Смекни!
smekni.com

Статистичний облік природних ресурсів в Україні (стр. 5 из 8)

Мода – це варіанта, яка найчастіше зустрічається в ряді розподілу.

Медіана – це варіанта, яка ділить ряд розподілу на дві рівні частини.

При розрахунку моди (Мо) і медіани (Ме) в інтервальному ряді користуються формулами:

,

Де хМо – мінімальна межа модельного інтервалу;

IМо – величина модельного інтервалу;

fМо-1 – частина інтервалу, який передує модальному;

fМо+1 – частина наступного за модальним інтервалом.

,

Де хМе – початкове значення медіанного інтервалу;

іМе – величина медіанного інтервалу;

- сума часток ряду;

SМе-1 – сума накоплених часток в інтервалах, які передують медіанному;

fМе – частота медіанного інтервалу.

Модою в дискретному варіаційному ряді буде варіанта, що має найбільшу частоту. В даному випадку буде дві моди (8; 8):

;

;

Для знаходження медіани в дискретному варіаційному ряді потрібно суму частот поділити пополам (

).

.

Рис. 3.2. Графічне зображення моди.


Рис. 3.3. Графічне зображення медіани

· Для обчислення показників варіації кількості вантажних автомобілів складемо наступну таблицю:


Таблиця 3.6.

Групи за к-тю вантажівок

Загальна

к-ть елементів f

Середи

на інтер

валу

Х

Розрахункові дані
Х2 Х2f Xf
[20;35) 6 27,5 756,25 4537,5 165 23,6 141,6 3341,76
[35;50) 8 42,5 1806,25 14450 340 8,6 68,8 591,68
[50;65) 6 57,5 3306,25 19837,5 345 6,4 38,4 245,76
[65;80] 8 72,5 5256,25 42050 580 21,4 171,2 3663,68
Разом 28 80875 1430 60 420 7842,88

Використовуючи дані таблиці визначаємо:

· Розмах варіації – це різниця між найбільшим і найменшим значенням ознаки. Характеризує межі в яких змінюється значення ознаки.

.

· Середнє лінійне відхилення:

· Загальну дисперсію трьома методами:

І метод – як квадрат середніх квадратичних відхилень:

ІІ метод – як різницю квадратів:

ІІІ метод - метод моментів:

;

де

;
;

А – середина інтервалу (варіанта), якій відповідає найбільша частота, (тобто між числами 42,5 та 57,5):

і – величина інтервалу:

.

Отже:

;

;

· Середнє квадратичне відхилення:

· Коефіцієнт осциляції:

· Квадратичний коефіцієнт варіації:

Оскільки Vσ=33%, то сукупність є однорідною, а середня – типовою.

Для обчислення групових дисперсій на 100 машинотон, сформуємо таблицю.

Таблиця 3.7.

Групи за к-тю вантажівок Середній коефіцієнт використання вантажівок Кількість вантажівок Розрахункові дані
x xf
20 – 35 60 – 65 4 62,5 250 -2,5 25
65 – 70 1 67,5 67,5 2,5 6,25
70 – 75 1 72,5 72,5 7,5 56,25
75 – 80 0 77,5 0 12,5 0
Разом 6 390 87,5
35 – 50 60 – 65 3 62,5 187,5 -3,75 42,18
65 – 70 4 67,5 270 1,25 6,25
70 – 75 1 72,5 72,5 6,25 39,06
75 – 80 0 77,5 0 11,25 0
Разом 8 530 87,5
50 – 65 60 – 65 0 62,5 0 -10 0
65 – 70 3 67,5 202,5 -5 75
70 – 75 0 72,5 0 0 0
75 – 80 3 77,5 232,5 5 75
Разом 6 435 150
65 – 80 60 – 65 2 62,5 125 -8,125 132,03
65 – 70 1 67,5 67,5 -3,125 9,76
70 – 75 3 72,5 217,5 1,875 10,54
75 – 80 2 77,5 155 6,875 94,53
Разом 8 565 246,875

Шукаємо середину інтервалу на проміжках за формулою середньої арифметичної простої та заносимо значення в таблицю 3.7:

:

;

;

;

.

Розраховуємо середній коефіцієнт використання вантажівок для всієї сукупності:

Розраховуємо середній коефіцієнт використання вантажівок для кожної групи (

):

;

;

;

.

Обчислюємо внутрішньогрупову дисперсію використовуючи розрахункові дані, за формулою:

;

;

;

.

Тоді середня з внутрішньогрупових дисперсій:

.

Розраховуємо міжгрупову дисперсію за формулою:

.

Обчислимо загальну дисперсію як суму розрахункових дисперсій за формулою:

.

Перевіримо отримані результати, обчисливши загальну дисперсію як середньозважену:

.

Обчислимо коефіцієнт детермінації за формулою:

Це означає, що 26,48% загальної дисперсії виробітку обумовлено кількістю вантажних автомобілів, а решта 73,52% обумовлено дією інших факторів.

Обчислимо емпіричне кореляційне відношення за формулою: