WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 7 | 8 || 10 | 11 |   ...   | 22 |

Группировка объектов по многомерной средней № Параметры групп Номера объектов Количество объектов групп в группе, ni xiн xiв ai 1 0,38 0,71 0,33 2,3,5,8 2 0,71 1,04 0,33 10 3 1,04 1,37 0,33 1,7 4 1,37 1,07 0,33 4,6,9 Итого 0,38 1,07 1,32 - Таким образом, 10 объектов были распределены по 4-м однородным группам.

При втором подходе к выполнению многомерных группировок каждая единица совокупности, обладающая набором из k признаков рассматривается как точка в k-мерном пространстве – пространстве признаков, а каждому признаку придается смысл координаты. Задача классификации в этом случае сводится к выделению сгущений объектов в этом пространстве. Для этого используются различные алгоритмы, но всегда однородные группы выделяются на основании близости объектов по совокупности признаков. Мерой близости объектов, то есть мерой сходства единиц совокупности, могут служить различные критерии.

Выделяют три типа мер сходства:

• Коэффициенты подобия;

• коэффициенты связи;

• показатели расстояния.

Коэффициенты подобия используются для измерения степени близости между парой объектов, каждый из признаков которых принимает значения 0 или 1.

Наиболее простой коэффициент подобия рассчитывается по формуле:

Pij Sij = ;

m где Pij - число совпадений признаков у объектов i и j;

m – общее число признаков, по которым осуществляется сравнение.

0 Sij 1.

Коэффициенты корреляции используются как измерители силы связи между статистическими единицами или между признаками. Для измерения тесноты связи количественных признаков применяют коэффициенты линейной корреляции.

В кластерном анализе мерой сходства является мера расстояния между двумя объектами I и j. Для количественных признаков используется Евклидово расстояние:

m Rij = - Pj1)2, (Pij=где Pi1, Pj1 - стандартизованные значения 1-ого признака i-ого и j-ого объекта наблюдения.

4.4. Статистические таблицы Результаты сводок и группировок заносятся в статистические таблицы, являющиеся средством наглядного выражения результатов исследования. Статистическая таблица представляет собой рационального и наглядного изложения статистических данных об исследуемых явлениях. Основу статистической таблицы составляет графленная сетка, вертикальные столбцы которой называются графами, а горизонтальные – строками. Если строки и графы имеют название, то это будет макет таблицы (рис.3.1).

Рис. 4.1. Макет статистической таблицы В таблице различают: заголовок, подлежащее и сказуемое.

Заголовок таблицы отражает содержание таблицы, место и время, к которому относятся ее данные, единицы измерения, если они являются общими для приведенных данных. Подлежащим таблицы являются перечень единиц совокупности или группы, т. е. объект изучения, сказуемым – цифровые данные, характеризующие подлежащее, т. е.

результаты сводки. Обычно подлежащее располагается слева в виде названий строк, а сказуемое – сверху в виде названий граф.

По содержанию подлежащего все статистические таблицы можно разделить на следующие группы:

• Простые таблицы, в подлежащем которых отсутствуют группировки. Они содержат обобщающие показатели, относящиеся к перечню единиц совокупности (перечневые таблицы), к перечню хронологических дат (хронологические таблицы) или к перечню территорий (территориальные таблицы).

• Групповые таблицы, в подлежащем которых изучаемый объект разделен на группы по определенному признаку. При этом каждая группа может быть охарактеризована рядом показателей.

• Комбинационные таблицы, в подлежащем которых дана группировка единиц совокупности по двум и более признакам, взятым в комбинации.

Сказуемого таблицы может быть простым или сложным.

Простое сказуемое предусматривает параллельное расположение показателей, (графы 1,2 в макете таблицы) а сложное – комбинированное (графы 3, 4, 5).

При построении статистических таблиц необходимо соблюдать определенные правила по их оформлению:

1. Таблица должна быть компактной, легко обозримой. Ее не следует загружать излишними подробностями, затрудняющими анализ.

2. Заголовок таблицы должен ясно и кратко выражать ее содержание.

Заголовки строк подлежащего и граф сказуемого также должны быть сформулированы точно и кратко.

3. В таблице желательно давать нумерацию граф. Это облегчает пользование таблицей, показывает способ расчета чисел в графах. Графы, содержащие подлежащее, обозначаются заглавными буквами алфавита;

графы, содержащие сказуемое, нумеруются арабскими числами. Не допускается в заголовках подлежащего и сказуемого сокращение слов.

4. Если единицы измерения различны, то они указываются в названиях строк и граф.

5.Приводимые в подлежащем и сказуемом признаки должны располагаться в логическом порядке с учетом необходимости их совместного рассмотрения. Информация размещается от частного к общему, т. е. сначала показывают слагаемые, а в конце подводят итоги.

6. Если в таблице приводятся не все данные, а только наиболее значимые из них то сначала показывают итог, а затем выделяют наиболее важные части с помощью оборотов «в том числе», «из них».

7. Следует различать «Итого» и «Всего». «Итого» является итогом для определенной части совокупности, а «Всего» - итог для всей совокупности.

8. При оформлении таблицы применяются следующие обозначения:

- прочерк (-) –когда явление отсутствует;

- символ «» - если явление не имеет осмысленного содержания;

- многоточие (…) – если отсутствуют сведения (или делается запись «нет сведений»).

- если сведения имеются, но числовое их значение меньше принятой в таблице точности, оно выражается дробным числом 0,0.

9. Округление чисел, приводимых в таблице, должно проводится с одинаковой степенью точности.

10. Если одна величина превосходит другую многократно, то полученные относительные показатели лучше выражать не в процентах, а в количестве раз.

Соблюдение приведенных правил построения и оформления статистических таблиц делает их основным средством представления, обработки и обобщения статистической информации.

5. Обобщающие характеристики статических совокупностей 5.1. Ряды распределения Результаты статистических сводок и группировок могут быть представлены в виде статистических рядов – упорядоченных совокупностей значений показателей (статистического признака). По своему содержанию статистические ряды подразделяются на ряды динамики и ряды распределения.

Рядом динамики называют систематизированную совокупность числовых данных, характеризующих изменения изучаемых явлений во времени.

Ряд распределения, представляет собой систематизированную последовательность статистических единиц, сгруппированных по конкретному признаку. Он характеризует состав изучаемого явления, позволяет судить об однородности совокупности, закономерности распределения статистических единиц. Обычно ряд распределения представляет собой результат структурной группировки.

Ряд распределения считается построенным, если известно, каким образом меняются в совокупности значения признака и как часто встречаются отдельные значения признака.

Для различных статистических признаков строятся ряды распределения разного типа:

• атрибутивные – строятся по описательным признакам в порядке возрастания или убывания наблюденных значений признака; примером атрибутивных рядов могут служить распределения населения по национальности, по профессиям, по полу; распределение предприятий по формам собственности;

• вариационные - строятся по количественным признакам, например, распределение рабочих по уровню квалификации, по заработной плате, распределение студентов по успеваемости.

Вариационные ряды делятся на дискретные и интервальные.

В дискретных рядах признак принимает только целые значения, например, размер семьи, тарифный разряд.

Интервальные ряды основаны на непрерывных признаках, принимающих любые, в том числе и дробные значения. В зависимости от того, какая структурная группировка лежит в основе интервального ряда, различают равноинтервальные и неравноинтервальные ряды.

В равноинтервальных рядах ширина интервала является величиной постоянной, в неравноинтервальных – она различна для разных групп.

Формат: Список Основными элементами рядов распределения являются:

1) значения признака (варианты):

• i - дискретное в дискретных рядах;

• iн - iв - интервал для интервальных рядов, где i = 1, ni, ni - частота;

2) частота ni - число единиц совокупности, обладающих данным значением признака. Частота показывает, сколько раз данное значение признака встречается в совокупности; сумма всех частот всегда равна m объему статистической совокупности, т. е. = N.

ni Исследование рядов распределения осуществляется в два этапа:

• эмпирическое исследование, целью которого является получение обобщающих характеристик изучаемой совокупности;

• теоретическое исследование с целью выявления закономерности данного распределения и его теоретического описания.

Эмпирическое исследование начинается с определения частотных характеристик ряда распределения.

5.2. Частотные характеристики рядов распределения Исходной частотной характеристикой любого ряда распределения является частота ni. На ее основе можно рассчитать следующие характеристики:

• Частость – удельный вес (доля) единиц совокупности, имеющих определенное значение признака, т. е. это частота, выраженная в виде относительной величины (доли единицы или процента):

m ni qi =, i = 1,m, = 1.

qi N i=Эта характеристика имеет важное значение при исследовании рядов распределения, так как позволяет связать показатели рядов распределения с соответствующими показателями и аппаратом теории вероятностей. В теории вероятностей qi есть вероятность того, что данное значение признака встретится в совокупности. Частость используется для сопоставления рядов распределения, содержащих равное число статистических единиц.

Формат: Список • Накопленная частота – число единиц совокупности, у которых значение признака не превышает данного x*, т. е. это частота нарастающим итогом:

m N =, N = N.

ni xm x i=x* - данное значение признака в - ой группе, для которой рассчитывается накопленная частота.

По накопленным частотам можно построить кумулятивный ряд распределения – ряд значений числа единиц совокупности с меньшими и равными верхней границе соответствующего интервала значениями признака.

Формат: Список • Накопленная частость – удельный вес (доля) единиц, у которых значение признака не превосходит данное x*, т. е. это частость нарастающим итогом:

m Qx =, Qx = 1;

qi m i=Формат: Список • Плотность распределения – универсальная частотная характеристика, позволяющая перейти от эмпирического к теоретическому распределению. Для рядов с неравными интервалами только эта характеристика дает правильное представление о характере распределения. Плотность распределения рассчитывается в 2-х вариантах:

- как абсолютная плотность распределения i, показывающая число единиц совокупности, приходящихся на единицу ширины интервала значения признака:

ni i =.

ai Формат: Список - как относительная плотность распределения i', показывающая удельный вес единиц совокупности, приходящихся на единицу ширины интервала:

qi i' =.

ai Плотность распределения обеспечивает сопоставимость различных рядов распределения.

Разные ряды распределения характеризуются разным набором частотных характеристик: минимальным – атрибутивные ряды (частота ni, и частость qi ), для дискретных используются четыре характеристики (частота ni, частость qi, накопленная частота Ni, накопленная частость Qi ), для интервальных – все пять (частота ni, частость qi, накопленная частота Ni, накопленная частостьQi, абсолютнаяi и относительная i' плотности распределения).

Расчет частотных характеристик рассмотрим на следующем примере: имеется распределение рабочих участка по стажу работы. N=человек, стаж измеряется числом полностью отработанных лет. На основании структурной группировки, выполненной ранее, построен равноинтервальный вариационный ряд, m=7, ai =4года. Для такого ряда рассчитываются все частотные характеристики, результаты расчета приведены в таблице 5.1.

Таблица 5.1.

Расчет характеристик распределения рабочих участка по стажу работы № Стаж Частота Часто Накоп Накоп Абсо- п/п работы, лет, ni, чел сть ленна ленная лютна Относ ai qi интервал я частост я и частот ь плот- тельна Qi а ность я Ni, распре плотн - ость чел.

делен распре ия де ления xiн xiв i' i 1 0 4 4 6 0,12 6 0,12 1,5 0,2 4 8 4 8 0,16 14 0,28 2,0 0,3 8 12 4 11 0,22 25 0,50 2,75 0,4 12 16 4 13 0,26 38 0,76 3,25 0,5 16 20 4 6 0,12 44 0,88 1,5 0,6 20 24 4 4 0,08 48 0,96 1,0 0,7 24 28 4 2 0,04 50 1,00 0,5 0,всего 0 28 2 50 1,00 - - 1,78 0,5.3. Графическое представление рядов распределения Графики являются наглядной формой отображения рядов распределения. Для изображения рядов применяются линейные графики и плоскостные диаграммы, построенные в прямоугольной системе координат.

Для графического представления атрибутивных рядов распределения используются различные диаграммы: столбиковые, линейные, круговые, фигурные, секторные и т. д.

Для дискретных вариационных рядов графиком является полигон распределения.

Полигоном распределения называется ломаная линия, соединяющая точки с координатами { xi ; ni } или { xi ; qi },где xi - дискретное значение признака, ni - частота, qi - частость.

График строится в принятом масштабе. Вид полигона распределения приведен на рис. 5.1.

Рис.5.1. Полигон распределения Для изображения интервальных вариационных рядов применяют гистограммы, представляющие собой ступенчатые фигуры, состоящие из прямоугольников, основания которых равны ширине интервала ai, а высота - частоте ni (частости qi ) равноинтервального ряда или плотности распределения неравноинтервального i, i'. Построение диаграммы аналогично построению столбиковой диаграммы. Общий вид гистограммы приведен на рис. 5.2.

Pages:     | 1 |   ...   | 7 | 8 || 10 | 11 |   ...   | 22 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.