- •Ответы на экзамен по статистике
- •Статистика как комплекс научных дисциплин. Предмет и объект каждой из них. Задачи статистики.
- •Методологические принципы статистики. Основные категории статистической науки.
- •Программно-методические и организационные вопросы статистического наблюдения.
- •Ряды распределения: виды, графическое изображение, формы распределений.
- •Содержание методики статистических группировок.
- •Виды статистических группировок, их познавательное значение.
- •Статистические таблицы: виды, правила построения, приемы чтения.
- •Абсолютные величины: виды, познавательное значение. Условие научного использования абсолютных и относительных показателей.
- •Средние величины: содержание, типы, виды, научные условия применения.
- •Виды средних величин
- •Показатели вариации, их познавательное значение.
- •Виды статистических графиков по содержанию решаемых задач и способам построения.
- •Ряды динамики: виды, показатели анализа рядов динамики.
- •Методы выявления тенденции в динамических рядах.
- •Индексы: определение, основные элементы индексов, задачи, решаемые при помощи индексов, система индексов в статистике.
- •Правило построения динамических и территориальных индексов.
- •Основы теории выборочного метода.
- •Теория малых выборок.
- •Способы отбора единиц в выборочную совокупность.
- •Виды связей, статистические методы анализа взаимосвязей, понятие корреляции.
- •Система показателей социально-экономической статистики.
- •Национальное богатство: содержание. Категории и состав.
- •Содержание земельного кадастра. Показатели состава земель по формам собственности, целевому назначению и видам угодий.
- •Классификация основных фондов, способы оценки и переоценки, показатели движения, состояния и использования.
- •1. Экономическая сущность основных фондов и их классификация
- •Задачи статистики труда. Понятие и содержание основных категорий рынка труда.
- •2. Статистика занятости и безработицы.
- •3. Классификация населения по статусу занятости.
- •Статистика использования рабочей силы и рабочего времени.
- •Показатели производительности труда и методы анализа.
- •Показатели производства продукции животноводства и продуктивности с. – х. Животных.
- •Статистика общественных затрат и себестоимости продукции.
- •Структура себестоимости по статьям калькуляции
- •Структура себестоимости по элементам затрат
- •Зависимость себестоимости от количества приобретенных (произведенных) единиц
- •Статистика оплаты труда и расходов на рабочую силу.
- •Статистика валовой продукции и доходов.
- •Показатели движения и реализации продукции сельского хозяйства.
- •Задачи статистического анализа сельскохозяйственных предприятий.
- •Статистика цен и товаров отраслей народного хозяйства: задачи и методы анализа.
- •Статистика рынка товаров и услуг.
- •Статистика показателей эффективности общественного производства.
- •Статистический анализ цен потребительского рынка.
- •Статистика инфляции и основные показатели ее оценки.
- •Задачи статистики финансов предприятий.
- •Основные показатели финансовых результатов предприятий.
- •Задачи статистики государственного бюджета.
- •Система показателей статистики государственного обращения.
- •Система показателей статистики денежного обращения.
- •Статистика состава и структуры денежной массы в стране.
- •Основные задачи банковской статистики.
- •Основные показатели банковской статистики.
- •Понятие и классификация кредита. Задачи его статистического изучения.
- •Система показателей статистики кредита.
- •Основные показатели и методы анализа сберегательного дела.
- •Задачи статистики фондового рынка и ценных бумаг.
- •Задачи и источники страховой статистики.
- •Статистика товарных бирж: задачи и система показателей.
- •Система национальных счетов – понятия, основные категории и классификации.
- •Основные принципы построения снс.
- •Основные макроэкономические показатели – содержание, методы определения.
- •Межотраслевой баланс: понятия, задачи, виды моб.
- •Содержание и система показателей уровня жизни населения.
- •Система показателей качества жизни населения
- •Статистика уровня жизни населения
- •Характеристика уровня жизни населения
- •Статистика доходов и расходов населения.
Правило построения динамических и территориальных индексов.
По базе сравнения все индексы можно разделить на две группы: динамические и территориальные. Первая группа индексов отражает изменение явления во времени.
При исчислении динамических индексов происходит сравнение значения показателя в отчетный период со значением этого же показателя за предыдущий период, который называют базисным. Однако в качестве последнего могут быть использованы и прогнозные и плановые показатели.
Динамические индексы бывают базисные и цепные.
Вторая группа индексов (территориальные) применяется для межрегиональных сравнений. Большое значение эти индексы имеют в международной статистике при сопоставлении показателей социально-экономического развития различных стран. Например, индекс цен на фототовары в Италии по сравнению с Германией, индекс стоимости потребительской корзины в Москве по сравнению с Санкт-Петербургом.
По виду весов индексы бывают с постоянными и переменными весами.
В зависимости от формы построения различаются индексы агрегатные и средние. Последние делятся на арифметические и гармонические. Агрегатная форма общих индексов является основной формой экономических индексов.
По характеру объема исследования общие индексы подразделяются на индексы количественных (объемных) и качественных показателей. В основе такого деления индексов лежит вид индексируемой величины. К первой группе индексов относятся, например, индексы объема продаж долларов США на Московской межбанковской валютной бирже, а ко второй - индекс курса немецкой марки.
По объекту исследования индексы бывают: производительности труда, себестоимости, физического объема продукции, стоимости продукции и т.д.
По составу явления можно выделить две группы индексов: постоянного (фиксированного) состава и переменного состава. Деление индексов на эти две группы используется для анализа динамики средних показателей.
По периоду исчисления индексы подразделяются на годовые, квартальные, месячные, недельные.
С помощью экономических индексов решаются следующие задачи: измерение динамики социально-экономического явления за два и более периодов времени, измерение динамики среднего экономического показателя, измерение соотношения показателей по разным регионам, определение степени влияния изменений значений одних показателей на динамику других, пересчет значения макроэкономических показателей из фактических цен в сопоставимые.
Основы теории выборочного метода.
Выборочный метод. статистический метод исследования общих свойств совокупности каких-либо объектов на основе изучения свойств лишь части этих объектов, взятых на выборку. Математическая теория В. м. опирается на два важных раздела математической статистики (См.Математическая статистика) — теорию выбора из конечной совокупности и теорию выбора из бесконечной совокупности. Основное отличие В. м. для конечной и бесконечной совокупностей заключается в том, что в первом случае В. м. применяется, как правило, к объектам неслучайной, детерминированной природы (например, число дефектных изделий в данной партии готовой продукции не является случайной величиной (См. Случайная величина): это число — неизвестная постоянная, которую и надлежит оценить по выборочным данным). Во втором случае В. м. обычно применяется для изучения свойств случайных объектов (например, для исследования свойств непрерывно распределённых случайных ошибок измерений, каждое из которых теоретически может быть истолковано как реализация одного из бесконечного множества возможных результатов).
Выбор из конечной совокупности и его теория являются основой статистических методов контроля качества и часто применяются в социологических исследованиях (см. Выборочное наблюдение). Согласно теории вероятностей, выборка будет правильно отражать свойства всей совокупности, если выбор производится случайно, т. е. так, что любая из возможных выборок заданного объёма n из совокупности объёма N [число таких выборок равно N!/n!(N — n)!] имеет одинаковую вероятность быть фактически выбранной.
На практике наиболее часто используется выбор без возвращения (бесповторная выборка), когда каждый отобранный объект перед выбором следующего объекта в исследуемую совокупность не возвращается (такой выбор применяется при статистическом контроле качества). Выбор с возвращением (выборка с повторением) рассматривается обычно лишь в теоретических исследованиях (примером выбора с возвращением является регистрация числа частиц, коснувшихся в течение данного времени стенок сосуда, внутри которого совершаетсяБроуновское движение). Если n << N, то повторный и бесповторный выборы дают практически эквивалентные результаты.
Свойства совокупности, исследуемые В. м., могут быть качественными и количественными. В первом случае задача выборочного обследования заключается в определении количества М объектов совокупности, обладающих каким-либо признаком (например, при статистическом контроле часто интересуются количеством М дефектных изделий в партии объёма N). Оценкой для М служит отношение μN/n, где μ — число объектов с данным признаком в выборке объёма n. В случае количественного признака имеют дело с определением среднего значения совокупности x̅ является выборочное среднее 1,..., ξn — те значения из исследуемой совокупности x1, x2,..., xN, которые принадлежат выборке. С математической точки зрения 1-й случай — частная разновидность 2-го, которая имеет место, когда М величин xi равны 1, а остальные (N — М) равны 0; в этой ситуации
В математической теории В. м. оценка средних значений занимает центральное место потому, что к ней в известной степени сводится изучение изменчивости признака внутри совокупности, так как за характеристику изменчивости обычно принимают дисперсию (См. Дисперсия)
представляющую собой среднее значение квадратов отклонений xi от их среднего значения 2 = М (N — M)/N2.
О точности оценок μ/n и ξ̅ судят по их дисперсиям
которые в терминах дисперсии конечной совокупности σ2 выражаются в виде отношений σ2/n (в случае выборок с повторением) и σ2(N— n)/n (N — 1) (в случае бесповторных выборок). Так как во многих практически интересных задачах случайные величины μ/n и ξ̅ при n ≥ 30 приближённо подчиняются нормальному распределению (См. Нормальное распределение), то отклонения μ/n от M/N и ξ̅ от x̅, превышающие по абсолютной величине 2σμ/n и n ≥ 30 осуществиться в среднем приблизительно в одном случае из двадцати. Более полную информацию о распределении количественного признака в данной совокупности можно получить с помощью эмпирического Распределенияэтого признака в выборке.
Выбор из бесконечной совокупности. В математической статистике результаты каких-либо однородных наблюдений (чаще всего независимых) принято называть выборкой даже в том случае, когда эти результаты не соответствуют понятию выборки с повторениями или без повторений из конечной совокупности. Например, результаты измерений углов на местности, подверженные независимым непрерывно распределённым случайным ошибкам, часто называют выборкой из бесконечной совокупности. Предполагается, что принципиально можно осуществить любое число таких наблюдений. Полученные фактически результаты считают выборкой из бесконечного множества возможных результатов, называемых генеральной совокупностью.
Понятие генеральной совокупности не является логически безупречным и необходимым. Для решения практических задач нужна не сама бесконечная генеральная совокупность, а лишь те или иные характеристики, которые ей ставятся в соответствие. Эти характеристики с точки зрения теории вероятностей являются числовыми или функциональными характеристиками некоторого распределения вероятностей, а элементы выборки —случайными величинами, подчиняющимися этому распределению. Такое истолкование позволяет распространить на выборочные оценки общую теорию статистических оценок (См. Статистические оценки).
По этой причине, например, в вероятностной теории обработки наблюдений понятие бесконечной генеральной совокупности заменяется понятием распределения вероятностей, содержащего неизвестные параметры. Результаты наблюдений истолковываются как экспериментально наблюдаемые значения случайных величин, подчиняющихся этому распределению, Цель обработки — вычисление по результатам наблюдений в том или ином смысле оптимальных статистических оценок для неизвестных параметров распределения.