
- •1.Предмет и значение ст-ки как общ-ной науки.
- •2. Основные категории, используемые в статистике: статистическая совокупность, статистический признак, статистический показатель, статистическая закономерность.
- •3. Метод стат-ки.
- •4. Стат-кое наблюд, его содержание и задачи.
- •5. Формы и виды статистического наблюдения..
- •6. Организация статистического наблюдения.
- •7. Ошибки ст-кого набл. И контроль материалов ст-кого набл.
- •8. Общее понятие о сводке, ее орг-ция и техника.
- •9. Сущность и задачи группировок, виды группировок.
- •11. Принципы построения и виды ст-ких таблиц.
- •12. Графическое представление статистических данных.
- •13. Статистические ряды распределения.
- •14. Общее понятие о ст-ком показ-ле. Сис-мы ст-ких показ-лей.
- •15. Взаимосвязь абсолютных и относительных величин в системе экономико-статистического исследования
- •16. Понятие абсолютных вел-н, сп-бы их получения и ед-цы измерения.
- •17. Понятие относительных величин. Относительные показатели структуры, координации, сравнения, их вычисление и интерпретация.
- •18. Относительные показатели динамики, плана и реализации плана, их интерпретация, способ исчисления и взаимосвязь.
- •19. Относительные показатели интенсивности, их разновидности и способ расчета
- •20. Сущность ср. Величин и правила их прим-ия.
- •21. Средняя арифмет величина. Ее св-ва и способы вычисления.
- •22. Виды ср вел-н, способы расчета и их применение.
- •3)Средняя гармоническая:
- •23. Общ понятие о вариации признака. Построение вариац-х рядов и их граф изображ.
- •24. Показатели центра распределения и методы их расчета
- •25. Показатели интенсивности вариации, асимметрии и эксцесса.
- •26. Дисперсия, ее свойства и методы расчета. Дисперсия альтернативного признака.
- •27. Правило сложения дисперсий и его использование в анализе взаимосвязей.
- •28. Понятие о выборочном наблюдении. Причины его применения и преимущества.
- •29.Способы отбора единиц в выборочную совокупность.
- •30. Ошибки выборочного наблюдения. Определение ошибки выборки при собственно-случайном отборе.
- •31.Определение ошибки выборки при стратифицированном (типическом) отборе
- •32. Определение ошибки выборки при серийном отборе.
- •33.Определение необходимой численности выборочной совокупности.
- •34. Распространение выборочных характеристик на генеральную совокупность
- •35. Понятие о динамических рядах, их виды и правила построения
- •36. Аналитические показатели рядов динамики. Способы их расчета.
- •37. Средние показатели рядов динамики.
- •38. Статистические методы выявления тенденций в развитии явлений (метод укрупнения интервалов, метод скользящей средней).
- •39. Выявл-е осн-й тенденции развития с помощью аналит-го выравн-я динамич-го ряда.
- •40. Прогнозирование рядов динамики и изучение сезонных колебаний в рядах динамики.
- •41. Общее понятие об индексах. Индивидуальные индексы.
- •42.Сводные индексы в форме агрегатных индексов и средних индексов из индивидуальных
- •43. Индексы переменного, постоянного состава и структурных сдвигов.
- •44. Индексный метод изучения влияния факторов последовательно-цепной подстановкой.
- •45. Территориальные индексы
- •46. Понятие о функциональной и статистической связях. Основные цели корреляционно-регрессионного анализа.
- •47. Измер-е тесноты связи по результатам аналитической груп-ки
- •48. Показатель тесноты парной корреляционной связи.
- •49. Определение параметров уравнения парной регрессии.
- •50. Множественное уравнение регрессии.
- •51. Оценка результатов корреляционно-регрессионного анализа
- •52. Экономическая статистика: предмет, метод и задачи.
- •53. Система показателей социально-экономической статистики
- •55. Сущность и принципы построения системы национальных счетов
- •56. Классификация системы национальных счетов, ее использование в макроэкономическом анализе.
- •58. Статистика численности населения и его размещения.
- •59. Статистическое изучение состава населения
- •60. Показатели занятости населения и безработицы.
- •61. Анализ производительности труда и использования трудовых ресурсов.
- •62. Понятие и состав национального богатства.
- •63. Статистическое изучение объема, состава, состояния и движения основных фондов.
- •64. Понятие эффективности общественного производства и задачи ее статистического изучения.
- •65. Система показателей эффект-ти использ-я трудовых ресурсов.
- •66. Изучение факторов эффективности производства и их влияние на изменение объема валового внутреннего продукта и другие обобщающие
47. Измер-е тесноты связи по результатам аналитической груп-ки
Аналитическая – групп-ка, выявл взаимосвязи м/д изуч явлениями и их признаками, из кот один признак явл результатом, другой (или другие) – фактором (напр., зависимость прибыли от оборачиваемости оборотных средств).
Для измерения тесноты связи м/д двумя признаками в случае линейной связи служит линейный коэф корреляции:
Линейный коэфф-т корреляции может принимать любые значения в пределах (-1;1). Чем ближе коээф корреляции по абсолютной величине к 1, тем теснее связь м/д признаками. Знак при лин-ом коээф-те корр-ции указывает на направление связи.
Сама по себе величина коэфф-та корр-ции не явл доказ-ом наличия причинно-следственной связи м/д признаками, а явл оценкой степени взаимной согласованности в изменениях признаков.
Установл причинно-след-ой связи должен предшест анализ качествен природы явления. Оценка степени тесноты связи с п-ю коэфф корреляции производ на основе более или менее огранич инф об изуч явл.
48. Показатель тесноты парной корреляционной связи.
Важнейший частный случай стат связи – корреляц связь. При корреляц. связи разным значениям одной переменной соответ различные ср. значения др. переменной, т.е. с изменением значения признака х изменяется ср значение признака у.
В ст-ке различ. виды зависимости:
парная корреляция – связь между 2мя признаками результат и факторным, либо м-ду двумя факторными.
частная корреляция – зависимость м-ду результативным и одним факторным признаком при фиксир. значении др. факторного признака.
множественная корреляция – зависимость результат. признака от двух и более фактор признаков.
Показателем тесноты связи в случае парной линейной корреляции явл линейный коэффициент корреляции rxy . При расчете этого показателя учит значение отклонений индивид. значений признака от ср. величины соотв. для факторного признака х(i)–х(cр.), для результ признака y(i)–y(ср.)
Непосредственно сопоставить м-ду собой полученные величины нельзя, т.к. сами признаки м.б. выражены в разных единицах, но при наличии одних и тех же единиц измерения ср могут различ по величине. В этой связи сравнению могут подлежать отклонения, выраж в относительных величинах, т.е. в долях ср квадратич отклонения.
Их наз нормированными отклонениями. Для факторного признака t(x)=x(i)-x(ср.)/ δ(x), для результативного признака. t(y)=y(i)-y(ср.)/ δ(y)
Ср величина из произведения нормир отклонений и будет яв-ся линейным коэфф кор-реляции. R(xy)=∑t(x)t(y)/n=∑(x(i)-x(ср.))*(y(i)-(cр.))/nδ(x),
δ(y), R(xy)= xy(ср)-x(ср)y(ср) / δ(x)δ(y)
Линейный коэф. корреляции может принимать любые знач в пределах от –1 до +1. Чем ближу к 1 – тем теснее связь между признаками. Знак при коэф. укаывает на направление связи.
Квадрат коэфф корреляцц R2(ху) наз. коэф-том детерминации и показ. долю вариации результат. признака объясняемую вариацией фактор. признака. Он принимает значения в интервале (0,1). Чем ближе к 1, тем теснее связь.
49. Определение параметров уравнения парной регрессии.
Важн частный случай стат. связи – корреляционная связь. При корреляц. связи разным значениям одной переменной соответствуют различные ср. значения др. переменной, т.е. с изменением значения признака х изменяется ср. значение признака у.
В статистике принято различать виды зависимости:
парная корреляция – связь между 2мя признаками результативным и факторным, либо м-ду двумя факторными.
частная корреляция – зависимость м-ду результативным и одним факторным признаком при фиксир. значении др. факторного признака.
множественная корреляция – зависимость результат. признака от двух и более факторных признаков.
Уравнение
парной линейной корреляц связи наз
уравнением
парной регрессии
и имеет вид
.
Где
-
ср. значение разультат признака y,
при определеных значениях признака x;
a
– свободный член уравнения; b
– коэф регрессии, показывает вариацию
приз-нака y,
приходящуюся на единицу вариации x.
Параметры уравнения находятся с помощью МНК. Исходным МНК для прямой линии является следующее:
С помощью преобразований получаем систему нормальных уравнений.