Размах вариации
Размах вариации определяется как абсолютная величина разности между максимальными и минимальными значениями (вариантами) признака:
Размах вариации показывает только крайние отклонения признака и не отражает отдельных отклонений всех вариантов в ряду. Он характеризует пределы изменения варьирующего признака и зависим от колебаний двух крайних вариантов и абсолютно не связан с частотами в вариационном ряду, т. е. с характером распределения, что придает этой величине, случайный характер. Для анализа вариации нужен показатель, который отражает все колебания вариационного признака и даёт общую характеристику. Простейший показатель такого вида - среднее линейное отклонение.
среднее линейное отклонение. Этот показатель характеризует меру разброса значений совокупности данных вокруг их среднего значения. В чем суть? Для того, чтобы показать меру разброса данных нужно вначале определиться, относительно чего этот самый разброс будет считаться. Обычно это средняя величина. Дальше нужно посчитать, насколько значения анализируемой совокупности данных находятся далеко от средней. Понятное дело, что каждому значению соответствует некоторая величина отклонения, но нас же интересует общая оценка, охватывающая всю совокупность. Поэтому рассчитывают среднее отклонение по формуле обычной средней арифметической. Но! Но для того, чтобы рассчитать среднее из отклонений, их нужно вначале сложить. И если мы сложим положительные и отрицательные числа, то они взаимоуничтожатся и их сумма будет стремиться к нулю. Чтобы этого избежать, все отклонения берутся по модулю, то есть все отрицательные числа становятся положительными. Вот теперь среднее отклонение будет показывать обобщенную меру разброса значений. В итоге, средне линейное отклонение будет рассчитываться по формуле:
где
a – среднее линейное отклонение,
x – анализируемый показатель, с черточкой сверху – среднее значение показателя,
n – количество значений в анализируемой совокупности данных,
оператор суммирования, надеюсь, никого не пугает.
Рассчитанное по указанной формуле среднее линейное отклонение отражает среднее абсолютное отклонение от средней величины по данной совокупности. Если прочитать медленно и вдумчиво, то все становится понятно. Формулы, как обычно, могут сбить с толку и потребовать чрезмерного умственного напряжения. Картинки же более наглядны и понятны.
На картинке красная линия - это среднее значение. Отклонения каждого наблюдения от среднего указаны маленькими стрелочками. Именно они берутся по модулю и суммируются. Потом все делится на количество значений.
- 1.Определение понятия «множество». Количество элементов множества. Способы задания множеств: перечислением и правилом. Равенство множеств.
- 2.Отношение включения и строгого включения множеств.
- 3.Операции над множествами: объединение, пересечение, разность, дополнение. Понятие универсума.
- Свойство операций над множествами
- Основные формулы алгебры высказываний:
- 9.Предикаты. Область истинного предиката. Взаимосвязь логических операций и операций над множествами.
- 10.Понятие выборки. Способы первоначальной обработки материала. Ранжирование.
- Выборка
- Объём выборки Править
- Зависимые и независимые выборки Править
- Репрезентативность Править
- Пример нерепрезентативной выборки Править
- Виды плана построения групп из выборок Править
- Стратегии построения групп Править
- Рандомизация Править
- Попарный отбор Править
- Стратометрический отбор Править
- Приближённое моделирование Править
- 11.Дискретная группировка. Частота, частость, накопленная частота и накопленная частость.
- 12.Полигон и кумулята дискретного распределения.
- 13.Интервальная группировка. Гистограмма и кумулята интервального распределения.
- 14.Мера центральной тенденции. Мода, медиана, среднее арифметическое и среднее геометрическое.
- Медиана в статистке
- Свойства медианы
- Графическое определение медианы
- Определение моды в статистике
- Соотношения между средней арифметической, медианой и модой
- Свойства
- Среднее геометрическое взвешенное
- 15.Меры изменчивости. Вариационный размах, среднее линейное отклонение.
- Размах вариации
- 16.Дисперсия, среднее квадратичное отклонение.