ВходМедианное усреднение. Структурные характеристики вариационного ряда распределения
Квантили - величины, разделяющие совокупность на определенной количество равных по численности элементов частей. Наиболее известные - медиана, квартили, децили, перцентили.
1) Самый известный квантиль - медиана , делящая совокупность на две равные части. Кроме медианы часто используются квартили, делящие ранжированный ряд на 4 равные части, децили -10 частей и перцентили — на 100 частей.
Медиана для дискретного ряда.
Для определения медианы в дискретном ряду сначала порядковый номер медианы по формуле: , а затем о пределяют, какое значение признака обладает накопленной частотой, равной номеру медианы.
Если ряд содержит четное число элементов, то номер медианы будет нецелым числом и медиана будет равна средней из двух значений признака, находящихся в середине. Номер первого из этих признаков - целая часть номера медианы, для второго - номер медианы, округленный до целого числа.
Медиана для интервального ряда
При вычислении медианы для интервального вариационного ряда сначала определяют медианный интервал, в пределах которого находится медиана.
Для этого:
1) определяется номер медианы по формуле: ,
2) затем по накопленной частоте определяется интервал, в который входит элемент с таким номером,
3) затем — значение медианы по формуле:
- — искомая медиана
- — нижняя граница интервала, который содержит медиану
- i — ширина интервала (верхняя граница интервала - нижняя граница)
- — сумма частот или число элементов в группе
Накопленная частота интервала, предшествующего медианному
- — частота медианного интервала
Пример . Найти моду и медиану для интервального ряда.
Решение :
1) Определим моду
В данном примере модальный интервал находится в пределах возрастной группы 25-30 лет, так как на этот интервал приходится наибольшая частота (1054).
Рассчитаем величину моды:
Это значит, что модальный возраст студентов равен 27 годам.
2) Определим медиану.
Медианный интервал находится в возрастной группе 25-30 лет, так как в пределах этого интервала расположена варианта, которая делит совокупность на две равные части (Σf i /2 = 3462/2 = 1731). Далее подставляем в формулу необходимые числовые данные и получаем значение медианы:
Это значит, что одна половина студентов имеет возраст до 27,4 года, а другая свыше 27,4 года.
2) Квартили
Квартили представляют собой значение признака, делящее ранжированную совокупность на четыре равные по количеству элементов части.
Различают квартиль первого порядка (нижний квартиль) , квартиль третьего порядка (верхний квартиль) . Первый (нижний) квартиль отсекает от совокупности ¼ часть единиц с минимальными значениями, а третий (верхний) отсекает ¼ часть единиц с максимальными значениями, второй квартиль является медианой. Второй квартиль делит совокупность на две равные части и является медианой.
Для расчёта квартилей можно поделить вариационный ряд медианой на две равные части, а затем в каждой из них найти медиану.
К примеру, если выборка состоит из 6 элементов, тогда за начальную квартиль выборки принимается второй элемент, а за нижнюю квартиль пятый элемент.
медиана
В случае, если вариационный ряд состоит к примеру, из 9 элементов, тогда за верхнюю квартиль принимают арифм. среднее 2-го и 3-го элеметов, а за нижнюю арифм. среднее 7-го и 8-го элементов.
| медиана |
1 квартиль 3 квартиль
Расчет квартилей для дискретного ряда :
Расчет квартилей для дискретного ряда:
1. В дискретном ряду сначала определяют номера (позиции) квартилей :
позиция 1-го квартиля
позиция 3-го квартиля
2. Если номер квартиля - целое число, то значение квартиля будет равно величине элемента ряда, которое обладает накопленной частотой равной номеру квартиля. Например, номер квартиля равен 20, его значение будет равно значению признака с S =20 (накопленной частотой равной 20).
Если номер квартиля - нецелое число, то квартилем будет условное число между двумя наблюдениями. Значением квартиля будет сумма, состоящая из значения элемента, для которого накопленная частота равна целому значению номера квартиля, и указанной части (нецелая часть номера квартиля) разности между значением этого элемента и значением следующего элемента.
Например, если номер квартиля равна 20,25, квартиль попадает между 20-м и 21-м наблюдениями, и его значение будет равно значению 20-го наблюдения плюс 1/4 (0,25) разности между значением 20-го и 21-го наблюдений.
Расчет квартилей для интервального ряда:
Для расчета квартилей для интервального ряда:
1) Определяем номер квартиля,
2) Определяем квартильный интервал,
3) Рассчитываем квартиль по формуле:
Нижняя граница интервала, содержащего первый квартиль. Интервал определяется по накопленной частоте интервалов
- нижняя граница интервала, содержащего третий квартиль. Интервал определяется по накопленной частоте интервалов
- ширина интервала
- накопленная частота интервала, предшествующего интервалу, содержащему первый квартиль
- накопленная частота интервала, предшествующего интервалу, содержащему третий квартиль
- частота интервала, содержащего первый квартиль
- частота интервала, содержащего третий квартиль
Мода и медиана – особого рода средние, которые используются для изучения структуры вариационного ряда. Их иногда называют структурными средними, в отличие от рассмотренных ранее степенных средних.
Мода – это величина признака (варианта), которая чаще всего встречается в данной совокупности, т.е. имеет наибольшую частоту.
Мода имеет большое практическое применение и в ряде случаев только мода может дать характеристику общественных явлений.
Медиана – это варианта, которая находится в середине упорядоченного вариационного ряда.
Медиана показывает количественную границу значения варьирующего признака, которой достигла половина единиц совокупности. Применение медианы наряду со средней или вместо нее целесообразно при наличии в вариационном ряду открытых интервалов, т.к. для вычисления медианы не требуется условное установление границ отрытых интервалов, и поэтому отсутствие сведений о них не влияет на точность вычисления медианы.
Медиану применяют также тогда, когда показатели, которые нужно использовать в качестве весов, неизвестны. Медиану применяют вместо средней арифметической при статистических методах контроля качества продукции. Сумма абсолютных отклонений варианты от медианы меньше, чем от любого другого числа.
Рассмотрим расчет моды и медианы в дискретном вариационном ряду:
Определить моду и медиану.
Мода Мо = 4 года, так как этому значению соответствует наибольшая частота f = 5.
Т.е. наибольшее число рабочих имеют стаж 4 года.
Для того, чтобы вычислить медиану, найдем предварительно половину суммы частот. Если сумма частот является числом нечетным, то мы сначала прибавляем к этой сумме единицу, а затем делим пополам:
Медианой будет восьмая по счету варианта.
Для того, чтобы найти, какая варианта будет восьмой по номеру, будем накапливать частоты до тех пор, пока не получим сумму частот, равную или превышающую половину суммы всех частот. Соответствующая варианта и будет медианой.
Ме = 4 года.
Т.е. половина рабочих имеет стаж меньше четырех лет, половина больше.
Если сумма накопленных частот против одной варианты равна половине сумме частот, то медиана определяется как средняя арифметическая этой варианты и последующей.
Вычисление моды и медианы в интервальном вариационном ряду
Мода в интервальном вариационном ряду вычисляется по формуле
где Х М0 - начальная граница модального интервала,
h м 0 – величина модального интервала,
f м 0 , f м 0-1 , f м 0+1 – частота соответственно модального интервала, предшествующего модальному и последующего.
Модальным называется такой интервал, которому соответствует наибольшая частота.
Пример 1
|
Группы по стажу |
Число рабочих, чел |
Накопленные частоты |
Определить моду и медиану.
Модальный интервал , т.к. ему соответствует наибольшая частота f = 35. Тогда:
Хм 0 =6, fм 0 =35
Центральную тенденцию данных можно рассматривать не только, как значение с нулевым суммарным отклонением (среднее арифметическое) или максимальную частоту (мода), но и как некоторую отметку (значение в совокупности), делящую ранжированные данные (отсортированные по возрастанию или убыванию) на две равные части. Половина исходных данных меньше этой отметки, а половина – больше. Это и есть медиана . Мода и медиана — важные показатели, они отражают структуру данных и иногда используются вместо средней арифметической.
Итак, медиана – это уровень показателя, который делит набор данных на две равные половины. В качестве примера обратимся к набору случайных чисел.
Очевидно, что при симметричном распределении середина, делящая совокупность пополам, будет находиться в самом центре – там же, где средняя арифметическая (и мода). Это, так сказать, идеальная ситуация, когда мода, медиана и средняя арифметическая совпадают и все их свойства приходятся на одну точку – максимальная частота, деление пополам, нулевая сумма отклонений – все в одном месте. Однако, жизнь не так симметрична, как нормальное распределение.
Допустим, мы имеем дело с техническими замерами отклонений от ожидаемой величины чего-нибудь (содержания элементов, расстояния, уровня, массы и т.д. и т.п.). Если все ОК, то отклонения, скорее всего, будут распределены по закону, близкому к нормальному, примерно, как на рисунке выше (практика подобное предположение опровергает, ну да ладно). Но если в процессе присутствует важный и неконтролируемый фактор, то могут появиться аномальные значения, которые в значительной мере повлияют на среднюю арифметическую, но при этом почти не затронут медиану.
Медиану используют, как альтернативу средней арифметической, т.к. она устойчива к аномальным отклонениям (выбросам).
Математическим свойством медианы является то, что сумма абсолютных (по модулю) отклонений от медианного значения дает минимально возможное значение, если сравнивать с отклонениями от любой другой величины. Даже меньше, чем от средней арифметической, о как! Данный факт находит свое применение, например, при решении транспортных задач, когда нужно рассчитать место строительства объектов около дороги таким образом, чтобы суммарная длина рейсов до него из разных мест была минимальной (остановки, заправки, склады и т.д. и т.п.).
Формула медианы для дискретных данных чем-то напоминает формулу моды. А именно тем, что формулы как таковой нет. Медианное значение выбирают из имеющихся данных и только, если это невозможно, проводят несложный расчет.
Первым делом данные ранжируют (сортируют по убыванию). Далее есть два варианта. Если количество значений нечетно, то медиана будет соответствовать центральному значению ряда, номер которого можно определить по формуле:
№ Me – номер значения, соответствующего медиане,
N – количество значений в совокупности данных.
Тогда медиана обозначается, как
Это первый вариант, когда в данных есть одно центральное значение. Второй вариант наступает тогда, когда количество данных четно, то есть вместо одного есть два центральных значения. Выход прост: берется средняя арифметическая из двух центральных значений:
В интервальных данных выбрать конкретное значение не представляется возможным. Медиану рассчитывают по определенному правилу.
Для начала (после ранжирования данных) находят медианный интервал . Это такой интервал, через который проходит искомое медианное значение. Определяется с помощью накопленной доли ранжированных интервалов. Где накопленная доля впервые перевалила через 50% всех значений, там и медианный интервал.
Не знаю, кто придумал формулу медианы, но исходили явно из того предположения, что распределение данных внутри медианного интервала равномерное (т.е. 30% ширины интервала – это 30% значений, 80% ширины – 80% значений и т.д.). Отсюда, зная количество значений от начала медианного интервала до 50% всех значений совокупности (разница между половиной количества всех значений и накопленной частотой предмедианного интервала), можно найти, какую долю они занимают во всем медианном интервале. Вот эта доля аккурат переносится на ширину медианного интервала, указывая на конкретное значение, именуемое впоследствии медианой.
Обратимся к наглядной схеме.
Немного громоздко получилось, но теперь, надеюсь, все наглядно и понятно. Чтобы при расчете каждый раз не рисовать такой график, можно воспользоваться готовой формулой. Формула медианы имеет следующий вид:
где x Me - нижняя граница медианного интервала;
i Me - ширина медианного интервала;
∑f/2 - количество всех значений, деленное на 2 (два);
S (Me-1) - суммарное количество наблюдений, которое было накоплено до начала медианного интервала, т.е. накопленная частота предмедианного интервала;
f Me - число наблюдений в медианном интервале.
Как нетрудно заметить, формула медианы состоит из двух слагаемых: 1 – значение начала медианного интервала и 2 – та самая часть, которая пропорциональна недостающей накопленной доли до 50%.
Для примера рассчитаем медиану по следующим данным.
Требуется найти медианную цену, то есть ту цену, дешевле и дороже которой по половине количества товаров. Для начала произведем вспомогательные расчеты накопленной частоты, накопленной доли, общего количества товаров.
По последней колонке «Накопленная доля» определяем медианный интервал – 300-400 руб (накопленная доля впервые более 50%). Ширина интервала – 100 руб. Теперь остается подставить данные в приведенную выше формулу и рассчитать медиану.
То есть у одной половины товаров цена ниже, чем 350 руб., у другой половины – выше. Все просто. Средняя арифметическая, рассчитанная по этим же данным, равна 355 руб. Отличие не значительное, но оно есть.
Расчет медианы в Excel
Медиану для числовых данных легко найти, используя функцию Excel, которая так и называется — МЕДИАНА . Другое дело интервальные данные. Соответствующей функции в Excel нет. Поэтому нужно задействовать приведенную выше формулу. Что поделаешь? Но это не очень трагично, так как расчет медианы по интервальным данным – редкий случай. Можно и на калькуляторе разок посчитать.
Напоследок предлагаю задачку. Имеется набор данных. 15, 5, 20, 5, 10. Каково среднее значение? Четыре варианта:
Предлагаю также посмотреть видеролик на тему расчета медианы в Excel.
ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ № 4 .
Расчёт структурных характеристик вариационного ряда распределения.
Студент должен:
знать:
- область применения и методику расчёта структурных средних величин;
уметь:
- исчислять структурные средние величины;
- формулировать вывод по полученным результатам.
Методические указания
В статистике исчисляются мода и медиана, которые относятся к структурным средним, так каких величина зависит от строения статистической совокупности.
Расчёт моды
Модой называется значение признака (варианта), чаще всеговстречающееся в изучаемой совокупности. В дискретном ряду распределения модой будет варианта с наибольшей частотой.
Например : Распределение проданной женской обуви по размерам характеризуется следующим образом:
|
Размер обуви |
||||||||
|
Количество проданных пар |
В этом ряду распределениямодой является 37 размер, т.е. Мо=37 размер .
Для интервального ряда распределения мода определяется по формуле:
где Х Mo - нижняя граница модального интервала;
h Mo - величина модального интервала;
f Mo – частота модального интервала;
f Mo -1и f Mo +1 – частота интервала соответственно
предшествующего модальному и следующего за ним.
Например : Распределение рабочих по стажу работы характеризуется следующими данными.
|
Стаж работы, лет |
до 2 |
8-10 |
10 и более |
|||
|
Число рабочих, чел. |
Определить моду интервального ряда распределения.
Мода интервального ряда составляет
Мода всегда бывает несколько неопределённой, т.к. она зависит от величины групп и точного положения границ групп. Мода широко применяется в коммерческой практике при изучении покупательского спроса, при регистрации цен и т.п.
Расчёт медианы
Медианой в статистике называется варианта, расположенная в середине упорядоченного ряда данных, и которая делит статистическую совокупность на две равные части так, что у одной половины значения меньше медианы, а у другой половины – больше её. Для определения медианы необходимо построить ранжированный ряд, т.е. ряд в порядке возрастания или убывания индивидуальных значений признака.
В дискретном упорядоченном ряду с нечётным числом членов медианой будет варианта, расположенная в центре ряда.
Например : Стаж пяти рабочих составил 2, 4, 7, 9 и 10 лет. В таком ряду медиана-7 лет, т.е. Ме=7 лет
Если дискретный упорядоченный ряд состоит из чётного числа членов, то медианой будет средняя арифметическая из двух смежных вариант, стоящих в центре ряда.
Например : Стаж работы шести рабочих составил 1, 3, 4, 5, 10 и 11лет. В этом ряду имеются две варианты, стоящие в центре ряда. Это варианты 4 и 5. Средняя арифметическая из этих значений и будет медианой ряда
Чтобы определить медиану для сгруппированных данных, необходимо считать накопленные частоты.
Например: По имеющимся данным определим медиану размера обуви
|
Размер обуви |
Количество проданных пар |
Сумма накопленных частот |
|
8+19=27 |
||
|
27+34=61 |
||
|
61+108=169 |
||
|
Итого |
Для определения медианы надо подсчитать сумму накопленных частот ряда. Наращивание итога продолжается до получения накопленной суммычастот, превышающей половину суммы частот ряда. В нашем примере сумма частот составила 300, её половина – 150. Накопленная сумма частот получилась равной 169. Варианта, соответствующая этой сумме, т.е. 37 и есть медиана ряда.
Если же сумма накопленных частот против одной из вариант равна точно половине суммы частот ряда, то медиана определяется как средняя арифметическая этой варианты и последующей.
Например : По имеющимся данным определим медиану заработной платы рабочих
|
Месячная заработная плата, тыс.р уб. |
Число рабочих, чел. |
Сумма накопленных частот |
|
14,0 |
||
|
14,2 |
2+6=8 |
|
|
16,0 |
8+12=20 |
|
|
16,8 |
||
|
18,0 |
||
|
Итого: |
Медиана будет равна: 
Медиана интервального вариационного ряда распределения определяется по формуле:
ГдеХ Ме – нижняя граница медианного интервала;
h Me – величина медианного интервала;
∑ f - сумма частот ряда;
f Ме – частота медианного интервала;
Например: По имеющимся данным о распределении предприятий по численности промышленно – производственного персонала рассчитать медиану в интервальном вариационном ряду
|
Число предприятий |
Сумма накопленных частот |
|
|
100-200 |
||
|
200-300 |
1+3=4 |
|
|
300-400 |
4+7=11 |
|
|
400-500 |
11+30=41 |
|
|
500-600 |
||
|
600-700 |
||
|
700-800 |
||
|
Итого: |
Определим, прежде всего, медианный интервал. В данном примере сумма накопленных частот, превышающих половину суммы всех значений ряда, соответствует интервалу 400-500.Это и есть медианный интервал, т.е. интервал, в котором находится медиана ряда. Определим её значение
Если же сумма накопленных частот против одного из интервалов равна точно половине суммы частот ряда, то медиана определяется по формуле:
где n – число единиц в совокупности.
Например: По имеющимся данным о распределении предприятий по численности промышленно – производственного персонала рассчитать медиану в интервальном вариационном ряду
|
Группы предприятий по численности ППП, чел. |
Число предприятий |
Сумма накопленных частот |
|
100-200 |
||
|
200-300 |
1+3=4 |
|
|
300-400 |
4+6=10 |
|
|
400-500 |
10+30=40 |
|
|
500-600 |
40+20=60 |
|
|
600-700 |
||
|
700-800 |
||
|
Итого: |
чел
Моду и медиану в интервальном ряду можно определить графически:
моду в дискретных рядах - по полигону распределения, моду в интервальных рядах - по гистограмме распределения, а медиану - по кумуляте .
Мода интервального ряда распределения определяется по гистограмме распределения определяют следующим образом. Для этого выбирается самый высокий прямоугольник, который является в данном случае модальным. Затем правую вершину модального прямоугольника соединяем с правым верхним углом предыдущего прямоугольника. А левую вершину модального прямоугольника – с левым верхним углом последующего прямоугольника. Далее из точки их пересечения опускают перпендикуляр на ось абсцисс. Абсцисса точки пересечения этих прямых и будет модой распределения.
Медиана рассчитывается по кумуляте . Для её определения из точки на шкале накопленных частот (частостей ), соответствующей 50%, проводится прямая , параллельная оси абсцисс, до пересечения с кумулятой . Затем из точки пересечения указанной прямой с кумулятой опускается перпендикуляр на ось абсцисс. Абсцисса точки пересечения является медианой.
Кроме моды и медианы в вариантных рядах могут быть определены и другие структурные характеристики – квантили. Квантили предназначены для более глубокого изучения структуры ряда распределения.
Квантиль – это значение признака, занимающее определенное место в упорядоченной по данному признаку совокупности. Различают следующие виды квантилей:
- квартили – значения признака, делящие упорядоченную совокупность на четыре равные части;
- децили – значения признака, делящие упорядоченную совокупность на десять равных частей;
- перцентели - значения признака, делящие упорядоченную совокупность на сто равных частей.
Таким образом, для характеристики положения центра ряда распределения можно использовать 3 показателя: среднее значение признака , мода, медиана . При выборе вида и формы конкретного показателя центра распределения необходимо исходить из следующих рекомендаций:
- для устойчивых социально-экономических процессов в качестве показателя центра используют среднюю арифметическую. Такие процессы характеризуются симметричными распределениями, в которых ;
- для неустойчивых процессов положение центра распределения характеризуется с помощью Mo или Me . Для асимметричных процессов предпочтительной характеристикой центра распределения является медиана, поскольку занимает положение между средней арифметической и модой.
называется вариант, расположенный в центре ранжированного ряда.
Медиана делит ряд на две равные части таким образом, что по обе стороны от нее находится одинаковое количество единиц совокупности. При этом у одной половины единиц совокупности значение варьирующего признака не больше медианы, у другой - не меньше. .
Для дискретного ряда,
медиану находим по следующему алгоритму:
Ранжируем ряд,
Если выборка содержит нечетное количество элементов, медиана равна (n+1)/2 -му элементу,
Если выборка содержит четное количество элементов, медиана лежит между двумя средними элементами выборки и равна среднему арифметическому, вычисленному по этим двум элементам.
Пример 1 . Найти медиану дискретного ряда
16,13,15,10,19,22,25,12,18,14,19,14,16,10.
Решение. Ранжируем ряд: 10,10,12,13,14,14,15,16,16,18,19,19,22,25, выборка содержит четное число элементов n=14, следовательно медиана лежит между двумя средними элементами выборки - между 7-элементом и 8-элементом:
10,10,12,13,14,14,15,16, 16,18,19,19,22,25
и равна среднему арифметическому этих элементов:
Me=(15+16)/2=15,5
Найти медиану дискретного ряда, можно онлайн, с помощью данного калькулятора. Калькулятор автоматически ранжирует ряд и вычисляет медиану.
При вычислении медианы для интервального вариационного ряда сначала определяют медианный интервал, в пределах которого находится медиана, а затем — значение медианы по формуле:
Пример 2. Найти медиану интервального ряда:
Решение :
Медианный интервал находится в возрастной группе 25-30 лет, так как в пределах этого интервала расположена варианта, которая делит совокупность на две равные части
(Σf i /2 = 3462/2 = 1731).
Это значит что одна половина студентов имеет возраст до 27,4 года, а другая свыше 27,4 года.
ОСОБЕННОСТИ
- Медиана обладает высокой робастностью , то есть нечувствительностью к неоднородностям и ошибкам выборки.
- Сумма разностей между членами ряда выборки и медианой меньше, чем сумма этих разностей с любой другой величиной. В том числе с арифметическим средним.