σ = 207,74

Коэффициент вариации V = σ/x * 100%

V = 207,74/306,6 *100% = 67,8%

Среднее линейное и среднее квадратическое отклонения показывают на сколько в среднем колеблется величина признака у единиц совокупности. В нашем случае средняя величина колеблемости страховых компаний по среднему линейному отклонению 207,68 единиц, а по среднему квадратическому отклонению 207,74. Как мы видим, величина среднего линейного, среднего квадратического отклонений, а также дисперсии достаточно велики.

Наиболее частый показатель относительной колеблемости - коэффициент вариации. Его используют не только для сравнения оценки вариации, но и для характеристики однородной совокупности. Совокупность считается однородной, если коэффициент вариации не превышает 33%. Поэтому мы можем сказать, что по организационно-правовой форме совокупность страховых компаний неоднородна, также колеблемость достаточно высока - 67,8%.

Для сравнения рассчитаем показатели вариации по данным о распределении страховых компаний по размеру уставного капитала.

Таблица 3.

В отличие от предыдущего ряда, где данные индивидуальны, этот ряд распределения является дискретным, так как одни и те же значения повторяются несколько раз. Число одинаковых значений признака в рядах распределения называется частотой или весом и обозначается f.

Рассчитаем вышеперечисленные показатели.

В данном случае, вместо средней арифметической простой нужно использовать среднюю арифметическую взвешенную, которая вычисляется по формуле: x = åxf / åf.

В нашем примере x = 256688/569 = 451,12

Среднее линейное отклонение d = å| x - x |f / åf

d = 206915,44/569 = 363,65 (тыс.руб.)

Дисперсия σ² = å(x - x)²f/åf

σ = 187895,12

Среднее квадратическое отклонение σ = σ²

σ = 433,47

Коэффициент вариации V = σ/x * 100%

V = 433,47/451,12 *100% = 96%

В этом случае средняя величина колеблемости размера уставного капитала страховых компаний по среднему линейному отклонению 363,65 тыс. руб., а по среднему квадратическому отклонению 433,47 тыс. руб. Величина среднего линейного, среднего квадратического отклонений и дисперсии также велики.

Коэффициент вариации в данном случае равен 96%, то есть приблизительно в 1,5 раза больше, чем в предыдущем ряду. Коэффициент очень близок к 100%, тем самым, показывая очень высокую колеблемость. Поскольку величина коэффициента велика, можно сказать о том, что достаточно велик разброс значений признаков вокруг средней (как и видно на практике) и совокупность практически не однородна по своему составу.

2.1.1. Графическое изображение вариационного ряда.

Графическое изображение статистических данных является неотъемлемой частью статистических наблюдений. Графики помогают наглядно представить закономерности, выявленные в процессе анализа статистических данных.

Для графического изображения интервальных вариационных рядов применяется гистограмма. На рис.1. изображена гистограмма ряда распределения страховых компаний по размеру уставного капитала ( по данным таблицы 3).

Рис. 1.

На оси абсцисс отложены отрезки, которые соответствуют величине интервалов вариационного ряда. На отрезках построены прямоугольники, площади которых пропорциональны частотам интервала.

Рис. 2.

На Рис. 2. изображена диаграмма, отражающая долю каждой страховой компании по размеру уставного капитала. На Рис. 3. - долю каждой страховой компании по организационно-правовой форме.

Рис. 3.

Рис. 4.

На Рис. 4 изображена столбиковая диаграмма, отражающая распределение страховых компаний по организационно-правовой форме. Высота каждого столбика отражает количество компаний, принадлежащих той или иной форме.

2.2. Расчет показателей динамики страховых выплат за период с1992 по 1999 гг.