
- •7.Значение стат.Таблиц в экономическом анализе.Сост.Части и правила построения стат.Таблиц.
- •8.Сущность,значении и классиф.Абсолютных величин.
- •9.Виды относительных величин. Формы их выражения и условия применения,расчет и взаимосвязь..
- •10.Сущность средних величин,условия примен.,методика расчета.Средняя арифм.,средняя гармонич.-условия их применения.
- •6.Сущность рядов распределения,их виды.Графич.Изображение стат.Данных.
- •41. Счет использ доходов и его пок-ли в снс.
- •42. Счет капиталообразов и его пок-ли в снс.
- •11. Порядок расчета средней арифметической в интервальном ряду
- •13. Вариация признаков методы расчета показ-ей, её характер-х
- •37. Счет про-ва и его пок-ли в снс.
- •38. Счет образов доходов и его пок-ли в снс.
- •39 Счет распредел первичн доходов и его пок-ли в снс.
- •40. Счет вторич распредел доходов и его пок-ли в снс.
11. Порядок расчета средней арифметической в интервальном ряду
При расчете средней арифметической для интервального вариационного ряда сначала определяют среднюю для каждого интервала, как полусумму верхней и нижней границ, а затем — среднюю всего ряда. В случае открытых интервалов значение нижнего или верхнего интервала определяется по величине интервалов, примыкающих к ним.
Средние, вычисляемые из интервальных рядов
являются приближенными.
Средние, вычисляемые из интервальных рядов являются приближенными. Степень их приближения зависит от того, в какой мере фактическое распределение единиц совокупности внутри интервала приближается к равномерному.При расчете средних в качестве весов могут использоваться не только абсолютные, но и относительные величины (частость):
13. Вариация признаков методы расчета показ-ей, её характер-х
а)Абсолютные
показатели вариации: 1.размах вариации-
представляет собой разность между
наибольшим и наименьшим значением
признака.
2.среднее линейное отклонение- Используя
ранее принятые обозначения варьирующего
признака, веса и средней, можно порядок
расчета среднего линейного отклонения
записать в виде формулы .
Но в случае, если варианты в распределении
признака не повторяются, то среднее
линейное отклонение рассчитывается
по следующей формуле:
3.дисперсия – Среднее арифметическое
из квадрата отклонений называется
дисперсией
- средний квадрат отклонения, взвешенный;
- средний квадрат отклонения, невзвешенный.
б)Относительные
показатели вариации: 1.коэф-нт осцилляции;
2.коф-нт вариации абсолютного отклонения;
3коэф-нт вариации
12. Структурные средние величины Кроме степенных средних в статистике для относительной характеристики величины варьирующего признака и внутреннего строения рядов распределения пользуются структурными средними, которые представлены ,в основном, модой и медианой.
Мода
— это наиболее часто встречающийся
вариант ряда. Мода применяется, например,
при определении размера одежды, обуви,
пользующейся наибольшим спросом у
покупателей. Модой для дискретного
ряда является варианта, обладающая
наибольшей частотой. При вычислении
моды для интервального вариационного
ряда необходимо сначала определить
модальный интервал (по максимальной
частоте), а затем — значение модальной
величины признака по формуле:
где:
—
значение моды
— нижняя граница модального интервала
— величина интервала
—
частота модального интервала
— частота интервала, предшествующего
модальному
—
частота интервала, следующего за
модальным Медиана
—
это значение признака, которое лежит
в основе ранжированного ряда и делит
этот ряд на две равные по численности
части.Для определения медианы в
дискретном ряду при наличии частот
сначала вычисляют полусумму частот
,
а затем определяют, какое значение
варианта приходится на нее. (Если
отсортированный ряд содержит нечетное
число признаков, то номер медианы
вычисляют по формуле:
Ме
= (n(число признаков в совокупности) +
1)/2, в случае четного числа признаков
медиана будет равна средней из двух
признаков находящихся в середине ряда).
При вычислении медианы для интервального
вариационного ряда сначала определяют
медианный интервал, в пределах которого
находится медиана, а затем — значение
медианы по формуле:
где:
—
искомая медиана
—
нижняя граница интервала, который
содержит медиану
— величина интервала
—
сумма частот или число членов ряда
- сумма накопленных частот интервалов,
предшествующих медианному
—
частота медианного интервала
36. Понятие, хар-ка и методика расчета важнейш макроэк пок-лей СНС. ВВп явл-ся важнейш макроэк пок-лем рез-тов функцион эк-ки большинство стран. ВВп-это конечн стоим товаров и услуг, произведенных резидентами страны в определ момент. По РБ за 2011 г ВВп сост 274,3 трилл рубл, в % к 2010 это составл 105,3%.Способы расчета ВВП: 1) производств метод (ВВП=ВДС+Н(мину субсидии) на про-во и импорт), 2)распределит метод (ВВП=опл труда раб+Н(минус субсидии) на про-во и имп+Валов прибыль и валов смеш доходы), 3)метод конечн использ (ВВП=Расходы на конечн потребл+Валов накопл+Сальдо(эксп-имп)+изменение запасов мат обор ср-в). Органы гос стат-ки рассчит след виды оценок ВВП: 1)ВВп в осн ценах, 2)ВВп в рын ценах, 3)ВВп в текущ ценах, 4)ВВп в постоян ценах. Оценка ВВп в текущ ценах необход для определ стоим произв тов и услуг стоимостной стр-ры и пропорции между произв про-том и капиталовлож. Оценка в пост ценах необхд для изуч динамики ВВп. Сущ след методы расч ВВп в пот ценах: 1)метод двойного дефлятир, 2)метод одинарного дефлятир, 3)метод экстраполяции, 4)метод переоценки элементов затрат.
14.
ДисперсияНаряду
с изучением вариации признака по всей
совокупности в целом, становится
возможным изучить вариацию для каждой
из составляющих ее группы, а также и
между этими группами. В простейшем
случае, когда совокупность расчленена
на группы по одному фактору, изучение
вариации достигается посредством
исчисления и анализа трех
видов дисперсий:
общей, межгрупповой и внутригрупповой.
Общая
дисперсия
измеряет
вариацию признака по всей совокупности
под влиянием всех факторов, обусловивших
эту вариацию. Она равна среднему квадрату
отклонений отдельных значение признака
х
от общей средней величины и может быть
вычислена как простая
дисперсия
или взвешенная
дисперсия
.
Межгрупповая
дисперсия
характеризует
систематическую вариацию результативного
признака, обусловленную влиянием
признака-фактора, положенного в основание
группировки. Она равна среднему квадрату
отклонений групповых (частных) средних
от общей средней
:
,
где f
– численность единиц в группе.
Внутригрупповая
(частная) дисперсия
отражает случайную вариацию неучтенных
факторов и не зависящую от признака-фактора,
положенного в основание группировка.
Она равна среднему квадрату отклонений
отдельных значений признака внутри
группы х
от средней арифметической этой группы
xi
(групповой средней) и может быть исчислена
как простая
дисперсия
или
как взвешенная
дисперсия
.
На основании внутригрупповой дисперсии
по каждой группе, т.е. на основании
можно
определить общую среднюю
из внутригрупповых дисперсий:
.
Согласно правилу
сложения дисперсий
общая дисперсия равна сумме средней
из внутригрупповых и межгрупповой
дисперсий:. Пользуясь правилом сложения
дисперсий, можно всегда по двум известным
дисперсиям определить третью –
неизвестную. Чем больше доля межгрупповой
дисперсии в общей дисперсии, тем сильнее
влияние группировочного признака на
изучаемый признак. Поэтому в статистическом
анализе широко используется эмпирический
коэффициент детерминации
- показатель, представляющий собой долю
межгрупповой дисперсии в общей дисперсии
результативного признака и характеризующий
силу влияния группировочного признака
на образование общей вариации:
.
При отсутствии связи эмпирический
коэффициент детерминации равен нулю,
а при функциональной связи – единице.
Эмпирическое
корреляционное отношение
– это корень квадратный из эмпирического
коэффициента детерминации:
.
15
Ряды динамики.Ряды
динамики — это ряды статистических
показателей, характеризующих развитие
явлений природы и общества во
времени.Средний уровень в интервальных
рядах динамики (
)
исчисляется по формуле средней
арифметической простой:
y
— уровни ряда (y1, y2 ,...,yn),
n — число периодов (число уровней ряда).Моментные ряды динамики
Уровни моментных рядов динамики характеризуют состояние изучаемого явления на определенные моменты времени. Каждый последующий уровень включает в себя полностью или частично предыдущий показатель.
y -уровни моментного ряда;n -число моментов (уровней ряда);n — 1 — число периодов времени (лет, кварталов, месяцев).
Ряд средних величин Абсолютные приросты (Δy) показывают, на сколько единиц изменился последующий уровень ряда по сравнению с предыдущим:
При
уменьшении абсолютных значений ряда
будет соответственно "уменьшение",
"снижение".
Коэффициент роста показывает, во сколько раз изменился уровень ряда по сравнению с предыдущим. Формулы расчета можно записать следующим образом:
Темпы
роста показывают, сколько процентов
составляет последующий уровень ряда
по сравнению спредыдущим:
Темпы прироста показывают, на сколько процентов увеличился уровень отчетного периода по сравнению с предыдущим:
Тпр = Тр - 100% или Тпр= абсолютный прирост / уровень предшествующего периода * 100% Среднегодовой темп роста исчисляется в следующей последовательности:
Среднегодовой
темп прироста ()
Среднегодовой
коэффициент роста ( снижения ) по формулам
средней геометрической может быть
исчислен двумя способами:
на базе абсолютных показателей ряда динамики по формуле:
n
— число уровней; n — 1 — число лет в
период;