
- •1. Предмет и задачи статистики.
- •2. Понятия и категории статистики.
- •3. Метод статистики.
- •4. Обобщающие статистические показатели. Абсолютные величины.
- •5. Обобщающие статистические показатели. Относительные величины.
- •1. Отношения между одноименными показателями.
- •2. Отношения между разноименными показателями.
- •6. Обобщающие статистические показатели. Средние величины.
- •7. Ряды распределения. Атрибутивные ряды.
- •8. Ряды распределения. Вариационные ряды.
- •9. Средняя арифметическая в вариационном ряду.
- •10. Свойства средней арифметической.
- •11. Средняя гармоническая.
- •12. Обобщенные характеристики вариационного ряда. Мода.
- •13. Обобщенные характеристики вариационного ряда. Медиана.
- •14. Показатели вариаций: размах вариаций, среднее линейное отклонение.
- •15. Показатели вариаций: дисперсия.
- •16. Свойства дисперсии.
- •17. Правило сложения дисперсий.
- •18. Относительные показатели вариаций: коэффициенты вариации.
- •19. Закономерности распределения. Кривые распределения.
- •20. Нормальное распределение. Особенности кривой нормального распределения.
- •21. Выравнивание фактического распределения по кривой нормального распределения.
- •22. Критерий согласия Пирсона.
- •23. Критерий согласия Колмагорова.
- •24. Показатель асимметрии распределения.
- •25. Показатель эксцесса распределения.
- •26. Статистические группировки. Типологическая группировка.
- •27. Статистические группировки. Структурная группировка.
- •28. Статистические группировки. Аналитическая группировка.
- •29.Ряды динамики. Виды рядов динамики.
- •30. Правило построения рядов динамики.
- •31. Показатели изменения уровней динамического ряда.
- •32. Обобщающие показатели уровней ряда.
- •33. Выравнивание рядов динамики.
- •34. Метод наименьших квадратов.
- •35. Свойства оценок параметров функций, полученных мнк.
- •36. Выравнивание ряда по полиному 1 степени с помощью мнк.
- •37. Выравнивание ряда по полиному 2 степени с помощью мнк.
- •38. Выравнивание ряда по полиному 3 степени с помощью мнк.
- •39. Расчет параметров полиномов с помощью мнк при переносе начала координат.
- •40. Измерение сезонных колебаний.
- •41. Интерполяция и экстраполяция.
- •42. Изучение взаимосвязей: функциональные связи.
- •43. Изучение взаимосвязей: корреляционные связи.
- •44. Изучение корреляционных связей: последовательность решаемых задач.
- •45. Изучение корреляционных связей: графический метод.
- •46. Изучение корреляционных связей: метод аналитических группировок.
- •47. Изучение корреляционных связей: однофакторный корреляционно-регрессионный анализ.
- •48. Однофакторный корреляционно-регрессионный анализ: выбор формы связи и оценка параметров уравнения регрессии.
- •49. Оценка тесноты связи между признаками: индекс корреляции.
- •50. Оценка тесноты связи между признаками: линейный коэффициент корреляции.
- •51. Изучение корреляционных связей: многофакторный корреляционно-регрессионный анализ.
- •52. Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ: отбор факторных признаков.
- •53. Построение линейного уравнения множественной регрессии с помощью мнк.
- •54. Анализ уравнения множественной регрессии. Частные коэффициенты регрессии, эластичности, - коэффициенты.
- •55. Оценка тесноты связи между признаками: парные и частные коэффициенты корреляции.
- •56. Оценка тесноты связи между признаками: коэффициенты множественной корреляции и детерминации.
- •57. Коэффициенты корреляции рангов (ккр). Ккр Спирмэна.
- •58. Коэффициенты корреляции рангов (ккр). Ккр Кендэла.
- •59.Измерение частоты связи между атрибутивными признаками: коэффициент ассоциации.
- •60. Измерение частоты связи между атрибутивными признаками: коэффициент взаимной сопряженности.
57. Коэффициенты корреляции рангов (ккр). Ккр Спирмэна.
Применение линейного коэффициента корреляции (r) является обоснованным лишь в условиях нормального, или близкого к нормальному, распределения изучаемых признаков. Для измерения интенсивности корреляционной связи между количественными признаками, форма распределения которых отличается от нормальной, а также между атрибутивными признаками, значения которых допускают ранжирование, используют коэффициенты корреляции рангов. Они основаны на измерении корреляции не самих значений признака, а их рангов, т.е. порядковых номеров в ранжированном ряду значений. Коэффициенты корреляции, базирующиеся на использовании рангов, были предложены англичанами Спирмэном и Кендэлом.
Для расчета ККР
Спирмэна значения признаков x
и y
нумеруют в порядке возрастания от 1 до
n.
Порядковые номера используются в
качестве рангов: Nx
и Ny..
Если встречаются несколько одинаковых
значений х и у, то каждому из них
присваивается ранг, равный частному от
деления суммы рангов, приходящейся на
эти одинаковые значения, на число
одинаковых значений; затем ранги
отдельных значений фактического признака
х сопоставляют с рангами результативного
признака у, рассчитывают разности di:
.
Степень тесноты связи между признаками определяется по формуле:
,
n
– число сопоставимых пар.
58. Коэффициенты корреляции рангов (ккр). Ккр Кендэла.
Применение линейного коэффициента корреляции (r) является обоснованным лишь в условиях нормального, или близкого к нормальному, распределения изучаемых признаков. Для измерения интенсивности корреляционной связи между количественными признаками, форма распределения которых отличается от нормальной, а также между атрибутивными признаками, значения которых допускают ранжирование, используют коэффициенты корреляции рангов. Они основаны на измерении корреляции не самих значений признака, а их рангов, т.е. порядковых номеров в ранжированном ряду значений. Коэффициенты корреляции, базирующиеся на использовании рангов, были предложены англичанами Спирмэном и Кендэлом.
Кендэл предложил
другую меру связи между признаками х и
у:
.
Для определения
ранги значения величин фактического
признака х располагают в порядке их
возрастания. В таком же порядке располагают
ранги соответствующих значений у.
Для определения P устанавливают, сколько чисел находится справа от каждого из этих элементов последовательности рангов признака у, превышающих ранг рассматриваемого элемента. Суммируют соответствующие (n-1) величин, получают значения P.
Для определения Q
подсчитывают, сколько чисел находится
справа от каждого из элементов
последовательности рангов признака у,
меньше этого ранга. Эти величины берут
со знаком «-» и в сумме дают значение Q.
.
59.Измерение частоты связи между атрибутивными признаками: коэффициент ассоциации.
Для измерения тесноты связи 2-х атрибутивных признаков, имеющих только 2 варианта значений, используют более простой показатель: коэффициент ассоциации. При этом исходные данные сводят в 4-х клеточную комбинационную таблицу:
Значение пр. В Значение пр. А |
1-е |
2-е |
Итого |
1-е |
a |
b |
a+b |
2-е |
c |
d |
c+d |
Итого |
a+c |
b+d |
n |
a,b,c,d – частоты сопоставимых признаков (частота совместимости появления):
,
.
.
Сильная связь между атрибутивными
признаками.