Анализ статистической совокупности в программе MS Excel. Акжигитова А.Н - 42 стр.

Зσ считают в условиях нормального и близких к нему распределений мак-
симально допустимой ошибкой наблюдения и отбрасывают результаты
наблюдений, для которых
                                |xi – х | >Зσ.                          (23)
Для нормального распределения справедливо равенство
                                  R = 6σ.                               (23)
      В условиях близости распределения единиц генеральной совокупно-
сти к нормальному это соотношение используется для прогнозной оценки
размаха вариации признака в генеральной совокупности.

     4.2 Анализ типа закономерности распределения
      При изучении социально-экономических явлений часто возникает
эмпирическое распределение, хотя и не отвечающее строго нормальному за-
кону, но имеющее с ним сходство, обусловленное тем, что крайние значения
признака (близкие к хmaxи хmin) встречаются много реже, чем серединные. (Та-
ков, например, характер распределения признаков в однородных совокупно-
стях). Поэтому сопоставление эмпирического распределения с нормальным
важно для выяснения степени и характера расхождения между ними.
      Строя график распределения, прежде всего пытаются выяснить, на-
сколько сильно нарушено предположение о нормальности. Если эти нару-
шения невелики, то полученные выводы о статистических свойствах сово-
купности можно считать достаточно надежными. В противном случае воз-
никает вопрос о целесообразности применения статистических методов,
работающих в условиях нормального распределения, и замене их на мето-
ды, не чувствительные к распределению данных и устойчивые к различным
отклонениям (так называемые робастные методы).
      Возможность отнесения кривой распределения эмпирических данных
к типу кривых нормального распределения устанавливается путем анализа
формы гистограммы ряда распределения с учетом оценок показателей осо-
бенностей формы распределения – коэффициентов асимметрии и эксцесса
      Коэффициенты асимметрии Аs и Аsn характеризуют несимметрич-
ность распределения, а коэффициент эксцесса Еk – частоту появления зна-
чений, удаленных от среднего.
      При анализе формы гистограммы прежде всего следует оценить распре-
деление вариантов значений признака по интервалам (группам). Если на гисто-
грамме четко прослеживаются два-три колебания частот вариантов (рис. 12),
это говорит о том, что значения признака концентрируются сразу в нескольких
интервалах, и, следовательно, распределение не является однородным.
      Если гистограмма имеет одновершинную форму, есть основания пред-
полагать, что выборка является однородной по данному признаку.
Вместе с тем, следует иметь и виду, что при незначительном объеме выборки
(n < 50) слишком углубленный анализ гистограммы может привести к невер-

                                     42