На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


Шпаргалка Шпаргалка по "Теория статистики"

Информация:

Тип работы: Шпаргалка. Добавлен: 10.05.2012. Сдан: 2011. Страниц: 21. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


1. Понятие и предмет  статистики
Статистика – одна из общественных наук, имеющая целью сбор, упорядочивание, анализ и сопоставление числового представления фактов, относящихся к самым разнообразным массовым явлениям. Это учение о системе показателей, т.е. количественных характеристик, дающих, дающих всестороннее представление об общественных явлениях, о народном хозяйстве в целом и отдельных его отраслях. Статистика – это эффективное орудие, инструмент познания, используемый в естественных и общественных науках для установления тех специфических закономерностей, которые действуют в конкретных массовых явлениях, изучаемых данной наукой.
Статистика – это также одна из форм практической деятельности людей, цель которой – сбор, обработка и анализ массовых данных о тех или иных явлениях.
Статистикой называют также различного рода числовые данные, характеризующие различные  стороны жизни государства: политические отношения, культуру, население, производство и т.д. 

2. Категории статистики
Основные  черты и особенности предмета статистической науки:
1) Статистика исследует не отдельные факты, а массовые социально-экономические явления и процессы, выступающие как множества отдельных фактов, обладающих как индивидуальными, так и общими признаками. Объект статистического исследования называют статистической совокупностью. Статистическая совокупность – это множество единиц, обладающих массовостью, однородностью, определённой целостностью, взаимозависимостью состояний отдельных единиц и наличием вариации. Каждый отдельно взятый элемент данного множества называется единицей статистической совокупности. Единицы совокупности характеризуются общими свойствами, т.е. признаками. Под качественной однородностью совокупности понимается сходство единиц по каким-либо существенным признакам и различие по каким-либо другим признакам. Каждая единица совокупности обладает индивидуальными особенностями и различиями, отличающими их друг от друга, т.е. существует так называемая вариация признака.
2) Статистика изучает количественную сторону общественных явлений и процессов в конкретных условиях места и времени, т.е. предметом статистики выступают размеры и количественные соотношения социально-экономических явлений, закономерности их связи и развития.
3) Статистика характеризует структуру общественных явлений, т.е. внутреннее строение массовых явлений (статистического множества).
4) Статистика изучает изменения уровня и структуры явления во  времени, т.е. в динамике.
5) Статистика выявляет связи между явлениями и процессами. Под статистической закономерностью принято понимать форму проявления причинной связи, выражающейся в последовательности, регулярности, повторяемости событий с достаточно высокой степенью вероятности.
Таким образом, статистика – это общественная наука, которая изучает количественную сторону качественно определённых массовых социально-экономических явлений и процессов, их структуру и распределение, размещение в пространстве, движение во времени, выявляя действующие количественные зависимости, тенденции и закономерности, причем в конкретных условиях места и времени. 

3. Статистическая методология
Статистическая методология – система приёмов и методов, направленных на изучение количественных закономерностей, проявляющихся в структуре, динамике и взаимосвязях социально-экономических явлений.
Статистическое  исследование состоит из трёх стадий:
    Статистическое наблюдение;
    Первичная обработка, сводка и группировка результатов наблюдения;
    Анализ полученных сводных материалов.
Прохождение каждой стадии исследования связано  с использованием специальных методов, объясняемых содержанием выполняемой работы.
1) Статистическое  наблюдение – научно организованный  сбор сведений об изучаемых  социально-экономических процессах  или явлениях. Полученные данные  являются исходным материалом  для выполнения последующих этапов статистического исследования. Эти данные необходимо обработать определённым образом. Такая обработка является следующей стадией статистического исследования.
2) Сводка  исходных данных для получения  обобщающих характеристик исследуемого  процесса или явления. Результаты статистической сводки и группировки излагаются в виде статистических таблиц.
3) Статистический  анализ – заключительная стадия  статистического исследования. В  его процессе исследуется структура,  динамика и взаимосвязи общественных явлений и процессов. Выделяют следующие основные этапы анализа:
    Констатация фактов и их оценка;
    Установление характерных черт и причин явления;
    Сопоставление явления с другими явлениями;
    Формулирование гипотез, выводов и предположений;
    Статистическая проверка выдвинутых гипотез с помощью специальных статистических показателей.
Общая теория статистики – наука о наиболее общих принципах, правилах и законах цифрового освещения социально-экономических явлений. Она является методологической основой всех отраслей статистики. 

4. Понятие статистического  наблюдения
Статистические  данные – совокупность количественных характеристик социально-экономических явлений и процессов, полученных в результате статистического наблюдения, их обработки или соответствующих расчетов.
Статистическое  наблюдение – это массовое, планомерное, научно организованное наблюдение за явлениями социальной и экономической жизни, которое заключается в регистрации отобранных признаков у каждой единицы совокупности. Процесс статистического наблюдения включает следующие этапы:
    Подготовка наблюдения. На этой стадии решаются научно-методологические (определение цели и объекта наблюдения, состава признаков, подлежащих регистрации; разработка документов для сбора данных; выбор отчетной единицы и единицы, относительно которой будет проводиться наблюдение, а также методов, средств и времени получения данных и т.д.) и организационные вопросы (определение состава органов, проводящих наблюдение; подбор и подготовка кадров для проведения наблюдения; составление календарного плана работ по подготовке, проведению и обработке материалов наблюдения; тиражирование документов для сбора данных и др.).
    Проведение массового сбора данных.
    Разработка предложений по совершенствованию статистического наблюдения.
 
5. Методология статистического наблюдения
Цель  наблюдения – получение достоверной информации для выявления зависимостей развития явлений и процессов.
Объект  наблюдения – некоторая статистическая совокупность, в которой проистекают исследуемые социально-экономические явления и процессы.
Для определения  объекта необходимо определить границы  изучаемой совокупности, для чего следует указать важнейшие признаки, отличающие его от других схожих совокупностей. Каждый объект состоит из отдельных  элементов, т.е. единиц наблюдения, которые являются носителем признаков, подлежащих регистрации.
Отчетная  единица – это субъект, от которого поступают данные об единице наблюдения.
Программа наблюдения – это перечень признаков (вопросов), подлежащих регистрации в процессе наблюдения.
Статистический  формуляр – это документ единого образца, содержащий программу и результаты наблюдения. Примером могут быть переписной лист, опросный план, анкета и др. При этом различают две системы статистического формуляра:
1) Индивидуальный (карточный), который предусматривает запись ответов на вопросы только об одной единице наблюдения.
2) Списочный предусматривает ответы на вопросы о нескольких единицах наблюдения.
Выбор времени, когда будет проводиться  наблюдение, заключается в решении  двух вопросов:
– установлении критического момента (даты) или интервала времени.
– определение  срока или периода наблюдения.
Критический момент (дата) – конкретный день года, час дня, по состоянию на который должна быть проведена регистрация признаков по каждой единице исследуемой совокупности.
Срок (период) наблюдения – это время, в течение которого происходит заполнение статистических формуляров, т.е. время, необходимое для проведения массового сбора данных. 

6. Формы статистического наблюдения
1) Отчетность  – основная форма статистического наблюдения, с помощью которой статистические органы в определенные сроки получают от предприятий, учреждений необходимые данные в виде установленных отчетных документов.
Как правило, отчетность основана на первичном учете  и является его обобщением.
Первичный учет – регистрация различных  фактов, событий, которые производятся по мере их совершения.
Регистрация происходит на определенном социальном документе, при этом действующая  статистическая отчетность бывает типовая  и специализированная.
Типовая – единая для всех предприятий, а  в специализированной состав показателей  отраслей изменяется в зависимости  от особенностей отдельных отраслей.
Отчетность  бывает ежедневной, недельной, двухнедельной, месячной, квартальной, годовой. Все  перечисленные, кроме годовой, являются текущими.
2) Специально  организованное статистическое  наблюдение.
Ярким примером является перепись – специально организованная отчетность, которая  повторяется через равные промежутки времени с целью получения  данных о численности, составе и состоянии объекта по ряду признаков.
Особенности переписи:
- одновременность  ее проведения на всей территории  страны
- единство  программы статистического наблюдения
- регистрация  единиц наблюдения по состоянию  на один и тот же критический  момент.
К данной форме относятся бюджетные обследования, характеризующие структуру потребительских  расходов и доходов семьи.
3) Регистр  – система, постоянно следящая  за состоянием единицы наблюдения  и оценивающую силу воздействия  различных факторов на изучаемые показатели.
Регистр населения – поименованный и  регулярно изменяемый перечень жителей  страны. В данном случае программа  наблюдения ограниченна общими признаками (пол, дата и место рождения, дата вступления в брак).
Существует  такой признак, как брачное состояние (переменный признак).
Регистр предприятий, который включает в  себя все виды экономической деятельности и содержит значение основных признаков  по каждой единице наблюдения за определенный период или момент времени. Содержит данные о времени создания или регистрации предприятий, название, адрес, телефон, организационно-правовую форму, вид экономической деятельности, количество занятых и т.д., т.е. полную информацию о предприятии. 

7. Способы статистического  наблюдения
1) Непосредственное – наблюдение, при котором сами регистраторы путем непосредственного замера, взвешивания, подсчета или проверки работы и т.д. устанавливают факт, подлежащий регистрации, и на этом основании производят записи в формуляре наблюдения.
2) Документальный способ основан на использовании в качестве источника статистической информации различного рода документов, как правило, учетного характера.
3) Опрос – способ, при котором необходимые сведения получают со слов респондента. Он предполагает обращение к непосредственному носителю признаков, подлежащих регистрации во время наблюдения, и использование для получения информации о явлениях и процессах, не поддающихся непосредственному прямому наблюдению.
- При  устном (экспедиционном) опросе специально подготовленные работники (счетчики, регистраторы) получают необходимую информацию на основе опроса соответствующих лиц и сами фиксируют ответы в формуляре наблюдения.
- При  саморегистрации формуляры заполняются самими респондентами, а счетчики раздают им бланки опросного листа, разъясняют правила их заполнения, а затем их собирают.
- Корреспондентский способ – сведения в органы, ведущие наблюдение, сообщает штаб добровольных корреспондентов. Этот вид опроса требует наименьших затрат, но не дает уверенности в том, что полученный материал является высококачественным, т.к. не всегда возможно непосредственно на месте проверить правильность полученных ответов.
4) Анкетный способ – сбор информации в виде анкет. Определенному кругу респондентов вручаются специальные вопросники либо лично, либо путем публикации в периодической печати. Заполнение этих вопросников носит добровольный характер и осуществляется, как правило, анонимно. Обычно обратно получаются меньше анкет, чем рассылается. Этот способ сбора информации используется при несплошном наблюдении. Анкетный опрос применяется в обследовании, где не требуется высокая точность, а нужны приближенные, ориентировочные результаты.
5) Явочный способ – представление сведений в органы, ведущие наблюдение, в явочном порядке, например при регистрации браков, рождений, разводов и т.д. 

8. Виды статистического  наблюдения
Существуют  определенные виды статистического  наблюдения:
1) по  времени регистрации факторов, которое  в свою очередь подразделяется  на текущее и прерывное. Прерывное  может быть единовременным и периодическим.
2) по  обхвату единиц совокупности  делится на сплошное и несплошное, которое в свою очередь делится  на выборочное, монографическое  и основного массива.
При текущем  наблюдении изменение в отношении  изучаемых явлений фиксируется  по мере их наступления (регистрация рождения ребенка). Данное наблюдение проводится с целью изучения динамики каких- либо явлений. Примером прерывного – перепись.
Единовременное  наблюдение предоставляет сведения о количественных характеристиках какого-либо явления или процесса в момент его исследования.
По  обхвату единиц совокупности
Сплошное  наблюдение – сбор и получение  информации от всех единиц исследуемой  совокупности. Данный вид статистического  наблюдения характеризуется высокими трудовыми и материальными затратами, недостатком оперативной информации и, как правило, не обеспеченностью охвата всех единиц совокупности.
Несплошное  наблюдение – обследование только части единиц совокупности.
Самым распространенным является выборочное несплошное наблюдение, которое основано на принципе случайного отбора единиц.
Метод основного массива заключается  в обследовании самых существенных, наиболее крупных единиц изучаемой совокупности, которые пор основному признаку имеют наибольший удельный вес в собственности.
Монографическое наблюдение – обследование отдельных единиц совокупности, характеризующих новые типы явлений, и проводится с целью выявления имеющихся или намечающихся тенденций в развитии явлений. 

9. Точность статистического  наблюдения
Точность  статистического наблюдения – это степень соответствия величины какого-либо показателя, определенной по материалам статистического наблюдения, действительной его величине. Расхождение между расчетным и действительным значениями изучаемых величин называется ошибкой наблюдения. В зависимости от причин возникновения различают ошибки регистрации и ошибки репрезентативности.
Ошибки  регистрации – это отклонения между значением показателя, полученного в ходе статистического наблюдения, и фактическим, действительным его значением. Этот вид ошибок может быть при сплошном и несплошном наблюдениях.
Ошибки  регистрации бывают случайные и  систематические.
Случайные ошибки регистрации – это результат действия различных факторов (например, переставлены цифры, перепутаны соседние стоки или графы и т.д.).
Систематические ошибки регистрации всегда имеют одинаковую тенденцию либо к увеличению, либо к уменьшению показателя по каждой единице наблюдения и поэтому величина показателя по совокупности в целом будет включать накопленную ошибку (например, различные округления).
В отличие  от ошибок регистрации ошибки репрезентативности характерны только для несплошного  наблюдения.
Отклонение  значения показателя обследованной  совокупности и его величины по исходной совокупности называется ошибкой репрезентативности.
Ошибки репрезентативности также бывают случайные и систематические.
Случайные ошибки репрезентативности возникают, если отобранная совокупность неполно воспроизводит всю совокупность в целом.
Систематические ошибки репрезентативности появляются вследствие нарушения принципов отбора единиц из исходной совокупности, которые должны быть подвергнуты наблюдению. 

10. Понятие и виды  сводки
Сводка представляет собой комплекс последовательных операций по обобщению конкретных единичных фактов, образующих совокупность, для выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом.
Результатом сводки являются подробные данные, отражающие в целом всю совокупность.
По глубине  обработки материала сводка бывает простая и сложная.
Простой сводкой называется операция по подсчету общих итогов по совокупности единиц наблюдения.
Сложная сводка – комплекс операций, включающих группировку единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по всему объекту и представление результатов группировки и сводки в виде статистических таблиц.
Разработка  программы сводки состоит из следующих  этапов: выбор группировочных признаков; определение порядка формирования групп; разработка системы статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом; разработка системы макетов статистических таблиц, в которых должны быть представлены результаты сводки.
По форме  обработки материала сводка бывает децентрализованная (обработка материала производится этапами: например, отчеты предприятий сводятся статистическими органами субъектов РФ, а уже итоги по региону поступают в Госкомстат России) и централизованная (весь первичный материал поступает в одну организацию, где и подвергается обработке от начала до конца). 

11. Понятие и виды  группировок
Группировкой называется расчленение множества единиц изучаемой совокупности на группы по определенным существенным для них признакам.
Статистические  группировки по задачам, решаемым с  их помощью, делятся на: типологические, структурные и аналитические.
Типологическая  группировка – это разделение исследуемой качественно разнородной совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научной группировки. Примером является группировка промышленных предприятий по формам собственности.
При проведении типологической группировки основное внимание должно быть уделено идентификации  типов социально-экономических явлений.
Структурной называется группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирующему признаку.
Аналитическая группировка выявляет взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками. 

12. Способы построения  группировок
Процесс построения группировок состоит  из следующих этапов.
1) Определение группировочного признака.
Группировочным  признаком называется признак, по которому проводится разбивка единиц совокупности на отдельные группы. Его часто называют основанием группировки.
В основание  группировки могут быть положены как количественные, так и качественные признаки. Первые имеют числовое выражение (объем торгов, возраст человека и т.д.), а вторые отражают состояние единицы совокупности (пол человека, национальность, и т.д.)
Всю совокупность признаков можно разделить на две группы: факторные и результативные. Факторными называются признаки, под воздействием которых изменяются другие признаки и образуют группу результативных признаков.
2) Определение количества групп.
Число групп зависит от задач исследования и вида признака, положенного в  основание группировки, численности совокупности. Степени вариации признака.
При построении группировки по качественному признаку групп будет столько, сколько  имеется градаций, видов, состояний  у этого признака (пол – 2, регионов России – 89 и т.д.).
Если  группировка проводится по количественному признаку, то необходимо обратить внимание на число единиц исследуемого объекта и степень колеблемости группировочного признака.
Чем больше колеблемость группировочного признака, тем больше следует образовать групп.
Если  распределение признака условно равномерно, то для определения количества групп используется формула Стерджесса:

Недостаток  формулы состоит в том, что  ее применение дает хорошие результаты, если совокупность состоит из большого числа единиц и распределение единиц по признаку, положенному в основание группировки, близко к нормальному.
3) Определение интервала группировки.
Интервал – значения варьирующего признака, лежащие в определенных границах. Каждый интервал имеет свою величину, верхнюю и нижнюю границы или хотя бы одну из них. Нижней границей называется наименьшее значение признака в интервале, а верхней – наибольшее значение признака в нем. Величина интервала – разность между верхней и нижней границами интервала.
Интервалы группировки в зависимости от их величины бывают равные и неравные. Последние делятся на прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие, произвольные и специализированные.
Если  вариация признака проявляется в  сравнительно узких границах и распределение  носит более или менее равномерный характер, то строят группировку с равными интервалами.
Величина  равного интервала определяется по следующей формуле:

Прежде  чем определять размах вариации, из совокупности рекомендуется исключить  аномальные наблюдения (крайние точки).
Полученная  величина является шагом интервала.
Открытые  интервалы – те, у которых указана только одна граница.
Закрытые  интервалы – те, у которых обозначены обе границы.
Ширина  открытого интервала принимается  равной ширине соседнего с ним закрытого интервала.
Ширина  открытого интервала принимается  равной ширине соседнего с ним  закрытого интервала. 

13. Вторичная группировка
Вторичная группировка – операция по образованию новых групп на основе ранее осуществленной группировки.
Применяют два способа для образования новых групп:
1) способ  укрупнения интервалов – объединение  первоначальных интервалов –  используется в случае перехода  от более мелких интервалов  к более крупным, а также  в случаях, когда границы новых  и старых интервалов совпадают.
2) способ  долевой перегруппировки – создание  новых интервалов на основе  закрепления за каждой группой  определенной доли единиц совокупности. 

14. Понятие и виды  рядов распределения
Статистический  ряд распределения – это упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по определенному варьирующему признаку.
В зависимости  от признака, положенного в основу группировки различают атрибутивные и вариационные ряды распределения.
Атрибутивными называют ряды, построенные по качественным признакам.
Вариационными рядами называют ряды распределения, построенные по количественному признаку. Каждый вариационный ряд состоит из двух элементов: вариантов и частот. Вариантами считаются отдельные значения признака, которые он принимает в вариационном ряду, т.е. конкретное значение варьирующего признака. Частоты – это численности отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда, показывающие, как часто встречается та или иная варианта в ряду. Частостями называют частоты, выраженные в процентах или долях единицы.
В зависимости  от характера вариации признака различают  дискретные и интервальные вариационные ряды. В случае дискретной вариации величина количественного признака принимает только целые значения. В случае непрерывной вариации величина признака у единиц совокупности может принимать в определенных пределах любые значения. 

15. Графическое изображение рядов распределение
Ряды  распределения анализируются с  помощью графического изображения.
1) Полигон используется при изображении дискретных вариационных рядов. При этом, на оси абсцисс откладываются значения признака, а на оси ординат – частоты.
2) Гистограмма применяется для изображения интервальных рядов. При этом, на оси абсцисс откладываются интервалы признака, на оси ординат – частоты. В случае, если интервальный ряд построен с неравными интервалами, то вместо частот на ось ординат наносится плотность распределения признака в соответствующих интервалах.
Плотность распределения  – это частота, рассчитанная на единицу ширины интервала.
Для изображения  вариационных рядов может также использоваться кумулятивная кривая. 3) Кумулята (кривая сумм) изображает ряд накопленных частот, которые определяются последовательным суммированием частот по группам и показывают, сколько единиц совокупности имеют значения признака не больше, чем рассматриваемое значение. На ось абсцисс наносятся значения признака, а на оси ординат откладываются накопленные частоты.
4) Огива получится, если при графическом изображении кумуляты поменять местами оси. 

16. Понятие и элементы  статистической таблицы
Статистической называется таблица, которая содержит числовую характеристику исследуемой совокупности по одному или нескольким существенным признакам, взаимосвязанным логикой экономического анализа.
По логическому  содержанию таблица представляет собой статистическое предложение. Подлежащим статистической таблицы называется объект, характеризующийся цифрами. Обычно подлежащее располагается в левой части таблицы, в наименовании
строк. Сказуемое статистической таблицы  образует система показателей, которыми характеризуется подлежащее (объект изучения). Сказуемое формирует верхние заголовки и составляет содержание граф. 

17. Виды таблиц по  характеру подлежащего.
По характеру  подлежащего различают простые и сложные таблицы. Простые таблицы бывают монографические и перечневые. Сложные таблицы, в свою очередь, делятся на групповые и комбинационные.
Если  в подлежащем представлена только одна группа или один объект, то таблица  называется простой монографической. Если в подлежащем представлен несгруппированный перечень единиц, то таблица называется простой перечневой.
Если  в подлежащем представлена группировка  единиц совокупности по одному признаку, то таблица называется сложной групповой. Если же в подлежащем представлена группировка единиц по нескольким признакам, то таблица называется сложной комбинационной. 

18. Виды таблиц по  разработке сказуемого.
По разработке сказуемого различают таблицы с  простой и сложной разработкой сказуемого. При простой разработке сказуемого показатель, определяющий его, не подразделяется на подгруппы, и итоговые значения получаются путем простого суммирования значений по каждому признаку отдельно, независимо  друг от друга.
Сложная разработка сказуемого предполагает деление  признака на формирующие его подгруппы. 

19. Понятие о статистическом графике.
Статистический  график – чертеж, на котором статистические совокупности, характеризуемые определенными  показателями, описываются с помощью  условных геометрических образов или  знаков.
Элементы  графика:
    Графический образ (основа графика) – это геометрические знаки, т.е. совокупность точек, линий, фигур, с помощью которых изображаются статистические показатели.
    Поле графика – часть плоскости, где расположены графические образы
    Пространственные ориентиры графика задаются в виде системы координатных сеток.
    Масштабные ориентиры статистического графика определяются масштабом и системой масштабных шкал. Масштаб графика – это мера перевода числовой величины в графическую.
    Масштабной шкалой называется линия, отдельные точки которой могут быть прочитаны как определенные числа. Различают шкалы прямолинейные (линейка) и криволинейные – дуговые и круговые (циферблат часов)
Существует  множество видов графических  изображений. 

20. Классификация видов графиков.
1. По  форме графического образа
1.1. Линейные
– статистические кривые
1.2.плоскостные
– столбиковые
– полосовые
– квадратные
– круговые
– секторные
– фигурные
– точечные
– фоновые
1.3. Объемные
– поверхностные  распределения 

2. По  задачам изображения
2.1. Диаграммы
– диаграммы  сравнения
– диаграммы  динамики
– структурные  диаграммы
2.2. Статистические  карты
– картограммы
– картодиаграммы 

3. Геометрические знаки
3.1. Точечные
3.2. Линейные
3.3. Плоскостные
3.4. Пространственные 
 

21. Понятие о статистическом показателе
Статистический  показатель – количественная характеристика социально-экономических явлений и процессов в условиях качественной определенности.
Система статистических показателей – это совокупность взаимосвязанных показателей, имеющая одноуровневую или многоуровневую структуру и нацеленная на решение конкретной статистической задачи.
Различают конкретный статистический показатель и показатель категорию. Конкретный статистический показатель характеризует размер, величину изучаемого явления или процесса в определенном месте и определенном времени. Показатель-категория отражает сущность, общие отличительные свойства конкретных статистических показателей одного и того же вида без указания места и времени.
По охвату единиц совокупности  все показатели делят на индивидуальные и сводные. Индивидуальные показатели характеризуют один объект или одну единицу совокупности. Сводные показатели характеризуют группу совокупности или всю совокупность в целом. Сводные показатели делятся на объемные и расчетные. Объемные показатели получают путем сложения значение признака отдельных единиц совокупности. Расчетные показатели определяются по различным формулам.
По форме  выражения статистические показатели подразделяются на абсолютные, относительные и средние.
Моментные показатели – показатели на определенную дату.
Интервальные  показатели – показатели за определенный период времени.
В зависимости  от принадлежности к одному или двум объектам изучения различают однообъектные и межобъектные. С точки зрения пространственной определенности статистические показатели подразделяют на общетерриториальные (характеризует изучаемый объект или явление в целом по стране), региональные и местные (локальные). 

22. Абсолютные показатели
Абсолютные  показатели отражают физические размеры изучаемых статистикой процессов и явлений, а именно их массу, площадь, объем, протяженность, временные характеристики. Всегда являются именованными числами. Выражаются в натуральных, стоимостных или трудовых единицах измерения.
Натуральные единицы – тонны, километры, литры, баррели, штуки.
Условно-натуральные единицы используются когда какой-либо продукт имеет несколько разновидностей и общий объем можно определить только исходя из общего для всех разновидностей потребительского свойства. Перевод в условные единицы осуществляется на основе специальных коэффициентов, рассчитываемых как отношение потребительских свойств отдельных разновидностей продукта к эталонному значению.
Стоимостные единицы измерения дают денежную оценку социально-экономическим явлениям (стоимость ВВП). Трудовые единицы измерения позволяют учитывать общие затраты труда на предприятии и трудоемкость отдельных операций технологического процесса (чел-дни, чел-часы).
Индивидуальные  абсолютные показатели получают непосредственно в процессе статистического наблюдения как результат интересующего количественного признака.
Сводные объемные абсолютные показатели получают в результате сводки и группировки индивидуальных значений. 

23. Относительные показатели
Относительный показатель – результат деления  одного абсолютного показателя на другой и выражает соотношение между  количественными характеристиками социально-экономических явлений.
Без относительных  показателей невозможно измерить интенсивность  развития изучаемого явления во времени, оценить уровень развития одного явления на фоне других, взаимосвязанных с ним явлений, осуществить пространственно-территориальные сравнения.
При расчете  относительного показателя абсолютный показатель, находящийся в числителе  получаемого отношения, называется текущим или сравниваемым, а показатель, находящийся в знаменателе, называется базой сравнения или основой.
Относительные показатели могут выражаться в коэффициентах, процентах, промилле, продецимилле, а  могут быть именованными значениями. Проценты используются в тех случаях, когда сравниваемый абсолютный показатель превосходит базисный не более, чем в 2-3 раза. Если же превосходство больше, то используется коэффициент.
Выделяют  следующие виды относительных показателей.
1. Относительный показатель динамики (ОПД) – отношение уровня исследуемого процесса или явления за данный период времени и уровня этого же явления в прошлом. ОПД измеряется в процентах, либо выражается в виде коэффициента.
Данная  величина показывает во сколько раз текущий уровень больше базисного или какую долю от базисного составляет. Если ОПД выражен кратным отношением, то он представляет собой коэффициент роста. При умножении этого коэффициента на 100 получают темп роста.
2. Относительный  показатель плана (ОПП) – отношение планируемого уровня показателя к уже достигнутому показателю в прошлом. ОПП, также как и ОПД, выражается в процентах или в виде коэффициента.
3. Относительный  показатель реализации плана  (ОПРП) – отношение фактически достигнутого уровня к запланированному уровню показателя. ОПРП также выражается в процентах или в виде коэффициента.
4. Относительный  показатель структуры (ОПС) – соотношение структурных частей изучаемого объекта и определяется отношением показателя, характеризующего часть совокупности к показателю, характеризующему всю совокупность. ОПС выражается в долях единицах или в процентах.
5. Относительный показатель координации (ОПК) – соотношение разных частей, принадлежащих одному объекту.
6. Относительный показатель сравнения (ОПСр) – соотношение одноименных абсолютных показателей, характеризующих разные объекты.
7. Относительный  показатель интенсивности (ОПИИ) характеризует степень распространения  изучаемого процесса или явления  в присущей ему среде и определяется  отношением показателя, характеризующего явление к показателю, характеризующему среду распространения этого явления. ОПИ измеряются в процентах, промилле, продецимилле. Данный показатель исчисляется, когда абсолютная величина оказывается недостаточной для формулировки обоснованных выводов о масштабах явления. Разновидностью ОПИИ являются показатели уровня экономического развития, характеризующие производство ВВП на душу населения, товарооборот на душу населения и т.д. Показатели уровня экономического развития являются именованными величинами и измеряются в рублях на душу и т.д. 

24. Сущность средних показателей
Средняя величина представляет собой обобщенную количественную характеристику признака статистической совокупности в конкретных условиях места и времени.
Показатель  в форме средней величины отражает типичные черты и дает обобщающую характеристику однотипных явлений по одному из варьирующих признаков.
Сущность  средней заключается в том, что в ней взаимопогашаются отклонения значений признака отдельных единиц совокупности, обусловленные действием случайных факторов, и учитываются изменения, вызванные действием основных.
Средняя величина только тогда будет отражать типичный уровень признака, когда  она рассчитана по качественно однородной совокупности. 

25. Исходное соотношение средней
На практике определить среднюю во многих случаях  можно через исходное соотношение  средней (ИСС) или ее логическую формулу:

Данная  формула является основополагающей. В зависимости от того, в каком  виде представлены исходные данные для расчета средней, зависит, каким именно образом будет реализовано ее исходное соотношение.
Различают следующие виды средней, каждая из которых  может быть простой и взвешенной:
    Средняя арифметическая;
    Средняя гармоническая;
    Средняя геометрическая;
    Средняя квадратическая, кубическая и т.д.
    Структурные средние: мода и медиана.
 
26. Средние арифметические величины
Средняя арифметическая простая (не взвешенная). Эта форма средней используется в тех случаях, когда расчет осуществляется по не сгруппированным данным.

Средняя арифметическая взвешенная. При расчете средних величин отдельные значения признака могут повторяться, встречаться по нескольку раз. В данном случае расчет проводится по сгруппированным данным или вариационным рядам, которые могут быть дискретными или интервальными.
 
 

27. Свойства средней арифметической
Средняя арифметическая величина имеет следующие  свойства, использование которых  упрощает ее расчет.
1) Произведение  средней на сумму частот равно сумме произведений отдельных вариантов на соответствующие им частоты.

2) Сумма  отклонений индивидуального значения  признака от средней арифметической  равна нулю:

3) Если  все осредняемые варианты уменьшить  или увеличить на постоянное  число А, то средняя арифметическая  соответственно уменьшится или увеличится на туже величину.

4) Если  все варианты значений признака  уменьшить или увеличить в  А раз, то средняя соответственно  уменьшится или увеличится в  А раз:

5) Если  все частоты уменьшить или  увеличить в А раз, то средняя останется неизменной:

6) Сумма  квадратов отклонений индивидуальных  значений признака от средней  арифметической меньше, чем сумма  квадратов их отклонений от  любой другой произвольной величины  С:
 

28. Средние гармонические величины
Средняя гармоническая – это величина, обратная средней арифметической из обратных значений признака. Различают среднюю гармоническую простую и взвешенную.
Средняя гармоническая простая.

Средняя гармоническая взвешенная применяется тогда, когда статистическая информация не содержит частот по отдельным вариантам совокупности, а представлена как их произведение.

Средняя арифметическая и средняя гармоническая  величины могут применятся в одних и тех же ситуациях, но по разным данным. Если в ИСС неизвестен числитель, то в расчетах применяется средняя арифметическая величина. Если в ИСС неизвестен знаменатель, то в расчетах используется средняя гармоническая величина. 

29. Другие виды средних величин
Средняя квадратическая величина применяется тогда, когда вместо индивидуальных значений признака представлены квадраты исходных величин.

Средняя геометрическая применяется в случаях определения средней по значениям, имеющим большой разброс, либо в случаях определения средней величины по относительным показателям.

Средняя степенная. В математической статистике различные средние выводятся из формул степенной средней:

При z = 1 – средняя арифметическая;
z = 0 –  средняя геометрическая;
z = –1  – средняя гармоническая;
z = 2 –  средняя квадратическая.
Чем выше z, тем больше значения средней величины. 

30. Структурные средние
Характеристиками  структуры совокупности являются следующие структурные средние:
1. Мода (Mo) – величина признака, наиболее часто встречающаяся в совокупности, т.е. имеющая наибольшую численность в ряду распределения.
а) В дискретном ряду распределения мода определяется  визуально.
б) В интервальном ряду распределения визуально можно определить только интервал, в котором заключена мода, который называется модальным интервалом. Мода будет равна:

2. Медиана (Me) – значение признака, приходящееся на середину ранжированного ряда, т.е. делящее ряд распределения на две равные части.
а) В дискретном ряду распределения  определяется номер медианы по формуле:

Номер медианы показывает то значение показателя, которое и является медианой.
б) В интервальном ряду распределения медиана рассчитывается по следующей формуле:
 

31. Понятие и меры вариации
Вариации – колеблемость, многообразие, изменяемость величины признака у единиц совокупности.
Измерение вариации позволяет определить степень  воздействия на данный признак других варьирующих признаков.
Показатели  вариации делятся на абвсолютные  и относительные. К абсолютным показателям  относятся размах вариации, среднее  линейное отклонение, дисперсия, среднее  квадратическое отклонение. К относительным – коэффициенты осцилляции, коэффициенты вариации и относительное линейное отклонение.
Размах  вариации – простейший показатель, разность между максимальным и минимальным значениями признака.

Недостатком является то, что он оценивает только границы варьирования признака и не отражает его колеблемость внутри этих границ.
Среднее линейное отклонение отражает все колебания варьирующего признака и представляет собой среднюю арифметическую из абсолютных значений отклонений вариант от средней величины, т.к. сумма отклонений значений признака от средней равно 0, то все отклонения берутся по модулю.
Простая
Взвешенная   

Дисперсия – средний квадрат отклонений значений признака от их средней величины.
Невзвешенная  формула:
Взвешенная  формула:
Наиболее  удобным и широко распространенным на практике показателем является Среднее квадратическое отклонение. Оно определяется как квадратный корень из дисперсии и имеет ту же размерность, что и изучаемый признак.
Невзвешенная  формула:
Взвешенная  формула:
Рассмотренные показатели позволяют получить абсолютное значение вариации, т.е. оценивают ее в единицах измерения исследуемой совокупности. В отличие от них, коэффициент вариации измеряет колеблемость в относительном выражении, относительно среднего уровня, что во многих случаях является предпочтительнее:

Если  коэффициент вариации не превышает 33%, то совокупность по рассматриваемому признаку можно считать однородной.
Относительные показатели.
1) Коэффициент осцилляции 
2) Линейный коэффициент  вариации 

3) Коэффициент вариации 
Они определяют не только сравнительную оценку вариации, но и дают характеристику однородности совокупности. Совокупность считается  однородной, если коэффициент вариации не превышает 33 % 

32. Свойства дисперсии
10 Дисперсия постоянной величины равна 0
20 Уменьшение всех значений признака на одну и ту же величину А не изменяет величину дисперсии
30 Уменьшение всех значений признака в В раз уменьшает дисперсию в В2 раз, а среднее квадратическое отклонение в В раз

Таким образом все значения признака можно  разделить на какую-то постоянную величину, затем определить среднее квабратическое отклонение и умножить его на эту  постоянную величину 
40 Средний квадрат отклонений от любой величины А в той или иной степени отличающейся от средней арифметической всегда будет больше среднего квадрата отклонений, исчисленного от средней арифметической 
При этом средний квадрат отклонений будет  больше на определенную величину (на квадрат разности средней и условно взятой величины)

50 Дисперсия имеет свойство минимальности; если А=0, то дисперсия вычисляется по формуле: 
Между средним линейным отклонением и  средним квадратическим отклонением существует примерное соотношение. в том случае, если фактическое распределение близко к нормальному распределению. Как правило
В условиях нормального распределения существует зависимость между величиной среднего квадратического отклонения и количеством наблюдений.
Правило трех
1) В  пределах  располагается 68,3% количества наблюдений
2) В  пределах  находится 95,4% количества наблюдений
3) В  пределах  находится 99,7% количества наблюдений
Отклонения  считается максимально возможными.
33. Виды дисперсий и правило их сложения
Показатели  вариации могут быть использованы не только в анализе изменчивости изучаемого признака, но и для оценки степени воздействия одного признака на вариацию другого признака, т.е. в анализе взаимосвязей между показателями.
При проведении такого анализа совокупность должна представлять собой множество единиц, каждая из которых характеризуется двумя признаками – факторным и результативным.
Для выявления  взаимосвязи исходная совокупность делится на две или более групп  по факторному признаку. Выводы о степени  взаимосвязи базируются на анализе  вариации результативного признака. При этом применяется правило сложения дисперсий:

- общая дисперсия;
- средняя из внутригрупповых  дисперсий;
- межгрупповая дисперсия.
Общая дисперсия измеряет вариацию признака по всей совокупности под влиянием всех факторов, обусловивших эту вариацию.

Межгрупповая  дисперсия отражает ту часть вариации результативного признака, которая обусловлена воздействием факторного признака. Это воздействие проявляется в отклонении групповых средних от общей средней:

где  - среднее значение результативного признака по i-ой группе;
- общая средняя по совокупности в целом;
- объем (численность) i-ой группы.
Если  факторный признак, по которому производится группировка, не оказывает никакого влияния на результативный признак, то групповые средние будут равны  между собой и совпадут с общей  средней. В этом случае межгрупповая средняя будет равна нулю.
Внутригрупповая дисперсия отражает случайную вариацию, т.е. часть вариации, происходящую под влиянием неучтенных факторов и независящую от признака фактора, положенного в основание группировки.

Средняя из внутригрупповых  дисперсий отражает ту часть вариации результативного признака, которая обусловлена действием всех прочих неучтенных факторов, кроме фактора, по которому осуществлялась группировка:

где  - дисперсия результативного признака в i-ой группе;
- объем (численность) i-ой группы;
Эмпирический  коэффициент детерминации представляет собой долю межгрупповой дисперсии в общей дисперсии.

Теснота связи между факторным и результативным признаком оценивается на основе эмпирического корреляционного отношения
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.