Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности. Кузнецова Н.В. - 27 стр.

       Интервал класса составляет 500. Нижний предел модального класса - 3,000, разница
между нижней и верхней частотами равна 30 (150.0 - 120.0). Послемодальный класс - 2,500-
3,000, а разница между нижней и верхней частотами равна 20 (150.0 - 130.0).

                     Нижний                                              Размер
         Зна ÷ ение предел              Іастота в классе моды           каждого
                   =         +                                      +
           моды       класса     Разница              Разница         классового
                      моды     класса моды + послемодального класса    интервала
                                 в ‚астоте            в‚астоте
                                  30.0                            30.0 
                      = $3,000 +               × $500 = $3,000 +        × $500 = $3,000 + ( 0.60) × $500
                                  30.0 + 20.0                     50.0 
                      = $3,000 + $300 = $3,300

      Значение модального дохода равно 3,300.
      В основном геометрическая средняя используется для выведения среднего значения
коэффициентов и при расчете средних темпов повышений/понижений между рядами
данных. Расчет такого вида средней зависит от всех значений.

         Геометри ÷ еская средняя =         Результат всех наборов данных


       Пример. В 2004 году объем реализации компании вырос на 40 % по сравнению с
2003 годом, в то время как объем реализации другой компании - на 50 %. Выручка от
реализации первой компании выражена как 140 % от 1990 года, а второй как 150 % от 2003
года. Если все другие факторы для обеих компаний одинаковы, то можно использовать
геометрическую среднюю.

         Геометри ÷ еская средняя =         Результат всех наборов данных
                                        = 140% × 150% = 21,000% = 144.9%
         Средний темп роста за предыдущий год между двумя фирмами составил 144.9% или
44.9%.
       Девиация или отклонение показывает насколько хорошо среднее значение
представляет данные. Отклонение можно измерить на базе абсолютного значения (средняя
девиация) или на относительной базе (стандартная девиация). Из этих двух стандартная
девиация наиболее важная.
       Если данные позволяют, ряд можно изобразить как точки, разбросанные вокруг
точки, представляющей арифметическую среднюю, здесь девиация показывает, насколько
далеко каждая точка расположена от средней.
       Для расчета средней девиации ряда данных найдите среднее значение данных точек:
         Среднее            Сумма всех данных
                      =
         зна ‚ ение       Коли ÷ ество всех данных

         и разделите на него сумму всех девиаций данных:
                                  Сумма всех девиаций
         Средняя девиация =
                                   Среднее зна ‚ ение

      Сумма всех девиаций равна сумме всех отклонений от среднего значения.
      Поскольку сумма всех отклонений, окружающих арифметическую среднюю, равна
нулю, опускайте все знаки в расчетах.
      Чем меньше среднее отклонение, тем меньше «разброс» или дисперсия точек.
      Пример. За первые восемь месяцев 1991 года компания АВС получила следующие
результаты: