- •Экзаменационные вопросы по статистике
- •1. Организация статистического учета в рф.
- •2. Статистическая отчетность предприятий рф. Формы и показатели статистической отчетности.
- •3. Методы сбора статистической информации. Примеры
- •4. Основные правила обработки статистических данных. Пример.
- •5.Классификация статистических наблюдений.
- •6. Абсолютные показатели в статистической отчетности, правила их обработки.
- •7. Относительные показатели сравнения и структуры. Примеры их расчета.
- •8. Относительные показатели динамики. Примеры их расчета.
- •9. Группировка, как метод обработки статистической информации. Обоснование выбора группировочного признака и количества групп характеристик.
- •10. Средние характеристики в статистических наблюдениях: виды, расчет показателей. Примеры использования в практике социально-экономического анализа.
- •11.Средняя арифметическая. Вывод формулы простой и взвешенных средних арифметических: средняя хронологическая. Примеры расчета.
- •12. Средние геометрическая и квадратическая. Примеры их расчета и использования на практике.
- •13. Мода и медиана, как показатели статистического ряда. Правила их расчета. Примеры практического применения.
- •14. Показатели вариации ряда: размах, среднее линейное отклонение, коэффициент вариации. Расчет показателей, область применения.
- •15. Соотношение средней арифметической, моды и медианы в статистическом ряду. Графическая интерпретация.
- •16. Дисперсия. Свойства дисперсии. Примеры использования.
- •17. Правила построения статистических таблиц и графического материала (гистограммы, полигон частот, круговые и полосковые диаграммы, двухмерные графики). Примеры их использования.
- •18..Статистика населения
- •19. Ошибки наблюдения, регистрации и репрезентативности. Привести примеры.
- •25. Понятие простой линейной регрессии. Диаграмма рассеяния.
- •26. Ряды динамики. Расчет основных показателей характеристик динамики: отклонения в уровнях, темпы роста и прироста, процент абсолютного прироста. Базисные и цепные темпы роста.
- •27. Цели и приемы сглаживания рядов динамики. Экстраполяция и интерполяция данных. Примеры использования на практике.
- •28. Понятие тренда. Расчет тренда методом скользящих средних. Понятие трендового анализа.
- •29. Индексы: виды, расчет индивидуальных индексов физического объема, цены, стоимости и затрат. Примеры их использования.
- •30. Агрегатные индексы: виды, их расчет. Примеры использования на практике.
- •31. Использование агрегатных индексов при расчете вклада факторов в изменение результата. Проверка правильности расчета.
- •32. Характеристика статистического распределения: формы симметрии и асимметрии, понятие эксцесса.
- •Решение задач на расчеты:
25. Понятие простой линейной регрессии. Диаграмма рассеяния.
простая линейная регрессия это прямая, проведенная таким образом, чтобы минимизировать расхождение между истинными значениями предсказываемой величины и точками на линии, соответствующими значениям предикторов.
Диаграмма рассеяния применяется для исследования зависимости между двумя видами данных, например для анализа зависимости суммы выручки от числа обращений к продавцу; сопротивления удару от давления, при котором производилась обработка, и т.д.
Рис. 1. Диаграмма рассеяния
Диаграмма рассеяния, так же как и метод расслоения (стратификации), используется для выявления причинно-следственных связей показателей качества и влияющих факторов при анализе причинно-следственной диаграммы.
Диаграмма рассеяния строится как график зависимости между двумя параметрами. Если на этом графике провести линию медианы, он позволяет легко определить, имеется ли между этими двумя параметрами корреляционная зависимость.
Диаграмма рассеяния строится в таком порядке: по горизонтальной линии откладываются измерения величин измерения величин одной переменной, а по вертикальной оси - другой переменной.
26. Ряды динамики. Расчет основных показателей характеристик динамики: отклонения в уровнях, темпы роста и прироста, процент абсолютного прироста. Базисные и цепные темпы роста.
Изменение социально-экономических явлений во времени изучается статистикой методом построения и анализа динамических рядов. Ряды динамики - это значения статистических показателей, которые представлены в определенной хронологической последовательности.
Каждый динамический ряд содержит две составляющие:
1) показатели периодов времени (годы, кварталы, месяцы, дни или даты);
2) показатели, характеризующие исследуемый объект за временные периоды или на соответствующие даты, которые называют уровнями ряда.
Уровни ряда выражаются как абсолютными, так и средними или относительными величинами. В зависимости от характера показателей строят динамические ряды абсолютных, относительных и средних величин. Ряды динамики из относительных и средних величин строят на основе производных рядов абсолютных величин. Различают интервальные и моментные ряды динамики.
Динамический интервальный ряд содержит значения показателей за определенные периоды времени. В интервальном ряду уровни можно суммировать, получая объем явления за более длительный период, или так называемые накопленные итоги.
Динамический моментный ряд отражает значения показателей на определенный момент времени (дату времени). В моментных рядах исследователя может интересовать только разность явлений, отражающая изменение уровня ряда между определенными датами, поскольку сумма уровней здесь не имеет реального содержания. Накопленные итоги здесь не рассчитываются.
Важнейшим условием правильного построения динамических рядов является сопоставимость уровней рядов, относящихся к различным периодам. Уровни должны быть представлены в однородных величинах, должна иметь место одинаковая полнота охвата различных частей явления.
Коэффициент роста Ki определяется как отношение данного уровня к предыдущему или базисному, показывает относительную скорость изменения ряда. Если коэффициент роста выражается в процентах, то его называют темпом роста.
Коэффициент роста базисный
(9.3)
Коэффициент роста цепной
(9.4)
Темп роста
Темп прироста ТП определяется как отношение абсолютного прироста данного уровня к предыдущему или базисному.
Темп прироста базисный
Темп прироста цепной
Абсолютное значение одного процента прироста Ai . Этот показатель служит косвенной мерой базисного уровня. Представляет собой одну сотую часть базисного уровня, но одновременно представляет собой и отношение абсолютного прироста к соответствующему темпу роста.
Данный показатель рассчитывают по формуле
Абсолютный прирост выражает абсолютную скорость изменения ряда динамики и определяется как разность между данным уровнем и уровнем, принятым за базу сравнения.
Абсолютный прирост (базисный)
(9.1)
где yi - уровень сравниваемого периода; y0 - уровень базисного периода.
Абсолютный прирост с переменной базой (цепной), который называют скоростью роста,
(9.2)
где yi - уровень сравниваемого периода; yi-1 - уровень предшествующего периода.