16. Виды и типы показателей, используемых в статистических наблюдениях, правила построения, статистических показателей и индексов, организация статистических работ.

Статистическое наблюдение - это предварительная стадия статистического исследования, которая представляет собой планомерный, научно организованный учет (сбор) первичных статистических данных о массовых социально-экономических явлениях и процессах.

Виды наблюдений:

1.Непрерывное (текущее) статистическое наблюдение - это систематическая регистрация фактов или явлений по мере их поступления с целью изучения их динамики.

2.прерывного наблюдения являются единовременное и периодическое.

По охвату единиц совокупности статистическое наблюдение бывает сплошным и несплошным

Статистические показатели:

Абсолютные показатели характеризуют итоговую численность единиц совокупности или ее частей, размеры (объемы, уровни) изучаемых явлений и процессов, выражают временные характеристики. Абсолютные показатели могут быть только именованными числами, где единица измерения выражается в конкретных цифрах. В зависимости от сущности исследуемого явления и поставленных задач единицы измерения могут быть натуральными, условно-натуральными, стоимостными и трудовыми.

Разновидностью натуральных единиц выступают условно-натуральные, которые используются в тех случаях, если продукт, имея несколько разновидностей, должен переводиться в условный продукт с помощью специальных коэффициентов (молочные продукты с разным содержанием сливочной основы, мыло с разным содержанием жирных кислот и т.д.).

Трудовые единицы измерения призваны отражать затраты труда, трудоемкость технологических операций в человеко-днях, человеко-часах.

Относительные показатели - это цифровые обобщающие показатели, они есть результат сопоставления двух статистических величин. По своей природе относительные величины производны от деления текущего (сравниваемого) абсолютного показателя на базисный показатель.

Индексы в статистике, относительные величины, количественно характеризующие сводную динамику (реже — изменение в пространстве) разносоставной совокупности. Так, означает, что общий уровень всех розничных цен в государственной торговле СССР в 1964 по сравнению с уровнем их в 1950 был 0,76, или 76%

17. Статистические методы классификации и группировки, анализ взаимосвязи и динамики социально-экономических явлений.

Классификация — это разделение множества объектов технико-экономической и социальной информации на подмножества по их сходству или различию в соответствии с принятыми методами, подразделяемыми на иерархический и фасетный.

Иерархический метод классификации — это последовательное разделение множества объектов на подчиненные классификационные группировки. При этом деление производится сначала по выбранному признаку на крупные классификационные группировки, а затем каждая из них делится по другому признаку на ряд последующих группировок, конкретизируя объект классификации. Таким образом, между классификационными группировками устанавливается подчиненность (иерархия).

Фасетный метод классификации — это параллельное разделение множества объектов на независимые классификационные группировки. В этом случае множество объектов информации описывается набором независимых фасетов (списков), не имеющих жесткой взаимосвязи друг с другом, которые можно использовать отдельно для решения различных задач.

Группировка представляет собой способ подразделения рассматриваемой совокупности данных на однородные по изучаемым признакам группы.

Метод группировки позволяет обеспечивать первичное обобщение данных, представление их в более упорядоченном виде. Благодаря группировке можно соотнести сводные показатели по совокупности в целом со сводными показателями по группам. Появляется возможность сравнивать, анализировать причины различий между группами, изучать взаимосвязи между признаками. Группировка позволяет делать вывод о структуре совокупности и о роли отдельных групп этой совокупности. Именно группировка формирует основу для последующей сводки и анализа данных.

Важнейшие  методы, применяемые в анализе связи между явлениями: метод  приведения  параллельных данных,  метод  группировок,  графический  метод, метод дисперсионного анализа, балансовый метод.

Статистическое моделирование связи методом корреляционного анализа.

Метод приведения параллельных данных-исходные данные по признаку X располагаются в порядке возрастания или убывания, а по признаку Y записываются соответствующие им показатели. Путем сопоставления значений X и Y, делается вывод о наличии и направлении зависимости.

Графический метод-наглядное представление наличия и направления взаимосвязей между признаками. Значение факторного признака X располагается по оси абсцисс, а значение результативного признака по оси ординат. По совместному расположению точек на графике делают вывод о направлении и наличии зависимости.

Методы анализа основной тенденции (тренда) в рядах динамики: метод укрупнения интервалов, метод скользящей средней (эмпирического выравнивания), метод аналитического выравнивания.

Сущность метода укрупнения интервалов-исходный ряд динамики преобразуется и заменяется другими состоящими из других уровней, относящихся к укрупненным периодам или моментам времени.

Метод скользящей средней-преобразование исходного ряда динамики. Для выявления тенденции формируются интервал, состоящий из одинакового числа уровней. При этом каждый последующий интервал получается путем смещения на 1 уровень от начального. По образованным таким образом интервалам определяются в начале сумма, а затем средние.

Методы интерполяции и экстраполяции рядов динамики, прогнозирования.