1. Статистика как наука. Статистические закономерности. Статистические наблюдения. Статистические данные.

2. Основные задачи математической статистики.

3. Представления статистических данных.

4. Группировка данных. Графическое представление статистических данных. Гистограмма

5. Группировка данных. Графическое представление статистических данных. Полигон, кумулята.

6. Генеральная совокупность. Выборочный метод. Выборка. Вариационный ряд.

7. Ранжирование данных. Эмпирическая функция распределения.

8. Эмпирические (выборочные) и теоретические моменты и их взаимосвязь.

9. Меры изменчивости. Вариация.

10. Дисперсия и её свойства

11. Интервальные оценки. Методы нахождения интервальных оценок.

12. Элементы теории корреляции.

13. Статистическая и корреляционная зависимость. Меры связи.

14. Корреляционные таблицы. Коэффициент корреляции

15. Методы ранговой корреляции

16. Методы выявление различий в уровне исследуемого признака

17. Непараметрические критерии. Критерий Вилкоксона.

18. Непараметрические критерии. Критерий знаков.

19. Статистическая проверка гипотез. Понятие о статистической гипотезе.

20. Методы проверки гипотез, основанные на интервальных оценках.

21. Факторный анализ. Понятие факторного анализа.

22. Разновидности факторного анализа.

23. Элементы дисперсионного анализа.

24. Однофакторный и двухфакторный дисперсионный анализ.

25. Способы оценки достоверности сдвига в значениях исследуемого признака.

26. Многофункциональные статистические критерии.

27. Преимущества и недостатки параметрических критериев.

28. Вариация признака в совокупности и значение ее изучения

29. Понятие о корреляционной связи и предпосылки ее использования

30. Корреляционно-регрессионный анализ.

31. Способы формирования выборочной совокупности

32. Ошибки статистического наблюдения. Методы контроля данных наблюдения

1. Статистика как наука. Статистические закономерности. Статистические наблюдения. Статистические данные.

Статистика – это отрасль практич. деятельности по сбору, накопл., обработке и анализу цифровых данных, характериз. население, экономику, культуру, образование и другие явления общ. жизни и предназначенную для задач государственного регулирования и управления. Закономерности — это устойчивые и регулярные взаимосвязи между явлениями и объектами, которые обнаруживаются в процессах развития. Закономерность, которая проявляется только в большой массе явлений через преодоление разных случайностей, свойственными её единичным элементам, называется статистической закономерностью. Статистическая закономерность — опред. форма проявления повторяемости, последовательности, особенного порядка изменений в массовых явлениях под воздействием определенных причин. Они позволяют определить тенденции развития, типичные массовые явления, а также выделить случайные, единичные явления. Статистическая закономерность является важнейшей категорией статистики. Под закономерностью вообще принято называть порядок изменений в явлениях, повторяемость и последоват. Но в самой статистике статист. закономерность рассматривается, прежде всего, как количественная закономерность изменения в пространстве и времени именно массовых явлений и процессов общественной жизни, состоящих из большого множества элементов. Статистические закономерности устанавливаются на основе анализа массовых данных. Они могут возникать как результат воздействия большого числа постоянно действующих причин и причин случайных, которые действуют иногда. Основным объектом анализа статистики являются статистические данные, т.е. показатели, значения некоторого признака, свойства изучаемой системы (объекта). Эти данные могут быть выражены двумя видами:

• числовыми (метрическими, количественными) данными – то есть теми показателями, которые мы можем посчитать и измерить. Например, число сотрудников, ассортимент продукции, показатели продаж и т.д. Числовые статистические данные — это числа, вектора, функции. Их можно складывать, умножать на коэффициенты.

• нечисловыми (неметрическими, качественными) показателями, то есть теми характеристиками, которые мы получаем на уровне ощущений, эмоций переведенные в числовые данные, то что мы можем оценить по шкале «лучше – хуже», «больше - меньше» и т.п.

Статист. наблюдение – это такое наблюдение, которое обеспечивает получение объективной, достоверной и полной информации о событии и обладает след свойствами:

• рассматривают события (данные) только тех явлений, которые могут быть воспроизведены в сопоставимых условиях достаточно много раз;

• вероятность появления войн или гениальных произведений не определяется как статистическая закономерность;

• события (данные) должны обладать статистической устойчивостью, т.е. изменяться в пределах закономерностей больших чисел;

• число данных должно быть достаточно большим (массовым), чтобы вероятность Р(А) приближенно равнялась частоте (А).