Общая теория статистики icon

Общая теория статистики



НазваниеОбщая теория статистики
Дата конвертации21.07.2012
Размер376,74 Kb.
ТипРеферат
Общая теория статистики


1. Предмет статистики. Статистикой называют планомерный и систематический учетосуществляемый в масштабах страны органами государственной статистики воглаве с государственным комитетом РФ по статистике. Статистика - цифровые данные публикуемые в специальных справочникахи средствах массовой информации. Статистика - специальная научная дисциплина.Предмет и содержание статистической науки. Предмет и содержание статистической науки долгое время былидискуссионными. С целью решения этих вопросов в 1954 и 1968 гг. проводилисьспециальные совещания с привлечением широкого круга ученых и практиков нетолько статистиков, но и специалистов связанных с ней науки. Кроме того, досередины 70-х гг. шла дискуссия о предмете статистики в специальнойлитературе. В ходе дискуссий выявились 3 основные точки зрения на предметстатистики:1. Статистика - универсальная наука, изучающая массовое явление природы иобщества.2. Статистика - методологическая наука не имеющая своего предмета познания,а представляющая собой учение о методе, применяемым общественными науками.3. Статистика - общественная наука, имеющая свой предмет, методологию иисследующая количественные закономерности общественного развития. В результате проводившихся совещаний и дискуссий в статистическойнауке первые две точки зрения были большинством ученых и практиковотвергнуты, а третья в основном принята, дополнена и уточнена. Предметом статистики является количественная сторона массовыхсоциально-экономических явлений, неразрывные связи с их качественнойстороной, конкретных условий, места и времени. Из данного определенияследуют основные черты предмета статистической науки:1. Статистика - наука общественная.2. В отличие от других общественных наук статистика изучает количественнуюсторону общественных явлений.3. Статистика изучает массовое явление.4. Статистика изучает количественную сторону явлений в неразрывной связи сколичественной стороной и это находит свое воплощение в существованиисистемы статистических показателей.5. Статистика изучает количественную сторону явлений в конкретных условияхместа и времени.2. Особенности статистической методологии. Метод статистики. Под статистической методологией понимается система принципов иметодов их реализации направленных на изучение количественныхзакономерностей, проявляющихся в структуре взаимосвязей и динамикесоциально-экономических явлений. Важнейшими составными элементами методастатистики и статистической методологии являются массовое статистическоенаблюдение, сводка и группировка, а также применение обобщающихстатистических показателей и их анализ.Сущность первого элемента статистической методологии составляет сборпервичных данных об изучаемом объекте. Например: в процессе переписинаселения страны собираются данные о каждом человеке, проживающем на еетерритории, которая заносится в специальный формуляр.Второй элемент: сводка и группировка представляет собой разделениесовокупности данных, полученных на этапе наблюдения на однородные группы поодному или несколько признаков. Например в результате группировкиматериалов переписи населения делится на группы (по полу, возрасту,населению, образованию и т.д.).Сущность третьего элемента статистической методологии заключается ввычислении и социально-экономической интерпретации обобщающихстатистических показателей:1. Абсолютных2. Относительных3. Средних4. Показателей вариации5. Динамики6. Индексов и т.д.Три основных элемента статистической методологии составляют также тристадии любого статистического исследования.3. Теоретические основы статистики. Теоретическую основу статистики составляют понятия и категории, всовокупности которых выражаются основные принципы данной науки. Встатистики к важнейшим категориям и понятиям относятся: совокупность,вариация, признак, закономерность. Статистическая совокупность - это множество (масса) однокачественных(однородных) хотя бы по одному какому-либо признаку явлений, существованиекоторых ограничено в пространстве и времени. Статистической совокупностьюможно считать, к примеру, совокупность жителей России по состоянию на 1января 1997г., совокупность фермерских хозяйств Ростовской области в 1997г.Однако статистическая совокупность (множество) совсем не обязательнопредставляет большую численность единиц, в принципе она может быть и оченьмаленькой; например, объем совокупности малой выборки может составлятьиногда 8-10 единиц. Важнейшим свойством статистической совокупности является еенеразложимость. Это означает, что дальнейшее дробление индивидуальныхявлений не вызывает потери их качественной основы. Исчезновение илиликвидация одного или ряда явлений не разрушает качественной основыстатистической совокупности в целом. Так, население страны или городаостанется населением, несмотря на постоянно происходящие процессымеханического и естественного движения населения. Количественные изменения значение признака при переходе от однойединицы совокупности к другой называются вариацией. Вариация возникает подвоздействием случайных, прежде всего внешних причин. Статистические совокупности имеют определенные свойства, носителямикоторых выступают единицы (отдельные элементы) совокупности (явления),обладающие определенными признаками. По форме внешнего выражения признакиделятся на:- атрибутивные (описательные)- количественные Атрибутивные (качественные) признаки не поддаются прямомуколичественному (числовому) выражению. Количественные признаки делятся на дискретные (прерывные) инепрерывные. Важнейшей категорией статистики является статистическаязакономерность. Под закономерностью вообще принято называть повторяемость,последовательность и порядок изменений в явлениях. Статистическая же закономерность в статистике рассматривается какколичественная закономерность изменения в пространстве и времени массовыхявлений и процессов общественной жизни, состоящих из множества элементов(единиц совокупности). Она свойственна не отдельным единицам совокупности,а всей их массе, или совокупности в целом. Статистическая закономерность - это форма проявления причиннойсвязи, выражающаяся в последовательности, регулярности, повторяемостисобытий с достаточно высокой степенью вероятности, если причины (условия),порождающие события. Не изменяются или изменяются незначительно.Статистические закономерности устанавливаются на основе анализа массовыхданных.4. Основные понятия и категории статистической науки в целом.6. Общая теория статистики как отрасль статистической науки. К основным понятиям и категориям статистической науки относятсяследующие: совокупность, признак, показатель, система показателей и др. Статистическая совокупность - множество элементов одного и того жевида сходных между собой по одним признакам и различающимся по другим.Например: это совокупность отраслей экономики, совокупность ВУЗ,совокупность сотрудничества КБ и т.п. Отдельные элементы статистической совокупности называются ееединицами. В рассмотренных выше примерах единицами совокупности являютсясоответственно отрасли, ВУЗ (один) и сотрудник. Единицы совокупности обладают как правило многими признаками.Признак - свойство единиц совокупности, выражающее их сущность и имеющееспособность варьировать, т.е. изменяться. Признаки, принимающие единичноезначение у отдельных единиц совокупности называются варьирующими, а самизначения вариантами. Варьирующие признаки подразделяются на атрибутивные иликачественные. Признак называется атрибутивным или качественным, если егоотдельное значение (варианты) выражаются в виде состояния или свойствприсущих явлению. Варианты атрибутивных признаков выражаются в словеснойформе. Примерами таких признаков могут служить - хозяйственный. Признак называется количественным, если его отдельное значениевыражается в виде чисел. Например: заработная плата, стипендия, возраст,размер ОФ. По характеру варьирования количественные признаки делятся надискретные и непрерывные.Дискретные - такие количественные признаки, которые могут принимать тольковполне определенное, как правило целое значение.Непрерывными - являются такие признаки, которые в определенных пределахмогут принимать значение как целое, так и дробное. Например: ВНП страны ит.д. Различаются также признаки основные и второстепенные.Основные признаки характеризуют главное содержание и сущность изучаемогоявления или процесса.Второстепенные признаки дают дополнительную информацию и непосредственносвязаны с внутренним содержанием явления. В зависимости от целей конкретного исследования одни и те жепризнаки в одних и тех же случаях могут быть основными, а в другихвторостепенными.Статистический показатель - это категория отображающая размеры иколичественные соотношения признаков социально-экономических явлений и ихкачественной определенности в конкретных условиях места и времени. Следуетразличать содержание статистического показателя и его конкретное числовоевыражение. Содержание, т.е. качественная определенность состоит в том, чтопоказатели всегда характеризуют социально-экономические категории(население, экономика, финансовые институты и т.д.). Количественные размерыстатистических показателей, т.е. их числовые значения зависят прежде всегоот времени и места объекта, который подвергается статистическомуисследованию. Социально-экономические явления как правило не могут бытьохарактеризованы каким-либо одним показателем, Например: уровнем жизнинаселения. Для комплексной всесторонней характеристики исследуемых явленийнеобходима научно обоснованная система статистических показателей. Такаясистема не является постоянной. Она постоянно совершенствуется исходя изпотребностей общественного развития.5. Отрасли статистической науки. В процессе исторического развития в составе статистики как единойнауки выделились и получили известную самостоятельность следующие отрасли:1. Общая теория статистики, которая разрабатывает понятие категорий иметоды измерения количественных закономерностей общественной жизни.2. Экономическая статистика изучающая количественные закономерностипроцессов воспроизводства на различных уровнях.3. Социальная статистика, изучающая количественную сторону развитиясоциальной инфраструктуры общества (статистика здравоохранения,образования, культуры, моральная, судебная и др.).4. Отраслевые статистики (статистика промышленности, агропромышленногокомплекса, транспорта, связи и т.д.). Все отрасли статистики, развивая и совершенствую свою методологиюспособствуют развитию статистической науки в целом.7. Основные задачи и принципы организации государственной статистики вРоссии. Основными задачами статистики в условиях развития в России рыночныхотношений являются следующие:1. Совершенствование учета и отчетности и сокращение на этой основедокументооборота.2. Усиление работы по контролю за достоверностью статистической информации,предоставляемой предприятиям, учреждениям и организациям всех отраслейэкономики и форм собственности.3. Повышение своевременности статистической информации как в поступающийстатистический орган, так и предоставляемые ими структуры государственнойвласти и управления.4. Углубление аналитических функций, разрабатываемых статистических данных,формирование тематики проводимых статистических в соответствии с текущимизадачами социально-экономическом развитии страны.5. Дальнейшее развитие и совершенствование статистической методологии наоснове все более широкого внедрения ПЭВМ практика и ... статистическогоанализа не прогнозировалась.8. Понятие о статистическом наблюдении, этапы его проведения.9. Основные формы и виды статистического наблюдения. Статистическое наблюдение - это массовое, планомерное, научноорганизованное наблюдение за явлениями социальной и экономической жизни,которое заключается в регистрации отобранных признаков у каждой единицысовокупности. Примером статистического наблюдения являются опросы общественногомнения, которые особенно популярны стали в России в последние годы. Такоенаблюдение принимается с целью выявления отношения людей к некоторымпредставляющим интерес вопросам или спорным событиям. Изучениеобщественного мнения входит в основу общей системы исследования рынка иявляется его важной составной частью. Такое наблюдение требует опроса рядалиц по заранее определенной программе. Статистическое наблюдение может проводиться органами государственнойстатистики, научно-исследовательскими институтами, экономическими службамибанков, бирж, фирм. Процесс проведения статистического наблюдения включает следующиеэтапы:- подготовка наблюдения- проведение массового сбора данных- подготовка данных к автоматизированной обработке- разработка предложений по совершенствованию статистического наблюдения Любое статистическое наблюдение требует тщательной, продуманнойподготовки. От нее во многом будут зависеть надежность и достоверностьинформации, своевременность ее получения. Подготовка статистического наблюдения - процесс, включающий разныевиды работ. Сначала необходимо решить методологические вопросы, важнейшимииз которых являются определение цели и объекта наблюдения, составапризнаков, подлежащих регистрации; разработка документов для сбора данных;выбор отчетной единицы и единицы, относительно которой будет проводитьсянаблюдение, а также методов и средств получения данных. Кроме методологических необходимо решить проблемы организационногохарактера, например определить состав органов, проводящих наблюдение;подобрать кадры для проведения наблюдения; составить календарный план работпо подготовке, проведению и обработке материалов наблюдения; провеститиражирование документов для сбора данных. Проведение массового сбора данных включает работы, связанныенепосредственно с заполнением статистических формуляров. Он начинается срассылки переписных листов, анкет, бланков, форм статистической отчетностии заканчивается их сдачей после заполнения в органы, проводящие наблюдение. Собранные данные на этапе их подготовке к автоматизированнойобработке подвергаются арифметическому и логическому контролю. Оба этиконтроля основываются на знании взаимосвязей между показателями икачественными признаками. На заключительном этапе проведения наблюдения анализируются причины,которые привели к неверному заполнению статистических бланков, иразрабатываются предложения по совершенствованию наблюдения. Это оченьважно для организации будущих обследований. Получение сведений в ходе статистического наблюдения требует немалыхзатрат финансовых и трудовых ресурсов, а также времени.10. Программно-методологические вопросы статистического наблюдения. Цель наблюдения. Статистические наблюдения чаще всего преследуютпрактическую цель - получение достоверной информации для выявлениязакономерностей развития явлений и процессов. Например, целью микропереписинаселения России в 1994г. Было получение данных о численности, составенаселения, условиях его проживания. Задача наблюдения предопределяет его программу и формы организации.Неясно поставленная цель может привести к тому, что в процессе наблюдениябудут собраны ненужные данные или, наоборот, не будут получены сведения,необходимые для анализа. Объект и единица наблюдения. Отчетная единица. При подготовкенаблюдения кроме цели следует точно определить, что именно подлежитобследованию, т.е. установить объект наблюдения. Под объектом наблюдения понимается некоторая статистическаясовокупность, в которой протекают исследуемые социально-экономическиеявления и процессы. Например совокупность физических лиц, физические лица,юридические лица. Единицей наблюдения называют составной элемент объекта, являющийсяносителем признаков, подлежащих регистрации. Отчетной единицей выступает объект, от которого поступают данные оединице наблюдения. Программа статистического наблюдения. Всякое явление обладаетмножеством различных признаков. Собирать информацию по всем признакамнецелесообразно, а часто и невозможно. Поэтому необходимо отбирать тепризнаки, которые являются существенными для характеристики объекта исходяиз цели исследования. Для определения состава регистрируемых признаковразрабатывают программу наблюдения. Программа наблюдения - это перечень признаков (или вопросов),подлежащих регистрации в процессе наблюдения. От того, насколько хорошоразработана программа статистического наблюдения, во многом зависиткачество собранной информации. Место и время наблюдения. Выбор места проведения обследованиязависит главным образом от цели наблюдения.11. Организационные вопросы статистического наблюдения. Успех любого статистического наблюдения зависит на только оттщательности методологической подготовки, но и от правильного исвоевременного решения широкого спектра организационных вопросов. Важнейшее место в организационно работе занимает подготовка кадров,в процессе которой проводятся различного рода инструктажи с сотрудникамистатистических органов, с организациями, представляющими данные, повопросам заполнения статистических документов, подготовки материаловнаблюдения к автоматизированной обработке и т.д. Если проведение наблюдения связано с большими затратами трудовыхресурсов, то для регистрации сведений в период проведения обследованийпривлекаются лица из числа неработающих (в том числе безработные) инекоторых категорий учащихся. При проведении переписи населения таких лицназывают счетчиками. Обычно организуется обучение временного персонала. Онопроводится для выработки навыков правильного заполнения статистическихформуляров счетчиками. Размножение документации самого обследования, документации дляпроведения инструктажей и рассылка их республиканским, краевым, областнымкомитетам и управлениям статистики также относятся к организационнымвопросам. В период подготовки большая роль отводится массово-разъяснительнойработе: проведению лекций, бесед, организации выступлений в печати, порадио и телевидению о значении, целях и задачах предстоящего обследования. Для согласования деятельности всех служб, занятых подготовкой ипроведением наблюдения, целесообразно составить календарный план,представляющий собой перечень (наименование) работ и сроки их исполненияотдельно для каждой организации, занятой в проведении обследования.12. Виды несплошного статистического наблюдения. Несплошное наблюдение заведомо ориентируется на учет некоторой, какправило, достаточно массовой части единиц наблюдения позволяющей тем неменее получить устойчивые обобщающие характеристики всей статистическойсовокупности. В статистической практике применяются различные видынесплошного наблюдения: выборочное, способ основного массива, анкетное имонографическое. Качество несплошного наблюдения уступает результатамсплошного, однако вполне очевидны и некоторые преимущества первого: выигрышво времени для принятия оперативного решения, а также соблюдение режимаэкономии ресурсов. В ряде случаев статистическое наблюдение вообщеоказывается возможным только как несплошное. Для используется для получения представительной характеристики всейсовокупности по некоторой части ее единиц применяют выборочное наблюдение.В промышленности выборочное наблюдение применяется при статистическомконтроле качества продукции, изучении использования производственногооборудования, рабочего места станочников и т.д. По способу основного массива производится отбор наиболее крупных,наиболее существенных единиц совокупности, преобладающей в общей их массепо изучаемому признаку. По принципу основного массива в Россииосуществляется статистика городской рыночной торговли. Число охватываемыхею городов составляет менее 5% всех городов, однако в них проживает болееполовины численности всего городского населения страны. Монографическое описание представляет собой детальное обследованиеотдельного, но весьма типичного объекта, обусловливающего интерес и с точкизрения изучения всей совокупности. Монографическое изучение может бытьнаправлено на изучение передового опыта либо, напротив, недостатков вработе предприятий. Объектом монографического описания может служить такжесемья, производственная бригада, школа, высшее учебное заведение, лечебноеучреждение, город, регион и другие объекты.13. Точность статистического наблюдения. Контроль материаловстатистического наблюдения. Точность статистического наблюдения - степень соответствия величиныкакого-либо показателя (значение какого-то признака), определяемого поматериалам статистического наблюдения, действительной его величине. Расхождение между расчетным и действительным значениями изучаемыхвеличин называют ошибкой наблюдения. Точность данных - это основное требование, предъявляемое кстатистическому наблюдению. Чтобы избежать ошибок наблюдения, предупредить,выявить и исправить их, необходимо:- обеспечить качественное обучение персонала, который будет проводитьнаблюдение- организовать специальные частичные или сплошные контрольные проверкиправильности заполнения статистических формуляров- провести логический и арифметический контроль полученных данных окончаниясбора информации В зависимости от причин возникновения различают ошибки регистрации иошибки репрезентативности. Ошибки регистрации - это отклонения между значением показателя,полученного в ходе статистического наблюдения, и фактическим,действительным его значением. Этот вид ошибок может быть и при сплошном ипри несплошном наблюдениях. Случайные ошибки - это результат действия различных случайныхфакторов (например, цифры переставлены местами, перепутаны соседние строкиили графы при заполнении статистического формуляра). Такие ошибки имеютразную направленность: они могут и повышать, и понижать значенияпоказателей. При достаточно большой обследуемой совокупности в результатедействия закона больших чисел эти ошибки взаимно погашаются. Систематические ошибки регистрации всегда имеют одинаковую тенденциюлибо к увеличению, либо к уменьшению значения показателей по каждой единиценаблюдения, и поэтому величина показателя по совокупности в целом будетвключать в себя накопленную ошибку. Например, при проведениисоциологических опросов населения может служить округление возрастанаселения, как правило, на цифрах, оканчивающихся на 5 и 0.14. Сущность и значение статистических группировок, их виды. Группировки являются таки методом исследований социально-экономических явлений, при котором статистическая совокупность делится наоднородные группы, которые раскрывают состояние и развитие всейсовокупности. Группировка является важнейшим этапом статистического исследования,соединяющим сбор первичной информации об объеме исследования и анализ этойинформации на основе обобщающих статистических показателей. Методы группировок разнообразны. Это разнообразие обусловлено содной стороны огромным множеством признаков, подвергаемых статистическомуисследованию, а с другой стороны разнообразными задачами, которые решаютсяна основе группировок.В зависимости от задач, решаемых с помощью группировок выделяют следующиеих виды:Типологические группировки. Главная задача типологической состоит в классификации социально-экономических явлений путем выделения однородных к качественным отношениямгрупп. Например: группировка предприятиям отраслей экономики. Типологические группировки широко применяются в исследованиисоциально-экономических явлений и процессов. Они позволяют проследитьзарождение, развитие и отмирание различных типов явлений. При проведении типологической группировки основное внимание должнобыть уделено идентификации типов социально-экономических явлений. Онапроизводится на базе глубокого теоретического анализа исследуемого явления.Структурные группировки. Структурной называется группировка, в которой происходит разделениеоднородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирующему признаку. Например: состав населения по полу, возрасту,месту проживания; состав предприятий по численности занятых, стоимости ОФ;структура депозитов по сроку их привлечения и т.д. В изменении структуры общественных явлений отражаются важнейшиезакономерности их развития.Аналитические группировки. Явления общественной жизни и отражающие их признаки тесновзаимосвязаны. Аналитическая - группировка, выявляющая взаимосвязи междуизучаемыми явлениями и их признаками. Аналитические группировки позволяютизучить многообразие связей и зависимости между варьирующими признаками. Всю совокупность признаков можно разделить на две группы: факторныеи результативные. Факторными называются признаки, под воздействием которыхизменяются другие признаки - они и образуют группу результативныхпризнаков. Взаимосвязь проявляется в том, что с возрастанием значенияфакторного признака систематически возрастает или убывает среднее значениепризнака результативного. Например: производительность труда зависит оттехнического уровня предприятия: чем он выше, тем при прочих равныхусловиях выше производительность труда занятых на предприятии. Группировка, в которой группы образованы по одному признаку,называется простой. Для характеристики явления бывает недостаточно разбитьсовокупность на группы по какому-либо однородному признаку. В этом случаестроят сложные группировки. Сложной называется группировка, в которой разделение совокупности нагруппы производится по двум и более признакам, взятым в сочетании(комбинации).15. Основные проблемы возникающие при построении группировок. Важнейшей проблемой при построении группировки, является выборгруппированного признака или основание группировки. Группировочный признак - варьирующий признак по которомупроизводится объединение единиц совокупности в группы. По характеру варьирования, признаки разделяются, как известно, на:атрибутивные и количественные. Это деление определяет особенности решениявторой проблемы группировок, а именно - определение числа выделяемых групп.При выборе в качестве группировочных некоторых атрибутивных признаков,может быть выделено только строго определенное количество групп. Вчастности при группировке населения по полу может быть выделено ... При группировке предприятий по прибыли может быть выделено 3 группы. Для многих атрибутивных признаков разрабатываются устойчивыегруппировки, называемые классификацией. Например: классификация отраслейэкономики, классификация занятий населения и др. При группировке по количественному признаку, вопрос о количествеграницы групп следует решать исходя из сущности изучаемого социально-экономического явления. При этом следует принимать во внимание такойпоказатель, как размах вариаций. Чем больше размах варьирования, тем большеобразуется групп и наоборот. Необходимо также принимать во вниманиечисленность единиц совокупности по которой строится группировка. Принебольшом объеме совокупности, нецелесообразно образовывать большое числогрупп, т.к. в этом случае в группах не будет достаточного числа единиц длявыявления статистических закономерностей. Существенным вопросом при группировке по количественному признакуявляется определение интервалов. Показатели числа групп и величиныинтервалов находятся в обратной зависимости. Чем больше величина интервалов- тем меньше требуется групп и наоборот. Интервалом называется разность между его верхней и нижней границей. По величине группировочного признака интервалы подразделяются наравные и неравные. Равные интервалы применяются в тех случаях, когдаизменение группировочного признака внутри совокупности происходитравномерно. Расчет величины равного интервала производится по формуле:[pic]k - число группXmax, Xmin - соответственно наибольшее и наименьшее значение признака ккачеству групп. Если распределение группировочного признака внутри совокупностинеравномерное, то используются неравные интервалы. Неравные интервалы могутбыть прогрессивно возрастающими и прогрессивно убывающими. часто пригруппировке применяются так называемые специализированные интервалы, т.е.такие, которые определяются исходя из цели исследования и сущности явления.Например: при группировке имеющей целью охарактеризовать трудоспособноенаселение страны используются пятилетние интервалы возраста людей. Третьей проблемой построения группировок является обозначение границинтервалов. При выделении интервалов по дискретным количественным признакамследует обозначать их границы т.о., чтобы нижняя граница последующегоинтервала отличалась от верхней границы предыдущего на единицу. При группировке по непрерывному количественному признаку границыобозначаются так, чтобы группы были четко отделены одна от другой. Этодостигается добавлением числовым границам интервалов указаниям о том, кудаследует относить единицу обладающей группировочным признаком в размерахточно совпадающих с границами интервалов. Обычно дополнительные разъясненияк числовым границам интервалов образуемым по непрерывным количественнымпринципам выражаются словами: «более», «менее», «свыше» и т.д.16. Типологические группировки.17. Структурные группировки.18. Аналитические группировки.Типологические группировки. Главная задача типологической состоит в классификации социально-экономических явлений путем выделения однородных к качественным отношениямгрупп. Например: группировка предприятиям отраслей экономики. Типологические группировки широко применяются в исследованиисоциально-экономических явлений и процессов. Они позволяют проследитьзарождение, развитие и отмирание различных типов явлений. При проведении типологической группировки основное внимание должнобыть уделено идентификации типов социально-экономических явлений. Онапроизводится на базе глубокого теоретического анализа исследуемого явления.Структурные группировки. Структурной называется группировка, в которой происходит разделениеоднородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирующему признаку. Например: состав населения по полу, возрасту,месту проживания; состав предприятий по численности занятых, стоимости ОФ;структура депозитов по сроку их привлечения и т.д. В изменении структуры общественных явлений отражаются важнейшиезакономерности их развития.Аналитические группировки. Явления общественной жизни и отражающие их признаки тесновзаимосвязаны. Аналитическая - группировка, выявляющая взаимосвязи междуизучаемыми явлениями и их признаками. Аналитические группировки позволяютизучить многообразие связей и зависимости между варьирующими признаками. Всю совокупность признаков можно разделить на две группы: факторныеи результативные. Факторными называются признаки, под воздействием которыхизменяются другие признаки - они и образуют группу результативныхпризнаков. Взаимосвязь проявляется в том, что с возрастанием значенияфакторного признака систематически возрастает или убывает среднее значениепризнака результативного. Например: производительность труда зависит оттехнического уровня предприятия: чем он выше, тем при прочих равныхусловиях выше производительность труда занятых на предприятии. Группировка, в которой группы образованы по одному признаку,называется простой. Для характеристики явления бывает недостаточно разбитьсовокупность на группы по какому-либо однородному признаку. В этом случаестроят сложные группировки. Сложной называется группировка, в которой разделение совокупности нагруппы производится по двум и более признакам, взятым в сочетании(комбинации).19. Построение группировок по количественному признаку. Вопрос о количестве групп, а следовательно, и об интервалахгруппировки решается по-разному при типологических группировках и привыделении групп внутри типов. Изучая количественную сторону массовыхобщественных явлений, статистика, опираясь на конкретные положенияэкономической теории, должна в процессе группировки наметить точки переходаколичества в новое качество; на основе анализа количественных измененийгруппировочных признаков наметить точки перехода одного качества в другое.При типологической группировке интервалы должны намечаться таким образом,чтобы они отграничивали социально-экономические типы, установленные наоснове экономической теории. Теоретико-экономический анализ изучаемого явления должен бытьпредпосылкой научной статистической группировки, но вместе с темиспользование аппарата современных статистических методов позволяет оценитьстепень однородности выделенных групп, производить отбор существенныхгруппировочных признаков, совершенствовать методику определения величиныинтервалов группировки. Количество выделяемых групп может зависеть и отхарактера вариации изучаемого показателя. Если в качестве группировочногоиспользуется дискретный признак, т.е. признак, способный принимать тольконекоторые определенные значения (например, целые), то число выделяемыхгрупп соответствует количеству вариантов значения признака, если их числоне очень велико. Например, распределение рабочих предприятия по тарифнымразрядам, группировка семей по размеру и т.д.20. Вторичная группировка. При анализе разнородных данных, например при анализе материала,собранного в различные периоды времени, относящегося к различным отраслямнародного хозяйства, возникает необходимость применения вторичнойгруппировки. Кроме того, методом вторичной группировки пользуются также длятого, чтобы показать интенсивность процессов и явлений в разнообразныхусловиях, например, когда нужно показать степень укрупнения колхозов вразличных районах, причем исходные данные представлены различнымигруппировками. В качестве группировочных признаков могут использоваться размерыпосевной площади, количество скота, поголовье лошадей и т.д.21. Ряды распределения. Их графическое изображение. Статистический ряд распределения - это упорядоченное распределениеединиц совокупности на группы по определенному варьирующему признаку. В зависимости от признаки, положенного в основу образования рядараспределения, различают атрибутивные и вариационные ряды распределения. Атрибутивными называют ряды распределения, построенные покачественным признакам. Ряд распределения принято оформлять в виде таблиц.Например, атрибутивный ряд распределения помощи адвокатов гражданам.Адвокаты могут распределяться, например, по видам и формам правовой помощи. Атрибутивные ряды распределения характеризуют состав совокупности потем или иным существенным признакам. Взятые за несколько периодов, этиданные позволят исследовать изменение структуры. Вариационным называют ряды распределения, построенные поколичественному признаку. Любой вариационный ряд состоит из элементов:вариантов и частот. Вариантами считаются отдельные значения признака, которые онпринимает в вариационном ряду, т.е. конкретное значение варьирующегопризнака. Частоты - это численности отдельных вариантов или каждой группывариационного ряда, т.е. это числа, показывающие, как часто встречаются теили иные варианты в ряду распределения. Сумма всех частот определяетчисленность всей совокупности, ее объем.22. Абсолютные и относительные величины.24. Виды статистических относительных величин. Абсолютной величиной называется показатель, выражающий размерысоциально-экономического явления. Относительной величиной в статистике называется показатель,выражающий количественное соотношение между явлениями. Он получается врезультате деления одной абсолютной величины на другую абсолютную величину.Величина с которой мы производим сравнения называется основанием или базойсравнения. Абсолютные величины - всегда величины именованные. Относительные величины выражаются в коэффициентах, процентах,промили и т.д. Относительная величина показывает, во сколько раз, или на сколькопроцентов сравниваемая величина больше или меньше базы сравнения. В статистике различают 8 видов относительных величин:1. Относительная величина выполнения плана (ОВВП) показывает во сколько разили на сколько процентов выполнено данное задание.ОВВП= фактические данные отчетного периода плановые данные отчетного периода2. Относительная величина планового задания (ОВПЗ) показывает во сколькораз или на сколько процентов плановое задание отчетного периода больше илименьше уровня базисного периода.ОВПЗ= плановое число отчетного периода фактич. данные базисного периода3. Относительная величина динамики (ОВД) показывает во сколько раз или насколько процентов уровень отчетного периода больше или меньше уровнябазисного периода.ОВД= фактич. данные отчетного периода фактич. данные базисного периода4. Относительная величина сравнения (ОВС) показывает во сколько раз или насколько процентов явление на территории А больше или меньше явления натерритории В.ОВСр.= фактич. уровень явления на территории А за определенный периодвремени фактич. уровень того же явления за тот же период времени натерритории В5. Относительная величина интенсивности (ОВИ). Коэффициент рождаемости ит.д., число родившихся в определенной местности за определенный периодвремени.ОВИ= фактич. уровень явления за опред. период времени размер среды в которой данное явление развивалось6. Относительная величина координации (ОВК) рассчитывается только длясгруппированных данных и показывает отношение между частями совокупности.ОВК= число единиц определенной группы число единиц группы, принятой за базу сравнения7. Относительная величина структуры (ОВС).ОВСт.= часть совокупности вся совокупность8. Относительная величина уровня экономического развития (ОВУЭР)ОВУЭР= годовой объем производства продукции среднегодовая численность населения23. Единицы измерения абсолютных и относительных показателей.Абсолютные показатели. В международной практике используются такие натуральные единицыизмерения, как тонны, килограммы, унции, квадратные, кубические и простыеметры, мили, километры, галлоны, литры, штуки и т.д. В условиях рыночной экономики наибольшее значение и применение имеютстоимостные единицы измерения, дающие денежную оценку социально-экономическим явлениям и процессам, например ВНП. К трудовым единицам измерения, позволяющим учитывать как общиезатраты труда на предприятии, так и трудоемкость отдельных операцийтехнологического процесса, относятся человеко-дни и человеко-часы.Относительные показатели. Относительные показатели могут выражаться в коэффициентах,процентах, промилле, продецимилле или быть именованными числами. Если базасравнения принимается за 100, 1000 или 10 000, то относительный показательвыражается в процентах (%), промилле (() и продецимилле (().26. Статистические таблицы. Их виды. В практике экономико-статистического анализа используются различныевиды статистических таблиц, отличающихся различным числом и характеромсовокупностей, различным строением подлежащего и сказуемого, структурой исоотношением признаков, формирующих их. В зависимости от структуры подлежащего и группировки в нем единицразличают статистические таблицы простые и сложные, а последние, в своюочередь, подразделяются на групповые и комбинационные. В простой таблице в подлежащем дается простой перечень каких-либообъектов или территориальных единиц, т.е. в подлежащем нет группировкиединиц совокупности. Простые таблицы бывают монографические и перечневые.Монографические таблицы характеризуют не всю совокупность единиц изучаемогообъекта, а только одну какую-либо группу из него, выделенную поопределенному, заранее сформированному признаку. Т.о., простыми перечневыми таблицами называются таблицы, подлежащеекоторых содержит перечень единиц изучаемого объекта. Групповыми называются статистические таблицы, подлежащее которыхсодержит группировку единиц совокупности по одному количественному илиатрибутивному признаку. Сказуемое в групповых таблицах состоит из числапоказателей, необходимых для характеристики подлежащего. Простейшим видом групповых таблиц являются атрибутивные ивариационные ряды распределения. Групповая таблица может быть болеесложной, если в сказуемом приводится не только число единиц в каждойгруппе, но и ряд других важных показателей, количественно и качественнохарактеризующих группы подлежащего. Такие таблицы часто используются вцелях обобщающих показателей по группам, что позволяет делать определенныепрактические выводы. Т.о., групповые таблицы позволяют выявить и охарактеризоватьсоциально-экономические типы явлений, их структуру в зависимости только отодного признака. Комбинационным называются статистические таблицы, подлежащее которыхсодержит группировку единиц совокупности одновременно по двум и болеепризнакам: каждая из групп, построенная по одному признаку, разбивается, всвою очередь, на подгруппы по какому-либо другому признаку и т.д. Комбинационные таблицы позволяют характеризовать типические группы,выделенные по нескольким признакам, и связь между последними.Последовательность разбиения единиц совокупности на однородные группы попризнакам определяется либо важностью одного из них в их комбинации, либопорядком их излучения.28. Разработка сказуемого статистической таблицы. В сказуемом статистической таблицы приводятся показатели, которыеявляются характеристикой изучаемого объекта. По структурному строению сказуемого различают статистические таблицыс простой и сложной его разработкой. При простой разработке сказуемого показатель, определяющий его, неподразделяется на подгруппы, и итоговые значения получаются путем простогосуммирования значений по каждому признаку отдельно независимо друг отдруга. После заполнения данного фрагмента таблицы получается подробнаяхарактеристика приватизированных предприятий по структуре их субъектов-владельцев. По каждому предприятию можно получить информацию о числе иценовых условиях продажи акций. Сложная разработка сказуемого предполагает деление признака,формирующего его на подгруппы. При сложной разработке сказуемого получается более полная иподробная характеристика объекта. Комбинированная разработка показателей по условиям продажи акций иих видам позволяет углубить экономико-статистический анализ рынка акций иего структуры по приватизированным предприятиям. Здесь оба сказуемого (ценовой и видовой) тесно связаны друг сдругом. Можно проанализировать не только количество приобретенных акций повидам и условиям, но и определить число привилегированных и обыкновенныхакций, приобретенных на разных ценовых условиях. Итак, при сложнойразработке сказуемого каждая группа предприятий или каждое предприятие вотдельности могут быть охарактеризованы различной комбинацией признаков,формирующих сказуемое.30. Таблицы сопряженности. Таблицей сопряженности называется таблица, которая содержит своднуючисловую характеристику изучаемой совокупности по двум и болееатрибутивными (качественным) признакам или комбинации количественных иатрибутивных признаков. Таблицы сопряженности получили наибольшее распространение наибольшеепри изучении социальных явлений и процессов: общественного мнения, уровня иобраза жизни, общественно-политического строя и т.д. Наиболее простым видом таблиц сопряженности является таблица частот2x2.| |B1 |B2 |Всего: ||A1 |f11 |f12 |f10 ||A2 |f21 |f22 |f20 ||Всего:|f01 |f02 |f00 | Построение данной таблицы исходит из предположения, что ответыреспондентов или анализируемые атрибутивные признаки будут принимать толькодва значения A1 и А2, B1 и B2. Внутреннее цифровое наполнение таблицыпредставляют частоты (fij), обладающие одновременно i-м (i=1,2) значениемодного (Ai) и j-м (j=1,2) значением (Bj) другого качественного признака. Итоговая графа и строка содержат информацию о количественномраспределении совокупности соответственно по А и В атрибутивным признакам. Для более полного описания и анализа явлений и процессов,характеризующихся атрибутивными признаками, используются таблицысопряженности большей размерности: ixj, где i=1,2,...,к - число вариантовзначений (например, ответов респондентов и т.д.) одного признака (например,признака А); j=1,2,...,n - число вариантов значений другого признака (B).| |B1 |B2 |... |Bj |Всего: ||A1 |f11 |f12 |... |f1j |f10 ||A2 |f21 |f22 |... |f2j |f20 ||... |... |... |... |... |... ||Ai |fi1 |fi2 |... |fij |fi0 ||Всего: |f01 |f02 |... |f0j |f00 | Принцип взаимной сопряженности наиболее эффективен при выявлении иоценке взаимосвязей и взаимозависимостей между социальными явлениями ипроцессами.31. Чтение и анализ статистической таблицы. Анализу статистических таблиц предшествует этап ознакомления - ихчтения. Чтение и анализ таблицы должны осуществляться не хаотично, а вопределенной последовательности. Чтение предполагает, что исследователь, прочитав слова и числатаблицы, усвоил ее содержание, сформулировал первые суждения об объекте,уяснил назначение таблицы, понял ее содержание в целом, дал оценку явлениюили процессу, описанному в таблице. Анализ таблицы как метод научного исследования путем разбиенияпредмета изучения на части делится на структурный и содержательный. Структурный анализ предполагает анализ строения таблицы,характеристику представленных в таблице:- совокупности и единиц наблюдения, формирующих ее- признаков и их комбинаций, формирующих подлежащее и сказуемое таблицы- признаков: количественных и атрибутивных- соотношения признаков подлежащего с показателями сказуемого- вида таблицы: простая или сложная, а последняя - групповая иликомбинационная- решаемых задач - анализ структуры, типов явлений или их взаимосвязей Содержательный анализ предполагает изучение внутреннего содержаниятаблицы: анализ отдельных групп подлежащего по соответствующим признакамсказуемого; выявление соотношения и пропорций между группами явлений поодному и разным признакам; сравнительный анализ и формулировку выводов поотдельным группам и по всей совокупности в целом; установлениезакономерностей и определение резервов развития изучаемого объекта. Логическая проверка состоит в возможности определения конкретныхпризнаков теми или иными числовыми значениями (например, абсурдно, есличисленность работающих на фирме составила 106,7 человека). Счетная проверка предполагает выборочный расчет отдельных значенийпризнаков по группе, либо итоговых значений строк или граф и т.д. Анализ групповых и комбинационных таблиц охарактеризовать типысоциально-экономических явлений, структуру совокупности, соотношения ипропорции между отдельными группами и единицами наблюдения.32. Статистический график. Его элементы и правила построения. Статистический график - это чертеж, на котором статистическиесовокупности, характеризуемые определенными показателями, описываются спомощью условных геометрических образов или знаков. Представление данныхтаблицы в виде графика производит более сильное впечатление, чем цифры,позволяет лучше осмыслить результаты статистического наблюдения, правильноих истолковать, значительно облегчает понимание статистического материала,делает его наглядным и доступным. Это, однако, вовсе не означает, чтографики имеют лишь иллюстрированное значение. Они дают новое знание опредмете исследования, являясь методом обобщения исходной информации. При построении графического изображения следует соблюдать рядтребований. Прежде всего график должен быть достаточно наглядным, так каквесь смысл графического изображения в том и состоит, чтобы наглядноизобразить статистические показатели. Кроме того, график должен бытьвыразительным, доходчивым и понятным. Для выполнения вышеперечисленныхтребований каждый график должен включать ряд основных элементов:графический образ; поле графика; пространственные ориентиры; масштабныеориентиры; экспликацию графика. Графический образ - это геометрические знаки, т.е. совокупностьточек, линий, фигур, с помощью которых изображаются статистическиепоказатели. Поле графика - это часть плоскости, где расположены графическиеобразы. Поле графика имеет определенные размеры, которые зависят от егоназначения. Пространственные ориентиры графика задаются в виде системыкоординатных сеток. Система координат необходима для размещениягеометрических знаков в поле графика. Масштабные ориентиры статистического графика определяются масштабоми системой масштабных шкал. Масштаб статистического графика - это мераперевода числовой величины в графическую. Масштабной шкалой называется линия, отдельные точки которой могутбыть прочитаны как определенные числа. Шкала имеет большое значение вграфике и включает три элемента: линию (или носитель шкалы), определенноечисло помеченных черточками точек, которые расположены на носителе шкалы вопределенном порядке, цифровое обозначение чисел, соответствующих отдельнымпомеченным точкам.33. Классификация видов графиков. Существует множество видов графических изображений. Их классификацияоснована на ряде признаков: а) способ построения графического образа; б)геометрические знаки, изображающие статистические показатели; в) задачи,решаемые с помощью графического изображения. По способу построения статистические графики делятся на диаграммы истатистические карты. Диаграммы - наиболее распространенный способ графическихизображений. Это графики количественных отношений. Виды и способы ихпостроения разнообразны. Диаграммы применяются для наглядного сопоставленияв различных аспектах (пространственном, временном и др.) независимых другот друга величин: территорий, населения и т.д. При этом сравнениесовокупностей производится по какому-либо существенному варьирующемупризнаку. Статистические карты - графики количественного распределения поповерхности. По своей основной цели они близко примыкают к диаграммам испецифичны лишь в том отношении, что представляют собой условныеизображения статистических данных на контурной географической карте, т.е.показывают пространственное размещение или пространственнуюраспространенность статистических данных. Геометрические знаки - либоточки, либо линии или плоскости, либо геометрические тела.36. Средняя величина как категория статистики. Средние величины являются одними из наиболее распространенныхобобщающих статистических показателей. Они имеют своей целью одним числомохарактеризовать статистическую совокупность состоящую из меньшинстваединиц. Средние величины тесно связаны с законом больших чисел. Сущностьэтой зависимости заключается в том, что при большом числе наблюденийслучайные отклонения от общей статистики взаимопогашаются и в среднем болееотчетливо проявляется статистическая закономерность. С помощью метода средних решаются следующие основные задачи:1. Характеристика уровня развития явлений.2. Сравнение двух или нескольких уровней.3. Изучение взаимосвязей социально-экономических явлений.4. Анализ размещения социально-экономических явлений в пространстве. Для решения этих задач статистическая методология разработаларазличные виды средних.37. Виды средних величин. Средняя гармоническая является первообразной формой среднейарифметической. Она рассчитывается в тех случаях, когда веса fi не заданынепосредственно, а входят как сомножитель в один из имеющихся показателей.Также как и арифметическая, средняя гармоническая может быть простой ивзвешанной.Средняя гармоническая простая:[pic]Средняя гармоническая смешанная:[pic]Wi - произведение вариантов на частоты При расчете средних величин необходимо помнить о том, что всякиепромежуточные вычисления должны приводить как в числителе, так и взнаменателе и имеющим экономический смысл показателям.38. Средняя арифметическая и ее свойства. Для выяснения методики расчета средней арифметической используемследующие обозначения:X - арифметический признакX (X1, X2, ... X3) - варианты определенного признакаn - число единиц совокупности[pic] - средняя величина признака В зависимости от исходных данных средняя арифметическая может бытьрассчитана двумя способами:1. Если данные статистического наблюдения на сгруппированы, илисгруппированные варианты имеют одинаковые частоты, то рассчитываетсясредняя арифметическая простая:[pic]2. Если частоты сгруппированы в данных разные, то рассчитывается среднееарифметическое взвешанное:[pic][pic] - численность (частоты) вариантов[pic] - сумма частот Среднее арифметическое рассчитывается по разному в дискретных иинтервальных вариационных рядах. В дискретных рядах варианты признака умножаются на частоты, этипроизведения суммируются и полученная сумма произведений делится на суммучастот. В интервальных рядах значение признака задано, как известно, в видеинтервалов, поэтому, прежде чем рассчитывать среднюю арифметическую, нужноперейти от интервального ряда к дискретному. В качестве вариантов Xi используется середина соответствующихинтервалов. Они определяются как полусумма нижней и верхней границ. Если у интервала отсутствует нижняя граница, то его серединаопределяется как разность между верхней границей и половиной величиныследующих интервалов. При отсутствии верхних границ, середина интервалаопределяется как сумма нижней границы и половины величины предыдущегоинтервала. После перехода к дискретному ряду дальнейшие вычисленияпроисходят по методике рассмотренной выше. Если веса fi заданы не в абсолютных показателях, а в относительных,то формула расчета средней арифметической будет следующей:[pic]pi - относительные величины структуры, показывающие, какой процентсоставляют частоты вариантов в сумме всех частот. Если относительные величины структуры заданы не в процентах, а вдолях, то среднее арифметическое будет рассчитываться по формуле:[pic]39. Структурное среднее.40. Мода и медиана, их определение в вариационных рядах. Структурное среднее характеризует состав статистической совокупностипо одному из варьирующих признаков. К этим средним относятся мода имедиана. Мода - такое значение варьирующего признака, которое в данном рядураспределения имеет наибольшую частоту. В дискретных рядах распределений мода определяется визуально.Сначала определяется наибольшая частота, а по ней модальное значениепризнака. В интервальных рядах для вычисления моды используется следующаяформула:[pic]Xmo - нижняя граница модальности (интервал ряда с наибольшей частотой)Mo - величина интервалаfMo - частота модального интервалаfMo-1 - частота интервала предшествующего модальномуfMo+1 - частота интервала следующего за модальным Медианой называется такое значение варьирующего признака, котороеделит ряд распределения на две равные части по объему частот. Медианарассчитывается по разному в дискретных и интервальных рядах.1. Если ряд распределения дискретный и состоит из четного числа членов, томедиана определяется как средняя величина из двух серединных значенийрангированного ряда признаков.2. Если в дискретном ряду распределения нечетное число уровней, то медианойбудет серединное значение рангированного ряда признаков. В интервальных рядах медиана определяется по формуле:[pic][pic] - нижняя граница медианного интервала (интервала для которогонакопленная частота впервые превысит полусумму частот)Me - величина интервала[pic] - сумма частот ряда[pic] - сумма накопленных частот предшествующих медианному интервалу[pic] - частота медианного интервала41. Общее понятие о вариации. Вариацией называется различие значений признака у отдельных единицсовокупности. Вариация возникает в силу того, что отдельные значения признакаформируются по влияние большого числа взаимосвязанных факторов. Эти факторычасто действуют в противоположных направлениях и их совместное действиеформирует значение признаков у конкретной единицы совокупности.Необходимость изучения вариаций связана с тем, что средняя величина,обобщающая данные статистического наблюдения, на показывает как колеблетсявокруг нее индивидуальное значение признака. Вариации присущи явлениямприроды и общества. При этом революция в обществе происходит быстрее, чеманалогичные изменения в природе. Объективно существуют также вариации впространстве и во времени.Вариации в пространстве показывают различие статистических показателейотносящихся к различным административно-территориальным единицам.Вариации во времени показывают различие показателей в зависимости отпериода или момента времени к которым они относятся.42. Сущность и значение показателей вариации.43. Абсолютные показатели вариации (=42, без коэффициента). К примерам вариаций относятся следующие показатели:1. размах вариаций2. среднее линейное отклонение3. среднее квадратическое отклонение4. дисперсия5. коэффициент1. Размах вариаций является ее простейшим показателем. Он определяется какразность между максимальным и минимальным значение признака. Недостатокэтого показателя заключается в том, что он зависит только от двух крайнихзначений признака (min, max) и не характеризует колеблимость внутрисовокупности. R=Xmax-Xmin.2. Среднее линейное отклонение является средней величиной абсолютныхзначений отклонений от средней арифметической. Отклонения берутся помодулю, т.к. в противном случае, из-за математических свойств среднейвеличины, они всегда были бы равны нулю.3. Среднее квадратическое отклонение определяется как корень из дисперсии.4. Дисперсия (средний квадрат отклонений) имеет наибольшее применение встатистике как показатель меры колеблимости. Дисперсия является именованным показателем. Она измеряется вединицах соответствующих квадрату единиц измерения изучаемого признака.5. Коэффициент вариаций определяется как отношение среднего квадратическогоотклонения к средней величине признака, выраженное в процентах:[pic] Он характеризует количественную однородность статистическойсовокупности. Если данный коэффициент < 50%, то это говорит об однородностистатистической совокупности. Если же совокупность не однородна, то любыестатистические исследования можно проводить только внутри выделенныходнородных групп.44. Дисперсия и ее свойства. Дисперсия - средний квадрат отклонений индивидуальных значенийпризнака от их средней величины.Свойства дисперсии:1. Дисперсия постоянной величины равна нулю.2. Уменьшение всех значений признака на одну и ту же величину А не меняетвеличины дисперсии. Значит средний квадрат отклонений можно вычислить не позаданным значениям признака, а по отклонениям их от какого-то постоянногочисла.3. Уменьшение всех значений признака в k раз уменьшает дисперсию в k2 раз,а среднее квадратическое отклонение - к раз. Значит, все значения признакаможно разделить на какое-то постоянное число (скажем, на величину интерваларяда), исчислить среднее квадратическое отклонение, а затем умножить его напостоянное число.4. Если исчислить средний квадрат отклонений от любой величины А, то в тойили иной степени отличающейся от средней арифметической (X~), то он всегдабудет больше среднего квадрата отклонений, исчисленного от среднейарифметической. Средний квадрат отклонений при этом будет больше на вполнеопределенную величину - на квадрат разности средней и этой условно взятойвеличины.45. Внутригрупповая и межгрупповая дисперсия.Выделяют дисперсию общую, межгрупповую и внутригрупповую. Общая дисперсия(2 измеряет вариацию признака во всей совокупности под влиянием всехфакторов, обусловивших эту вариацию. Межгрупповая дисперсия ((2x) характеризует систематическую вариацию,т.е. различия в величине изучаемого признака, возникающие под влияниемпризнака-фактора, положенного в основание группировки. Внутригрупповая дисперсия ((2i) отражает случайную вариацию, т.е.часть вариации, происходящую под влиянием неучтенных факторов и независящую от признака-фактора, положенного в основание группировки.46. Правило сложения дисперсий. Существует закон, связывающий три вида дисперсии. Общая дисперсияравна сумме средней из внутригрупповых и межгрупповых дисперсий:[pic] Данное соотношение называют правилом сложения дисперсий. Согласноэтому правилу, общая дисперсия, возникающая под действием всех факторов,равна сумме дисперсии, возникающей за счет группировочного признака. Зная любые два вида дисперсий, можно определить или проверитьправильность расчета третьего вида. Правило сложения дисперсий широко применяется при исчислениипоказателей тесноты связей, в дисперсионном анализе, при оценке точноститипической выборки и в ряде других случаев.47. Взаимосвязи общественных явлений, их виды, формы. Многообразие взаимосвязей в которых находятся социально-экономические явления, рождают необходимость в их классификации. По видам различают функциональную и корреляционную зависимость. Функциональной называют такую зависимость, при которой одномузначению факторного признака X соответствует одно строго определенноезначение результативного признака Y. В отличие от функциональной зависимости, корреляционная выражаеттакую связь между социально-экономическими явлениями, при которой одномузначению фа




Нажми чтобы узнать.

Похожие:

Общая теория статистики iconПрактикум по теории статистики. Под редакцией Р. А. Шмайловой М. Финансы и статистика, 1998. Теория статистики, Учебник под редакцией Г. П. Громыко. М. 2000
Елисеева И. И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики. Учебник – М. Инфра – М, 1998
Общая теория статистики iconКурс лекций по общей теории статистики/Под ред. В. Е. Овсиенко. М.: Мэси, 1976. 231 с
Долгушевский Ф. Г., Козлов В. С., Полушин М. И., Эрлих Я. М. Общая теория статистики. – М.: Статистика, 1967. – 384 с
Общая теория статистики iconСтатистика часть I. Общая теория статистики
Рецензенты: докт экон наук, профессор М. И. Шишкин (Ижевский филиал ано впо цс РФ «Российский университет кооперации»)
Общая теория статистики iconРабочая программа модуля «антикризисное управление отдельными категориями должников»
Пререквизиты «Экономическая теория», «Правоведение», «Информатика», «Экономика организации», «Теория статистики», «Бухгалтерский...
Общая теория статистики iconКейнсианская революция (Д. Кейнс "Общая теория занятости, процента и денег")
Опубликованный в 1936 году главный труд Дж. Кейнса «Общая теория занятости, процента и денег» знаменовал собой революционный переворот...
Общая теория статистики iconРабочая программа учебной дисциплины ф тпу 1 21/01 министерство образования и науки российской федерации государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «национальный исследовательский томский политехнический университет»
Пререквизиты «Экономическая теория», «Теория статистики», «Теория менеджмента», «Экономика предприятия», «Маркетинг», «Теория антикризисного...
Общая теория статистики iconКафедра статистики
Статистика цен, существует как самостоятельный блок показателей и является составной частью социально-экономической статистики и...
Общая теория статистики iconЛекции Общее понятие статистики. Предмет статистики
Статистикой называют планомерный и систематический учет осуществляемый в масштабах страны органами государственной статистики во...
Общая теория статистики iconПрограмма дисциплины "Теория вероятностей" для направления 080100. 62 Экономика: Отделение статистики, анализа данных и демографии бакалавриат
«Теория вероятностей» является основной базовой дисциплиной в проблематике вероятностно-статистических методов исследования социально-экономических...
Общая теория статистики iconАттестация по дисциплине «Теория статистики» группа 14А11

Разместите кнопку на своём сайте:
Документы


База данных защищена авторским правом ©rushkolnik.ru 2000-2015
При копировании материала обязательно указание активной ссылки открытой для индексации.
обратиться к администрации
Документы