Межгрупповая и внутригрупповая дисперсии Если статистическая совокупность разбита на группы по како- му-либо признаку виды дисперсии в статистике для этих групп известны или могут быть найдены средний уровень и дисперсия, то нередко при объединении частных групп в совокупность требуется оценить вариации показателей объединенной совокупности на основе показателей отдельных частных групп. При этом необходимо учитывать, что вариация признака в целом по совокупности зависит как от вариации признака внутри каждой группы, так и от вариации групповых средних, т. Другими словами, общую дисперсию о2бщ, характеризующую вариацию признака под влиянием всех факторов, можно получить на основе ее виды дисперсии в статистике — межгрупповой и внутригрупповой дисперсий. Рассмотрим простейший случай, когда исходная совокупность делится на т однородных групп по одному признаку-фактору. Допустим, имеется распределение исходной совокупности, представленное в виды дисперсии в статистике. N Вариацию между группами за счет признака-фактора, положенного в основу группировки, отражает межгрупповая дисперсия, которая исчисляется по отклонениям групповых средних от общей средней: 5. Таким образом, общая дисперсия складывается из виды дисперсии в статистике слагаемых: первое измеряет вариацию внутри частей совокупности, а второе — вариацию между средними этих частей. Эмпирический коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение Правило сложения дисперсий позволяет выявить зависимость результатов от определяющих факторов с помощью соотношения межгрупповой и общей дисперсий. Это соотношение называется эмпирическим коэффициентом детерминации Лэмп и показывает, какая доля виды дисперсии в статистике общей дисперсии приходится на дисперсию, обусловленную вариацией признака, положенного в основу группировки: 'эмп ,2 л: 5. Это означает, что виды дисперсии в статистике признак не влияет на вариацию исследуемого признака х. Это означает, что группировочный признак полностью определяет вариацию изучаемого признака. Чем больше значение корреляционного отношения приближается виды дисперсии в статистике единице, тем полнее сильнее корреляционная связь между признаками табл. Рассчитать дисперсию, эмпирический коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение по данным, приведенным в табл. Федеральный округСредний размер заработной платы, тыс. Дисперсия заработной платыЦентральный4,43317,5080,58Северо-Западный5,0687,0913,769Южный2,9748,5050,115Приволжский3,14214,6240,128Уральский6,5895,7956,743Сибирский4,3109,1473,299Дальневосточный5,9793,4013,458Итого66,071Источник: Труд и занятость виды дисперсии в статистике России: Стат. Средняя из групповых дисперсий дает обобщающую характеристику случайной вариации, обусловленную всеми отдельными факторами, кроме места проживания работающего населения например, характером занятости, стажем работы и виды дисперсии в статистике. Сопоставляя межгрупповую дисперсию с общей, рассчитаем эмпирический коэффициент детерминации: 1ЭМП ,2 Полученный эмпирический коэффициент детерминации показывает, что дисперсия заработной платы зависит от места проживания работающего населения на 36,9%. Остальные 63,1% определяются множеством других неучтенных факторов. Извлекая квадратный корень из эмпирического коэффициента детерминации, определяем эмпирическое корреляционное отношение: ;ЭМП Полученное значение эмпирического корреляционного отношения позволяет утверждать, что существует заметная связь между местом проживания работающего населения и размером заработной платы см. Для проверки существенности связи между группировочным признаком и вариацией исследуемого показателя часто используется дисперсионное отношение критерий Фишера : где V, и у2 — число степеней свободы для сравниваемых дисперсий. Расчетное значение критерия Фишера? Правило сложения дисперсий для доли признака Рассмотренное правило сложения дисперсий распространяется и на дисперсии доли признака, т. При этом изучение вариации происходит непосредственно при вычислении и анализе следующих видов дисперсий доли признака. Определить дисперсию доли безработных с высшим образованием по данным, представленным в табл. Доля безработных с высшим образованием по федеральным округам России в 2002 г. Федеральный округДоля безработных с высшим образованиемЧисленность безработных, млн чел. Труд и занятость в России: Стат. Затем находим общую дисперсию этой доли по формуле 5. Для расчета общей дисперсии по формуле 5. Определив групповые дисперсии, можно перейти к расчету средней дисперсии из групповых по формуле 5. Далее, зная долю безработных с высшим образованием в каждом округе и по стране в целом, а также численность безработного населения в каждом округе, по формуле 5. Оба метода дали аналогичный результат, что подтверждает правильность расчета. Виды дисперсий в совокупности, разделенной на части. Правило сложения дисперсий" При разработке программы выборочного обследования одним из наиболее сложных является вопрос о том, сколько единиц изучаемой совокупности необходимо обследовать, т. Чтобы уменьшить ошибку выборки, необходимо увеличить ее объем, но при этом Статья 23 Закона РФ "О таможенном тарифе" определяет оценку на основе сложения стоимости. При использовании метода оценки на основе сложения стоимости в качестве основы для определения таможенной стоимости товара принимается цена товара, рассчитанная путем сложения: а стоимости материалов издержек, понесенных изготовителем в связи с производством оцениваемого товара; б Как уже отмечалось, нахождение уравнения регрессии измерение тесноты связи между двумя или более показателями — две неразрывно связанные и дополняющие друг друга стороны виды дисперсии в статистике корреляционных зависимостей в статистике. Измерить тесноту связи между коррелируемыми величинами — значит определить, насколько вариация результативного признака обусловлена вариацией факторного факторных Вопрос о проверке существенности расхождения двух выборочных характеристик может быть поставлен не только при сравнении двух выборочных средних, но и при сравнении двух выборочных дисперсий. Для сравнения дисперсий применяется критерий, предложенный Фишером, который называют дисперсионным отношением, или F-критерием. Фишера представляет S 2 собой отношение двух дисперсий: Как уже указывалось, для определенного способа отбора единиц величина стандартной ошибки зависит от объема выборки и степени колеблемости изучаемого признака в генеральной совокупности. Причем чем меньше объем выборки, тем большую величину стандартной ошибки следует ожидать, а это в свою очередь снижает виды дисперсии в статистике оценки параметров генеральной совокупности. При 143 выборках небольшого объема Стандартная ошибка выборки зависит от объема выборки и степени вариации признака в виды дисперсии в статистике. Уменьшение стандартной ошибки выборки, а следовательно, увеличение точности оценки будет всегда связано с увеличением объема выборки. В этой связи уже на стадии организации выборочного наблюдения приходится решать вопрос о том, каков должен быть объем выборочной виды дисперсии в статистике, чтобы была обеспечена В практическом анализе оценка рассеяния значений признака может оказаться не менее важной, чем определение средней. ЭТОТ показатель представляет интерес в тех случаях, При сложении виды дисперсии в статистике, как при совокупности преступлений, так и при совокупности приговоров, суд руководствуется правилами, изложенными в ст. В ней сказано, что при сложении наказаний надо исходить из того, что одному дню лишения свободы соответствуют: а 1 день ареста или содержания в дисциплинарной воинской части; б 2 дня ограничения свободы; в 3 дня исправительных работ или Комментарий к статье 106 1. Лица, в отношении которых судом вынесено определение о наложении штрафа, в течение 10 дней со дня его получения вправе обратиться в суд с заявлением о сложении о снятии виды дисперсии в статистике либо об уменьшении размера штрафа. Течение десятидневного срока начинается на следующий день после дня получения копии определения суда ч. Заявление в письменной форме Применение линейного коэффициента корреляции для оценки степени тесноты связи между виды дисперсии в статистике особенно в той части, которая связана с оценкой его существенности, является обоснованным лишь в условиях нормального или близкого к нормальному распределению признаков в изучаемой совокупности. Кроме того, как видно из приводимых выше формул, для определения величины линейного коэффициента корреляции Часть 1 ст. Введение такого режима работы допускается вследствие особого характера труда, а также при производстве работ, интенсивность которых различна в разные периоды рабочего дня смены. Разделение рабочего дня смены практикуется на общественном транспорте, в бытовом обслуживании. Особенность режима с разделением Рассчитанные для ограниченного числа наблюдений параметры уравнения регрессии не являются единственно возможными, строго однозначными, поскольку представляют собой лишь оценку реальных параметров связи в генеральной совокупности. По этой причине в каждом конкретном случае, найдя по эмпирическим данным параметры оценки уравнения регрессии, определяют их среднюю ошибку и с заданной Способы отбора единиц в выборочную совокупность классифицируются по различным признакам рис. Способы отбора единиц Число одновременно отбираемых единиц индивидуальный — групповой комбинированный Метод отбора Всегда ли средняя отражает типичное значение виды дисперсии в статистике признака для изучаемой группы единиц? Ответ на этот вопрос содержится в рассказе Виды дисперсии в статистике Успенского «Четверть лошади»: «В деревне Присухине школа имеет тридцать учеников, в деревне Засухине — 20, а в деревне Оплеухине виды дисперсии в статистике 2. Из этого, изволите видеть, следует средний вывод, что средним числом на школу — по 17 человек. В каких случаях выражается признание? Каковы формы и виды международно-правового признания? Каково международно-правовое значение признания? В чем состоит сущность правопреемства государств? Какие имеются международные договоры по вопросам правопреемства и какова роль международного обычного права в регулировании этих вопросов? Каковы основные моменты Средняя величина дает обобщающую характеристику всей совокупности изучаемого явления. Однако два ряда распределения, имеющие одинаковую среднюю арифметическую величину, могут значительно отличаться друг от друга по степени колеблемости вариации величины изучаемого признака. Индивидуальные зна- ки чения признака в одном ряду могут мало отличаться друг от друга, вследствие чего средняя.

Смотрите также: