- •Предмет ст-ки как науки.
- •Теоретические основы. Связь с др. Науками.
- •Понятие статистической закономерности. Статистическая совокупность. Единица совокупности. Признак.
- •Классификация признаков в статистике. Статистические показатели.
- •Специфические приемы и методы статистического изучения явлений общественной жизни.
- •Основные стадии статистического исследования. Разделы статистической науки.
- •Современная организация статистики в рф.
- •Основные функции и задачи статистики на современном этапе.
- •Статистическое наблюдение – первая стадия статистического исследования. Основные организационные формы статистического наблюдения.
- •Виды и способы статистического наблюдения.
- •План статистического наблюдения. Программно-методологические вопросы статистического наблюдения. Программа наблюдения.
- •Организационные вопросы статистического наблюдения.
- •Ошибки наблюдения. Способы контроля данных статистического наблюдения.
- •Сводка – вторая стадия статистического исследования. Основное содержание и задачи сводки.
- •Понятие и задачи группировок. Виды группировок. Группировочные признаки. Выбор интервалов групп.
- •Статистические таблицы, их виды. Правила построения статистических таблиц.
- •Ряды распределения, определение, их виды. Графическое изображение рядов распределения.
- •Графическое изображение статистических показателей: понятие о графиках, основные элементы графика, виды статистических графиков.
- •Абсолютные статистические величины, их значение, виды, единицы измерения.
- •Относительные величины, понятие, формы их выражения, виды.
- •Относительные величины планового задания, выполнения плана, динамики. Взаимосвязь между ними.
- •Относительные величины структуры, координации, интенсивности, сравнения.
- •Средняя, ее сущность, условия типичности средней величины.
- •Виды средних величин, способы их вычисления.
- •И 27. Средняя арифметическая простая и взвешенная. Условия её применения.
- •28. Вычисление средней арифметической по данным вариационного
- •29. Свойства средней арифметической и их использование для упрощения расчётов средних величин.
- •30. Средняя гармоническая. Условия её применения.
- •31. Средние из относительных величин. Средняя из групповых или частных средних.
- •32. И 33. Структурные характеристики в.Р. Распределения: мода и медиана. Определение моды и медианы в вариационном дискретном ряду. Свойство минимальности медианы.
- •34. Расчет моды и медианы в вариационном интервальном ряду распределения.
- •35. Понятие о семействе степенных средних. Правило мажорантности средних величин.
- •36. Соотношение средней, моды и медианы в вариационных рядах распределения.
- •37. Вариация и причины ее возникновения. Показатели вариации.
- •38. Относительные показатели вариации. Их значение.
- •39. Оценка однородности совокупности и типичности средней с помощью показателей вариации.
- •40. Соотношение показателей вариации при нормальном распределении единиц совокупности.
- •41. Математические свойства дисперсии. Упрощённые способа вычисления дисперсии.
- •42. Дисперсия альтернативного признака.
- •43. Виды дисперсий: внутригрупповая, межгрупповая и общая по правилу сложения дисперсий. Их смысл и значение.
- •44. Использование правила сложения дисперсий для оценки тесноты связи между
- •45. Понятие об индексах. Задачи индексного анализа. Индексы индивидуальные и общие.
- •49. Агрегатный индекс физического объёма продукции (товарооборота) в сопоставимых ценах. Его характеристика и экономический смысл.
- •50. Агрегатный индекс стоимости продукции (товарооборота) в фактических ценах. Его характеристика и экономический смысл.
- •51. Средний арифметический и средний гармонический индексы, тождественные агрегатному. Условия их применения.
- •52. Индексный метод анализа динамики среднего уровня (индексы переменного, постоянного состава и структурных сдвигов)
- •53. Базисные и цепные индексы. Два варианта сводных цепных индексов.
- •54. Взаимосвязь цепных и базисных индексов.
- •55.Ряды индексов с постоянными и переменными весами
- •56. И 57. Взаимосвязи индексов. Индексный метод выявления роли отдельных факторов динамики.
- •58. Взаимосвязь индексов цен, физического объема продукции и стоимости (товарооборота), ее практическое использование.
- •67. Понятие тенденции ряда. Сглаживание рядов динамики с помощью скользящей средней.
- •68. Аналитическое выравнивание ряда динамики по прямой. Определение параметров уравнения.
- •69. Понятие интерполяции и эктраполяции. Простейшие методы прогнозирования на основе рядов динамики.
- •70. Сезонные колебания и методы их изучения.
- •71. Виды и формы связей, изучаемые в статистике. Задачи корреляционного анализа.
- •72. Статистические методы изучения связей: параллельные сравнения, метод аналитических группировок и графический метод.
- •73. Линейный коэффициент парной корреляции к. Пирсона. Оценка его достоверности.
- •74. Применение индекса корреляции для изучения зависимости между явлениями.
- •75. Коэффициент корреляции знаков Фехнера.
69. Понятие интерполяции и эктраполяции. Простейшие методы прогнозирования на основе рядов динамики.
Интерполяция –нахождение промежуточных неизвестных уровней ряда при наличии известных соседних уровней. Интерполяция может производиться различными способами и основана на тщательном изучении тенденции развития явления до и после недостающего уровня.
Выплавка чугуна в одной из областей:
1987 |
1988 |
1989 |
1990 |
33,3 |
? |
? |
39,6 |
Требуется произвести интерпретацию.
1способ «использования ежегодных средних абсолютных приростов»
Предполагаем после тщательного изучения, что ежегодный прирост производства чугуна до 1987г. и после 1990 примерно одинаков.
Общий абсолютный прирост. ∆У=Уn – У1 63=39,6-33,3
∆У(с чертой)=(Уn - У1)/(n-1)=6,3: (4-1)=2,1
У1988=У1987+∆У(с чертой)=33,3+2,1=35,4; У1989=У1988+∆У(с чертой)=35,4+2,1=37,5
2способ. «использование среднегодовых коэф.роста»
Кр(черта)=n-1√Уn/У1=4-1√39,6:33,3=1,0595=105,95%
У1988=У1987*Кр(черта)=33,3*1,0595=35,3; У1989=У1988*Кр(черта)=37,4
3способ «использование аналитического выравнивания»
Интерполяция может быть произведена при помощи аналитического выравнивания по методу наименьших квадратов, т.е. используется уравнение прямой или кривой и с помощью аналитического выравнивания находятся недостающие уровни.
Экстраполяция - нахождение уровней за пределами изучаемого ряда, т.е. продление ряда на основе выявленных закономерностей изменения уровней в изучаемый отрезок времени. При экстраполяции используются те же методы, что и при интерполяции, т.е. используются средние абсолютные прироста, среднегодовые коэф.роста-Кр(черта). Очень часто используются также аналитическое выравнивание по методу наименьших квадратов.
Тренд позволяет дать не только компактное предельно сжатое описание закономерности развития явления в прошлом, но при известных условиях позволяет прогнозировать значение изучаемого явления на более или менее отдаленное будущее. Для прогнозирования может использоваться метод экстраполяции. Чтобы прогноз был более точный желательно, например, на 5 лет иметь базу в прошлом не менее чем за 15 лет. В основу прогнозирования может быть положен линейный треноз, т.е. уравнение регрессии: Уt(черта)=а0+ а1t. Это уравнение применяется для точечного прогноза. При составлении прогнозов используют не только точеную, но и интервальную оценку, определяя Т.И. доверительные интервалы. Величина доверительного интервала в общем виде определяется: Уt(черта)=+-∆, где ∆= tcт*SУt(черта)
SУt(черта)-средняя или стандартная ошибка уравнения тренда или уравнения регрессии.
tcт- коэф. Доверия по распределению Стьюдента при определенном значении уровня значимости.
Величина средней или стандартной ошибки регрессии: SУt(черта)=√∑(Уф-Уt)/(n-m),
Числитель - остаточное отклонение от тренда, скорректированного по числу степеней свободы, т.е. (n-m) n-число уровней ряда, m-число параметров в уравнении тренда.
Уф(Уt) и Уt – это фактические и расчетные уровни динамичного ряда.