- •Тема 1. Предмет и метод статистики. Источники статистической информации 10
- •Тема 2. Сводка и группировка 32
- •Тема 3. Статистические таблицы и графики 44
- •Тема 9. Статистические методы изучения взаимосвязей 149
- •Введение
- •Тема 1. Предмет и метод статистики. Источники статистической информации Лекция 1. Основные понятия и категории статистики
- •1.3. Категории статистики.
- •1.4. Особенности статистической методологии. Методы статистики.
- •1.5. Основные задачи и принципы организации государственной статистической службы в Российской Федерации
- •1.6. Источники статистической информации. Понятие статистического наблюдения. Виды статистического наблюдения.
- •1.7. Точность статистического наблюдения и ее контроль. Ошибки статистического наблюдения.
- •1.9. Программно-методологические вопросы статистического наблюдения
- •1.10. Организационный план статистического наблюдения.
- •Вопросы для самостоятельной работы
- •Тема 2. Сводка и группировка лекция 3. Сводка и группировка материалов статистического наблюдения
- •2.1. Понятие статистической сводки. Ряды распределения.
- •2.2. Понятие и виды группировок статистических данных
- •2.3. Техника и правила проведения группировки.
- •Вопросы для самостоятельной работы
- •Тема 3. Статистические таблицы и графики лекция 4. Понятие, виды и правила составления статистических таблиц
- •3.3. Правила построения, оформления, переноса таблиц, записи цифр.
- •3.1. Понятие и назначение статистических таблиц
- •3.2. Виды статистических таблиц
- •3.3. Правила построения, оформления, переноса таблиц, записи цифр.
- •Лекция 5. ГРаФический метод в статистике
- •3.4. Понятие и назначение статистических графиков
- •3.5. Классификация статистических графиков
- •1913 — 2004 Гг. В год на душу населения (в процентах к 1913 г.)
- •Вопросы для самостоятельной работы
- •4.2. Относительные статистические величины, их сущность и формы выражения.
- •4.3. Виды относительных величин.
- •4.4. Понятие и назначение средних величин в статистике
- •4.5. Средняя арифметическая и ее свойства.
- •Лекция 7. Виды и свойства средних в статистике
- •4.6. Средняя гармоническая.
- •4.7. Средняя геометрическая, средняя квадратическая, средняя хронологическая.
- •4.8. Структурные средние.
- •4.9. Робастные характеристики для оценки среднего арифметического.
- •Вопросы для самостоятельной работы
- •Тема 5. Показатели вариации лекция 8. Статистическая вариация и ее измерение
- •5.1. Понятие статистической вариации признаков. Назначение показателей вариации.
- •5.2. Абсолютные и средние показатели вариации и способы их расчета.
- •2) Определяются отклонения каждой варианты от средней ;
- •5.3. Расчет дисперсии и среднего квадратического отклонения по индивидуальным данным и в рядах распределения.
- •Лекция 9. Изучение важнейших свойств статистической вариации
- •5.4. Свойства дисперсии. Расчет дисперсии по формуле по индивидуальным данным и в рядах распределения.
- •5.5. Показатели относительного рассеивания.
- •5.6. Общая, межгрупповая и внутригрупповая дисперсии. Правило сложения дисперсий.
- •Вопросы для самостоятельной работы
- •Тема 6. Ряды динамики лекция 10. Понятие ряда динамики. Расчет показателей динамики
- •6.1. Ряды динамики и их виды. Установление вида ряда динамики.
- •6.2. Приведение рядов динамики к сопоставимому виду.
- •6.3. Показатели динамики.
- •6.4. Определение среднего абсолютного прироста, средних темпов роста и прироста.
- •Лекция 11. Анализ тенденций в рядах динамики
- •6.5. Определение в рядах динамики общей тенденции развития. Методы укрупненных и скользящих средних.
- •6.6. Метод аналитического выравнивания рядов динамики.
- •6.7. Определение в рядах внутригодовой динамики.
- •Вопросы для самостоятельной работы
- •Тема 7. Выборочное наблюдение лекция 12. Понятие выборочного наблюдения и ошибки выборки
- •7.1. Понятие выборочного наблюдения.
- •7.2. Понятие об ошибке выборки. Ошибки репрезентативности выборочного наблюдения.
- •7.3. Понятие предельной ошибки выборки.
- •Значение вероятности при разной величине коэффициента доверия t.
- •Лекция 13. Способы проведения и анализа выборочного наблюдения
- •7.4. Расчет необходимой численности выборки, доверительных интервалов выборочной оценки, вероятности осуществления заданной ошибки выборки.
- •7.5. Малая выборка. Способы распространения характеристик выборки на генеральную совокупность.
- •7.6. Способы отбора единиц из генеральной совокупности.
- •Вопросы для самостоятельной работы
- •Тема 8. Статистические индексы лекция 14. Понятие, виды и правила построения статистических индексов
- •8.1. Понятие и виды статистических индексов.
- •8.2. Агрегатные индексы.
- •8.3. Правила построения сводных индексов в агрегатной форме. Разновидности агрегатных индексов
- •2.2. Индекс посевной площади
- •8.5. Вычисление среднего индекса
- •8.6. Базисные и цепные индексы.
- •8.7. Индексы постоянного, переменного состава и структурных сдвигов.
- •Вопросы для самостоятельной работы
- •Тема 9. Статистические методы изучения взаимосвязей лекция 16. Понятие и методы изучения взаимосвязей
- •9.2. Методы изучения статистических связей.
- •9.1. Понятие статистической взаимосвязи. Виды и формы связей.
- •9.2. Методы изучения статистических связей.
- •9.3. Непараметрические методы изучения связей
- •Лекция 17. Корреляционно-регрессионный анализ
- •9.4. Однофакторный корреляционно-регрессионный анализ
- •9.5. Показатели тесноты статистической связи.
- •9.6. Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ.
- •Вопросы для самостоятельной работы
- •Литература
- •Взаимосвязь индексов связанных явлений.
- •Вычисление среднего индекса
- •Методы изучения статистических связей.
7.5. Малая выборка. Способы распространения характеристик выборки на генеральную совокупность.
При контроле качества товаров в экономических исследованиях эксперимент может проводиться на основе малой выборки.
Под малой выборкой понимается несплошное статистическое обследование, при котором выборочная совокупность образуется из сравнительно небольшого числа единиц генеральной совокупности. Объем малой выборки обычно не превышает 30 единиц и может доходить до 4 — 5 единиц.
Средняя ошибка
малой выборки
вычисляется по формуле:
,
где
— дисперсия малой выборки.
При определении дисперсии число степеней свободы равно n-1:
.
Предельная ошибка
малой выборки
определяется по формуле
При этом значение коэффициента доверия t зависит не только от заданной доверительной вероятности, но и от численности единиц выборки n. Для отдельных значений t и n доверительная вероятность малой выборки определяется по специальным таблицам Стьюдента (табл. 46.), в которых даны распределения стандартизированных отклонений:
.
Таблица 46.
n |
t |
||||
0,5 |
1,0 |
1,5 |
2,0 |
3,0 |
|
4 |
0,347 |
0,609 |
0,769 |
0,861 |
0,942 |
6 |
0,362 |
0,637 |
0,806 |
0,898 |
0,970 |
8 |
0,368 |
0,649 |
0,823 |
0,914 |
0,980 |
10 |
0,371 |
0,657 |
0,832 |
0,923 |
0,985 |
15 |
0,376 |
0,666 |
0,846 |
0,936 |
0,992 |
20 |
0,377 |
0,670 |
0,850 |
0,940 |
0,993 |
Поскольку при
проведении малой выборки в качестве
доверительной вероятности практически
принимается значение 0,95 или 0,99, то для
определения предельной ошибки малой
выборки
используются следующие показания
распределения Стьюдента для определения
коэффициента доверия .
Таблица 47.
n |
вероятность,
|
|
|
0,95 |
0,99 |
4 |
3,183 |
5,841 |
5 |
2,777 |
4,604 |
6 |
2,571 |
4,032 |
7 |
2,447 |
3,707 |
8 |
2,364 |
3,500 |
9 |
2,307 |
3,356 |
10 |
2,263 |
3,250 |
15 |
2,119 |
2,921 |
20 |
2,078 |
2,832 |
Пример.
При контрольной проверке качества поставленной в торговлю колбасы получены данные о содержании поваренной соли в пробах. По данным выборочного обследования нужно установить с вероятностью 0,95 предел, в котором находится средний процент содержания поваренной соли в данной партии товара.
Составляем расчётную таблицу и по её итогам определяем среднюю пробу малой выборки.
Таблица 48.
Пробы
|
|
|
4,3 |
0,2 |
0,04 |
4,2 |
0,1 |
0,01 |
3,8 |
0,3 |
0,09 |
4,3 |
0,2 |
0,04 |
3,7 |
- 0,4 |
0,16 |
3,9 |
- 0,2 |
0,04 |
4,5 |
0,4 |
0,16 |
4,4 |
0,3 |
0,09 |
4,0 |
- 0,1 |
0,01 |
3,9 |
- 0,2 |
0,04 |
|
— |
0,68 |
Определяем дисперсию малой выборки:
Определяем среднюю ошибку малой выборки:
Исходя из численности выборки (n=10) и заданной вероятности =0,95, устанавливается по распределению Стьюдента (см. табл. 47.) значение коэффициента доверия t=2,263.
Предельная ошибка малой выборки составит:
Следовательно, с вероятностью 0,95 можно утверждать, что во всей партии колбасы содержание поваренной соли находится в пределах:
,
т.е. от 4,1% - 0,2%=3,9%
до 4,1%+0,2%=4,3%.
Способы распространения характеристик выборки на генеральную совокупность.
Выборочный метод чаще всего применяется для получения характеристик генеральной совокупности по соответствующим показателям выборки. В зависимости от целей исследований это осуществляется или прямым пересчётом показателей выборки для генеральной совокупности, или посредством расчёта поправочных коэффициентов.
Способ прямого
пересчёта.
Он состоит в том, что показатели выборочной
доли
или средней
распространяется на генеральную
совокупность с учётом ошибки выборки.
Так, в торговле определяется количество поступивших в партии товара нестандартных изделий. Для этого (с учётом принятой степени вероятности) показатели доли нестандартных изделий в выборке умножаются на численность изделий во всей партии товара.
Пример.
При выборочном
обследовании партии нарезных батонов
2 000 ед. доля нестандартных изделий в
выборке составляет:
0,1
(10 : 100) при установленной с вероятностью
=0,954
предельной ошибке выборки
.
На основе этих
данных доля нестандартных изделий во
всей партии составит:
или от 0,04 до 0,16.
Способом прямого пересчёта можно определить пределы абсолютной численности нестандартных изделий во всей партии: минимальная численность — 2 000 : 0,04 = 80 шт.; максимальная численность — 2 000 : 0,16 = 320 шт.
Способ поправочных коэффициентов. Применяется в случаях, когда целью выборочного метода является уточнение результатов сплошного учета.
В статистической практике этот способ используется при уточнении данных ежегодных переписей скота, находящегося у населения. Для этого после обобщения данных сплошного учета практикуется 10%-ное выборочное обследование с определением так называемого “процента недоучета”.
Так, например, если в хозяйствах населения поселка по данным 10%-ной выборки было зарегистрировано 52 головы скота, а по данным сплошного учета в этом массиве значится 50 голов, то коэффициент недоучета составляет 4% [(2*50):100]. С учетом полученного коэффициента вносится поправка в общую численность скота, находящегося у населения данного поселка.
