Студопедия  
Главная страница | Контакты | Случайная страница

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Виды средних величин и способы их вычисления

Читайте также:
  1. I. Абсолютные и средние показатели вариации и способы их расчета
  2. I. РЕГУЛИРОВКИ ВЕЛИЧИНЫ ПЕРЕМЕЩЕНИЯ
  3. II Стат. наблюдение. Формы, виды и способы стат. наблюдения
  4. II. Речевая деятельность человека. Создание текста. Коммуникативные качества хорошей речи и способы их достижения
  5. II. Случайные величины
  6. II. СПОСОБЫ И СРЕДСТВА ДОКАЗЫВАНИЯ В
  7. V2: Системы случайных величин
  8. V2: Случайные величины и их законы распределения
  9. Абсолютная величина прибыли.
  10. Абсолютная численность населения. Среднее население и способы его определения.

Выбор вида средней определяется содержанием определенного признака и наличием исходной информации. Средние статистические величины подразделяются на степенные и структурные средние. К классу степенных средних относятся: средняя арифметическая, средняя гармоническая, средняя геометрическая, средняя квадратическая и т.д. Наибольшее распространение в правовой статистике получило применение средней арифметической. Некоторые из средних, например, такие как средняя гармоническая, средняя кубическая, в правовой статистике практически не применяются. К структурным средним относятся: мода и медиана. Они применяются при изучении внутреннего строения и структуры рядов распределения значений признака.

Средние, относящиеся к классу степенных средних, объединяются общим видом формулы:

,

где − среднее значение исследуемого явления;

− текущее значение (вариант) усредняемого признака;

m − показатель степени средней величины;

n − число признаков.

В зависимости от значения показателя степени m степенные средние подразделяются на следующие виды:

если m = −1, то получается средняя гармоническая;

если m = 0, то получается средняя геометрическая;

если m = 1, то получается средняя арифметическая;

если m = 2, то получается средняя квадратическая.

При расчете степенных средних на основе одних и тех же исходных данных (x, n), чем больше значение показателя степени m, тем больше значение средней величины:

xгарм. ≤ xгеом. ≤ xарифм. ≤ xквадр.

Свойство степенных средних возрастать с увеличением показателя степени функции называется в правовой статистике правилом мажорантности средних.

Выбор одного истинного среднего значения показателя в каждом конкретном случае определяется целью исследования и характером имеющихся данных.

 

Средняя арифметическая

Наиболее распространенным видом средних является средняя арифметическая. Она применяется при оценке нагрузки следователей, прокуроров, судей, оперативных работников и других сотрудников юридических учреждений; расчете среднего абсолютного прироста (снижения) преступности; числа уголовных и гражданских дел и других показателей правовой статистики.

Средняя арифметическая используется в тех случаях, когда объем варьирующего признака для всей совокупности является суммой значений признака отдельных единиц совокупности. Так, например, общая годовая нагрузка судей городского суда – это сумма индивидуальных годовых нагрузок всех судей.

Расчет средней арифметической достаточно прост: нужно сумму всех значений признака усредняемого признака разделить на общее число значений признака. В вышеприведенном примере для вычисления средней арифметической надо сложить значения всех индивидуальных нагрузок судей (x1, x2,..., xn) и разделить на общее число судей (n).

 

,

где x1, x2,..., xn − индивидуальные значения варьирующего признака (варианты);

n – число единиц совокупности.

Таким образом, мы получили среднюю арифметическую простую. Она применяется в тех случаях, когда имеются несгруппированные индивидуальные значения признака или когда каждая единица совокупности имеет различные значения изучаемого признака, т.е. значения признака не повторяются.

Если значения (варианты) изучаемого признака повторяются различное число раз, то вычисляется не простая, а взвешенная средняя арифметическая, при этом число одинаковых вариантов называется весами (или частотами). В различные группы совокупности объединяются одинаковые варианты и в качестве весов выступают численности единиц в этих группах совокупности.

 

,

где f1, f2,..., fn − веса (частоты повторения одинаковых признаков);

Σ xf − сумма произведений величины признаков на их частоты;

Σ f − общая численность единиц совокупности.

Технику вычисления взвешенной средней арифметической можно продемонстрировать на приведенном выше примере. Предположим, что в городском суде работают 10 судей, и они распределяются по числу рассмотренных дел следующим образом:

Таблица 15

Распределение судей по нагрузке делами

Число рассмотренных дел (варианты), x Число судей (частота), f Произведение вариантов на частоты, xf
     
     
     
     
     
Итого    

 

Подставив наши данные в формулу средней арифметической взвешенной, получим, что средняя нагрузка на одного судью составляет 35 дел.

=35

 

На практике встречается необходимость вычисления средней не по индивидуальным численным значениям изучаемого признака, а по средним отдельных частей совокупности (частным или групповым средним), т.е. приходится вычислять среднюю из средних. Так, например, средняя годовая нагрузка судей гражданскими делами по стране представляет собой среднюю из средних чисел гражданских дел, приходящихся на одного судью в год, по отдельным регионам страны.

Средняя из средних равна средней из частных средних, взвешенных по численности соответствующих частей совокупности. При этом частные средние служат в качестве вариантов.

Расчет средней арифметической взвешенной из групповых средних () осуществляется по следующей формуле:

 

,

где f – число единиц в каждой группе.

Часто приходится исчислять среднюю для интервальных рядов статистических данных, т.е. когда индивидуальные численные значения сгруппированы в интервалы («от − до»). В правовой статистике интервальными рядами представлены сроки наказания, сроки расследования, сроки рассмотрения дел в судах, возраст правонарушителей и другие данные.

В таком случае при расчете средней арифметической в качестве значений признаков в группах принимают середины интервалов (простая средняя между верхней и нижней границами каждого интервала). При таком вычислении средней допускается некоторая условность, поскольку считается, что полусумма интервала является его средней, предполагая, что единицы признака распределены внутри группы равномерно. Очевидно, чем уже будут границы интервала, тем меньше будет ошибка.

При этом величина открытых интервалов (первого или последнего) либо условно приравнивается к интервалам, граничащим с ними (второй интервал − с первым, предпоследний − с последним интервалом), либо определяется на основе дополнительных изучений. Так, например, в УК РФ указаны минимальный возраст, с которого лицо может быть привлечено к уголовной ответственности, минимальный (шесть месяцев) и максимальный (20 лет) сроки лишения свободы.

Предположим, требуется рассчитать средний возраст осужденных на основе следующих данных:

Таблица 16

Распределение осужденных по возрасту

Группы осужденных по возрасту, лет Число осужденных, чел. f Середина интервала, лет, x Произведение вариантов на частоты, xf
14-18   16,0 192,0
18-25   21,5 645,0
25-30   27,5 412,5
30-50   40,0 1520,0
50 и старше   60,0 300,0
Итого   - 3069,5

 

Условно приняв середину интервалов за среднее значение признака в каждой группе, можно рассчитать средний возраст осужденных по формуле средней взвешенной:

=30,7.

Таким образом, средний возраст осужденных составляет 30,7 лет или 30 лет 8 месяцев.

Средняя арифметическая, как правило, применяется в тех случаях, когда известны значения варьирующего признака (x) и их частоты (f). В некоторых случаях частоты могут быть представлены не абсолютными величинами, а относительными (процентами или долями единицы). В этом случае формула средней арифметической взвешенной будет иметь следующий вид:

,

где − доля каждой частоты в общей сумме всех частот, т.е. в общей численности единиц совокупности.

Причем, если частоты рассчитывают в долях (коэффициентах), то Σw будет равняться единице, а формула средней арифметической взвешенной будет иметь вид:

xарифм. = Σxw.

 

Средняя геометрическая

Средняя геометрическая используется, как правило, в тех случаях, когда индивидуальные значения признака представлены в виде относительных цепных показателей динамики (темпов роста), построенных на основе отношения каждого уровня в ряду динамики к предыдущему уровню. В правовой статистике этот вид средней применяется при изучении динамики преступности, раскрываемости преступлений, судимости, числа правонарушителей, заключенных, оправданных, динамики общего числа гражданских дел, удовлетворенных и неудовлетворенных исков, а также изменяющихся во времени правовых и других юридически значимых явлений и процессов.

Однако в чистом виде динамика правовых явлений (преступности, ее отдельных видов и других юридически значимых явлений) в геометрической прогрессии, т.е. когда каждый последующий уровень ряда приблизительно равен предыдущему, умноженному на некоторое постоянное число, называемое знаменателем прогрессии, наблюдается достаточно редко.

Средняя геометрическая есть результат извлечения корня степени n из произведений отдельных значений – вариантов признака x:

,

где n – число значений признака (вариантов); П – знак произведения.

В табл. 13 приведены цепные темпы роста (снижения) общего числа выявленных преступлений в России: в 2004 г. – 1,163; в 2005 г. – 0,983; в 2006 г. – 1, 006; в 2007 г. – 0,851. В нашем примере среднегодовой темп изменения уровня преступности будет равен:

Если известны уровни динамического ряда, то расчет средней геометрической упрощается. Для того чтобы рассчитать среднегодовые темпы роста, необходимо знать абсолютные показатели первого (базисного) и последнего уровней ряда динамики и продолжительность всего периода, для которого рассчитывается средний темп роста (количество лет).

Средняя геометрическая в таком случае может быть получена на основе следующей формулы:

,

где yn – абсолютное значение последнего уровня ряда динамики;

y 1 – абсолютное значение первого (базисного) уровня ряда динамики;

n − число уровней ряда динамики в изучаемом периоде, включая базисный.

Значение среднегодовых темпов роста, независимо от способа расчета, будет одинаковым.

 

Структурные средние

Структурные средние являются особым видом средних величин, их значение имеет какой-либо определенный средний вариант в вариационном ряду. Структурные средние применяются для изучения структуры распределения значений признака и являются в отличие от степенных средних конкретными характеристиками. К этому виду средних относятся мода и медиана.

Мода (Mо) – значение признака (вариант), встречающееся с наибольшей вероятностью в совокупности или в вариационном ряду. Другими словами, мода – это вариант, который чаще всего встречается в конкретной совокупности.

Например, 100 уголовных дел по конкретному виду преступлений за год распределились по срокам расследования следующим образом:

Таблица 17




Дата добавления: 2015-01-12; просмотров: 71 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав




lektsii.net - Лекции.Нет - 2014-2024 год. (0.011 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав