x	f	xf	x2	x2f
10	50	50	100	500
11	150	165	121	1815
13	50	65	169	845
15	50	75	225	1125
18	70	126	324	2268
20	30	60	400	1200
	40	541		7753

2. Расчет дисперсии по первой группе

x	f	xf	x2	x2f
10	50	50	100	500
11	150	165	121	1815
13	50	65	169	845
	25	280		3160

3. Расчетдисперсии по второй группе

x	f	xf	x2	x2f
15	50	75	225	1125
18	70	126	324	2268
20	30	60	400	1200
	15	261		4593

4. Расчет межгрупповой дисперсии

11,2	25	-2,325	5,405	135,140
17,4	15	3,875	15,015	225,234
	40			360,375

5. Расчет средней из индивидуальных дисперсий

Эмпирическое корреляционное отношение (ЭКО)
На основании правила сложения дисперсий вычисляется эмпирическое корреляционное отношение (ЭКО), которое равно квадратному корню из отношения межгрупповой дисперсии к общей:

Такой порядок вычисления обусловлен разложением общей вариации на вариацию, зависящую от фактора, положенного в основу группировки (в нашем примере – повышение и неповышение квалификации), которая численно равна межгрупповой дисперсии, и общую вариацию.
Межгрупповая дисперсия составляет часть общей дисперсии и складывается под влиянием только одного группировочного фактора. Именно поэтому подкоренное выражение показывает долю вариации за счет группировочного признака.
ЭКО изменяется в переделах от нуля до единицы. Чем ближе его значение к единице, тем большая доля вариации падает на группировочный признак.
В нашем случае

Некоторые математические свойства дисперсий
(1) При вычитании из всех значений признака некоторой постоянной величины дисперсия не изменится.
(2) При сокращении всех значений на постоянный множитель дисперсия уменьшится в раз.
(3) Средний квадрат отклонений значений признака от постоянной произвольной величины больше дисперсии признака на квадрат разности между средней арифметической и постоянной величиной .

На основании свойств дисперсии ее можно подсчитать способом отсчета от условного нуля и способом моментов.

Интервал
90-100	95	2	190	-30	-3	-6	9	18
100-110	105	6	630	-20	-2	-12	4	24
110-120	115	8	920	-10	-1	-8	1	8
120-130	125	18	2 250	0	0	0	0	0
130-140	135	5	675	10	1	5	1	5
140-150	145	4	580	20	2	8	4	16
150-160	155	3	465	30	3	9	9	27
160-170	165	2	330	40	4	8	16	32
170-180	175	2	350	50	5	10	25	50
		50	6 390			14		180

Товар	Базисный	Отчетный
1
2
. . .
n

Индекс стоимости товарооборота

Индекс цены товарооборота

Индекс физического объема товарооборота

Проблема выбора весов
Если индексируемой величиной является качественный признак, то вес принимается на уровне текущего периода.
Если же индексируемой величиной является количественный признак, то вес принимается на уровне базисного периода.
Такой выбор весов позволяет записать следующую связь:
Сводные индексы в агрегатной форме позволяют нам измерить не только относительное изменение отдельных элементов изучаемого явления и явления в целом в текущем периоде по сравнению с базисным, но и абсолютное изменение.
Например, если мы вычтем из числителя индекса цены его знаменатель, то мы получим абсолютное изменение стоимости товарооборота в результате изменения цен:

То же самое можно сделать для индекса физического объема и для индекса товарооборота.

Средние индексы
Агрегатная форма индекса – одна из важнейших, но не единственная. В практических расчетах очень часто используются средние индексы. Это связано с тем, что, например, в индексе цены пересчет продукции, реализованной в текущем периоде, в базисные цены практически очень сложен. В то время как индивидуальные индексы цены на практике разрабатываются постоянно.

Агрегатный индекс цены тождественен среднему гармоническому индексу цены.
Агрегатный индекс физического объема тождественен среднему арифметическому индексу физического объема.
Проблема связана лишь с прочтением условия задачи.

Цепные и базисные индексы с постоянными и переменными весами

Цепные индексы:

Сумма произведений индивидуальных цепных индексов дает базисный индекс за соответствующий период.

Базисные индексы:

Увидим, что частное от деления последующего базисного индекса на предыдущий индекс дает нам цепной индекс за соответствующий период.

С переменными весами

Цепные

Базисные

С постоянными весам

Цепные

Базисные

Преимущество сводных индексов с постоянными весами состоит в том, что их можно сравнивать между собой, а также получать цепные индексы из базисных и наоборот.

Для индексов с переменными весами такое правило не сохраняется.
С постоянными весами рассчитываются индексы физического объема продукции, а с переменными весами – индексы цен, себестоимости, производительности труда.
Индекс дефлятораиспользуется для перевода значений стоимостных показателей за отчетный период в стоимостные измерители базисного периода.
Индекс дефлятора ВВП в 1998 г.

Для построения индекса дефлятора можно использовать индексы с переменными весами.

Индексы постоянного состава, переменного состава и структурных сдвигов
В тех случаях, когда мы анализируем изменение во времени сравниваемой продукции, мы можем поставить вопрос о том, как в различных условиях (на различных участках) меняются составляющие индекса (цена, физический объем, структура производства или реализации отдельных видов продукции). В связи с этим строятся индексы постоянного состава, переменного состава, структурных сдвигов.
Индекс постоянного (фиксированного) составапо своей форме тождественен агрегатному индексу.

Объединение

Базисный

Отчетный

	p0	q0	p0	q0
1	15	5000	11	20000
2	18	10000	13	15000

Цена по обоим предприятиям изменилась на 27,2 %.
Этот индекс не учитывает изменение объема продажи продукции на различных рынках в текущем и базисном периодах.

Индекс переменного составаиспользуется для характеристики изменения средней цены в текущем и базисном периодах.

Цены снизились на 30 %.

Индекс структурных сдвигов

Индексы Пааше, Ласпейреса и "идеальный индекс" Фишера