
- •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.
19. Закономерности распределения. Кривые распределения.
Во многих вариационных
рядах можно заметить определенную связь
в изменении частот
и значений варьирующего признака
.
Такого рода закономерное изменение
частот
в вариационных рядах называют
закономерностями распределения. Одна
из важных задач анализа вариационных
рядов – выявить закономерность
распределения и определить ее характер.
Закономерности распределения явственно
проступают в массовом наблюдении,
поэтому основной путь выявления
закономерностей распределения –
построение вариационных рядов для
достаточно больших совокупностей. Кроме
того, важное значение имеет правильное
построение самого вариационного ряда,
т.е. определение такого числа групп и
размера интервалов ряда, при которых
закономерности распределения проявляются
наиболее отчетливо.
Исследования закономерностей распределения связано с решением двух последовательных задач:
1. Выравнивание фактического (эмпирического) распределения, которое состоит в том, что на основании фактического распределения подбирается теоретическая кривая y = f(x);
2. Проверка соответственно выбранного теоретического распределения к фактическому.
Первоначальные представления о фактической форме распределения дают графики – полигон, гистограмма.
Опираясь на фактические данные, а также на анализ сущности изучаемого явления, подбирают теоретическую кривую распределения.
Теоретической кривой распределения называют графическое изображение в виде плавной линии изменения частот в вариационном ряду, функционально связанного с изменением вариантов xi.
20. Нормальное распределение. Особенности кривой нормального распределения.
В практике статистических исследований в качестве теоретического распределения чаще других используется нормальное распределение. Кривую нормального распределения правомерно использовать для выравнивания в тех случаях, когда на величину изучаемого признака оказывает влияние большое число полученных факторов, которые действуют независимо друг от друга и ни один из этих факторов не имеет преобладающего влияния над другим.
Уравнение нормального
распределения:
.
-
ордината кривой нормального распределения
(частости).
Нормированное
отклонение:
.
Т.о., кривая
нормального распределения может быть
построена по двум параметрам: средняя
арифметическая
;
среднее квадратическое отклонение
.
Особенности кривой нормального распределения:
1. Кривая симметрична,
поэтому в ней средняя, мода и медиана
совпадают:
;
2. Кривая асимптотически приближается к оси абсцисс, продолжаясь в обе стороны до бесконечности;
3. Кривая имеет 2
точки перегиба, находящиеся на расстоянии
от среднего значения признака:
;
4. В промежутке
находится 68,3% всех значений признака;
в промежутке
- 95,4%; в промежутке
- 99,7%.
21. Выравнивание фактического распределения по кривой нормального распределения.
Оно связано с выполнением следующих действий:
1. Для рассматриваемого вариационного ряда рассчитывают среднюю арифметическую и среднеквадратическое отклонение;
2. Для каждого
вариационного ряда (середины каждого
интервала) вычисляют его нормированное
отклонение:
.
3. Зная нормированное
отклонение определяют значение функции
плотности нормального распределения
:
;
4. Для каждого
варианта рассчитывают теоретическую
частоту
по формуле:
,
гдеn
– общее число наблюдений; i
– величина интервала.