- •1.2. Цель, задачи и организация системы госстатистики в рф
- •1.3. Виды учёта
- •.1. Сущность статистического наблюдения
- •2.2. Методология проведения статистического наблюдения
- •2.3. Виды и формы наблюдения
- •2.4. Ошибки возникающие при статистическом наблюдении
- •3.1. Понятие о сводке и способы её организации
- •3.2. Сущность и значение статистической группировки
- •3.3. Виды статистических группировок
- •3.4. Научная основа построения группировок
- •4.1. Сущность и значение таблиц, виды и способы их построения
- •4.2. Сущность и значение графиков, виды и способы построения
- •. Статистические показатели Их формы и значение в измерении социально-экономических явлений
- •5.2. Абсолютные величины статистики
- •5.3. Относительные величины статистики
- •6.1. Сущность и значение средних величин
- •6.2. Степенные средние
- •Хгарм. ‹ хгеомр. ‹ X арифм. ‹ xквадр.
- •6.3. Структурные средние
- •1.1. Сущность и значение изучения вариации признаков
- •1.2. Абсолютные и относительные показатели вариации
- •1.3. Свойства вариации и правила сложения дисперсии
- •2.1. Понятие рядов динамики и их виды
- •2.2. Аналитические показатели рядов динамики
- •2.3. Сопоставимость рядов динамики
- •2.4. Выявление общих тенденций в рядах динамики
- •2.5. Изучение сезонных колебаний
- •3.1. Понятие и виды статистических индексов
- •3.2. Обусловленность выбора весов при построении индексов
- •3.3. Индексы агрегатные и средние
- •3.4. Система динамических индексов
- •2. Регрессионный анализ
- •4.3. Измерение тесноты взаимосвязи
- •4.4. Анализ многофакторной связи
- •1. Понятие об активах, их классификация
- •1.2. Основные факторы производства в апк (земельный фонд, трудовые ресурсы, основные производственные фонды). Понятие, классификация
- •2.1. Население, как субъект и объект экономической деятельности
- •2.2. Показатели оценки демографической ситуации
- •2.3. Понятие и основные статистические показатели уровня жизни населения
- •2.4. Структура и баланс денежных доходов и расходов
- •3.1. Понятие и категории системы национальных счетов (снс)
- •3.2. Основные макроэкономические показатели снс
- •3.3. Классификация и состав снс, принципы их построения
- •1.1. Статистика сельскохозяйственных угодий
- •1.2. Статистика посевных площадей и многолетних насаждений
- •1.3. Статистика урожая и урожайности
- •2.1. Классификация в отрасли животноводства
- •2.2. Показатели численности и состава животных
- •2.3. Показатели движения и воспроизводства животных
- •2.4. Статистика продукции и продуктивности
- •3.1. Оценка основных фондов
- •3.2. Показатели состояния, движения и использования основных фондов
- •3.3. Понятие оборотных фондов
- •4.2. Система показателей производительности труда
- •Индексы производительности труда
- •5.1. Статистические показатели состава затрат на производство и себестоимости продукции
- •Индексный анализ динамики затрат и себестоимости продукции
- •Показатели валовой продукции, дохода, прибыли
- •6.2. Индексный анализ прибыли и рентабельности
- •Влияние прибыли и себестоимости на уровень рентабельности находят по формулам:
4.4. Анализ многофакторной связи
Решение практических задач сталкивает с тем фактом, когда корреляционные связи не ограничиваются зависимостями между двумя признаками. В действительности результативный признак зависит от множества факторов (Например, продуктивность животных тесно связана с уровнем кормления, генетическими особенностями, условиями содержания и т.д., каждый элемент которых, в свою очередь, вбирает множество других не менее важных факторов).
Среди многофакторных регрессионных моделей также выделяют: линейные и нелинейные. Наиболее простым для построения, анализа и экономической интерпритации являются многофакторные линейные модели, содержащие переменные только первой степени: Ŷх1х2у = ао+а1х1+а2х2+…+аnхn, где ао – свободный член уравнения; а1; а2; аn – коэффициенты регрессии; х1; х2; хn - факторные признаки.
интерпритация, т.е. статистическая оценка уравнения регрессии и значимости входящих в модель факторных признаков. При этом следует иметь ввиду, что при рассмотрении совокупного влияния факторов, в силу наличия особенностей во взаимосвязи между ними характер их влияния может меняться.
С целью расширения возможностей экономического анализа используются частные коэффициенты эластичности и детерминации, а также множественный коэффициент детерминации.
Частные коэффициент эластичности вычисляют с целью получения возможности сравнительной оценки связи под влиянием отдельных факторов и информации о тех резервах, которые в них заложены; вычисляют по формуле:
Эi = аi (xiср/уiср),
где аi – коэффициент регрессии при факторе i; xicр – среднее значение i-го фактора; уiср – среднее значение изучаемого показателя.
Частный коэффициент детерминации (dx): показывает на сколько процентов вариация результативного признака объясняется вариацией факторного, входящего в множественное уравнение регрессии: dx = ryx · βx,
где ryx – парный коэффициент корреляции между результативным и исследуемым факторным признаками; βx – соответствующий коэффициент уравнения множественной регрессии в стандартизованном масштабе (βx = a1 · (σx˛ / σy).
Множественный коэффициент корреляции вычисляется при наличии линейной связи между результативным признаком и несколькими факторными, а также между каждой парой факторных признаков:
R y/x1; x2 = √δ² / σ² = √1- (σ²ост / σ²),
где δ² - дисперсия теоретических значений результативного признака, рассчитанная по уравнению множественной регрессии; σ²ост - остаточная дисперсия; σ² - общая дисперсия.
Частные коэффициенты корреляции характеризуют степень тесноты между двумя признаками х1 и х2 при фиксированном значении других факторных признаков (х3 и т.д.), когда влияние последних исключается, т.е. связь между х1 и х2 оценивается как бы в «чистом виде».
Множественной коэффициент детерминации (D), представляющий собой значение R², показывающее величину доли общей вариации результативного признака, обусловленной изменением факторных признаков, входящих в многофакторную регрессионную модель.