Význam uniformity manželstva. Komplexná analýza štatistických údajov o podnikoch automobilovej dopravy v regióne Tyumen

• Ekonometria je falošná veda, meta yakoї polegaє s cieľom dať kіlkіsnі prísť v ekonomіchny vіdnosinam.
• Štatistické metódy sú základným prvkom v spoločenských vedách a v podstate sa pomocou týchto metód sociálnych vied môžu dostať na úroveň vied.
• Ak za dátum počítame opis vzájomných vzťahov medzi ekonomickými zmenami, je ekonometria prvého za všetkých spojená s metódami regresie a korelácie.
• Ak sú ekonometrické štúdie založené na špecifikách modelu, potom formulácia typu modelu závisí od konkrétnej teórie komunikácie medzi zmenami.
• Z posledného počtu faktorov, ktoré sa pripočítajú k efektívnej známke (y), prvá vec, ktorú uvidíte, je najdôležitejšia vec, ktorú treba pridať k faktoru.
• Vyrovnanie jednoduchej regresie charakterizuje väzby medzi dvoma premennými, keďže sa ako jednoduchá zákonitosť prejavuje len v strednom garde z hľadiska totality.
• Pri rovnej regresii je znamienko v podstate korelované so znamienkom, ktorý vyzerá ako funkčný odkaz, vyjadrený ako matematická funkcia.
• Vipadkovy hodnota ε, alebo zmätok, zahŕňa prílev faktorov, ktoré nie sú v modeli opravené, vipadkovy pardony a špeciálne črty vzkriesenia.
• Za predpokladu, že odpustky sú zredukované na minimum, z ekonomického hľadiska sú hlavným hľadiskom milosti konkrétneho modelu.
• V prípade rastúcich úhorov medzi dvoma znamienkami by mala byť grafická metóda výberu typu rovnomernej regresie doplnená o znamienka. Vin je založený na korelačnom poli.
• Hlavné typy trendov, ktoré sú víťazné v prípade odhadov počtu, sú medzi dvoma zmenami: logaritmický, lineárny, mocninový, polynomický, exponenciálny.
• Analytická metóda na výber typu rovnakej regresie dôvodov na základe materiálnej povahy spojenia medzi získanými znakmi.
• Čím je koeficient determinácie bližšie k jednej, tým je regresia rovnejšia na predpovedanie začiatku rieky.
• Ako príklad nelineárnej regresie na inklúzie v nej možno vysvetliť nasledujúce funkcie: rovná hyperbola, polynómy rôznych krokov.
• Až po nelineárnu regresiu podľa odhadnutých parametrov sú funkcie: statická, zobrazovacia, exponenciálna.
• Za predpokladu, že odpustky sú zredukované na minimum, z ekonomického hľadiska sú hlavným hľadiskom milosti konkrétneho modelu.
• V prípade rastúcich úhorov medzi dvoma znamienkami by mala byť grafická metóda výberu typu rovnomernej regresie doplnená o znamienka. Vin je založený na korelačnom poli.
• Hlavné typy trendov, ktoré sú víťazné v prípade odhadov počtu, sú medzi dvoma zmenami: logaritmický, lineárny, mocninový, polynomický, exponenciálny.
• Analytická metóda na výber typu rovnakej regresie dôvodov na základe materiálnej povahy spojenia medzi získanými znakmi.
• Čím je koeficient determinácie bližšie k jednej, tým je regresia rovnejšia na predpovedanie začiatku rieky.
• Ako príklad nelineárnej regresie na inklúzie v nej možno vysvetliť nasledujúce funkcie: rovná hyperbola, polynómy rôznych krokov.
• Až po nelineárnu regresiu podľa odhadnutých parametrov sú funkcie: statická, zobrazovacia, exponenciálna.
• Za predpokladu, že odpustky sú zredukované na minimum, z ekonomického hľadiska sú hlavným hľadiskom milosti konkrétneho modelu.
• V prípade rastúcich úhorov medzi dvoma znamienkami by mala byť grafická metóda výberu typu rovnomernej regresie doplnená o znamienka. Vin je založený na korelačnom poli.
• Hlavné typy trendov, ktoré sú víťazné v prípade odhadov počtu, sú medzi dvoma zmenami: logaritmický, lineárny, mocninový, polynomický, exponenciálny.
• Analytická metóda na výber typu rovnakej regresie dôvodov na základe materiálnej povahy spojenia medzi získanými znakmi.
• Čím je koeficient determinácie bližšie k jednej, tým je regresia rovnejšia na predpovedanie začiatku rieky.
• Ako príklad nelineárnej regresie na inklúzie v nej možno vysvetliť nasledujúce funkcie: rovná hyperbola, polynómy rôznych krokov.
• Až po nelineárnu regresiu podľa odhadnutých parametrov sú funkcie: statická, zobrazovacia, exponenciálna.
• Za predpokladu, že odpustky sú zredukované na minimum, z ekonomického hľadiska sú hlavným hľadiskom milosti konkrétneho modelu.
• V prípade rastúcich úhorov medzi dvoma znamienkami by mala byť grafická metóda výberu typu rovnomernej regresie doplnená o znamienka. Vin je založený na korelačnom poli.
• Hlavné typy trendov, ktoré sú víťazné v prípade odhadov počtu, sú medzi dvoma zmenami: logaritmický, lineárny, mocninový, polynomický, exponenciálny.
• Analytická metóda na výber typu rovnakej regresie dôvodov na základe materiálnej povahy spojenia medzi získanými znakmi.
• Polynóm, bez ohľadu na to, v akom poradí, môže byť zostavený do lineárnej regresie pomocou metód odhadovania parametrov a opätovnej kontroly hypotéz.
• Oskіlki v rozrahunku іndex korelatsії vykoristovuєtsya sіvvіdshnennja factorialі і zagalї sumi svadіvіvіdkhilen, potom r2 maіє zhenya zhenya, shchoіntіnt ko.
• Približné odpustky pre ochranu pokožky sa považujú za rovnaké pre vіdsotkakh modulo.
• Párová regresia môže poskytnúť dobrý výsledok pri modelovaní, ako aj pridaním ďalších faktorov, ktoré sa pridávajú k predmetu štúdia, môžete
• Viacnásobná regresia je široko pozorovaná pri najčastejších problémoch pitia, rentability akcií, v prípade zvýšenej funkcie produkcie vitrátov, v makroekonomickom vývoji.
• Teoretická analýza často neumožňuje jednoznačné závery o nutričnej hodnote vzťahu medzi znakmi a bodovosťou zahrnutia faktora do modelu.
• Polynóm, bez ohľadu na to, v akom poradí, môže byť zostavený do lineárnej regresie pomocou metód odhadovania parametrov a opätovnej kontroly hypotéz.
• V strede nelineárnej polynómovej regresie najčastejšie víťazí parabola ďalšieho kroku; v okremih vipadka - polynóm tretieho rádu.
• Oskіlki v rozrahunku іndex korelatsії vykoristovuєtsya sіvvіdshnennja factorialі і zagalї sumi svadіvіvіdkhilen, potom r2 maіє zhenya zhenya, shchoіntіnt ko.
• Približné odpustky pre ochranu pokožky sa považujú za rovnaké pre vіdsotkakh modulo.
• Dvojica regresie môže poskytnúť dobrý výsledok pri modelovaní, rovnako ako pridanie ďalších faktorov, ktoré sa pridávajú k predmetu štúdia, je možné zvrátiť.
• Viacnásobná regresia je široko pozorovaná pri najčastejších problémoch pitia, rentability akcií, v prípade zvýšenej funkcie produkcie vitrátov, v makroekonomickom vývoji.
• Teoretická analýza často neumožňuje jednoznačné závery o nutričnej hodnote vzťahu medzi znakmi a bodovosťou zahrnutia faktora do modelu.
• Polynóm, bez ohľadu na to, v akom poradí, môže byť zostavený do lineárnej regresie pomocou metód odhadovania parametrov a opätovnej kontroly hypotéz.
• V strede nelineárnej polynómovej regresie najčastejšie víťazí parabola ďalšieho kroku; v okremih vipadka - polynóm tretieho rádu.
• Oskіlki v rozrahunku іndex korelatsії vykoristovuєtsya sіvvіdshnennja factorialі і zagalї sumi svadіvіvіdkhilen, potom r2 maіє zhenya zhenya, shchoіntіnt ko.
• Približné odpustky pre ochranu pokožky sa považujú za rovnaké pre vіdsotkakh modulo.
• Dvojica regresie môže poskytnúť dobrý výsledok pri modelovaní, rovnako ako pridanie ďalších faktorov, ktoré sa pridávajú k predmetu štúdia, je možné zvrátiť.
• Viacnásobná regresia je široko pozorovaná pri najčastejších problémoch pitia, rentability akcií, v prípade zvýšenej funkcie produkcie vitrátov, v makroekonomickom vývoji.
• Polynóm, bez ohľadu na to, v akom poradí, môže byť zostavený do lineárnej regresie pomocou metód odhadovania parametrov a opätovnej kontroly hypotéz.
• V strede nelineárnej polynómovej regresie najčastejšie víťazí parabola ďalšieho kroku; v okremih vipadka - polynóm tretieho rádu.
• Oskіlki v rozrahunku іndex korelatsії vykoristovuєtsya sіvvіdshnennja factorialі і zagalї sumi svadіvіvіdkhilen, potom r2 maіє zhenya zhenya, shchoіntіnt ko.
• Približné odpustky pre ochranu pokožky sa považujú za rovnaké pre vіdsotkakh modulo.
• Dvojica regresie môže poskytnúť dobrý výsledok pri modelovaní, rovnako ako pridanie ďalších faktorov, ktoré sa pridávajú k predmetu štúdia, je možné zvrátiť.
• Viacnásobná regresia je široko pozorovaná pri najčastejších problémoch pitia, rentability akcií, v prípade zvýšenej funkcie produkcie vitrátov, v makroekonomickom vývoji.
• Teoretická analýza často neumožňuje jednoznačné závery o nutričnej hodnote vzťahu medzi znakmi a bodovosťou zahrnutia faktora do modelu.
• Čo je silnejšie ako multikolinearita faktorov, najmenší nadiyna odhad rozpodіlu sumi je vysvetlený variáciou za ostatnými faktormi pomocou metódy najmenších štvorcov.
• Za predpokladu, že odpustky sú zredukované na minimum, z ekonomického hľadiska sú hlavným hľadiskom milosti konkrétneho modelu.
• V prípade rastúcich úhorov medzi dvoma znamienkami by mala byť grafická metóda výberu typu rovnomernej regresie doplnená o znamienka. Vin je založený na korelačnom poli.
• Hlavné typy trendov, ktoré sú víťazné v prípade odhadov počtu, sú medzi dvoma zmenami: logaritmický, lineárny, mocninový, polynomický, exponenciálny.
• Analytická metóda na výber typu rovnakej regresie dôvodov na základe materiálnej povahy spojenia medzi získanými znakmi.
• Čím je koeficient determinácie bližšie k jednej, tým je regresia rovnejšia na predpovedanie začiatku rieky.
• Polynóm, bez ohľadu na to, v akom poradí, môže byť zostavený do lineárnej regresie pomocou metód odhadovania parametrov a opätovnej kontroly hypotéz.
• V strede nelineárnej polynómovej regresie najčastejšie víťazí parabola ďalšieho kroku; v okremih vipadka - polynóm tretieho rádu.
• Oskіlki v rozrahunku іndex korelatsії vykoristovuєtsya sіvvіdshnennja factorialі і zagalї sumi svadіvіvіdkhilen, potom r2 maіє zhenya zhenya, shchoіntіnt ko.
• V strede nelineárnej polynómovej regresie najčastejšie víťazí parabola ďalšieho kroku; v okremih vipadka - polynóm tretieho rádu.
• Oskіlki v rozrahunku іindex kovariancie vikoristovuєtsya spіvvіdshnennia faktoriál a celkový súčet štvorcov vіdkhilen, potom r2 môže byť aj hodnota, ktorá je koeficientom determinácie.
• Približné odpustky, ktoré sa netýkajú starostlivosti o pleť, sú akceptované na použitie pre hodnoty modulo.
• Dvojica regresie môže poskytnúť dobrý výsledok pri modelovaní, rovnako ako pridanie ďalších faktorov, ktoré sa pridávajú k predmetu štúdia, je možné zvrátiť.
• Viacnásobná regresia je široko pozorovaná pri najčastejších problémoch pitia, rentability akcií, v prípade zvýšenej funkcie produkcie vitrátov, v makroekonomickom vývoji.
• Teoretická analýza často neumožňuje jednoznačné závery o nutričnej hodnote vzťahu medzi znakmi a bodovosťou zahrnutia faktora do modelu.
• Čo je silnejšie ako multikolinearita faktorov, najmenší nadiyna odhad rozpodіlu sumi je vysvetlený variáciou za ostatnými faktormi pomocou metódy najmenších štvorcov.

Vipadkovy hodnota ε, čiže zmätok, zahŕňa prílev poisťovateľov v modeli faktorov, vipadkovy pardony a špeciálne črty remisie.

Vipadkovy hodnota ε, alebo zmätený, zahŕňa prílev nekorigovaných faktorov v modeli, ale nie vipadkovy pardony a črty zmiernenia.

9. Aká je prítomnosť v modeli regresného vyrovnávania vipadkovy rozmer ε?

Її prítomnosť v modeli je orámovaná dvoma dzherelmi: špecifickosťou modelu, vibračným charakterom výstupných údajov.

Її prítomnosť v modeli je orámovaná dvoma dzherelmi: vibračný charakter víkendových údajov, zvláštnosti sveta zmien.

Її prítomnosť v modeli je orámovaná dvoma dzherelmi: špecifiká modelu, črty sveta zmien.

1. Її prítomnosť v modeli je orámovaná tromi dzherelmi: špecifiká modelu, vibračná povaha víkendových údajov, zvláštnosti sveta zmien.

Її prítomnosť v modeli nie je označená tromi dzherelmi: špecifiká modelu, vibračná povaha víkendových údajov, zvláštnosti sveta zmien.

10. Týka sa rozdiel v regresii akéhokoľvek druhu vnútorného faktora odpustenia špecifickosti?

Až do odpustenia konkrétností dochádza nielen k nesprávnej voľbe tých ostatných matematických funkcií, ale aj k podvýrazu v rovnakej regresii nejakého presného faktora, napríklad výber párovej regresie je nahradený multiplikátor.

Pred prepáčením konkrétností dôjde len k nesprávnemu výberu, ak existujú iné matematické funkcie, alebo ak dôjde k podhodnoteniu rovnakej regresie nejakého presného faktora, napríklad sa nahradí výber párovej regresie. násobkom.

Pred odpustením špecifík dôjde nielen k nesprávnemu výberu, ale aj k nesprávnemu výberu iných matematických funkcií, ale aj k obov'yazkove vrahuvannya v rovnakej regresii nejakého absolútneho faktora, napríklad výberu párová regresia násobku.

Pred prepáčením konkrétností dôjde nielen k nesprávnemu výberu, ale aj k nesprávnemu výberu iných matematických funkcií, ale aj k nedostatočnému zastúpeniu v rovnakej regresii nejakého presného faktora, napríklad výber párovej regresie sa nahrádza násobkom.

Pred odpustením konkrétností dôjde nielen k nesprávnej voľbe, ale aj k nesprávnemu výberu iných matematických funkcií, ale aj k nedostatku vzhľadu v rovnakej regresii nejakého presného faktora, napríklad nesprávneho výberu párová regresia je nahradená násobkom.

11. Keď rovná regresia nemá praktický zmysel a čoho sa obávať, vyňať z rovnej regresie praktický zmysel?

Ak postupnosť údajov nie je jednotná, potom rovná regresia nemá praktický zmysel. Na dosiahnutie dobrého výsledku je potrebné zahrnúť všetky údaje s abnormálnymi hodnotami doplnkových značiek.

Ak postupnosť údajov nie je jednotná, potom rovná regresia nemá praktický zmysel. Na dosiahnutie dobrého výsledku je potrebné zahrnúť všetky údaje s abnormálnymi hodnotami doplnkových značiek.

Keďže postupnosť údajov nie je jednotná, rovná regresia môže mať praktický zmysel. Na dosiahnutie dobrého výsledku je potrebné zahrnúť všetky údaje s abnormálnymi hodnotami doplnkových značiek.

Ak postupnosť údajov nie je jednotná, potom rovná regresia nemá praktický zmysel. Pre otrimanna zlý výsledok zvuk zahŕňa zo všetkých údajov s anomálnymi hodnotami doplnkové znaky.

Ak postupnosť údajov nie je jednotná, potom rovná regresia nemá praktický zmysel. Pre dobrý výsledok nezahŕňajte súčet údajov s abnormálnymi hodnotami doplnkových znakov.

12. Ako môžem v regresii prezentovať odpustky praktickým spôsobom?

"

štatistický sukupnіst-

volá sa manželstvo homogénny,

rôzne.

Potraviny 2. Znaky tejto klasifikácie

znamenie- Tse yakіsna singularita jedného manželstva. Podľa povahy samotného výkonu právomoci boli znaky rozdelené do dvoch hlavných skupín;

znaky, yakі môže byť bez strednej є kіlkіsne vrazhennya, napríklad vek, pracovné skúsenosti, priemerný plat atď. Môžu byť diskrétne a neprerušované;

znaky, ktoré nemajú bezperedny kіlkіsny výraz. Týmto spôsobom okremі odinitsі sukupnostі razryznyayutsya svoіstomy (napríklad galuzі - drevo, minerálne produkty, potraviny a tak ďalej. D.). Zavolajte tieto znaky prívlastkový(Vo filozofii je „atribút“ nevyhnutnosť sily objektu).

Zvláštnosťou štatistického vyšetrovania sú tí, ktorí len menia znaky v novom, t.j. znaky, ako brať rôzne hodnoty(Pre atribútové znaky) alebo môžu robiť rôzne kіlkіsnі rіvnі v okremih osamelosti suupnostі.

variácia - tse zmіna hodnota alebo hodnota znakov pri prechode z jedného objektu (alebo skupiny objektov) do druhého; presnejšie kazhuchi - vo forme jedného slobodného manželstva s druhým. Znie to ako variácia mi rozumієmo umovlene, ktorá sa prelína so spŕškou rôznych faktorov na tento fenomén zmeny hodnôt iba v hraniciach homogénneho manželstva.

Ak sa zmeny pozorovaného javu vyskytujú v rôznych časových obdobiach a navyše majú charakter pravidelnosti, potom nehovoríme o variáciách znakov, ale o dynamika jogy.

Výživa 3. Štatistický ukazovateľ, sústava štatistických ukazovateľov

Štatistický ukazovateľ - tse porozumenie (kategória), ktorá odráža kіlkіsnі charakteristiky (rizmіri) spіvvіdnoshnennia znak suspіlnyh yavishch. Štatistické ukazovatele môžu byť kumulatívne (počet obyvateľov, celkové tržby, obrat komodít) a rozrahunkov (priemerné hodnoty). Zápach môže byť plánovaný, ostrý a prediktívny (aby fungoval ako odhady prognózy). Štatistické údaje sa sledujú podľa štatistických údajov. Štatistické údaje- ce špecifické číselné hodnoty štatistických ukazovateľov. Zápach je menovaný nielen kyslo, ale aj pivo a kilkysno a leží v mysliach konkrétnych myslí mesiaca a hodiny.

Zavdannymi štatistika v tsimu priamo є:

a) správne priradenie štatistického ukazovateľa (brut národný produkt, Národný dôchodok, vývoz, dovoz a iné podobné. P.);

b) vypracovanie metodiky analýzy štatistického ukazovateľa.

Atribúty štatistického ukazovateľa:

1. Yakіsna strana: objekt, sila jogy, kategória.

2. Kіlkіsna strana: počet a jeden vimіryuvannya.

3. Územné, galuzevі a іnshі interі ob'єkta.

4. Interval alebo okamih na hodinu.

Systém štatistických indikácií- tse zber štatistických dôkazov, pretože odráža vzájomné vzťahy, ako objektívny základ medzi javmi. Pre pružnú a ekonomickú formáciu kože je charakteristický sínusový systém vzájomného vzťahu supraspinálnych prejavov. Preto je stanovený systém a štatistické ukazovatele.

Systém štatistických ukazovateľov pokrýva všetky aspekty života domácnosti na rôznych úrovniach: okraj, región - makroúroveň; podniky, firmy, združenia a pod. - mikrorieka.

Systémy štatistických ukazovateľov môžu mať tieto vlastnosti:

1) smrad je historickej povahy - menia sa myslenie o živote obyvateľstva, suspenstia a menia sa systémy štatistických ukazovateľov;

2) metodika analýzy štatistických ukazovateľov sa neustále zlepšuje.

Výživa 4. Štatistická pravidelnosť. zákon veľkých čísel

štatistická pravidelnosť - príčinné a zdedené súvislosti, ktoré sa prejavujú v postupnosti, opakovaní, zákonitosti hromadných javov a procesov pozastaveného života, ktoré možno vidieť až do speváckeho priestoru a hodiny.
Zákonitosti sú v akejsi nevyhnutnosti nevýrazne späté do uhladeného vzhľadu s tendenciou a len v beztvárnosti výzorov sa prejavujú ako zákon, nazývajú sa štatistickými.
Štatistickými zákonitosťami môže byť stabilita výkonu, teda stabilita a opakovanie v prípade opakovaných varovaní.

Štatistické zákonitosti sa objavujú ako jediná štatistická neosobnosť za všetkými znakmi pod prílevom všetkých agregácií faktorov.

Štatistická pravidelnosť sa javí ako objektívna zákonitosť procesu skladania hmoty a je formou kauzálnej súvislosti. Vaughn sa javí ako výsledok masovej štatistickej opatrnosti. Tsim obumovlyuєtsya її zvyazok zo zákona veľkých čísel.

Štatistická pravidelnosť so spevom ymovirnistyu zaručuje stabilitu priemerných hodnôt a zároveň šetrí rýchly komplex myslí, ktoré spôsobujú tento jav.

Sila štatistických zákonitostí- menej sa objavovať v množstve prejavov, keď sú údaje zúžené tak, aby zasiahli veľký počet jednotlivcov, zákon veľkých čísel odobral meno.

zákon veľkých čísel v najjednoduchšej forme zmieriť, Koľko zákonitostí hromadných javov sa prejavuje len vo veľkom počte.

denná- v počtoch, ako sa usadzujú v dôsledku masovej opatrnosti, objavujú sa piesne korektnosti, keďže sa nemôžu prejaviť v malom počte faktov.

Zákon veľkých čísel vyjadruje dialektiku vipadiky a nevyhnutného. V dôsledku toho sa stáva typickou vzájomná kompenzácia priemerných hodnôt, vypočítaných pre hodnotu jedného a toho istého typu, čo odráža diverzifikované a historické skutočnosti v týchto mysliach mesiaca a hodiny.

Tendencie a zákonitosti, skúmané pomocou zákona veľkých čísel, strácajú na sile len ako masové sklony, ale nie ako zákon pre vyrážku hladkú na koži.

víno charakterizovať iba jednu z foriem prejavu zákonitostí v hromadných kіlkіsnyh vіdnosiny X.

Takže ceny za tovar okrem tovarov možno znížiť, za iný tovar sa môžu zvýšiť, ale zmena ceny za všetky ostatné tovary a služby sa môže znížiť. Štatistické agregáty sa často nazývajú hromadné javy.

Výživa 7. Klasifikácia štatistických výkazov a zoskupovanie.

Klasifikácia budovy

v hĺbke spracovania primárnych informácií, Získané ako výsledok štatistického pozorovania:

Jednoduché;

· Skladacie.

jednoduchý odkaz prenos žartov divokých pіdbagov podľa súhrnu jediného štatistického strážcu. Keď je podpísaný tsimuu, arogantný obsyag pre-slidzhuvanny yavishcha.

skladací odkaz Ide o súbor postupov, ktoré zahŕňajú zoskupovanie jednotlivých vdov, zaraďovanie charakteristík jednotlivých chĺpkov do skupín pokožky a chúlostiviek ako celku, ako aj uvádzanie odčítaných výsledkov z prezerania štatistických tabuliek.

Za znakom formy spracovania informácií:

· Centralizované;

· Decentralizované.

centralizovaný závod prenos koncentrácie všetkých externých štatistických informácií do jedného orgánu (Rosstat, FCS..), v ktorom vína sa spracováva decentralizované prepojenie Zostavovanie víkendových údajov sa vykonáva v nasledujúcich fázach zdola nahor podľa hierarchického systému (štatistický zvіtnіst).

Spadnutá voda:

· automatizované

· Manuálny.

Klasifikačné zoskupenie

Hladina počtu vkladov v ich základnom znaku:

jednoduché

· Bagatovimirnі (skladacie)

Skupinový, vikonan pre jedno znamenie, sa nazýva jednoduchý.

Bagatovimirna (skladacie) zoskupenie sa vykonáva pre dva a viac znakov. Nazvime to typ bohatého zoskupenia - kombinačné zoskupenie, ktoré je založené na dvoch a viacerých znakoch, prevzatých od seba, v kombinácii.

Na prehliadku medzi značkami:

· ієrarchіchni

nearchitektonické

Skupiny Ієєrarchіchіchnі sú označené pre dva a viac znakov, pričom význam ostatných znakov je priradený k oblasti hodnoty prvého (napríklad klasifikácia galuzy promyslovosť pre pіdgaluzy, komoditné skupiny - napr. komoditné pozície atď.).

Neієrarchіchіchі (napríklad zoskupenie za komoditnými skupinami v rozrіzі mitnitsa alebo kraїn і atď.).

Pre temnotu spracovania informácií:

· P primárne (uložené na základe primárnych údajov)

· І sekunda, ktorá je výsledkom preskupenia skorších už zoskupených údajov.

Štatistické zoskupovanie a klasifikácia podľa nasledujúcich účelov:

· typologické, vízie podobne homogénnych agregátov

· štrukturálne,štruktúra manželstva

· analytický (faktorový) sledovanie kľúčových vkladov

Jedlá 9. Rad ruží. Prívlastkové a variačné rady ruží

Výsledky zoskupenia alebo zoskupenia štatistických pozorovaní sú štatistický rad ruží.

V tomto riadku sa zjavenia pre rovnaké znamenie nazývajú atribúty. (Napríklad bol aplikovaný na export alebo import pre komoditné skupiny, podľa rukavíc, charakteru miesta, kategórií účastníkov ST).

Akoby vo forme zoskupenia sa objaví malý znak, potom sa pod ním objaví variačný riadok.

Prívlastkový rad ruží

Štúdium štruktúry z hľadiska atribútových znakov sa vykonáva na objemovej báze, ako je export, import. Vývoz (dovoz) je teda možné rozdeliť podľa všetkých znakov, ako je uvedené vo VMD (skupiny komodít, hranice, galuzi promislovnosti, mitni režimy atď.).

Prvkom štruktúry atribútového radu je skupina významov, zjednotená symbolickým znakom (štruktúra galúz priemyslu, krajiny, komoditnej pozície). Pre podrobnejší popis štruktúry, množstvo rozpodіl vikoristovuyut vіdnosnі hodnôt ​​(časti,%). Pozrime sa bližšie na grafický obrázok.

Predmet variačného seriálu - zmena frekvencie

Be-variačný rad sa skladá z prvkov: možností a frekvencií.

Varianty (х) sa nazývajú rôzne významy znakov, ktoré sú akceptované vo variačnom rade, takže význam premenných znakov.

Frekvencie (/) - počet okremih opcií alebo skupiny povrchov variačnej série, teda čísla, ktoré ukazujú, ako často sú tieto chi a ďalšie možnosti v rade rozdelené. Súčet všetkých frekvencií je počet sobášov, ї obsyag. Napriklad, s doslіdzhennі stredným ї cіni produktom, frekvencia bude kіlkіst kіlogramіv produkt, cіna yakogo traplyaє v sevnii іintervale.

Časť alebo viditeľná frekvencia (m) je frekvencia používaná na zaviazanie celého celku, takže frekvencia sa vyslovuje v stovkách do podvaku.

Pri vykonávaní variačnej analýzy sú údaje zoskupené podľa riadkov štatistické charakteristiky Na popis tvaru ruže bude tabuľka. Poďme potiť fúzy o spіvvіdshennya zakonіrnostі i vipadkovostі.

~ V štatistike variácie je séria rozdelená na diskrétne, v ktorých sú znaky odchýlky v prípade izolovaných hodnôt (väčšinou čísla) a intervaly (bez prerušenia) a hodnoty sú znaky daného intervalu spievania. Napríklad účastníci WED podľa distribúcie produktov sú rozdelení do skupín: 1000-10000 dolárov, 10000-20000 dolárov.

Štatistické rozdelenie diskrétnych variačných radov- všetky možnosti v rastúcom poradí a v rovnakých frekvenciách (výstupné frekvencie).

Štatistické rozdelenie neprerušeného variačného radu- postupnosť intervalov v poradí rastúcich a zodpovedajúcich frekvencií (ako frekvencie, ktoré zodpovedajú intervalu, vezmite súčet možností, koľko sa minulo v celom intervale)

jednoduché tabuľky

Jednoduché tabuľky možno použiť na zmenu počtu slobodných sobášov, hodiny alebo územia.

skupinové stoly

Tabuľky sa nazývajú zoskupenia, možno ich zoskupovať do skupín slobodných manželstiev pre jedno znamenie.

kombinačné tabuľky

Kombinácie tabuliek možno použiť na zoskupenie slobodných manželstiev pre dve alebo viac znamení.

Podľa charakteru rozloženia indikácií sa ocenenie delí:

§ tabuľky s jednoduchým rozložením označení vyznamenania, v niektorých májoch súbežne s rozložením označení vyznamenania.

§ tabuľky s rozkladacím rozložením označení vyznamenania, niekedy v máji kombinácia označení vyznamenania: v strede skupín, schválené pre jeden znak, vidia podskupiny pre ďalšie označenie.

Aby sme dosiahli čo najväčšiu rozmanitosť štatistických tabuliek, je potrebné pri ich formalizácii dosiahnuť prísne pravidlá

1 Forma štatistickej tabuľky je spôsobená použitím skorších relevantných tabuliek, aby sa zabezpečila možnosť párovania údajov za niekoľko hodín

2 Názov tabuľky (nadpis) má stručne a presne charakterizovať hlavné її zmіst Vec je možné v rovnoprávnom svete byť hodný a názov predmetu a ocenenie tabuľky.

3 V tabuľke je uvedené, ktoré územie alebo ktoré obdobie, prípadne hodinu pred zavedením údajov, ako aj charakter týchto údajov (aktuálne, normatívne, Rozrakhunkov atď.).

4 Ukazovatele tabuľky kvôli matke slobodnej ženy

5 Všetky číselné hodnoty tohto ukazovateľa sú vypočítané s rovnakou presnosťou a int.

viditeľné hodnoty

viditeľné hodnoty sú súčasťou vzdialenosti medzi dvoma hodnotami a charakterizujú kіlkіsne spіvvіdnoshnja medzi nimi.

Keď rozrahunku vіdnosnyh hodnoty ​​sіd matka na uvazi, scho in číslovka určite sa nájde nejaký honosný človek, ktorý tie prejavy ukazuje, ako keby boli prekrútené a v bannerman- šou, s ktorou sa uskutočňuje zápas, ktorý sa považuje za základ alebo základ zápasu.

V závislosti od typu základne výsledok zápasu vo formulári môžete vidieť rovnaké výrazy koeficient alebo %.

Ak je daná hodnota alebo je základ zápasu braný ako jedna (rovná sa jednej), potom sa hodnota (výsledok zápasu) zobrazí ako koeficient a ukazuje, že hodnota bola väčšia ako hodnota zhody. (Len ak sa hodnota rovná hodnote absolútnej hodnoty je väčšia ako tієї, nejakým spôsobom sa porovná.) Ak je hodnota daná alebo sa základ hodnoty berie ako 100 %, výsledok výpočtu efektívnej hodnoty je vyjadrená aj v %.

Podľa ich hodnôt sa delia na viditeľné hodnoty štruktúry, zoradenia, dynamiky, intenzity, koordinácie.

viditeľné hodnoty štruktúry charakterizovať sklad dodatočných agregátov, počítaných ako absolútna hodnota kožných prvkov zoskupených do celkového obyagu, takže pomer časti k celku. Podľa relatívnych hodnôt štruktúry pre rôzne obdobia je možné položiť štrukturálne zmeny. (Konkrétna váha (podiel) exportu a importu na celkovom obchodnom obrate.... A pre podiel exportu - 3: 4 * 100 = 75%).

viditeľné hodnoty divízie zobraziť počet opakovaní rovnakých indikácií tak, že počet opakovaní (alebo počet percent) ukazuje jeden údaj viac (menej) ako druhý. (Koeficient pokrytia dovozu vývozom. - vývoz prevažuje nad dovozom v. = 3-násobok.)

viditeľné hodnoty dynamika na charakterizovanie zmeny hláseného javu v hodinách, aby sa dala zobraziť rýchlosťou časov alebo rýchlosťou %, rovná sa slnečnej perióde je väčšia alebo menšia ako rovná sa základnej perióde. (Základ abo Lanzugian)

intenzita- skіlki odnієї sukupnosti pripadє na odnієї іnshoy. Razrakhovuyutsya rozpodіlom absolútnu hodnotu jedného z sukupnostі dolіdzhuvannya yavlya hodnotou, ktorá charakterizuje obsjag média. (Na 1 spіvrobіtnik v rіk bolo 500 vyhlásení).

koordinácia- spіvvіdnoshnja mizh okremimi časti stat. sukupnostі, a ukázať v čase rozdelenia viac-menej časť, pretože sa berie ako základ rozdelenia. Viditeľná hodnota koordinácie sa vypláca útočným spôsobom 650 6500 = 10 %, potom za 10 os so svätým svetlom padne 1 osoba. zo strednej technickej.

Priemerné hodnoty

zgladzhuvannya vіdmіnnosti vіdmіnnosti vіdmіnnostі znamenia, yakі vinikayut z tichých chi iných dôvodov. Priemerná hodnota je jedným z najrozsiahlejších spôsobov, ako zdôrazniť počet indikácií.

Môžeme vidieť znamenie X(stredná značka), tým, čo je potrebné vedieť stredná hodnota . Priemerná hodnota jednotlivé hodnoty alebo možnosť (x 1, x 2, x 3 ... .x n) (Napríklad, variácia blízko) h frekvencie individuálnych hodnôt (f 1, f 2, f 3, ... f n).

Stredná veľkosť sveta je v tom istom rozmіr-ty, čo je znamenie.

Priemerná hodnota kože charakterizuje doslіdzhuvanu sukupnіst pre akékoľvek jedno znamenie.

sumarni

* Aritmetický priemer;

* Priemer je geometrický;

* Stredná harmónia;

Aritmetický priemer vikoristovuєtsya charakterizovať absolútne hodnoty.

1. Hoci sa hodnoty pokožky znamienok v sérii merajú raz, analýza sa vykonáva podľa jednoduchého vzorca (súčet všetkých hodnôt vydelený počtom týchto hodnôt
, de x 1, x 2– znaky hodnoty (cena)

n- množstvo významov.

2. Ako rovnaký a rovnaký význam sa používajú znaky v posype časov, vicorous formula aritmetický priemer. ,

f i- frekvencia opakovania znakov cієї (vaga tovar).

Aritmetický priemer sa vypočítava odlišne v diskrétnych a intervalových variačných sériách.

V samostatných radoch možností sa znamienka vynásobia frekvenciami, výtvory sa pripočítajú a súčet výtvorov sa vydelí súčtom frekvencií.

V intervalovom rade je hodnota znamienka uvedená v intervaloch, preto je potrebné prejsť na diskrétny. Ako variant X i je zvolený stred intervalov. - ako polovica súčtu dolného a horného inter.

stredná harmonická hodnota sa vzťahuje na hodnotu, ktorá je pokrytá návratovou hodnotou premenlivého znamienka. Vaughn zastosovuєtsya a yak zagalnyuyucha charakteristika vіdnosnyh hodnôt.

Stredná harmónia je jednoduchá:

Stredné harmónium sa nazýva:

,

geometrický priemer je zvykom pomenovať hodnotu, ktorá sa vypočítava ako koreň n-no ї krok z dobutku n okremih možnosti znamenia.

Vyhrané tiež znie víťazne, aby charakterizovali vizuálne hodnoty a sú stanovené podľa vzorca:

,

Vo vipadkah, ak deyakі alebo všetky možnosti (napríklad koeficienty miery rastu) možno vidieť pred obdobiami, ktoré nie sú rovnaké pre trivalitu:

, (10.6)

de x - možnosti; f i - wag; - súčet vag.

Označte dlhý interval

(Хmax - Хmin) / k

de Xmax, Xmin - samozrejme maximálne a minimálne hodnoty ukazovateľa;

do - počet intervalov.

Výživa 1. Štatistický poriadok. rovnorodosť manželstva

štatistický sukupnіst- Tse zbierka spoločenských a ekonomických predmetov, alebo prejavy napínavého života, spojené ako základ, divoký zvuk, ale sú jedno alebo druhé s okremi znakov. Tak napríklad sobáše domácností, sobáše rodín, sobáše firiem, firiem, združení atď. P.

volá sa manželstvo homogénny, yakscho jeden alebo dekіlka doslіdzhuvanih іstotnih známky її ob'єktіv є zagalnymi pre všetku osamelosť. Sukupnіst vyyavlyaєtsya odnorodnі ї z z z oru tsikh znamenie.

Sukupnіst, koї vstúpiť do vzhľadu iný typ, vvazhetsya rôzne. Sukupnіst môže byť jednotný v jednom aspekte a odlišný v inom. Vo vzhľade hladkej pokožky je homogénnosť manželstva stanovená spôsobom vykonania analýzy kyseliny, z'yasuvannya zmistu predsúvacieho sociálneho javu. Štatistický súbor pozostáva z ôsmich singlov(V štatistikách moderného obchodu - o poslednej várke tovaru), scho si zachovať vlastnú silu, zvláštnosť.

Jednota manželstva je prvým prvkom štatistického manželstva, čo je znakom toho, že registrácia sa uplatňuje a základ sa vykonáva pri čistení.

Opätovné overenie štatistického celku pre homogenitu zmeňte variačným koeficientom pre znamienko všeobecných komoditných produktov.

Variácia - colivannya, zmena veľkosti znaku v štatistickom manželstve tak, aby ho akceptovali slobodné manželstvá alebo skupiny rôznych hodnôt znakov.

Variačný koeficient, t. j. celosvetová variácia, a je pomer strednej kvadratickej odchýlky k strednej hodnote premenlivého znamienka, vypočítaný podľa vzorca:

Stredná kvadratická odchýlka;

Znaky strednej hodnoty.

Priemerný kvadratický príspevok v rámci tejto úlohy sa vypláca podľa vzorca:

Čím je hodnota koeficientu rozptylu menšia, tým je dôležitá rovnomernejšia štatistická konzistencia. Manželstvo sa považuje za jednotné, preto variačný koeficient nepresahuje 33 %.

Rozrahuєmo coefіtsієnt vіаtsії for аll сupnоstі іnіdpriієmstv za sign obyag komoditné produktyії.

Rozrahunki sú uvedené v tabuľkách 6.

Tabuľka 6

počet podnikov		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
spolu:			12217715,762
		920,456
		488708,630
		699,077
	Variácie koeficientov	0,759

Z tabuliek vidíme, že variačný koeficient je 48,7 %. Tse znamená, že manželstvo je heterogénne, teda manželstvo sa považuje za jednotné, pretože variačný koeficient nepresahuje 33%.

Razrahuєmo coefіtsієnt vіаtsії pre znak оf komodít оf commodity produktsії otrimani v dôsledku jednoduchého zoskupovania (odsek 3.1.).

Výsledky skúmania sú uvedené v tabuľkách 7, 8, 9 a 10.

Tabuľka 7.1. skupina.

počet podnikov	Predaj komerčných produktov (Q), milióny rubľov	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
spolu:		0,000	379385,072
	381,446
	34489,552
	185,714
Variácie koeficientov	0,487

Tabuľka 8.2 - skupina.

počet podnikov	Predaj komerčných produktov (Q), milióny rubľov	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
spolu:			119311,3
	1004,633
	19885,222
	141,015
Variácie koeficientov	0,140

Tabuľka 9.3 skupina,

počet podnikov	Predaj komerčných produktov (Q), milióny rubľov	Q - x	(Q - x por.) 2
	1361,2	-175,850	30923,223
	1712,9	175,850	30923,223
spolu:			61846,445
	1537,050
	20615,482
	143,581
Variácie koeficientov	0,093

Tabuľka 10. 4. skupina.

počet podnikov	Predaj komerčných produktov (Q), milióny rubľov	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
spolu:			137107,1
	2237,675
	68553,544
	261,827
Variácie koeficientov	0,117

Winnies za poctu:

V 1. skupine je variačný koeficient 48,7 %. Tse znamená, že manželstvo nie je jednotné.

V 2. skupine je variačný koeficient 14 %. Tse znamená, že manželstvo je homogénne.

V 3. skupine je variačný koeficient 9,3 %. Tse znamená, že manželstvo je homogénne.

V 4. skupine je variačný koeficient 11,7 %. Tse znamená, že manželstvo je homogénne.

Zdá sa, že prítomnosť dvoch skupín jednotlivcov v manželstve (napríklad ľudí a žien), ktorých priemerné hodnoty zostávajúcich znakov sa medzi sebou líšia, možno priviesť k paritnej korelácii. Hibna korelácia to dáva za vinu, ak sa za týmito znakmi prejavuje heterogenita, naznačujú medzi nimi prepojenie. Koller poukázal na problém heterogenity. Korelácie môžu byť viklican, napríklad medzi článkami, ak sa chcete pozrieť na skupiny, ktoré sú tvorené len z ľudí alebo zo žien, väzby medzi doslidzhuvanimi známky dňa. Na obr. 8.4 je schematické znázornenie tohto zdvihu. Heterogenita údajov môže na druhej strane zakryť koreláciu, prípadne zmeniť jej znamienko.

Mal. 8.4. Schematický príklad potvrdenia korelácie prostredníctvom heterogenity údajov. Mіzh doslіdzhuvanimi znaky a yak pre skupinu ľudí, takže pre skupinu žien neexistuje žiadna súvislosť. A tak, ako pre skupinu ľudí, všetky hodnoty sú vyššie, pre ženy nižšie, potom je pre hodnotu významný korelačný koeficient, poplatky vo všeobecnosti pre obe skupiny.

Keďže faktoriálna analýza vychádza z korelácií medzi zmenami, heterogenita údajov ovplyvňuje aj faktoriálne riešenie. Na tse zvertav rešpekt vzhe Thurstone. Dali na niekoľkých zadkoch, navrhnutých ako model, ukazuje prílev heterogenity do štruktúry faktorov. Pre koho je to lukratívne číselný zadok, Zakim mi už skôr boli malé vpravo (tab. 7.5 a 7.6).

K matici údajov skúmaného zadku sa pridáva ďalšia matica s údajmi, ktorá predstavuje výsledok opatrnosti nad rovnakými 10 zmenami u 200 jedincov. Za všetkými údajmi je zobrazená korelačná matica. Pri akejkoľvek zmene a 2. skupine by mal byť strážca vedený do štandardnej formy. Priemerná hodnota štandardizovaných zmien je nula a štandardná odchýlka je jedna. Korelačné koeficienty medzi tsim a zmenou sa rovnajú korelačným koeficientom priradeným v tabuľke. 7.6, teda faktorovú štruktúru dvoch korelačných matíc v dome a sú identické. Ak ku všetkým hodnotám inej skupiny údajov pridáme konštantnú hodnotu, ich priemerné hodnoty sa budú rovnať hodnotám konštantnej hodnoty. Koeficienty korelácie medzi zmenami pre túto skupinu údajov sa nemenia.

Ak vezmete túto konštantnú hodnotu a dostanete 3, kombinované poradie týchto údajov bude spochybnené svojou heterogenitou. Môžete mi ukázať čo? cob koeficient korelácie medzi dvoma zmenami, ktoré patria do dvoch skupín údajov, drahšie, potom bude drahší koeficient korelácie, poplatky za kombinovanú totalitu údajov s vymenovaním viacerých mozgov

de є konštanta, o hodnotu ktorej sa menia priemerné hodnoty zmien x a y. Prostredníctvom X a Y sú známe zmeny v súhrne údajov. Zavedieme novú zmenu, po rozpoznaní її až Y. Okrem toho vezmete hodnotu, ktorá je bližšia k nule, pre jednotlivca, ktorý patrí do prvej skupiny údajov, a vezmete hodnotu, ktorá je staršia ako jedna, pre jednotlivca, ktorý patrí do inej skupiny. Korelačný koeficient medzi novou zmenou Y a zmenou X pre kombinovaný súčet týchto starých:

Pomocou týchto dvoch vzorcov sme vypočítali priemerné koeficienty korelácie pre prvky korelačnej matice, indukované v tabuľke. 7.6, okrem toho boli predstavené rôzne názory, aby poukázali na heterogenitu údajov. Potom, po odstránení korelačných matíc, sa vykonala faktorová analýza, ktorá zahŕňala obalenie varimax, a vykonalo sa porovnanie s výsledkom roztoku varimax v tabuľke. 7.5.

Príklad 1. Pridáme ku všetkým hodnotám prvej zmeny v inej skupine údajov. Koeficienty korelácie medzi ním a ostatnými sa menia v rovnakom poradí hodnôt, ako ukazuje tabuľka. 7.6. Pri stole 8.1 uvádza len tie korelačné koeficienty, ktorých hodnota sa zmenila v pomere k údajom v tabuľke. 7.6.

Butt 2. Zahrňte 11. zmenu do dátovej matice, aby ste mohli jednoducho pridať heterogenitu dát do faktoriálneho riešenia. Marquevalna zmena akceptuje hodnotu rovnú nule pre jednotlivca, ktorý patrí do prvej skupiny údajov, a hodnotu rovnú jednej pre jednotlivca, ktorý patrí do inej skupiny údajov.

Tabuľka 8.1. Korelačné koeficienty, ktoré sa menili v pároch s návodom v tabuľke. 7.6 prostredníctvom heterogenity údajov

Koeficienty korelácie medzi cenou zmeny a ostatnými zmenami, vypočítané pre výber, ktoré sú sčítané zo 400 jedincov, sú tiež uvedené v tabuľke. 8.1. Tabuľka 8.4, porovnávajú sa s riešeniami s klasovým faktorom, ktoré sa odoberajú za rovnaké pocty. Keďže dôvodom heterogenity je transformácia jednej zmeny, potom sa faktoriálna zmena mení menej ako ostatné, mení sa oskіlnіst tsієї zmena. Menej ako v inom zadku pripomína zmena označenia 11 výskyt tretieho faktora, faktora heterogenity, pričom je príznačné, že ide o navantage. V tej hodine, ako sa menili koeficienty korelačných koeficientov so zavedením heterogenity, sa faktorová variácia zmenila nevýznamne. Heterogenita, očarená novou zmenou, si vyžiadala vznik nového faktora.

Príklad 3. K hodnotám prvých troch rôznych matíc posledných údajov pridáme konštantu, t. j. heterogenitu údajov.

zadok 4

Korelačná matica týchto dvoch aplikácií je umiestnená v spodnom záhybe tabuľky. 8.2. Keď povnyannі z tabuľky. 7.6. sa hádže do očí, že vzhľadom na heterogenitu týchto údajov sa korelačné koeficienty menia ešte výraznejšie (napr. korelačný koeficient medzi 2. a 3. mení svoju hodnotu - 0,546 až + 0,524!). Bez ohľadu na cenu sa faktoriálna fermentácia zmenila len málo, ako je možné vidieť v tabuľke. 8.4, keďže poradie je heterogénne, medzi meniacimi sa faktormi existujú klasy. Ale, preferencia zmeny 1-3 na prvý faktor sa zmenila. V oboch zostávajúcich zadkoch je obviňovaný tretí faktor, ktorý poukazuje na heterogenitu údajov. Vіn maє znachnі vіdnі vіdnі vіd zminnyh 1-3 a 11.

Použiť 5 a 6. K hodnotám prvých piatich substitúcií pridáme konštantnú hodnotu. Tsі zminnі navantazhuyut prvý faktor. S týmito zmenami je spojená aj heterogenita, pretože znamenajú prvý faktor. Takáto situácia komplikuje vplyv heterogenity na tento faktor. Na kolíku 6 sa dodatočne zavedie zmena označenia. Korelačná matica pre tieto dva zadky je zobrazená v pravom hornom rohu tabuľky. 8.2.

Tabuľka 8.2. Korelačné matice pre zadok 3 a 4 (v ľavom dolnom rohu) a pre zadok 5 a 6 (v pravom hornom rohu)

(div. sken)

Tabuľka 3 8.4 je možné vidieť, že v dôsledku postupov faktorovej analýzy sú rozdelené tri faktory. Za tretí faktor sa považuje zmena 1. – 5. dňa objavenia sa nováčika zavedenia heterogenity. V prípade ostatných radov bývalých faktorových zmien sú preferencie druhého funkcionára prakticky nezmenené a znaky ostatných faktorov prvého faktora sú zmenené. Preferencia faktorov I a III, ktoré sú 1-5, sú pozitívne a majú proliferačný charakter. Odlišná interpretácia prvého faktora v tejto žiadosti si vyžiadala značné ťažkosti. Zmena označenia v aplikácii 6 ukazuje, že heterogenita údajov hrala hlavnú úlohu pri zmene priority prvého faktora.

Použiť 7 a 8. Hodnoty 1. a 3. zmeny sa pripočítajú k hodnote 2. zmeny - konštantná korelačná matica je uvedená v ľavom dolnom rohu tabuľky. 8.3. Deeki Kyufіtsіnti Koroevitzії v Tsіy Matritsi vedome čuchá v Porivnyannі З Elenets z VihIMIMI Matrixі i matrixі buttіv 3 І 4. na zadku 7, je to nekomunikované pohľadom tretích faktorov 2. n1. Taktiež heterogenita tu pôsobí ako faktor okrem iného – faktor heterogenity 1. Zmena značenia ukazuje, že heterogenita týchto údajov sa možno nepreniesla do faktorov I a II.

Použiť 9 a 10. K hodnotám 1, 3 a 5. zmeny sa pripočíta konštanta a k hodnote 2. a 4. zmeny je v pravom hornom rohu tabuľky uvedená konštantná korelačná matica . 8.3. V tomto prípade je faktor heterogenity zbіgaєtsya s prvým faktorom. V dôsledku toho existuje silnejšie spojenie medzi prvými piatimi premennými a prvým faktorom a prvým faktorom a prvým faktorom a prvým faktorom a prvým faktorom a prvým faktorom a prvým faktorom , a prvou prioritou v prípade týchto zmien je zvýšenie v pároch s poslednými. Štruktúra faktora i, znaky začiatku dobrodružstva, sa nemení. Faktoriálne riešenie zadku 10 po zastosuvannya postupu varimax-wrap prebieha v hlavných faktoriálnych riešeniach zadku 9 a po poslednom dni v mesiaci nie je uvedené v tabuľke 2.

Zamerané pažby, v ktorých bola modelovaná heterogenita, umožňujú vývoj päty visnovky:

1. Z heterogenity údajov môže vzniknúť faktor, ktorý je motivovaný iba heterogenitou. Ak sa chyba zvýši o ktorýkoľvek faktor, potom sa o rovnaký faktor zvýši aj vplyv tohto faktora.

Tabuľka 8.3. Korelačné matice pre zadok 7 a 8 (v ľavom dolnom rohu) a pre zadok 9 a 10 (v pravom hornom rohu)

(div. sken)

Tabuľka 8.4. Riešenie Varimax, vybrané pre rôzne aplikácie

(div. sken)

Zavedenie markuvalovej zmeny pomáha odhaliť prílev faktora heterogenity.

2. Heterogenita údajov mení faktoriálnu fermentáciu. Pri veľkých zmenách v korelačnej matici pri faktoriálnej fermentácii sa môžu objaviť úplne nevýznamné zmeny. Faktorová analýza je menej citlivá na rozstrek heterogenity, nižšie okremi koeficienty korelácie, takže heterogenita sa môže objaviť vo faktoriálnom rozptyle ako druhý faktor a dá sa vypnúť. Ale v niektorých prípadoch môže faktor heterogenity zbіgatisya s be-yakim chinnym faktorom. Ten istý faktor sa zmení.

3. Faktory, ako ich ukazuje matica koeficientov korelácií medzi zmenami pomocou technológie R, môžu byť podobné ako korelácie medzi zmenami, ako aj nehomogenitami v študovaných materiáloch. Tse sled pamäti pri tlmočení úradníkov. Otzhe, є dva typy faktorov: faktory, yakі vyznachayutsya dієyu zv'yazkіv mіzh zmіnnimi, і faktory, ktorých príčina є heterogenita údajov. Okrem toho existujú faktory zmishani. V našich zadkoch boli postupy faktorovej analýzy veľmi slabé, ale mohli odhaliť všetky typy faktorov a znamenať prílev heterogenity do stavu kože.

Ak by sme analyzovali vzťah medzi jednotlivcami pre výber premenných (t. j. technika Q sa použila na identifikáciu jedného nezávislého typu jedného zoskupenia jednotlivcov), potom by boli výsledky analogické a samotní úradníci by to vzali na charakterizáciu rozdiely v zoskupovaní a heterogenita údajov. Takýto výsledok nie je nekonzistentný, keďže matica výstupných údajov pre obe techniky je rovnaká. V závislosti od nastavenia úlohy možno heterogenitu považovať za faktor, ktorý prispieva k výsledkom sledovania, ktorý je potrebné zahrnúť, alebo na druhej strane za faktor, ktorý sa zavádza špecificky s cieľom jednoducho zmeniť faktor riešenia. Pre akýkoľvek typ heterogenity v údajoch nie je potrebné preháňať faktorovú analýzu. Heterogenita môže byť preukázaná pred faktorovou analýzou a zahrnutá do rozhodnutia, najmä ako znak heterogenity pri zmene značenia. V experimentálnom materiáli sú v zásade vždy prítomné urážky typov a faktorov.

Hodnotenie homogénnosti manželstva

a priori analýza

Na posúdenie homogenity manželstva zástupných osôb existujú rôzne metódy, ako napríklad: zoskupovanie, analýza indikácií v variáciách (rozptyl, variačný koeficient), analýza anomálnych varovaní na základe - a q-štatistiky.

Na základe zoskupenia tohto grafického obrázku (obr. 1.1 - obr. 1.9) možno predpokladať, že rady znakov neboli rovnaké. Ale v tom istom čase bola ďalšia matka na pokraji, ale s bezvýznamnou povinnosťou vibrovania (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 analýze anomálnych upozornení na základe - štatistík je odhalená anomálna hodnota, ktorá udáva 13 prijatí, ako aj anomálne indikácie obratu a 9 prijatí.

Pre tento robot sa zo zrejmých dôvodov vykoná ďalšia analýza s korekciou anomálie.

Dôvody objavenia sa v súhrne anomálnych stráží môžu byť:

1) výzvy, ktoré sú obviňované z výsledkov technických pardonov;

2) vnútorné, objektívne zrejmé.

Pre ďalšiu analýzu vytvorte rozpodіlu vikoristovuyut pokazniki variatsі. Ukazovatele variácie sa delia na absolútne a priemerné. K absolútnym hodnotám existujú rozsahy kolivanu, priemernej lineárnej odchýlky, disperzie, strednej kvadratickej odchýlky a kvartilovej odchýlky. Oscilačný koeficient, variačný koeficient, variačný koeficient a variačný ukazovateľ kvartilná variácia - variačné ukazovatele.

dánčina práca v kurze na charakterizáciu homogenity manželstva sa brali do úvahy také ukazovatele, ako je rozptyl, variácia odmocnina a variačný koeficient.

Disperzia je priemerná štvorec jednotlivých hodnôt znakov v priemernej hodnote. Rozptyl nie je len hlavným vstupom znakov, ale víťazí aj pri navodzovaní indikácií intenzity korelačného spojenia, pri vyhodnocovaní výsledkov vibračných výstrah a pod.

Pre zoskupené údaje sa výhra vypočíta podľa vzorca (1.3):

de x i - i-tý variant spriemerovaných znamienok;

Vibirkova stredná hodnota alebo stredný agregát;

n i - frekvencia, to je číslo, ktoré ukazuje, koľkokrát sú opcie zvýšené z daného intervalu, alebo hodnota i-tej opcie;

n - počet predmetov manželstva.

Na posúdenie rozdielu medzi rôznymi úradníkmi sa ako odchýlka znakov berie do úvahy odchýlka podľa indikácií kože. Pre koho sa budú rozpisové tabuľky používať:

Tabuľka 1.5

Rozrahunkov tabuľka pre výpočet rozptylu pre výšku tržieb pri predaji tovaru, výrobkov, práce, služieb

Skupiny podnikov podľa viruchtsі vіd predaj, tis. Rub.	Počet podnikov n i	Stred intervalu x i

Priemerný vibirkov sa vypočíta podľa vzorca (1.4):

Zvіdsi = 177166,1.

Podľa tabuľky 1.5 je vidieť, že hodnoty znamienok sa pri priemernej vibrácii menia hlavne v negatívnom smere.

Za doplnkovým vzorcom (1.3) je disperzia, y2 = 3422825485.

Tabuľka 1.6

Rozrahunkov tabuľka pre výpočet rozptylu pre hodnotu koprodukcie predaného tovaru, výrobkov, prác, služieb

Skupiny podnikov pre spoluprácu predaja tovarov, výrobkov, prác, služieb, tisu. Rub.	Počet podnikov n i	Stred intervalu x i

y2 = 2096102493

Hodnota kovartozity v podstate neprevyšuje priemernú vibráciu.

Tabuľka 1.7

Rozrahunkov tabuľka pre výpočet rozptylu pre hodnotu obchodných a manažérskych nákladov

Skupiny podnikov pre veľkosť obchodných a správnych poplatkov, tis. Rub.	Počet podnikov n i	Stred intervalu x i

y2 = 183131024,9

Podľa tabuľky je zrejmé, že hodnoty znakov sa menia v strednej vibrácii aj prevažne v negatívnom smere.

Najčastejšie pozorovaným ukazovateľom napučania vody je variačný koeficient (vzorec (1.5)):

Stredná kvadratická odchýlka y = 58504,92, teda hodnota priemernej odchýlky je 58504,92 tis. Rub.

Vykhodyachi z tsgogo, koefіtsієnt variаtsії dorіvnyuє:

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

Hodnota V pri odhade intenzity colivingu opcií aspoň ich priemerná hodnota. Prijatá útočná stupnica hodnotenia príznakov bolesti:

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

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

V in> 60 % - významné coli.

Pre normálne a takmer normálne rozdelenia slúži indikátor V ako indikátor uniformity manželstva: je akceptované brať do úvahy

sukupnіst є kіlkіsno odnorodnoi zієyu znamenie. Keďže variačný koeficient nepresahuje 33 %, potom je možné brať do úvahy aj následnosť podnikov na základe toho istého.

Variačný koeficient pre iné znaky dobra:

1) Pre skupinu podnikov za súčinnosť predávaný tovar, výrobky, práce, služby V in = 33,4 %. Zvonenie je bezvýznamné.

2) Pre skupinu podnikov, pre hodnotu obchodných a manažérskych nákladov V in = 32,7 %. Zvonenie je bezvýznamné. Sukupnіst možno brať jednotne.

Keďže variačný koeficient v zoskupení podnikov pre kooperáciu mierne presahuje 33 %, možno povedať, že manželstvo je rovnocenné a prekročenie možno vysvetliť malou povinnosťou vibrovania, anomálie.