5.4. Характеристики форми розподілу

Аналіз закономірностей розподілу передбачає оцінювання ступеня однорідності сукупності, асиметрії та ексцесу розподілу.

Однорідність сукупності — передумова використання інших ста­тистичних методів (середніх величин, регресійного аналізу тощо). Однорідними вважаються такі сукупності, елементи яких мають спільні властивості і належать до одного типу, класу. При цьому однорідність означає не повну тотожність властивостей елементів, а лише наявність у них спільного в істотному, головному.

В однорідних сукупностях розподіли одновершинні (одномодальні). Багатовершинність свідчить про неоднорідний склад сукупності, про різнотиповість окремих складових. У такому разі необхідно перегрупувати дані, виокремити однорідні групи. Критерієм однорідності сукупності вважається квадратичний коефіцієнт варіації, який завдяки властивостям в симетричному розподілі становить. Згідно з цим критерієм сукупність домогосподарств за рівнем забезпеченості житлом практично однорідна ().

З-поміж одновершинних розподілів є симетричні та асиметричні (скошені), гостро- та плосковершинні. У симетричному розподілі рівновіддалені від центра значення ознаки мають однакові частоти, в асиметричному — вершина розподілу зміщена. Напрям асиметрії протилежний напряму зміщення вершини. Якщо вершина зміщена ліворуч, маємо правосторонню асиметрію, і навпаки. Зазначимо, що асиметрія виникає внаслідок обмеженої варіації в одному напрямі або під впливом домінуючої причини розвитку, яка призводить до зміщення центра розподілу. Ступінь асиметрії різний — від помірного до значного.

Як уже зазначалося, у симетричному розподілі характеристики центра — середня, мода, медіана — мають однакові значення, в асиметричному між ними існують певні розбіжності. У разі правосторонньої асиметрії , а в разі лівосторонньої, навпаки,. Чим більша асиметрія, тим більше відхилення (). Очевидно, найпростішоюмірою асиметрії є відносне відхилення , яке характеризує напрям і міру скошеності в середині розподілу; при правосторонній асиметрії, при лівосторонній —.

Теоретично коефіцієнт асиметрії не має меж, проте на практиці його значення не буває надто великим і в помірно скісних розподілах не перевищує одиниці. Так, за даними ряду розподілу (див. табл. 5.4) середній рівень забезпеченості населення житлом становить 9 м², мода дорівнює 8,1, . Міра скошеностісвідчить про помірну правосторонню асиметрію розподілу. Такого самого висновку можна дійти на основі співвідношення середнього квадратичного та середнього лінійного відхилень:.

Іншою властивістю одновершинних розподілів є ступінь зосередженості елементів сукупності навколо центра розподілу. Цю властивість називають ексцесом розподілу.

Асиметрія та ексцес — дві пов’язані з варіацією властивості форми розподілу. Комплексне їх оцінювання виконується на базі центральних моментів розподілу. Алгебраїчно центральний момент розподілу — це середня арифметична k-го ступеня відхилення індивідуальних значень ознаки від середньої:

.

Очевидно, що момент 2-го порядку є дисперсією, яка характеризує варіацію. Моменти 3-го і 4-го порядків характеризують відповідно асиметрію та ексцес. У симетричному розподілі . Чим більша скошеність ряду, тим більше значення. Для того щоб характеристика скошеності не залежала від масштабу вимірюванняознаки, для порівняння ступеня асиметрії різних розподілів використовується стандартизований момент , який на відміну від коефіцієнта скошеності залежить від крайніх значень ознаки. При правосторонній асиметрії коефіцієнт, при лівосторонній. Звідси правостороння асиметрія називається додатною, а лівостороння — від’ємною. Уважається, що приасиметрія низька, якщоне перевищує 0,5 — середня, при— висока.

Для вимірювання ексцесу використовується стандартизований момент 4-го порядку . У симетричному, близькому до нормального розподілі. Очевидно, при гостровершинному розподілі, при плосковершинному.

Аналіз закономірностей розподілу можна поглибити, описати його певною функцією.

Не менш важливими у статистичному аналізі є характеристика нерівномірності розподілу певної ознаки між окремими складовими сукупності, а також оцінка концентрації значень ознаки в окремих її частинах (наприклад, розподіл майна чи доходів між окремими групами населення, кількості зайнятих між окремими галузями промисловості, площі сільськогосподарських угідь між окремими агрогосподарствами).

Так, наведені в табл. 5.8 дані про розподіл промислових підприємств регіону за вартістю основних виробничих фондів і за обсягами спожитої електроенергії свідчать про нерівномірне споживання електроенергії. До першої групи належить 20% підприємств, а частка спожитої електроенергії становить 4%. Натомість шоста група містить 3% підприємств, які споживають 46% електроенергії. На відхиленнях часток двох розподілів — за кількістю елементів сукупності d_j і обсягом значень ознаки D_j — ґрунтується оцінювання концентрації.

Таблиця 5.8

ДО РОЗРАХУНКУ КОЕФІЦІЄНТА КОНЦЕНТРАЦІЇ

Якщо розподіл значень ознаки в сукупності рівномірний, то частки однакові — , відхилення часток свідчать про певну концентрацію. Верхня межа суми відхилень, а томукоефіцієнт концентрації обчислюється як півсума модулів відхилень:

.

Значення коефіцієнта коливаються в межах від нуля (рівномірний розподіл) до одиниці (повна концентрація). Чим більший ступінь концентрації, тим більше значення коефіцієнта K. У нашому прикладі K = 1,28 : 2 = 0,64, що свідчить про високий ступінь концентрації споживання електроенергії у промисловості регіону.

Коефіцієнти концентрації широко використовуються в регіональному аналізі для оцінювання рівномірності територіального розподілу виробничих потужностей, фінансових ресурсів тощо. За кожним регіоном визначається також коефіцієнт локалізації

,

який характеризує співвідношення часток.

За даними табл. 5.9 коефіцієнти локалізації свідчать про нерів­номірність купівлі (продажу) на душу населення і певною мірою про варіацію життєвого рівня населення різних регіонів.

Таблиця 5.9

КОЕФІЦІЄНТИ ТЕРИТОРІАЛЬНОЇ ЛОКАЛІЗАЦІЇ

Порівняння структур на основі відхилень часток доцільне в рядах з нерівними інтервалами, а надто в атрибутивних рядах.

За аналогією з коефіцієнтом концентрації обчислюється коефіцієнт подібності (схожості) структур двох сукупностей:

.

Якщо структури однакові, Р = 1; якщо абсолютно протилежні, Р = 0. Чим більше схожі структури, тим більше значення Р. За наведеними у табл. 5.10 даними про галузеву структуру зайнятості населення у двох країнах коефіцієнт подібності структур становить:

,

тобто розподіл зайнятих за галузями економіки відхиляється в середньому на 18 п. п.

Таблиця 5.10

ГАЛУЗЕВА СТРУКТУРА ЗАЙНЯТОСТІ НАСЕЛЕННЯ

Структура будь-якої статистичної сукупності динамічна. Змінюються склад і технічний рівень виробничих фондів, вікова й професійна структура робітників, склад і якість залучених до виробництва природних ресурсів, асортимент і якість продукції, що виробляється, структура споживчого бюджету тощо. Зміна часток окремих складових сукупності свідчить про структурні зрушення. Так, за даними табл. 5.11 структура спожитого в регіоні палива (у перерахунку на умовне) змінилася: зменшились частки газу та мазуту, зросли частки вугілля та інших видів палива. Інтенсивність структурних зрушень оцінюється за допомогою середнього лінійного або середнього квадратичноговідхилень часток:

;

,

де d_j0 та d_j1 — частки відповідно базисного та поточного періоду; m — число складових сукупності.

Таблиця 5.11

СТРУКТУРА ТА СТРУКТУРНІ ЗРУШЕННЯ СПОЖИВАННЯ ПАЛИВА ПО РОКАХ

Лінійний коефіцієнт структурних зрушень становить , тобто частки окремих видів палива змінилися в середньому на 8 п. п. Завдяки своїм математичним властивостям квадратичний коефіцієнт структурних зрушень дещо більший —п. п.