Page 29 - 4592

2
Дисперсія ( ) – це середній квадрат відхилень значень
ознаки від її середнього рівня. Для розрахунку за
індивідуальними даними використовують дисперсію просту:
2
X 
(

X )
 2  .
n
За наявності дискретного або інтервального ряду розподілу
використовують дисперсію зважену:
2 f

 X )
X
(
 2  .
 f
Для спрощення розрахунків використовують формули:
2 2
2
2  Х   X  2  Х 2 f   Xf 
     або      .
n  n   f  f 
 



Середнє квадратичне відхилення (σ) — показує середній
розмір відхилень значень ознаки від середнього рівня. Залежно
від вихідних даних використовують середнє квадратичне
відхилення просте і зважене (перший та другий вираз,

відповідно):
 (Х  Х ) 2
    2 ;
n

2
 (Х  Х ) f
    2 .
 f
Середнє квадратичне відхилення найчастіше

використовують у статистичному аналізі, тому його також
називають стандартним відхиленням. Слід мати на увазі, що при
симетричному розподілі одиниць сукупності   , 1 25 l .

Відносні показники варіації використовуються:
– для оцінки ступеня варіації;
– для порівняння варіації різних ознак;

– для порівняння варіації однієї ознаки у різних
сукупностях.
У статистичному аналізі найчастіше використовується такі
відносні показники варіації:

R
– коефіцієнт осциляції: Ko  ;
X
l
– лінійний коефіцієнт варіації: K  ;
l
X
29