Как найти в среднем по району

По трем районам города имеются следующие
данные на конец года (табл. 4.1).

Таблица 4.1

Район города	Сумма вкладов в сбер. кассы, млн. руб.	Средний размер вклада, тыс. руб.	Среднее число вкладов на 1 сбер. кассу
1	5400	600	1500
2	3900	650	1000
3	8000	800	2000

Определить:

а) средний размер вклада;

б) среднее число вкладов в сберкассы;

в) среднее число сберкасс на 1 район
города;

г) среднюю сумму вкладов.

Решение:

Средний
размер вклада ()
находиться как отношение суммы вкладов
(S_сумм) к числу
вкладов (n).

Средний
размер вклада по трем районам найдем
по формуле средней геометрической
взвешенной. Весом в данном случае будет
выступать сумма вкладов.

= (5400 + 3900 + 8000) / (5400 / 600 + 3900 / 650 + 8000 / 800) =

=
17300 / (9 + 6 + 10) = 17300 / 25 = 692 тыс. руб.

Среднее
число вкладов в сберкассы по всем районам
города найдем как среднее арифметическое
из числа вкладов в каждом районе:

= 25 / 3 = 8,333 тыс. шт.

Зная
число вкладов в каждом районе города
(n) и среднее число вкладов
на одну сберкассу (n_ед)
можем найти число сберкасс (N):

N
= n / n_ед

Найдем
для каждого района города:

N₁
= 9000 / 1500 = 6 сберкасс

N₂
= 6000 / 1000 = 6 сберкасс

N₃
= 10000 / 2000 = 5 сберкасс

Найдем
среднее число сберкасс в районе по
формуле среднего арифметического:

= (6 + 6 + 5) / 3 = 5,667 сберкасс.

Средняя
сумма вкладов на район города находиться
по формуле средней арифметической:

= (5400 + 3900 + 8000) / 3 = 5766,667 млн. руб.

Средняя
сумма вкладов на одну сберкассу находиться
по формуле:

= (5400 + 3900 + 8000) / (6 + 6 + 5) = 1017,647 тыс. руб.

Практическая работа №5

В соответствии с макетом по данным табл.
2.1 постройте группировку предприятий
по признакам: X – объем
продукции, Y –
производительность труда.

Вычислите общую, внутригрупповые и
межгрупповую дисперсии производительности
труда; среднюю из внутригрупповых.
Проверьте сложением дисперсий правильность
Ваших расчетов.

Вычислите коэффициент детерминации.

Сделайте краткие выводы.

Решение:

Рассчитаем
производительность труда для каждого
завода.

Таблица 5.1

Заводы, п/п	Годовой объем продукции, млн. руб.	Производительность труда, тыс. руб. / чел.
1	1,7	6,07
2	4,8	10,00
3	3,7	8,81
4	6,1	12,08
5	9,4	13,24
6	9,6	9,41
7	2,1	4,29
8	2,6	5,20
9	4,5	7,26
10	8,4	8,48
11	9,7	10,43
12	2,3	5,35
13	3,4	6,07
14	6,3	10,33
15	9,8	10,83
16	7,3	9,86
17	1,8	4,62
18	2,6	6,05
19	4,8	9,41
20	16,1	12,88
21	1,3	3,82
22	2,3	5,90
23	1,3	5,20
24	3,4	6,94
25	5,6	12,87
26	2,2	8,46
27	1,9	8,44
28	6,1	8,65
29	8,2	13,23
30	3,6	11,61
31	4,6	11,22
32	2,5	10,64
33	3,4	8,61
34	6,4	16,20
35	2,3	6,57
36	1,8	9,00
ИТОГО:	173,9	318,0

Разделим
выборку на 5 классов. Величины интервалов
определим из формул:

,
.

,
.

Составим
корреляционную таблицу

Таблица 5.2

y	х	Итого
3,82	6,30	6,30	8,78	8,78	11,25	11,25	13,73	13,73	16,20
1,30	4,26	10	5	3	1	0	19	2,78
4,26	7,22	0	2	4	2	1	9	5,74
7,22	10,18	0	1	4	2	0	7	8,70
10,18	13,14	0	0	0	0	0	0	11,66
13,14	16,10	0	0	0	1	0	1	14,62
Итого	10	8	11	6	1	36	–
	5,06	7,54	10,01	12,49	14,96	–	–

Значения
в строке

и столбце

задают последовательность точек, которая
иллюстрирует зависимость среднего
значения результативного признака (у)
от факторного признака (х) – эмпирическую
линию регрессии.

Общая
и межгрупповая дисперсии находятся по
формулам :

где

– межгрупповая дисперсия;

– общая дисперсия.

– групповые средние;

– общая средняя; n_i
– частота i-ой группы; y_i
– i-й вариант признака;
f_i –
частота i-го варианта.

Общая
дисперсия показывает вариацию
результативного признака под воздействием
всех факторов. Межгрупповая дисперсия
показывает вариацию результативного
признака, обусловленную вариацией
группировочного. Средняя из внутригрупповых
показывает вариацию результативного
признака под воздействием факторов
неучтенных при группировке. Средняя из
внутригрупповых находиться по формуле
средневзвешенной.

Все три вида дисперсий связаны правилом
сложения трех дисперсий

=
+

Таблица 5.3. Вспомогательные расчеты для
расчета межгрупповой дисперсии

Группа	ni	i	i –	(i – )2	ni · (i – )2
1	19	6,93	-1,91	3,63	69,00
2	9	10,89	2,06	4,23	38,09
3	7	10,78	1,95	3,80	26,60
4	0	0,00	-8,83	78,05	0,00
5	1	12,88	4,05	16,37	16,37
Итого	36	–	–	–	150,06

= 150,06 / 36 = 4,168

Таблица 5.4. Вспомогательные расчеты для
расчета общей дисперсии

Группа	ni	yi	yi –	(yi – )2	ni · (yi – )2
1	19	5,06	-3,8	14,2	270,5
2	9	7,54	-1,3	1,7	15,1
3	7	10,01	1,2	1,4	9,7
4	0	12,49	3,7	13,4	0,0
5	1	14,96	6,1	37,6	37,6
Итого	36	–	–	–	310,25

= 310,25 / 36
= 8,864

Найдем внутригрупповую дисперсию по
первой группе

Таблица 5.5 Расчетная таблица для расчета
дисперсии по первой группе

№ п/п	y	y –	(y – )2
1	6,07	-0,86	0,735
2	8,81	1,88	3,538
3	4,29	-2,64	6,985
4	5,20	-1,73	2,988
5	5,35	-1,58	2,496
6	6,07	-0,86	0,735
7	4,62	-2,31	5,351
8	6,05	-0,88	0,778
9	3,82	-3,11	9,642
10	5,90	-1,03	1,063
11	5,20	-1,73	2,988
12	6,94	0,01	0,000
13	8,46	1,53	2,350
14	8,44	1,52	2,298
15	11,61	4,68	21,942
16	10,64	3,71	13,761
17	8,61	1,68	2,819
18	6,57	-0,36	0,128
19	9,00	2,07	4,290
Сумма	–	–	84,887

= 84,887 / 19 = 4,468

Найдем внутригрупповую дисперсию по
второй группе

Таблица 5.6. Расчетная таблица для расчета
дисперсии по второй группе

№ п/п	y	y –	(y – )2
1	10,00	-0,50	0,245
2	12,08	1,58	2,509
3	7,26	-3,24	10,480
4	10,33	-0,17	0,028
5	9,41	-1,08	1,174
6	12,87	2,38	5,656
7	8,65	-1,84	3,396
8	11,22	0,72	0,524
9	16,20	5,71	32,572
Сумма	–	–	56,584

= 56,584 / 9 = 7,073

Найдем внутригрупповую дисперсию по
третьей группе

Таблица 5.7. Расчетная таблица для расчета
дисперсии по третьей группе

№ п/п	y	y –	(y – )2
1	13,24	2,46	6,031
2	9,41	-1,37	1,882
3	8,48	-2,30	5,284
4	10,43	-0,35	0,125
5	10,83	0,05	0,002
6	9,86	-0,92	0,844
7	13,23	2,44	5,964
Сумма	–	–	20,133

= 20,133 / 7 = 1,83

Внутригрупповая дисперсия по четвертой
группе будет равна нулю, т.к. в этой
группе нет ни одного завода.

= 0

Внутригрупповая дисперсия по пятой
группе будет равна нулю, т.к. в этой
группе только один завод.

= 0

Найдем
среднюю из внутригрупповых :

=
(4,468 * 19 + 7,073 * 9 + 1,83 * 7 + 0 * 0 + 0 * 1) / 36 = 161,359
/ 36 = 4,482

Проверим
правило сложения дисперсий

+
=

4,168
+ 4,482 = 8,865

= 8,864

Т.е. правило сложения дисперсий
выполняется.

Эмпирический
коэффициент детерминации равен :

η² =
4,168 / 8,864 = 0,47

Т.е. 47 % вариации результативного признака
объясняется вариацией факторного
признака.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #

Численность населения города составляла:

на 1 января – 80500 чел.,

на 1 февраля – 80540 чел.,

на 1 марта – 80550 чел.,

на 1 апреля – 80560 чел.,

на 1 июля – 80620 чел.,

на 1 октября – 80680 чел.,

на 1 января следующего года – 80690 чел.

Определите среднюю численность населения города за январь, в первом квартале, в первом полугодии и за год в целом.

Решение:

На примере данной задачи разберём все методы определения средней численности населения.

Найдём среднюю численность населения города за январь по формуле средней арифметической простой:

Найдём среднюю численность населения города за первый квартал.

Так как даты, на которые приходятся данные о численности, равны между собой, расчёт выполним по формуле средней хронологической:

В первом полугодии средняя численность населения будет определяться по формуле средней арифметической взвешенной, так как промежутки между датами не равные:

Среднюю численность за год в целом определим также по формуле средней арифметической взвешенной:

Простой пример: Утром вы ведёте машину до работы со скоростью 30 км/ч, потому что вы не хотите на работу, а обратно едете уже со скоростью 60 км/ч, потому что спешите попасть домой. Какова средняя скорость вашего передвижения в этот день?

Подсказка: Нет, не 45 км/ч.

А пока вот вам небольшая табличка.

Но что всё это значит?

Давайте начнём сначала. Что вообще мы понимаем под словом «среднее»? Для большинства из нас это «какое-то число посередине» либо некое сбалансированное по каким-то критериям число.

Можно предложить более универсальную интерпретацию понятия «среднее значение». Среднее значение какого-либо ряда значений — это то, которым можно заменить любую единицу ряда и получить тот же результат. Условно говоря, я могу выбросить все представленные данные, кроме среднего значения, и общий смысл не изменится.

Одна из целей получения среднего значения — это понять суть выборки данных с помощью репрезентативного образца. Но сам процесс вычисления среднего значения зависит от того, каким образом взаимодействуют элементы группы данных. Давайте посмотрим, как это происходит.

Среднее арифметическое

Среднее арифметическое знакомо нам всем со школы:

среднее арифметическое = сумма всех величин/количество величин

Задачка: вы весите 75 кг и зашли в лифт с подростком весом 50 кг и толстяком весом 175 кг. Каков средний вес вашей группы?

На самом деле вопрос стоит так: Если заменить вашу весёлую компанию тремя клонированными людьми с одинаковым весом, каким весом должен обладать каждый такой клон?

В этом случае мы просто заказываем на фабрике по производству клонов человека трёх экземпляров весом в 100 килограмм каждый (Помним: (75+50+175)/3) и довольно потираем руки.

Преимущества среднего арифметического:

• Отлично работает для совокупностей, значения которых легко складываются;
• Просто вычисляется: складывай, разделяй и властвуй;
• Интуитивно понятно — среднее арифметическое для нас как раз и является «числом где-то в середине» между наибольшим и наименьшим значением.

Недостатки среднего арифметического:

• Среднее арифметическое не работает для числовых рядов с большим разбросом в значениях. Ну, скажем, среднее арифметическое чисел 100, 200 и -300 — это 0, а это уже обескураживает.

Среднее арифметическое срабатывает в 80% случаев. К сожалению, 20% оставшихся случаев и вынуждают нас искать альтернативы для подсчёта среднего значения.

Медиана

Медиана — это та самая грань, которая отделяет наибольшие значения от наименьших. То самое «число посередине». Постойте-постойте, а разве среднее арифметическое делает не то же самое?

Вот вам простой пример. Какое число находится в середине этого ряда?

1, 2, 3, 4, 100

Число «3» находится в середине ряда. И хотя среднее арифметическое (22) является «средним», оно никак не отражает распределения этих чисел. Интуитивно (и абсолютно правильно!) мы считаем, что в середине этого ряда всё-таки 3, а не 22. Здесь среднее значение увеличилось благодаря резко отклоняющемуся от общей массы значению, 100.

Медиана решает эту проблему. Медиана делит наш числовой ряд на две равные части, причём первая половина имеет значения меньше либо равные медиане, а вторая — больше либо равные. Если в середине числового ряда оказывается два числа, мы просто берём среднее арифметическое этих двух чисел, чтобы получить медиану. В числовом ряду 1, 2, 3, 4 медианой станет число 2,5. Именно медиана позволяет выбивающимся из общей массы числам вроде 100 в нашем примере выше не влиять на общее впечатление о числовом ряде.

Преимущества медианы:

• Прекрасно справляется с резко отклоняющимися значениями, поэтому зачастую является самым репрезентативным значением для группы;
• Разбивает данные на две группы, состоящие из одинакового количества элементов.

Недостатки медианы:

• Немного усложняются вычисления: необходимо разбить ряд на две части;
• Медиана менее популярна; если вы скажете «среднее медианное значение», люди запросто могут подумать, что вы говорите о среднем арифметическом. Отсюда возникают недопонимания.

Такие средние значения, как цены на недвижимость или, например, уровень дохода часто вычисляются именно по медиане, потому что нам важна именно средняя стоимость большей части домов в конкретном районе или средний уровень доходов большей части населения. В таком случае Билл Гейтс с годовым доходом в несколько миллиардов не испортит нам всю статистику. Видите, как много зависит от того, как мы работаем с имеющимися данными?

Мода

Само слово может звучать странно, но оно означает всего лишь наиболее часто встречающийся в группе элемент. На практике обычно мода определяется путём опросов и сбора мнений. Да, действительно порой бывают случаи, когда лучшим способом получить наиболее репрезентативный образец данных является сбор откликов.

Ну, скажем, вы планируете вечеринку, и вам нужно выбрать день для её проведения. Дни недели — такой же числовой ряд, что и любой другой. Это всего лишь числа от 1 до 7. Среднее арифметическое и медиана тут не помогут (Лиза и Паша могут в пятницу, а Коля и Петя — в воскресенье; поэтому назначим субботу). Что делать в таком случае? Конечно, выбрать тот день, который выберет большинство.

Как правило, мода используется для получения наиболее репрезентативного значения в нечисловых рядах. Популярные цвета в сезоне, хиты продаж, рейтинги фильмов и музыки, лучшие кафе и закусочные определяются именно по моде.

Преимущества моды: – Прекрасно работает для получения представления об общественном мнении; – Даёт представление о потребностях большой части людей (там, где среднее арифметическое даёт лишь осечку); – Проста для понимания.

Недостатки моды: – Для её вычисления требуется больше усилий (нужно собрать мнения и обработать их); – Победителю достаётся всё: мода выявляет только одного лидера.

Среднее геометрическое

Наш «усреднённый элемент» зависит от того, что мы делаем с уже существующими элементами группы данных. В большинстве случаев элементы просто складываются, и среднее арифметическое прекрасно работает. Но иногда нам нужно что-то большее. Например, когда мы работаем с инвестициями, площадью и объёмом. В таких случаях данные взаимодействуют между собой именно путём умножения (ожидаемая доходность, объём или площадь фигуры вычисляются с помощью умножения), и это меняет наш подход к выявлению средних значений.

Вот пример. Какой инвестиционный портфель вы предпочтёте? Иными словами, какой из них принесёт большую прибыль в течение типичного года?

• Портфель А: +10%, -10%, +10%, -10%
• Портфель Б: +30%, -30%, +30%, -30%

Выглядят они похоже. Наша повседневная логика, построенная на привычке к среднему арифметическому, говорит нам, что оба портфеля достаточно рискованны, и оба в среднем приведут к убыткам или нулевой прибыли. Поэтому, наверное, мы выберем портфель Б, поскольку в успешный год он принесёт больше прибыли.

И это неверно! На фондовом рынке с таким подходом мы с вами точно бы прогорели. Проценты с инвестиций умножаются, а не складываются. Мы не можем просто взять и использовать среднее арифметическое, нам нужно найти действительный коэффициент окупаемости. Коэффициент окупаемости считается достаточно просто: берём условные 100% нашего текущего капитала в качестве единицы. Далее представляем колебания доходности-убытка, представленные в описании портфелей, добавляя к нашей единице или вычитая из неё процентные показатели. Затем перемножаем полученные колебания и получаем коэффициент. Для расчёта среднегодового значения коэффициента окупаемости делим полученный коэффициент на 4 (поскольку элементов в нашем числовом ряду четыре).

• Портфель А:

Коэффициент окупаемости: 1,1 * 0,9 * 1,1 * 0,9 = 0,98 (2% убытка)

Среднегодовое значение: (0,98)^(1/4) = 0,5% годового убытка

• Портфель Б:

Коэффициент окупаемости: 1,3 * 0,7 * 1,3 * 0,7 = 0,83 (17% убытка)

Среднегодовое значение: (0,83)^(1/4) = 4,6% годового убытка

Выбор между 2% или 17%? Огромная разница! Конечно, разумный человек отказался бы от обоих портфелей, но из двух зол лучше выбрать Портфель А. И именно здесь среднее арифметическое не работает.

Несколько примеров, где работает среднее геометрическое:

• Темпы инфляции: У вас есть показатели в 1%, 2% и 10%. Каков средний показатель инфляции за конкретный период времени? (1,01 * 1,02 * 1,10)^(1/3) = 4,3%.
• Скидки: У вас есть три скидочных купона на 50%, 25% и 35%. Какова средняя скидка? (0,5 * 0,75 * 0,65)^(1/3) = 37.5%.
• Площадь: У вас есть участок земли 40х60 м. Вам нужно вычислить «усреднённую сторону» — иными словами, сторону квадрата примерно той же площади. (40 * 60)^(0.5) = 49 м.
• Объём: У вас есть коробка 12х24х48 см. Вам снова нужна усреднённая сторона, то есть сторона куба примерно того же объёма. (12 * 24 * 48)^(1/3) = 24 см.

Среднее геометрическое помогает найти «типичный элемент» среди группы элементов, взаимодействующих друг с другом путём умножения. И, как видим, у него множество практических применений.

Среднее гармоническое

Среднее гармоническое представить сложнее, чем предыдущих представителей «средних», но оно не менее полезно. Между прочим, само понятие «гармоники» в математике связано с обратными числами (1/2, 1/3 и т.д.). Среднее гармоническое помогает нам вычислить среднее арифметическое в рядах чисел, заданных обратными значениями. Это случается чаще, чем вы можете подумать.

Например, если я еду со скоростью 30 км/ч, это значит, что я получаю определённый результат (30 км) за какую-либо единицу времени (1 час). Когда мы хотим узнать среднее значение для нескольких скоростей (Х и Y), нужно думать о результате и единицах измерения, а не об исходных цифрах.

средняя скорость = общий результат/общая единица измерения

Возьмём двух работников: Х и Y. Оба работают в одном проекте и выполняют одинаковое количество работы, но скорость их работы разная. Какова средняя скорость их работы?

Скажем, работник Х кладёт 30 кирпичей в час, а работник Y — 60 кирпичей в час. Значит, на один кирпич у каждого работника уходит:

• У работника X укладка одного кирпича займёт 1/X времени (1/30);
• У работника Y укладка одного кирпича займёт 1/Y времени (1/60)

Складываем результаты и единицы измерения:

Общий результат: 2 кирпича (Х и Y уложили по одному) Общая единица времени: 1/X + 1/Y (у каждого уходит разное количество времени)

Средней скоростью обоих работников будет:

Если бы у нас было 3 работника (X, Y и Z), их средняя скорость вычислялась бы по формуле:

Здорово же иметь одну формулу вместо того, чтобы каждый раз заниматься долгими вычислениями. Даже вычисляя среднюю скорость 5 нерадивых работников стало бы головной болью. Помните наш первый пример про скорость, с которой вы едете на работу и домой? Чтобы найти среднюю скорость вашего передвижения в тот день, мы просто используем формулу.

При этом нам даже не нужно знать, где находится дом или офис! Теперь вместо X и Y у нас не кирпичи, а количество километров за единицу времени. Вне зависимости от расстояния результат один и тот же: допустим, некое количество километров R мы проходим на скорости X, а другое количество километров R — на скорости Y. Средняя скорость при этом будет вычисляться так же, как вычисляется средняя скорость прохождения 1 км на скорости X и одного километра на скорости Y:

Ключевая идея: Среднее гармоническое используется тогда, когда один и тот же объём работы выполняется на разных скоростях.

Ещё более ключевая идея: Помните, что среднее значение — это один элемент, способный передать суть целой группы элементов. В нашем примере с работой и офисой в среднем туда-обратно мы едем на скорости 40 км/ч (вместо 30 км/ч туда и 60 км/ч обратно). Важно помнить, что средней скоростью мы заменяем каждую «стадию».

Ещё несколько примеров из жизни среднего гармонического:

• Передача данных: Мы передаём данные между клиентом и сервером. Клиент посылает данные за плату 10 Гб/доллар, а сервер получает их за плату 20 Гб/доллар. Каково среднее количество Гб, которые можно передать и получить за один доллар? Мы усредняем значения для клиента и для сервера: 2 / (1/10 + 1/20) = 13,3 Гб/доллар для каждой стороны. Поскольку данные и передаются, и получаются (каждая сторона выполняет свою половину работу), мы делим это значение на 2 и получаем следующее значение: 6,65 Гб за доллар.
• Продуктивность машины: У нас есть производственная установка для подготовки и полировки деталей. За час установка может подготовить 25 деталей; либо за тот же час она может отполировать 10 деталей. Какова средняя производительность установки? Усредняем значения для каждой стадии: 2 / (1/25 + 1/10) = 14,28 деталей/час. Снова делим это значение на два, поскольку нас интересует средняя производительность установки, если она занимается сразу двумя фазами: получаем 7,14 деталей/час.

В чём здесь фокус?

Среднее гармоническое действительно не самая очевидная вещь. Дело в том, что если бы у вас было две разных установки, одна из которых работает со скоростью 10 деталей/час, а другая — 20 деталей/час, конечно, их средняя производительность составляла бы 15 деталей/час. В этом случае вы имеете полное право просто сложить их производительность и вычислить среднее арифметическое, ведь установки работают независимо друг от друга.

Если не верите в среднее гармоническое, можно устроить себе обратную проверку. Мы утверждаем, что наша универсальная установка по заготовке и полировке деталей справляется с 7,14 деталями в час. Проверим: мы знаем, что за час машина либо обрабатывает 25 деталей, либо полирует 10. Получаем:

Подготовка: 7,14/25 = 0,29 часов Полировка: 7,14/10 = 0,71 часов

Да-да, 0,29 + 0,71 = 1, цифры работают: для полного цикла изготовления 7,14 деталей действительно требуется один час.

В качестве заключения

Даже такая простая на первый взгляд идея, как «среднее значение», имеет множество применений. Мы здесь рассмотрели лишь самые основные и не затронули средневзвешенное, центр тяжести, математическое ожидание и многое другое. Но мы поняли главные принципы:

• Среднее значение призвано отразить основную суть всех элементов в группе
• Тип среднего значения зависит от того, как взаимодействуют элементы в группе (складываются? умножаются? становятся обратными величинами? просто выбираются?)

Спасибо прекрасной статье на Better Explained.

Привет, мне нужна помощь в отображении запроса sql

Поэтому я хотел отобразить среднее общее количество звонков, сделанных по району в конкретный месяц, например, январь 2015, январь 2016, январь 2017 и т. Д.

Ниже приведен образец базы данных

id            created_on            district_name
11       January 1, 2014, 12:00 AM    azamgarh
24       January 1, 2014, 12:00 AM    badaun
7        January 1, 2014, 12:00 AM     badgam
1        January 1, 2014, 12:00 AM     bagalkot
6        January 1, 2014, 12:00 AM     baghpat
18       January 1, 2014, 12:00 AM    bahraich
4        January 1, 2014, 12:00 AM     balaghat

id – звонки, created_on – дата, District_name – местоположение района

Это мой код по этой проблеме

 select
    t.district_name as "District",
    t.created_on::date as "Date",
    COUNT(t.id) AS "Total calls",
    AVG(COUNT(t.id)) OVER() as "Average"
from t
where
    date_part('month',  t.created_on::date) = 1 
    and date_part('year',  t.created_on::date) between 2013 and 2018
group by  
    date_part('year',  t.created_on::date)
    , date_part('month',  t.created_on::date)
    , district_name, created_on

этот код показывает только общее среднее количество звонков, которые у меня были с 2010 по 2018 год в январе, а не за конкретный год 2013 -2018.

Может ли кто-нибудь помочь мне с этой проблемой? заранее спасибо