Письмо президенту

[Maksimus]

Сообщение от IvanSpbRu

Тут нужно смотреть не среднюю зарплату, а медиану.

Да, на квартили неплохо бы глянуть.

[Lutatovsky]

Сообщение от Maksimus

Да, на квартили неплохо бы глянуть

А вообще есть такая практика - в финансовой отчетности организации указывать квартили размера заработной платы?

[IvanSpbRu]

Квартили для отчетности уж совсем не под силу... Хотя полезны были бы, кто спорит...

Но хотя бы с медианы начали...

[Lutatovsky]

Честно говоря, не представляю правительственный Указ со словами "поднять медианную зарплату в сфере образования ..."

Добавлено через 36 секунд
Тогда уж минимальную

[Лучник]

Сообщение от Hogfather

Ну, при капитализме зарплата в организации аппроксимируется логнормальным распределением. Это не я придумал.
А оно двухпараметрическое, поэтому неплохо знать и то и другое. Поскольку медиана равна
А среднее
Этих двух величин вполне достаточно. Хотя, если еще есть 1 и 3 квартиль, то вообще хорошо.

Епонский бох!

[Ink]

Сообщение от Лучник

Епонский бох!

+1. Отец! Переведи на наш!

[Hogfather]

Сообщение от Ink

+1. Отец! Переведи на наш!

Попробую.
Есть некая организация А, в которой в 20ХХ году средняя зарплата была 19660 рублей. Хорошо это или плохо?

Подробнее

А тут нам говорят, что есть еще медиана 15000
Мы радуемся и говорим, что тогда наше распределение, наверное, логнормальное, а давайте прикинем что мы имеем.
Мю=LN(15000), т.е. 9,6158
А Сигма = 0,7356 (решите уравнение, прологарифмировав обе части)
Тогда можем прикинуть квартили и процентили

> qlnorm(0.25,9.61580548,0.735575847)
[1] 9133.161
>  qlnorm(0.5,9.61580548,0.735575847)
[1] 15000
> qlnorm(0.75,9.61580548,0.735575847)
[1] 24635.5
> qlnorm(0.9973,9.61580548,0.735575847)
[1] 116109.4

первый квартиль 9133
второй квартиль 24636
Зарплата гендира около 116 тыс. рублей.

А на самом деле

> summary(xx)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  10000   12120   15000   19660   20000   90000

Обратите внимание, что у мы ошиблись в оценке грубо говоря на 20%.
Попытка подгонки распределения под фактические данные даёт

> mdl<-fitdist(xx$V1,"lnorm")
> summary(mdl)
Fitting of the distribution ' lnorm ' by maximum likelihood 
Parameters : 
         estimate Std. Error
meanlog 9.7537847 0.05203249
sdlog   0.4595385 0.03679174
Loglikelihood:  -810.8249   AIC:  1625.65   BIC:  1630.363 
Correlation matrix:
        meanlog sdlog
meanlog       1     0
sdlog         0     1

Т.е. , в данном случае, мы сильно завысили дисперсию, попытавшись работать только со средним и медианой.
Если бы мы знали квартили, ошибка была бы не такая большая. Но и так неплохо вышло

Вот такая фигня, малята!

[Лучник]

Сильная вестч математика. Я с нее офигеваю.

[Ink]

Сообщение от Hogfather

Вот такая фигня, малята!

Батько! Мне математический и статистический аппарат не очень даётся Но я могу грузануть иными вещами. Сейчас - это голые цифры ни о чём, в вакууме.

[Hogfather]

Ink, Хорошо, объясняю без матаппарата эту ерунду.

Идете Вы в лес и убиваете НЁХ. А темно, ничего не видно. Вы её ощупываете, и чувствуете, что есть тушка, покрытая шерстью. Понятно, что это может быть собака, а может барсук. И Вы уже точно знаете, что не крокодил. Это первые данные.

Дальше берете в руки, прикидываете -- кил 10 скотина тянет. Поскольку в лесу водятся енотовидные собаки в жутком количестве, ну, думаете, точно, енотовидка. И уже планируете разрубку оной для розничной торговли и шкурку в заготконтору.

Потом Вы тщательно щупаете морду и хвост (квартили), и понимаете, что нефига это не собаковидная енота. А обычный дальневосточный снарк-трехлеток, занесенный в Красную книгу и надо срочно линять из этого леса.
Примерно так.