Статистика стоимости жилья

Для определения моды вначале определили интервал с наибольшей частотой (f=50), следовательно, третий интервал, где нижняя граница равна 2120, значит мода больше средней арифметической взвешенной ( = 2377, 79 ), что указывает на правостороннюю скошенность ряда распределения.

Размах вариации : R = х'max – х'min = 4600 – 1300 = 3300 тыс.руб.

Размах вариации показывает, насколько велико различие между единицами совокупности, имеющими самое маленькое и самое большое значение. Показатель учитывает только два значения признака и не дает представления о вариации по всем единицам совокупности.

В нашем случае размах вариации (разность между наибольшим и наименьшими вариантами) составляет 3300.

Среднее линейное отклонение:

Этот показатель дает обобщенную характеристику степени колеблемости признака в совокупности. Таково в среднем отклонение вариантов признака от их средней величины. В нашем случае – это 381,4 тыс.руб. Это отклонение достаточно небольшое, что свидетельствует о том, что данная совокупность в отношении нашего признака однородна, а средняя себестоимость является устойчивой.

Дисперсия:

Дисперсия представляет собой средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины.  Из неё найдем среднее квадратическое отклонение:

Этот показатель дает обобщающую характеристику размеров вариации признака в совокупности.

Итак, общее отклонение от средней себестоимости лежит в пределах от

381,4 тыс.руб. до  602,14 тыс.руб.                                                                                                                             

Коэффициент вариации:

1821,65 <2423,8 <3025,93

Оценивая степень вариации по оценочной шкале, видно, что в нашем случае имеется сильная вариация, но при этом показателе количественные изменения не переходят в качественные, а, следовательно, совокупность однородна по данному признаку.

Для расчета показателей вариации составляем таблицу (Таблица 8).

Таблица 8. Данные для расчета среднего линейного и среднего квадратического отклонения

Для построения групповой таблицы необходимо укрупнить группы интервалов до четырех соблюдая два условия:

      достаточное количество квартир в каждой группе;

      однородность качественного состава каждой группы.

По выделенным группам квартир произведем статистическую сводку данных, а итоги по группам и всей совокупности квартир запишем в таблицу. (Таблица 9, таблица 10)

Таблица 9. Сводные данные по группам квартир

Таблица 10. Структура данных по группам квартир

При анализе сводных данных выявлено, что удельный вес квартир на первом и последнем этаже сократился с увеличением стоимости с 86,9 % до 25 %. Увеличился удельный вес квартир индивидуальной планировки до 83,3 %. При этом выявлена средняя стоимость квартиры в первой группе 1780,4 тыс. руб., в последней группе 3230,4, цена квадратного метра скачкообразна. Удельный вес балкона в целом идет на увеличение, но вторая группа выбивается.

По данным таблицы 9 выбираем основной и дополнительный группировочный признаки и на основе этого признака составляем таблицу. (Таблица 11, таблица 12)

Таблица 11. Связь цены от вида планировки

В группе квартир по площади до 35,2 кв.м. наблюдается, что более 80% не имеют ИП и УП, а 20%  с ИП и УП.

А в группе квартир по площади свыше 35,2 кв.м. без ИП и УП - 74 %, с ИП и УП – 26%.

Таблица 12. Связь цены от площади и планировки