Разделы презентаций


Лекция 4. Средние величины

Содержание

Категория средней величины имеет одну из самых древних историй. Теоретическое осмысление средних можно найти в трудах античных философов. В произведениях Аристотеля, Гераклита, Архимеда, Пифагора и других содержится понимание средней как равнодействующей

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1Лекция 4. Средние величины



К.и.н., доцент кафедры Истории РБ,
археологии и

этнологии
Р.Р.Газизов

Лекция 4. Средние величиныК.и.н., доцент кафедры Истории РБ, археологии и этнологииР.Р.Газизов

Слайд 2Категория средней величины имеет одну из самых древних историй. Теоретическое

осмысление средних можно найти в трудах античных философов. В произведениях

Аристотеля, Гераклита, Архимеда, Пифагора и других содержится понимание средней как равнодействующей всех определенных условий, которые учавствуют в образовании рассматриваемой совокупности индивидуальных величин.
В.Петти (1623-1687 гг.)
А.Кетле (1796-1874 гг.)
Категория средней величины имеет одну из самых древних историй. Теоретическое осмысление средних можно найти в трудах античных

Слайд 3Главное значение средних состоит в их обобщающей функции, т.е. в

замене множества различных индивидуальных значений признака средней величиной, характеризующей всю

совокупность явлений. Средняя отражает совокупный результат развития и является равнодействующей различных причин и сил, воздействующих на эти явления.
Главное значение средних состоит в их обобщающей функции, т.е. в замене множества различных индивидуальных значений признака средней

Слайд 4Использование средних величин предполагает следование определенным правилам.
1. До вычисления средних

необходимо обеспечить качественную однородность совокупность.
2. Средние величины вычисляются по массовым

данным, т.е. по данным достаточно большого числа единиц наблюдения.
3. Нельзя ограничиваться вычислением средней в целом по совокупности, не меньшее значение имеют средние характеристики и для каждого отдельного типа.
Использование средних величин предполагает следование определенным правилам.1. До вычисления средних необходимо обеспечить качественную однородность совокупность.2. Средние величины

Слайд 6Пример 1. Даны сведения о заработной плате шести работников (в

условных единицах) – 90, 120, 108, 206, 160, 184. Определить

средний размер заработной платы данной совокупности работников.
Пример 1. Даны сведения о заработной плате шести работников (в условных единицах) – 90, 120, 108, 206,

Слайд 7Если изучаемая совокупность велика, исходная информация чаще всего представлена группировкой,

где значения усредняемого признака встречаются по нескольку раз и частота

их различна. Это значит, что любая варианта этого признака оказывает неодинаковое влияние на среднюю величину, которая должна представлять собой результат равномерного распределения значений признака.

Если изучаемая совокупность велика, исходная информация чаще всего представлена группировкой, где значения усредняемого признака встречаются по нескольку

Слайд 9Пример 2. Распределение футбольных матчей высшей лиги России по числу

забитых мячей за игру в 1992 г.

Пример 2. Распределение футбольных матчей высшей лиги России по числу забитых мячей за игру в 1992 г.

Слайд 10Если в группировке значения усредняемого признака заданы интервальным рядом, то

при исчислении средней арифметической в качестве значения признака берутся середины

интервалов. Условно предполагается, что единицы совокупности распределены равномерно по интервалу.
Для открытых интервалов значения признака определяются экспертным путем, качественным анализом, исходя из сущности и свойств природы признака. Можно также использовать формальный способ прибавления единицы к максимальному определенному значению и вычитания единицы из минимального заданного значения признака.
Если в группировке значения усредняемого признака заданы интервальным рядом, то при исчислении средней арифметической в качестве значения

Слайд 11Пример 3. Распределение рабочих N-ского предприятия по возрасту.

Пример 3. Распределение рабочих N-ского предприятия по возрасту.

Слайд 12Пример 4.
Известно, что с площади 145 десятин собран урожай в

2595,5 т какой-то продукции. Отношение

тонн (средняя урожайность данной культуры с одной десятины). Этот вид средней называется в статистике неявной формой средней.
Пример 4.Известно, что с площади 145 десятин собран урожай в 2595,5 т какой-то продукции. Отношение

Слайд 13Мода (Мо).
- представляет наиболее часто встречающееся значение признака в упорядоченной

совокупности, наиболее типичное среднее. В дискретном ряду Мо определяется без

вычислений как значение признака с наибольшей частотой. (См. пример 2.)
Если в вариационном ряду (в группировке) равная максимальная частота встречается у двух или нескольких значений признака, то он считается бимодальным или мультимодальным. Это говорит о неоднородности совокупности и, следовательно, надо проверить правильно ли составлена группировка.

Мода (Мо).- представляет наиболее часто встречающееся значение признака в упорядоченной совокупности, наиболее типичное среднее. В дискретном ряду

Слайд 14Для вычисления моды в интервальном ряду сначала определяется класс, т.е.

интервал с наибольшей частотой. Затем МО вычисляется по формуле:

, где

X0 – нижняя граница модально интервала;
К – величина интервала;
P1 – частота интервала предшествующая модальному;
P2 - частота модально интервала;
P3 - частота интервала, последующего за модальным.

Для вычисления моды в интервальном ряду сначала определяется класс, т.е. интервал с наибольшей частотой. Затем МО вычисляется

Слайд 15Вычислим МО по данным примера 3.


Получается, что наиболее типичный возраст

рассматриваемой группы рабочих – 26, 15 лет. Этот возраст наиболее

часто встречается в данной группе рабочих.
Вычислим МО по данным примера 3.Получается, что наиболее типичный возраст рассматриваемой группы рабочих – 26, 15 лет.

Слайд 16Приближенное значение моды можно определить по графику. Для этого надо

построить гистограмму распределения.
Рис.1. Гистограмма распределения рабочих N-ского предприятия по возрасту.

Приближенное значение моды можно определить по графику. Для этого надо построить гистограмму распределения.Рис.1. Гистограмма распределения рабочих N-ского

Слайд 17Графическое определение моды применяется во всех случаях, когда в задачу

исследования не входит обязательно получение точного значения наиболее распространенной величины

признака. Например, для проверки рабочей гипотезы, когда точная величина принципиальной роли не играет, или для повышения наглядности материала. По нескольким графикам можно провести приблизительное сравнение мод различных признаков, чего невозможно сделать по таблицам.
Графическое определение моды применяется во всех случаях, когда в задачу исследования не входит обязательно получение точного значения

Слайд 18Медиана (Ме)
- величина, определяющая значение признака, находящегося в середине упорядоченной

совокупности. Медиана делит изучаемую совокупность так, что число единиц с

большим и меньшим, чем медиана значением признака, одинаково.
Медиана (Ме)- величина, определяющая значение признака, находящегося в середине упорядоченной совокупности. Медиана делит изучаемую совокупность так, что

Слайд 19Чтобы определить Ме в дискретном ряду, надо построить ряд накопленных

частот, затем поделить сумму всех частот пополам, а затем по

накопленным частотам определить величину варианты, соответстующей той группе, в которой накопленная частота впервые превышает половину общей численности совокупности. В примере 2 ряд накопленных частот будет выглядеть так: 21, 62, 104, 141, 160, 170, 176, 179. Полусумма всех этих частот равна 179/2=89,5. Эта величина входит в третью группу из накопленных частот, т.е. в данном примере третья из накопленных частот своей величиной превысила значение полусуммы всех частот. Следовательно медиана равна 2.
Чтобы определить Ме в дискретном ряду, надо построить ряд накопленных частот, затем поделить сумму всех частот пополам,

Слайд 20В интервальной группировке для вычисления Ме необходимо найти медианный интервал

– интервал, которому соответствует первая из накопленных частот, превышающая половину

суммы всех частот ряда распределения. Затем считают по формуле:

X0 – нижняя граница медианного интервала;
K – величина медианного интервала;
∑m-1 – сумма частот интервалов, предшествующих медианному;
Pm – частота медианного интервала;
∑Р – сумма частот. Pm



В интервальной группировке для вычисления Ме необходимо найти медианный интервал – интервал, которому соответствует первая из накопленных

Слайд 21Определим Ме по данным примера 3. Ряд накопленных частот принимает

следующий вид: 48; 168;243; 305; 359. Полусумма частот равна 359/2=179,5.

Полученные данные говорят о том, что медианным является третий интервал, т.е. интервал «30-40».

Величина Ме свидетельствует, что половина рабочих рассматриваемой группы имеет средний возраст 31,53 года.
Определим Ме по данным примера 3. Ряд накопленных частот принимает следующий вид: 48; 168;243; 305; 359. Полусумма

Слайд 22Примерное значение медианы можно определить по графику.
Рис.2. Кумулята распределения рабочих

N-ского предприятия по возрасту.

Примерное значение медианы можно определить по графику. Рис.2. Кумулята распределения рабочих N-ского предприятия по возрасту.

Слайд 23Обобщая три средние величины, расчитанные по одним и тем же

данным, видим существующую разницу. Средний возраст условной группы рабочих –

33,6 лет, наиболее распространенный, часто встречающийся средний возраст (Мо) – 26,2 лет, при этом половина рассматриваемой группы имеет средний возраст (Ме) – 31,5 лет. Какой величине следует отдать предпочтение? Какой показатель считать наиболее достоверным и точным?
Обобщая три средние величины, расчитанные по одним и тем же данным, видим существующую разницу. Средний возраст условной

Слайд 24При решении этих вопросов надо помнить:
1. Мода (Мо) имеет значение

в том случае, когда её величина расходится и с медианой

(Ме), и со средней арифметической ( ), им не следует пренебрегать. Это же можно сказать и о медиане. Так что для исследования полезно вычислять все три показателя.
2. Различие в значении величин обусловлено ассиметрическим распределением. Средняя арифметическая подвержена влиянию каждой варианты, поэтому она смещается в направлении наибольших значений признака. На моду (максимальные и минимальные) варианты влияния не оказывают. Медиана зависит только от числа вариант, а не от их величины.

При решении этих вопросов надо помнить:1. Мода (Мо) имеет значение в том случае, когда её величина расходится

Слайд 253. Медиана по своей математико-статистической природе является самой представительной средней.

При больших колебаниях в значениях признаков или когда не определены

крайние интервалы в группировках, лучше пользоваться медианой. При вычислении моды для интервальной группировки желательно, чтобы интервалы были равновеликими.
4. Мода чаще других величин применяется по отношению к качественным признакам. Если скопление частот возле моды составляет 10-15 % их общего числа, особое значение приобретает медиана, представляя более достоверное значение среднего показателя.
3. Медиана по своей математико-статистической природе является самой представительной средней. При больших колебаниях в значениях признаков или

Слайд 26Спасибо за внимание!

Спасибо за внимание!

Слайд 271. Какие условия необходимы для вероятностного описания событий? (2)
2.Что такое

«закон больших чисел»? (1)
3. Дать определение термину «вариация». (1)
4. Какие

правила необходимо соблюдать при составлении таблиц? (до 3-х б.)
Какие группировки существуют в науке? (1) Раскройте их. (до 3-х б)
1. Какие условия необходимы для вероятностного описания событий? (2)2.Что такое «закон больших чисел»? (1)3. Дать определение термину

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать доклад-презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое TheSlide.ru?

Это сайт презентации, докладов, проектов в PowerPoint. Здесь удобно  хранить и делиться своими презентациями с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика