- •1. Основные понятия статистической науки: статистическая совокупность, единицы и признаки совокупности, вариация признаков. Закон больших чисел и его значение в статистике.
- •6. Средняя в статистике, ее сущность и условия применения. Виды и формы средней. Средняя простая и взвешенная. Веса средних, их выбор. Расчет средних по данным вариационного ряда распределения.
- •7.Структурные средние: мода, медиана, квартили и децили.
- •8.Показатели вариации признака: размах вариации, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.
- •9. Вариационный ряд и группировка. Виды дисперсии и эмпирическое корреляционное отношение. Использование средних и показателей вариации в экономическом анализе.
- •10.Понятие и виды выборочного наблюдения. Генеральная и выборочная совокупности, их характеристики. Средняя и предельная ошибки выборки.
- •11.Определение необходимой численности выборки. Минимальные и малые выборки, их особенности и области применения.
- •13. Средние показатели ряда динамики. Приведение рядов динамики к единому основанию. Коэффициенты опережения. Интерполяция и экстраполяция рядов динамики.
- •14. Методы изучения сезонных явлений. Коэффициенты сезонности. Графическое изображение рядов динамики.
- •15. Статистическое прогнозирование на основе рядов динамики.
- •16.Классификация индексов. Индивидуальные и общие индексы. Агрегатный индекс. Индексы г. Пааше, э. Ласпейреса, их применение.
- •17.Индексы средних уровней. Использование индексов в экономическом анализе. Использование индексов в макроэкономических исследованиях.
- •18. Основные статистические методы изучения взаимосвязей: метод параллельных рядов, аналитические группировки, графический метод, балансовый метод.
- •19. Уравнение регрессии как форма связи. Определение параметров уравнения связи и их значимости.
- •20.Показатели тесноты корреляционной связи: линейный коэффициент корреляции, индекс корреляции.
- •22.Статистика потенциала трудовых ресурсов. Статистика занятости и безработицы. Статистика рабочих мест. Статистика оплаты труда.
- •28. Система показателей статистики денежного обращения. Статистика курс валют. Статистика инфляции и дефляции.
- •29. Статистические методы анализа и прогнозирования денежной массы и денежного обращения.
- •30. Понятие страхования и задачи статистики. Виды и объекты страхования. Расчет тарифных ставок. Нетто-ставка и брутто-ставка.
- •31. Система основных показателей банковской статистики. Статистические методы финансовых расчетов. Определение наращения суммы на основе учетных процентных ставок.
- •32. Система показателей финансов предприятий и организаций. Доходы, прибыль, рентабельность. Показатели финансовой устойчивости предприятий и организаций.
- •33. Коэффициенты ликвидности, покрытия, коэффициенты привлечения активов и показатели оборачиваемости активов.
- •34. Статистические методы изучения и анализа прямых и косвенных налогов. Методы изучения факторов, влияющих на налогообложение.
- •35. Задачи и система показателей статистики цен. Индекс потребительских цен. Индекс цен производителей. Индексы цен в статистики внешней торговли.
- •36.Содержание и цели статистики внешней торговли. Методология таможенной статистики внешней торговли. Индексный метод в статистике внешней торговли.
- •37.Показатели численности и состава н., методы их расчета.
- •2) Коэффициент выбытия населения:
- •38.Показатели уровня и динамики безработицы. Показатели движения рабочей силы и рабочих мест.
- •39.Показатели объема, структуры и динамики национального богатства.
- •40.Методы расчета внп на разных стадиях производства. Определение прибыли и чистой прибыли предприятия.
11.Определение необходимой численности выборки. Минимальные и малые выборки, их особенности и области применения.
Одним
из научных принципов в теории выборочного
метода является обеспечение достаточного
числа отобранных единиц. Уменьшение
стандартной ошибки выборки всегда
связано с увеличением объема выборки.
Расчет необходимого объема выборки
строится с помощью формул, выведенных
из формул предельных ошибок выборки,
соответствующих тому или иному виду и
способу отбора. Так, для случайного
повторного объема выборки (n) имеем:
откуда
При
случайном повторном отборе необходимой
численности объем выборки прямо
пропорционален квадрату коэффициента
доверия и дисперсии вариационного
признака и обратно пропорционален
квадрату предельной ошибки выборки. В
частности, с увеличением предельной
ошибки в 2 раза необходимая численность
выборки может быть уменьшена в 4 раза.
Из трех параметров два (коэффициент
доверия и предельная ошибка выборке)
задаются исследователем. При этом
исследователь исходя из цели и задач
выборочного обследования должен решить
вопрос, в каком количественном сочетании
лучше включить эти параметры для
обеспечения оптимального варианта. В
одном случае его может устраивать в
большей мере надежность полученных
результатов (t), нежели мера точности (
Д ), в другом – наоборот. Сложнее решить
вопрос в отношении величины предельной
ошибки выборки, так как этим показателем
исследователь на стадии проектировки
выборочного наблюдения не располагает.
В практике принято задавать величину
предельной ошибки выборки в пределах
до 10% предполагаемого среднего уровня
признака. К установлению предполагаемого
среднего уровня можно подходить
по-разному: использовать данные подобных
ранее проведенных об–следований или
же воспользоваться данными основы
выборки и произвести небольшую пробную
выборку. При проектировании выборочного
наблюдения предполагаются заранее
заданная величина допустимой ошибки
выборки в соответствии с задачами
конкретного исследования и вероятность
выводов по результатам наблюдения. В
целом формула предельной ошибки
выборочной средней позволяет решать
следующие задачи: 1) определять величину
возможных отклонений показателей
генеральной совокупности от показателей
выборочной совокупности; 2) определять
необходимую численность выборки,
обеспечивающую требуемую точность,
при которой пределы возможной ошибки
не превысят некоторой, наперед заданной
величины; 3) определять вероятность
того, что в проведенной выборке ошибка
будет иметь заданный предел.
Малой выборкой принято считать выборку, объем которой варьируется в границах от 5 до 30 единиц. Малая выборка является единственным исследовательским приемом в тех случаях, когда организация сплошного или большого выборочного наблюдений невозможная. Преимущественно этим выборочным методом пользуются в случае исследования качества промышленной продукции, при установлении норм выработки. Однако, следует отметить, что необходимо быть осторожной при использовании малой выборки. 12.Аналитические показатели анализа ряда динамики: абсолютный прирост, темп роста и прироста, абсолютное значение одного процента прироста.
Ряд
динамики представляет собой ряд числовых
значений определенного статистического
показателя в последовательные моменты,
или периоды времени. Числовые значения
того или иного статистического
показателя, составляющие динамический
ряд, принято называть уровнями ряда.
Абсолютный прирост рассчитывается как
разность между двумя уровнями ряда,
т.е. Y = Yi - Yi-1.Он показывает, на сколько
единиц в абсолютном выражении уровень
одного периода больше или меньше
какого-то предыдущего уровня и,
следовательно, может иметь знак <+>
(при увеличении уровней) или <-> (при
уменьшении уровней). Темп роста -
относительный показатель (выражаемый
в коэффициентах или процентах),
получающийся в результате деления двух
уровней, показывает, во сколько раз
уровень данного периода больше или
меньше базисного уровня или сколько
процентов составил уровень данного
периода по сравнению с базисным уровнем.
В качестве базисного уровня (т.е. того
уровня, с которым производится сравнение)
в зависимости от цели исследования
может приниматься какой-то постоянный
для всех уровень (часто начальный
уровень ряда) либо для каждого последующего
предшествующий ему. Они могут быть
рассчитаны следующими формулами:
В
первом случае говорят о базисных темпах
роста, а во втором случае - о цепных
темпах роста. Темп прироста - относительный
показатель, показывающий, на сколько
процентов один уровень больше (или
меньше) базисного уровня. Этот показатель
можно рассчитать путём вычитания 100%
из темпа роста или как процентное
соотношение абсолютного прироста к
тому базисному уровню, по отношению, с
которым абсолютный прирост рассчитан.
Абсолютное
значение одного процента прироста получается
путем деления абсолютного прироста
(цепного) на темп прироста (цепной) за
соответствующий период
