- •Общая теория статистики
- •Макроэкономическая статистика
- •Предмет, метод статистики, основные категории статистики.
- •Статистическое наблюдение, понятие, основные требования, предъявляемые к статистическим данным.
- •Формы организации, способы проведения и виды статистического наблюдения.
- •Виды статистических группировок и решаемые ими задачи.
- •Статистические таблицы, правила построения, область применения. Виды статистических таблиц.
- •Абсолютные и относительные величины в статистике, единицы измерения.
- •Средние величины, виды средних. Научные основы расчета средних величин.
- •Степенные средние, формы и примеры использования средних величин.
- •Структурные средние и их применение в статистике.
- •Понятие вариации признаков, показатели вариации. Значение и задачи изучения вариации.
- •Дисперсия, ее свойства.
- •Правило сложения дисперсий. Коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение.
- •Среднее значение и вариация альтернативного признака.
- •Выборочное наблюдение, преимущества и недостатки.
- •Способы формирование выборочной совокупности.
- •Средняя и предельная ошибки выборки. Взаимосвязь показателей ошибки выборки с объемом выборочной совокупности и способом отбора.
- •Ряды динамики, их элементы и правила построения. Виды рядов динамики.
- •Статистические показатели динамики общественных явлений.
- •Исчисление среднего уровня и средних показателей динамики.
- •Методы выявления тенденций развития по рядам динамики.
- •Понятие и способы проведения интерполяции и экстраполяции.
- •Изучение сезонных колебаний.
- •Понятие индекса. Виды индексов, задачи их применения.
- •Агрегатный индекс как основная форма общего индекса. Правила построения, анализ абсолютных приростов.
- •Преобразование агрегатных индексов в средний арифметический и средний гармонический индексы.
- •Индексы средних величин. Индексы постоянного состава и влияния структурных изменений на динамику средней величины.
- •Использование индексного метода в экономическом факторном анализе.
- •Территориальные индексы, их значение, способы построения.
- •Статистические графики, их элементы, правила построения, область применения.
- •Макроэкономическая статистика
- •Предмет изучения макроэкономической статистики, задачи, связь с другими науками, система показателей.
- •Население как объект статистического изучения. Основные задачи статистики населения.
- •Изучение численности населения, основные виды группировок.
- •Основные показатели естественного движения населения.
- •Основные показатели механического движения населения.
- •Понятие рынка труда, задачи статистического изучения.
Абсолютные и относительные величины в статистике, единицы измерения.
Статистические показатели в форме абсолютных величин характеризуют абсолютные размеры изучаемых статистикой процессов и явлений, отражают их временные характеристики, объем совокупности. Единицы измерения в абсолютных величинах представлены в натуральном выражении: тонны, литры, штуки, рубли и т.д. Абсолютные величины в статистике могут быть индивидуальными или суммарными, в зависимости от единиц измерения – трудовые (чел.-час., чел.-дни и т.д.), стоимостные (рубли или другие денежные единицы) или натуральные (килограммы, штуки, тонны, литры, метры и т.д.).
Все относительные показатели в статистике подразделяются на относительные показатели:
динамики;
плана;
реализации плана;
структуры;
координации;
интенсивности и уровня экономического развития;
сравнения.
Результатом будет значение единиц структурной части, приходящихся на 1 единицу базисной.
Средние величины, виды средних. Научные основы расчета средних величин.
Средней величиной называют показатель, который характеризует обобщенное значение признака или группы признаков в исследуемой совокупности. На этапе статистической обработки могут быть поставлены самые различные задачи исследования, для решения которых нужно выбрать соответствующую среднюю. При этом необходимо руководствоваться следующим правилом: величины, которые представляют собой числитель и знаменатель средней, должны быть логически связаны между собой.
Используются две категории средних величин:
степенные средние;
структурные средние.
Первая категория степенных средних включает: среднюю арифметическую, среднюю гармоническую, среднюю квадратическую и среднюю геометрическую.
Вторая категория (структурные средние) - это мода и медиана.
Введем следующие условные обозначения:
- величины, для которых исчисляется средняя;
- средняя, где черта сверху свидетельствует о том, что имеет место осреднение индивидуальных значений;
- частота (повторяемость индивидуальных значений признака).
Средние величины бывают простые и взвешенные. Взвешенными средними называют величины, которые учитывают, что некоторые варианты значений признака могут иметь различную численность, в связи с чем каждый вариант приходится умножать на эту численность. Иными словами, «весами» выступают числа единиц совокупности в разных группах, т.е. каждый вариант «взвешивают» по своей частоте. Частоту f называют статистическим весом или весом средней.
Средняя арифметическая - самый распространенный вид средней. Она используется, когда расчет осуществляется по несгруппированным статистическим данным, где нужно получить среднее слагаемое. Средняя арифметическая - это такое среднее значение признака, при получении которого сохраняется неизменным общий объем признака в совокупности.
Средняя гармоническая. Эту среднюю называют обратной средней арифметической, поскольку эта величина используется при k = -1.
Простая средняя гармоническая используется тогда, когда веса значений признака одинаковы. Ее формулу можно вывести из базовой формулы, подставив k = -1:
Средняя геометрическая. Чаще всего средняя геометрическая находит свое применение при определении средних темпов роста (средних коэффициентов роста), когда индивидуальные значения признака представлены в виде относительных величин. Она используется также, если необходимо найти среднюю между минимальным и максимальным значениями признака (например, между 100 и 1000000). Существуют формулы для простой и взвешенной средней геометрической. Средняя квадратическая величина. Основной сферой ее применения является измерение вариации признака в совокупности (расчет среднего квадратического отклонения).