Анализ сбалансированности рынка
1.2. Частотное распределение
Основными статистическими показателями, характеризующими рынок, являются среднее арифметическое значение, мода и медиана.
Средняя арифметическая относится к мерам центральной тенденции, которые указывают на расположение среднего, или типичного, значения признака, вокруг которого сгруппированы остальные наблюдения. Общая формула для ее вычисления
СОДЕРЖАНИЕ
1.1 Группировка данных
1.2. Частотное распределение
1.3. Меры разброса данных
Вывод
Библиографический список
Библиографический список
1.Беляевский И. К. Маркетинговые исследования: информация, анализ, прогноз / И. К. Беляевский. –М. : КУРС : ИНФРА-М, 2013.
2.Березин И.С. Маркетинговые исследования. Инструкция по применению / И. С. Березин. –М. : Юрайт, 2012.
3.Голубков Е. П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика / Е. П. Голубков. –М. : Финпресс, 2012.
4.Гришина В.Т. Маркетинговые исследования : практикум / В. Т. Гришина. –М. : Вузовский учебник : ИНФРА-М, 2014.
5.Казакова Н. А. Маркетинговый анализ / Н. А. Казакова. –М. : ИНФРА-М, 2012.
6.Каменева Н. Г. Маркетинговые исследования : учеб. пособие / Н. Г. Каменева, В. А. Полякова. –М. : Вузовский учебник, 2011.
7.Парамонова Т. Н. Конкурентоспособность предприятия розничной торговли : учеб. пособие / Т. Н. Парамонова, И. Н. Красюк. –М. : КНОРУС, 2013.
8.Просветов Г. И. Маркетинговые исследования: Задачи и решения: учеб.-практ. пособие / Г. И. Просветов. –М. : Альфа-Пресс, 2013.
9.Сафронов Н. Б. Маркетинговые исследования / Н. Б.Сафронов, И. Е. Корнеева. –М. : Дашков и К, 2012.
10.Скляр Е. Н. Маркетинговые исследования /Е. Н. Скляр, Г. И. Авдеенко, В. А. Алексунин. –М. : Дашков и К, 2012.
11.ТокаревБ. Е. Маркетинговые исследования : учебник /Б. Е. Токарев. –М. : Экономистъ, 2011.
Для более полного описания эмпирического исследования
используются меры разброса (или вариативности) данных, характеризующие степень индивидуальных отклонений от центральной тенденции. Наиболее наглядным и известным способом представления разброса является размах распределения (Х), т. е. разность между самым высоким и самым низким результатом наблюдения.
В нашем случае
Х= 1974 – 700 = 1274 тыс.
Но данная мера неточна и неустойчива, так как она определяется только двумя показателями. Более точный метод измерения разброса данных основан на учете разности между каждым индивидуальным результатом и среднеарифметическим значением по группе. Такой мерой разброса является дисперсия или средний квадрат отклонений (σ2) – сигма.
Дисперсия характеризует, насколько частные изменения отклоняются от средней величины в данной выборке. Чем больше дисперсия, тем больше отклонение или разброс данных.