Статистика.

1)число групп при группировке по количественному признаку зависит от:
выберите один или несколько ответов:
a)численности совокупности
b)тесноты связи между признаками
c)вариации признака
d)количества единиц совокупности

2)по степени охвата индексы бывают:
выберите один или несколько ответов:
a)переменного состава
b)годовые и квартальные
c)сводные
d)индивидуальные
e)постоянного

3)вариация - это
выберите один ответ:
a)изменение массовых явлений во времени
b)отклонение индивидуальных значений признака от их средней
c)изменение структуры статистической совокупности в пространстве
d)изменчивость значений признака во времени и в пространстве

1) При выборе числа групп при группировке по количественному признаку мы должны учитывать несколько факторов:

а) Численность совокупности: Если в нашей совокупности мало объектов, то нет смысла делить их на большое число групп, так как это может привести к недостаточному количеству объектов в каждой группе и, следовательно, непредставительным результатам. Если же в нашей совокупности очень много объектов, то количество групп может быть большим для более точного анализа.

б) Теснота связи между признаками: Если между признаками существует сильная связь, то имеет смысл выделять меньшее число групп для облегчения анализа данных. Если связь слабая, то можно создать большее число групп для более детального изучения аспектов признака.

в) Вариация признака: Если признак имеет большую вариацию (различные значения), то может потребоваться большее число групп для учета всех возможных вариантов значений признака.

г) Количество единиц совокупности: Если у нас есть ограниченное количество единиц совокупности, то мы будем ограничены в выборе числа групп. Если же в совокупности большое количество единиц, то можем выбрать большее число групп для более полного анализа данных.

Итак, в итоге, выбор числа групп при группировке по количественному признаку зависит от численности совокупности, тесноты связи между признаками, вариации признака и количества единиц совокупности.

2) По степени охвата, индексы могут быть различными:

а) Переменного состава - это индексы, которые меняют свою структуру в зависимости от конкретных условий. Например, индекс потребительских цен может изменяться в зависимости от товаров, которые входят в корзину потребительского спроса.

б) Годовые и квартальные - это индексы, которые рассчитываются для определенного временного периода. Годовые индексы отражают изменение показателей за год, квартальные - за каждое из четвертей года.

в) Сводные - это индексы, которые объединяют различные показатели для получения комплексной оценки. Например, индекс человеческого развития объединяет такие показатели, как продолжительность жизни, уровень образования и уровень дохода.

г) Индивидуальные - это индексы, которые рассчитываются для отдельных объектов или групп объектов. Например, индекс анализа финансового состояния компании может быть рассчитан для каждой отдельной компании.

д) Постоянного - это индексы, которые имеют постоянную структуру и независимы от конкретных условий. Например, индексы цен на потребительские товары могут иметь постоянную структуру.

Таким образом, индексы могут быть переменного состава, годовые и квартальные, сводные, индивидуальные и постоянные, в зависимости от степени охвата и своих особенностей.

3) Вариация - это отклонение индивидуальных значений признака от их среднего значения. Вариация показывает, насколько различаются значения признака у объектов совокупности.

Если значения признака имеют небольшое отклонение от среднего значения, то вариация будет низкой, что может свидетельствовать о высокой степени однородности совокупности. Например, если мы рассматриваем рост учащихся в классе и все значения роста находятся в небольшом диапазоне вокруг среднего значения, то вариация будет низкой.

Если же значения признака имеют большое отклонение от среднего значения, то вариация будет высокой, что может указывать на большую степень разнообразия в совокупности. Например, если мы рассматриваем доходы людей в определенном районе и они различаются от очень низких до очень высоких значений, то вариация будет высокой.

Таким образом, вариация - это мера разброса значений признака в совокупности и позволяет оценить степень разнообразия или однородности объектов в отношении этого признака.