18394

Аналіз рядів розподілу

Лекция

Социология, социальная работа и статистика

Тема 5 Аналіз рядів розподілу 5.1 Ряди розподілу. 5.2 Статистичні таблиці. 5.3 Суть і характеристики варіації. 5.4 Методи обчислення дисперсії. 5.5 Характеристики форми розподілу. 5.6 Криві розподілу. 5.1 Ряди розподілу Ряд розподілу – основа будь якого групуван...

Украинкский

2013-07-08

219.5 KB

21 чел.

Тема 5 Аналіз рядів розподілу

5.1 Ряди розподілу.

5.2 Статистичні таблиці.

5.3 Суть і характеристики варіації.

5.4 Методи обчислення дисперсії.

5.5 Характеристики форми розподілу.

5.6 Криві розподілу.

5.1 Ряди розподілу

Ряд розподілу – основа будь якого групування.

Складовими елементами ряду розподілу є:

- варіанти;

- частоти;

- частки.

Варіанти – це окремі значення групувальної ознаки.

Частоти – це числа, які показують, скільки разів повторюються окремі значення варіант.

Замість частот або дродатково до них елементом ряду розподілу може бути частка. Це відносна величина структури, яка показує співвідношення кількості елементів сукупності тієї чи іншої групи до загальної їх кількості по сукупності в цілому. Частка може бути виражена у долях одиниці чи відсотках.

При визначенні медіани використовують поняття накопиченої (кумулятивної) частоти (частки).

Ряди розподілу поділяють на атрибутивні та варіаційні. Вид ряду розподілу залежить від виду ознаки, яку поклали в основу групування.

Приклад. Атрибутивний ряд розподілу групи студентів за статтю (табл.5.1).

Таблиця 5.1

Розподіл групи студентів за статтю

Варіанти групувальної ознаки - стать

Кількість студентів, що потрапили до групи, осіб

Частка студентів групи, %

чоловік

5

22,73

жінка

17

77,27

Разом

22

100,0

Залежно від того, як представлена варіанта групувальної ознаки, варіаційні ряди розподілу поділяють на дискретні (варіанта – дискретне число) та інтервальні (варіанта представлена у вигляді інтервалу значень).

Якщо кількість значень дискретної ознаки обмежена, уворюється дискретний ряд розподілу (табл 5.2).

Якщо дискретна ознака варіює в широких межах або вона неперервна, будують інтервальний ряд розподілу (табл.5.3). Варіанти групуються в інтервали, а їх частоти відносяться до всього інтервалу, а не до окремого елементу.

Таблиця 5.2

Розподіл сільських сімей України за розміром

Розмір сім”ї

Частка сімей, % до підсумку

Кумулятивна частка,%

2

40,2

40,2

3

22,0

62,2

4

20,0

82,2

5

10,3

92,5

6

4,9

97,4

7 і більше

2,6

100,0

Разом

100,0

х

Таблиця 5.3

Розподіл студентів, що мешкають у гуртожитках, за розміром житлової площі в середньому на одного студента

Розмір житлової площі,

Частка студентів, % до загальної чисельності

До 4

1,3

4,1-6,0

58,2

6,1-8,0

23,5

8,1-10,0

11,0

Понад 10,0

6,0

Разом

100,0

Порівнюючи з нормою 6 на 1 мешканця більшість студентів (1,3+58,2=59,5%) проживає у перенаселених гуртожитках.Ряди розподілу можна зобразити графічно:

- варіаційний дискретний ряд – у вигляді полігону;

- варіаційний з рівними інтервалами – у вигляді гістограми;

- варіаційний з нерівними інтервалами – у вигляді гістограми, будова якої грунтується на щільності розподілу.

Щільність розподілу – це кількість елементів сукупності, що припадає на одиницю ширини інтервалу групувальної ознаки.

Приклад. За кількістю учнівських місць 400 шкіл знаходиться в інтервалі 800-1000. Частка від ділення 400: (1000-800)=2 і є щільністю розподілу.

Розподіл елементів сукупності за двома та більше ознаками називається комбінаційним (якщо послідовно проводять групування за цими ознаками) або багатомірним (якщо групують за кількома ознаками одночасно). Приклад комбінаційного групування – розподіл населення Криворізького району на сільське та міське, на чоловіче та жіноче. Приклад багатомірного групувіання – розподіл населення Криворідзького райрну на сільське та міське, в т. ч. на чоловіків та жінок різних вікових категорій.

5.2 Статистичні таблиці

Статистичні таблиці призначені для найбільш раціонального, наочного та систематизованого викладення результатів зведення та групування статистичних даних.

Їх складають не лише на заключному етапі дослідження. Під час обробки статистичної інформації використовують допоміжні робочі таблиці.

Статистичні таблиці слід відрізняти від розрахункових. У них обов”язково містяться наслідки статистичного аналізу соціально-економічних явищ і процесів (на відміну від розрахункових).

У статистичній таблиці розрізняють підмет і присудок.

Підмет таблиці – це статистична сукупність, об”єкти або їх частини, які характеризуються рядом числових показників.

Присудок таблиці – це показники, що характеризують статистичну сукупність.

Статистична таблиця має ряд горизонтальних рядків і вертикальних граф, перетин яких утворює клітини. Ліві бічні та верхні – призначені для заголовків, а решта – для числових даних.

Сукупність рядків і граф без наведення числових даних утворює макет статистичної таблиці (табл5.4).

Таблиця 5.4

Загальний заголовок

Присудок

Заголовки граф (верхні заголовки)

Підмет

А

1

2

3

4

…….

Бічні заголовки

Рядки таблиці

Підсумок

Графи таблиці

Загальний і внутрішні заголовки – обов”язковий атрибут статистичної таблиці.

Загальний заголовок коротко та чітко характеризує її зміст, територію, час, до яких відносяться дані, одиниці їх виміру.

Внутрішні заголовки. У бічних розкривається зміст підмету, у верхніх – зміст присудка.

Іноді бувають примітки до таблиць із роз”ясненнями змісту окремих показників чи заголовків.

Найчастіше підмет розміщується зліва, присудок – справа, але це не обов”язково.

Є правила, якими користуються при складанні статистичних таблиць:

- таблиця має бути невеликою, включати лише ті дані, що необхідні для вивчення явища;

- загальні та внутрішні заголовки формулюються чітко, коротко та змістовно;

- слід нумерувати показники присудка, коли їх багато. Графи з переліком об”єктів або груп – великими літерами, графи показників – цифрами;

- при відсутності відомостей про розмір явища у відповідній клітинці пишуть “Немає відомостей” або ставлять (….); відсутність самого явища позначають тире (-); якщо величина показника таблиці менша 0,05, у клітинці ставлять 0,0; якщо клітинка не заповнюється – ставлять (х);

- у межах однієї графи кількісні показники повинні наводитись з однаковою точністю, тобто до 0,1; до 0,01; до 0,001;

- виділяють спеціпльну графу для показників, що мають різноманітні одиниці вимірювання;

- таблиці повинні бути замкненими, тобто з підсумковими результатами ( за винятком аналітичних таблиць, де підсумки не обов”язкові.

За побудовою підмета таблиці поділяють на три види – прості, групові та комбінаційні. Іншими словами – вид таблиці залежить лише від підмета.

Проста таблиця. Підмет містить перелік об”єктів, адміністративних і територіальних одиниць, перелік періодів, дат.

Приклад. (Табл.5.5).

Таблиця 5.5

Кількість студентів у окремих країнах

Країна

Кількість студентів

тис. осіб

на 10000осіб населення, осіб

Україна

889

172

Польща

343

91

Угорщина

99

93

Разом

1331

х

У підметі – перелік окремих країн, присудок – кількість студентів.

Групова таблиця. У її підметі розміщують групи елементів сукупності за однією ознакою. Найпростіший вид таких таблицьце ряди розподілу. У присудку таких таблиць лише один показник – кількість одиниць сукупності, що входять до кожної групи. У складніших таблицях присудок доповнюють рядом інших показників, які характеризують підмет.

Комбінаційна таблиця. У її підметі розміщують групи за однією ознакою, які поділяють на підгрупи за іншими ознаками. Інколи групи за однією ознакою розміщують у підметі, а за іншою – у присудку.

Приклад. (Табл.5.6).

Таблиця 5.6

Розподіл сімей регіону за розміром та кількістю кімнат у квартирах,%

Розмір сім”їЄ осіб

Число кімнат у квартирах

одна

дві

три та більше

разом

1

62,9

31,6

5,5

100,0

2

25,8

56,6

17,6

100,0

3

12,3

57,9

29,8

100,0

4

7,8

42,8

49,4

100,0

5 і більше

3,2

32,3

64,5

100,0

Разом

15,3

47,4

37,3

100,0

Розробка присудка таблиці буває простою та комбінованою.

Проста розробка присудка. Показники, що характеризують присудок, розміщуюються паралельно. Тут загаловки граф будуть такі (табл.5.6).

Таблиця 5.6

Очікувана тривалість життя за окремі періоди

Період, для якого розраховувалися показники

Усе населення

У тому числі

чоловіки

жінки

у місті

у селі

..

..

..

..

..

..

..

..

..

..

..

..

Можна зробити висновки про тривалість життя чоловіків і жінок окремо, а також міських і сільських жителів окремо, тобто за двома ізольованими ознаками. Тут визначено очікувану тривалість життя для кожної статі незалежно від місця проживання.

Комбінована розробка присудка. Показники, що характеризують присудок, подаються в комбінації. Заголовки набувають для нашого прикладу інший вигляд (табл.5.7).

Таблиця 5.7

Очікувана тривалість життя за окремі періоди

Період, для якого розраховувалися показники

Усе населення

У тому числі

міське

сільське

чоловіки

жінки

чоловіки

жінки

..

..

..

..

..

..

..

..

..

..

..

..

Тут стає можливим порівняння очікуваної тривалості життя міських і сільських чоловіків або жінок.

Така розробка присудка вміщує більше інформації, ніж проста.

Розробка присудка не змінює виду таблиці. При тій чи іншій розробці присудка таблиця може бути простою, груповою чи комбінаційною.

Читання таблиці:

- поступове ознайомлення зі змістом окремих частин таблиці;

- уміння розкривати загальний зміст таблиці;

- оцінка суспільного явища, яке характеризує таблиця.

Логічний та арифметичний контроль таблиціполягає у її аналізі

Аналіз таблиць:

1) аналіз побудови:

- яке суспільне явище наведене в таблиці;

- якими ознаками характеризується явище;

- які ознаки покладені в основу групування;

- що утворює підмет і що утворює присудок;

2) аналіз змісту таблиці:

- вивчення окремих груп підмета таблиці (аналіз по горизонталі);

- вивчення окремих ознак присудка (аналіз по вертикалі);

- зіставлення даних різних груп;

- визначення наявності та характеру залежності між окремими ознаками;

- подання узагальнюючих висновків про окремі групи та про всю сукупність.

Так дані таблиці про розподіл сімей свідчать про зв”язок між розміром сімей і числом кімнат у квартирах. Аналіз по вертикалі: у 1-кімнатних мешкають переважно одинаки, але є понад 10% сімей із 4 та більше членами. У 2-кімнатних – переважно сім”ї з 2 і 3 осіб. У 3-кімнатних – із 3,4 та більше. Аналіз по горизонталі: сім”ї з 4 осіб займають 2 і 3-кімнатні квартири; сім”ї з 3 осіб – переважно в 2-кімнатних, але досить значна їх частка (приблизно 30%) займають 3-кімнатні квартири.

5.3 Суть і характеристики варіації

Варіація, тобто коливання значень будь якої ознаки, є властивістю статистичної сукупності. Вона зумовлена дією безлічі взаємозв”язаних причин, як основних, так і другорядних.

Основні причини формують центр розподілу, другорядні – варіацію ознак, а разом вони – форму розподілу.

Статистичні характеристики центру розподілу (середня, мрда, медіана) відіграють важливу роль у вивченні статистичних сукупностей. В одних сукупностях індивідуальні значення ознаки значно відхиляються від центру розподілу, а в інших – тісно групуються навколо нього. Тому виникає потреба у визначенні ступеню варіації. Чим менша варіація, тим однорідніша сукупність, а ,отже – надійніші та типовіші характеристики центру розподілу.

Варіацію використовують для оцінки сталості та диференціації явищ при використанні вибіркового методу.

Для вимірювання та оцінки варації використовують систему абсолютних і відносних характеристик:

- розмах варіації;

- середнє лінійне відхилення;

- середнє квадратичне відхилення;

- коефіцієнт варіації%

- дисперсію.

Кожна з них має переваги прив иврішенні певних завдань статистичного аналізу.

Методика обчислення характеристик варіації залежить від виду ознаки х і наявних даних (згруповані вони чи незгруповані).

Розмах варіації – це різниця між найбільшим і найменшим значеннями ознаки.

Характеризує межі, в яких змінюється значення ознаки.

В інтервальному ряді розподілу розмах дорівнює різниці між верхньою межею останнього та нижньою межею першого або як різниця між середніми значеннями цих інтервалів.

Розмах як міра коливання ознаки простий у обчисленні та тлумаченні. Але надійність його невисока, бо вона базується на двох крайніх значеннях ознаки, які часто не є типовими або мають випадковий характер. Тому розмах використовують для попередньої оцінки варіації.

У практиці статистико-економічного аналізу широко застосовують характеристики варіації, які грунтуються на відхиленнях індивідуальних значень ознаки від середньої величини . Оскільки , то тут застосовують або модулі , або квадрати відхилень . У результаті маємо такі характеристики варіації:

- середнє лінійне відхилення ;

- середнє квадратичне відхилення ;

- дисперсія .

За незгрупованими даними обчислюють прості форми цих показників.

;   .

За незгрупованими даними обчислюють зважені форми цих характеристик.

;   .

та  призначені для вимірювання варіації ознаки  в сукупності. Чим менша варіація, тим менші значення  та .

Статистичні характеристики варіації взаємопов”язані. Так розмах варіації при нормальному або близькому до нього розподілі дорівнює шести середнім квадратичним відхиленням.

.

Зв”язок між цими характеристиками залежить певною мірою від обсягу сукупності n і визначається за формулою

.

n 6 8 10 20 30 40 50 100 200

K     0,39  0,35    0,32     0,27   0,24   0,23   0,22    0,20    0,18

також пов”язане із . Згідно мажоритарності середніх . Якщо обсяг сукупності достатньо великий і розподіл ознаки наближається до нормального, то  або .

Розмах варіації, середнє лінійне та квадратичне відхилення – величини іменовані, мають одиниці виміру варіюючої ознаки.

При порівнянні варіації різних ознак використовують відносні характеристики – коефіцієнти варіації, які обчислюють як відношення

.

Розрізняють такі види коефіцієнтів варіації:

- лінійний ;

- квадратичний ;

- осциляції ;

- квартильний .

За допомогою коефіцієнта варіації порівнюють варіації однієї і тієї ж ознаки в різних сукупностях. Найчастіше для порівняння використовують квадратичний коефіцієнт. Він дає змогу оцінити однорідність сукупності, типовість і надійність середньої величини.

Якщо коефіцієнт варіації не перевищує 33%, то сукупність є однорідною, а середня – типовою.

5.4 Методи обчислення дисперсії.

Дисперсія або середній квадрат відхилення  займає особливе місце в статистичному аналізі. Вона має важливе значення при вивченні варіації, а також є важливим і невід”ємним елементом інших статистичних методів (вибіркового, дисперсійного, кореляційно-регресійного).

Дисперсія є базою для обчислення середнього квадратичного відхилення.

і залежно від типу наявних даних  може бути простою та зваженою

Для незгрупованих даних використовується проста форма дисперсії.

.

Для згрупованих – зважена форма.

.

Дисперсія – величина неіменована.

При застосуванні обчислювальної техніки зручніше визначати дисперсію за формулою

,

де - середній квадрат значень ознаки;

- квадрат середньої величини.

Цю формулу для незгрупованих даних можна розписати таким чином:

,

а для згрупованих

.

Дисперсія альтернативної ознаки визначається за формулою

,

де  - показники, що відображають структуру сукупності.

Очевидно, що при відсутності варіації . Максимальне значення дисперсії альтернативної ознаки становить 0,25, коли , тобто, коли одиниці сукупності порівну розподілені між її двома значеннями “так” і “ні”.

У випадку, коли елементи сукупності розподіляються на три та більше групи, оцінка варіації являє собою узагальнюючу дисперсію

,

де - частка j-групи;

m – кількість груп.

5.5 Характеристики форми розподілу.

Через різноманітність статистичних сукупностей є багато різних форм співвідношення частот і значень варіюючої ознаки.

За своєю формою розподіли поділяють на такі:

- одновершинні;

- двовершинні;

- багатовершинні.

Наявність двох і більше вершин свідчить про неоднорідність сукупності, про поєднання в ній груп із різними рівнями ознаки.

Розподіли якісно однорідних сукупностей – одновершинні. Вони поділяються на такі види:

І)- симетричні;

  - асиметричні (скошені);

ІІ)- гостровершинні;

    - плосковершинні.

І). У симетричному розподілі рівновіддалені від центру значення ознаки мають однакові частоти.

В асиметричному – вершина розподілу зміщена.

Напрям асиметрії протилежний напряму зміщення вершини. Якщо вершина зміщена вліво, то це правостороння асиметрія, і навпаки. Асиметрія виникає внаслідок обмеженої варіації в одному напрямку або під впливом домінуючої причини розвитку, яка веде до зміщення центру розподілу.

У симетричному розподілі характеристики центру розподілу мають однакові значення.

.

В асиметричному при правосторонній асиметрії

,

а при лівосторонній асиметрії

.

Мірою асиметрії є коефіцієнт асиметрії А, який може бути визначений як стандартизовані відхилення або через стандартизовані моменти.

Стандартизовані відхилення - відхилення між середньою арифметичною та модою чи медіаною. Вони характеризують напрям і міру скошеності розподілу та визначаються як

       або         .

Очевидно, що у симетричному розподілі А=0, при правосторонній асиметрії А>0 , при лівосторонній А<0.

ІІ) Гостровершинність розподілу відображає скупченість значень ознаки навколо середньої величини та називається ексцесом. На практиці в одному одновершинному розподілі поєднуються симетричний та гостровершинний, або скошений і плосковершинний.

Узагальнюючою характеристикою розподілу є моменти. За їх допомогою можна описати будь який розподіл.

Момент розподілу – це середня арифметична к-ступеня відхилень х-а.

Залежно від величини а моменти поділяють на такі види:

- первинні (а=0);

- центральні ();

- умовні (а=const).

Ступінь к визначає порядок моменту.

Первинний момент першого порядку є середньою арифметичною , другого порядку – середній квадрат значень ознаки .

Центральний момент другого порядку характеризує варіацію , третього – асиметрію, четвертого – ексцес.

Центральні моменти  та  для згрупованих даних визначаються за формулами

         та         .

У симетричному розподілі =0. Чим більша скошеність ряду розподілу, тим більший .

Для характеристики скошеності, тобто асиметрії, використовують стандартизований момент

При правосторонній асиметрії А>0, при лівосторонній А<0. Правосторонню асиметрію через це називають додатньою, а лівосторонню – від”ємною. При А<0,25 асиметрія вважається низькою, при А<0,5 = середньою, при А>0,5 – високою.

Для вимірювання ексцесу використовують стандартизований момент четвертого порядку

.

У симетричному розподілі Е=3. При гостровершинному розподілі Е>3, при плосковершинному - Е<3. У цих коефіцієнтах відображається концентрація елементів сукупності.

Оцінка нерівномірності розподілу значень ознаки між окремими складовими сукупностей грунтується на порівнянні часток двох розподілів за кількістю елементів сукупності  та за обсягом значень ознаки .

Якщо розподіл значень ознаки рівномірний, то

Відхилення часток свідчить про певну нерівномірність розподілу. Вона може бути виміряна за допомогою таких коефіцієнтів:

- коефіцієнт концентрації

;

.

Він є узагальнюючою характеристикою відхилення розподілу від нормального. При рівномірному розподілі К=0, при повній концентрації К=1.

Чим більший ступінь концентрації, тим більший коефіцієнт К;

- коефіцієн локалізації

.

Розраховується для кожної j-складової сукупності. При рівномірному розподілі всі . У випадку коецентрації значень у j-складовій  і навпаки.

і  - ефективний засіб вимірювання диференціації сукупності за даними інтервальних рядів з нерівними інтервалами та за даними атрибутивних рядів.

5.6 Криві розподілу.

Розглянуті характеристики варіації дають уяву про її характер і форми розподілу. Але більш глибоко закономірність співвідношення варіантів і частот можна описати певною функцією, яку називають теоретичною кривою, а не тільки характеристиками з пп.5.3 та 5.5.

Найпоширеніша із теоретичних кривих виявилася нормальна крива. Вона застосовується як стандарт, з яким порівнюють інші розподіли, а також відіграє значну роль у вибірковому, кореляційно-регресійному, факторному та інших статистичних методах

Нормальний розподіл близький до інших одновершинних розподілів. Його використовують як перше наближення при моделюванні. Розподіли, що не є нормальними, приводять до нормальних шляхом перетворення змінної величини х, наприклад заміною х на їх логарифми lg x. Логарифмічною нормальною кривою можна описати асиметричні розподіли з правосторонньою асиметрією.

Частоти теоретичної кривої називають теоретичними частотами. Для нормального розподілу вони визначаються за формулою

,

де n - обсяг елементів сукупності;

- інтегральна функція розподілу. Ця функція табульована. Її значення – це значення функції нормального розподілу при певни значеннях t.

 0 0,33       0,72       1,0       1,38       1.78       2,83       

        0,5      0,628     0,764    0,841    0,916     0,962     0,997       1

Функція нормального розподілу асиметрична. Якщо .

Теоретичні  та емпіричні  частоти мають відхилення , які можуть мати випадковий характер або бути наслідком невідповідності теоретичної кривої реальному характеру розподілу. Для об”єктивної оцінки істотності відхилень  використовують критерії узгодження Пірсона  та Колмогорова .

;

,

де D – максимальне відхилення між накопиченими частотами емпіричного та теоретичного розподілів.

Їх значення порівнюють із критичними. Якщо фактичне значення  перевищує критичне значення  для імовірності 1- та числі ступенів вільності , де m – число груп; r – число параметрів функції, тобто

,

то відхилення між теоретичними та емпіричними частотами вважається істотним, а розподіл не відповідає нормальному закону. Якщо нерівність не справджується, то істотність відхилень вважається не доведеною, а розподіл відповідає теоретичному нормальному закону.

Критерії узгодження дають загальну оцінку ступеня відхилення емпіричного розподілу від нормального, але не визначають його характеру. Тому при істотних відхиленнях  аналіз розподілу доповнюють характеристиками асиметрії та ексцесу.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

81654. Ми тебе не забули, Тарасе! 871 KB
  Шевченка виставка книг Шевченка виставка літератури про Шевченка Ім’я освячене любов’ю портфоліо Життєвий шлях плакат літопис долі Кобзаря газета Шевченко художник репродукції картин квітка пам’яті Вінок Заповітів Шевченка кросворд плакат Шануємо Кобзаря карта Шевченківських місць в Україні дитячі малюнки до пейзажної лірики.
81655. Краса мрій про майбутнє і нове 83 KB
  У гірській країні на схилі великої і старої гори знайшов прихисток маленький Горбик. А маленький Горбок мріяв про казки чарівні далекІ країни і чудеса які йому ніяк не вдавалося побачити самому. З усіх боків його оточували високі гори і тому Горбок міг мріючи дивитися тільки вгору на безмежно таємниче і загадкове зоряне небо.
81656. Перенос слова 36.5 KB
  Задачи: Образовательная: на основе занимательной литературы развивать умение переносить слова с учетом особенностей слогов и изученных правил; Развивающая: развивать умение сравнивать, анализировать, обобщать; развивать наблюдательность, внимание, память, активность, грамотную речь учащихся;
81657. Людина починається з добра! Урок-спектакль за творами В.О. Сухомлинського 74 KB
  Мета: Продовжувати знайомство учнів з творами В.О. Сухомлинського; формувати у дітей уявлення про те, що добра, чуйна людина завжди допомагає іншим, поважає, піклується про стареньких, добре ставиться до рідних і друзів; навчати учнів оцінювати вчинки головних героїв оповідань, наслідувати їх позитивні риси, прагнути до самовдосконалення...
81658. Цвіркун та праця 52 KB
  Обладнання: малюнок цвіркуна мурашки торбинка запитань словникові слова картинки з написом Обвинувачі Захисники карта світу. За що боровся сірійський народ Що цікавого можна розповісти про про автора Які бувають цвіркуни Прочитайте рядки про весняне пробудження цвіркуна Знайдемо рядки осуду цвіркуна мурашиним родом.
81659. Аппликация из бумаги и картона. Виды бумаги и картона. Свойства картона. Последовательность действий при работе с бумагой и картоном по шаблону. Изготовление сюжетной аппликации «Ежик» 73 KB
  Сказочный персонаж ежик Шуршик стаканчики с водой полоски бумаги и картона альбомы для уроков труда бумага картон клей ножницы шаблоны салфетки. Вспомним о разновидности бумаги проведем исследовательскую работу чтобы раскрыть свойства картона и выполним практическую работу по изготовлению аппликации.
81660. Різноманітність тварин в природі. Я і Україна (природознавство) 553.5 KB
  Удосконалювати навички роботи в малих групах формувати уміння порівнювати тварингрупувати їх. Виховна: виховувати любов до природи дбайливе ставлення до тварин. На нас чекають цікаві пригодиви дізнаєтесь які є групи тварин.
81661. Русская литерная критика эпохи предромантизма:полемика о «старом» и «новом» слоге; дискуссии о принципах перевода «Иллиады» Гомера; дискуссии о новых поэтических жанрах 31.86 KB
  Начав перевод Илиады поэт вскоре убедился что традиционный александрийский стих не передаст стих Гомера. В результате напряженных творческих исканий он понял Гомера как народного поэта Древней Греции как поэта общественнонациональной темы. Следовательно чтобы понять и почувствовать Гомера не надо ориентироваться на современный изящный вкус Переводчику Гомера должно отречься от раболепства перед вкусом гостиных перед сей прихотливой утонченностью и изнеженностью обществ.
81662. Становление русской романтической критики в тв-ве В.А.Жуковского, К.Н.Батюшкова. Типологический анализ 1й из статей Жуковского 32.99 KB
  Типологический анализ 1й из статей Жуковского. Создание новой школы в русской поэзии и соответствующей запросам этой школы новой критики связано с именем Василия Андреевича Жуковского 1783 I8S2. Статьи Жуковского его размышления об искусстве в письмах и дневниках многочисленные эстетические конспекты являющиеся важным свидетельством активного самообразования и самоопределения богатейший материал для осмысления вклада поэта в русскую критику. Обращает на себя внимание тесная сращенность критической и поэтической мысли Жуковского...