
- •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.
3. Метод статистики.
Статистикой в середине 18 века стали называть совокупность разного рода сведений о государстве.
В настоящее время термин «статистика» имеет не одно, а несколько значений:
1. Совокупность сведений о тех или иных явлениях.
2. Процесс получения сведений с последующей их обработкой.
3. Наука, изучающая приемы статистического исследования и построения статических показателей.
С целью изучения своего предмета статистика применяет разнообразные методы.
В общей теории статистики изучаются статистические методологии, общая для всех отраслевых статистик. Именно общая теория статистики освещает приемы и правила сбора и обработки статистикой информации с целью:
1. Изучения структуры совокупности и соотношения отдельных ее частей.
2. Изучения распределения единиц совокупности по отдельным признакам.
3. Определения среднего значения признака и его вариации.
4. Изучения динамики рассматриваемого явления.
5. Изучения взаимосвязи между отдельными явлениями и показателями.
Для решения этих задач применяют приемы и методы, образующие статистическую методологию и обусловленные спецификой предмета статистики:
1. Метод массовых наблюдений.
2. Выборочный метод.
3. Метод группировки.
4. Методы анализа с помощью обобщенных показателей.
5. Метод анализа рядов динамики.
6. Корреляционно-регрессивный метод.
7. Индексный метод.
4. Обобщающие статистические показатели. Абсолютные величины.
Статистическая совокупность может быть охарактеризована количественно с помощью статистических показателей.
Статистический показатель - число, характеризующее ту или иную сторону изучаемого явления. Если статистический показатель относится к отдельному явлению, он называется индивидуальным, если характеризует совокупность явлений – обобщающий статистический показатель.
Статистические показатели могут быть абсолютными, относительными или средними величинами.
Абсолютными величинами в статистики называются количественные показатели, характеризуют размеры изучаемых общественных явлений.
Абсолютные величины выражают либо уровни, характеризующие состояния, явления на определенный момент, либо результаты процессов за определенный период.
Абсолютные величины всегда являются именованными величинами, т.е. выражаются в единицах измерения, присущих соответствующим явлениям.
В составе единиц измерения абсолютной величин можно выделить натуральные измерители (кг, м, т, л), условно натуральные единицы (т/км), трудовые измерители (чел-час), стоимостные измерители (рубли).
5. Обобщающие статистические показатели. Относительные величины.
Статистическая совокупность может быть охарактеризована количественно с помощью статистических показателей.
Статистический показатель - число, характеризующее ту или иную сторону изучаемого явления. Если статистический показатель относится к отдельному явлению, он называется индивидуальным, если характеризует совокупность явлений – обобщающий статистический показатель.
Статистические показатели могут быть абсолютными, относительными или средними величинами.
Относительной величиной называют количественную характеристику соотношения двух взаимосвязанных или имеющих определенную общность статистических показателей.
Относительная величина представляет собой дробь: ее числителем является величина, которую хотят сравнить (величина сравнения), а в знаменателе - величина, с которой производят сравнение (база сравнения).
В зависимости от того, к какому числу единиц приравнивается база сравнения, относительные величины могут выражаться в форме:
1. Коэффициента, если база сравнения принята за единицу (применяется, если величина сравнения превышает базу сравнения).
2. Процентов, если база сравнения принята за 100 единиц (применяется, когда размерность величины сравнения не сильно отличается от базы сравнения).
3. Промилле, если база сравнения принята за 1000 единиц (применяется, когда величина сравнения очень мала по сравнению с базой сравнения).
Используемые статистикой относительные величины можно классифицировать: