
- •1.Статистические признаки и показатели. Классификация статистических признаков.
- •2. Структура данных: классификация различных типов наборов данных (одномерные, двумерные, многомерные, качественные и количественные данные, временные ряды)
- •3. Первичные и вторичные данные. Статистическое наблюдение как метод получения первичных данных (формы, виды и способы проведения).
- •4. Программно-методологические вопросы статистического наблюдения.
- •5. Ошибки статистического наблюдения.
- •6. Содержание статистической сводки.
- •7. Метод группировки. Виды группировок.
- •8. Статистические таблицы. Элементы и правила построения статистических таблиц.
- •9. Графическое изображение статистических данных.
- •10. Абсолютные статистические показатели. Относительные статистические показатели: виды, общие принципы построения и взаимосвязи.
- •11. Вариационные ряды, их виды, принципы построения и особенности применения. Графическое изображение вариационных рядов.
- •12. Квантили вариационного ряда. Мода. Медиана.
- •13. Средняя величина. Исходное соотношение средних. Условия типичности средних.
- •14. Средняя арифметическая и ее свойства.
- •15. Вариация и причины ее возникновения. Показатели вариации.
- •Среднее значение альтернативного признака и его дисперсия:
- •Среднее квадратическое отклонение альтернативного признака:
- •Показатели относительного рассеивания
- •16. Виды дисперсий: внутригрупповая (частная), межгрупповая и общая по правилу сложения дисперсий. Их смысл и значение. Правило сложения дисперсий, в том числе и для альтернативного признака.
- •17. Оценка взаимосвязей данных, измеренных на количественных шкалах. Коэффициент корреляции Пирсона. Таблица Чеддока.
- •18. Особенности анализа данных, измеренных на номинальной и порядковой шкалах. Номинальная шкала
- •Порядковая шкала
- •19. Коэффициенты ассоциации и контингенции, коэффициент взаимной сопряженности к.Пирсона.
- •20. Ранговые коэффициенты корреляции Спирмена и Кендалла. Особенности их вычисления при наличии связных рангов.
- •21. Понятие и классификация рядов динамики.
- •Пример ряда динамики
- •22. Методы преобразования рядов динамики.
- •Метод укрупнения интервалов времени.
- •Метод скользящей средней
- •Метод аналитического выравнивания
- •23. Аналитические показатели изменения уровней рядов динамики.
- •24. Компоненты ряда динамики. Методы анализа основной тенденции (тренда) в рядах динамики. Элементы прогнозирования в рядах динамики.
Среднее значение альтернативного признака и его дисперсия:
Среднее значение альтернативного признака
Дисперсия альтернативного признака
Подставив в формулу дисперсии q = 1 – p, получим:
Таким образом, дисперсия альтернативного признака равна произведению доли единиц, обладающих данным признаком и доли единиц, не обладающих данным признаком.
Среднее квадратическое отклонение альтернативного признака:
Показатели относительного рассеивания
Для характеристики меры колеблемости изучаемого признака исчисляются показатели колеблемости в относительных величинах. Они позволяют сравнивать характер рассеивания в различных распределениях (различные единицы наблюдения одного и того же признака в двух совокупностях, при различных значениях средних, при сравнении разноименных совокупностей). Расчет показателей меры относительного рассеивания осуществляют как отношение абсолютного показателя рассеивания к средней арифметической, умноженное на 100%.
1. Коэффициент осцилляции отражает относительную колеблемость крайних значений признака вокруг общей средней.
2. Относительное линейное отклонение характеризует долю усредненного значения абсолютных отклонений (модуль отклонений) от средней величины.
3. Коэффициент вариации - отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической, применяется для сравнения вариаций различных признаков, используется как характеристика однородности совокупности. Совокупность считается однородной, если коэффициент вариации не превышает 33%.
16. Виды дисперсий: внутригрупповая (частная), межгрупповая и общая по правилу сложения дисперсий. Их смысл и значение. Правило сложения дисперсий, в том числе и для альтернативного признака.
Вариация
признака обусловлена различными
факторами, некоторые из этих факторов
можно выделить, если статистическую
совокупность разбить на группы по
какому-либо признаку. Тогда, наряду
с изучением вариации признака по всей
совокупности в целом, становится
возможным изучить вариацию для каждой
из составляющих ее группы, а также и
между этими группами. В простейшем
случае, когда совокупность расчленена
на группы по одному фактору, изучение
вариации достигается посредством
исчисления и анализатрех видов дисперсий: обшей,
межгрупповой и
внутригрупповой.
Ø Общая
дисперсия
измеряет
вариацию признака по всей совокупности
под влиянием всех факторов, обусловивших эту
вариацию. Она равна среднему квадрату
отклонений отдельных значений
признака х от общей средней
и
может быть вычислена как простая
дисперсия (по формуле (5.20) или взвешенная
дисперсия по формуле
(5.21).
Ø Межгрупповая
дисперсия
характеризует
систематическую вариацию результативного
признака, обусловленную влиянием
признака-фактора, положенного в основание
группировки. Она равна среднему
квадрату отклонений групповых (частных)
средних
-
от общей средней
:
,
где
-
численность единиц в
группе.
Ø Внутригрупповая
(частная)
дисперсия
отражает
случайную вариацию, т.е. часть вариации,
обусловленную влиянием неучтенных
факторов и не зависящую от признака-фактора,
положенного в основание группировки.
Она равна среднему квадрату отклонений
отдельных значений признака внутри
группы х от средней арифметической
этой группы хi,-
(групповой средней) и может быть
исчислена как простая дисперсия или
как взвешенная дисперсия по формулам,
соответственно:
; (5.32)
(5.33)
На
основании внутригрупповой дисперсии
по каждой группе, т.е. на основании
можно
определить общую среднюю из внутригрупповых
дисперсий :
. (5.34)
Согласно правилу
сложения дисперсий общая
дисперсия равна сумме средней из
внутригрупповых и межгрупповой дисперсий:
(5.35)
Пользуясь правилом сложения дисперсий, можно всегда по двум известным дисперсиям определить третью — неизвестную, а также судить о силе влияния группировочного признака.