2_semestr / статистика / билеты / 4 5 6

4. Статистическая сводка

Статистическая сводка - это научная обработка первичных данных в целях получения обобщающих характеристик изучаемого явления по ряду существенных для него признаков.

Составные элементы сводки:

1)Программа - содержит перечень групп, на которые должна быть разбита совокупность по отдельным признакам, и показатели, характеризующие группы.

2)Подсчет групповых и общих итогов.

3)Конечные результаты сводки в виде статистических таблиц и графиков.

Статистическая таблица - это система строк и столбцов, в которой в определенной последовательности и связи излагается статистическая информация. Таблица состоит из подлежащего и сказуемого. В подлежащем указывается характеризуемый объект - это либо единицы совокупности, либо группы, либо совокупность в целом. В сказуемом дается характеристика подлежащего в виде системы показателей. Обычно подлежащее располагается слева, а сказуемое справа. Таблицы бывают простые, когда в подлежащем отсутствует группировка, групповые, когда в подлежащем группировка по одному признаку и комбинированные, когда в подлежащем группировки по двум и более признакам.

Основные правила построения таблиц:

1)Небольшой размер, т.к. большие таблицы трудно анализировать;

2)В заголовках граф указываются единицы измерения;

3)Части подлежащего, и показатели сказуемого располагаются от частного к общему;

4)В сказуемом нумеруются графы;

5)Если явление отсутствует, то ставится прочерк, если же отсутствуют сведения, то ставится многоточие, если не помещаются в разрядную сетку то ставится "0,0";

6)Округление во всех графах делается с одинаковой степенью точности;

7)Таблицы могут сопровождаться комментариями.

Графики - это наглядное изображение статистических величин при помощи геометрических линий и фигур. Элементы графика - графический образ, т.е. изображаемая величина. Поле графика, пространственные ориентиры, масштабные ориентиры, экспликация.

Классификация графиков:

1. По задачам можно различить: 1)графики сравнения статистических показателей; 2)Графики структуры и структурных сдвигов; 3)графики динамики; 4)графики выполнения плана; 5)графики пространственного размещения; 6)графики вариационных рядов; 7)Графики зависимости варьирующих признаков и т.д.

1. По характеру применяемых образов:

• линейные графики;

• фигурные графики;

3. По способу построения

• диаграммы;

• картограммы;

• картодиаграммы.

5. Понятие и виды группировок

Группировка - это распределение единиц совокупности по группам в соответствии со следующим принципом - различия внутри группы должны быть меньше чем между группами. Группировка производится по варьирующим признакам (группированным). Они могут быть атрибутивными или качественными и количественными. Если признак один, то группировка называется простой или монотеической. Если несколько признаков, то это сложная группировка, при этом если иерархическая связь между признаками, то комбинированная, если признаки равноправны то многомерная группировка.

Виды группировок.

Типологическая группировка - это разделение всей совокупности на качественно однородные группы, классы или типы.

Структурная группировка - это выявление строения однородной в качественном отношении совокупности по определенному признаку.

Аналитическая группировка - служит для выявления взаимосвязей между двумя и более признаками.

Признаки делятся на факторные и результативные. Группировки производятся по факторным признакам, а для результативного признака рассчитываются групповые средние.

Классификация - это устойчивая фундаментальная группировка по атрибутивному признаку, которая содержит подробную номенклатуру групп и подгрупп.

6. Многомерные группировки

Многомерная группировка - это группировка, которая построена не по иерархическому признаку, метод для ее построения называется кластерным анализом. Единицы совокупности в кластерном анализе представляются точками в m мерном пространстве признаков:

Евклидово расстояние между объектами рассчитывается по формуле: i - номер признака; j и l - номера классов. Признаки в этом случае делятся на среднеквадратичные отклонения σ, а также можно учитывать вес признака w, тогда формула для расчета евклидового расстояния примет вид: . Алгоритм кластерного анализа работает следующим образом: рассчитывается матрица евклидова расстояния и выбирается минимальное расстояние. Объекты с минимальными расстояниями объединяются в один класс, которому присваивается номер - наименьший номер соответствующего объекта. Координаты нового объекта рассчитываются как центр тяжести объединяемых объектов. Процесс продолжается до тех пор, пока не останется один класс. После этого строится дендрограмма, по оси ординат откладывается расстояние между объектами, по оси абсцисс номера кластеров.