Теорія статистики - Мармоза А. Т. - 5.4. Моменти статистичних розподілів
Розглянуті вище середні величини і показники варіації є частковими випадками єдиної системи узагальнюючих статистичних характеристик розподілу, що одержала назву моменту статистичного розподілу.
Моментом розподілу Називають середню арифметичну величину з піднесених до заданого степеня відхилень окремих варіант від деякої постійної величини (0, X, х0):
Де А - постійна величина, від якої визначаються відхилення (за постійну величину можуть бути взяті нуль, середня арифметична X Або умовний початок відліку х0); К - показник степеня, що визначає порядок моменту.
Для вивчення характеристик статистичних розподілів найчастіше використовуються моменти перших п'яти порядків (к дорівнює 0, 1, 2, 3, 4).
Залежно від того, що приймається за постійну величину, від якої визначаються відхилення, розрізняють три види моментів: початкові, центральні та умовні.
Моменти розподілу, при обчисленні яких за вихідну величину приймається нуль (А = 0), називають Початковими моментами (М):
Моменти розподілу, при обчисленні яких за вихідну величину приймаються відхилення від середньої арифметичної (А = X), називають Центральними моментами (/г):
Моменти розподілу, при обчисленні яких за вихідну величину приймаються відхилення від довільно взятої величини (х0), тобто від так званого умовного початку відліку, називають умовними моментами (т):
Початкові моменти другого, третього і четвертого порядків так само як і умовні моменти самостійного значення не мають, а використовуються для спрощеного обчислення центральних моментів.
Аналізуючи формули моментів, можна помітити, що початковий момент першого порядку М1 = ^х-^- являє собою середню арифметичну (х) і використовується як показник центру розподілу. Центральний момент першого порядку завжди дорівнює нулю (нульова властивість середньої арифметичної
У (х _ х)2 Ї
£ (х( - х) = 0). Центральний момент другого порядку /г2 = '-дорівнює дисперсії. Центральний момент третього порядку ц3 дорівнює нулю в симетричному розподілі і використовується для визначення показника асиметрії (скошеності). Центральний момент четвертого порядку застосовується при обчисленні показника ексцесу (гостровершинності).
В зв'язку з тим, що теоретична форма розподілу найчастіше невідома, викликає інтерес вивчення деяких властивостей кривої, побудованої за даними емпіричного розподілу. Зокрема, велике значення має вимірювання ступеню відхилення даного розподілу від симетричного та характеристика особливості побудови вершини кривої розподілу (ступеня гостровершинності). З цією метою обчислюються показники асиметрії (скошеності) і гостровершинності (ексцесу).
Оскільки моменти залежать від прийнятої системи одиниць, в статистичній практиці виявляється більш доцільним брати не абсолютні значення моментів, а їх відношення до стандартного відхилення (середнього квадратичного відхилення а) у відповідному степені.
За міру асиметрії (скошеності) прийнято розглядати стандартизоване відхилення Кт = Тобто коефіцієнт скошеності (асиметрії), Який являє собою
Відношення центрального моменту третього порядку до середнього квадратичного відхилення в третьому степені.
Розрізняють також Нормовані моменти, під якими розуміють відношення моменту к-го порядку до середнього квадратичного відхилення в к-му степені. Відповідно до цього коефіцієнт скошеності можна розглядати як третій нормований центральний момент розподілу.
Про наявність асиметрії в досліджуваному розподілі можна судити і за неспівпаданням показників центру розподілу (Х І Мо): чим більше між ними різниця, тим більше асиметрія ряду розподілу. Для симетричних розподілів частоти будь-яких двох варіант, рівновіддалених по обидві сторони від центру розподілу, рівні між собою. Розраховані для таких розподілів середня, мода і медіана також рівні.
Одним з найбільш простих показників асиметрії (скошеності), що грунтуються на співвідношеннях середньої арифметичної і моди, є показник, запропонований англійським статистиком К. Пірсоном:
Враховуючи те, що в помірно асиметричному розподілі відстань між показниками центра розподілу характеризується такою рівністю|Д - їа | = |о - Її |: 3, Формула К. Пірсона може бути записана таким чином:
Його величина може бути додатною чи від'ємною. В першому випадку мова йде про правосторонню асиметрію, в другому - про лівосторонню.
При наявності додатної (правосторонньої) скошеності (права гілка кривої довша) між показниками центру розподілу існує таке співвідношення Мо <Ме < х , відповідно при наявності від'ємної (лівосторонньої) скошеності (ліва гілка кривої довша) спостерігається обернене співвідношення: Мо > Ме > х.
Використовують й інші формули для розрахунку коефіцієнта асиметрії. Так, наприклад, швецький математик Ліндберг запропонував оцінювати асиметрію за формулою:
Де П - процент одиниць сукупності, у яких значення досліджуваної ознаки перевищує середнє значення по сукупності;
50 - процент варіант, які перевищують середню арифметичну ряду нормального розподілу.
В практичних розрахунках по визначенню асиметрії перевага надається третьому нормованому центральному моменту:
В симетричному ряді розподілу к = 0, при правосторонній скошеності К > 0, при лівосторонній К < 0. Прийнято вважати, що асиметрія вища 0,5 (незалежно від знаку) рахується значною; якщо вона менша 0,25, то незначною.
Застосування цього показника дає змогу не тільки визначити асиметрію, але й відповісти на питання про наявність або відсутність асиметрії в розподілі ознаки в генеральній сукупності. Оцінка суттєвості цього показника дається за допомогою середньої квадратичної помилки, яка залежить від обсягу сукупності і розраховується за формулою:
Де п - число одиниць сукупності.
Якщо відношення |кю|:ст>3, асиметрія і розподіл ознаки в генеральній сукупності не є симетричним. Якщо відношення кт: а < 3, асиметрія несуттєва, її наявність може бути поясненна впливом різних випадкових обставин.
Для характеристики ступеню гостровершинності (ексцесу) використовується четвертий нормований центральний момент, тобто відношення Лт4.
В нормальному розподілі існує таке співвідношення між центральним моментом четвертого порядку та центральним моментом другого порядку (дисперсією): Ц4 = 3ст4 , тобто для нормального розподілу четвертий нормований момент дорівнює 3 ('"у 4 = 3).
Тому дане співвідношення можна використати як міру гостровершинності. Якщо показник гостровершинності (ексцесу) представити у вигляді
Ех = --^ - 3,, то в нормальному розподілі Ео = 0, при гостровершинному або до - сг датному ексцесі Ео> 0 і при плосковершинному або від'ємному ексцесі Ео< 0.
Для визначення ступеня ексцесу (гостровершиності) можна використовувати запропоновану Ліндбергом таку формулу:
Де П - частка (процент) кількості ознак, які знаходяться в інтервалі, що дорівнює половині середнього квадратичного відхилення по той або інший бік від середньої арифметичної;
38,29 - процент кількості варіант, які знаходяться в інтервалі, рівному половині середньо квадратичного відхилення, у загальній кількості варіант ряду нормального розподілу.
Найбільш точним є показник оснований на використанні центрального моменту четвертого порядку:
Середня квадратична помилка ексцесу розраховується за формулою:
Де П - число спостережень.
Якщо відношення Ех І : аА! > 3, то відхилення від нормального розподілу можна вважати суттєвим і навпаки.
Оцінка суттєвості показників асиметрії та ексцесу дає змогу зробити висновок про те, чи можна віднести даний емпіричний розподіл до нормального розподілу.
Обчислимо для досліджуваного ряду розподілу 100 господарств за надоєм молока на корову коефіцієнти скошеності і ексцесу, попередньо визначивши центральні моменти через умовні (табл. 5.5).
Таблиця 5.5. Дані для розрахунку умовних моментів
За умовний початок відліку приймемо серединне значення інтервалу з надоєм рівним 3,3 т (х0 = 3,3 т) і який має найбільшу частоту. Величина інтервалу к = 0,2 т.
Використовуючи дані табл. 5.5, визначимо значення моментів відносно початку відліку, виражені в частках інтервалу:
Визначимо значення умовних моментів, виражених у вихідній системі одиниць вимірювання, вносячи при цьому поправку на величину інтервалу у відповідному степені, виходячи зі співвідношення Тпк = тп'к ■ кк, де к - порядок моменту (показник степені); К - величина інтервалу;
Розрахуємо центральні моменти через умовні, використовуючи формули, взаємозв'язку між моментами:
Визначимо коефіцієнт скошеності (асиметрії):
Звідси випливає, що даний ряд розподілу господарств за надоєм молока на корову близький до симетричного, але має невелику додатню скошеність. Розрахуємо коефіцієнт гостровершинності (ексцесу):
Тобто досліджуваний ряд розподілу характеризується істотною плосковершинністю побудови вершини кривої розподілу.
Визначивши комплекс середніх величин і показників варіації, ми отримали систему статистичних характеристик, які дають можливість всебічно описати досліджуваний ряд розподілу і зробити загальні висновки.
Випишемо основні статистичні характеристики ряду розподілу 100 господарств за надоєм молока на корову, ц:
Середня арифметична Х = 32,64;
Мода Мо = 33,07;
Медіана Ме = 32,72;
Розмах варіації Я = 14,0;
Середнє лінійне відхилення І = 2,6;
Дисперсія ст2 = 10,27;
Середнє квадратичне відхилення А = 3,2;
Коефіцієнт скошеності К" = 0,046;
Коефіцієнт гостровершинності Ех = -0,714.
Аналіз наведених статистичних характеристик дає змогу зробити загальний висновок щодо форми розподілу 100 господарств за надоєм молока на корову: досліджуваний ряд є майже симетричним, незначно додатньо скошеним і плосковершинним; розподіл за формою близький до нормального. Однак доведення цього положення потребує спеціальної статистичної оцінки близькості досліджуваного ряду розподілу нормальному на основі відповідних критеріїв. Одержані характеристики ряду розподілу є лише попередніми оцінками відповідних характеристик генеральної сукупності і тому потрібна оцінка їх надійності. Ці питання розглядаються в наступних розділах підручника.
Схожі статті
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - 5.1. Поняття варіації ознак. Показники варіації
5.1. Поняття варіації ознак. Показники варіації При вивчені масових соціально-економічних явищ і процесів статистика зустрічається з різноманітною...
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - Розділ 5. Показники варіації
5.1. Поняття варіації ознак. Показники варіації При вивчені масових соціально-економічних явищ і процесів статистика зустрічається з різноманітною...
-
Дисперсія володіє рядом математичних властивостей, які дають змогу спростити розрахунки. Розглянемо їх. 1. Дисперсія постійної величини дорівнює нулю: Ця...
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - Відносні показники варіації
Найпростішим показником варіації є розмах варіації, який представляє собою різницю між максимальним і мінімальним значеннями ознаки. В інтервальних рядах...
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - Абсолютні показники варіації
Найпростішим показником варіації є розмах варіації, який представляє собою різницю між максимальним і мінімальним значеннями ознаки. В інтервальних рядах...
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - Розмах варіації
Найпростішим показником варіації є розмах варіації, який представляє собою різницю між максимальним і мінімальним значеннями ознаки. В інтервальних рядах...
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - 5.3. Види дисперсій і правило їх додавання
Дисперсія володіє рядом математичних властивостей, які дають змогу спростити розрахунки. Розглянемо їх. 1. Дисперсія постійної величини дорівнює нулю: Ця...
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - 4.4. Мода, медіана, квартілі і децилі
Крім перелічених вище середніх у статистичному аналізі як узагальнюючі характеристики сукупності використовують такі значення ознаки, які відрізняються...
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - Розділ 4. Середні величини
4.1. Поняття про середні величини Статистична сукупність складається з множини одиниць, об'єктів або явищ однорідних в деякому відношенні і одночасно...
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - 3.5. Ряди розподілу
Особливим видом групувань в статистиці є ряди розподілу, які є найпростішим способом упорядкування і узагальнення статистичних даних. Групування, в якому...
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - Інші види середніх величин
Крім розглянутих вище видів середніх величин, статистикою розроблено і інші види. Середня хронологічна Являє собою середню величину з показників, що...
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - Середня арифметична
Залежно від характеру усереднюваної ознаки і наявної вихідної інформації в статистиці застосовуються різні види середніх величин, серед яких найбільше...
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - 4.2. Види середніх величин і способи їх обчислення
Залежно від характеру усереднюваної ознаки і наявної вихідної інформації в статистиці застосовуються різні види середніх величин, серед яких найбільше...
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - 4.1. Поняття про середні величини
4.1. Поняття про середні величини Статистична сукупність складається з множини одиниць, об'єктів або явищ однорідних в деякому відношенні і одночасно...
-
Середня арифметична має ряд математичних властивостей, які можна використати, щоб спростити її розрахунки. Основні властивості середньої арифметичної...
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - 3.3. Методологія статистичних групувань
Статистичні групування здійснюють у кілька послідовних етапів: 1) теоретичний аналіз досліджуваного явища або процесу; 2) вибір групувальної ознаки...
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - 3.8. Поняття про відносні величини, їх види
У процесі статистичного спостереження отримують дані про значення тих чи інших ознак, що характеризують кожну одиницю досліджуваної сукупності. Для...
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - 3.7. Абсолютні показники
У процесі статистичного спостереження отримують дані про значення тих чи інших ознак, що характеризують кожну одиницю досліджуваної сукупності. Для...
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - 1.3. Метод статистики
Для вивчення свого предмету - кількісної сторони масових суспільних явищ - статистична наука розробила ряд своїх особливих прийомів, способів, правил і...
-
У процесі збирання статистичних даних можуть виникнути похибки і неточності, які називають Помилками спостереження. Кількісно вони визначаються різницею...
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - 3.9. Показники диференціації ознак у сукупності
Для вивчення ступеня нерівномірності розподілу певного показника між одиницями окремих груп варіаційного ряду розподілу в статистиці можуть бути...
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - 3.2. Статистичні групування, їх зміст, завдання і види
Зведення статистичних даних, як правило, не обмежується простим підрахунком загальних підсумків по досліджуваній сукупності. Найчастіше вихідна...
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - 3.1. Поняття про статистичне зведення
3.1. Поняття про статистичне зведення У результаті першої стадії статистичного дослідження - статистичного спостереження - отримують статистичну...
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - Середня квадратична
Середню геометричну застосовують, коли загальний обсяг явища є не сума, а добуток значень ознаки. Ця середня використовується здебільшого для розрахунку...
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - Середня геометрична
Середню геометричну застосовують, коли загальний обсяг явища є не сума, а добуток значень ознаки. Ця середня використовується здебільшого для розрахунку...
-
3.1. Поняття про статистичне зведення У результаті першої стадії статистичного дослідження - статистичного спостереження - отримують статистичну...
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - 2.2. Форми, види і способи статистичного спостереження
Статистичні дані можна одержати різними шляхами і способами. Залежно від Організації статистичного спостереження Розрізняють три основні форми: 1)...
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - 1.4. Зв'язок статистики з іншими науками
Соціально-економічна статистика пов'язана з багатьма науками. При цьому передусім необхідно зазначити тісний і нерозривний зв'язок статистичної науки з...
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - Середня гармонічна
Середня гармонічна є оберненою до середньої арифметичної, обчислену з обернених значень усереднюваної ознаки. Залежно від характеру наявного матеріалу її...
-
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - 3.6. Статистичні таблиці
Результати статистичного зведення і групування, як правило, оформляються у вигляді статистичних таблиць. Статистичні таблиці - це форма...
Теорія статистики - Мармоза А. Т. - 5.4. Моменти статистичних розподілів