Анализ вариационных рядов распределения

Введение

В современных условиях органы государственного и муниципального управления постепенно приходят к осознанию необходимости опоры на статистическую информацию для повышения качества управленческих решений. Владение методами статистики позволяет превращать безликую, разрозненную массу числовых данных в систему показателей, с помощью которых можно не только эффективно управлять деятельностью компании, но и давать достаточно точные прогнозы деятельности компании в будущем.

С незапамятных времен человечество осуществляло учет многих опутствующих его жизнедеятельности явлений и предметов и связанные с ним вычисления. Люди получали разносторонние, хотя и различающиеся полнотой на различных этапах общественного развития. Данные, учитывавшиеся повседневно в процессе принятия хозяйственных решений, а в обобщенном виде и на государственном уровне при определении русла экономической и социальной политики и характера внешнеполитической деятельности.

Руководствуясь соображениями зависимости благосостояния нации от величины создаваемого полезного продукта, интересов стратегической безопасности государств и народов- от численности взрослого мужского населения, доходов казны- от размера налогооблагаемых ресурсов и т. д., издавна отчетливо осознавалась и реализовывалась в форме различных учетных акций.

С учетом достижений экономической науки стал возможен расчет показателей, обобщенно характеризующих результаты воспроизводственного процесса на уровне общества: совокупного общественного продукта, национального дохода, валового национального продукта.

Всю перечисленную информацию в постоянно возрастающих объемах предоставляет обществу статистика, являющаяся необходимо принадлежностью государственного аппарата. Статистические данные, таким образом, способны сказать языком статистических показателей о многом в весьма яркой и убедительной форме.

Таблица 1 – Выборочная совокупность крупнейших банков России.

2.4 Построение вариационных рядов распределения

Для определения числа групп можно воспользоваться формулой Стерджесса:

,

где n – число групп;

N – число единиц в совокупности.

n = 1+3.322 lg30 = 5,90699 ≈ 6

Величина интервала определяется по формуле:

,

где Х_max - максимальное значение признака в ряду;

X_min – минимальное значение признака в ряду.

Например, величину интервала для вариационного ряда распределения банков (см. табл.1) по объему кредитных вложений равна:

(млн. руб.)

В таблице 2 приведена группировка банков по объему кредитных вложений.

Таблица 2 – Группировка банков по кредитным вложениям.

Для наглядного изображения рядов распределения строят следующие графики: гистограмму, полигон, кумуляту и огиву распределения. Для дискретного ряда распределения строят полигон, а для интервального – гистограмму.

Рисунок 1-Гистограма распределения банков по обьему вложений

Анализ вариационных рядов распределения

Среднее значение в интервальном ряду распределения рассчитывается по формуле средней арифметической взвешенной:

,

где x_i –середина интервала усредняемого показателя;

n – число единиц (объем) совокупности;

f_i – частота, которая показывает как часто встречается значение признака в статистической совокупности.

Таблица 3 –Вспомогательная таблица для расчета средней арифметической величины по объему кредитных вложений

(млн. руб.)

Таким образом, средний объем капитала среди банков, представленных в выборочной совокупности, составляет 6753 млн. руб.

Для характеристики структуры вариации рассчитывают структурные средние моду и медиану.

Мода – значение признака, которое наиболее часто встречается в ряду распределения. Для интервального ряда мода определяется по наибольшей частоте. Мода находится по формуле:

,

где x₀ – нижняя (начальная) граница модального интервала;

k – величина интервала;

f_Mo – частота модального интервала;

f_Mo-1 – частота интервала, предшествующего модальному;

f_Mo+1 – частота интервала, следующего за модальным.

Медиана – значение признака, которое делит совокупность на две равные части, т.е. 50% единиц совокупности имеют значение меньше медианы, а остальные – больше медианы.

Для определения медианы рассчитывается ее порядковый номер по формуле:

,

где n – число единиц совокупности.

Затем рассчитывается накопленные частоты. После смотрят, какая из накопленных частот впервые превышает номер медианы. Медиану рассчитывают по формуле:

,

где x₀ – нижняя граница медианного интервала;

k – величина интервала;

∑f = n – число единиц совокупности;

S_Me-1 – накопленная частота (кумулятивная частота) интервала, предшествующего медианному;

f_Me – медианная частота.

Степень близости данных отдельных единиц совокупности к средней величине измеряется рядом абсолютных и относительных показателей вариации.

К абсолютным показателям вариации относятся:

¾ размах вариации; среднее линейное отклонение;

¾ дисперсия; среднее квадратическое отклонение.

Размах вариации представляет собой разность между максимальным и минимальным значениями признака совокупности, и находится по формуле:

Среднее линейное отклонение представляет собой среднюю величину из отклонений значений признака от их средней величины, которое рассчитывается по формуле:

Таблица 4 – Вспомогательная таблица для расчета показателей вариации по объему кредитных вложений.

№ п/п	Группы банков по объему кредитных вложений, млн. руб.	Число банков, fi	Середина интервала, xi’
	492-9437
	2091-18383
	18384-27329
	27330-36275
	36276-45221
	45222-54167
Итого	-		-

(млн.руб.)

Таким образом, средняя величина из отклонений значений объема капитала от их средней составляет 3340 млн. руб.

Дисперсия – это средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины. Дисперсия находится по формуле:

(млн.руб.)²

Таким образом, средний квадрат отклонений индивидуальных значений объема кредитных вложений от их средней величины составляет 66158891 млн. руб.²

Среднее квадратическое отклонение представляет собой корень квадратный из дисперсии, т.е. корень квадратный из среднего квадрата отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины. Среднее квадратическое отклонение находится по формуле:

Найдем среднее квадратическое отклонение по объему кредитных вложений:

(млн. руб.)

Относительные показатели вариации в общем виде показывают отношение абсолютных показателей вариации к их средней величине.

К относительным показателям вариации относятся:

¾ коэффициент осцилляции;

¾ относительное линейное отклонение;

¾ коэффициент вариации.

Коэффициент осцилляции находится по формуле:

Коэффициент осцилляции для выборки по объему кредитных вложений равен:

%

Относительное линейное отклонение рассчитывается по формуле:

Относительное линейное отклонение для выборки по объему кредитных вложений равно:

%

Коэффициент вариации характеризует однородность совокупности. Совокупность считается однородной, если коэффициент вариации меньше либо равен 33%, иначе признается неоднородной. Коэффициент вариации определяется по формуле:

Тогда, коэффициент вариации для выборки по объему кредитных вложений равен:

%

Коэффициент вариации для выборки по объему кредитных вложений больше, чем 33% (равен 90,18%), следовательно, совокупность неоднородна, а это означает, что среднее значение признака не является центром распределения.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: