Bài giảng Nguyên lý thống kê kinh tế: Chương 4 - TS. Hồ Ngọc Ninh

Bài giảng "Nguyên lý thống kê kinh tế - Chương 4: Thống kê mức độ hiện tượng KT-XH" cung cấp cho người học các kiến thức: Chỉ tiêu số tuyệt đối, chỉ tiêu số tương đối, các chỉ tiêu thể hiện xu hướng hội tụ. Mời các bạn cùng tham khảo.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Nguyên lý thống kê kinh tế: Chương 4 - TS. Hồ Ngọc Ninh Chapter 4 Nguyên lý thống kê KT Nguyên lý thống kê KT Nội dung chương • Chỉ tiêu số tuyệt đối Chương 4 Thống kê mức độ hiện tượng KT-XH • Chỉ tiêu số tương đối • Các chỉ tiêu thể hiện xu hướng hội tụ – Trung bình, trung vị, mốt • Chỉ tiêu thể hiện độ phân tán - Tứ phân vị - Đo lường sự biến động + Khoảng cách, khoảng cách phần tư, phương sai và độ lệch chuẩn, hệ số biến động Hồ Ngọc Ninh - Hệ số tương quan Dept. of Quantitative Analysis 1 2 4.1 Số tuyệt đối • Khái niệm • Đơn vị tính • Một số vấn đề chú ý với số tuyệt đối Ưu điểm, nhược điểm? • Số tuyệt đối trong thống kê và trong toán học • Số tuyệt đối về mặt thời gian • Số tuyệt đối về mặt chất lượng 3 4 4.2 Số tương đối • Khái niệm • So sánh 2 số tuyệt đối Ưu điểm, nhược điểm? • Không phụ thuộc vào giá trị của tử số và mẫu số • Số tương đối có gốc so sánh • Nguyên tắc sử dụng số tương đối 5 6 Chapter 4 Nguyên lý thống kê KT 4.3 Các giá trị thể hiện xu hướng hội tụ Các loại số tương đối • Kế hoạch Xu hướng hội tụ • Động thái • Kết cấu Trung bình Trung vị Mốt n  • So sánh X  • Cường độ Xi i 1 n N X  i i 1 N 7 4.3.1 Trung bình 8 Trung bình (tiếp) • Được sử dụng nhiều nhất để thể hiện xu hướng hội tụ • Bị ảnh hưởng bởi các giá trị đầu mút (outliers) • Các giá trị trung bình – Trung bình mẫu Sample Size n X X  – i i 1  n thể Trung bình tổng X1  X 2   X n n 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 X  0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 14 Population Size N i i 1 N Mean = 5 X  X 2   X N  1 N Mean = 6 9 Các loại số bình quân 10 4.3.2 Trung vị (Median) • Thể hiển giá trị trung tâm • Không bị ảnh hưởng bởi các giá trị đầu mút • Số bình quân số học - Giản đơn 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 - Gia quyền Median = 5 • Số bình quân điều hòa 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 14 Median = 5 • Khi số liệu được sắp xếp theo trật tự, nó là giá trị ở vị trí chính giữa • Số trung bình nhân – Nếu n or N lẻ, trung vị là giá trị của số ở chính giữa – Nếu n or N chẵn, trung vị là trung bình cộng của 2 số ở chính giữa 11 12 Chapter 4 Nguyên lý thống kê KT Cách xác định trung vị Ví dụ: có tài liệu phân tổ theo mức lượng của 380 công nhân như sau Møc l­¬ng (ngµn ®ång) 500 - 600 600 - 700 700 - 800 800 - 900 900 - 1.000 1.000 - 1.100 Tæng céng • Tài liệu phân tổ có khoảng cách tổ f  S Me  xe  he 2 e1 fe Me: Trung vÞ xe: Giíi h¹n ®Çu cña tæ chøa trung vÞ he: Kho¶ng c¸ch tæ chøa trung vÞ fe: TÇn sè cña tæ chøa trung vÞ f: Tæng c¸c tÇn sè Se-1: Tæng c¸c tÇn sè cña c¸c tæ ®øng trªn tæ chøa trung vÞ Sè ng­êi 35 70 95 100 60 20 380 Me =789,5 13 14 Các xác định Mốt 4.3.3 Mốt (Mode) • Tài liệu phân tổ có khoảng cách tổ không đều • • • • • Cũng là một giá trị đo xu hướng hội tụ Là giá trị xuất hiện nhiều nhất (f max) Không bị ảnh hưởng bởi các giá trị trung tâm Sử dụng cả cho tài liệu chất lượng và số lượng Có thể không, có một, hoặc một vài giá trị mốt M o  xo  ho 0 1 2 3 4 5 6 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 No Mode Mode = 9 15 • • • • • • • • Mo: Mốt xo: Giới hạn dưới tổ chứa mốt ho: Khoảng cách tổ chứa mốt 1 = (fo - fo-1) hoặc (do - do-1) 2 = (fo - fo+1) hoặc (do - do+1) fo Tần số của tổ chứa Mốt fo-1 Tần số của tổ đứng trước tổ chứa Mốt fo+1 Tần số của tổ đứng sau tổ chứa Mốt (Đo độ phân tán) • Chia số liệu thành 4 phần 25% Q1  • Vị trí của Qi Sự biến động/phân tán 25%  Q2  16 4.4. Đo lường sự biến động 4.3.4 Tứ phân vị (Qi) 25% 1 1   2 25% Q3   Qi   P.Sai i  n  1 4 Data in Ordered Array: 11 12 13 16 16 17 18 21 22 1 9  1 12  13  12.5  2.5 Q1  4 2 • Q1 và Q3 không phải là các giá trị trung tâm • Q2 = Me, Là giá trị trung tâm Position of Q1  Độ lệch chuẩn PS ĐLC tổng thể Tổng thể PS mẫu Hệ số biến động ĐLC Mẫu Khoảng biến thiên 17 18 Chapter 4 Nguyên lý thống kê KT Sự cần thiết của đo độ phân tán Tần số Tại sao phải sử dụng độ phân tán? Nếu chỉ tính Mo, Me,TB thì 2 phân phối A và B cho cùng KQ. A + Để thẩm định độ tin cậy của các số đo xu hướng hội tụ (Mốt, Trung vị, TB) + Nhận biết được đặc trưng riêng của từng phân phối để có hướng giải quyết phù hợp + Giúp lựa chọn phân phối mẫu, tổng thể tốt hơn (tránh những phân phối có độ phân tán rộng) B  X 19 4.4.2 Độ lệch tuyệt đối trung bình 4.4.1 Khoảng biến thiên (Range) • Đo lường sự biến động • Là khoảng cách giữa quan sát lớn nhất và quan sát nhỏ nhất: • Khái niệm • Ưu, nhược điểm xi - x xi - x fi d = ------ hay d = ------------n fi Range  X Largest  X Smallest • Bỏ qua sự phân bố của các lượng biến bên trong Range = 12 - 7 = 5 Range = 12 - 7 = 5 7 8 9 10 11 20 7 12 8 9 10 11 12 21 4.4.4 Độ lệch chuẩn (Standard Deviation) 4.4.3 Phương sai (Variance) • Là chỉ tiêu quan trọng “nhất” đo lường sự biến động • Biểu hiện sự biến động xung quanh giá trị TB • Có đơn vị giống đơn vị gốc • Là giá trị quan trọng đo lường sự biến động • Biểu hiện sự biến động xung quanh giá trị TB – Phương sai mẫu: n 2 S   X i X 22 – Độ lệch chuẩn mẫu: 2 n  X i 1 S n 1 – Phương sai tổng thể: X i 2 i 1 n 1 – Độ lệch chuẩn tổng thể: N 2   X i  N 2  X  i 1 N 23 i  2 i 1 N 24 Chapter 4 Nguyên lý thống kê KT So sánh độ lệch chuẩn Data A 11 12 13 4.4.5 Hệ số biến động tiêu thức Mean = 15.5 s = 3.338 14 15 16 17 18 19 20 21 • Đo lường sự thay đổi tương đối • Luôn có đơn vị là phần trăm (%) • Biểu hiện sự biến động “so với” số TB Data B 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 Mean = 15.5 s = 0.9258 14 15 16 17 18 19 20 21 Mean = 15.5 s = 4.57 • Data C 11 12 13 • Thường dùng so sánh sự phân bố của hai hay nhiều data có đơn vị tính khác nhau S CV   X   100%  25 26 So sánh hệ số biến động Câu hỏi thảo luận • Cổ phiếu A: => Tại sao các nhà phân tích tài chính lại quan tâm tới độ phân tán thu nhập của các cơ sở sản xuất? – Giá bán bq năm trước = $50 – Độ lệch chuẩn = $ ...