Меню

Для сравнения вариации двух совокупностей необходимо вычислить



Б. в единицах меры осередняемого признака

в. не имеет единиц измерения

11. Дисперсия измеряется:

а. только в рублях

б. в единицах меры осередняемого признака

В. не имеет единиц измерения

12. Среднее линейное отклонение:

а. может быть отрицательной величиной

Б. не может быть отрицательной величиной

13. Эмпирическое корреляционное отношение определяет:

а. тесноту связи;

б. вариацию фактора, положенного в основе группировки;

в.вариацию признака совокупности ;

14. К показателям вариации не относится:

а. размах вариации

В. средняя системная

г. среднее линейное отклонение

д. среднее квадратическое отклонение

е. коэффициент вариации

15. Совокупность тем однороднее, чем значение дисперсии:

Б. меньше

в. не имеет значения

16. Совокупность тем однороднее, чем значение среднего квадратического отклонения:

Б. меньше

в. не имеет значения

17. Для сравнения вариации двух совокупностей необходимо вычислить:

а. средний квадрат отклонений

б. среднее квадратическое отклонение

В. коэффициент вариации

18. Среднее квадратическое отклонение – это один из показателей вариации, представляющий собой:

а. среднюю арифметическую из абсолютных отклонений отдельных значений варьирующего признака от средней

Б. корень второй степени из среднего квадрата отклонений значений признака от их средней величины

в. средний квадрат отклонений значений признака от средней арифметической

19.Эмпирическое корреляционное отношение представляет собой корень квадратный из отношения:

а. средней из групповых дисперсий к общей дисперсии

Б. межгрупповой дисперсии к общей дисперсии

в. межгрупповой дисперсии к средней из групповых дисперсий

г. средней из групповых дисперсий к межгрупповой дисперсии

20.Межгрупповая дисперсия характеризует вариацию:

а. обусловленную влиянием прочих факторов

внутри каждой группы

Б. обусловленную влияние фактора,положенного в основу группировки

в. обусловленную влиянием прочих факторов по совокупности в целом

21.Средняя из внутригрупповых (групповых) дисперсий характеризует вариацию:

а. обусловленную влиянием прочих факторов

внутри каждой группы.

б. обусловленную влиянием фактора, положенного в основу группировки

В. обусловленную влиянием прочих факторов по совокупности в целом

22Дисперсия альтернативного признака определяется по формуле:

а.

б.

в.

г.

23.Выработка рабочих двух бригад за семь дней:

Первая бригада: 4,4,5,5,5,6,6; средняя выработка 5 шт.

Вторая бригада: 1,2,2,2,7,10,11; средняя выработка 5 шт.

Более равномерно работала бригада:

А. первая

24.Для получения равных интервалов необходимо поделить на количество групп:

а) среднее квадратическое отклонение;

в) размах вариации;

г) среднее линейное отклонение.

25.Коэффициент вариации является показателем вариации:

б) относительным;

26.Если коэффициент вариации составляет 25%, то совокупность:

а) умеренно однородная;

б) средней однородности;

в) однородная;

27.Согласно правилу общая дисперсия равна… межгрупповой дисперсии и средней из внутригрупповых дисперсий:

а) сумме;

28.Уровень однородности статистической совокупности определяется значением:

а)среднего квадратического отклонения;

б) размаха вариации;

в) коэффициента вариации;

Тема 5. Выборочное наблюдение

а.

б. σ 2

в.∆

г.∆ 2

д.

а.

в.∆

г.∆ 2

д.

а.

б. σ 2

в.∆

д.

4. Репрезентативность результатов выборочного наблюдения зависит от . .

Источник

Тема 4. Показатели вариации.

+а. различие значений какого-либо признака у разных единиц совокупности

б. разность между верхними и нижними границами интервала

в. различие в значениях отдельных признаков

Среднее линейное отклонение представляет собой:

а. разность между максимальным и минимальным значениями группировочного признака

+б. среднюю арифметическую абсолютных отклонений отдельных вариантов признака от их средней арифметической

в. средний квадрат отклонений вариантов от их средней величины

3.Дисперсия представляет собой:

а. разность между максимальным и минимальным значениями группировочного признака

б. среднюю арифметическую абсолютных значений отдельных вариантов от их средней арифметической

+в. средний квадрат отклонений вариантов от их средней величины

4.Если все значения признака уменьшить в одно и то же число раз (i), то дисперсия:

а. уменьшить в i раз

+б. уменьшится в i квадрат раз

в. не измениться

Если все значения признака уменьшить на одну и ту же величину «А», то дисперсия от этого:

а. уменьшится на величину «А»

б. увеличится на величину «А»

+в. не измениться

Среднее квадратическое отклонение равно:

+а. корню квадратному из дисперсии

б. квадрату среднего линейного отклонения

в. корню квадратному из среднего линейного отклонения

Коэффициент вариации представляет собой:

+ а. выраженное в процентах отношение среднего квадратического

отклонения к средней арифметической

б. долю межгрупповой дисперсии в общей дисперсии результативного

в. корень квадратный из эмпирического коэффициента детерминации

Эмпирический коэффициент детерминации представляет собой:

а. выраженное в процентах отклонение среднего квадратического

отклонения к средней арифметической

+б. долю межгрупповой дисперсии в общей дисперсии результативного

в. корень квадратный из эмпирического коэффициента детерминации

Эмпирическое корреляционное отношение представляет собой:

а. выраженное в процентах отклонение среднего квадратического

отклонения к средней арифметической

б. долю межгрупповой дисперсии в общей дисперсии результативного

+ в. корень квадратный из эмпирического коэффициента детерминации

Среднее квадратическое отклонение измеряется:

а. только в рублях

+ б. в единицах меры осередняемого признака

в. не имеет единиц измерения

а. только в рублях

б. в единицах меры осерядняемого признака

+в. не имеет единиц измерения

12. Среднее линейное отклонение:

а. может быть отрицательной величиной

+б. не может быть отрицательной величиной

13. Эмпирическое корреляционное отношение определяет:

+а. тесноту связи;

б. вариацию фактора, положенного в основе группировки;

в.вариацию признака совокупности ;

14. К показателям вариации не относится:

а. размах вариации

+в. средняя системная

г. среднее линейное отклонение

д. среднее квадратическое отклонение

е. коэффициент вариации

15. Совокупность тем однороднее, чем значение дисперсии:

Читайте также:  Сравнение подводных флотов мира

в. не имеет значения

16. Совокупность тем однороднее, чем значение среднего квадратического отклонения:

в. не имеет значения

17. Для сравнения вариации двух совокупностей необходимо вычислить:

а. средний квадрат отклонений

б. среднее квадратическое отклонение

+в. коэффициент вариации

18. Среднее квадратическое отклонение – это один из показателей вариации, представляющий собой:

а. среднюю арифметическую из абсолютных отклонений отдельных значений варьирующего признака от средней

+б. корень второй степени из среднего квадрата отклонений значений признака от их средней величины

в. средний квадрат отклонений значений признака от средней арифметической

19.Эмпирическое корреляционное отношение представляет собой корень квадратный из отношения:

а. средней из групповых дисперсий к общей дисперсии

+б. межгрупповой дисперсии к общей дисперсии

в. межгрупповой дисперсии к средней из групповых дисперсий

г. средней из групповых дисперсий к межгрупповой дисперсии

20.Межгрупповая дисперсия характеризует вариацию:

а. обусловленную влиянием прочих факторов

.внутри каждой группы

+б. обусловленную влияние фактора,положенного в основу группировки

в. обусловленную влиянием прочих факторов по совокупности в целом

21средняя из внутригрупповых (групповых) дисперсий характеризует вариацию:

а. обусловленную влиянием прочих факторов

внутри каждой группы

б. обусловленную влиянием фактора, положенного в основу группировки

+в. обусловленную влиянием прочих факторов по совокупности в целом

22Дисперсия альтернативного признака определяется по формуле:

а.

б.

+в.

г.

23.Выработка рабочих двух бригад за семь дней:

Первая бригада: 4,4,5,5,5,6,6; средняя выработка 5 шт.

Вторая бригада: 1,2,2,2,7,10,11; средняя выработка 5 шт.

Более равномерно работала бригада:

24.Для получения равных интервалов необходимо поделить на количество групп:

а) среднее квадратическое отклонение;

+в) размах вариации;

г) среднее линейное отклонение.

25.Коэффициент вариации является показателем вариации:

26.Если коэффициент вариации составляет 25%, то совокупность:

а) умеренно однородная;

б) средней однородности;

27.Согласно правилу общая дисперсия равна… межгрупповой дисперсии и средней из внутригрупповых дисперсий:

28.Уровень однородности статистической совокупности определяется значением:

Источник

Для сравнения вариации двух совокупностей необходимо вычислить

При рассмотрении различных распределений с существенно отличными значениями арифметической средней для проведения более реалистичного сравнения применяется коэффициент вариации. Например, распределение с большим значением арифметической средней, вероятно, даст большую вариацию. То есть, базовое сравнение вариации с помощью среднеквадратического отклонения или квартилей может и не дать какой-либо дополнительной информации. Коэффициент вариации позволяет сравнить вариацию [c.45]

Для сравнения вариаций признака в разных совокупностях или вариаций разных признаков служит коэффициент вариации, исчисляемый путем деления среднего квадратического отклонения на среднее значение признака с выражением в процентах (умножением на 100). Так, если средний рост человека в приведенном примере составляет 175 см, а вес — 75 кг, то коэффициент вариации роста составит 5,7%, а веса —13,3 % 2, т. е. [c.47]

Для сравнения вариаций нескольких признаков по одной и той же совокупности объектов показатели вариации приводятся к сопоставимому виду. Достигается это сравнением среднего квадратического (либо среднего линейного) отклонения со средним уровнем того же признака. Получаемые величины называются коэффициентами вариации. Значения коэффициентов вариации обычно указывают в процентах. В статистике совокупности, имеющие коэффициент вариации больше 30-35 %, принято считать неоднородными. [c.90]

С начала 60-х годов многие организации стали разрабатывать и внедрять новые, более гибкие типы организационных структур, которые по сравнению с бюрократией были лучше приспособлены к быстрой смене внешних условий и появлению новой наукоемкой технологии. Такие структуры называются адаптивными, поскольку их можно быстро модифицировать в соответствии с изменениями окружающей среды и потребностями самой организации. Еще одно название этих более гибких систем — органические структуры. Оно связано с их возможностями адаптироваться к изменениям в окружающей среде подобно тому, как это делают живые организмы. Органические или адаптивные структуры — это не просто какая-то вариация бюрократии, каковой является дивизиональная структура. Органическая структура строится на целях и допущениях, радикально отличающихся от тех, что лежат в основе бюрократии. [c.343]

Данный методологический подход с некоторыми вариациями широко используется на практике. Многие организации основывают бюджетные расчеты на следующий год на данных отчетного года, корректируя их на ожидаемые изменения (например, инфляцию и рост/снижение объема выпуска), что позволяет получать в определенной степени обоснованные оценки. По сравнению с инжиниринговым этот подход недорог, поскольку не требует значительного объема специальных знаний. Кроме того, результаты анализа счетов можно легко корректировать с учетом всех ожидаемых будущих изменений параметров, обеспечивая таким образом некоторую гибкость реакции. [c.110]

III. Анализ выходной информации сводится к оценке коэффициента вариации V, и на этой основе делается вывод о степени сезонных колебаний. По данным индексов сезонности (7J строится график сезонной волны. Целесообразно аналогичный расчет провести не только по фактическому товарообороту, но и по плановому и на основе их сравнения сделать заключение о том, в какой степени были учтены сезонные колебания при планировании розничного товарооборота. [c.322]

Для оценки интенсивности вариации и для сравнения ее в разных совокупностях и тем более для разных признаков необходимы относительные показатели вариации. Они вычисляются как отношения абсолютных показателей силы вариации, рассмотренных ранее, к средней арифметической величине признака. Получаем следующие показатели [c.107]

Напротив, вариация роста в совокупности взрослых мужчин или женщин уже при коэффициенте, равном 7%, должна быть оценена и воспринимается людьми как сильная. Таким образом, оценка интенсивности вариации состоит в сравнении наблюдаемой вариации с некоторой обычной ее интенсивностью, принимаемой за норматив. Мы привыкли к тому, что урожайность, заработок или доход на душу, число жилых комнат в здании могут различаться в несколько и даже десятки раз, но различие роста людей хотя бы в полтора раза уже воспринимается как очень сильное. [c.108]

Читайте также:  Msi nvidia geforce gtx 1050 ti сравнение

Однако такой показатель не следует называть термином эксцесс , что в переводе означает излишество . Термин эксцесс следует применять не к самому отношению по формуле (5.30), а к сравнению такого отношения для изучаемого распределения с величиной данного отношения нормального распределения, т.е. с величиной 3. Отсюда окончательные формулы показателя эксцесса, т.е. излишества в сравнении с нормальным распределением при той же силе вариации, имеют вид [c.112]

Наиболее узкие пределы изменения и слабую зависимость от численности совокупности обнаруживают средний модуль и относительное линейное отклонение. Напротив, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации сильно зависят от численности единиц совокупности. Эту зависимость следует учитывать при сравнении силы интенсивности вариации в совокупностях разной численности. Если в совокупности шести предприятий коэффициент вариации объема продукции составил 0,58, а в совокупности из 20 предприятий он составил 0,72, то справедливо ли делать вывод о большей неравномерности объема продукции во второй совокупности Ведь в первой, меньшей, он составил 0,58 2,24 = 25,9% максимально возможного, т.е. предельного, уровня концентрации [c.115]

В дисперсионном анализе общая вариация подразделяется на составляющие и производится сравнение этих составляющих. Испытуемая гипотеза состоит в том, что если данные каждой группы представляют случайную выборку из нормально распределенной генеральной совокупности, то величины всех частных дисперсий должны быть пропорциональны своим степеням свободы и [c.211]

Таким образом, проект В более предпочтителен. Следует, правда, отметить, что этот проект является -и относительно более рисковым, поскольку имеет большую вариацию дохода по сравнению с проектом А. [c.139]

При значениях тесноты связи меньше 0,7 величина индекса детерминации d всегда будет меньше 50%. Это означает, что на долю вариации факторного признака х приходится меньшая доля по сравнению с другими признаками, влияющими на изменение результативного показателя. Синтезированные при таких условиях математические модели связи практического значения не имеют. [c.51]

Коэффициент вариации является относительной мерой вариации и абстрагирует различия абсолютных величин о, поэтому применяется для сравнения колеблемости рядов, выраженных разными несопоставимыми абсолютными величинами. [c.180]

В предыдущем разделе мы рассмотрели ряд показателей вариаций, которые можно использовать при обобщении данных. В частности, эти значения удобны при сравнении наборов данных, что видно из последующих примеров. [c.41]

Три меры вариации, описанные в предыдущих разделах, даны в сравнении на рис. 1.23. [c.43]

Значимость теоретического корреляционного отношения рассчитывается в том случае, если отношение г сг больше или равно 3, т.е. вариация линейного коэффициента корреляции должна быть не более 1/3. Корреляционное отношение является более универсальным показателем тесноты связи по сравнению с линейным коэффициентом корреляции. [c.125]

Коэффициент вариации способен достаточно надежно отразить возможные варианты движения средств данной фирмы в предположении, что отрасли, считающиеся сравнительно рискованными, имеют относительно более высокий коэффициент вариации, по сравнению с отраслями, имеющими репутацию более стабильных. Рассматривая данные, представленные в этом разделе отрасли, учтите необходимость дополнительного исследования, чтобы выяснить, могут ли расчеты, сделанные на основе старых [c.411]

В практике использования этого алгоритма размер возможных финансовых потерь выражается обычно абсолютной суммой, а вероятность возникновения инвестиционного риска — одним из коэффициентов измерения этой вероятности (коэффициентом вариации, бета-коэффициентом и др.) Соответственно уровень инвестиционного риска при его расчете по данному алгоритму будет выражен абсолютным показателем, что существенно снижает базу его сравнения при рассмотрении альтернативных вариантов. [c.150]

Следовательно, при сравнении уровней рисков по отдельным инвестиционным проектам предпочтение при прочих равных условиях следует отдавать тому из них, по которому значение коэффициентов вариации самое низкое (что свидетельствует о наилучшем соотношении доходности и риска). [c.155]

Как видим, показатели НОУ и коэффициент вариации характеризуют риск исследуемого проекта. Однако НОУ — относительный показатель, позволяющий судить о риске отдельно взятого проекта (например, неудовлетворительным считается проект, НОУ которого более 40%), а коэффициент вариации — абсолютный показатель, он более удобен для сравнения альтернативных проектов. [c.251]

Таким образом, строительство консервного завода экономически более эффективно. Необходимо, однако, отметить, что он имеет большую степень риска по сравнению с реконструкцией мукомольного предприятия в связи с большой вариацией прогнозируемых доходов. [c.88]

Таким образом, по критерию дохода проект В следует признать более предпочтительным. Необходимо, правда, отметить, что этот проект является и относительно более рисковым, поскольку имеет большую вариацию дохода по сравнению с проектом А. [c.58]

По содержанию, или назначению, можно выделить графики сравнения в пространстве, графики различных относительных величин (структуры, динамики и т. п.), графики вариационных рядов, графики размещения по территории, графики взаимосвязанных показателей. Возможны и комбинации этих графиков, например, графическое изображение вариации в динамике или динамики взаимосвязанных показателей и т. п. [c.66]

Особо следует сказать о так называемой тройной дифференциации цен (/>,, р2,/>3). По сравнению с политикой единых цен, ориентированных на среднюю гарантированную максимальную прибыль, которая определяется точечным значением цены р2, продавцом вводятся, например на рынке Х2, два других ценовых уровня — р, и ру Размах вариации в этих уровнях включает и промежуточную цену — на уровне р2 (рис. 9.6). [c.188]

Читайте также:  Самый тяжелый степень сравнения

Используя эти модели, можно количественно описать исследуемый процесс в статическом состоянии от фактора времени. Интерпретация каждой функции в отдельности с точки зрения адекватности ее анализируемому процессу облегчается при помощи статистических оценок. В качестве последних принимается остаточная дисперсия и доля случайной вариации в общей вариации, называемая F-критерием. Абсолютная величина этих оценок для выбранной функции должна быть минимальной в сравнении с этими же оценками для других функций. Такой подход обусловлен необходимостью выявить наименьшее влияние случайных величин на изучаемую тенденцию. Чем меньше случайные колебания, а следовательно и о ст, тем адекватнее функция. [c.41]

Внутриотраслевое различие в использовании основных фондов весьма существенно, х отя и здесь, если вести расчет с помощью коэффициента вариации, проявляется общая тенденция к некоторому сокращению различий. Все это свидетельствует о наличии больших резервов, которые могут быть выявлены с помощью сравнительного анализа. В проведении такого анализа использования основных фондов накоплен известный опыт. Ряд сравнений выполнен в дизелестроении, вагоностроении, подшипниковой промышленности, тракторном и сельскохозяйственном машиностроении. Однако работы в этом направлении существенно отстают от масштабов работы по межзаводскому анализу себестоимости или производительности труда. [c.115]

При сопоставлении использования производственных мощностей представляет интерес сравнение степени их пропорциональности, которое можно вести по коэффициенту вариации [c.123]

Для любого объекта экономическая ценность запасов будет неодинаковой на различных стадиях их освоения. Как видно из результатов расчета, эта разница оказывается существенной, особенно при сравнении стадий ГРР и добычи. Следует отметить, что расчеты удельной ценности запасов на стадиях разработки и эксплуатации можно производить двумя способами в зависимости от выбранного начала отсчета. В качестве даты приведения затрат и результатов может быть принят начальный момент принятия решения о проведении ГРР или момент начала разработки (эксплуатации). Поскольку определение основных параметров, используемых для экономической оценки запасов, может производиться с той или иной погрешностью, необходимо провести анализ чувствительности получаемой оценки в зависимости от вариаций основных параметров, в первую очередь уровня цен, величин запасов, вероятности обнаружения месторождений и др. Это позволит сосредоточить внимание на наиболее уязвимых местах процедуры экономической оценки запасов и тем самым повысить надежность этой оценки. [c.199]

В целом, межквартильный размах и Среднеквадратическое отклонение дают приемлемое значение разброса, и оба этих метода могут использоваться как средство сравнения двух и более наборов данных. Как вариант, вместо указания межквартильного размаха более информативной может оказаться простая констатация значений большей и меньшей квартилей. Размах редко применяется при сравнении наборов данных, так как, что было показано в предыдущих разделах, его значение может быть легко искажено отдельными экстремальными значениями. Среднеквадратическое отклонение — это не только отличный способ сравнения вариации в наборах данных. Его также можно использовать как фактически единственное в своем роде средство определения некоторых распределений (см. главу 2, посвященную вероятности). [c.43]

Примером приложения коэффициента вариации является сравнение вариации изменений уровней индекса FTSE 100 в Великобритании и сводного индекса S P в США. Первый из них на момент написания книги составлял около 3700, а второй — около 650. Сравнение вариаций изменений уровней с использованием среднего квадратического отклонения ввело бы в заблуждение, поэтому необходимо применить коэффициент вариации. Однако заметьте, что если бы мы измеряли вариацию доходов по каждому из этих двух индексов, то использование среднего квадратического отклонения было бы оправданным. Дело в том, что при подсчете доходности разница в величине основных данных была бы уже учтена. [c.91]

Для сравнения НГДУ лучшим показателем является коэффициент вариации (четвертая строка, табл. 27). Особенно отличается НГДУ по средним дебитам на отработанный скважино-месяц (в среднем 66,4%), временем эксплуатации (54%), фондоемкостью на одну [c.91]

Для сравнения НГДУ лучшим показателем является коэффициент вариации (четвертая строка, табл. 31). Особенно отличается НГДУ по средним процентам обводненности нефти (в среднем 43,61%), времени эксплуатации (53,08%), фондоемкости на одну скважину (29,72%). Как следствие большой вариации факторов, наблюдается заметная вариация и уровня себестоимости добычи нефти и газа (18,4%). Силу связи между вариациями себестоимости добычи нефти и газа и факторов вскрывают частные коэффициенты корреляции. Наиболее сильно коррелируют с себестоимостью добычи нефти и газа обводненность нефти (0,52), средний дебит (0,38), время (0,14), а наиболее слабо — фондоемкость на одну скважину эксплуатационного фонда (0,1). [c.96]

Поскольку Офакт измеряет вариацию результативного признака, связанную с изменением фактора, по которому произведена группировка, a Dwm — вариацию, связанную с изменением всех прочих факторов, сравнение этих величин, рассчитанных на одну степень свободы, дает возможность оценить существенность влияния признака-фактора на результативный признак с помощью F-критерия [c.213]

Сравнение отчетных данных с базисными свидетельствует о возрастании средних значений тех признаков, которые отражают функционирование шахт (эндогенных) среднее значение экзогенного признака — мощности пласта — несколько снизилось. Возросла вариация шахт по величине среднесменной выработки одного подземного рабочего и по мощности пласта, тогда как по уровню механизации навалки угля наметилось некоторое выравнивание данных. [c.416]

Так как вариация зависимой переменной превосходит вариацию независимой переменной (vv, > VM), свободный член уравнения регрессии в обоих периодах — отрицательная величина (а

Источник