Поможем написать учебную работу
Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.

Предоплата всего

Подписываем
Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
Расчет средних величин
ТЕРМИНЫ:
xi i ое значение осредняемого признака;
wi общее значение i го осредняемого признака;
fi - частота появления i го значения осредняемого признака;
i номер значения осредняемого признака;
Алгоритм определения средней величины:
Пример 1
По данным табл. 3.1 вычислить среднюю себестоимость единицы продукции.
Табл. 3.1
Некоторые данные о деятельности предприятий
(продукция однородна)
№ предприятия |
Себестоимость единицы продукции, руб./шт. |
Объем реализации, тыс. шт. |
1 2 3 |
50 60 58 |
500 200 300 |
Итого: |
1000 |
Алгоритм решения
Пример 2.
По данным табл. 3.2 определить среднюю выработку работника.
Табл. 3.2
Некоторые данные о деятельности предприятий
(продукция однородна)
№ предприятия |
Выработка работника на предприятии, шт./чел. |
Объем производства, тыс. шт. |
1 2 3 |
10 12 13 |
220 240 390 |
Итого: |
850 |
Алгоритм решения
На втором предприятии выработка превосходит среднюю на 12-11,81=0,19 шт./чел. или на а на третьем на
13-11,81=1,19 шт./чел. или на
Более значительно среднюю выработку превосходит выработка на третьем предприятии, поэтому при равном снижении доли работников на втором и третьем предприятиях на снижение средней выработки окажет третье предприятие.
Расчет средней в вариационных рядах
Алгоритм решения для дискретных вариационных рядов
xi*fi если известны частоты.
xi*dfi если известны частоcти
Σxi*fi если расчеты выполняются на основе частот
Σxi*dfi если расчеты выполняются на основе частоcтей
4. Вычисляется искомая средняя величина по формуле:
Пример 3.
Определить по данным таблицы 3.3. среднее количество детей
Табл. 3.3.
Распределение семей по количеству детей
Группы семей по количеству детей (xi) |
Количество семей (fi) |
Общее количество детей (xi*fi) |
А |
1 |
2 |
0 |
20 |
0*20=0 |
1 |
60 |
1*60=60 |
2 |
90 |
2*90=180 |
3 |
30 |
3*30=90 |
4 |
15 |
4*15=60 |
5 |
5 |
5*5=25 |
Итого: |
220 |
415 |
5. Полученное значение средней проверяется логически:
Алгоритм решения для интервальных вариационных рядов
где i - номер группы;
- верхняя граница первого интервала;
- нижняя граница первого интервала;
- величина второго интервала
для последнего интервала верхняя граница будет равна:
,
где - верхняя граница последнего интервала;
- нижняя граница последнего интервала;
- величина предпоследнего интервала
xi*fi если известны частоты.
xi*dfi если известны частоcти
Σxi*fi если расчеты выполняются на основе частот
Σxi*dfi если расчеты выполняются на основе частоcтей
5. Вычисляется искомая средняя величина по формуле:
6. Полученное значение средней проверяется логически:
Пример 4
По данным таблицы 3.4. определить среднее значение товарооборота
Табл. 3.4.
Распределение продовольственных магазинов по товарообороту
Группы магазинов по товарообороту, млн. руб. |
Количество магазинов (fi) |
Величина интервала, млн. руб. |
Середины интервалов, млн. руб. (xi) |
Общий товарооборот, млн. руб. (xi*fi) |
А |
1 |
2 |
3 |
4 |
До 100 |
10 |
Равна величине следующего интервала (150-100) = 50 |
(50+100)/2=75 |
75*10=750 |
100-150 |
20 |
150-100=50 |
(100+150)/2=125 |
125*20=2500 |
150-200 |
80 |
200-150=50 |
(150+200)/2=175 |
175*80=14000 |
200-250 |
130 |
250-200=50 |
(200+250)/2=225 |
225*130=29250 |
250-300 |
90 |
300-250=50 |
(250+300)=275 |
275*90=24750 |
300 и более |
40 |
Равна величине предшествующего интервала (300-250) = 50 |
(300+350)/2=325 |
325*40=13000 |
Итого: |
370 |
300 |
х |
84250 |
Σxi*fi =84250
Алгоритм расчет средней в интервальных рядах с равными интервалами способом моментов
где i - номер группы;
- верхняя граница первого интервала;
- нижняя граница первого интервала;
- величина второго интервала
для последнего интервала верхняя граница будет равна:
,
где - верхняя граница последнего интервала;
- нижняя граница последнего интервала;
- величина предпоследнего интервала
xi*fi если известны частоты.
xi*dfi если известны частоcти
Σxi*fi если расчеты выполняются на основе частот
Σxi*dfi если расчеты выполняются на основе частоcтей
10. Полученное значение средней проверяется логически:
Пример 5.
По данным таблицы 3.5. определить среднее значение товарооборота способом моментов.
Табл. 3.5.
Распределение продовольственных магазинов по товарообороту
Группы магазинов по товарообороту, млн. руб. |
Количество магазинов (fi) |
Величина интервала, млн. руб. |
Середины интервалов, млн. руб. (xi) |
Преобразован-ные значения середин интервалов (xi) |
xi*fi |
А |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
До 100 |
10 |
равна величине следующего интервала (150-100) = =50 |
(50+100)/2=75 |
-3 |
-3*10= -30 |
100-150 |
20 |
150-100=50 |
(100+150)/2=125 |
-2 |
-2*20= -40 |
150-200 |
80 |
200-150=50 |
(150+200)/2=175 |
-1 |
-1*80= -80 |
200-250 |
130 |
250-200=50 |
(200+250)/2=225 |
0 |
0*130= 0 |
250-300 |
90 |
300-250=50 |
(250+300)=275 |
+1 |
+1*90= +90 |
300 и более |
40 |
равна величине предшествующего интервала (300-250) = 50 |
(300+350)/2=325 |
+2 |
+2*40= 80 |
Итого: |
370 |
300 |
х |
х |
+20 |
Так как исходные данные по сравнению с предыдущим примером не изменились, то пункты 1-3 не меняются.
4.Выбираем точку отсчета «С». В середине ряда находятся значения середин интервалов, равные 175 и 225. Наибольшая частота у середины интервала, равной 225, следовательно, С=225
Расчет моды
ТЕРМИНЫ:
Алгоритм решения:
Дискретного |
Интервального с равными интервалами |
Интервального с неравными интервалами |
1. Находят максимальное значение частоты (частости) |
1. Находят максимальное значение частоты (частости) |
1. Находят максимальное значение плотности |
2. Вариант, соответствующий максимальному значению частоты (частости) и является модой |
2. Интервал, соответствующий максимальному значению частоты (частости), является модальным интервалом |
2. Интервал, соответствующий максимальному значению плотности, является модальным интервалом |
3. Конкретное значение моды вычисляется по формуле 2.1 |
3. Конкретное значение моды вычисляется по формуле 2.2 |
(2.1)
(2.2)
ХМо< Мо< ХМо+ ΔМо
Пример 6.
Определить по данным таблицы 3.6. модальное значение количества детей
Табл. 3.6.
Распределение семей по количеству детей
Группы семей по количеству детей (варианты -Хi) |
Количество семей (частоты -fi) |
0 |
20 |
1 |
60 |
2 |
<= 90 = fmax |
3 |
30 |
4 |
15 |
5 |
5 |
Итого: |
220 |
Алгоритм решения:
Пример 7.
Определить по данным таблицы 3.7. модальное значение товарооборота
Табл. 3.7.
Распределение продовольственных магазинов по товарообороту
Группы магазинов по товарообороту, млн. руб. |
Количество магазинов (fi) |
Величина интервала, млн. руб. |
А |
1 |
2 |
До 100 |
10 |
Равна величине следующего интервала (150-100) = 50 |
100-150 |
20 |
150-100=50 |
150-200 |
80 |
200-150=50 |
200-250 |
<= 130 = fmax |
250-200=50 |
250-300 |
90 |
300-250=50 |
300 и более |
40 |
Равна величине предшествующего интервала (300-250) = 50 |
Итого: |
370 |
300 |
Алгоритм решения:
200<227,8<250 , следовательно, грубой ошибки в расчетах допущено не было
Пример 8.
Определить по данным таблицы 3.8. модальное значение товарооборота
Табл. 3.8
Распределение продовольственных магазинов по товарообороту
Группы магазинов по товарообороту, млн. руб. |
Количество магазинов (fi) |
Величина интервала, млн. руб. |
Плотность распределения, магазинов/млн.руб. (ρi) |
А |
1 |
2 |
3 |
До 100 |
10 |
Равна величине следующего интервала (150-100) = 50 |
10/50=0,200 |
100-150 |
20 |
150-100=50 |
20/50=0,400 |
150-200 |
30 |
200-150=50 |
30/50=0,600 |
200-300 |
35 |
300-200=100 |
35/100=0,350 |
300-500 |
15 |
500-300=200 |
15/200=0,075 |
500 и более |
10 |
Равна величине предшествующего интервала (500-300) = 200 |
10/200=0,050 |
Итого: |
120 |
650 |
100/650=0,154 |
Алгоритм решения:
Расчет медианы
ТЕРМИНЫ:
Алгоритм нахождения медианы для несгруппированных данных с нечетным количеством значений признака:
Алгоритм нахождения медианы для несгруппированных данных с четным количеством значений признака:
Алгоритм нахождения медианы для дискретного вариационного ряда:
Алгоритм решения для интервального вариационного ряда:
ХМе≤ Ме< ХМе+ ΔМе
7. По результатам расчета делают вывод.
Пример 9.
Имеются данные о выработке 11 рабочих:
№ рабочего 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Выработка, шт. 20 21 25 23 22 25 26 20 21 21 23
Необходимо найти медианную выработку.
Алгоритм решения:
№ п/п 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
№ рабочего 1 8 2 9 10 5 4 11 3 6 7
Выработка, шт. 20 20 21 21 21 22 23 23 25 25 26
Пример 10.
Имеются данные о выработке 10 рабочих:
№ рабочего 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Выработка, шт. 20 21 25 23 22 25 26 20 21 21
Необходимо найти медианную выработку.
Алгоритм решения:
№ п/п 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
№ рабочего 1 8 2 9 10 5 4 3 6 7
Выработка, шт. 20 20 21 21 21 22 23 25 25 26
Пример 11.
Определить по данным таблицы 3.9. медианное значение количества детей в семье.
Табл. 3.9.
Распределение семей по количеству детей
Группы семей по количеству детей |
Количество семей (fi) |
Сумма накопленных частот (кумулятивная сумма) (Si) |
А |
1 |
2 |
0 |
20 |
20<110,5 |
1 |
60 |
80<110,5 |
2 |
90 |
170>110,5 |
3 |
30 |
200 |
4 |
15 |
215 |
5 |
5 |
220 |
Итого: |
220 |
х |
Алгоритм решения:
Пример 11.
Определить по данным таблицы 3.10. медианное значение товарооборота.
Табл. 3.10.
Распределение продовольственных магазинов по товарообороту
Группы магазинов по товарообороту, млн. руб. |
Количество магазинов (fi) |
Сумма накопленных частот (кумулятивная сумма) (Si) |
А |
1 |
2 |
До 100 |
10 |
10<60,5 |
100-150 |
20 |
30<60,5 |
150-200 |
30 |
60<60,5 |
200-300 |
35 |
95>60,5 |
300-500 |
15 |
110 |
500 и более |
10 |
120 |
Итого: |
120 |
х |
Алгоритм решения: