Розділ 4. Соціально-демографічна статистика

16. Предмет, мета та завдання вивчення соціальної статистики. Методи дослідження соціальній статистиці.

17. Аналіз структури населення. Соціальний статус. Соціальна стратифікація населення. Соціальна мобільність.

18. Домогосподарство та сім’я як об’єкт дослідження.

19. Потреби та попит, нормативи споживання та споживчі бюджети.

20. Види та склад доходів населення.

21. Рівень життя населення: теоретичні підходи та методи оцінки. Оцінка бідності населення.

22. Основні поняття, джерела даних про житлові умови населення. Система показників житлових умов населення.

23. Охорона здоров’я як пріоритетний напрям розвитку соціальної сфери.

24. Статистичний аналіз чисельності та складу населення.

25. Статистичне вивчення смертності населення.

26. Статистичне вивчення шлюбності.

27. Статистичне вивчення розлучуваності.

28. Статистичне вивчення народжуваності та плідності.

29. Статистичний аналіз міграції населення.

30. Статистичне спостереження населення.

Розділ 5. Статистичне моделювання та прогнозування

ТЕМА 1. Методологічні основи статистичного моделювання та прогнозування.

Логіка статистичного моделювання. Види статистичних моделей. Сутність і види статистичних прогнозів. Статистична сукупність як об'єкт дослідження. Типи ознак та їх вимірювання.

ТЕМА 2. Моделювання неоднорідних сукупностей

Поняття однорідності статистичної сукупності. Критерії перевірки однорідності. Статистична неоднорідність та її форми. Класифікація статистичної сукупності. Кластерні процедури класифікації. Інтегральна оцінка статистичної сукупності.

ТЕМА 3. Моделювання та прогнозування тенденцій розвитку.

Основні засади моделювання динаміки. Методи виявлення тенденції. Типи трендових моделей. Моделювання процесів з ефектом насищення. Короткострокове прогнозування на основі ковзних середніх. Експоненціальне згладжування

ТЕМА 4. Моделювання сезонних коливань.

Види сезонності. Сезонна декомпозиція. Сезонно-декомпозиційна модель Холта-Уінтера. Сезонне моделювання на основі гармонійного аналізу.

ТЕМА 5. Моделювання взаємозв'язків.

Типи моделей взаємозв'язків. Багатофакторні індексні моделі. Класична множинна регресія. Логіко-статистичні передумови забезпечення адекватності регресійних моделей. Оцінка якості статистичної моделі.

ТЕМА 6. Розширена регресія.

Регресія на змішаних факторних множинах. Адаптація регресійної моделі до неоднорідної сукупності. Регресія на групуваннях. Модель стандартизованих групувань.

ТЕМА 7. Багатофакторне прогнозування.

Методологічні принципи багатофакторного прогнозування. Динамічна моделі для сукупності об'єктів. Нелінійна регресія.

РОЗДІЛ 5. СТАТИСТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ

31. Логіка статистичного моделювання. Види статистичних моделей.

32. Статистична неоднорідність та її форми. Інтегральна оцінка статистичної сукупності.

33. Класифікація статистичної сукупності. Кластерні процедури класифікації.

34. Основні засади моделювання динаміки. Ідентифікація моделей кривих росту.

35. Основні засади моделювання динаміки. Експоненціальне згладжування.

36. Основні засади моделювання динаміки. Моделювання повних циклів.

37. Моделювання сезонних коливань. Сезонна декомпозиція часового ряду.

38. Моделювання сезонних коливань. Сезонно-декомпозиційна модель Холта-Уінтера.

39. Моделювання взаємозв’язків. Типи моделей взаємозв’язків.

40. Моделювання взаємозв’язків. Класична множинна регресія.

41. Моделювання взаємозв’язків. Оцінка якості статистичних моделей.

42. Розширена регресія. Регресія на змішаних факторних множинах.

43. Розширена регресія. Адаптація регресійної моделі до неоднорідної сукупності.

44. Моделі багатофакторного прогнозування.

45. Багатофакторне прогнозування. Нелінійна регресія.