Исследование формы распределения элементов совокупностиВыяснение общего характера распределения предполагает не только оценку степени его однородности, но и исследование формы распределения, т.е. оценку симметричности и эксцесса. Из математической статистики известно, что при увеличении объема статистической совокупности (N → ) и одновременного уменьшении интервала группировки (хi → 0) полигон либо гистограмма распределения все более и более приближается к некоторой плавной кривой, являющейся для указанных графиков пределом. Эта кривая называется эмпирической кривой распределения и представляет собой графическое изображение в виде непрерывной линии изменения частот, функционально связанного с изменением вариант. В статистике различают следующие виды кривых распределения: - одновершинные кривые; - многовершинные кривые. Однородные совокупности описываются одновершинными распределениями. Многовершинность распределения свидетельствует о неоднородности изучаемой совокупности или о некачественном выполнении группировки. Одновершинные кривые распределения делятся на симметричные, умеренно асимметричные и крайне асимметричные. Распределение называется симметричным, если частоты любых 2-х вариантов, равноотстоящих в обе стороны от центра распределения, равны между собой. В таких распределениях x = Mo = Me. Для характеристики асимметрии используют коэффициенты асимметрии. Наиболее часто используются следующие из них: • Коэффициент асимметрии Пирсона (5.17) В одновершинных распределениях величина этого показателя изменяется от -1 до +1, в симметричных распределениях As=0. При As>0 наблюдается правосторонняя асимметрия. В распределениях с правосторонней асимметрией Mo ≤ Me ≤ x. При As<0 – асимметрия отрицательная левосторонняя, Mo>Me> x. Чем ближе по модулю As к 1, тем асимметрия существеннее: - если |As|<0,25, то асимметрия считается незначительной; - если 0.5 <|As|<0.25 то асимметрия считается умеренной; - если |As|>0,5 – асимметрия значительна. Коэффициент асимметрии Пирсона характеризует асимметрию только в центральной части распределения, поэтому более распространенным и более точным является коэффициент асимметрии, рассчитанный на основе центрального момента 3-его порядка: (5.18) - центральный момент третьего порядка; - среднее квадратическое отклонение в третьей степени. Центральным моментом в статистике называется среднее отклонение индивидуальных значений признака от его среднеарифметической величины. Центральный момент k-ого порядка рассчитывается как: - для несгруппированных данных (5.19)
- для сгруппированных данных (5.20) Соответственно формулы для определения центрального момента третьего порядка имеют следующий вид: - для несгруппированных данных (5.21)
- для сгруппированных данных (5.22) Для оценки существенности рассчитанного вторым способом коэффициента асимметрии определяется его средняя квадратическая ошибка: (5.23) Если асимметрия является существенной. Для одновершинных распределений рассчитывается еще один показатель оценки его формы – эксцесс. Эксцесс является показателем островершинности распределения. Он рассчитывается для симметричных распределений на основе центрального момента 4-ого порядка где - центральный момент 4-го порядка. - для несгруппированных данных (5.24) - для сгруппированных данных (5.25) При симметричных распределениях Ех=0, если Ех>0, то распределение относится к островершинным, если Ех<0 – к плосковершинным. Рассчитаем показатели асимметрии и эксцесса для ряда распределения рабочих по стажу работы. Ранее для данного ряда были получены следующие характеристики: x = 12 лет, Мо=12,9 лет, =6,3 года. Коэффициент асимметрии Пирсона получается равным: , что говорит о наличии незначительной левосторонней асимметрии в центральной части распределения. Коэффициент асимметрии, рассчитанный через центральный момент 3-его порядка: Это означает, что в целом по всему ряду наблюдается правосторонняя асимметрия. Расчет центрального момента 3- его порядка приведен во вспомогательной таблице 5.2.
Таблица 5.2 - Расчет центральных моментов 3- его и 4-ого порядка
Показатель эксцесса: , что свидетельствует о том, что распределение плосковершинное.
|