов с постоянными и переменными весами

38. Ряды агрегатных индексов с постоянными и переменными весами При изучении динамики экономических явл* ний строятся и исчисляются индексы за ряд последов тельных периодов. Они образуют ряды либо бази ных, либо цепных индексов. В ряду базисных индексе сравнение

6. Статистические термины

6. Статистические термины Статистическая информация, получаемая в результате наблюдения, необходима для предоставления органам государственного управления, для обеспечения информацией руководителей предприятий, компаний и т. д., для информирования общественности об

44. Статистические методы

44. Статистические методы Особенно широко используются статистические методы при изучении финансовых инвестиций. В основе изучения финансовых инвестиций лежит построение уравнения эквивалентности, так называемого баланса финансовой операции. Содержание данного

45. Статистические модели

45. Статистические модели Для эффективной работы на фондовом рынке необходимо знать, как доходность конкретного наименования акций (или портфеля акций конкретного инвестора) связана со средней рыночной доходностью всей совокупности акций, т. е. с рыночным индексом. Для

3. Статистические таблицы

3. Статистические таблицы После того как данные статистического наблюдения собраны и даже сгруппированы, их трудно воспринимать и анализировать без определенной, наглядной систематизации. Результаты статистических сводок и группировок получают оформление в виде

4. Ряды агрегатных индексов с постоянными и переменными весами

4. Ряды агрегатных индексов с постоянными и переменными весами При изучении динамики экономических явлений строятся и исчисляются индексы за ряд последовательных периодов. Они образуют ряды либо базисных, либо цепных индексов. В ряду базисных индексов сравнение

18. Статистические ряды распределения и их графическое изображение

18. Статистические ряды распределения и их графическое изображение Статистические ряды распределения представляют собой упорядоченное расположение единиц изучаемой совокупности на группы по группировочному признаку.Различают атрибутивные и вариационные ряды

19. Статистические таблицы

19. Статистические таблицы В виде статистических таблиц оформляются результаты сводки и группировки материалов наблюдения.Статистическая таблица – это особый способ краткой и наглядной записи сведений об изучаемых общественных явлениях. Статистическая таблица

Статистические методы

Статистические методы Подсчет в толпе. Метод, честно говоря, наивный, но очень популярный. Организатор ресторанного бизнеса берет блокнот и карандаш, становится у двери похожего заведения в равноценном районе и считает, сколько человек проходит мимо в единицу времени.

1. Статистические ряды распределения

1. Статистические ряды распределения В результате обработки и систематизации первичных данных статистического наблюдения получают группировки, называемые рядами распределения.Статистические ряды распределения представляют собой упорядоченное расположение единиц

3. Статистические таблицы

3. Статистические таблицы В виде статистических таблиц оформляются результаты сводки и группировки материалов наблюдения.Статистическая таблица – это особый способ краткой и наглядной записи сведений об изучаемых общественных явлениях. Статистическая таблица

ЛЕКЦИЯ № 10. Ряды динамики и их изучение в коммерческой деятельности

ЛЕКЦИЯ № 10. Ряды динамики и их изучение в коммерческой деятельности 1. Основные понятия о рядах динамики Все процессы и явления, протекающие в общественной жизни человека, являются предметом изучения статистической науки они находятся в постоянном движении и

Глава 6 АНГЛО-АМЕРИКАНЦЫ СМЫКАЮТ РЯДЫ

Международные статистические данные

Международные статистические данные Интернет существенно упростил сбор данных в мировом масштабе. В большинстве развитых и многих развивающихся странах обеспечен интернет-доступ к статистической информации. В свободном доступе размещают свои данные и международные

Источник

Статистика

Ряды распределения

Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюдения оформляются в виде статистических рядов распределения и таблиц.

Статистические ряды распределения представляют собой упорядоченное расположение единиц изучаемой совокупности на группы по группировочному признаку.

Ряды распределения, образованные по качественным признакам называют атрибутивными. Например, распределение работников торговли по занимаемой должности, профессии, образованию; распределение товарооборота – по формам торговли, товарным группам.

При группировке ряда по количественному признаку получаются вариационные ряды, которые по способу построения бывают дискретными (прерывными), основанными на прерывной вариации признака (например, число касс в магазине, комнат в квартире), и интервальными (непрерывными), базирующимися на непрерывно изменяющемся значении признака и имеющими любые (в том числе и дробные) количественные выражения (объем товарооборота, величина фонда оплаты труда и т.п.). В практике применяются также интервальные ряды распределения.

Вариационные ряды состоят из двух элементов: варианты и частоты. Варианта – это отдельное значение варьируемого признака, которое он принимает в ряду распределения. Частота (обозначается f i ) – численность отдельных вариант или каждой группы вариационного ряда. Частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к итогу, называются частостями. Сумма частот составляет объем ряда распределения, а сумма частостей равна 1 (или 100%).

1. Ряд распределения по атрибутивному признаку

Распределение продавцов магазина по категориям

Источник

Понятие статистических рядов распределения и их виды

Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюдения оформляются в виде статистических рядов распределения. Статистические ряды распределения представляют собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по группировочному (варьирующему) признаку. Они характеризуют состав (структуру) изучаемого явления, позволяют судить об однородности совокупности, границах ее изменения, закономерностях развития наблюдаемого объекта. В зависимости от признака статистические ряды распределения делятся на:

Атрибутивные ряды образуются по качественным признакам, которыми могут выступать занимаемая должность работников торговли, профессия, пол, образование и т.д.

Распределение работников предприятия по образованию.

Количество работников

Вариационные ряды строятся на основе количественного группировочного признака. Вариационные ряды состоят из двух элементов: вариант и частот.

Они могут быть положительными и отрицательными, абсолютными и относительными.

Частости – это частоты, выраженные в виде относительных величин (долях единиц или процентах). Сумма частостей равна единице или 100 %. Замена частот частостями позволяет сопоставлять вариационные ряды с разным числом наблюдений.

Вариационные ряды в зависимости от характера вариации подразделяются на дискретные (прерывные) и интервальные (непрерывные). Дискретные ряды распределения основаны на дискретных (прерывных) признаках, имеющих только целые значения (например, тарифный разряд рабочих, число детей в семье).

Интервальные ряды распределения базируются на непрерывно изменяющемся значении признака, принимающем любые (в том числе и дробные) количественные выражения, т.е. значение признаков таких рядах задается в виде интервала.

При наличии достаточно большого количества вариантов значений признака первичный ряд является труднообозримым, и непосредственное рассмотрение его не дает представления о распределении единиц по значению признака в совокупности. Поэтому первым шагом в упорядочении первичного ряда является его ранжирование – расположение всех вариантов в возрастающем (убывающем) порядке.

Для построения ряда распределения непрерывно изменяющихся признаков, либо дискретных, представленных в виде интервалов, необходимо установить оптимальное число групп (интервалов), на которые следует разбить все единицы изучаемой совокупности.

Как правило, средние величины рассчитываются для получения обобщенных количественных характеристик уровня какого либо варьирующего признака по совокупности однородных по основным свойствам единиц конкретного явления или процесса. В статистике все средние величины обозначаются как `X. Существует несколько видов средних величин.

Основной средней величиной является средняя степенная. Она имеет следующий вид:

(1)

В зависимости от величины показателя степени средней она принимает следующие виды:

а) Средняя арифметическая невзвешенная, где m = 1. Она имеет вид:

(2)

б) Средняя арифметическая взвешенная. Она имеет вид:

(3)

Особым видом средних величин являются структурные средние. Они применяются для изучения внутреннего строения и структуры рядов распределения значений признака. К таким показателям относятся мода и медиана.

Мода- это величина признака (варианта), который наиболее часто встречается в данной совокупности, т.e. это варианта, имеющая наибольшую частоту.

В интервальном ряду распределения мода находится по следующей формуле:

(4)

где: минимальная граница модального интервала;

— величина модального интервала;

<частоты модального интервала, предшествующего и следующего за ним.

Модальный интервал определяется по наибольшей частоте. Мода широко используется в статистической практике при изучении покупательского спроса, регистрации цен и т.д.

Медиана делит ряд на две равные (по числу единиц) части – со значениями признака меньше медианы и со значениями признака больше медианы.

В случае если вариационный ряд имеет число значений вариант четное, то расчет медианы производится по следующей формуле:

(5)

где — варианты, находящиеся в середине ряда

В интервальном ряду распределения медиана рассчитывается следующим образом:

(6)

где: — нижняя граница медианного интервала;

— величина медианного интервала;

— полусумма частот ряда;

— сумма накопленных частот, предшествующих медианному интервалу;

— частота медианного интервала.

Структурные средние величины (мода и медиана) имеют довольно большое значение в статистике и широкое применение. Мода является именно тем числом, которое в действительности встречается наиболее часто. Медиана имеет важные свойства для анализа явлений: она обнаруживает типичные черты индивидуальных признаков явления, и, вместе с тем, учитывает влияние крайних значений совокупности. Медиана находит практическое применение в маркетинговой деятельности вследствие особого свойства – сумма абсолютных отклонений чисел ряда от медианы есть величина наименьшая:

Мода и медиана, как правило, отличаются от значения средней, совпадая с ней только в случае симметричного расположения частот вариационного ряда.

Ряды распределения удобно изучать с помощью графического метода.

Статистический график– это чертеж, на котором статистические совокупности, характеризуемые определенными показателями, описываются с помощью условных геометрических образов или знаков. Представление данных таблиц в виде графика производит более сильное впечатление, чем цифры, позволяет лучше осмыслить результаты статистического наблюдения, правильно их истолковывать, значительно облегчает понимание статистического материала, делает его наглядным и доступным. Это, однако, вовсе не означает, что графики имеют лишь иллюстративное значение. Они дают новое знание о предмете исследования, являясь методом обобщения исходной информации.

Значение графического метода в анализе и обобщении данных велико. Графическое изображение позволяет осуществить контроль достоверности статистических показателей, так как, представленные на графике, они более ярко показывают имеющиеся неточности, связанные либо с наличием ошибок наблюдения, либо с сущностью изучаемого явления. С помощью графического изображения возможны изучение закономерностей развития явления, установление существующих взаимосвязей. Простое сопоставление данных не всегда дает возможность уловить наличие причинных зависимостей, в то же время их графическое изображение способствует выявлению причинных связей, в особенности в случае установления первоначальных гипотез, подлежащих затем дальнейшей разработке. Графики также широко используются для изучения структуры явлений, их изменения во времени и размещения в пространстве. В них более выразительно проявляются сравнительные характеристики и отчетливо виды основные тенденции развития и взаимосвязи, присущие изучаемому явлению или процессу.

Используются диаграммы: столбиковые, ленточные, квадратные, круговые, линейные, радикальные и др. Выбор вида диаграммы зависит в основном от особенностей исходных данных, цели исследования.

Используются диаграммы: столбиковые, ленточные, квадратные, круговые, линейные, радикальные и др. Выбор вида диаграммы зависит в основном от особенностей исходных данных, цели исследования. Например, если имеется ряд динамики с несколькими неравноотносящимися уровнями во времени, то часто для наглядности используют столбиковые, квадратные или круговые диаграммы. Они зрительно впечатляют, хорошо запоминаются, но не годны для изображения большого числа уровней, так как громоздки. Когда число уровней в ряду динамики велико, целесообразно применять линейные диаграммы, которые воспроизводят непрерывность процесса развития в виде непрерывной ломанной линии. Кроме того, линейные диаграммы удобно использовать: если целью исследования является изображение общей тенденции и характера развития явления; когда на одном графике необходимо изобразить несколько динамических рядов с целью их сравнения; если наиболее существенным является сопоставление темпов роста, а не уровней.

Основное назначение структурных диаграмм заключается в графическом представлении состава статистических совокупностей, характеризующихся как соотношение различных частей каждой из совокупностей. Состав статистической совокупности графически может быть представлен с помощью как абсолютных, так и относительных показателей. В первом случае не только размеры отдельных частей, но и размер графика в целом определяются статистическими величинами и измеряются в соответствии с изменениями последних. Во втором – размер всего графика не меняется (так как сумма всех частей любой совокупности составляет 100%), а меняются только размеры отдельных его частей. Графическое изображение состава совокупности по абсолютным и относительным показателям способствует проведению более глубокого анализа и позволяет проводить международные сопоставления и сравнения социально – экономических явлений.

В качестве графического образа для изображения структуры совокупностей применяются прямоугольники – для построения столбиковых и полосовых диаграмм и круги – для построения секторных диаграмм.

Вариация – это различие в значениях какого-либо признака у разных единиц данной совокупности в один и тот же период или момент времени. Исследование вариации в статистике имеет большое значение, помогает познать сущность изучаемого явления. Показатели вариации характеризуют колеблемость отдельных значений вариант около средних величин. Показатели вариации определяют различия индивидуальных значений признака внутри изучаемой совокупности. Существует несколько видов показателей вариации:

а) Размах вариации R представляет собой разность между максимальным и минимальным значениями признака. Размах вариации показывает лишь крайние отклонения признака и не отражает отклонений всех вариантов в ряду.

б) Среднее линейное отклонение. Линейное отклонение учитывает различия всех единиц изучаемой совокупности.

г) Среднее квадратическое отклонение. Среднее квадратическое отклонение является показателем надежности средней: чем меньше среднее квадратическое отклонение, тем лучше средняя арифметическая отражает собой всю статистическую совокупность.

д) Показатель вариации. Показатель вариации отражает тенденцию развития явления, т.e. действие главных факторов. Показатель вариации выражается в % или коэффициентах.

Рассмотрим методику построения интервального ряда распределения и его применение на примере, представленном в расчетной части данной работы.

Источник

Ряды распределения

Тема 3

Основные вопросы: 1. Ряды распределения

2. Статистические таблицы

3. Статистические графики

1. Ряды распределения. После определения группировочного признака и границ групп, строится ряд распределения.

Определение: Статистический ряд распределения представляет собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку.

Виды рядов распределения:

1) атрибутивные (построенные по атрибутивным признакам). Например, распределение населения по полу, занятости, национальности, профессии и т.д.

2) вариационные (построенные по количественному признаку). Например, распределение населения по возрасту, рабочих – по стажу работы, заработной плате и т.д.

Обязательными элементами вариационного ряда распределения являются варианты и частоты.

Определение: Числовые значения количественного признака в вариационном ряду распределения называются вариантами и обозначаются .

Они могут быть положительными и отрицательными, абсолютными и относительными. Так, при группировке предприятий по результатам хозяйственной деятельности варианты положительные (прибыль) и отрицательные (убыток) числа.

Определение: Частоты – это численности отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда, т.е. это числа, показывающие, как часто встречаются те или иные варианты в ряду распределения и обозначаются .

Сумма всех частот называется объемом совокупности и определяет число элементов всей совокупности. Производными частот в статистике являются частности.

Определение: Частости – это частоты, выраженные в виде относительных величин (долях единиц или процентах).

Сумма частостей равна единице или 100 %. Замена частот частостями позволяет сопоставлять вариационные ряды с разным числом наблюдений.

В зависимости от характера вариации ряды распределения делятся на дискретные и интервальные.

Дискретные вариационные ряды основаны на дискретных (прерывных) признаках, имеющих только целые значения (например, тарифный разряд рабочих, число детей в семье).

Интервальные – на непрерывных признаках (имеющих любые значения, в том числе и дробные).

Т.к. на первый взгляд тяжело оценить представленные ряды, их необходимо упорядочить, т.е. расположить его в возрастающем (или убывающем) порядке. Это действие в статистике называется ранжированием.

При рассмотрении первичных данных можно видеть, что одинаковые варианты признака у отдельных единиц повторяются (– частота повторений, – объем изучаемой совокупности).

Способы построения дискретных и интервальных рядов различны. Ряды распределения удобно представлять в виде таблиц и графиков.

2. Статистические таблицы. Таблица может быть наглядным, кратким и последовательным изложением полученных цифровых данных.

Основанием любой таблицы является сетка – скелет, в которой вертикальные столбцы называются графами, а горизонтальные – строками. Внешне таблицы представляют собой сетку из вертикальных и горизонтальных линий, в которой записываются числовые данные.

В ней выделяются две составляющие: подлежащее и сказуемое.

Определение: Статистическое подлежащее таблицы (стрóки) – это то, о чем говорится и что характеризуется в таблице (объект изучения).

Статистическое сказуемое таблицы (грáфы) показывает, какими признаками характеризуется подлежащее.

Название таблицы (общий заголовок)

Заголовок подлежащего	Заголовок сказуемого
Строки	А	4
под	Нумерация граф
лежа		Сказуемое (гр. 1-5)
щего							Итоговая графа

итоговая строка Графы (столбцы, колонки)

Виды таблиц: 1) простые;

1) в простой таблице подлежащее не делится на группы. В этом случае возможны два варианта:

— таблица содержит данные по совокупности в целом;

— таблица содержит данные о каждой единице совокупности.

Подлежащее этой таблицы вынесено в заголовок, сама таблица – это сказуемое, причем значения показателей даны в динамике.

Среднедушевые денежные доходы в месяц (руб.)

2) групповая таблица – таблица, в которой подлежащее разделено на группы по какому-либо одному признаку.

Например, распределение безработных по уровню образования, %

3) Комбинационными называются такие таблицы, в которых подлежащее делится на группы не по одному, а по нескольким признакам, причем каждая группа, образованная по одному признаку, делится на подгруппы по другому признаку.

Правила построения таблиц:

● таблица должна иметь небольшие размеры, чтобы ее было удобно читать и анализировать;

● название таблицы, заголовки подлежащего и сказуемого должны быть точными, краткими и ясными;

● в таблице должны быть точно обозначены единицы измерения, а также территория и период, к которым относятся приводимые данные;

● при отсутствии данных следует ставить знак тире, а при отсутствии сведений – многоточие или «нет сведений»;

● в таблице должны быть подсчитаны итоги;

● цифровой материал должен даваться с одинаковой степенью точности.

Группировка магазинов в г. N по размеру товарооборота и по площади торгового зала

3. Статистические графики. Ряды распределения для наглядности и удобства анализа можно изобразить графически. Основные виды графиков рядов распределения:

– полигон (служит для изображения дискретного вариационного ряда, а также для интервального вариационного ряда, для этого в качестве координат по оси абсцисс используют середины интервалов).

Из приведенного графика видим, что распределение работников по стажу не равномерно: чем больше стаж работников отличается от среднего, тем таких работников меньше.

– гистограмма (столбиковая диаграмма, для построения которой на оси абсцисс откладывают отрезки, равные величине интервалов вариационного ряда. На отрезках строят прямоугольники, высота которых в принятом масштабе по оси ординат соответствует частотам или частостям). Гистограмма может быть преобразована в полигон распределения, если середины верхних сторон прямоугольников соединить отрезками прямых, при этом середины верхних сторон двух крайних прямоугольников соединить с осью абсцисс в точках, отстоящих в принятом масштабе на величину интервалов от середины первого и последнего интервалов;

– кумулята строится по накопленным частотам (частостям). Накопленные частоты (частости) определяют последовательным суммированием частот (частостей), они показывают, сколько единиц совокупности имеют значение признака не больше, чем рассматриваемое значение. При построении кумуляты интервального ряда нижней границе первого интервала соответствует нулевая частота (частость), верхней – вся частота (частость) первого интервала. Верхней границе второго интервала – сумма частот (частостей) первого и второго интервалов и т.д. Верхней границе последнего интервала – сумма накопленных частот (частостей) во всех интервалах, что соответствует общей численности изучаемой совокупности или 100%.

На гистограмме и кумуляте можно графически определить значения моды () и медианы () – непараметрических (структурных) средних показателей.

Мода – наиболее часто встречающееся значение признака.

Медиана – значение признака единицы совокупности, стоящей в середине ранжированного ряда.

Источник