Вариация — понятие, относительные и абсолютные показатели, способы их расчета

Этот термин ведёт своё происхождение от латинского слова «varito». Оно переводится как «изменение» или «различие».

Вариация — это количественная мера изменения определённых данных, которая помогает исследовать её случайные изменения. Для их анализа применяют различные статистические методы.

О них будет более подробно рассказано в этой статье.

Оглавление:

Онлайн-калькулятор показателей вариации




Показатели вариации в статистике


Статистика широко применяется в самых различных областях. Она доказала свою пользу не только в естественных науках, но и в изучении различных социологических явлений, изменений цен, а также в других ситуациях.

Эта наука имеет дело со случайными величинами, изменение которых требует для своего описания использования специальных характеристик. Наиболее известной из них является средняя. Однако, хотя она и включает в себя некоторый объём информации, тем не менее не даёт возможности найти информацию о разбросе случайных данных, а также дать понятие о динамике изменения и наиболее вероятных тенденциях в дальнейшем.

Математический аппарат для изучения вариационных процессов использует характеристики, способы расчёта которых можно разделить на три группы.

В их число входят:

  1. Показатели размаха.
  2. Цифры, дающие понятие о величине отклонения.
  3. Относительные показатели, которые относятся к вариации.

Показатели размаха изменений говорят о том, какова разница между максимальными отклонениями исследуемых чисел:

  • вариационный размах;
  • децильный размах;
  • квартильный размах.

Данные, относящиеся ко второй категории, можно считать так:

  • среднее линейное отклонение;
  • среднее квадратическое;
  • дисперсия.

Для расчёта относительных показателей применяется:

  • относительный квартильный размах;
  • линейный коэффициент;
  • коэффициент вариации.

Далее будет рассказано о наиболее часто применяемых математических характеристиках рассматриваемого понятия.

При проведении статистических вычислениях удобно пользоваться электронными таблицами Excel.

Абсолютные показатели вариации






Когда говорят об абсолютных показателях вариации, имеют в виду следующие методы для проведения статистического анализа:

  1. Размах вариации.
  2. Среднее линейное отклонение.
  3. Среднее квадратичное отклонение.
  4. Дисперсия.

Размах вариации

При рассмотрении изменения исследуемых данных, одной из важных характеристик является размах вариации.

Он равен разности между максимальной и минимальной границами. Посмотрим, как это характеристика исчисляется.

Формула выглядит так:

РВар = ЗнМакс — ЗнМин,

где:

  • РВар — представляет собой искомую характеристику;
  • ЗнМакс — это максимальная цифра за рассматриваемый период;
  • ЗнМин — величина, равная минимальному значению за этот же период.

Пример.

Эта формула может быть применена, например, в следующей ситуации. Предположим, рассматривается рост отобранных случайным образом людей. В этой совокупности десять человек и рост их равен: 165, 172, 179, 190, 182, 171, 191, 183, 177 и 178 сантиметров. Эти цифры составляют совокупность значений случайных данных.

Как можно увидеть в рассматриваемом случае, минимальный рост в этой группе людей составляет 165 см, а максимальный — 191 см. Разница между ними составляет 191 — 165 = 26 см. Таким образом, рассматриваемое значение для определённой таким образом совокупности данных показывает 26 см.

Отклонение вариации

Здесь рассматривается отклонение изучаемой случайной величины. Для того, чтобы его вычислить, необходимо сначала определить её среднее значение.

Чтобы посчитать, необходимо просуммировать все значения случайных данных и затем разделить на их количество. Получившаяся величина представляет собой нужный результат.

В некоторых формулах используются значения весов, придаваемых каждому значению. Кратко говоря, они назначаются в соответствии с целями проведения статистического исследования. Веса обычно подбираются таким образом, чтобы их сумма была равна единице.

Среднее линейное простое

Оценка величины отклонения рассчитывается так:

  1. Сначала нужно определить для каждого случайного значения разницу со средним и взять от неё абсолютную величину.
  2. Затем все эти цифры суммируют и делят полученный результат на количество значений величины, которая изменяется.

Формула выглядит таким образом:

СЛП = (|x(1) – x0| + |x(2) – x0| + … + |x(n) – x(0)|) / n,

где:

  • СЛП — искомая величина;
  • x(i) – i-е значение случайной величины;
  • x0 – среднее значение;
  • n – количество имеющихся цифр.

Вертикальные чёрточки используются для того, чтобы показать, что здесь вычисляется абсолютная разность.

Среднее линейное взвешенное

Для этого потребуется формула:

СЛВ = (|x(1) – x0|*f(1) + |x(2) – x0|*f(2) + … + |x(n) – x(0)|*f(n)) / n,

где:

  • СЛВ — искомая величина;
  • f(i) — вес, который придаётся каждому из значений случайной величины.

Остальные обозначения рассмотрены ранее.

Среднее квадратическое отклонение

В этом случае результат определяется по другому правилу, чем в прежних случаях:

СКО = SQRT(((x(1) – x0)**2 + (x(2) – x0)**2 + … + (x(n) – x(0))**2) / n),

где:

  • СКО представляет собой квадратическое отклонение;
  • x**2 представляет собой возведение в квадрат;
  • SQRT() — это операция взятия квадратного корня.

Дисперсия (простая, взвешенная)

Простая дисперсия равна СКО, возведённому в квадрат.

Взвешенная называется так потому, что каждое слагаемое умножается на свой вес.

Здесь применяется формула:

ДВ = (f(1)*(x(1) – x0)**2 + f(2)*(x(2) – x0)**2 + … + f(n)*(x(n) – x(0))**2) / n*(f(1) + f(2) + … + f(n)),

где: ДВ представляет собой дисперсию взвешенную.

Вариация альтернативного признака

Это понятие характеризует те ситуации, когда часть предметов выборки обладает определённым свойством, а другая — нет:

СРЕД = ((1-p) + (0-p)) / (p+q) = p;

ВАР = (q*(1-p)**2+ q*(0-p)**2) / (p+q) = pq.

Здесь СРЕД обозначает среднее, а p и q представляют собой положительные числа, в сумме дающие единицу.

ВАР обозначает искомую величину.

Относительные показатели вариации

В данном случае рассматриваются отношение отклонения и среднего конкретной выборки. Для различных характеристик используются различные способы определения среднего отклонения.

Чем меньше полученный коэффициент, тем более сгруппированы данные. Этот коэффициент не имеет единиц измерения.

Коэффициент осцилляции

Эта величина равна частному от деления размаха вариации на среднее случайной величины.

Коэффициент вариации

Такой коэффициент можно рассчитать путём деления линейного отклонения на такой же знаменатель, как в предыдущем случае.

Относительное линейное отклонение

В данном случае искомое значение рассчитывается как результат деления среднего квадратического на этот же знаменатель.

Примеры расчетов

Здесь будет приведены примеры расчётов. Рассматривается ситуация, когда пять человек устраиваются на новую работу. В данной специальности они проработали различное количество лет: 2, 3, 4, 7 и 9 лет.

X(0) = (2 + 3 + 4 + 7 + 9) / 5 = 25 / 5 = 5.

СЛП = (|x(1) – x0| + |x(2) – x0| + … + |x(n) – x(0)|)/n = (|2 — 5| + |3 — 5| + |4 — 5| + |7 — 5| + |9 – 5|) / 5 = (3 + 2 + 1 + 2 + 4) / 5 = 12 / 5 = 2,4 года.

СКО = SQRT(((x(1) – x0)**2 + (x(2) – x0)**2 + … + (x(n) – x(0))**2)/n) = SQRT(((2 – 5)**2 + (3 – 5)**2 + (4 – 5)**2 + (7 – 5)**2 + (9 – 5)**2) / 5) = SQRT((3**2 + 2**2 + 1**2 + 2**2 + 4**2)/5) = SQRT ((9 + 4 + 1 + 4 + 16) / 5) = SQRT(34 / 5) = SQRT(6,80) = 2,61 года (приблизительное значение).

ДВ = 6,80 лет.

Последнее значение равно СКО, возведённому в квадрат.

В большинстве случаев расчет представляет собой гораздо более сложную задачу, чем показано в приведённом примере. Для облегчения процесса вычислений можно использовать онлайн калькулятор.

Заключение

Изучение случайных процессов играет важную роль в науке, экономике и общественной жизни. Для того, чтобы получить максимальное количество информации при их изучении, нужно активно использовать статистические методы, в том числе те, которые связаны с вариацией.

Нет комментариев

Добавить комментарий

Спасибо! Ваш комментарий появится после проверки.
Это интересно
Adblock detector