Статистические ряды распределения, их виды. Основные характеристики рядов распределения. Статистические ряды

Ряд в статистике-цифровые данные, показывающие изменение явления во времени и простанстве и дающие возможность производить стат сравнение явлений как в процессе их развития во времени, так и по различным формам и видам процессов.

Результаты сводки и группировки материалов статнаблюдения оформляются в виде статрядов распределения и таблиц. Рядами распределения называются ряды числовых показателей, характеризующие распределение единиц изучаемой совокупности в зависимости с группировочного признака. Они характеризуют состав (структуру) изучаемого явления, позволяют судить об однородности совокупности, границах ее изменения, закономерностях развития наблюдаемого объекта.

В зависимости от группировочного признака ряды распределения могут быть: 1) атрибутивными, если они образованы по качественному признаку (специальность, национальность, пол и т.п.); 2) вариационными, если они образованы по количественному признаку (срок лишения свободы, размер штраф сумма иска и т.п.).

Вариационные ряды подразделяются на два вида: дискретные и интервальные. В дискретных рядах распределение признака дается только в виде целых чисел. Например, количество обвиняемых, приходящихся на одно уголовное дело. В интервальных рядах вариация исследуемого признака дается в виде непрерывно изменяющейся величины, т.е. значение признака может быть выражено любым дробным числом. Например, сроки лишения свободы, варьирующие в пределах года (6 месяцев, 9 месяцев и пр.). Для интервальных вариационных рядов характерно, что они строятся на основе количественного признака, выражающегося в виде интервала «от... до».

Процесс развития, движения соц явлений во времени в стат принято называть динамикой. Для отображения динамики строят ряды динамики (хронологические, временные), кот представляют собой ряды изменяющихся во времени значений стат показателя, располож в хронологич порядке. Их сост элементами явл цифровые значения данного показателя или моменты времени, к кот они относятся. Разл виды рд:1.ряды абсолютных и производных показателей;2.Моментные и интервальные.

При проведении стат анализа исп метод параллельных рядов –сопоставление 2х или неск рядов, находящихся во взаимной связи друг с другом, в рез-те чего появл зависимость между ними. \\ряды дают возможность не только сравнивать изменение явления в целом, но и улавливать и выражать в цифрах направление, тенденцию такого изменения для неск видов данного явления сразу.

6. Преобразование динамических рядов (укрупнение интервалов, сглаживание, смыкание динамического ряда).

Преобразование динамических рядов осуществляется с целью выявления обшей тенденции ряда и, следовательно, общей тенденции, закономерности развития изучаемого явления.

Дело в том, что не всякий динамический ряд сразу позволяет нам обнаружить ту или иную тенденцию, поскольку часто динамические ряды получаются колеблющимися, "прыгающими", в которых показатели то растут, то снижаются.

Для выявления скрытых закономерностей, тенденций применяют различные приемы преобразования динамических рядов. Среди различных приемов преобразования динамических рядов наиболее часто применяют такие, как сглаживание, укрупнение периодов, смыкание рядов динамики.

Сглаживание (метод скользящей среднем) динамического ряда заключается в том, что конкретные показатели ряда заменяются сглаженными (скользящими средними), в результате чего обнаруживается та или иная тенденция ряда.

Укрупнение периодов динамического ряда заключается в суммировании показателей ряда за более продолжительные отрезки времени. Если, например, динамика преступности по району, городу или области представлена по месяцам, то месячные показатели можно сгруппировать (укрупнить) в квартальные, и получить новый преобразованный динамический ряд, в котором случайные "перепады" в месячных показателях нейтрализуются и выявляется та или иная тенденция ряда. Таким же образом можно квартальные показатели укрупнять (группировать) в годовые, а годовые - в показатели за 3 года, 5 лет и т.д.

Смыкание динамических рядов. К этому методу прибегают тогда, когда имеет место несопоставимость показателей ряда вследствие территориальных или иных организационных изменений.

Суть этого метода заключается в следующем. За тот период (интервал), в течение которого произошла реорганизация, определяются уровни изучаемого показателя как до, так и после реорганизации (в нашем примере это 60 и 35), которые принимаются за базу сравнения (обычно за 100%). На основе этого исчисляются относительные величины динамики до реорганизации района (показатель 60, принятый за базу 100%) и после его реорганизации (показатель 35, принятый за базу 100%).

Показатели сомкнутого динамического ряда позволяют сделать вывод о динамике разводов за весь период 1991-1997 г.г.:

тенденция роста разводов сохранилась, хотя в абсолютных цифрах, число разводов до реорганизации резко отличается от аналогичных показателей после его реорганизации.

Более простой способ решения подобного рода проблем предлагает Ю.Ф. Кардополов, который справедливо считает, что при несопоставимости показателей динамического ряда вследствие территориальных изменений следует перейти от абсолютных показателей к относительным величинам интенсивности, которые рассчитываются на один и тот же "объем" населения (на 10 тыс. человек или на 100 тыс. человек).

Тема 9. Ряды распределения

Статистические ряды распределения – это первичная характеристика массовой статистической совокупности, упорядоченное разложение единиц изучаемой совокупности на группы по группировочному признаку. Любой статистический ряд распределения состоит из двух элементов:

1) отдельных значений варьирующего признака (вариантов );

2) величин, которые показывают, сколько раз повторяется данная варианта (частот ).

Примечание . Частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к итогу, называются частостями ; это численность ряда распределения выражается суммой частот .

Если за основу группировки взят качественный признак, то такой ряд распределения называют атрибутивным (распределение по видам труда, по полу, по профессии, по религиозному признаку, национальной принадлежности и т.д.). Если ряд распределения построен по количественному признаку, то такой ряд называют вариационным . Построить вариационный ряд - значит упорядочить количественное распределение единиц совокупности по значениям признака, а затем подсчитать числа единиц совокупности с этими значениями (построить групповую таблицу).

Выделяют три формы вариационного ряда :

1) ранжированный ряд - это распределение отдельных единиц совокупности в порядке возрастания или убывания исследуемого признака; ранжирование позволяет легко разделить количественные данные по группам, сразу обнаружить наименьшее и наибольшее значения признака, выделить значения, которые чаще всего повторяются; другие формы вариационного ряда - групповые таблицы , составленные по характеру вариации значений изучаемого признака;

2) дискретный ряд - это такой вариационный ряд, в основу построения которого положены признаки с прерывным изменением, между которыми нет промежуточных значений (дискретные признаки - тарифный разряд, количество детей в семье, число работников на предприятии и т.д.); эти признаки могут принимать только конечное число определенных значений;

Дискретный ряд представляет собой групповую таблицу , которая состоит из двух граф: в первой графе указывается конкретное значение признака, а во второй - число единиц совокупности с определенным значением признака;

3) если признак имеет непрерывное изменение (размер дохода, стаж работы, стоимость основных фондов предприятия и т.д., которые в определенных границах могут принимать любые значения), то для этого признака нужно строить интервальный ряд (с равными или неравными интервалами).

Групповая таблица здесь также имеет две графы. В первой указывается значение признака в интервале «от - до» (варианты), во второй - число единиц, входящих в интервал (частота). Очень часто таблица дополняется графой, в которой подсчитываются накопленные частоты S, которые показывают, какое количество единиц совокупности имеет значение признака не большее, чем данное значение. Частоты ряда f могут заменяться частностями w , выраженными в относительных числах (долях или процентах). Они представляют собой отношения частот каждого интервала к их общей сумме (9.1):

(9.1)

При построении вариационного ряда с интервальными значениями, прежде всего, необходимо установить величину интервала i, которая определяется как отношение размаха вариации R к числу групп n (9.2):

где R = x max - x min ; n = 1 + 3,322 lgN(формула Стерджесса ); N - общее число единиц совокупности.

Интервальные вариационные ряды могут быть построены и для признаков с дискретной вариацией. Нередко в статистическом исследовании указывать отдельное значение дискретного признака нецелесообразно, т.к. это, как правило, затрудняет рассмотрение вариации признака. Поэтому возможные дискретные значения признака распределяются по группам и подсчитываются соответствующие им частоты (частности). При построении интервального ряда по дискретному признаку границы смежных интервалов не повторяют друг друга: следующий интервал начинается со следующего по порядку (после верхнего значения предыдущего интервала) дискретного значения признака.

При сравнении частот ряда с неравными интервалами для характеристики их наполненности рассчитывают плотность распределения. Средняя плотность в интервале – это частное от деления частоты и частности на величину интервала. В первом случае плотность абсолютная, во втором – относительная. Средняя плотность показывает, сколько единиц или их процентов приходится на единицу измерения варианты. Частота, частность, плотность и накопленная частота – это различные функции от величины варианты.

В процессе анализа статистических данных , представленных рядами распределения, кроме знания о характере распределения (или структуре совокупности) могут вычисляться различные статистические показатели (числовые характеристики), которые в обобщенном виде отражают особенности распределения изучаемых признаков. Эти характеристики (показатели) могут быть разделены на 3 основные группы

1) характеристики центра распределения (средняя, мода, медиана);

2) характеристики степени вариации (вариационный размах, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации);

3) характеристики формы (типа) распределения (показатели эксцесса и асимметрии, ранговые характеристики, кривые распределения).

Наиболее надежный путь выявления закономерности распределения состоит в следующем:
1) увеличить количество наблюдаемых случаев (в соответствии с законом больших чисел, в таких рядах случайные отклонения от общей закономерности у индивидуальных значений будут взаимно погашаться);

2) первоначально совокупность разбить на максимальное возможное число групп, затем, постепенно сокращая число групп, оптимизировать группировку с точки зрения выявления закономерности распределения.

При реализации такого подхода закономерность, характерная для данного распределения будет выступать все более и более ясно, а ломаная линия, изображающая полигон, будет приближаться к некоторой плавной линии и в пределе должна превратиться в кривую линию.

Зарегистрированные в результате наблюдения индивидуальные значения изучаемого варьирующего признака образуют так называемый первичный ряд .

Первым шагом в упорядочении первичного ряда является его ранжирование. Располагая значения признака первичного ряда, например, в возрастающем порядке, получают ранжированный ряд .

Рассмотрим первичный ряд, полученный при регистрации уровня квалификации рабочих

Ранжированный ряд будет иметь вид:

Рассматривая этот ранжированный ряд, мы видим, что некоторые значения признака повторяются у разных рабочих (единиц совокупности).

Оформим результаты наблюдений более компактно, поставив в соответствие каждому значению признака подсчет численности единиц совокупности, имеющих одинаковые значения признаков. Для нашего примера имеем:

Получим ранжированный (упорядоченный) ряд, характеризующий распределение изучаемого признака по единицам совокупности. В статистике такие ряды принято называть рядами распределения .

При достаточно большом числе единиц совокупности даже для несплошного наблюдения, приведенное выше упорядочение данных наблюдения может быть громоздким. Поэтому, такое ранжирование, как правило, сопровождается группировкой и сводкой. Изучаемый признак в этом случае является группировочным.

Отсюда общее определение:

Статистические ряды распределения – это упорядоченное расположение единиц изучаемой совокупности на группы по группировочному признаку .

Любой статистический ряд распределения состоит из двух элементов:

А) из упорядоченных значений признака или вариантов;

Б) количества единиц совокупности, имеющих данные значения, называемых частотами . Частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к итогу, называются частостями .

Т.о., варианта – это отдельное значение (или вариант отдельной группы) варьируемого признака, которые он принимает в ряду распределения. Говоря о частотах надо иметь в виду, что сумма частот составляет объем изучаемой совокупности (или, по другому, объем ряда распределения).

Буквой “X” принято обозначать варианту признака, а буквой f – частоту.

По своему содержанию признаки могут быть атрибутивными или количественными.

Ряды распределения построенные по атрибутивному (или качественному) признаку называются атрибутивными рядами распределения .

Например, распределение студентов по форме обучения, по факультетам, по специальностям и т.д.

Ряды распределения, построенные по количественному признаку называются вариационными рядами .

Например, распределение работников по стажу работы, по уровню заработной платы, по производительности труда и т.д.

Изучаемые в статистике признаки являются изменяющимися.

По характеру изменения (вариаций) значений признака различают:

А) признаки с прерывным изменением;

Б) признаки с непрерывным изменением.

Признаки с прерывным изменением могут принимать лишь конечное число определенных значений (например, тарифный разряд работников, количество станков и т.д.).

Признаки с непрерывным изменением могут принимать в определенных границах любые значения (например, стаж работы, размер зарплаты, пробег автотранспорта и т.п.)

По способу построения различают дискретные (прерывные) вариационные ряды, основанные на прерывной вариации признака, и интервальными (непрерывными), базирующиеся на непрерывно изменяющемся значении признака.

При построении дискретного вариационного ряда в первой графе (строке) указываются конкретные значения каждого индивидуального значения признака (т.е. каждой варианты), а во второй графе(строке) – частоты или частости.

Например ряд, характеризующий распределение работников по тарифным разрядам.

При построении интервального вариационного ряда отдельные значения вариант указываются в значениях “от - до”.

Интервалы можно брать как равные, так и неравные. Для каждого из них указываются частоты и частости, (т.е. абсолютное или относительное числа единиц совокупности, у которых значение варианты находится внутри данного интервала).

Первый и последний интервалы ряда во многих случаях берутся незакрытыми, т.е. для первого интервала указывается только верхняя граница (“до… ”) а, для последнего только нижняя (“от… и выше”, “свыше…”). Использование незакрытых интервалов удобно, когда в совокупности встречается незначительное количество единиц, с очень малыми или очень большими значениями признака, резко отличающимися от всех остальных значений.

При построении интервальных вариационных рядов возникает вопрос о количестве групп, на которые следует разделить материал статистического наблюдения и вопрос о величине интервала каждой отдельной группы.

Эти вопросы уже изучались при рассмотрении метода группировки (см. тему 3). Там же были рассмотрены вопросы, важные для составления интервального ряда, такие как:

1) Определение начала отсчетов интервалов;

2) Подсчет частоты.

Следует иметь в виду, что интервальные вариационные ряды могут быть построены и для признаков с дискретной вариацией. Нередко в статистическом исследовании указывать отдельное значение дискретного признака нецелесообразно, т.к. это, как правило, затрудняет рассмотрение вариации признака. Поэтому возможные дискретные значения признака распределяются по группам и подсчитываются соответствующие им частоты (частости).

При построении интервального ряда по дискретному признаку, границы смежных интервалов не повторяют друг друга: следующий интервал начинается со следующего по порядку (после верхнего значения предыдущего интервала) дискретного значения признака.

Для расчета обобщенных характеристик рядов распределения можно пользоваться как частотами, так и частостями.

Частости как доли единицы: w1=f1/∑f, w2=f2/∑f и т.д.

Частости как проценты w1=(f1/∑f)*100, w2=(f2/∑f)*100 и т.д.

Похожая информация.

Представляются в виде рядов распределения и оформляются в виде .

Ряд распределния является одним из видов группировок.

Ряд распределения — представляет собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку.

В зависимости от признака, положенного в основу образования ряда распределения различают атрибутивные и вариационные ряды распределения:

• Атрибутивными — называют ряды распределения, построенные по качественными признакам.
• Ряды распределения, построенные в порядке возрастания или убывания значений количественного признака называются вариационными .

В первом столбце приводятся количественные значения варьирующегося признака, которые называются вариантами и обозначаются . Дискретная варианта — выражается целым числом. Интервальная варианта находится в пределах от и до. В зависимости от типа варианты можно построить дискретный или интервальный вариационный ряд.
Во втором столбце содержится количество конкретных вариант , выраженное через частоты или частости:

Частоты — это абсолютные числа, показывающие столько раз в совокупности встречается данное значение признака, которые обозначают . Сумма всех частот равна должна быть равна численности единиц всей совокупности.

Частости () — это частоты выраженные в процентах к итогу. Сумма всех частостей выраженных в процентах должна быть равна 100% в долях единице.

Графическое изображение рядов распределения

Наглядно ряды распределения представляются при помощи графических изображений.

• Полигона
• Гистограммы
• Кумуляты
• Огивы

Полигон

При построении полигона на горизонтальной оси (ось абсцисс) откладывают значения варьирующего признака, а на вертикальной оси (ось ординат) — частоты или частости.

Полигон на рис. 6.1 построен по данным микропереписи населения России в 1994 г.

Условие : Приводятся данные о распределении 25 работников одного из предприятий по тарифным разрядам:
4; 2; 4; 6; 5; 6; 4; 1; 3; 1; 2; 5; 2; 6; 3; 1; 2; 3; 4; 5; 4; 6; 2; 3; 4
Задача : Построить дискретный вариационный ряд и изобразить его графически в виде полигона распределения.
Решение :
В данном примере вариантами является тарифный разряд работника. Для определения частот необходимо рассчитать число работников, имеющих соответствующий тарифный разряд.

Полигон используется для дискретных вариационных рядов.

Для построения полигона распределения (рис 1) по оси абсцисс (X) откладываем количественные значения варьирующего признака — варианты, а по оси ординат — частоты или частости.

Если значения признака выражены в виде интервалов, то такой ряд называется интервальным.
Интервальные ряды распределения изображают графически в виде гистограммы, кумуляты или огивы.

Статистическая таблица

Условие : Приведены данные о размерах вкладов 20 физических лиц в одном банке (тыс.руб) 60; 25; 12; 10; 68; 35; 2; 17; 51; 9; 3; 130; 24; 85; 100; 152; 6; 18; 7; 42.
Задача : Построить интервальный вариационный ряд с равными интервалами.
Решение :

1. Исходная совокупность состоит из 20 единиц (N = 20).
2. По формуле Стерджесса определим необходимое количество используемых групп: n=1+3,322*lg20=5
3. Вычислим величину равного интервала: i=(152 — 2) /5 = 30 тыс.руб
4. Расчленим исходную совокупность на 5 групп с величиной интервала в 30 тыс.руб.
5. Результаты группировки представим в таблице:

При такой записи непрерывного признака, когда одна и та же величина встречается дважды (как верхняя граница одного интервала и нижняя граница другого интервала), то эта величина относится к той группе, где эта величина выступает в роли верхней границы.

Гистограмма

Для построения гистограммы по оси абсцисс указывают значения границ интервалов и на их основании строят прямоугольники, высота которых пропорциональна частотам (или частостям).

На рис. 6.2. изображена гистограмма распределения населения России в 1997 г. по возрастным группам.

Условие : Приводится распределение 30 работников фирмы по размеру месячной заработной платы

Задача : Изобразить интервальный вариационный ряд графически в виде гистограммы и кумуляты.
Решение :

1. Неизвестная граница открытого (первого) интервала определяется по величине второго интервала: 7000 — 5000 = 2000 руб. С той же величиной находим нижнюю границу первого интервала: 5000 — 2000 = 3000 руб.
2. Для построения гистограммы в прямоугольной системе координат по оси абсцисс откладываем отрезки, величины которых соответствуют интервалам варицонного ряда.
   Эти отрезки служат нижним основанием, а соответствующая частота (частость) — высотой образуемых прямоугольников.
3. Построим гистограмму:

Для построения кумуляты необходимо рассчитать накопленные частоты (частости). Они определяются путем последовательного суммирования частот (частостей) предшествующих интервалов и обозначаются S. Накопленные частоты показывают, сколько единиц совокупности имеют значение признака не больше, чем рассматриваемое.

Кумулята

Распределение признака в вариационном ряду по накопленным частотам (частостям) изображается с помощью кумуляты.

Кумулята или кумулятивная кривая в отличие от полигона строится по накопленным частотам или частостям. При этом на оси абсцисс помещают значения признака, а на оси ординат — накопленные частоты или частости (рис. 6.3).

4. Рассчитаем накопленные частоты:
Наколенная частота первого интервала рассчитывается следующим образом: 0 + 4 = 4, для второго: 4 + 12 = 16; для третьего: 4 + 12 + 8 = 24 и т.д.

При построении кумуляты накопленная частота (частость) соответствующего интервала присваивается его верхней границе:

Огива

Огива строится аналогично кумуляте с той лишь разницей, что накопленные частоты помещают на оси абсцисс, а значения признака — на оси ординат.

Разновидностью кумуляты является кривая концентрации или график Лоренца. Для построения кривой концентрации на обе оси прямоугольной системы координат наносится масштабная шкала в процентах от 0 до 100. При этом на оси абсцисс указывают накопленные частости, а на оси ординат — накопленные значения доли (в процентах) по объему признака.

Равномерному распределению признака соответствует на графике диагональ квадрата (рис. 6.4). При неравномерном распределении график представляет собой вогнутую кривую в зависимости от уровня концентрации признака.

Результаты сводки и группировки, материалы статистического наблюдения оформляют в виде рядов распределения и статистических таблиц.

Статистические ряды распределения – это упорядоченное расположение единиц изучаемой совокупности на группы по группировочному признаку. Они характеризуют состав, позволяют судить об однородности совокупности, границах ее изменения, закономерности развития наблюдаемого объекта.

В зависимости от признака, положенного в основу ряда распределения различают атрибутивные и вариационные ряды.

Вариантами называются отдельные значения признака, которые он принимает в вариационном ряду, т.е. конкретное значение варьирующего признака.

Частотами – называют численность отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда, т.е. это число, которое показывает, как часто встречаются те или иные варианты в ряду распределения.

Сумма всех частот определяет численность всей совокупности или ее объем. Вариационные ряды состоят из двух элементов: вариантов и частот. Частоты выражены в долях единиц или в процентах к итогу (называются частостями). Соответственно сумма частостей равна 1 или 100%.

В зависимости от характера вариации признака различают дискретные и интервальные ряды.

Дискретные ряды характеризуют распределение единиц совокупности по дискретному признаку, принимающему только фиксированное значение, чаще всего целое.

Интервальные вариационные ряды – это ряды, в которых значения вариант даны в виде интервалов.

Графически дискретные ряды представляются в виде полигона распределения. Интервальные ряды – в виде гистограммы распределения.

Статистические таблицы

Результаты сводки и группировки материалов наблюдения, как правило, представляются в виде статистических таблиц. Это наиболее рациональная форма представления результатов сводки. Значение статистических таблиц состоит в том, что они позволяют охватить материалы статистической сводки в целом.

По внешнему виду статистические таблицы представляют собой ряд пересекающихся вертикальных и горизонтальных линий. По вертикали – строки, по горизонтали – столбцы.

Составленную, но не заполненную таблицу, называют макет таблицы. Статистическая таблица состоит из двух элементов: подлежащего и сказуемого. Подлежащее – объект изучения – единицы совокупности, которые характеризуются числовыми показателями. Сказуемое – перечень числовых показателей, которыми характеризуется объект изучения, т.е. подлежащее таблицы.

Наименование единиц или групп, образующих подлежащее, дается в левой части таблицы в заголовках строк, а наименование показателей, которые они характеризуют, т.е. сказуемое, в верхней части таблицы в заголовках граф.

В зависимости от построения подлежащее статистической таблицы подразделяется на три вида:

1. Простые

2. Групповые

3. Комбинационные

1) Простые – в подлежащем которых нет группировок. По характеру представленного материала простые таблицы бывают:

· перечневые;

· территориальные;

· хронологические.

2) Групповые – в которых изучаемый объект разделен в подлежащем на группы по тому или иному признаку.

3) Комбинационные – таблицы, в подлежащем которых дана группировка единиц совокупности по двум или более признакам, взятым в комбинации.

Когда в сказуемом несколько показателей, разработка сказуемого может быть простой и сложной. Простая разработка сказуемого предусматривает параллельное расположение показателей, а сложное комбинированное.

Статистические графики

Полученный в результате разработки статистический материал, расположенный в таблицах, часто нуждается в наглядном изображении с помощью построения статистических графиков.

Графиком в статистике называют наглядное изображение статистических данных при помощи геометрических линий и фигур или географических карт-схем (картограмма).

В каждом графике различают следующие элементы:

1. Графический образ – основа графика – геометрические знаки, совокупность точек, линий, фигур, с помощью которых изображается статистическая информация.

2. Полиграфика – то место, где располагается графический образ.

3. Пространственные ориентиры – составляются с помощью системы координат.

4. Масштабные ориентиры – зависят от масштаба и масштабности графика.

5. Эксплуатация графика – это название и соответствующие поля отдельных его частей.

В зависимости от применения геометрических знаков, графики различаются на точечные, линейные, полосовые, квадратные и круговые. Графики бывают в виде негеометрических фигур, они называются фигурными.

Статистические графики по способу построения и задачам делятся:

1. Диаграммы:

a) сравнения;

b) динамики;

c) структурные.

2. Статистические карты:

a) картограммы;

b) картодиаграммы.

Диаграмма – наиболее распространенный способ графических изображений, применяется для наглядного сопоставления различных друг от друга величин.

Диаграмма – это график количественных отношений.

Статистические карты – это графики количественного распределения по поверхности. По своей основной цели они близки к диаграммам, но отличаются тем, что представляют собой условные изображения статистических данных на контурной географической карте.

Статистические карты показывают пространственное размещение или пространственную распространенность статистических данных.

1. К статистическим картам относят картограммы – это схематическая карта или план местности, на которой отдельные территории, в зависимости от величины изображаемого показателя, обозначаются с помощью графических символов.

2. Картодиаграммы – сочетание картограммы с диаграммой.

В специальных случаях, когда нужно изобразить какой-либо статистический показатель, который получают путем перемножения двух других величин, и они должны быть изображены на графике, используют специальные графические знаки, их называют знаками Варзаля.

Похожая информация.