Znaczenie jednolitości małżeństwa. Kompleksowa analiza danych statystycznych o przedsiębiorstwach transportu samochodowego w regionie Tiumeń

• Ekonometria to fałszywa nauka, meta yakoї polagaє, aby dać kіlkіsnі przyjść w ekonomіchny vіdnosinami.
• Metody statystyczne są zasadniczym elementem w naukach społecznych iw zasadzie za pomocą tych metod nauk społecznych mogą wznieść się do poziomu nauk.
• Odkładając na dzień opis rachunku różniczkowego zależności między zmianami gospodarczymi, ekonometria po pierwsze związana jest z metodami regresji i korelacji.
• Jeżeli badania ekonometryczne opierają się na specyfice modelu, to sformułowanie typu modelu zależy od konkretnej teorii komunikacji między zmianami.
• Spośród ostatniej liczby czynników, które są dodawane do efektywnej oceny (y), pierwszą rzeczą do zobaczenia jest najważniejsza rzecz do dodania do współczynnika.
• Wyrównanie prostej regresji charakteryzuje powiązania między dwiema zmiennymi, gdyż przejawia się jako prosta prawidłowość tylko w środkowym strażniku w ujęciu całościowym.
• W równej regresji znak jest zasadniczo skorelowany ze znakiem, który wygląda jak łącze funkcjonalne, wyrażone jako funkcja matematyczna.
• Vipadkovy wartość ε, czyli oszołomienie, obejmuje napływ czynników, które nie są korygowane w modelu, ułaskawienie vipadkovy i szczególne cechy zmartwychwstania.
• Zakładając, że ułaskawienia ograniczone są do minimum, głównym czynnikiem ekonomicznym jest ułaskawienie określonego modelu.
• W przypadku narastania odłogów między dwoma znakami graficzną metodę wyboru typu regresji równej należy uzupełnić znakami. Vin opiera się na polu korelacji.
• Główne typy trendów, które zwyciężają w przypadku estymacji rachunku różniczkowego, to dwie zmiany: logarytmiczna, liniowa, potęgowa, wielomianowa, wykładnicza.
• Metoda analityczna doboru rodzaju równej regresji podstaw na podstawie materialnego charakteru związku między uzyskanymi znakami.
• Im bliższy współczynnikowi determinacji jest jeden, tym bardziej równa regresja w przewidywaniu nadejścia rzeki.
• Jako przykład regresji nieliniowej na inkluzje można w nim wyjaśnić następujące funkcje: hiperbola równa, wielomiany różnych stopni.
• Aż do regresji nieliniowej zgodnie z oszacowanymi parametrami, brane są pod uwagę następujące funkcje: statyczna, wyświetlająca, wykładnicza.
• Zakładając, że ułaskawienia ograniczone są do minimum, głównym czynnikiem ekonomicznym jest ułaskawienie określonego modelu.
• W przypadku narastania odłogów między dwoma znakami graficzną metodę wyboru typu regresji równej należy uzupełnić znakami. Vin opiera się na polu korelacji.
• Główne typy trendów, które zwyciężają w przypadku estymacji rachunku różniczkowego, to dwie zmiany: logarytmiczna, liniowa, potęgowa, wielomianowa, wykładnicza.
• Metoda analityczna doboru rodzaju równej regresji podstaw na podstawie materialnego charakteru związku między uzyskanymi znakami.
• Im bliższy współczynnikowi determinacji jest jeden, tym bardziej równa regresja w przewidywaniu nadejścia rzeki.
• Jako przykład regresji nieliniowej na inkluzje można w nim wyjaśnić następujące funkcje: hiperbola równa, wielomiany różnych stopni.
• Aż do regresji nieliniowej zgodnie z oszacowanymi parametrami, brane są pod uwagę następujące funkcje: statyczna, wyświetlająca, wykładnicza.
• Zakładając, że ułaskawienia ograniczone są do minimum, głównym czynnikiem ekonomicznym jest ułaskawienie określonego modelu.
• W przypadku narastania odłogów między dwoma znakami graficzną metodę wyboru typu regresji równej należy uzupełnić znakami. Vin opiera się na polu korelacji.
• Główne typy trendów, które zwyciężają w przypadku estymacji rachunku różniczkowego, to dwie zmiany: logarytmiczna, liniowa, potęgowa, wielomianowa, wykładnicza.
• Metoda analityczna doboru rodzaju równej regresji podstaw na podstawie materialnego charakteru związku między uzyskanymi znakami.
• Im bliższy współczynnikowi determinacji jest jeden, tym bardziej równa regresja w przewidywaniu nadejścia rzeki.
• Jako przykład regresji nieliniowej na inkluzje można w nim wyjaśnić następujące funkcje: hiperbola równa, wielomiany różnych stopni.
• Aż do regresji nieliniowej zgodnie z oszacowanymi parametrami, brane są pod uwagę następujące funkcje: statyczna, wyświetlająca, wykładnicza.
• Zakładając, że ułaskawienia ograniczone są do minimum, głównym czynnikiem ekonomicznym jest ułaskawienie określonego modelu.
• W przypadku narastania odłogów między dwoma znakami graficzną metodę wyboru typu regresji równej należy uzupełnić znakami. Vin opiera się na polu korelacji.
• Główne typy trendów, które zwyciężają w przypadku estymacji rachunku różniczkowego, to dwie zmiany: logarytmiczna, liniowa, potęgowa, wielomianowa, wykładnicza.
• Metoda analityczna doboru rodzaju równej regresji podstaw na podstawie materialnego charakteru związku między uzyskanymi znakami.
• Wielomian, bez względu na kolejność, można zbudować do regresji liniowej za pomocą metod szacowania parametrów i ponownego sprawdzania hipotez.
• Oskіlki w rozrahunku іndex korelatsії vykoristovuєtsya sіvvіdshnennja factorialі і zagalї sumi svadіvіvіdkhilen, a następnie r2 maіє zhenya zhenya, shcho і kofitієnt єntіїdetermіnats.
• Ułaskawienia przybliżone za ochronę skóry są uważane za takie same dla vіdsotkakh modulo.
• Regresja par może dać dobry wynik podczas modelowania, a także dodając inne czynniki, które są dodawane do przedmiotu badań, można
• Wielokrotna regresja jest powszechnie obserwowana w najczęstszych problemach związanych z piciem, rentownością zapasów, w przypadku zwiększonej funkcji produkcji witratu, w zmianach makroekonomicznych.
• Analiza teoretyczna często nie pozwala na jednoznaczne wnioskowanie o wartości odżywczej związku między znakami a dotsality włączenia czynnika do modelu.
• Wielomian, bez względu na kolejność, można zbudować do regresji liniowej za pomocą metod szacowania parametrów i ponownego sprawdzania hipotez.
• W środku nieliniowej regresji wielomianowej najczęściej zwycięża parabola kolejnego kroku; in okremih vipadka - wielomian trzeciego rzędu.
• Oskіlki w rozrahunku іndex korelatsії vykoristovuєtsya sіvvіdshnennja factorialі і zagalї sumi svadіvіvіdkhilen, a następnie r2 maіє zhenya zhenya, shcho і kofitієnt єntіїdetermіnats.
• Ułaskawienia przybliżone za ochronę skóry są uważane za takie same dla vіdsotkakh modulo.
• Para regresji może dać dobry wynik podczas modelowania, a dodanie innych czynników, które są dodawane do przedmiotu badań, można odwrócić.
• Wielokrotna regresja jest powszechnie obserwowana w najczęstszych problemach związanych z piciem, rentownością zapasów, w przypadku zwiększonej funkcji produkcji witratu, w zmianach makroekonomicznych.
• Analiza teoretyczna często nie pozwala na jednoznaczne wnioskowanie o wartości odżywczej związku między znakami a dotsality włączenia czynnika do modelu.
• Wielomian, bez względu na kolejność, można zbudować do regresji liniowej za pomocą metod szacowania parametrów i ponownego sprawdzania hipotez.
• W środku nieliniowej regresji wielomianowej najczęściej zwycięża parabola kolejnego kroku; in okremih vipadka - wielomian trzeciego rzędu.
• Oskіlki w rozrahunku іndex korelatsії vykoristovuєtsya sіvvіdshnennja factorialі і zagalї sumi svadіvіvіdkhilen, a następnie r2 maіє zhenya zhenya, shcho і kofitієnt єntіїdetermіnats.
• Ułaskawienia przybliżone za ochronę skóry są uważane za takie same dla vіdsotkakh modulo.
• Para regresji może dać dobry wynik podczas modelowania, a dodanie innych czynników, które są dodawane do przedmiotu badań, można odwrócić.
• Wielokrotna regresja jest powszechnie obserwowana w najczęstszych problemach związanych z piciem, rentownością zapasów, w przypadku zwiększonej funkcji produkcji witratu, w zmianach makroekonomicznych.
• Wielomian, bez względu na kolejność, można zbudować do regresji liniowej za pomocą metod szacowania parametrów i ponownego sprawdzania hipotez.
• W środku nieliniowej regresji wielomianowej najczęściej zwycięża parabola kolejnego kroku; in okremih vipadka - wielomian trzeciego rzędu.
• Oskіlki w rozrahunku іndex korelatsії vykoristovuєtsya sіvvіdshnennja factorialі і zagalї sumi svadіvіvіdkhilen, a następnie r2 maіє zhenya zhenya, shcho і kofitієnt єntіїdetermіnats.
• Ułaskawienia przybliżone za ochronę skóry są uważane za takie same dla vіdsotkakh modulo.
• Para regresji może dać dobry wynik podczas modelowania, a dodanie innych czynników, które są dodawane do przedmiotu badań, można odwrócić.
• Wielokrotna regresja jest powszechnie obserwowana w najczęstszych problemach związanych z piciem, rentownością zapasów, w przypadku zwiększonej funkcji produkcji witratu, w zmianach makroekonomicznych.
• Analiza teoretyczna często nie pozwala na jednoznaczne wnioskowanie o wartości odżywczej związku między znakami a dotsality włączenia czynnika do modelu.
• Co jest silniejsze niż wielowspółliniowość czynników, najmniejsze oszacowanie rozpodіlu sumi tłumaczy się zmiennością za innymi czynnikami za pomocą metody najmniejszych kwadratów.
• Zakładając, że ułaskawienia ograniczone są do minimum, głównym czynnikiem ekonomicznym jest ułaskawienie określonego modelu.
• W przypadku narastania odłogów między dwoma znakami graficzną metodę wyboru typu regresji równej należy uzupełnić znakami. Vin opiera się na polu korelacji.
• Główne typy trendów, które zwyciężają w przypadku estymacji rachunku różniczkowego, to dwie zmiany: logarytmiczna, liniowa, potęgowa, wielomianowa, wykładnicza.
• Metoda analityczna doboru rodzaju równej regresji podstaw na podstawie materialnego charakteru związku między uzyskanymi znakami.
• Im bliższy współczynnikowi determinacji jest jeden, tym bardziej równa regresja w przewidywaniu nadejścia rzeki.
• Wielomian, bez względu na kolejność, można zbudować do regresji liniowej za pomocą metod szacowania parametrów i ponownego sprawdzania hipotez.
• W środku nieliniowej regresji wielomianowej najczęściej zwycięża parabola kolejnego kroku; in okremih vipadka - wielomian trzeciego rzędu.
• Oskіlki w rozrahunku іndex korelatsії vykoristovuєtsya sіvvіdshnennja factorialі і zagalї sumi svadіvіvіdkhilen, a następnie r2 maіє zhenya zhenya, shcho і kofitієnt єntіїdetermіnats.
• W środku nieliniowej regresji wielomianowej najczęściej zwycięża parabola kolejnego kroku; in okremih vipadka - wielomian trzeciego rzędu.
• Oskіlki w rozrahunku іindex kowariancji vikoristovuєtsya spіvvіdshnennia silnia i całkowita suma kwadratów vіdkhilen, wtedy r2 może być również wartością, która jest współczynnikiem determinacji.
• Dla wartości modulo przyjmuje się wybaczenie przybliżone, które nie dotyczy pielęgnacji skóry.
• Para regresji może dać dobry wynik podczas modelowania, a dodanie innych czynników, które są dodawane do przedmiotu badań, można odwrócić.
• Wielokrotna regresja jest powszechnie obserwowana w najczęstszych problemach związanych z piciem, rentownością zapasów, w przypadku zwiększonej funkcji produkcji witratu, w zmianach makroekonomicznych.
• Analiza teoretyczna często nie pozwala na jednoznaczne wnioskowanie o wartości odżywczej związku między znakami a dotsality włączenia czynnika do modelu.
• Co jest silniejsze niż wielowspółliniowość czynników, najmniejsze oszacowanie rozpodіlu sumi tłumaczy się zmiennością za innymi czynnikami za pomocą metody najmniejszych kwadratów.

Wartość Vipadkovy ε, czyli oszołomienie, obejmuje napływ ubezpieczycieli w modelu czynników, ułaskawienia vipadkovy i szczególne cechy remisji.

Vipadkovy wartość ε, lub oszołomiony, obejmuje napływ nieskorygowanych czynników do modelu, ale nie ułaskawia vipadkovy'ego i cechy łagodzenia.

9. Jaka jest obecność w modelu wyrównywania regresji? rozmiar vipadkovy ε?

Її obecność w modelu wyznaczają dwa dzherele: specyfika modelu, wibracyjny charakter danych wyjściowych.

Її obecność w modelu wyznaczają dwa dzherele: wibracyjny charakter danych weekendowych, osobliwości świata zmian.

Її obecność w modelu wyznaczają dwa dzherele: specyfika modelu, cechy świata zmian.

1. Її obecność w modelu wyznaczają trzy dzherele: specyfika modelu, wibracyjny charakter danych weekendowych, specyfika świata zmian.

Її obecności w modelu nie zaznaczają trzy dzherele: specyfika modelu, wibracyjny charakter danych weekendowych, specyfika świata zmian.

10. Czy różnica w regresji jakiegokolwiek czynnika wewnętrznego ma związek z przebaczeniem specyfiki?

Do czasu ułaskawienia konkretów istnieje nie tylko błędny wybór tych innych funkcji matematycznych, ale także niedostateczny występ w równej regresji pewnego rodzaju dokładnego czynnika, na przykład wybór regresji par zostaje zastąpiony przez mnożnik.

Przed wybaczeniem konkretów dokonany zostanie tylko zły wybór, jeśli istnieją inne funkcje matematyczne lub jeśli w równej regresji nastąpi niedoszacowanie pewnego rodzaju dokładnego czynnika, na przykład wybór regresji par zostanie zastąpiony przez wielokrotność.

Przed wybaczeniem specyfikacji dokonany zostanie nie tylko zły wybór, ale także inne funkcje matematyczne, ale także ob'yazkove vakhuvannya w równej regresji pewnego rodzaju dokładnego czynnika, na przykład wybór sparowanej regresji mnożnik.

Przed wybaczeniem konkretów dokonany zostanie nie tylko zły wybór, ale także zły wybór innych funkcji matematycznych, ale także niedoreprezentowanie w równej regresji pewnego rodzaju czynnika dokładnego, na przykład wybór regresji par jest zastępowany przez wielokrotność.

Przed wybaczeniem konkretów dokonany zostanie nie tylko zły wybór, ale także zły dobór innych funkcji matematycznych, ale także brak pojawienia się w równej regresji jakiegoś dokładnego czynnika, na przykład zły wybór regresja par zostaje zastąpiona przez wielokrotność.

11. Kiedy równa regresja nie ma praktycznego sensu i czym się martwić, aby z równej regresji nabrać praktycznego sensu?

Jeśli następstwo danych nie jest jednolite, równa regresja nie ma żadnego praktycznego sensu. Aby uzyskać dobry wynik, konieczne jest uwzględnienie całości danych z nieprawidłowymi wartościami dodatkowych znaków.

Jeśli następstwo danych nie jest jednolite, równa regresja nie ma żadnego praktycznego sensu. Aby uzyskać dobry wynik, konieczne jest uwzględnienie całości danych z nieprawidłowymi wartościami dodatkowych znaków.

Ponieważ następstwo danych nie jest jednolite, równa regresja może mieć praktyczny sens. Aby uzyskać dobry wynik, konieczne jest uwzględnienie całości danych z nieprawidłowymi wartościami dodatkowych znaków.

Jeśli następstwo danych nie jest jednolite, równa regresja nie ma żadnego praktycznego sensu. Dla otrimanny zły wynik dźwięk obejmuje całość danych z anomalnymi wartościami dodatkowych znaków.

Jeśli następstwo danych nie jest jednolite, równa regresja nie ma żadnego praktycznego sensu. Aby uzyskać dobry wynik, nie uwzględniaj sumy danych z nieprawidłowymi wartościami dodatkowych znaków.

12. Jak mogę w praktyczny sposób przedstawić przebaczenie w regresji?

"

statystyczny sukupnіst-

małżeństwo nazywa się jednorodny,

różny.

Jedzenie 2. Znaki tej klasyfikacji

podpisać- Osobliwość Tse yakіsna pojedynczego małżeństwa. Ze względu na charakter samego sprawowania władzy znaki zostały podzielone na dwie główne grupy;

znaki, yakі może być bez środka є kіlkіsne vrazhennya, na przykład wiek, doświadczenie zawodowe, średnie wynagrodzenie itp. Mogą być dyskretne i nieprzerwane;

znaki, które nie mają wyrażenia bezperedny kіlkіsny. W ten sposób okremі odinitsі sukupnostі razryznyayutsya svoіstomy (na przykład galuzі - drewno, produkty mineralne, artykuły spożywcze i tak dalej. D.). Nazwij te znaki atrybutywny(W filozofii „atrybut” to nieuchronność mocy przedmiotu).

Osobliwością badania statystycznego są te, które zmieniają tylko znaki w nowym, tj. Znaki, jak wziąć różne wartości(Dla znaków atrybutywnych) lub mogą tworzyć różne kіlkіsnі rіvnі w okremih samotności suupnostі.

odmiana - tse zmіna wartość lub wartość znaków podczas przechodzenia z jednego obiektu (lub grupy obiektów) do drugiego; a dokładniej kazhuchi - w postaci jednego małżeństwa z drugim. Brzmi jak odmiana mi rozumієmo umovlene, która przecina się z odrobiną różnych czynników dotyczących tego zjawiska zmiany wartości tylko w granicach jednorodnego małżeństwa.

Otóż ​​jeśli zmiany obserwowanego zjawiska zachodzą w różnych okresach czasu, a ponadto mają charakter regularności, to mówić nie o zmienności znaków, ale o dynamika jogi.

Odżywianie 3. Wskaźnik statystyczny, system wskaźników statystycznych

Wskaźnik statystyczny - tse zrozumienie (kategoria), która odzwierciedla cechy kіlkіsnі (rizmіri) znaku spіvvіdnoshnennia suspіlnyh yavishch. Wskaźniki statystyczne mogą być skumulowane (liczba ludności, całkowita sprzedaż, obrót towarowy) i rozrahunkov (wartości średnie). Smród może być zaplanowany, surowy i przewidywalny (aby działał jako prognozy). Wskazania statystyczne są śledzone zgodnie z danymi statystycznymi. Dane statystyczne- ce specyficzne wartości liczbowe wskaźników statystycznych. Smród wyznaczany jest nie tylko kwaśno, ale i piwem oraz kilkysno i tkwi w umysłach konkretnych umysłów miesiąca i godziny.

Statystyki Zavdannymi w tsimu bezpośrednio є:

a) prawidłowe przypisanie wskaźnika statystycznego (brutto produkt krajowy, Dochód narodowy, eksport, import i inne podobne. P.);

b) opracowanie metodyki analizy wskaźnika statystycznego.

Atrybuty wskaźnika statystycznego:

1. Strona Yakіsna: obiekt, moc jogi, kategoria.

2. Strona Kіlkіsna: liczba i pojedyncza vimіryuvannya.

3. Terytorialne, galuzevі i іnshі interі ob'єkta.

4. Interwał lub moment do godziny.

System wskazań statystycznych- Ten zbiór dowodów statystycznych, ponieważ odzwierciedla wzajemne relacje, jako obiektywną podstawę między zjawiskami. Dla elastycznej i ekonomicznej formacji skóry charakterystyczny jest układ zatokowy współzależności objawów nadrdzeniowych. W związku z tym ustalane są wskaźniki systemowe i statystyczne.

System wskaźników statystycznych obejmuje wszystkie aspekty życia gospodarstwa domowego na różnych poziomach: krawędź, region – poziom makro; przedsiębiorstwa, firmy, stowarzyszenia itp. - mikrorzeka.

Systemy wskaźników statystycznych mogą mieć następujące cechy:

1) smród ma charakter historyczny - zmieniają się umysły życia ludności, suspenstia, zmieniają się systemy wskaźników statystycznych;

2) stale doskonalona jest metodologia analizy wskaźników statystycznych.

Odżywianie 4. Regularność statystyczna. prawo wielkich liczb

prawidłowość statystyczna - powiązania przyczynowe i dziedziczne, które przejawiają się w sekwencji, powtarzalności, regularności zjawisk masowych i procesach zawieszonego życia, które można obserwować do czasu i godziny śpiewu.
Regularności, z pewnego rodzaju konieczności, są niewyraźnie związane w gładkim wyglądzie z tendencją i tylko w bezimiennych pozorach ukazują się jak prawo, nazywane są statystycznymi.
Prawidłowości statystyczne mogą oznaczać stabilność mocy, a więc stabilność i powtarzalność w przypadku powtarzających się ostrzeżeń.

Prawidłowości statystyczne wyłaniają się jako pojedyncza statystyczna bezosobowość stojąca za wszystkimi znakami pod wpływem napływu wszystkich czynników.

Prawidłowość statystyczna jawi się jako obiektywna prawidłowość procesu fałdowania masy i jest formą związku przyczynowego. Vaughn pojawia się w wyniku masowej ostrożności statystycznej. Tsim obumovlyuєtsya її zvyazok z prawo wielkich liczb.

Regularność statystyczna przy śpiewaniu ymovirnistyu gwarantuje stabilność wartości średnich, jednocześnie ratując szybki kompleks umysłów, które powodują to zjawisko.

Potęga regularności statystycznych- aby pojawiać się mniej w masie manifestacji, gdy dane są zawężane do dużej liczby jednostek, prawo wielkich liczb odebrało nazwę.

prawo wielkich liczb w najprostszej formie pogodzić Ileż prawidłowości zjawisk masowych przejawia się w sposób oczywisty tylko w wielkiej liczbie.

dzień- w liczbach, ponieważ ustalane są one w wyniku masowej ostrożności, pojawiają się pieśni poprawności, których nie można przejawić w małej liczbie faktów.

Prawo wielkich liczb wyraża dialektykę vipadic i konieczności. W efekcie typowa staje się wzajemna kompensacja wartości średnich, liczonych dla wartości jednego i tego samego rodzaju, co odzwierciedla zróżnicowane i historyczne fakty w tych umysłach miesiąca i godziny.

Tendencje i prawidłowości, badane za pomocą prawa wielkich liczb, tracą siłę tylko jak tendencje masowe, ale nie jak prawo dla gładkiej skórnie wysypki.

wino scharakteryzować tylko jedną z form manifestacji prawidłowości w masie kіlkіsnyh vіdnosiny X.

Tak więc ceny na towary okrem można obniżyć, na inne towary - można je podwyższyć, ale zmianę ceny na wszystkie inne towary i usługi można obniżyć. Agregaty statystyczne są często nazywane zjawiskami masowymi.

Żywienie 7. Klasyfikacja raportów statystycznych i grupowanie.

Klasyfikacja budynku

w głębi przetwarzania pierwotnych informacji, Pobrane w wyniku obserwacji statystycznych:

Prosty;

· Składany.

prosty link przenoszenie figli dzikich pіdbagów zgodnie z całością pojedynczego strażnika statystycznego. Kiedy podpisuje się tsimuu, arogancki obsyag przed-slidzhuvanny yavishcha.

składany link Jest to zestaw procedur, które obejmują grupowanie poszczególnych wdów, sumowanie cech pojedynczych pasm według grup skóry oraz dla pasm jako całości, a także przedstawianie odjętych wyników z patrzenia na tabele statystyczne.

Za znakiem formy przetwarzania informacji:

· scentralizowany;

· Zdecentralizowany.

scentralizowany zakład przekazywanie koncentracji wszystkich zewnętrznych informacji statystycznych w jednym organie (Rosstat, FCS..), w którym wina są przetwarzane zdecentralizowane łącze Kompilacja danych weekendowych odbywa się w kolejnych etapach od dołu do góry zgodnie z systemem hierarchicznym (statystyczny zvіtnіst).

Odłogiem:

· zautomatyzowane

· Podręcznik.

Grupowanie klasyfikacji

Odłogiem dla liczby depozytów w ich znaku bazowym:

prosty

· Bagatovimirnі (składany)

Zgrupowane, vikonan dla jednego znaku, nazywa się prostym.

Grupowanie Bagatovimirna (składane) odbywa się dla dwóch i więcej znaków. Nazwijmy to rodzajem grupowania bogatego - grupowania kombinacyjnego, które opiera się na połączeniu dwóch i więcej znaków, wziętych od siebie.

Do zwiedzania między znakami:

· ієrarchіchni

niearchitektoniczne

Grupy Ієєrarchіchіchnі są oznaczone dla dwóch i więcej znaków, w znaczeniu innych znaków, są one przypisane do obszaru wartości pierwszego (na przykład klasyfikacja galuzy promyslovostі dla pіdgaluzy, grup towarowych - dla pozycje towarowe itp.).

Neієrarchіchіchі (na przykład grupowanie za grupami towarowymi w rozrіzі mitnitsa lub kraїn і itp.).

Za czerń przetwarzania informacji:

· P pierwotne (przechowywane na podstawie danych pierwotnych)

· І drugi, który jest wynikiem przegrupowania wcześniej już zgrupowanych danych.

Grupowanie statystyczne i klasyfikacja zgodnie z następującymi celami:

· typologiczne, wizja podobnie jednorodnych agregatów

· strukturalny, struktura małżeństwa

· analityczny (czynnikowy) kontynuacja kluczowych depozytów

Posiłki 9. Rząd róż. Atrybuty i odmiany rzędów róż

Wyniki grupowania lub grupowania obserwacji statystycznych są seria statystyczna róż.

W tym wierszu objawienia tego samego znaku nazywane są atrybutami. (Np. stosowano go do eksportu lub importu dla grup towarowych, według rękawic, charakteru miejsca, kategorii uczestników ŚR).

Jakby w formie zgrupowania pojawia się mały znak, a poniżej pojawi się wiersz wariacyjny.

Atrybucyjna seria róż

Badanie struktury pod kątem znaków atrybutywnych prowadzone jest w ujęciu ilościowym, np. eksport, import. Tak więc eksport (import) można podzielić według wszystkich znaków, jak pokazano w VMD (grupy towarów, granice, galuzi promislovnosti, reżimy mitni itp.).

Elementem struktury serii atrybucyjnej jest zespół znaczeń, które łączy symboliczny znak (struktura galuz przemysłu, kraju, pozycji towarowej). Aby uzyskać bardziej szczegółowy opis struktury, szereg wartości rozpodіl vikoristovuyut vіdnosnі (części,%). Przyjrzyjmy się bliżej obrazowi graficznemu.

Temat serii wariacji - zmiana częstotliwości

Seria Be-variation składa się z elementów: opcji i częstotliwości.

Warianty (х) nazywamy różnymi znaczeniami znaków, które są przyjmowane w serii wariacyjnej, tak że znaczenie różnych znaków.

Częstotliwości (/) - liczba opcji okremih lub grupa skórek serii wariacyjnej, czyli liczby, które pokazują, jak często te chi i inne opcje w serii są podzielone. Suma wszystkich częstotliwości wynosi liczba małżeństw, ї obsyag. Napriklad, z produktem doslіdzhennі middle ї cіni, częstotliwość będzie produktem kіlkіst kіlogramіv, cіna yakogo traplyaє w sevnii іnterval.

Część lub widzialna częstotliwość (m) jest częstotliwością używaną do podporządkowania całej całości, więc częstotliwość jest wymawiana w setkach do podworka.

Podczas przeprowadzania analizy wariacyjnej dane są grupowane według wiersza charakterystyka statystyczna Aby opisać kształt róży, będzie wykres. Pomóżmy wąsom o zakonіrnostі i vipadkovostі spіvvіdshennya.

~ W statystyce zmienności szereg dzieli się na szeregi dyskretne, w których znaki odchylenia występują w przypadku wartości izolowanych (głównie liczb), a przedziały (bez przerwy), a wartości są znaki danego interwału śpiewania. Np. uczestnicy ŚOR według dystrybucji produktów podzieleni są na grupy: 1000-10000 dolarów, 10000-20000 dolarów.

Rozkład statystyczny dyskretnego szeregu wariacyjnego- wszystkie opcje w kolejności rosnącej i na tych samych częstotliwościach (częstotliwości wyjściowe).

Rozkład statystyczny nieprzerwanego szeregu wariacyjnego- kolejność interwałów w kolejności rosnących i odpowiadających im częstotliwości (jako częstotliwości, które odpowiadają interwałowi, weź sumę opcji, ile wydano w całym interwale)

proste stoły

Proste tabele można wykorzystać do zmiany liczby pojedynczych małżeństw, godziny lub terytorium.

stoły grupowe

Tabele nazywane są grupowaniami, można je pogrupować w grupy pojedynczych małżeństw pod jednym znakiem.

tabele kombinacji

Kombinacje tabel mogą być używane do grupowania małżeństw pojedynczych dla dwóch lub więcej znaków.

W zależności od charakteru dystrybucji wskazań nagroda jest podzielona:

§ tabele z prostym rozkładem wskazań nagrody, w niektórych maj równolegle rozkład wskazań nagrody.

§ tabele ze składanym rozkładem wskazań nagrody, w maju kombinacja wskazań nagrody: w środku grup, zatwierdzonych dla jednego znaku, widzą podgrupy dla innego znaku.

Aby uzyskać jak największą różnorodność tabel statystycznych, konieczne jest, sformalizowane, osiągnięcie ścisłych reguł

1 Forma tabeli statystycznej wynika z wykorzystania wcześniejszych odpowiednich tabel w celu zapewnienia możliwości dopasowania danych na kilka godzin

2 Nazwa tabeli (nagłówek) ma krótko i dokładnie scharakteryzować główną zmіst Rzecz, która jest możliwa w równym świecie, a nazwa przedmiotu i nagroda tabeli.

3 W tabeli wskazano, na którym terytorium lub w jakim okresie, lub o godzinie przed wprowadzeniem danych, a także charakter tych danych (rzeczywiste, normatywne, Rozrakhunkov itp.).

4 Wskaźniki tabeli należne matce samotnej kobiety

5 Wszystkie wartości liczbowe tego wskaźnika są obliczane z taką samą dokładnością i int.

widoczne wartości

widoczne wartości są częścią odległości między dwiema wartościami i charakteryzują kіlkіsne spіvvіdnoshnja między nimi.

Kiedy rozrahunku vіdnosnyh ceni sіd matkę na uvazi, scho in liczbowy na pewno jest osoba ostentacyjna, która pokazuje te przejawy, jakby były pokręcone i w chorąży- przedstawienie, z którym rozgrywany jest mecz, który jest traktowany jako podstawa lub podstawa meczu.

W zależności od rodzaju podstawy mecz-wynik możesz zobaczyć te same wyrażenia w formularzu współczynnik lub %.

Jeśli podana zostanie wartość lub podstawa dopasowania zostanie przyjęta jako jeden (równa się jedynce), to wartość (wynik dopasowania) jest pokazywana jako współczynnik i pokazuje, że wartość była większa niż wartość dopasowania. (Tylko jeśli wartość jest równa wartości bezwzględnej wartości jest większa niż tієї, zostanie ona w jakiś sposób porównana.) Jeśli podana zostanie wartość lub podstawa wartości zostanie przyjęta jako 100%, wynik obliczenia wartości efektywnej jest również wyrażona w %.

Zgodnie z ich wartościami są one podzielone na widoczne wartości struktury, wyrównania, dynamiki, intensywności, koordynacji.

widoczne wartości Struktury scharakteryzować magazyn dodatkowych agregatów, liczonych jako bezwzględna wartość elementów skóry zgrupowanych do całości obyagu, tak aby stosunek części do całości. Zgodnie z względnymi wartościami konstrukcji dla różnych okresów możliwe jest hamowanie zmian strukturalnych. (Waga właściwa (udział) eksportu i importu w całkowitych obrotach handlowych.... A dla udziału eksportu - 3: 4 * 100 = 75%).

widoczne wartości dział aby pokazać liczbę jednorazowych wskazań, tak aby liczba razy (lub liczba procent) pokazywała jedno wskazanie więcej (mniej) niż drugie. (Współczynnik pokrycia importu przez eksport. - eksport przewyższa import w. = 3 razy.)

widoczne wartości dynamika aby scharakteryzować zmianę zgłaszanego zjawiska w godzinach, tak aby można je było pokazać w tempie razy lub w procentach, równy okres słoneczny jest większy lub mniejszy niż równy okresowi bazowemu. (Podstawa języka lanzugijskiego)

intensywność- skіlki odnієї sukupnosti pripadє na odnієї іnshoy. Razrakhovuyutsya rozpodіlom bezwzględna wartość jednego z sukupnostі dolіdzhuvannya yavlya według wartości, która charakteryzuje obsżag medium. (Było 500 deklaracji na 1 spіvrobіtnik w rіk).

koordynacja- statystyki części spіvvіdnoshnja mizh okremimi. sukupnostі i pokaż w momencie podziału mniej więcej część, ponieważ jest to traktowane jako podstawa podziału. Widoczna wartość koordynacji jest rozwijana w ofensywny sposób 650 6500 \u003d 10%, a następnie dla 10 ze świętym światłem spada 1 osoba. od środka technicznego.

Wartości średnie

zgladzhuvannya vіdmіnnosti vіdmіnnosti znaki vіdmіnnostі, yakі vinikayut z cichym chi z innych powodów. Wartość średnia jest jednym z najszerszych sposobów wyróżnienia liczby wskazań.

Widzimy znak x(środkowy znak), przez to, co trzeba wiedzieć Średnia wartość . Średnia wartość indywidualne wartości lub opcja (x 1, x 2, x 3 ... .x n) (Na przykład, zmienność w pobliżu) h częstotliwości indywidualne wartości (f 1, f 2, f 3, ... f n).

Środek wielkość świata jest w tej samej rozmowie, co jest znakiem.

Średnia wartość skóry charakteryzuje doslіdzhuvanu sukupnіst dla każdego znaku.

Sumarni

* Średnia arytmetyczna;

* Średnia jest geometryczna;

* Środkowa harmonia;

Średnia arytmetyczna vikoristovuєtsya do scharakteryzowania wartości bezwzględnych.

1. Chociaż wartości skórne znaków w serii są mierzone jednorazowo, analizę przeprowadza się według prostego wzoru (suma wszystkich wartości podzielona przez liczbę tych wartości
, de x 1, x 2– znaki wartości (cena)

n- liczba znaczeń.

2. Jako to samo i to samo znaczenie, znaki są używane w posypanej czasem, zwycięskiej formule średnia arytmetyczna. ,

F i- częstotliwość powtarzania znaków (towary vaga).

Średnia arytmetyczna jest obliczana inaczej w szeregach zmienności dyskretnych i przedziałowych.

W dyskretnych rzędach opcji znaki mnożą się przez częstości, kreacje są sumowane, a suma kreacji jest dzielona przez sumę częstości.

W szeregach interwałowych wartość znaku jest podawana w interwałach, więc konieczne jest przejście do dyskretnego. Jako wariant Xi wybiera się środek interwałów. - jak połowa sumy dolnego i górnego inter.

środkowa harmoniczna wartość odnosi się do wartości objętej wartością zwracaną przez znak zmienny. Vaughn zastosovuєtsya i jaka zagalnyuyucha charakterystyczne dla wartości vіdnosnyh.

Środkowa harmonia jest prosta:

Środkowa fisharmonia nazywa się:

,

Średnia geometryczna zwyczajowo nazywa się wartość, która jest obliczana jako pierwiastek n-no ї krok z dobutku n znaki opcji okremih.

Wygrane również brzmią zwycięsko w celu scharakteryzowania walorów wizualnych i są rozliczane według wzoru:

,

W vipadkah, jeśli deyakі lub wszystkie opcje (na przykład współczynniki tempa wzrostu) można zobaczyć przed okresami, które nie są takie same dla trywialności:

, (10.6)

de x - opcje; fi - machać; - suma wag.

Wyznacz długi odstęp

(Хmax - Хmin) / k

de Xmax, Xmin - oczywiście maksymalne i minimalne wartości wskaźnika;

do - liczba interwałów.

Odżywianie 1. Porządek statystyczny. jednorodność małżeństwa

statystyczny sukupnіst- tse zbiór obiektów społecznych i ekonomicznych lub przejawy trzymającego w napięciu życia, zjednoczone jako podstawa, dziki dźwięk, ale są one jednym lub drugim ze znakami okremi. Na przykład małżeństwa gospodarstw domowych, małżeństwa rodzin, małżeństwa przedsiębiorstw, firm, stowarzyszeń itp. P.

małżeństwo nazywa się jednorodny, yakscho jeden lub dekіlka doslіdzhuvanih іstotnih znaki її ob'єktіv є zagalnymi dla całej samotności. Sukupnіst vyyavlyaєtsya odnorodnі ї z z z oru tsikh znak.

Sukupnіst, aby wejść do wyglądu inny rodzaj, vvazhetsya różny. Sukupnіst może być jednolity w jednym aspekcie, a inny w innym. W wyglądzie gładkim jak skóra jednorodność małżeństwa ustala się poprzez przeprowadzenie analizy kwasowej, z'yasuvannya zmistu, przed przesuwaniem się zjawiska społecznego. Zasób statystyczny składa się z ośmiu singli(W statystyce handlu współczesnego - o ostatniej partii towaru), scho zachować własną moc, specjalność.

Jedność małżeństwa jest pierwszym elementem małżeństwa statystycznego, które jest znakiem, że dokonuje się rejestracji, a podstawą jest sprzątanie.

Zmień ponowną weryfikację całości statystycznej pod kątem jednorodności za pomocą współczynnika zmienności dla znaku ogólnych produktów towarowych.

Odmiana - colivannya, zmiana wielkości znaku w małżeństwie statystycznym, aby była akceptowana przez osoby z małżeństwa lub przez grupy o różnych wartościach znaków.

Współczynnik zmienności, czyli dostrzegalna światowa zmienność, i jest stosunkiem średniego odchylenia kwadratowego do średniej wartości zmieniającego się znaku, obliczony ze wzoru:

Średnie odchylenie kwadratowe;

Znaki wartości średniej.

Średni zasiłek kwadratowy w ramach tego zadania wypłacany jest według wzoru:

Im mniejsza wartość współczynnika wariancji, tym bardziej jednolita spójność statystyczna jest istotna. Małżeństwo uważa się za jednolite, więc współczynnik zmienności nie przekracza 33%.

Rozrahuєmo coefіtsієnt vіаtsії dla wszystkich сupnоstі іnіdpriієmstv za znak obyag produktów towarowych.

Rozrahunki przedstawiono w tabelach 6.

Tabela 6

liczba przedsiębiorstw		Q - x	(Q - x por.) 2
	163,3	-757,156	573285,208
	236,5	-683,956	467795,810
	843,3	-77,156	5953,048
	1005,9	85,444	7300,677
	696,3	-224,156	50245,912
	1031,3	110,844	12286,392
	1361,2	440,744	194255,274
	1712,9	792,444	627967,493
	538,9	-381,556	145584,981
	350,4	-570,056	324963,843
	2149,9	1229,444	1511532,549
	352,8	-567,656	322233,334
	1187,1	266,644	71099,023
	262,4	-658,056	433037,699
	438,8	-481,656	231992,502
	1150,5	230,044	52920,242
	249,4	-671,056	450316,155
	655,3	-265,156	70307,704
	2549,5	1629,044	2653784,354
	536,8	-383,656	147191,926
	311,2	-609,256	371192,874
	809,7	-110,756	12266,892
	166,7	-753,756	568148,108
	2185,1	1264,644	1599324,447
	2066,2	1145,744	1312729,314
Razem:			12217715,762
		920,456
		488708,630
		699,077
	Odmiany współczynnika	0,759

Z tabel widzimy, że współczynnik zmienności wynosi 48,7%. Tse oznacza, że ​​małżeństwo jest niejednorodne, do tego małżeństwo uważa się za jednolite, ponieważ współczynnik zmienności nie przekracza 33%.

Razrahuєmo coefіtsієnt vіаtsії dla oznaczenia towarów produktsії otrimani w wyniku prostego grupowania (punkt 3.1.).

Wyniki badań przedstawiono w tabelach 7,8,9 i 10.

Tabela 7.1. grupa.

liczba przedsiębiorstw	Sprzedaż produktów handlowych (Q), mln rubli	Q - x	(Q - x por.) 2
	163,3	-218,146	47587,744
	236,5	-144,946	21009,388
	696,3	314,854	99132,944
	538,9	157,454	24791,714
	350,4	-31,046	963,864
	352,8	-28,646	820,602
	262,4	-119,046	14171,987
	438,8	57,354	3289,464
	249,4	-132,046	17436,187
	655,3	273,854	74995,929
	536,8	155,354	24134,818
	311,2	-70,246	4934,522
	166,7	-214,746	46115,911
Razem:		0,000	379385,072
	381,446
	34489,552
	185,714
Odmiany współczynnika	0,487

Tabela 8.2-ta grupa.

liczba przedsiębiorstw	Sprzedaż produktów handlowych (Q), mln rubli	Q - x	(Q - x por.) 2
	843,3	-161,333	26028,44
	1005,9	1,266667	1,604444
	1031,3	26,66667	711,1111
	1187,1	182,4667	33294,08
	1150,5	145,8667	21277,08
	809,7	-194,933
Razem:			119311,3
	1004,633
	19885,222
	141,015
Odmiany współczynnika	0,140

Tabela 9.3 grupa,

liczba przedsiębiorstw	Sprzedaż produktów handlowych (Q), mln rubli	Q - x	(Q - x por.) 2
	1361,2	-175,850	30923,223
	1712,9	175,850	30923,223
Razem:			61846,445
	1537,050
	20615,482
	143,581
Odmiany współczynnika	0,093

Tabela 10. Czwarta grupa.

liczba przedsiębiorstw	Sprzedaż produktów handlowych (Q), mln rubli	Q - x	(Q - x por.) 2
	2149,9	-87,775	7704,451
	2549,5	311,825	97234,83
	2185,1	-52,575	2764,131
	2066,2	-171,475	29403,68
Razem:			137107,1
	2237,675
	68553,544
	261,827
Odmiany współczynnika	0,117

Kubuś za hołd:

W pierwszej grupie współczynnik zmienności wynosi 48,7%. Tse oznacza, że ​​małżeństwo nie jest jednolite.

W grupie II współczynnik zmienności wynosi 14%. Tse oznacza, że ​​małżeństwo jest jednorodne.

W III grupie współczynnik zmienności wynosi 9,3%. Tse oznacza, że ​​małżeństwo jest jednorodne.

W czwartej grupie współczynnik zmienności wynosi 11,7%. Tse oznacza, że ​​małżeństwo jest jednorodne.

Najwyraźniej obecność w małżeństwie dwóch grup osób (na przykład ludzi i kobiet), których średnie wartości pozostałych znaków różnią się między sobą, można doprowadzić do korelacji parzystości. Korelacja Hibna obwinia ją, jeśli za tymi znakami manifestuje się heterogeniczność, między nimi wskazują one na związek. Koller zwrócił uwagę na problem niejednorodności. Korelacje mogą być wiklikanskie, na przykład między artykułami, jeśli chcesz spojrzeć na grupy, które tworzą tylko ludzie lub kobiety, powiązania między znakami dnia doslidzhuvanimi. Na ryc. 8.4 to schematyczne przedstawienie tego wzrostu. Z drugiej strony heterogeniczność danych może przesłonić korelację lub zmienić jej znak.

Mal. 8.4. Schematyczny przykład uzasadnienia korelacji poprzez niejednorodność danych. Mіzh doslіdzhuvanimi znaki i jaka dla grupy ludzi, więc dla grupy kobiet nie ma związku. I tak, jeśli chodzi o grupę osób, wszystkie wartości są wyższe, dla kobiet niższe, to współczynnik korelacji, opłaty ogólnie dla obu grup, jest istotny dla wartości

Ponieważ analiza czynnikowa wynika z korelacji między zmianami, heterogeniczność danych wpływa również na rozwiązanie czynnikowe. Na tse zvertav szacunek vzhe Thurstone. Dali na wielu tyłkach, zaprojektowanych jako model, wykazuje napływ niejednorodności na strukturę czynnikową. Dla kogo to jest dochodowe? numeryczny tyłek, Zakim mi już wcześniej były małe po prawej stronie (tab. 7.5 i 7.6).

Do macierzy danych badanego tyłka dodawana jest kolejna macierz z danymi, która stanowi wynik ostrożności wobec tych samych 10 zmian u 200 osobników. Za wszystkimi danymi pokazana jest macierz korelacji. Przy każdej zmianie i drugiej grupie strażnik powinien zostać skierowany do standardowej formy. Średnia wartość zmian standaryzowanych wynosi zero, a odchylenie standardowe wynosi jeden. Współczynniki korelacji między tsim a zmianą są równe współczynnikom korelacji, przypisanym w tabeli. 7.6, czyli struktura czynnikowa dwóch macierzy korelacji w domu i są one identyczne. Jeśli do wszystkich wartości drugiej grupy danych dodamy wartość stałą, to ich wartości średnie staną się równe wartościom wartości stałej. Współczynniki korelacji między zmianami dla tej grupy danych nie ulegają zmianie.

Jeśli weźmiesz tę stałą wartość i uzyskasz 3, to połączony porządek tych danych będzie kwestionowany przez ich heterogeniczność. Czy możesz mi pokazać co? współczynnik kolby korelacje między dwiema zmianami, które należą do dwóch grup danych, droższe, to współczynnik korelacji, opłaty za łączną całość danych z powołaniem większej liczby umysłów, będą droższe

de є stała, o wartość której zmieniają się średnie wartości zmian x i y. Poprzez X i Y znane są zmiany w całości danych. Wprowadźmy nową zmianę po rozpoznaniu її do Y. Co więcej, dla osoby należącej do pierwszej grupy danych przyjmiesz wartość bliższą zeru, a dla jednostki wartość starszą niż jeden. osobnika, który należy do innej grupy. Współczynnik korelacji między nową zmianą Y a zmianą X dla łącznej sumy tych starych:

Za pomocą tych dwóch wzorów obliczyliśmy średnie współczynniki korelacji dla elementów macierzy korelacji, indukowane w tabeli. 7.6 ponadto wprowadzono różne umysły, aby podkreślić niejednorodność danych. Następnie po usunięciu macierzy korelacji przeprowadzono analizę czynnikową obejmującą zawijanie varimax i dokonano porównania z wynikiem rozwiązania varimax w tabeli. 7.5.

Przykład 1. Dodajemy do wszystkich wartości pierwszej zmiany w innej grupie danych. Współczynniki korelacji między nim a innymi zmieniają się w tej samej kolejności wartości, co wskazuje w tabeli. 7.6. Przy stole 8.1 przedstawia tylko te współczynniki korelacji, których wartość zmieniła się proporcjonalnie do wskazań w tabeli. 7.6.

Tyłek 2. Uwzględnij 11. zmianę w macierzy danych, aby łatwo dodać niejednorodność danych do rozwiązania czynnikowego. Zmiana Marquevalna przyjmuje wartość równą zero dla jednostki, która należy do pierwszej grupy danych i wartość równą jeden dla jednostki, która należy do innej grupy danych.

Tabela 8.1. Współczynniki korelacji, które zmieniały się parami zgodnie z wytycznymi w tabeli. 7.6 poprzez niejednorodność danych

Współczynniki korelacji między ceną zmiany a innymi zmianami, obliczone dla selekcji, które są sumowane z 400 osobników, przedstawiono również w tabeli. 8.1. Tabela 8.4, są one porównywane do rozwiązań czynnika kolb, zabieranych za te same trybuty. Ponieważ przyczyną niejednorodności jest transformacja jednej zmiany, wówczas zmiana czynnikowa zmienia się mniej niż reszta, zmiana oskіlnіst tsієї. Mniej niż w innym tyłku zmiana oznaczenia 11 przypomina pojawienie się trzeciego czynnika, czynnika heterogeniczności, i znamienne jest to, że jest nawaga. W tej godzinie, wraz ze zmianą współczynników współczynników korelacji z wprowadzeniem niejednorodności, zmienność czynnikowa zmieniła się nieznacznie. Heterogeniczność, zauroczona nową zmianą, wymagała pojawienia się nowego czynnika.

Przykład 3. Do wartości pierwszych trzech różnych macierzy ostatnich danych dodajemy stałą, czyli niejednorodność danych.

Tyłek 4

Macierz korelacji tych dwóch aplikacji znajduje się w dolnej części tabeli. 8.2. Kiedy povnyannі z tabeli. 7.6. rzuca się w oczy, że ze względu na niejednorodność tych danych współczynniki korelacji zmieniają się jeszcze silniej (np. współczynnik korelacji między 2 a 3 zmienia swoją wartość - 0,546 na +0,524!). Niezależnie od ceny, fermentacja czynnikowa niewiele się zmieniła, co widać z tabeli. 8.4, ponieważ rząd jest niejednorodny, istnieją powiązania kolb między zmieniającymi się czynnikami. Ale zmieniła się preferencja zmiany 1-3 na pierwszy czynnik. W obu pozostałych niedopałkach winę ponosi trzeci czynnik, wskazujący na niejednorodność danych. Vіn maє znachnі vіdnі vіdnі vіd zminnyh 1-3 i 11.

Zastosuj 5 i 6. Do wartości pierwszych pięciu podstawień dodajemy stałą wartość. Tsі zminnі navantazhuyut pierwszy czynnik. Zmianom tym wiąże się również niejednorodność, ponieważ oznaczają one pierwszy czynnik. Taka sytuacja komplikuje wpływ heterogeniczności na ten czynnik. Na kolbie 6 wprowadzono dodatkowo zmianę oznaczenia. Macierz korelacji dla tych dwóch tyłków jest pokazana w prawym górnym rogu tabeli. 8.2.

Tabela 8.2. Macierze korelacji dla dołków 3 i 4 (w lewym dolnym rogu) oraz dla dołków 5 i 6 (w prawym górnym rogu)

(skanowanie dyw.)

Tabela 3 8.4 można zauważyć, że w wyniku procedur analizy czynnikowej następuje podział trzech czynników. Za trzeci czynnik uważa się zmianę w 1-5 dniu pojawienia się przybysza na wprowadzenie niejednorodności. W przypadku pozostałych rang dawnych zmian czynnikowych preferencje drugiego urzędnika praktycznie się nie zmieniają, a znaki pozostałych czynników pierwszego czynnika ulegają zmianie. Preferencje czynników I i III, które wynoszą 1-5, są pozytywne i mają charakter proliferacyjny. Inna interpretacja pierwszego czynnika w tej aplikacji wymagała znacznych trudności. Zaznaczenie zmiany w aplikacji 6 pokazuje, że niejednorodność danych odegrała główną rolę w zmianie priorytetu pierwszego czynnika.

Zastosuj 7 i 8. Wartości 1 i 3 zmiany są dodawane do wartości 2 zmiany - stała Macierz korelacji podana jest w lewym dolnym rogu tabeli. 8.3. Deeki Kyufіtsіnti Koroevitzії w Tsіy Matritsi świadomie wącha w Porivnyannі З Elenets z VihIMIMI Matrixі i matrixі buttіv 3 І 4. na tyłku 7, nie jest komunikowany przez trzecie czynniki, wygląd 1. i 3. zmіnnyku . Również niejednorodność działa tutaj jak czynnik okremiczny – czynnik niejednorodności 1. Zaznaczająca zmiana pokazuje, że niejednorodność tych danych mogła nie rozlać się na czynniki I i II.

Zastosuj 9 i 10. Do wartości 1, 3 i 5 zmiany dodaje się stałą, a do wartości 2 i 4 zmiany stałą macierz korelacji w prawym górnym rogu tabeli . 8.3. W tym przypadku czynnik niejednorodności zbіgaєtsya z pierwszym czynnikiem. W wyniku najsilniejszego związku między pierwszymi pięcioma zmiennymi a czynnikiem pierwszym, czynnikiem pierwszym, czynnikiem pierwszym, czynnikiem pierwszym, czynnikiem pierwszym, czynnikiem pierwszym, czynnikiem pierwszym i czynnikiem pierwszym czynnik, pierwszy czynnik, pierwszy czynnik, pierwszy czynnik, pierwszy czynnik i pierwszy priorytet w przypadku tych zmian rosną w kolejności ostatniego. Struktura czynnika i, znaki początku przygody, nie ulegają zmianie. Decyzja czynnikowa kolby 10 po zastosuvannya procedury owijania varimax jest prowadzona w głównych decyzjach czynnikowych kolby 9, a po następnym dniu miesiąca nie jest pokazana w tabeli 2.

Celowane kolby, w których zamodelowano niejednorodność, pozwalają na rozwój stopy visnówki:

1. Niejednorodność danych może sprowadzać się do pojawienia się czynnika motywowanego tylko niejednorodnością.Jeżeli wada jest powiększona o jakikolwiek czynnik, to wpływ tego czynnika zwiększa się o ten sam czynnik.

Tabela 8.3. Macierze korelacji dla dołków 7 i 8 (w lewym dolnym rogu) oraz dla dołków 9 i 10 (w prawym górnym rogu)

(skanowanie dyw.)

Tabela 8.4. Rozwiązanie Varimax, wybrane do różnych zastosowań

(skanowanie dyw.)

Wprowadzenie zmiany markuval pomaga ujawnić napływ czynnika heterogeniczności.

2. Niejednorodność danych zmienia fermentację czynnikową. Przy dużych zmianach macierzy korelacji w fermentacji czynnikowej mogą pojawić się zmiany zupełnie nieznaczne. Analiza czynnikowa jest mniej wrażliwa na rozprysk niejednorodności, niższe współczynniki korelacji okremi, dzięki czemu niejednorodność może występować w wariancji czynnikowej jak inny czynnik i można ją wyłączyć. Ale w niektórych przypadkach czynnik niejednorodności może zbіgatisya s be-yakim chinnym czynnikiem. Ten sam czynnik się zmieni.

3. Czynniki, co widać po macierzach współczynników korelacji między zmianami za pomocą technologii R, mogą być podobne do korelacji między zmianami, jak i niejednorodności badanych materiałów. Pamięć sań Tse podczas interpretacji urzędników. Otzhe, є dwa rodzaje czynników: czynniki, yakі vyznachayutsya dієyu zv'yazkіv mіzh zmіnnimi, і czynniki, których przyczyną є heterogeniczność danych. Ponadto istnieją czynniki zmishani. W naszych tyłkach procedury analizy czynnikowej były bardzo słabe, ale mogły ujawnić wszystkie rodzaje czynników i oznaczać napływ niejednorodności do stanu skóry.

Gdybyśmy przeanalizowali relacje między jednostkami pod kątem wyboru zmiennych (tj. zastosowano technikę Q do zidentyfikowania niezależnego typu jednej grupy jednostek), wówczas wyniki byłyby analogiczne, a sami urzędnicy zdjęliby to, aby scharakteryzować różnica w grupowaniu i niejednorodność danych. Taki wynik nie jest niespójny, ponieważ macierz danych wyjściowych dla obu technik jest taka sama. W zależności od ustawienia zadania, heterogeniczność może być uważana za czynnik wpływający na wyniki działań następczych, który należy uwzględnić lub, z drugiej strony, jako czynnik wprowadzony specjalnie w celu uproszczenia zmienić rozwiązanie czynnika. W przypadku wszelkiego rodzaju niejednorodności danych nie ma potrzeby przesadzać z analizą czynnikową. Niejednorodność można wykazać przed analizą czynnikową i uwzględnić w decyzji, zwłaszcza jako oznakę niejednorodności w zaznaczeniu zmiany. W zasadzie w materiale doświadczalnym zawsze występują obelgi rodzajów i czynników.

Ocena jednorodności małżeństwa

analiza a priori

Aby ocenić jednorodność małżeństwa zastępców, istnieją różne metody, takie jak: grupowanie, analiza wskazań w odmianach (rozproszenie, współczynnik zmienności), analiza ostrzeżeń anomalnych na podstawie - i q-statystyki.

Na podstawie zgrupowania tego obrazu graficznego (rys. 1.1 - rys. 1.9) można przyjąć, że rzędy znaków nie były takie same. Ale w tym samym czasie następna matka była na skraju, ale z nieznacznym obowiązkiem wibrowania (n< 50) слишком углубленный анализ гистограммы может привести к неверным выводам, поскольку слабо выраженные «горбики и ямы» частот могут быть обусловлены не основными факторами, определяющими распределение единиц по группам, а просто случайными отклонениями вариантов от.

Po analizie ostrzeżeń anomalnych na podstawie - statystyk ujawnia się wartość anomalną, która wskazuje 13 przyjęć, a także anomalne wskazania zarobków i 9 przyjęć.

W przypadku tego robota dalsza analiza zostanie przeprowadzona z korektą anomalii, z oczywistych powodów.

Przyczynami pojawienia się w agregacie anomalnych strażników mogą być:

1) wezwania obwiniane o skutki ułaskawienia technicznego;

2) wewnętrzne, obiektywnie oczywiste.

Do dalszej analizy utwórz rozpodіlu vikoristovuyut pokazniki variatsі. Wskaźniki zmienności dzielą się na bezwzględne i średnie. Do wartości bezwzględnych istnieją zakresy kolivane, średnie odchylenie liniowe, dyspersja, odchylenie średnie kwadratowe i odchylenie kwartylowe. Współczynnik oscylacji, liniowość wizualna, współczynnik zmienności i zmienność kwartylowa wskaźnika wizualnego - wskaźniki wizualne.

duński kurs pracy do scharakteryzowania jednorodności małżeństwa uwzględniono takie wskaźniki, jak wariancja, zmienność średniokwadratowa i współczynnik zmienności.

Dyspersja to średni kwadrat poszczególnych wartości znaków w wartości średniej. Dyspersja jest nie tylko głównym sygnałem wejściowym znaków, ale jest również zwycięzcą w indukowaniu wskazań intensywności związku korelacyjnego, przy ocenie wyników ostrzeżeń wibracyjnych itp.

Dla danych zgrupowanych wygrana jest obliczana według wzoru (1.3):

de x i - i-ty wariant znaków uśrednionych;

Średnia wartość Vibirkova lub średni agregat;

n i - częstotliwość, czyli liczba pokazująca ile razy opcje są zwiększane od podanego przedziału lub wartość i-tej opcji;

n - liczba przedmiotów małżeństwa.

Aby ocenić różnicę między różnymi urzędnikami, jako wariancję znaków, bierze się pod uwagę wariancję według wskazań skóry. Dla kogo będą używane tabele dyżurów:

Tabela 1.5

Tabela Rozrahunkova do obliczania dyspersji dla kwoty przychodów ze sprzedaży towarów, produktów, pracy, usług

Grupy przedsiębiorstw według sprzedaży viruchtsі vіd, cis. Pocierać.	Liczba przedsiębiorstw n i	Punkt środkowy przedziału x i

Średni vibirkov oblicza się według wzoru (1.4):

Zvіdsi = 177166.1.

Zgodnie z tabelą 1.5 można zauważyć, że wartości znaków zmieniają się w średniej wibracji głównie w kierunku ujemnym.

Za dodatkowym wzorem (1.3) znajduje się dyspersja, y 2 = 3422825485.

Tabela 1.6

Tabela Rozrahunkova do obliczania wariancji wartości koprodukcji sprzedanych towarów, produktów, pracy, usług

Grupy przedsiębiorstw do współpracy sprzedaży towarów, produktów, pracy, usług, cisów. Pocierać.	Liczba przedsiębiorstw n i	Punkt środkowy przedziału x i

r 2 = 2096102493

Wartość co-vartosity w zasadzie nie przewyższa średniej wibracji.

Tabela 1.7

Tabela Rozrahunkova do obliczania rozrzutu wartości kosztów handlowych i zarządczych

Grupy przedsiębiorstw o ​​wielkości opłat handlowych i administracyjnych, cis. Pocierać.	Liczba przedsiębiorstw n i	Punkt środkowy przedziału x i

r 2 = 183131024,9

Zgodnie z tabelą widać wyraźnie, że wartości znaków zmieniają się w środkowej wibracji również głównie w kierunku ujemnym.

Najczęściej obserwowanym wskaźnikiem pęcznienia wody jest współczynnik zmienności (wzór (1.5)):

Średnie odchylenie kwadratowe y = 58504,92, więc wartość odchylenia średniego wynosi 58504,92 cis. Pocierać.

Vykhodyachi z tsgogo, coefіtsієnt variаtsії dorіvnyuє:

V w \u003d (58504, 92 / 177166,1) * 100% \u003d 33%

Wartość V w szacowaniu intensywności kolizji opcji co najmniej ich wartość średnia. Przyjęta ofensywna skala oceny oznak bólu:

0% < V в?40% - колеблемость незначительная;

40% < V в? 60% - колеблемость средняя (умеренная);

V w> 60% - znaczna coli.

W przypadku rozkładów normalnych i zbliżonych do normalnych wskaźnik V służy jako wskaźnik jednolitości małżeństwa: przyjmuje się uwzględnienie

sukupnіst є kіlkіsno odnorodnoi zієyu znak. Ponieważ współczynnik zmienności nie przekracza 33%, możliwe jest uwzględnienie sukcesji przedsiębiorstw z tego tytułu.

Współczynnik zmienności dla innych znaków dobroci:

1) Dla grupy przedsiębiorców do współpracy sprzedanych towarów, produktów, pracy, usług V w = 33,4%. Dzwonienie jest nieznaczne.

2) Dla grupy przedsiębiorstw, dla wartości kosztów handlowych i zarządczych V w = 32,7%. Dzwonienie jest nieznaczne. Sukupnіst można przyjmować równomiernie.

Ponieważ współczynnik zmienności w zgrupowaniu przedsiębiorstw do współpracy nieznacznie przekracza 33%, można powiedzieć, że małżeństwo jest równe, a nadmiar można tłumaczyć niewielkim obowiązkiem wibrowania, anomalii