- •Происхождение и значение термина статистика.
- •Предмет статистики.
- •Основные понятия статистической методологии.
- •Понятие статистического показателя.
- •Назначение и применение статистических показателей.
- •Виды статистических показателей.
- •7. 3 Этапа статистического исследования.
- •8. Понятие статистического наблюдения, его цели.
- •9. Программа и организация статистического наблюдения.
- •10. Классификация статистического наблюдения.
- •11. Сплошное и не сплошное статистическое наблюдение.
- •12. Обследование основного массива. Выборочное и монографическое наблюдение.
- •13. Классификация статистического наблюдения по времени проведения.
- •14. Классификация статистического наблюдения по источникам сведений.
- •15. Отчетность, как важнейший вид статистического наблюдения. Классификация отчетности.
- •16. Понятие Снс и преимущества ее использования.
- •17. Группировка. Понятие и применение.
- •19. Статистические таблицы.
- •20. Применение методов многомерной группировки и классификации данных. Кластерный анализ.
- •21. Понятие о статистических графиках, правила их построения.
- •22. Классификация статистических графиков.
- •23. Классификация и назначение относительных величин.
- •28. Виды средних величин.
- •29. Понятие и назначение средних величин в статистике.
- •30. Средняя арифметическая и средняя гармоническая величины.
- •31. Средняя геометрическая, хронологическая величины.
- •32. Мода и медиана.
- •33. Показатели вариации признака.
- •38. Моментные и интервальные ряды динамики и их отличительные черты.
- •39. Система показателей ряда динамики.
- •42. Средние характеристики ряда динамики.
- •43. Выявление и характеристика основной тенденции временного ряда.
- •44. Статистическое изучение сезонности.
- •46. Понятие ошибки выборки. Виды отбора.
- •51. Индекс Пааше-Ласпейреса.
- •56. Виды связей и зависимостей признаков.
- •57. Корреляционный анализ (показатели).
- •58. Построение модели парной регрессии.
- •59. Построение модели множественной регрессии.
- •60. Способы оценки полученных моделей регрессии (основные критерии).
- •61. Мультиколлинеарность и способы ее устранения.
- •62. Основные показатели статистики населения.
- •63. Основные показатели, характеризующие основные фонды:
- •64. Основные показатели статистики оборотных фондов.
- •65. Основные показатели статистики трудовых ресурсов.
- •66. Основные показатели статистики оплаты труда.
- •68. Основные показатели статистики продукции.
- •69. Основные показатели статистики результатов производства.
19. Статистические таблицы.
С помощью статистических таблиц осуществляется представление данных результатов статистического наблюдения, сводки и группировки.
Внешне статистическая таблица представляет собой систему построенных особым образом горизонтальных строк и вертикальных столбцов, имеющих общий заголовок, заглавия граф и строк, на пересечении которых и записываются статистические данные.
Подлежащее таблицы — это объект статистического изучения, то есть отдельные единицы совокупности, их группы или вся совокупность в целом.
Сказуемое таблицы — это статистические показатели, характеризующие изучаемый объект.
Простые таблицы содержат перечень отдельных единиц, входящих в состав совокупности анализируемого экономического явления. В групповых таблицах цифровая информация в разрезе отдельных составных частей исследуемой совокупности данных объединяется в определенные группы в соответствии с каким-либо признаком. Комбинированные таблицы содержат отдельные группы и подгруппы, на которые подразделяются экономические показатели, характеризующие изучаемое экономическое явление.
20. Применение методов многомерной группировки и классификации данных. Кластерный анализ.
Многомерные группировки – группировки на основе множества признаков, которые получили распространение благодаря использованию программ, которые позволяют образовать любые объемы информации. С их помощью можно: 1) формировать однородные совокупности, 2) осуществлять выбор существенных признаков, 3) выделять типовые группы объектов по множеству признаков. Задача многомерных группировок – выделение сгущений точек (объектов) в n-мерном пространстве.
Кластерный анализ – совокупность методов, предназначенных для формирования относительно отдаленных друг от друга групп, близких между собой объектов по информации о расстояниях или связях (мерах близости). Кластеры (группы) формируются на основании близости объектов одновременно по всему комплексу признаков, описывающих объект.
21. Понятие о статистических графиках, правила их построения.
Статистический график - это чертеж, на котором статистические совокупности, характеризуемые определенными показателями, описываются с помощью условных геометрических образов или знаков.
Графический метод – метод условного изображения данных при помощи линий, знаков, геометрических фигур.
Элементы графиков:
графический образ (линейный квадрат, сектор и т.д.)
поле графика (место, где он изображен)
пространственные ориентиры (система координатных сеток)
масштабные ориентиры (масштаб и система масшникал)
экспликация графика (словесное объяснение графика)
22. Классификация статистических графиков.
Существует множество видов графических изображений. Их классификация основана на ряде признаков:
а) способ построения графического образа;
Линейные: статистические кривые.
Плоскостные: столбиковые, полосовые, квадратные, круговые, секторные, фигурные, точечные, фоновые.
Объемные: поверхности распределения.
б) геометрические знаки, изображающие статистические показатели и отношения;
в) задачи, решаемые с помощью графического изображения.
Различают диаграммы (сравнения, динамики, структуры) и статистические карты(картограммы – нанесение данных на географические карты и картодиаграммы ).
Виды диаграмм:
линейные
столбиковые (гистограмма)
полосовые
квадратные (для их построения из значений признака надо извлечь квадратный корень)
круговые
знак варзара
радиальные диаграммы, система полярных координат
структурная диаграмма