Середні величини та показники варіації у правовій статистиці

Курсовой проект - Экономика

Другие курсовые по предмету Экономика

Скачать Бесплатно!
Для того чтобы скачать эту работу.
1. Пожалуйста введите слова с картинки:

2. И нажмите на эту кнопку.
закрыть



ти більше 100 років.

Безумовною перевагою цього показника, як міри оцінки коливання ознаки, можна вважати нескладність його обчислення і розуміння. Але його недоліком є те, що він оцінує лише крайні коливання ознаки, а вони можуть бути для сукупності випадковими і зовсім не відображати розподіл відхилення ознаки в сукупності. У зв`язку з цим, надійність даного показника є невисокою, але його часто використовують для попередньої оцінки варіації при статистичних розрахунках.

Так, в першому прикладі 60 % осіб засуджені на строк, який збігається з середнім строком позбавлення волі; в другому їх лише 20 %, але розмах варіації в другому прикладі менший, ніж в першому, що не відповідає ні логіці, ні дійсності.

За даними табл. 9 розмах варіації дорівнює 4 особам (5 1); за даними, які застосовані для розрахунку медіани, 20 рокам (35 15). Це ще раз підтверджує висновок про те, що розмах варіації істотно залежить від значень ознаки і дає лише приблизну характеристику наявності коливань ознаки в сукупності.

Для характеристики реального розподілу відхилень окремих значень одиниць сукупності від середньої величини застосовуються середнє лінійне та середнє квадратичне відхилення.

Середнє лінійне відхилення це арифметична середня з абсолютних значень відхилень ознаки окремих варіантів від їх середньої арифметичної. Середнє лінійне відхилення обчислюється за формулою:

 

,

 

де: Λ середнє лінійне відхилення; x значення ознаки; середнє значення ознаки; f частота (вага) кожного варіанта.

При обчисленні цього показника відхилення від середньої величини однаково оцінюються як в більший, так і менший бік. Це є не зовсім вірним з точки зору економічного аналізу, тому що нас завжди цікавлять зрушення і зміни в сукупності в якійсь-то один бік і ми дуже обережно ставимося до змін в іншій бік. Наприклад, незначні строки покарання свідчать про те, що особами вчинено менше тяжких злочинів. У табл. 4 наведений розрахунок середнього лінійного та середнього квадратичного відхилень.

 

Таблиця 4.Розрахунок середнього лінійного та середнього квадратичного відхилень

Приклад № 1Приклад № 2xfx (x-)f(х-)2fxfx (х-)f(х-)2f15- 5- 25125330- 3- 90270415- 2- 3060510- 1- 10106600006200008152306071011010115525125930390270Всього100_0370_100_0560

На підставі даних, які наведені в табл. 4, видно, що для обчислення середнього лінійного відхилення слід брати абсолютне значення показників. Якщо підсумувати усі значення з урахування знаку, то в четвертому та дев`ятому стовпчиках табл. 4 одержимо нуль. З точки зору математики одержання нуля є обов`язковим, які б первинні дані ми не мали. Для статистики нульовий результат немає сенсу.

Обчислимо за даними табл. 4 середнє лінійне відхилення для першого прикладу 1,1 роки (підсумуємо усі дані, наведені в четвертому стовпчику, незважаючи на знак перед числом, тобто 25 + 30 + 0 + 30 + 25, цю суму слід поділити на загальну кількість засуджених осіб, на 100 чоловік); для другого прикладу 2,0 роки ((90 + 10 + 0 +10 +90) : 100), за даними, які наведені у дев`ятому стовпчику. Одержані дані характеризують, що друга сукупність має більші коливання, ніж перша.

Найчастіше при економічних розрахунках для оцінки щільності взаємозв`язку явищ, обчислення похибки репрезентативності тощо використовується середнє квадратичне відхилення.

Середнє квадратичне відхилення це корінь квадратний із середнього квадрату відхилень ознаки кожного варіанту від їх середньої арифметичної. Цей показник обчислюється за такою формулою:

 

,

 

де: σ середнє квадратичне відхилення; x значення ознаки; середнє значення ознаки.

Щоб його знайти, достатньо суму п`ятого і десятого стовпчиків табл. 4 поділити на загальну кількість показників і з одержаної величини добути корінь квадратний.

Середнє квадратичне відхилення в першому прикладі дорівнює 1,92 рокам (370 ділимо на 100 і добуваємо корінь квадратний), в другому прикладі 2,37 рокам. Отже, середнє квадратичне відхилення дає змогу встановити, що друга сукупність (другий приклад) має значно більші коливання ознак в 1,23 рази ( 2.37 : 1.92).

Усі наведені показники (розмах варіації, середнє лінійне і середнє квадратичне відхилення) дають змогу встановити і оцінити міру коливання ознак в абсолютному розмірі, тому всі вони обов`язково мають точно такі ж одиниці виміру, як і одиниці сукупності. Для роз`яснення техніки обчислення показників варіації і були взяті дві однакові з точки зору одиниць виміру сукупності, тому їх можна і порівнювати між собою.

Недоліком середнього квадратичного відхилення є те, що воно характеризує тільки абсолютну міру коливання ознаки. Якщо обчислювати середнє квадратичне відхилення за даними табл. 9, то можна одержати показник 1,28 чол. В цьому разі порівнювати його з показниками наших прикладів не можна.

Між середнім лінійним, середньо величиною і середнім квадратичним відхиленням існує такий зв`язок 1,25 Λ = σ, а σ = 1/3 . В симетричних рядах розподілу середнє квадратичне відхилення можна визначити за формулою: σ = 1/6 (xmax xmin), або ж σ = 1/6 R.

Розрахунок середнього квадратичного відхилення має логічний зміст лише в тому випадку, коли фактичний розподіл ознаки близький до нормального. Для явно асиметричних розподілень його розрахунок не має сенсу.

Квадрат середнього відхилення має назву дисперсії. Значення цього показника істотно зростає, коли нам необхідно обчислити варіацію альтернативної ознаки. Як вже підкреслювалось, альтернативна ознака це така, яку кожна одиниця сукупності або має, або не має. Наприклад, наявність вченого

s