- •Предмет и задачи статистики. История статистики.
- •Особенности статистической методологии. Статистическая совокупность. Закон больших чисел. Закон больших чисел
- •Единицы статистической совокупности и вариация признаков. Статистические показатели.
- •Система государственной статистики в Российской Федерации.
- •Задачи и принципы организации государственного учета. Статистические стандарты Российской Федерации.
- •Функции органов государственной статистики. Современные технологии организации статистического учета.
- •Статистическое наблюдение и этапы его проведения. Цели и задачи статистического наблюдения.
- •Программа статистического наблюдения.
- •Объекты и единицы статистического наблюдения. Статистический формуляр. Статистический момент и срок (период) статистического наблюдения.
- •Точность статистического наблюдения. Ошибки регистрации и ошибки репрезентативности. Арифметический и логический контроль качества информации.
- •Виды статистического наблюдения по времени регистрации фактов: непрерывное (текущее), периодическое и единовременное.
- •Виды статистического наблюдения по охвату единиц совокупности: сплошное, выборочное, основного массива, монографическое.
- •Непосредственное наблюдение. Документальный способ. Опрос и его виды: экспедиционный, саморегистрация, корреспондентский, анкетный, явочный.
- •Формы статистического наблюдения.
- •Статистическая отчетность и ее виды. Специально организованное статистическое наблюдение.
- •Перепись населения. Регистровая форма наблюдения.
- •Статистическая сводка. Виды сводки по глубине и форме обработки материала, технике выполнения.
- •Программа статистической сводки. Результаты сводки.
- •Группировка статистических данных. Группировочные признаки. Принцип оптимизации числа групп. Формула Стерджесса.
- •Простые и сложные группировки. Факторные и результативные признаки. Перегруппировка статистических данных.
- •Ряд распределения. Атрибутивные и вариационные ряды распределения. Элементы вариационного ряда.
- •Дискретные и интервальные ряды распределения.
- •Графическое изображение рядов распределения: полигон, гистограмма, кумулята и огива.
- •Статистические таблицы. Простая и сложная разработка сказуемого статистической таблицы. Правила построения таблиц в статистике.
- •Структурный и содержательный анализ статистических таблиц.
- •Индивидуальные и сводные абсолютные показатели. Натуральные, стоимостные и трудовые единицы измерения абсолютных показателей.
- •Коэффициенты, проценты, промилле в статистике.
- •Относительные показатели динамики, плана, выполнения плана, структуры, координации, интенсивности и сравнения.
- •Степенные средние величины в статистике: средняя арифметическая, средняя квадратическая, средняя гармоническая.
- •Правило мажорности степенных средних в статистике.
- •Расчет средних показателей способом моментов.
- •Вариация. Абсолютные показатели вариации: размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратическое отклонение.
- •Способы расчета дисперсии. Относительные показатели вариации: коэффициенты осцилляции, вариации.
- •Мода. Медиана. Квартили, децили и перцентили. Квартильные и децильные коэффициенты.
- •Показатели изменения уровней рядов динамики: базисные, цепные и средние абсолютные приросты, коэффициенты и темпы роста (прироста).
- •Основные компоненты динамического ряда: основная тенденция (тренд); динамические (конъюнктурные), сезонные и случайные колебания.
- •Тренд. Методы анализа основной тенденции в рядах динамики.
- •Сезонные колебания. Индексы сезонных колебаний и сезонная волна.
- •И ндексы. Классификация индексов в статистике по степени охвата явления, базе сравнения, форме построения, объекту исследования, составу явления, периоду исчисления.
- •И ндивидуальные и общие индексы. Агрегатный индекс.
- •Средние индексы.
- •Индексы структурных сдвигов.
- •Факторный анализ.
- •Выборочное наблюдение. Индивидуальный, групповой и комбинированный отбор.
- •По виду
- •Бесповторный и повторный отбор.
- •По методу отбора
- •Виды выборки: собственно-случайная, механическая, типическая, серийная, комбинированная.
- •Малая выборка в статистике.
- •Генеральная и выборочная совокупности. Полнота выборки.
- •Ошибка выборочного наблюдения.
- •Средняя и предельная ошибки выборки.
- •Корректировка выборки. Распространение результатов выборочного наблюдения на генеральную совокупность.
- •Причинно-следственные связи между явлениями. Качественный анализ изучаемого явления.
- •Построение модели связи. Интерпретация результатов.
- •Функциональная связь и стохастическая зависимость.
- •Прямая и обратная связь. Линейные и нелинейные связи.
- •Корреляция. Парная, частная и множественная корреляция.
- •Корреляционный анализ. Коэффициенты корреляция. Корреляционно-регриссионный анализ.
- •Линейная и нелинейная регрессия.
- •Прямая (положительная) и обратная (отрицательная) регрессия.
- •Парная регрессия. Множественная (многофакторная) регрессия.
- •Уравнения регрессии. Коэффициенты регрессии.
- •Адекватность моделей, построенных на основе уравнения регрессии. Интерпретация моделей регрессии.
- •Построение модели множественной регрессии включает этапы:
Расчет средних показателей способом моментов.
Вычисление средней арифметической часто сопряжено с большими затратами времени и труда. Однако в ряде случаев процедуру расчетов средней можно упростить и облегчить, если воспользоваться ее свойствами:
если все индивидуальные значения признака (все вварианты) уменьшить в i раз, то среднее значение нового признака соответственно уменьшится или увеличитсяв i раз.
Если вес варианты осредняемого признака уменьшить на число А, то средняя арифметическая соответственно увеличится на это же число А.
Если веса всех осредняемых вариантов уменьшить или увеличить в К раз, то средняя арифметическая не изменится.
В качестве весов средней вместо абсолютных показателей можно использовать удельные веса в общем итоге (доли или проценты). Тем самым достигается упрощение расчетов средней.
Для упрощения расчетов средней идут по пути уменьшения значений вариантов и частот. Наибольшее упрощение достигается, когда в качестве А выбирается значение одного из центральных вариантов, обладающего наибольшей частотой, в качестве i – величина интервала (для рядов с одинаковыми интервалами). Величина А называется началом отчета, поэтому такой метод вычисления средней называется “способом отчета от условного нуля” или “способом моментов”.
Д опустим, что все варианты X сначала уменьшены на одно и то же чило А, а затем уменьшены в i раз. Получим новый вариационный ряд распределения новых вариантов x.
Тогда новые варианты будут выражаться ,
а их новая средняя арифметическая
m 1 – момент первого порядка- формулой и будет равна средней из первоначальных вариантов, уменьшенной сначала на А, а затем в i раз, т.е.
Для получения действительной средней надо момент первого порядка m 1 умножить на i и прибавить А.
Данный способ вычисления средней арифметической из вариционного ряда называют «способом моментов». Применяется этот способ в рядах с равными интервалами.
Вариация. Абсолютные показатели вариации: размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратическое отклонение.
Показатели варьирования осредненных статичтических признаков: размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее кватратическое отклонение (дисперсия), коэффициент вариации. Расчетные формулы и порядок расчета показателей вариации.
Применение показателей вариации при анализе статистических данных в деятельности предприятий и организаций, учреждений БР, макроэкономических показателей.
Средний показатель дает обобщающий, типичный уровень признака, но не показывает степень его колеблемости, вариации.
Поэтому средние показатели необходимо дополнять показателями вариации. От размера и распределения от клонений зависит надежность средних показателей.
Важно знать основные показатели вариации, уметь правильно их рассчитывать и использовать.
Основными показателями вариации являются: размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.
Формулы показателей вариации:
размах вариации.
Xμαχ - максимальное значение признака
Xmin - минимальное значение признака.
Размах вариации может служить лишь приближенной мерой вариации признака, т.к. он исчисляется на основе двух крайних ее значений, а остальные во внимание не принимаются; при этом крайние значения признака для данной совокупности могут быть чисто случайными.
среднее линейное отклонение.
[X-X] - означает, что отклонения берутся без учета их знака.
Среднее линейное отклонение довольно редко используется в экономическом статистическом анализе.
Дисперсия.
Среднее квадратическое отклонение.