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 Ответы по статистике

Информация:

Тип работы: шпаргалка. Добавлен: 28.09.2012. Сдан: 2011. Страниц: 21. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


1.Предмет, метод  и задачи статистики
Статистика это  сложная и многогранна наука, в курсе которой излагаются основные категории и принципы статистической науки, научные основы методов анализа  статистических данных. Статистика учит, как нужно собирать, сводить и анализировать статистические материалы.
Статистика - это  сбор массовых первичных данных, их обработка и анализ. Статистика изучает  с количественной стороны качественное содержание массовых общественных явлений  и процессов. Она исследует количественное выражение массовых закономерностей общественного развития в конкретных условиях места и времени. Следовательно, статистика изучает количественные характеристики процессов и явлений общественного развития. Статистика является общественной наукой. В массовом наблюдении и обобщении фактов состоит познавательная сила статистики. Без широкого привлечения массовых, научно обработанных статистических данных невозможно глубокое исследование состояния и развития общества.
Статистика имеет  дело с такими категориями как статистическая совокупность, вариация, варьирующие признаки, статистические закономерности, закон больших чисел.
Статистическая  совокупность это масса единиц одного и того же вида, объединенных единой качественной основой, но различающихся  между собой по ряду признаков. Таким образом массовые явления всегда представляют совокупности единиц, которые в определенном отношении однородны, а в других отношениях различаются между собой.
Статистика характеризует  совокупности своими числами, т.е. показателями. Эти показатели дают обобщающую характеристику объемов совокупности и характеризуют достигнутые уровни развития и играют в статистике первостепенную роль.
Задача статистики состоит в том, чтобы правильно  определить эти уровни, подсчитать объемы и численности совокупностей. Статистика, подсчитывая количество произведенной продукции, исходит из ее качественного содержания. Рассчитываются также такие показатели, как себестоимость, производительность труда и т.д.
Приемы, с помощью  которых статистика изучает свой предмет называются статистической методологией. Во всяком статистическом исследовании можно выделить 3 стадии:
1.    Статистическое  наблюдение, т.е. сбор первичного  статистического материала
2.    Сводка  и разработка результатов наблюдений
3.    Анализ  полученных сводных материалов 
 

 

2.Статистическое  наблюдение
Статистическое  наблюдение это первая стадия всякого  статистического исследования, представляющая собой планомерную научно организованную систематическую работу по собиранию  массовых первичных данных о явлениях и процессах общественного развития. Всякое статистическое исследование должно начинаться со сбора первичного материала. Этот материал в зависимости от целей и содержания статистической работы может быть разнообразен по своему содержанию и способам получения. Статистическое наблюдении всегда научно организованное и всегда массовое.
В статистическом наблюдении различаются 3 этапа работы:
1.    Подготовка  наблюдения
2.    Сбор  материалов
3.    Контроль  материала перед пуском в разработку
Задачей статистического наблюдения является получение достоверной исходной информации и получение ее в возможно короткий срок.
Применяется две  формы сбора первичных статистических материалов:
1.    В форме  статистической отчетности
2.    Специальные  статистические обследования 

Виды статистического  наблюдения:
1.    Сплошное
2.    Несплошное
Сплошное наблюдение - переписи населения.
Несплошное наблюдение организуется в зависимости от задач  исследования и характера объекта. К видам несплошного наблюдения относятся выборочное наблюдение, анкетное и монографическое.
В зависимости от задач статистического исследования и характера исследуемого явления  наблюдения бывают:
1.    Текущие
2.    Периодические
3.    Единовременные
Статистическое  наблюдение базируется:
1.    На непосредственном учете фактов
2.    Документальном  учете фактов
3.    На опросе
Три способа опроса:
1.    Экспедиционный
2.    Саморегистрация
3.    Корреспондентский 
 

 

3.Абсолютные  и относительные величины
Явления общественного  развития имеют количественную определенность. Статистика измеряет и выражает ее с помощью количественных категорий так называемых статистических величин. Количественная определенность явлений в абсолютных и относительных показателях. Абсолютные величины выражают количественную сторону той или иной сущности явления. Абсолютная величина всегда имеет определенную размерность, определенные единицы измерения. Абсолютные величины бывают трех видов:
1.    Индивидуальные
2.    Групповые
3.    Общие
Групповые и общие  называют еще итоговыми или суммарными. Индивидуальными называются такие абсолютные величины, которые выражают размеры количественных признаков у отдельных единиц изучаемой совокупности. Групповые и общие абсолютные статистические величины выражают величину того или иного признака у всех единиц данной совокупности вместе взятых или у отдельных его групп. Единицами этих величин являются натуральные единицы измерения, денежные и трудовые.
Относительными  статистическими величинами называются величины, выражающие количественное соотношение между социально-экономическими явлениями и их признаками. В этом случае единицей измерения является процент или коэффициент.
Важное значение имеют относительные величины динамики. Относительными величинами динамики называется отношение уровня показателя за данное время к уровню его за предыдущее время. 
 

 

4.Статистическая  сводка
Статистическая  сводка это вторая стадия статистического  исследования. Сводка может быть определена как научная обработка первичных  данных в целях получения обобщенных характеристик изучаемого явления по ряду существенных для него признаков. На основе сводки исчисляются обобщающие статистические показатели. Это средние, относительные и другие величины.
В зависимости от цели и задач исследования используют простую и сложную сводку.
Простая сводка это  подсчет данных по одноименному признаку, дающий представление о размерах и уровнях развития процессов  и явлений общественного развития. На основе полученных показателей можно  исчислить средние величины.
Сложная сводка, которая  используется для выявления типичных показателей по отдельным группам явлений для изучения закономерностей развития.  
 

 

5.Статистическая  группировка
Группировка - это  разделение изучаемо явления на части  по существенным признакам. При статистическом изучении социально-экономических явлений группировка является одним из основных методов анализа.
Методом группировок  решаются следующие задачи:
1.    Выделение  социально-экономических типов
2.    Изучение  структуры явления и структурных  сдвигов происходящих в нем
3.    Выявление  связи и закономерности между  явлениями.
Решаются эти  задачи с помощью типологических, структурных и аналитических  группировок. Приемы группировок разнообразны. Это разнообразие обусловлено с  одной стороны разносторонностью  признаков статистического наблюдения, которое может быть положено в основание группировки, а с другой стороны разными задачами, которые ставятся перед группировками.
Прежде чем проводить  группировку необходимо определить группировочный признак или основание  группировки. Основанием группировки является признак, по которому совокупность делится на группы. Выбор основания группировки зависит от цели данной группировки и предварительного экономического анализа.
Основанием группировки  может служить либо атрибутивный, либо количественный признак.
Атрибутивные признаки выражают свойства данного явления  их наименованием (водопроводчик, слесарь, монтер). Количественные признаки имеют  цифровое выражение и отнесение  их к соответствующим группам  зависит от размера признака, взятого  в основание группировки.
Группировка единиц совокупности на основаниях сходства и различия называется классификацией. Интервалы группировок могут  быть равные и неравные. Равные интервалы  применяются в тех случаях, когда  изменение количественного признака внутри совокупности происходит равномерно и в этом случае величина интервала определяется следующим образом: i=x max-xmin/n.
Неравные интервалы  применяются тогда, когда интервалы  прогрессивно увеличивающиеся.
При проведении типологической группировки происходит разделение исследуемого общественного явления на классы или социально-экономические типы.
При количественном признаке в типологической группировке  необходимо правильно определить интервал группировки, т.е. отделить один тип  от другого. При выделении типов надо брать не отдельные признаки, а совокупность признаков, связанных друг с другом и характеризующих многие стороны изучаемого явления.
Структурной группировкой называется разделение однородной в  качественном отношении совокупности на группы, характеризующие строение совокупности и ее структуру.
Аналитическая группировка  дает возможность установить связь  между отдельными признаками изучаемого социально-экономического явления. Такая  группировка позволяет установить связь между двумя признаками - факторными и результативными. Следовательно, зная характер связи можно определить ее причину. В статистике зависимые признаки называются результативными, а признаки, оказывающие влияние на них - факторными. Следовательно, группировочный признак является факторным, а характеризующий группировку признак - результативным.
Метод аналитических  группировок позволяет не только установить связь между признаками социально-экономических явлений, но и выявить факты, влияющие на эту  связь.
Если в основании  группировки лежит два и более признаков, то она называется комбинированной группировкой.
Вторичная группировка - это перегруппировка данных первичной  группировки.  
 

 

6.Ряды  распределения, их графическое  изображение
Часто встречаются  группировки, где известна численность единиц в группах или удельный вес каждой группы в общем итоге. Такая группировка называется рядом распределения. Ряд распределения характеризуется двумя элементами:
1.    Обозначение  группы
2.    Численность  единиц в группах
Численность каждой группы называется частотами ряда распределения. Сумма всех частот определяет численность всей совокупности. Численность групп, выраженная в долях от общей численности единиц называется частостями и выражается в процентах.
Ряды распределения  могут быть образованы по атрибутивному или количественному признакам. При группировке по атрибутивному признаку ряд распределения составляют отдельные группы, указываемые их наименованием и численность или удельный вес каждой группы в процентах к итогу.
При группировке  данных по количественному признаку получаются ряды, называемые вариационными. В статистике различают вариационные ряды прерывные (дискретные) и непрерывные. Вариационный ряд будет дискретным, если его группы составлены по признаку изменяющемуся прерывно. Вариационный ряд называется непрерывным если группировочный признак, составляющий основание группировки может принимать в определенном интервале любые значения.  
 

 

7.Статистические  таблицы, их виды и правила  построения
Результаты сводки и группировки материалов статистического на -
блюдения , как правило , представляются в виде таблиц .
Таблица является наиболее рациональной , наглядной и компакт -
ной формой представления  статистического материала .
Однако , не всякая таблица является статистической . Таблица ум -
ножения , опросный лист социологического обследования и  так далее ,
могут носить табличную  форму , но еще не являются статистическими
таблицами .
Статистической  называется таблица , которая содержит сводную числовую характеристику исследуемой  совокупности по одному
или нескольким существенным признакам , взаимосвязанным логикой
экономического  анализа .
Подлежащим статистической таблицы называется объект , кото -
рый характеризуется  цифрами . Это может быть одна или  несколько со -
вокупностей , отдельные  единицы совокупности в порядке их перечня
или сгруппированные  по каким -либо признакам , территориальные  еди -
ницы и так  далее . Обычно подлежащее таблицы дается в левой части , в
наименовании строк .
Сказуемое статистической таблицы образует система показателей ,
которыми характеризуется  объект изучения , то есть подлежащее табли -
цы . Сказуемое формирует  верхние заголовки и составляет содержание
граф с логически  последовательным расположением показателей  слева
направо .
Расположение подлежащего  и сказуемого в отдельных случаях
может меняться местами  для более полного и лучшего  способа прочте -
ния и анализа  исходной информации об исследуемой  совокупности .
В практике экономико -статистического анализа используются раз -
личные виды статистических таблиц .
В зависимости от структуры подлежащего , от группировки  единиц
в нем , различают  статистические таблицы простые  и сложные , а послед -
ние , в свою очередь , подразделяются на групповые и  комбинационные .
Простой называется такая таблица , в подлежащем которой дается
перечень каких -либо объектов или территориальных  единиц .
Групповыми называются статистические таблицы , подлежащее
которых содержит группировку  единиц совокупности по одному коли -
чественному или  атрибутивному признаку .
По структурному строению сказуемого различают статистические
таблицы с простой  и сложной его разработкой .
При простой разработке сказуемого , показатель , определяющий
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 ,
формирующего его , на подгруппы : 

 

8.Графический  метод в статистике. Виды графиков
Статистический  график - это чертеж , на котором статистические
совокупности , характеризуемые  определенными показателями , описы -
ваются с помощью  условных геометрических образов или  знаков .
По способу построения статистические графики делятся  на диа -
граммы и статистические карты . Диаграммы - наиболее распростра -
ненный способ графических  изображений . Диаграммы применяются  для
наглядного сопоставления  в различных аспектах (пространственном ,
временном и др .) независимых друг от друга величин : территорий , насе -
ления и т .д . При  этом сравнение исследуемых совокупностей произво -
дится по какому -либо существенному варьирующему признаку . Стати -
стические карты - графики  количественного распределения  по поверх -
ности . Они представляют собой условные изображения статистических
данных на контурной  географической карте , то есть показывают про -
странственное размещение и пространственную распространенность
статистических  данных . 
 

 

9.Средняя,  ее сущность и условия применения
Средняя величина это  один из важнейших обобщающих статистических показателей, характеризующий совокупность однотипных явлений по какому-либо количественно варьирующему признаку. Средние в статистике это обобщающие показатели, числа, выражающие типичные характерные размеры общественных явлений по одному количественно варьирующему признаку.
Средняя выражает типичное присущее большинству единиц совокупности, что позволяет сравнивать, планировать, выявлять закономерности. Средняя это  обощающая характеристика совокупности однотипных явлений.
Особенностью средней  является то, что :
1.    Средняя характеризует ту или иную совокупность в целом, но не характеризует каждую отдельную единицу.
2.    В ней  погашаются отдельные индивидуальные  отклонения единиц по изучаемому  признаку.
3.    Средняя  отражает типичные черты и  свойства массы единиц и позволяет изучить всю массу единиц в динамике
4.    В сочетании  с методом статистических группировок  возникает возможность изучения  взаимосвязей между группировочными  и результативными признаками.
5.    Средняя  является базой для планирования
6.    Многие  процессы изучаются только на основании средних, если статистическая совокупность очень велика
7.    Средняя  преследует цель показать количественно  различие и сходство двух совокупностей.
При расчете средней  следует следующие условия:
1.    Расчет  надо вести для однородных однокачественных совокупностей. Для этого надо сочетать метод средних и метод группировок.
2.    Общие  средние необходимо групповыми  средними и индивидуальными величинами.
3.    Для  расчета средних нужна масса  единиц(20-30).
4.    Надо  правильно выбрать единицу совокупности средней.
Виды средних
Средние в статистике относятся к классу степенных  средних. Изменением значения показателя степени средней определяется вид  средней. 
Если m=0, то получаем среднюю арифметическую.
Средняя арифметическая взвешанная:
Средняя хронологическая:
Из степенных  средних в статистике наиболее часто  применяются арифметические (простые  или взвешанные), реже среднегармонические. Среднегеометрическая применяется  только при исчислении средних темпов динамики. Среднеквадратическая - только при исчислении показателей вариации.
Кроме перечисленных  средних в статистике широко используются структурные средние. Структурные (непараметрические): мода и медиана. Мода это наиболее часто встречающаяся варианта. В  вариационном ряду мода это будет варианта, имеющая наибольшую частоту. Медиана - это серединная варианта. Медианой называется варианта, которая находится в середине вариационного ряда. Медиана делит ряд пополам.
По способу моментов средняя рассчитывается следующим  образом:  i-величина интервала 
 

 

10.Виды  и формы средних
В зависимости от того , в каком виде представлены исходные данные для
расчета средней , зависит , каким именно образом будет реализовано  ее
исходное соотношение . В каждом конкретном случае для  реализации
исходного соотношения  потребуется одна из следующих форм средней
величины :
средняя арифметическая ,
средняя гармоническая ,
средняя геометрическая ,
средняя квадратическая , кубическая и т .д .
Перечисленные средние  объединяются в общей формуле  средней
степенной ( при  различной величине k):
Хср=[корень степени k](Ех^k*fi/Efi)
где х i - i-ый вариант  осредняемого признака
f i - вес i-го варианта .
Помимо степенных  средних в экономической практике также ис -
пользуются средние  структурные , среди которых наиболее распростра -
нены мода и медиана .
Мода это наиболее часто встречающаяся варианта. В  вариационном ряду мода это будет  варианта, имеющая наибольшую частоту. Медиана - это серединная варианта. Медианой называется варианта, которая  находится в середине вариационного ряда. Медиана делит ряд пополам.
При осреднении уровней  динамических рядов
применяются различные  виды средней хронологической.
  

 

11.Показатели  вариации , их применение
Средняя величина является обобщающей характеристикой совокупности по варьирующему признаку и характеризует типичный уровень для данных условий места и времени. Наряду со средними большое практическое и теоретическое значение имеет изучение отклонений от средней и не только крайних значений, но и совокупности всех отклонений. От размера и определения отклонений зависит надежность средней.
На величину средней  оказывает влияние множество  причин и условий, а это создает  большую или меньшую вариацию признака. Поэтому наряду с расчетом средних исчисляют показатели вариаций:
1.    Размах
2.    Средне  линейное отклонение
3.    Дисперсия
4.    Средне  квадратическое отклонение
5.    Коэффициент  вариаций
 Простейшим показателем  вариаций является размах вариации. Это разность между максимальными  и минимальными значениями признака. 
Недостаток этого  показателя в том, что он учитывает  только крайние отклонения, но не дает совокупной характеристики всех отклонений. Для того, чтобы дать обобщающую характеристику всех отклонений исчисляют  другие показатели вариаций.
Средне линейное отклонение - это среднее арифметическое из абсолютных индивидуальных отклонений значений от их средней. 
Недостатком этого  показателя является то, что он не учитывает  знак при нахождении средней.
Дисперсия это среднее  арифметическое из квадрата отклонений индивидуальных значений от их средней арифметической. 
Дисперсия практически  применяется при расчете тесноты  связей и при расчете ошибок выборочного  наблюдения.  Корень квадратный из дисперсии  даст величину среднеквадратического  отклонения:
Среднеквадратическое  отклонение применяется для характеристики степени колеблемости признака. Если необходимо сравнить две совокупности по разным признакам, то исчисляют показатель вариации или коэффициент вариации. Коэффициент вариации:
Коэффициент вариации позволяет сравнить степень варьирования признаков в вариационных рядах с разным уровнем средних. Вообще коэффициент вариации является мерилом надежности средней. Если коэффициент вариации V>40%, то надежность средней невелика. Достаточным является, если V<35%. Чем меньше коэффициент вариации, тем надежнее среднее.  
 
 

 

12.Виды  дисперсий, правило сложения дисперсий
Показатели вариации могут быть использованы не только в анализе
колеблемости или  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 исходная совокупность должна
представлять собой  множество единиц , каждая из которых  характеризу -
ется двумя признаками - факторным и результативным . Факторным  на -
зывается признак , оказывающий влияние на взаимосвязанный с ним
признак . В свою очередь , этот второй признак , подверженный влиянию ,
называется результативным .
Для выявления взаимосвязи  исходная совокупность делится на две
или более групп  во факторному признаку . Выводы о степени взаимосвя -
зи базируются на анализе вариации результативного  признака . При этом
применяется правило  сложения дисперсий :
Go2=Gср2+Gмжгр2
где  Go2- общая  дисперсия ;
       Gср2 - средняя из внутригрупповых  дисперсий ;
       Gмжгр2- межгрупповая дисперсия
Межгрупповая дисперсия  отражает ту часть вариации результативного  признака , которая обусловлена воздействием признака факторного . Это воздействие  проявляется в отклонении групповых  средних от
общей средней : 

Gмжгр2=E(Xiср-Xoср)2*ni/Eni 

где Xicр - среднее значение результативного признака по i-ой группе ;
      Xoср - общая средняя по совокупности  в целом ;
      ni- объем (численность ) i-ой группы 
Если факторный  признак , по которому производилась  группиров -
ка , не оказывает  никакого влияния не признак результативный , то груп -
повые средние будут  равны между собой и совпадут с общей средней . В
этом случае межгрупповая дисперсия будет равна нулю .
Средняя из внутригрупповых  дисперсий отражает ту часть вариа -
ции результативного  признака , которая обусловлена действием всех
прочих неучтенных факторов , кроме фактора , по которому осуществля -
лась группировка : 

Gср2=EGi2*ni/Eni 

где Gi2 - дисперсия  результативного признака в i-ой группе ;.
        ni - объем (численность ) i-ой группы  .
Теснота связи между  факторным и результативным признаком
оценивается на основе эмпирического корреляционного  отношения : 

n=Кв.Кор(Gмжгр2/Go2) 

Данный показатель может принимать значения от 0 до 1. Чем бли -
же к 1 будет его  величина , тем сильнее взаимосвязь между рассматри -
ваемыми признаками . 

 

13.Выборочное  наблюдение и его применение  в статистике
Выборочным наблюдением  называется такое наблюдение, при  котором обследованию подвергается часть единиц совокупности, а результаты обследования распространяются на все изучаемое явление.
Отличие выборочного  наблюдения от других видов несплошного  наблюдения состоит в том, что  при выборочном наблюдении заранее  определяется сколько единиц генеральной  совокупности будет отобрано для  наблюдения и заранее определяется способ отбора единиц.
Возможность перехода от сплошного к выборочному состоит  в том, что в каждой совокупности имеется ее такая часть, которая  по сводным характеристикам (средние  и доли) всегда представляет всю  совокупность. Причинами перехода от сплошного обследования к выборочному является следующее:
1.    Экономия  времени и средств
2.    Невозможность  проведения сплошного наблюдения
3.    Расширение  программы переписи
Условия отбора единиц следующие:
1.    Отбор  единиц в выборку должен быть  строго объективным. Должна быть обеспечена равная возможность каждой единицы попасть в выборочную совокупность.
2.    Число  единиц, взятых на выборку для  обследования должно быть достаточно  большим.
Эти условия следует  соблюдать для того, чтобы отобранная часть единиц репрезентировала, т.е. точно воспроизводила генеральную совокупность.  Выборочное наблюдение имеет дело с двумя видами обобщающих показателей: со средними и долями.
Виды выборок.
В статистике различают  следующие виды выборок:
1.    Собственно  случайная выборка, суть которой состоит в том, что отбирают единицы по жребию. Отбор осуществляется повторный и бесповторный. Повторный отбор, при котором единицы совокупности участвуют столько раз, сколько происходит наблюдение. Бесповторный отбор - единица, выбранная раз, больше не участвует.
2.    Механическая  выборка. Генеральную совокупность  механически разбивают на столько  частей, сколько надо отобрать  в выборку, а затем из каждой  части механически отбирают единицы.  Механическая выборка производится  только бесповторным способом.
3.    Типическая  выборка. Генеральная совокупность  также разбивается на группы, но обязательно по какому-то  признаку, а затем из каждой  группы случайным или механическим  способом отбирают нужное число  единиц.
4.    Серийная. Отбирают не отдельные единицы, а целые группы или серии. Затем обследуют все единицы отобранных групп. Способ отбора случайный, либо механический, но бесповторным способом.
5.    Многоступенчатая  выборка. Типически отобранная  часть сочетается с несколькими  стадиями или ступенями отбора, причем на каждой ступени выбирается своя единица.
6.    Многоразовая. Сохраняется одна и та же  единица совокупности.
7.    Комбинированная.  Выборочное наблюдение сочетается  со сплошным.
8.    Моментное  наблюдение. Фиксируются не единицы совокупности, а состояние явления.
9.    Малая  выборка. Число единиц до 20.   
 

 

14.Ряды  динамики, их виды
Процесс развития , движения социально -экономических  явлений
во времени в  статистике принято называть динамикой . Для отображе -
ния динамики строят ряды динамики (хронологические , временные ),
которые представляют собой ряды изменяющихся во времени  значений
статистического показателя , расположенных в хронологическом  поряд -
ке .
Составными элементами ряда динамики являются показатели
уровней ряда и показатели времени (годы , кварталы , месяцы , сутки ) или
моменты (даты ) времени .
Уровни ряда обычно обозначаются через «y», моменты или перио -
ды времени , к  которым относятся - через «t».
Существуют различные  виды рядов динамики . Их можно класси -
фицировать по следующим  признакам :
1) В зависимости  от способа выражения уровней  ряды динамики
подразделяются  на ряды абсолютных , относительных  и средних вели -
чин.
2) В зависимости  от того выражают уровни ряда  состояние явле -
ния на определенные моменты времени (на начало месяца , квартала , го -
да и т .п .) или  его величину за определенные интервалы  времени (напри -
мер , за сутки , месяц , год и т .п .), различают соответственно моментные и
интервальные ряды динамики .
Уровни этого  ряда - обобщающие итоги статистики вкладов насе -
ления по состоянию  на определенную дату (конец каждого  года ).
Интервальные ряды динамики содержат данные о производстве
продукции по месяцам  или по годам , о товарообороте , о  числе родив -
шихся за период и  т . п .
Из различного характера  интервальных и моментных рядов  дина -
мики вытекают некоторые  особенности уровней соответствующих  ря -
дов .
Уровни интервального  ряда динамики абсолютных величин харак -
теризуют собой  суммарный итог какого -либо явления  за определенный
отрезок времени . Они  зависят от продолжительности этого  периода вре -
мени и поэтому  их можно суммировать , как не содержащие повторного
счета .
Отдельные же уровни моментного ряда динамики абсолютных ве -
личин содержат элементы повторного счета , так как , например , часть
вкладов населения , учтенных в 1990 г ., существуют и в  настоящее вре -
мя , являясь единицами  совокупности и в 1994 г . Все это  делает бес -
смысленным суммирование уровней моментных рядов динамики .
3) В зависимости  от расстояния между уровнями , ряды динамики
подразделяются  на ряды с равноотстоящими уровнями и неравноот -
стоящими уровнями во времени . Ряды динамики следующих  друг за
другом периодов или следующих через определенные промежутки дат
называется равноотстоящими (см . пример о числе вкладов в сберега -
тельные банки РФ за 1990-1994 гг .). Если же в рядах даются преры -
вающиеся периоды  или неравномерные промежутки между  датами , то
ряды называются неравноотстоящими (см . пример в таблице 9.1).
4) В зависимости  от наличия основной тенденции изучаемого про -
цесса ряды динамики подразделяются на стационарные и нестацио -
нарные . 

 

15.Аналитические  показатели ряда динамики
Анализ скорости и интенсивности развития явления  во времени
осуществляется  с помощью статистических показателей , которые полу -
чаются в результате сравнения уровней между собой . К таким показате -
лям относятся : абсолютный прирост , темп роста и прироста , абсолютное
значение одного процента прироста . При этом принято  сравниваемый
уровень называть отчетным , а уровень , с которым происходит сравнение
- базисным .
Абсолютный прирост (Дельта у) характеризует размер увеличения (или
уменьшения ) уровня ряда за определенный промежуток времени . Он ра -
вен разности двух сравниваемых уровней и выражает абсолютную ско -
рость роста :
Дельта i = Y i - Yi-k (i=1,2,3,...,n)
Если k=1, то уровень yi-1 является предыдущим для данного  уров -
ня , а абсолютные приросты изменения уровня будут цепными . Если же i-k
постоянны для данного  ряда , то абсолютные приросты будут  базисными .
Интенсивность изменения  уровня оценивается отношением отчет -
ного уровня к  базисному , которое всегда представляет собой положи -
тельное число .
Показатель интенсивности  изменения уровня ряда - в зависимости
от того , выражается ли он в виде коэффициента или в  процентах , приня -
то называть коэффициентом  роста или темпом роста . Иными  словами ,
коэффициент роста  и темп роста представляют собой две формы выра -
жения интенсивности  изменения уровня .
Коэффициент роста  показывает во сколько раз данный уровень
ряда больше базисного  уровня (если этот коэффициент больше едини -
цы ) или какую  часть базисного уровня составляет уровень текущего пе -
риода за некоторый  промежуток времени (если он меньше единицы ). В
качестве базисного  уровня в зависимости от цели исследования может
приниматься какой -то постоянный для всех уровень (часто  начальный
уровень ряда ), либо для каждого последующего предшествующий ему : 

В первом случае говорят  о базисных темпах роста , во втором - о
цепных темпах роста .
Наряду с темпом роста можно рассчитать показатель темпа при -
роста , характеризующий  относительную скорость изменения  уровня ря -
да в единицу  времени . Темп прироста показывает , на какую долю (или
процент ) уровень  данного периода или момента  времени больше (или
меньше ) базисного  уровня .
Темп прироста есть отношение абсолютного прироста к уровню
ряда , принятого  за базу : 

Если темп роста всегда положительное число , то темп прироста
может быть положительным , отрицательным и равным нулю .
В статистической практике часто вместо расчета и анализа  темпов
роста и прироста рассматривают абсолютное значение одного процен -
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.