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:


курсовая работа Предмет и задачи статистики

Информация:

Тип работы: курсовая работа. Добавлен: 07.09.2012. Сдан: 2010. Страниц: 13. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


     Предмет и задачи статистики
     Введение.
     Статистические  дисциплины играют важную роль в системе  экономического образования. Для общеэкономических  специальностей, статистика является основой для разработки и совершенствования  методов экономического анализа. Сама же статистика - самостоятельная общественная наука, имеющая свой предмет и  метод исследования. Понятие "статистика" происходит от латинского слова "status", которое в переводе, означает - положение, состояние, порядок явлений. Эта  наука, изучающая положение дел  в государстве. Главная её задача – это сбор цифровых данных, их обобщение  и переработка. В зависимости  от объекта изучения статистика как  наука подразделяется на социальную, демографическую, экономическую, промышленную, торговую, банковскую, финансовую, медицинскую  и т.д. Общие свойства статистических данных, независимо от их природы и  методы их анализа рассматриваются  математической статистикой и общей  теорией статистики.
     Предмет статистики.
     Под предметом статистики понимается количественная сторона массовых общественных явлений  в постоянной связи с их содержанием  или количественной стороной, а также  количественное выражение закономерностей  общественного развития в конкретных условиях места и времени. Одной  из характерных особенностей статистики является то, что при изучении количественной стороны общественных явлений и  процессов она всегда отображает качественные особенности исследуемых  явлений, т.е. изучает количество в  неразрывной связи, единстве с качеством (качество – это свойства, присущие предмету или явлению, которые отличают данный предмет или явление от других).
     Предмет статистики исследуется при помощи определённых понятий, таких как: статистическая совокупность, единица совокупности, признак, статистический показатель, система  статистических показателей. Статистической совокупностью называют совокупность объектов или явлений общественной жизни, объединённых общей связью. Первичным  элементом статистической совокупности, являющимся носителем признаков, подлежащих регистрации, и основой ведущегося при обследовании счёта – является единица совокупности. Общие признаки обязательно должны присутствовать среди исследуемых объектов, для  того, чтобы можно было выделить статистическую совокупность или даже несколько рядов статистической совокупности для этих объектов. Совокупность объектов, имеющих один или больше общих признаков, называется однородной. А совокупность, включающая в себя разные типы и явления, является разнородной. В принципе, любая совокупность, по отношению к разным аспектам рассматриваемых  явлений, может быть однородной и  разнородной одновременно. Посредством  анализа содержания этих отношений, определяется возможность использования  общих характеристик. Определение  состава статистической совокупности, отграничение элементов разных совокупностей, достигаемое совместно с другими  науками, - одна из наиболее важных задач  статистики.
     Система признаков используется для составления  программы статистического наблюдения и последующей группировки материалов. К самим признакам относят  характерные черты или особенности  объектов, которые возможно охарактеризовать рядом статистических величин. Признаки, принимающие различные значения или видоизменения у отдельных единиц совокупности, называются варьирующими, а отдельные их значения или видоизменения - вариантами. Варьирующие признаки подразделяются на атрибутивные (качественные) и количественные. Признак называется атрибутивным, если отдельные его значения (варианты) выражаются в виде состояния, свойств и т.д., присущих явлению. К таким признакам, выражающим присущие явлению свойства, относятся: профессия, отраслевая принадлежность предприятий и др. Признак называется количественным, если отдельные его значения (варианты) выражаются в виде чисел. По характеру варьирования количественные признаки подразделяются на дискретные и непрерывные. Дискретными называются такие количественные признаки, которые могут принимать только вполне определенные значения, между которыми не могут иметь место промежуточные значения. Например, число членов семь и т.п. Варианты дискретных признаков обычно выражаются в виде целых чисел. Количественные признаки, которые могут в определенных пределах принимать любые значения как целые, так и дробные, называются непрерывными. Такими признаками являются, например, возраст, стаж работы, вес поезда, скорость движения и т.п. Градация признаков на качественные и количественные достаточно условна, т.к. всегда существует неразрывная связь качества и количества. Признаки могут быть основные, определяющие социально-экономическое содержание процессов, и второстепенные, внешние по отношению к сущности изучаемых явлений, т.е. непосредственно не связанные с внутренней структурой процессов (экстенсивные признаки). Статистическая наука требует выделения в программах наблюдения и группировке в первую очередь главных, основных признаков. Признаки бывают первичные, которые лежат в основе программы сбора первичных статистических материалов, и вторичные, характеризуемые в процессе обработки и анализа данных.
     Статистический  показатель – обобщённая количественная характеристика явлений и процессов  в единстве с их качественной определённостью. Численность населения, удельный вес  работающих людей в этой численности  – наиболее простой для понимания  пример статистического показателя. Сводные экономические показатели, относящиеся к сложному комплексу  экономических явлений или к  многообразным национально-хозяйственным  процессам и объектам, называют синтетическими (например, валовый национальный продукт, национальный доход, национальное богатство). Величина показателя определяется в  результате измерения объектов (элементов) и меняется в зависимости от методологических особенностей его построения, обусловленных  в свою очередь степенью охвата изучаемых  процессов. Показатели называются натуральными, когда они выражены в единицах счета или в различных физических единицах измерения (в мерах линейных, площади, объема, массы и др.), и  денежными, или стоимостными, когда  они представляют собой денежную оценку экономических объектов. Условно, статистические показатели можно разделить  и на объёмные и качественные. Себестоимость  единицы изделия – это качественный статистический признак. Он даёт представление  о возможностях и закономерностях  развития событий (сколько будет  стоить партия данного товара и даже возможная прибыль с его продажи). Показатели, связанные с изменениями  величины совокупности объектов относят  к объёмным показателям, т.к. они  не влияют на качество. Совокупность взаимосвязанных  показателей, отображающих процессы общественной жизни в определённых условиях, образуют систему статистических показателей. Эта система постоянно совершенствуется, из-за изменений условий жизни  и системы экономических показателей.
     Метод статистики.
     Существует  две основных группы статистических методов: методы статистического наблюдения и методы обработки и анализа  статистических данных. Входящие в  состав метода статистического наблюдения отчётность, переписи и др. позволяют получить массовые и надёжные материалы о различных социальных или экономических явлениях. Группировки, балансовый метод, исчисление средних величин (метод средних), исчисление индексов (индексный метод), графический метод и т.д. - являются специфическими для статистики методами обработки данных. Большое значение для обработки результатов наблюдения во многих областях имеет метод теории вероятности и метод математической статистики. Эти методы применяются для изменения ошибки выборки, анализа связи между факторами и оценки надёжности результатов. В процессе статистического исследования, статистические методы применяются комплексно.  
     Различные специфические методы исследования, взаимосвязанные между собой, образуют в своей совокупности статистическую методологию. Важнейшими составными элементами статистической методологии являются: 1)массовое наблюдение; 2)группировки, применение обобщающих (сводных) характеристик; 3)анализ и обобщение статистических фактов и обнаружение закономерностей  в изучаемых явлениях.
     Статистическое  исследование всегда начинается с подготовки по организации этого исследования. Работы по организации делятся на самостоятельные этапы или стадии: статистическое наблюдение, сводка и  обработка материалов, анализ данных. На первом этапе происходит сбор массовых статистических данных, с помощью  первичного учёта и систематической  регистрации. Первичный статистический учет, является научной, специально организованной регистрацией признаков каждой единицы  совокупности и записью их в определенных документах. К статистическим данным, пригодным для обобщения, предъявляется  ряд требований:
     данные  должны быть максимально полными, но не отрывочными, случайно выхваченными;
     данные  должны быть абсолютно достоверными и точными;
     данные  должны соответствовать принципу единообразия, сопоставимости;
     данные  должны соответствовать принципу своевременности (сбор должен быть организован только в строго определенное время;
     данные  должны быть представлены так же в  срочном порядке).
     Объектом  статистического наблюдения называется та совокупность, о которой должны быть собраны необходимые сведения. Объектом наблюдения может быть, например, совокупность фермерских хозяйств республики (или же какого-либо района), совокупность ВУЗ-ов, совокупность промышленных предприятий  и т.д. Единицей наблюдения называют тот составной элемент объекта  наблюдения, который является носителем  признаков, подлежащих регистрации. В  одном каком-либо наблюдении может  быть не одна, а несколько единиц наблюдения. Так при переписи населения, например, единицей наблюдения может  быть или человек (житель), или семья, или то и другое. Единицы наблюдения, как и объект в целом, обладают, как правило, множеством различных  признаков. Все их учесть невозможно. Поэтому необходимо определить какие  признаки следует регистрировать в  процессе наблюдения. Перечень признаков, регистрируемых в процессе наблюдения, называют программой статистического  наблюдения. Наряду с составлением перечня признаков, включаемых в  программу наблюдения, важное значение имеет также точное, ясное и  исчерпывающее определение каждого признака. Точная и исчерпывающая формулировка вопросов программы необходима для того, чтобы обеспечить одинаковое их понимание всеми участвующими в наблюдении лицами. В этих целях часто в формулировку вопросов включается так называемый подсказ, т.е. варианты возможных ответов. Статистическое наблюдение может производится в двух основных формах: в форме отчетности и в форме специально организованных статистических обследований. Специальные статистические обследования освещают моменты, не охватываемые статистической отчетностью, служат средством для проверки и анализа материалов этой отчетности, дают дополнительный материал как для национально-хозяйственного прогнозирования и оперативных мероприятий, так и для познания
     закономерностей развития экономики. Для изучения особенностей и закономерностей общественных явлений применяются различные  виды и способы сбора статистических сведений. В зависимости от задач  исследования и конкретных условий  статистическое наблюдение может быть единовременным или текущим. Единовременное наблюдение - запись признаков единиц наблюдения, приуроченная к данному "критическому моменту" времени. Единовременное наблюдение или учет состояния проводится через некоторые  периоды времени, охватывает длительно  существующую совокупность. Такое наблюдение проводится для определения численности, состава и качественных особенностей совокупности. Программа сбора сведений в этом случае должна быть в основном аналогичной содержанию предшествующих единовременных наблюдений. Текущее  наблюдение или текущий учет ведется  для определения измерений состояния  явления. Единицы наблюдения и их признаки регистрируются в момент возникновения  или же в ближайший после этого  момент времени.
     Материалы единовременного и текущего наблюдений взаимно дополняют друг друга; создается  возможность получения данных на любой момент времени или за любой  период времени. Сплошное наблюдение - учет всех без исключения единиц в  пределах данной совокупности, например перепись всех видов оборудования или  материалов в данном предприятии. Материалы  сплошного наблюдения позволяют  выделить в составе изучаемой  массе единицы качественно однородной группы и определить по каждой группе средние величины по наиболее существенным признакам. Единовременное и текущее  наблюдения осуществляются в форме  сплошного наблюдения, если необходимо получить сведения об объеме изучаемых  явлений. Организация сплошного  наблюдения не всегда возможна и целесообразна, особенно для контроля за качеством  продукции. В этом случае сплошное наблюдение приводит к исключению из сферы практического  использования массы продукции  предприятий. Поэтому необходимо осуществлять несплошное (частичное) наблюдение - учитывать  только часть единиц совокупности, по которой составляют представление  о характерных особенностях изучаемого явления в целом. Несплошное наблюдение имеет определенные преимущества по сравнению со сплошным наблюдением:
     требуется значительно меньше затрат труда  и средств в связи с уменьшением  числа обследуемых единиц;
     данные  могут быть собраны в более  короткие сроки и по более широкой  программе, чтобы в заданных пределах всесторонне раскрыть особенности  изучаемой совокупности, провести более  глубокое научное исследование;
     данные  несплошного наблюдения привлекаются для контроля материалов сплошного  наблюдения;
     несплошное  наблюдение должно быть репрезентативным (представительным).
     Обследуемые единицы отбираются так, чтобы, опираясь на полученные по этим единицам данные, составить правильное представление  о явлении в целом. Поэтому  одной из существенных особенностей несплошного наблюдения является организация  отбора единиц обследуемой совокупности способами: основного массива, монографическим, анкетным и выборочным наблюдением. Способ основного массива предусматривает  отбор единиц совокупности, преобладающих  по изучаемому признаку. Данный способ не обеспечивает отбора единиц, которые  представляли бы все части совокупности. Монографическое наблюдение - детальное  описание небольшого числа единиц совокупности. Типическая монография, как один из способов изучения особенностей единиц совокупности, предусматривает отбор  из состава всей совокупности качественно  однородных единиц одного типа. Собираются сведения по 1-3 единицам с индивидуальными  значениями признака, близкими к типичным значениям признака в группе. К  числу недостатков типической монографии относится субъективный выбор единиц наблюдения, когда руководствуются  только общим представлением об их характерных особенностях. Кроме  того, число отобранных единиц невелико, не соответствуют численности самой  группы, и полученные данные не позволяют  изучить распределение единиц (состав, долю) в пределах отдельной группы. Большая уверенность в репрезентативности данных, полученных типической монографией, достигается, если выбор единиц основан  на данных ранее выполненных сплошных наблюдений. Анкетный способ предусматривает  раздачу анкет (иногда анкеты публикуют) всем единицам совокупности для специальных  обследований, например с целью изучения регулярности доставки почтовой корреспонденции, мнений по отдельным вопросам. Анкеты заполняются добровольно и поэтому  не всегда обеспечивается репрезентативность выборки. Программа анкетного обследования содержит узкий круг вопросов, ответы на которые часто дают только заинтересованные лица. Большое распространение получает метод интервью, когда опрос ведется  путем личного общения по специально разработанной программе. Такой  метод широко применяется в социологических  исследованиях. Наиболее совершенным  с научной точки зрения видом  несплошного наблюдения является выборочное наблюдение. Выборочное наблюдение представляет собой такой вид статистического  наблюдения, при котором обследованию подвергается некоторая часть единиц изучаемой совокупности, отобранная в определенном строго научном порядке, с целью последущей характеристики всей совокупности. Сплошное и несплошное статистическое наблюдение осуществляется различными способами: непосредственным наблюдением, опросом и документированной  записью. Источником сведений служит опрос. По способу регистрации фактов опрос  имеет разновидности: экспедиционный способ, саморегистрация, корреспондентский  способ и документированная запись. Экспедиционный способ предусматривает  сбор сведений на месте возникновения  факта. Специальный регистратор  производит опрос и сам записывает ответ. Этот способ обеспечивает точную информацию, но требует значительных затрат времени, труда и средств. Саморегистрация осуществляется с  участием специального регистратора на месте сбора сведений. Регистратор  только разъясняет порядок ответов  на поставленные вопросы в бланке, а ответы даются обычно представителями  организаций и предприятий. Этот способ требует значительных затрат времени и средств, а также  привлечения высококлалифицированных  статистических работников. Корреспондентский  способ предполагает рассылку статистическими  и другими органами управления специально разработанных бланков и инструкций по их заполнению хозяйствующим субъектам  или специально выделенным лицам  корреспондентам для изучения определенного  вопроса. Сведения поступают в установленные  сроки по почте, телеграфом или доставляются нарочным. Способ не требует особых затрат, но качество информации зависит  от уровня знаний и степени подготовки корреспондентов. Документированная запись - основная форма статистического наблюдения является основным источником расчета статистических показателей.
     Собранные в процессе статистического наблюдения данные о величине признака единиц в изучаемой совокупности должны быть обработаны так, чтобы получился  точный и обстоятельный ответ  на все вопросы, поставленные с целью  исследования. Качество исходного статистического  материала предопределяет качество обобщающих показателей, полученных в  результате статистической обработки (статистической сводки). Даже при достаточно совершенной организации статистического  наблюдения могут встречаться в  полученной статистической информации отдельные ошибки или погрешности, которые следует устранить, чтобы  получить доброкачественный исходный статистический материал. Ошибки статистического  наблюдения - расхождение действительных значений признаков единиц наблюдения с их величиной, зарегистрированной в процессе сбора сведений. Ошибки статистического наблюдения разнообразны по происхождению и характеру. Они  могут заключаться в неполном охвате подлежащих регистрации единиц, в пропуске записи или не ясной  записи данных по отдельным единицам наблюдения и в неправильной записи отдельных ответов (несоответствие их действительным фактам). Ошибки статистического  наблюдения возникают часто в  связи с отсутствием твердых  знаний и навыков у регистраторов, описками и т.п. В некоторых случаях  встречаются и преднамеренные ошибки, которые скрывают или искажают факты; в таких случаях привлекают к  ответственности лиц, занятых проведением  статистического наблюдения. Ошибки статистического наблюдения разделяются  на категории в зависимости от источника происхождения и значения ошибок. По источнику происхождения  различают ошибки непреднамеренные и преднамеренные, а по значению - случайные и систематические. Случайными ошибками считаются такие погрешности  в записи данных по отдельным единицам, в отношении которых предполагают, что они могут с одинаковой вероятностью исказить результаты статистического  наблюдения в противоположные стороны. К ошибкам такого вида относятся  непреднамеренные ошибки – как следствие  описок или недостаточно ясного понимания  регистратором сущности регистрируемых признаков. Случайные ошибки при  статистическом наблюдении массы единиц не оказывают существенного влияния  на конечные результаты обследования: в процессе статистической сводки собранных  данных они обычно взаимопогашаются. Систематические ошибки искажают сведения по отдельным единицам наблюдения в  одном направлении (преувеличивают или преуменьшают). К систематическим  ошибкам относятся: пропуски единиц наблюдения, ошибки, возникающие в  силу неисправности измерительных  приборов, а иногда и стремления отдельных лиц округлять величины при устном опросе. Например, при  недокументированном сборе сведений возможны округления возраста, стажа  работы, заработной платы. Все систематические  ошибки являются преднамеренными ошибками и не погашаются в процессе статистической сводки. К ошибкам статистического  наблюдения относятся ошибки, возникающие  в процессе организации выборочного  наблюдения, называемые ошибками представительства, или репрезентативности. Основное значение по недопущению ошибок такого рода имеет правильная организация статистического  наблюдения: разработка плана статистического  наблюдения, бланков и инструкций по их заполнению, подбор регистраторов  и т.п. Чтобы устранить обнаруженные ошибки в материалах статистического  наблюдения, производится контроль собранных  данных первичного учета. Контроль материалов учета, а также записей в статистической отчетности осуществляется в двух направлениях: Счетный или арифметический контроль - исполняется с целью проверки именно счетной согласованности  данных, помещенных в формулярах статистического  наблюдения, а также правильности подсчета итогов. Логический контроль ведется для проверки правильности самого содержания сведений, собранных по каждой единице наблюдения. Логический контроль осуществляется различными способами:
     1) сравниваются ответы на различные  вопросы одного и того же  формуляра, например сопоставляются  в бланке переписи населения  сведения о профессии, возрасте, семейном положении; 
     2) сопоставляются записи, относящиеся  к отчетному периоду, с аналогичными  записями предшествующих периодов  или же с плановыми данными  отчетного периода; 
     3) сравниваются фактические данные  статистического наблюдения с  разработанными нормативами: затрат  времени, удельного расхода материалов  и др.;
     4) сопоставляются данные проведенных  статистических наблюдений с  результатами специальных наблюдений  выборочного характера, в силу  своих особенностей, позволяющих  получить более полные данные  по отобранной массе единиц.
     В результате первой стадии статистического  исследования – статистического  наблюдения получают сведения о каждой единице совокупности. Задача второй стадии статистического исследования состоит в том, чтобы упорядочить  и обобщить первичный материал, свести его в группы и на этой основе дать обобщенную характеристику совокупности. Этот этап в статистике называется сводкой. Различают простую сводку (подсчет только общих итогов) и  статистическую группировку. Статистическая группировка сводится к расчленению  совокупности на группы по существенному  для единиц совокупности признаку. Структурные группировки имеют  большое практическое значение для  изучения структуры однотипных явлений. Значение такого рода группировок заключается  в том, что с их помощью могут  быть выявлены неиспользованные резервы  производства, например в области  улучшения использования основных фондов, повышения производительности труда, улучшения качества продукции  и т.д. Группировки, которые применяются  для исследования взаимосвязи между  явлениями, называются аналитическими. Используя аналитические группировки, прежде всего определяют факторные  и результативные признаки изучаемых  явлений. Факторные - это признаки, оказывающие  влияние на другие, связанные с  ними признаки. Результативные -признаки, которые изменяются под влиянием факторных. Чтобы исследовать взаимосвязь  между отобранными признаками с  помощью метода аналитических группировок, необходимо произвести группировку  единиц совокупности по факторному признаку и по каждой группе вычислить среднее  значение результативного признака, вариация которого от группы к группе под влиянием группировочного признака будет указывать на наличие или  отсутствие взаимосвязи. Группировка  позволяет получить такие результаты, по которым можно выявить состав совокупности, характерные черты  и свойства типичных явлений, обнаружить закономерности и взаимосвязи.
     Первым  и наиболее простым способом обобщения  статистических данных являются ряды распределения. Статистическим рядом  распределения называют численное  распределение единиц совокупности по изучаемому признаку. В зависимости  от признака ряды могут быть вариационные (количественные) и атрибутивные. Вариационные ряды могут быть дискретными или  интервальными. Дискретный ряд распределения - это ряд, в котором численное  распределение признака выражено одним  конечным числом. Интервальный ряд  распределения - это ряд, в котором  значения признака заданы в виде интервала. При построении интервальных рядов  распределения необходимо определить, какое число групп следует  образовать и какие взять интервалы (равные, неравные, закрытые, открытые). Эти вопросы решаются на основе экономического анализа сущности изучаемых явлений, поставленной цели и характера изменений признака. Интервалы не должны быть слишком широкими и слишком узкими, т.к. это приведёт к искажению естественной картины данных.
     На  каждой стадии статистического исследования проводится проверка достоверности  статистических данных. В процессе анализа обычно совершается дополнительная обработка материалов (перегруппировка, дополнительное исчисление и т.д.). Проводится сравнение данных для разных периодов времени, для различных объектов, устанавливаются причины явлений, даётся общее описание фактов и объяснение закономерностям, выделяемым, с помощью  предшествующих методов. Тем самым, статистический анализ – это завершающее  звено статистического исследования. Результаты анализа используются при  разработке вопросов экономической  теории, прогнозировании и организации  работы предприятий. От правильности выводов  и прогнозов зависит дальнейший успех фирмы, правильность решений  и так далее. Так, например, верно  проведённый анализ, дающий точную и достоверную информацию о состоянии  рынка услуг в сфере туризма  и рекреации, может быть использован  туроператорскими фирмами для разработки новых, удовлетворяющих спрос потенциальных  потребителей и выгодных самим фирмам, поставщикам услуг и работникам (занятым в данной сфере) турпродуктов или турпакетов.
     Расчётная часть.
     Расчёт  показателей вариации.
     Вариация  является одной из важнейших категорий, применяемых в статистической науке. Явления, подверженные вариации лежат  в области исследования статистической науки, в то время как явления  неизменные, статичные, постоянные в  статистике не рассматриваются. Вариация – это принятие единицами совокупности или их группами различных, отличающихся друг от друга, значений признака. Вариация является результатом воздействия  на единицы совокупности множества  факторов. Синонимами термина «вариация» являются понятия «изменение», «изменчивость», «вариативность». Необходимость в  измерении вариации возникает из-за того, что в средней величине не проявляется степень колеблемости отдельных значений признаков (вариант) вокруг среднего уровня. В зависимости  от однородности в совокупности, степень  колеблемости может быть большой  или маленькой. Вариацией называется изменчивость только тех явлений, на которые воздействуют внешние факторы  и причины. Тогда как о явлениях, изменяющихся в силу своей внутренней природы нельзя говорить, что они  подвержены вариации. Например, рост человека, меняющийся в течении жизни.
     Различие  индивидуальных значений признака внутри изучаемой совокупности в статистике называется вариацией признака. Она  возникает в результате того, что  его индивидуальные значения складываются под совокупным влиянием разнообразных  факторов, которые по-разному сочетаются в каждом отдельном случае.
     Средняя величина — это абстрактная, обобщающая характеристика признака изучаемой  совокупности, но она не показывает строения совокупности, которое весьма существенно для ее познания. Средняя  величина не дает представления о  том, как отдельные значения изучаемого признака группируются вокруг средней, сосредоточены ли они вблизи или  значительно отклоняются от нее. В некоторых случаях отдельные  значения признака близко примыкают  к средней арифметической и мало от нее отличаются. В таких случаях  средняя хорошо представляет всю  совокупность. В других, наоборот, отдельные значения совокупности далеко отстают от средней, и средняя плохо представляет всю совокупность.
     Колеблемость  отдельных значений характеризуют  показатели вариации. Термин "вариация" произошел от латинского variatio –“изменение, колеблемость, различие”. Однако не всякие различия принято называть вариацией. Под вариацией в статистике понимают такие количественные изменения  величины исследуемого признака в пределах однородной совокупности, которые обусловлены  перекрещивающимся влиянием действия различных факторов. Различают вариацию признака: случайную и систематическую. Анализ систематической вариации позволяет  оценить степень зависимости  изменений в изучаемом признаке от определяющих ее факторов. Например, изучая силу и характер вариации в  выделяемой совокупности, можно оценить, насколько однородной является данная совокупность в количественном, а  иногда и качественном отношении, а  следовательно, насколько характерной  является исчисленная средняя величина. Степень близости данных отдельных  единиц хi к средней измеряется рядом  абсолютных, средних и относительных  показателей.
     Абсолютные  и средние показатели вариации и способы  их расчета.
     Для характеристики совокупностей и  исчисленных величин важно знать, какая вариация изучаемого признака скрывается за средним. Для характеристики колеблемости признака используется ряд  показателей. Наиболее простой из них - размах вариации.
     Размах  вариации - это разность между наибольшим ( ) и наименьшим ( ) значениями вариантов.
     
     Достоинством  этого показателя является простота расчёта. Точнее характеризует вариацию признака показатель, основанный на учёте  всех значений признака. К таким  показателям относится среднее  линейное отклонение, дисперсия и  среднее квадратическое отклонение, представляющие собой среднюю арифметическую из отклонений индивидуальных значений признака от средней арифметической.
     Чтобы дать обобщающую характеристику распределению  отклонений, исчисляют среднее линейное отклонение d, которое учитывает  различие всех единиц изучаемой совокупности.
     Среднее линейное отклонение определяется как  средняя арифметическая из отклонений индивидуальных значений от средней, без  учета знака этих отклонений:
      .
     Порядок расчета среднего линейного отклонения следующий:
     1) по значениям признака исчисляется  средняя арифметическая:
      ;
     2) определяются отклонения каждой  варианты   от средней ;
     3) рассчитывается сумма абсолютных  величин отклонений: ;
     4) сумма абсолютных величин отклонений  делится на число значений:
      .
     Если  данные наблюдения представлены в виде дискретного ряда распределения  с частотами, среднее линейное отклонение исчисляется по формуле средней  арифметической взвешенной:
     
     Порядок расчета среднего линейного отклонения взвешенного следующий:
     1) вычисляется средняя арифметическая  взвешенная:
      ;
     2) определяются абсолютные отклонения  вариант от средней / /;
     3) полученные отклонения умножаются  на частоты  ;
     4) находится сумма взвешенных отклонений  без учета знака:
      ;
     5) сумма взвешенных отклонений  делится на сумму частот:
      .
     Расчет  дисперсии и среднего квадратического  отклонения по индивидуальным данным
     и в рядах распределения.
     Основными обобщающими показателями вариации в статистике являются дисперсии  и среднее квадратическое отклонение.
     Дисперсия - это средняя арифметическая квадратов  отклонений каждого значения признака от общей средней. Дисперсия обычно называется средним квадратом отклонений и обозначается . В зависимости от исходных данных дисперсия может вычисляться по средней арифметической простой или взвешенной:
       — дисперсия невзвешенная (простая);
       — дисперсия взвешенная.
     Среднее квадратическое отклонение представляет собой корень квадратный из дисперсии  и обозначается S:
       — среднее квадратическое отклонение невзвешенное;
       — среднее квадратическое отклонение взвешенное.
     Среднее квадратическое отклонение - это обобщающая характеристика абсолютных размеров вариации признака в совокупности. Выражается оно в тех же единицах измерения, что и признак (в метрах, тоннах, процентах, гектарах и т.д.).
     Среднее квадратическое отклонение является мерилом  надежности средней. Чем меньше среднее  квадратическое отклонение, тем лучше  средняя арифметическая отражает собой  всю представляемую совокупность.
     Вычислению  среднего квадратического отклонения предшествует расчет дисперсии.
     Порядок расчета дисперсии взвешенную:
     1) определяют среднюю арифметическую  взвешенную
      ;
     2) определяются отклонения вариант  от средней  ;
     3) возводят в квадрат отклонение  каждой варианты от средней  ;
     4) умножают квадраты отклонений  на веса (частоты)  ;
     5) суммируют полученные произведения 
      ;
     6) Полученную сумму делят на  сумму весов
      .
     Расчет  дисперсии по формуле   по индивидуальным данным и в рядах распределения.
     Техника вычисления дисперсии сложна, а при  больших значениях вариант и  частот может быть громоздкой. Расчеты  можно упростить, используя свойства дисперсии.
     Свойства  дисперсии.
     Уменьшение  или увеличение весов (частот) варьирующего признака в определенное число раз  дисперсии не изменяет.
     Уменьшение  или увеличение каждого значения признака на одну и ту же постоянную величину А дисперсии не изменяет.
     Уменьшение  или увеличение каждого значения признака в какое-то число раз  к соответственно уменьшает или  увеличивает дисперсию в   раз, а среднее квадратическое отклонение - в к раз.
     Дисперсия признака относительно произвольной величины всегда больше дисперсии относительно средней арифметической на квадрат  разности между средней и произвольной величиной: . Если А равна нулю, то приходим к следующему равенству: , т.е. дисперсия признака равна разности между средним квадратом значений признака и квадратом средней.
     Каждое  свойство при расчете дисперсии  может быть применено самостоятельно или в сочетании с другими.
     Порядок расчета дисперсии простой:
     1) определяют среднюю арифметическую  ;
     2) возводят в квадрат среднюю  арифметическую ;
     3) возводят в квадрат каждую  варианту ряда  ;
     4) находим сумму квадратов вариант  ;
     5) делят сумму квадратов вариант  на их число, т.е. определяют  средний квадрат  ;
     6) определяют разность между средним  квадратом признака и квадратом  средней  .
     Расчет  дисперсии в интервальном ряду распределения.
     Порядок расчета дисперсии взвешенной (по формуле  ):
     определяют  среднюю арифметическую ;
     возводят  в квадрат полученную среднюю   ;
     возводят  в квадрат каждую варианту ряда ;
     умножают  квадраты вариант на частоты  ;
     суммируют полученные произведения ;
     делят полученную сумму на сумму весов  и получают средний квадрат признака ;
     определяют  разность между средним значением  квадратов и квадратом средней  арифметической, т.е. дисперсию  .
     Показатели  относительного рассеивания.
     Для характеристики меры колеблемости изучаемого признака исчисляются показатели колеблемости в относительных величинах. Они  позволяют сравнивать характер рассеивания  в различных распределениях (различные  единицы наблюдения одного и того же признака в двух совокупностях, при  различных значениях средних, при  сравнении разноименных совокупностей). Расчет показателей меры относительного рассеивания осуществляют как отношение  абсолютного показателя рассеивания  к средней арифметической, умножаемое на 100%.
     1. Коэффициент осцилляции отражает  относительную колеблемость крайних  значений признака вокруг средней.
       (1)
     2. Относительное линейное отклонение  характеризует долю усредненного  значения абсолютных отклонений  от средней величины.
       (2)
     3. Коэффициент вариации.
       (3)
     Учитывая, что среднеквадратическое отклонение дает обобщающую характеристику колеблемости всех вариантов совокупности, коэффициент  вариации является наиболее распространенным показателем колеблемости, используемым для оценки типичности средних величин. При этом исходят из того, что  если V больше 40 %, то это говорит о  большой колеблемости признака в  изучаемой совокупности.
     Ряды Динамики.
     Установление  вида ряда динамики.
     Основная  цель статистического изучения динамики коммерческой деятельности состоит  в выявлении и измерении закономерностей  их развития во времени. Это достигается  посредством построения и анализа  статистических рядов динамики.
     Рядами  динамики называются статистические данные, отображающие развитие изучаемого явления  во времени. В каждом ряду динамики имеются два основных элемента: показатель времени t; соответствующие им уровни развития изучаемого явления у. В  качестве показаний времени в  рядах динамики выступают либо определенные даты (моменты) времени, либо отдельные  периоды (годы, кварталы, месяцы, сутки).
     Уровни  рядов динамики отображают количественную оценку (меру) развития во времени изучаемого явления. Они могут выражаться абсолютными, относительными или средними величинами.
     В зависимости от характера изучаемого явления уровни рядов динамики могут  относиться или к определенным датам (моментам) времени, или к отдельным  периодам. В соответствии с этим, ряды динамики подразделяются на моментные  и интервальные.
     Моментные ряды динамики отображают состояние  изучаемых явлений на определенные даты (моменты) времени.
     Примером  моментного ряда динамики является следующая  информация о списочной численности  работников фирмы N в 1994 г.:
     Дата      1.01      1.04      1.07      1.10      1.01
     Год      1994 г.      1994 г.      1994 г.      1994 г.      1995 г.
     Число работников, чел.      192      190      195      198      200
     Особенностью  моментного ряда динамики является то, что в его уровни могут входить  одни и те же единицы изучаемой  совокупности. Так, основная часть персонала  фирмы N, составляющая списочную численность  на 1.01.1994г., продолжающая работать в  течение данного года, отображена в уровнях последующих периодов. Поэтому при суммировании уровней  моментного ряда динамики может возникнуть повторный счет.
     Интервальные  ряды динамики отображают итоги развития (функционирования) изучаемых явлений  за отдельные периоды (интервалы) времени.
     Примером  интервального ряда динамики могут  служить данные о розничном товарообороте  магазина в 1990-1994 гг.:
     Год      1990      1991      1992      1993      1994
     Объем розничного товарооборота, тыс. руб.      885,7      932,6      980,1      1028,7      1088,4
     Особенностью  интервального ряда динамики является то, что каждый его уровень складывается из данных за более короткие интервалы  времени. Например, суммируя товарооборот за первые три месяца года, получают его объем за I квартал, а сумма  товарооборота четырех кварталов  дает объем товарооборота за год  и т.д.
     Ряды  динамики могут быть полными и  неполными.
     Полный  ряд - ряд динамики, в котором одноименные  моменты времени или периоды  времени строго следуют один за другим в календарном порядке или  равноотстоят друг от друга.
     Неполный  ряд динамики - ряд, в котором уровни зафиксированы в неравноотстоящие моменты или периоды времени.
     Пример.
     Численность населения СССР характеризуется  данными переписей, млн. чел.:
     1939 1959 1970 1979 неполный моментный ряд 
     170,6 208,8 241,7 262, 4 абсолютных величин
     Приведение  рядов динамики в сопоставимый вид.
     Ряды  динамики, изучающие изменение статистического  показателя, могут охватывать значительный период времени, на протяжении которого могут происходить события, нарушающие сопоставимость отдельных уровней  ряда динамики (изменение методологии  учета, изменение цен и т.д.).
     Для того, чтобы анализ ряда был объективен, необходимо учитывать события, приводящие к несопоставимости уровней ряда и использовать приемы обработки  рядов для приведения их в сопоставимый вид.
     Наиболее  характерные случаи несопоставимости уровней ряда динамики:
     Территориальные изменения объекта исследования, к которому относится изучаемый  показатель (изменение границ городского района, пересмотр административного  деления области и т.д.).
     Разновеликие  интервалы времени, к которым  относится показатель. Так, например, в феврале - 28 дней, в марте - 31 день, анализируя изменения показателя по месяцам, необходимо учитывать разницу  в количестве дней.
     Изменение даты учета. Например, численность поголовья  скота в разные годы могла определяться по состоянию на 1 января или на 1 октября, что в данном случае приводит к несопоставимости.
     Изменение методологии учета или расчета  показателя.
     Изменение цен.
     Изменение единиц измерения.
     Определение среднего уровня ряда динамики.
     В качестве обобщенной характеристики уровней  ряда динамики служит средний уровень  ряда динамики . В зависимости от типа ряда динамики используются различные расчетные формулы.
     Интервальный  ряд абсолютных величин с равными  периодами (интервалами времени):
     
     Моментный ряд с равными интервалами  между датами:
     
     Моментный ряд с неравными интервалами  между датами:
     
     где  - уровни ряда, сохраняющиеся без изменения на протяжении интервала времени .
     Показатели  изменения уровней ряда динамики.
     Одним из важнейших направлений анализа  рядов динамики является изучение особенностей развития явления за отдельные периоды  времени.
     С этой целью для динамических рядов  рассчитывают ряд показателей:
     К - темпы роста;
       - абсолютные приросты;
       - темпы прироста.
     Темп  роста - относительный показатель, получающийся в результате деления двух уровней  одного ряда друг на друга. Темпы роста  могут рассчитываться как цепные, когда каждый уровень ряда сопоставляется с предшествующим ему уровнем: , либо как базисные, когда все уровни ряда сопоставляются с одним и тем же уровнем , выбранным за базу сравнения: . Темпы роста могут быть представлены в виде коэффициентов либо в виде процентов.
     Абсолютный  прирост - разность между двумя уровнями ряда динамики, имеет ту же размерность, что и уровни самого ряда динамики. Абсолютные приросты могут быть цепными  и базисными, в зависимости от способа выбора базы для сравнения:
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.