
- •Департамент образования, науки и кадров
- •Предисловие
- •Предмет и метод статистики
- •Предмет статистики.
- •Статистическая совокупность и статистическая единица. Статистические признаки и показатели.
- •1.3. Метод статистики. Стадии (этапы) статистического исследования.
- •Современная систематизация статистики в Республике Беларусь. Задачи государственной статистики.
- •Контрольные вопросы к теме 1
- •2. Метод статистического наблюдения
- •2.1. Сущность статистического наблюдения.
- •2.2. Организационно – методический план проведения статистического наблюдения.
- •2.3. Программа статистического наблюдения.
- •2.4. Формы статистического наблюдения.
- •2.5. Статистические формуляры.
- •Виды статистического наблюдения.
- •Способы проведения статистических наблюдений.
- •2.8. Место, сроки и период проведения статистических наблюдений.
- •Ошибки статистического наблюдения и меры борьбы с ними.
- •2.10. Первичная статистическая сводка.
- •Контрольные вопросы к теме 2
- •Метод обсалютных и относительных статистических показателей
- •3.1. Содержание, виды и значения абсолютных статистических показателей.
- •3.2. Сущность и значение относительных статистических показателей.
- •3.3. Виды относительных показателей. Относительные показатели динамики
- •3.4. Относительные показатели структуры.
- •Относительные показатели координации.
- •Относительные показатели интенсивности.
- •Относительные показатели сравнения.
- •Относительные показатели выполнения заказа.
- •Относительные показатели уровня экономического развития.
- •Контрольные вопросы к теме № 3
- •Графический метод
- •4.1. Сущность и значение графического метода.
- •Классификация графических изображений.
- •4.3. Основные требования, предъявляемые к построению координатных диаграмм.
- •4.4. Способы графического изображения показателей динамики и структуры.
- •Способы графического изображения показателей сравнения.
- •Сущность и значение картограмм и картодиаграммы.
- •Контрольная вопросы к теме 4
- •Метод вариационных рядов
- •Сущность вариации. Виды вариационных признаков.
- •5.2. Понятие о вариационных рядах. Ранжированный ряд.
- •По числу работников животноводства
- •5.3. Дискретный ряд распределения.
- •Работников животноводства
- •5.4. Интервальный ряд распределения.
- •Контрольные вопросы к теме 5
- •6. Метод средних величин и показателей вариации
- •6.1. Сущность средних величин.
- •6.2. Средняя арифметическая величина.
- •В ранжированном ряду распределения
- •Ряду распределения
- •6.3. Основные свойства средней арифметической величины.
- •6.4. Средняя хронологическая величина.
- •6.5. Средняя квадратическая величина.
- •Средняя геометрическая величина.
- •6.7 Средняя гармоническая величина.
- •6.8. Структурные среднее. Сущность и значение моды
- •6.9. Сущность и значение медианы
- •6.10. Понятие о простейших показателях вариации
- •6.11. Среднее квадратической отклонение
- •Для расчёта среднего годового удоя коров
- •6.12. Коэффициент вариации
- •Контрольна вопросы к теме 6
- •Выборочный метод
- •7.1. Сущность генеральной и выборочной совокупности
- •Понятие о стохастической совокупности
- •7.3. Сущность выборочного метопа
- •7.4. Преимущества и недостатки выборочного метода
- •7.5. Способы отбора, их преимущества и недостатки.
- •7.6. Сущность ошибок репрезентативности и порядок их расчета
- •7.7. Понятие о малой выборке. Точечная оценка основных статистических характеристик
- •7.8. Предельная ошибка выборки. Интервальная опенка основных статистических характеристик
- •7.9. Приемы расчета численности выборки при различных способах отбора
- •Контрольные вопросы к теме 7
- •Метод статистических группировок. Статистические таблицы
- •8. Понятие о вторичной (сложной) статистической сводке
- •8.2. Типологические группировки
- •8.3. Структурные группировки
- •8.4. Содержание и значение аналитических группировок. Группировочные признаки
- •8.5. Сущность и порядок проведения простой и аналитической группировки
- •Аналитической группировки
- •Результативными показателями в картофелеводстве
- •8.6. Содержание и значение комбинированной группировки
- •8.7. Сущность и значение статистических таблиц.
- •8.8. Элементарный состав статистических таблиц
- •8.9. Виды и формы статистических таблиц
- •8.10. Вспомогательные и результативные статистические таблицы
- •Результатами производства, 2003 г.
- •Льноперерабатывающих предприятий апк в 2003 г.
- •8.11. Оформление статистических таблиц
- •Контрольные вопросы к теме 8
- •9. Основы дисперсионного метода
- •9.1. Понятие о дисперсионном методе
- •9.2. Виды вариаций Порядок определения объёма вариаций
- •Признака-результата
- •Крестьянских хозяйствах
- •Фитофтороза, на урожайность картофеля
- •Признака-результата
- •9.3. Виды дисперсий. Правило сложения дисперсий
- •9.4. Особенности расчёта исправленных дисперсий
- •9.5. Понятие о критерии р. Фишера
- •9.6. Пример оформления и оценки результатов решения однофакторного дисперсионного комплекса
- •9.7. Двухфакторный дисперсионный комплекс
- •Зерновых культур
- •9.7. Особенности многофакторного дисперсионного комплекса
- •Урожайности зерновых культур
- •Контрольные вопросы к теме 9
- •10. Основы корреляционно-регрессионного
- •10.1. Сущность и виды корреляций
- •10.2. Основные формы корреляционной связи между признаками
- •10.3. Показатели тесноты корреляционных связей. Корреляционное отношение
- •10.4. Коэффициенты прямолинейной парной корреляции
- •10.5. Ранговый коэффициент корреляции
- •10.6. Коэффициент множественной корреляции
- •10.7. Показатели детерминации
- •10.8. Сущность, виды, и значение уравнений регрессии
- •10.9. Уравнение прямолинейной регрессии
- •10.10. Уравнение гиперболической регрессии
- •Регрессии
- •Гиперболической регрессии
- •10.11. Уравнение параболической регрессии
- •Параболической регрессии
- •Параболической регрессии
- •10.12. Уравнение множественной регрессии
- •10.13. Коэффициенты эластичности
- •11. Метод динамических рядов
- •11.1. Сущность динамического ряда
- •11.2. Классификация динамических рядов
- •Сельскохозяйственных предприятиях
- •11.3. Основные показатели динамического ряда
- •11.4. Абсолютные приросты уровней
- •11.5. Темпы роста уровней
- •11.6. Темп прироста уровней
- •11.7. Абсолютное значение одного процента прироста
- •11.9. Приемы выравнивания динамических рядов
- •11.10. Способы аналитического выравнивания динамического рядов
- •11.11. Аналитическое выравнивание по показательной кривой
- •11.12. Аналитическое выравнивание по параболе второго порядка
- •11.13. Аналитическое выравнивание по уравнению гиперболы
- •11.14. Понятие об интерполяции и экстраполяции уровней динамического ряда
- •Контрольные вопросы к теме 11
- •12. Индексный метод
- •12.1. Сущность и значение индексного метода
- •12.2. Индивидуальные и общие индексы
- •12.3. Индексы с постоянными и переменными весами
- •12.4. Индексы постоянного и переменного состава
- •12.5. Средние арифметические и средние гармонические индексы
- •Организации
- •12.6. Практическое применение индексного метода в факторном анализе
- •12.7. Особенности многофакторного индексируемого анализа
- •12.8. Некоторые особенности формализации индексного метода
- •Контрольные вопросы к теме 12
- •Библиографический список
10.12. Уравнение множественной регрессии
Применение корреляционного метода при изучении зависимости признака – результата от нескольких факторных признаков формируется по схеме, аналогической простой (парной) корреляции.
Одной из важнейших задач многофакторного корреляционного комплекса является составление и решение уравнений множественной регрессии. Этот процесс включает следующие этапы: выбор уравнения взаимосвязи между признаками, отбор наиболее существенных факторных признаков, определение оптимального числа статистических единиц для получения несмещенных оценок.
При выборе формы корреляционной связи целесообразно учитывать следующие требования: во-первых, выбранное уравнение должно отражать основные черты закономерности, например, близкой к прямолинейной либо гиперболической или к параболической и т.п.; во-вторых, принятое аналитическое уравнение должно иметь по возможности несложный вид; в-третьих, число основных факторов должно быть рациональным.
Разработка множественной корреляционной модели всегда с отбором существенных факторов, оказывающих наибольшее влияние на признак-результат. При этом в задачу неоправданно большого числа факторов ведет к значительному усложнению ее решения. В то же время непродуманное исключение факторных признаков может привести к существенному искажению корреляционной взаимосвязи. В уравнение множественной регрессии не рекомендуется вводить те факторы, которые находятся между собой в тесной связи. В такой ситуации неизбежно явление коллениарности, т.е. корреляция между факторными признаками. Если несколько факторов коррелирует между собой, то может иметь место мультиколлениарности, т.е. зависимость между факторами множественной регрессии. Выявление мультиколлениарности проводится с помощью расчета парных корреляционных отношений или коэффициентов корреляции, отражающих меру тесноты связи между признаками-факторами. Условно принято, что если коэффициент корреляции превышает 0,8, то один из двух факторов выводится из системы.
Объективность результатов, получаемых при составлении и решении уравнений множественной регрессии, во многом определяется численность выборочной совокупности. Совершенно очевидно, что надежность корреляционных показателей зависит непосредственно от представительности выборки, так как сущность корреляционных расчетов базируется на использовании средних величин, надежность которых напрямую связана с числом единиц в совокупности. Поэтому разработка многофакторного корреляционного комплекса по малой выборке в социально-экономических явлениях имеет ограниченное применение в силу достоверности получаемых результатов. Для практической работы по составлению и решению многофакторной корреляционной модели принято считать, что численность выборки должна превышать число изучаемых признаков не менее, чем в 8 раз. Так, если для корреляционной модели отобрано, допустим, пять факторов, то в программе выборочного наблюдения необходимо предусмотреть не менее 40 (5-8) статистических единиц.
Стандартное уравнение множественной регрессии при условии включения n факторов можно представить в следующем виде:
(11.24)
где
- среднее значение признака – результата,
соответствующие заданным значениям
факторных признаков х1,
х2,
….., хn;
а – среднее значение результата при
условии полной изоляции влияния изучаемых
факторов (х1,
х2,
….., хn=0);
в, с, …, z
– неизвестные параметры, т.е. частные
коэффициенты регрессии результативного
признака при условии увеличения или
каждого фактора на единицу.
В качестве примера составим и решим уравнение регрессии, характеризующие зависимость годового объема механизированных работ на 1 условно эталонный трактор (признак-результат) от числа тракторов – машинистов, приходящихся на 100 га сельскохозяйственных угодий и на 1 физический трактор (признаки-факторы) по данным 100 сельскохозяйственных предприятий. Это означает, что необходимо составить и решить двухфакторный корреляционный комплекс, уравнение для которого в общем виде выглядит следующим образом:
(11.25)
где - средний годовой объем механизированных работ на 1 условный эталонный трактор; х1 – число трактористов –машинистов, приходящихся на 1 физический трактор; а, в, с – неизвестные параметры уравнения.
Для нахождения параметров а, в, с необходимо составить и решить систему нормальных уравнений, число которых равно количеству искомых параметров:
Из системы этих уравнений видно, что для определения параметров а, в, с необходимо рассчитать следующие значения: ΣХ1, ΣХ2, Σ У, Σ Х1Х2, Σ Х1 У, Σ Х2 У, Σ Х21, Σ Х22 .
С этой целью приведем сокращенный вариант рабочей табл. 11.11.
Поставим полученные в табл.
11.11 конкретные значения
;
;
В уравнения 11.26 – 11.28. Получим
Разделим каждое полученное уравнение на коэффициент при а. Получим
Вычитаем из уравнения 2 уравнение 1, а из уравнения 3 – уравнение 2; Получим
Из уравнения 5 находим
параметр
Теперь подставим рассчитанное значение параметра в уравнение 4. Получим 0,3 · 1,4+0,32 с=0,35; с=-0,22.
Для расчета параметра теперь уже известны параметры и с подставим, например, в уравнение 1. Получим а+1,5 · 1,4+1,35 · (0,22)=1,65; а=-0,15.
Т а б л и ц а 11.11. Расчет вспомогательных показателей для уравнения множественной регрессии
№ п.п. |
Число трактористов-машинистов в расчете: |
Годовой объем механизированных работ на 1 условный эталонный –трактор, тыс. га У |
Расчеты величины |
|||||
На 100 га сельхозугодий Х1 |
На 1 физический трактор Х2 |
Х1Х2 |
Х1У |
Х2У |
Х12 |
Х22 |
||
1 |
0,8 |
0,7 |
0,8 |
0,56 |
0,64 |
0,56 |
0,64 |
0,49 |
2 |
0,9 |
0,8 |
0,9 |
0,72 |
0,81 |
0,72 |
0,81 |
0,64 |
3 |
1,0 |
1,0 |
1,0 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
… |
.. |
… |
… |
… |
… |
…. |
… |
… |
98 |
2,0 |
2,0 |
2,4 |
4,00 |
4,80 |
4,80 |
4,00 |
4,00 |
99 |
2,1 |
2,0 |
2,4 |
4,20 |
5,04 |
4,80 |
4,41 |
4,00 |
100 |
2,2 |
2,0 |
2,5 |
4,40 |
5,50 |
5,00 |
4,84 |
4,00 |
Σ |
150 |
135 |
165 |
250 |
300 |
280 |
270 |
225 |
Таким образом, конкретное уравнение, характеризующие влияние числа, приходящихся на 100 га сельхозугодий и на 1 физический трактор, на годовой объем механизированных работ, выполненных в расчете на 1 условный эталонный трактор, в 100 сельскохозяйственных предприятиях, приобретает следующий вид:
(11.29)
Параметр (коэффициент пропорциональности) =1,4 показывает, что увеличение числа трактористов-машинистов на 1 человека в расчете на 100 га сельхозугодий способствует росту годового объема механизированных работ в среднем на 1,4 тыс. условных эталонных га. Параметр (коэффициент пропорциональности) с=-0,22 показывает, что увеличение на 1 тракториста-машиниста, приходящегося на 1 физический трактор, ведет к снижению годового объема механизированных работ в среднем на 0,22 тыс. условных эталонных га.