Автор работы: Пользователь скрыл имя, 03 Июня 2012 в 08:57, контрольная работа
Важнейшей частью статистического анализа является построение рядов распределения (структурной группировки) с целью выделения характерных свойств и закономерностей изучаемой совокупности. В зависимости от того, какой признак (количественный или качественный) взят за основу группировки данных, различают соответственно типы рядов распределения.
Если за основу группировки взят качественный признак, то такой ряд распределения называют атрибутивным (распределение по видам труда, по полу, по профессии, по религиозному признаку, национальной принадлежности и т.д.).
Если ряд распределения построен по количественному признаку, то такой ряд называют вариационным. Построить вариационный ряд - значит упорядочить количественное распределение единиц совокупности по значениям признака, а затем подсчитать числа единиц совокупности с этими значениями (построить групповую таблицу).
5) Определяем границы интервалов по формуле Х'I = Х'min + ih, где i=0,1,…k, X'0= Х'min
X'0 =1520, X'1 = 1560, X'2 =1600, X'3 = 1640. X'4 = 1680, X'5 = 1720, X'6= 1760, X'7 = 1800, X'8 = 1840, X'9 = 1880, X'10 =1920, X'11 =1960, X'12=2000.
6) Сгруппированные данные представляем в виде таблицы 3.
7) Найдем частоты и относительные частоты каждого интервала.
в) Вычислим абсолютные плотности интервалов по формуле pi= и относительные плотности по формуле πi = , где - частота i- го интервала, hi – ширина i-го интервала, vi – относительная частота i- го интервала. Полученный ряд представим в Таблице 3.
Таблица 3.
Х'I |
1520-1560 |
1560-1600 |
1600-1640 |
1640-1680 |
1680-1720 |
1720-1760 |
ni |
4 |
5 |
8 |
7 |
4 |
11 |
Vi |
0.08 |
0.1 |
0.16 |
0.14 |
0.08 |
0.22 |
pi |
0.1 |
0.125 |
0.2 |
0.175 |
0.1 |
0.275 |
πi |
0.002 |
0.0025 |
0.004 |
0.0035 |
0.002 |
0.0055 |
Х'I |
1760-1800 |
1800-1840 |
1840-1880 |
1880-1920 |
1920-1960 |
1960-2000 |
ni |
6 |
12 |
12 |
2 |
2 |
2 |
Vi |
0.12 |
0.24 |
0.24 |
0.04 |
0.04 |
0.04 |
pi |
0.15 |
0.3 |
0.3 |
0.05 |
0.05 |
0.05 |
πi |
0.003 |
0.006 |
0.006 |
0.001 |
0.001 |
0.001 |