- •Предмет статистической науки и задачи статистики на современном этапе.
- •2. Статистическая совокупность, ее виды. Единицы совокупности и классификация их признаков.
- •3. Метод статистики и основные этапы статистического исследования.
- •4. Организация статистики в рб. Источники и способы получения статистической информации.
- •5. Виды статистического наблюдения. Способы собирания статистических сведений.
- •6. Программно – методологические вопросы плана статистического наблюдения.
- •7. Организационные вопросы плана статистического наблюдения.
- •8. Статистическая отчетность, принципы ее организации, программа и виды.
- •9. Переписи и другие виды специально организованных статистических наблюдений.
- •10. Погрешности (ошибки) статистического наблюдения. Методы проверки достоверности статистических данных.
- •11. Сводка – вторая стадия статистического исследования. Ее задачи, программа, план и техника.
- •12. Понятие о группировке, ее задачи и виды.
- •13. Методологические вопросы построения группировок.
- •14. Важнейшие группировки и классификации, применяемые в статистике.
- •16. Статистические таблицы, их виды и основные правила построения и оформления.
- •17. Статистические показатели и их классификация.
- •18. Абсолютные статистические величины, их виды, значение и единицы измерения.
- •19. Относительные величины и область их применения. Способы их расчета и формы выражения.
- •20. Виды относительных величин.
- •21. Понятие о статистическом графике, его основные элементы и правила построения.
- •22. Виды статистических графиков и область их применения.
- •23. Сущность и значение средних величин. Основные научные положения теории средних. Определяющее свойство средней.
- •24. Средняя арифметическая, ее основные математические свойства и методы расчета.
- •25. Средняя гармоническая и другие виды средних. Обусловленность выбора средней характером исходной информации.
- •26. Мода и медиана, их смысл и значение в социально-экономических исследованиях, способы вычисления.
- •27. Статистическое изучение вариации. Показатели вариации и методы из расчета.
- •28. Дисперсия, ее матем. Свойства и методы расчета.
- •29. Дисперсия альтернативного признака.
- •30. Виды дисперсий и правило сложения дисперсий.
- •31. Коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение как показатели тесноты связи между факторами по аналитической группировке.
- •32. Сущность выборочного наблюдения и его теоретические основы.
- •33. Виды и способы отбора единиц в выборочную совокупность.
- •36. Способы распространения результатов выборочного наблюдения в генеральную совокупность. Практика применения выборочных исследований в статистике.
- •37. Понятие о рядах динамики, их виды и правила построения.
- •38. Аналитические показатели динамического ряда, способы их расчета и взаимосвязь.
- •39. Средние показатели динамического ряда и методы их расчета.
- •40. Понятие тенденции ряда динамики и основные методы ее выявления (укрупнение интервалов, способ скользящей средней)
- •41. Аналитическое выравнивание уровней ряда динамики. Уравнение тренда. Понятие о интерполяции и экстраполяции.
- •42. Сезонные колебания и методы их изучения.
- •43. Сущность индексов, задачи, решаемые индексным методом и классификация индексов
- •44. Индивидуальные и общие (сводные) индексы. Принципы построения системы взаимосвязанных агрегатных индексов.
- •45. Средние индексы и их виды
- •46. Индексный метод анализа динамики среднего уровня (индексы переменного, постоянного состава и структурных сдвигов)
- •47. Ряды индексов с постоянной и переменной базами сравнения, с постоянными и переменными весами, их взаимосвязь.
- •48. Взаимосвязи индексов
- •49. Принципы построения многофакторных индексов
- •1)Разностным:
- •2) Упрощенным (с помощью индексов):
- •50. Территориальные индексы.
- •52. Статистические методы изучения связей: метод сравнения параллельных рядов, метод аналитических группировок, балансовый метод.
- •53. Понятие линейной корреляции. Нахождение параметров уравнения регрессии, линейный коэффициент корреляции.
- •54. Понятие криволинейной зависимости, оценка тесноты связи при криволинейной зависимости.
- •55. Понятие о множественной корреляции.
12. Понятие о группировке, ее задачи и виды.
Статистическая группировка - это процесс образования однородных групп на основе расчленении статистической совокупности на части или объединение изучаемых единиц в частной совокупности по существующим для них признакам.
Метод группировок - главный метод статистического изучения общественных явлений; служит предпосылкой для использования различных статистических приёмов и методов анализа, например для использования различных обобщающих показателей, в том числе средних величин.
Кроме анализа структуры совокупности, метод группировок применяется при характеристике типов явлений и изучении взаимосвязей между различными признаками или факторами.
Укрупняя группы или устанавливая неравномерные интервалы, можно выяснить качественные различия между отдельными группами, а затем и определить технико-экономические или социально-экономические типы объектов (предприятий, хозяйств).
Задачи группировок:
- образование социально-экономических типов явлений;
- изучение строения изучаемых явлений и структурных изменений, происходящих в них;
- выявление связи между изучаемыми признаками.
Для решения этих задач применяют типологические структурные и аналитические группировки. Следует отметить, что приведенная классификация статистических группировок по выполняемым ими задачам имеет некоторую условность, поскольку они на практике применяются в комплексе.
Виды группировок:
Типологические группировки - важнейшим их содержанием является выражение из множества признаков, характеризующих изучаемые явления, основных типов в качественно однородные. Они широко применяются в экономических, социальных и других исследованиях.
При использовании метода типологических группировок важное значение имеет правильный выбор группировочного признака. При атрибутивном признаке с незначительным разнообразием его значений число групп определяется свойствами изучаемого явления.
Структурные группировки –испол-мые для изучения строения изучаемой сов-сти. В большинстве своем структ. группировки производятся на основе образования качественно однородных групп, хотя нередко они прим-ся и без предварительного расчленения сов-сти на части.
Комбинированные группировки - образование групп по двум и более признакам, взятым в опр сочетании. При этом группировочные признаки принято располагать, начиная с атрибутивного, в опр-ной последовательности, исходя из логики взаимосвязи показателей.
Применение комбинированных группировок обусловлено многообразием экополитических явлений, а также необх-стью их всестороннего изучения. Но увел-ние числа группир. признаков ограничивается умен-нием наглядности, что снижает эф-стьиспол-ниястат инф-ции.
13. Методологические вопросы построения группировок.
Если для построения группировки используется только один признак, то такую группировку называются простой, если группировка проводится по нескольким признакам, ее называют сложной. Сложная группировка бывает или комбинационная, или многомерная.
Комбинационная группировка выполняется последовательно: группы, выделенные по одному признаку, затем выделяются в подгруппы по другому признаку, которые, в свою очередь, могут выделяться по следующему другому признаку. В этом случае число групп будет равно произведению числа выделенных групп на число группировочных признаков. Процедура определения оптимального числа групп основана на применении формулы Стерджесса:
n=1+1,322 lg N
где n - число групп; N - число единиц совокупности.
Из формулы видно, что выбор числа групп зависит от объема совокупности. Если групп оказывается много и они включают малое число единиц, то групповые показатели могут стать ненадежными.
Поэтому альтернативой комбинационной группировке является многомерная группировка, которая осуществляется по комплексу признаков одновременно. Ее применение требует использования электронной вычислительной техники. С помощью специально разработанных электронных программ формируются однородные группы на основании близости по всему комплексу признаков.
Определение числа групп тесно связано с понятием величина интервала: чем больше число групп, тем меньше величина интервала, и наоборот.
Интервал - разница между максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе. Он определяет количественные границы групп, что для статистической практики имеет большое значение, особенно когда нужно образовать качественно однородные группы.
Каждый интервал имеет нижнюю (наименьшее значение признака) и верхнюю (наибольшее значение признака) границы или одну из них. Поэтому величина интервала есть разность между верхней и нижней границами интервала. Если у интервала указана лишь одна граница (у первого - верхняя, у последнего - нижняя), то речь идет об открытых интервалах. Если у интервала имеются и нижняя, и верхняя границы, то речь идет о закрытых интервалах. Закрытые интервалы подразделяются наравные и неравные (прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие), а также специализированные и произвольные.
Группировку с равными интервалами строят тогда, когда исследуются количественные различия в величине признака внутри групп одинакового качества, а также если распределение носит более или менее равномерный характер. Если можно заранее установитьопределенное количество групп, то величину равного интервала можно вычислить по формуле:
,
где h - величина равного интервала; ymax, ymin - наибольшее и наименьшее значения признака; n - число групп.
Если не требуется предварительного установления числа групп, то рассчитывается по формуле Стерджесса:
n=1+1,322 lg N
где n - число наблюдений.
Если величина равного интервала рассчитывается по данной формуле, то следует знаменатель предварительно округлить до целого числа (как правило, всегда большего), так как количество групп не может быть дробным числом.
В статистической практике чаще применяются неравные интервалы (постепенно возраст-щие или постепенно убыв-щие). При этом исследуемая сов-сть делится на группы примерно равного заполнения с большим числом ед-ц. Неравные интервалы могут испол-ся:
а) при исследовании группировки с применением нескольких признаков, дающих возможность составить несколько подгрупп, где требуются уже и более длинные и более короткие интервалы;
б) при образовании крупных групп с новым качеством на базе мелких групп при условии сохранения их однородности, что приводит к увеличению интервалов.
В статистической практике испол-ся также специализированные интервалы. Интервалы называют специализированными, если речь идет об установлении границ интервала в группах, схожих по типу и по признаку, но имеющих отношение, скажем, к разным отраслям пр-ва.
