
- •Понятие, предмет, методы, этапы экономико-математического моделирования.
- •Понятие экономико-математических моделей и их типы.
- •Этапы построения экономико-математических моделей.
- •15,Классификация экономико-математических моделей.
- •Виды систем моделей.
- •Понятие «информация» и её использование в моделировании
- •Информационные модели: понятие, сущность.
- •Понятие линейного программирования.
- •Метод графического решения задач линейного программирования.
- •Симплекс-метод линейного программирования.
- •Нелинейные методы программирования.
- •Понятие оптимальности в экономико-математическом моделировании.
- •Критерии в экономико-математическом моделировании.
- •Экономические свойства оптимальности.
- •Классификация экономико-математических моделей.(4)
- •Статистические ряды распределения.
- •Статистическая сводка, её организация и техника.
- •Сущность и виды группировок.
- •Статистические таблицы.
- •Абсолютные величины, их виды и значение.
- •Виды абсолютных величин:
- •Формы учета абсолютных величин:
- •Понятие относительных величин, виды и способы их расчёта.
- •Виды относительных величин
- •Сущность и значение средних величин.
- •Виды средних величин и способы их расчёта.
- •Средняя арифметическая (простая и взвешенная)
- •Свойства средней арифметической
- •Средняя гармоническая
- •Показатели вариации и способы их расчёта.
- •Виды дисперсий и правила их сложения.
- •Правило сложения дисперсий
- •Понятие о рядах динамики, сопоставимость статистических величин в рядах динамики.
- •Показатели динамического ряда, методика их расчёта.
- •Средние показатели ряда динамики.
- •Методы выявления тенденций в динамических рядах.
- •Индивидуальные и общие индексы.
- •Формы индексов. Агрегатные индексы и их веса.
- •Средние индексы.
- •Система взаимосвязанных индексов. Факторный анализ.
- •Индексы средних величин. Индексы переменного и постоянного состава.
- •Понятие корреляционного анализа.
- •Виды корреляционной связи.
- •Статистическое измерение корреляционной взаимосвязи.
- •Организация процесса построения пространственных моделей.
- •Спецификация моделей.
- •Метод наименьших квадратов (мнк).
- •Фиктивные переменные.
- •Предпосылки метода наименьших квадратов.
Виды дисперсий и правила их сложения.
Изучение вариации (колеблемости, рассеивания) признака по всей совокупности в целом, предусматривает изучение вариации для каждой из составляющих ее групп, а также между этими группами. В простейшем случае, когда совокупность разбита на группы по одному фактору, изучение вариации достигается посредством исчисления и анализа трех видов дисперсий: общей, межгрупповой и внутригрупповой.
Общая дисперсия D(x) измеряет вариацию признака по всей совокупности под влиянием всех факторов, обусловивших эту вариацию. Она равна среднему квадрату отклонений отдельных значений признака (хi) от общей средней величины и может быть вычислена как: 1. простая дисперсия 2. взвешенная дисперсия
Межгрупповая дисперсия (факторная) характеризует систематическую вариацию результативного признака, обусловленную влиянием признака-фактора, положенного в основание группировки. Она равна среднему квадрату отклонений групповых (частных) средних от общей средней:
Внутригрупповая дисперсия (частная, остаточная, случайная) отражает случайную вариацию неучтенных факторов и не зависящую от признака-фактора, положенного в основание группировки. Она равна среднему квадрату отклонений отдельных значений признака внутри группы (хi) от средней арифметической этой группы (xср) (групповой средней) и может быть исчислена как:
1. простая дисперсия 2. взвешенная дисперсия
На основании внутригрупповой дисперсии по каждой группе можно определить общую среднюю из внутригрупповых дисперсий:
Правило сложения дисперсий
Согласно правилу сложения дисперсий, общая дисперсия равна сумме средней из внутригрупповых
И межгрупповой дисперсий.
Пользуясь правилом сложения дисперсий, можно всегда по двум известным дисперсиям определить третью – неизвестную. Чем больше доля межгрупповой дисперсии в общей дисперсии, тем сильнее влияние группировочного признака на изучаемый признак. Поэтому в статистическом анализе широко используется эмпирический коэффициент детерминации - показатель, представляющий собой долю межгрупповой дисперсии в общей дисперсии результативного признака и характеризующий силу влияния группировочного признака на образование общей вариации:
При отсутствии связи эмпирический коэффициент детерминации равен нулю, а при функциональной связи – единице. Эмпирическое корреляционное отношение (см. пример) – это корень квадратный из эмпирического коэффициента детерминации:
Понятие о рядах динамики, сопоставимость статистических величин в рядах динамики.
Ряды динамики – статистические данные, отображающие развитие во времени изучаемого явления. Их также называют динамическими рядами, временными рядами.
В каждом ряду динамики имеется два основных элемента:
показатель времени t ;
соответствующие им уровни развития изучаемого явления y;
Несопоставимость уровней ряда может возникнуть вследствие изменения единиц измерения или единиц счета. На сопоставимость уровней ряда динамики непосредственно влияет методология учета или расчета показателей. Условием сопоставимости уровней ряда динамики является периодизация динамики.
Процесс выделения однородных этапов развития рядов динамики носит название периодизации динамики.
Важно также, чтобы в ряду динамики интервалы, или моменты, по которым определены уровни, имели одинаковый экономический смысл.
Условием сравнимости уровней интервального ряда является наличие равных интервалов, по которым даны уровни. Совершенно очевидно, что нельзя сравнивать квартальную продукцию с годовой.
Уровни ряда динамики могут оказаться несопоставимыми по кругу охватываемых объектов вследствие перехода ряда объектов из одного подчинения в другое.
Несопоставимость уровней ряда может возникнуть вследствие изменения территориальных границ областей, районов и т.д.
Приведение уровней ряда к сопоставимому виду. Данный прием осуществляется методом смыкания рядов динамики. Под смыкаем понимают объединение в один ряд (более длинный) двух или нескольких рядов динамики, уровни которых исчислены по разной методологии или разным территориальным границам.
Приведение рядов динамики к одному основанию. Т.е. к одному и тому же периоду или моменту времени, уровень которого принимается за базу сравнения, а все остальные уровни выражаются в виде коэффициентов или в процентах по отношению к нему.
Коэффициент
опережения (замедления):
или