
- •1. Предмет и метод статистики
- •1.1 Возникновение и определение статистики
- •1.2. Предмет статистики и особенности статистики как науки
- •1.3. Статистические закономерности
- •1.4. Признаки
- •1.5. Метод статистики
- •1.6. Организация государственной статистики в рф
- •2. Средние величины
- •3. Статистическое наблюдение
- •3.1. Понятие статистического наблюдения. Этапы его проведения
- •3.2. Методологические вопросы статистического наблюдения
- •3.3. Основные организационные формы, виды и способы статистического наблюдения
- •Статистическое наблюдение
- •3.4. Статистическая отчетность
- •3.5. Требования, предъявляемые к данным стат. Наблюдения
- •3 Этап сн: подготовка данных к обработке
- •4. Вариационные ряды и их характеристика
- •4.1. Вариация массовых явлений
- •4.2. Построение вариационного ряда. Виды рядов. Ранжирование данных
- •4.3. Определение числа групп и величины интервала
- •4.4. Плотность распределения
- •4.5. Графическое изображение вариационного ряда
- •4.6. Структурные средние
- •Мода распределения
- •Медиана распределения
- •4.7. Другие структурные характеристики вариационного ряда Квартили и децили распределения
- •4.8. Показатели размера и интенсивности вариации
- •4.9. Свойства дисперсии и способы ее расчета
- •4.10. Дисперсия альтернативного признака
- •4.11. Виды дисперсий и правило их сложения
- •4.12. Закономерности распределения
- •4.13. Закон нормального распределения
- •4.14. Моменты распределения
- •4.15. Асимметрия распределения
- •4.16. Эксцесс распределения
- •5. Статистическая сводка. Группировка данных наблюдений. Таблицы
- •5.1. Статистическая сводка
- •5.2. Группировка данных
- •5.3. Определение числа групп и величины интервалов
- •5.4. Виды группировок
- •Типологические группировки
- •Структурные группировки
- •Аналитические группировки
- •5.5. Классификации
- •5.6. Сопоставимость статистических группировок
- •5.7. Статистические таблицы
- •6. Выборочное наблюдение и его организация
- •6.1. Выборочное наблюдение. Принципы теории выборки
- •6.2. Ошибки репрезентативности. Ошибки выборки
- •6.3. Определение необходимого объема выборки
- •6.4. Виды отбора единиц в выборочную совокупность
- •6.5. Малая выборка
- •6.6. Моментные наблюдения
- •7. Статистические показатели
- •7.1. Сущность статистических показателей
- •Границы объекта:
- •Статистический показатель
- •7.2. Классификация статистических показателей
- •7.3. Абсолютные показатели
- •7.4. Относительные показатели
- •8. Статистические методы изучения взаимосвязи между явлениями
- •8.1. Понятие корреляционной зависимости
- •8.2. Методы выявления корреляционной связи
- •Метод группировок
- •8.3. Изучение связи между двумя атрибутивными (качественными, описательными) признаками
- •8.4. Измерение связи по таблицам взаимной сопряженности
- •8.5. Измерение тесноты связи между порядковыми переменными
- •8.6. Показатели тесноты связи между двумя количественными признаками
- •Линейный коэффициент корреляции
- •8.7. Определение уравнения регрессии между двумя переменными
- •8.8. Теоретическое корреляционное отношение
- •8.9. Множественная корреляция
- •9. Ряды динамики
- •9.1. Понятие о рядах динамики. Их виды
- •9.2. Сопоставимость уровней ряда.
- •9.3. Основные показатели рядов динамики
- •Методы выявления основной тенденции в рядах динамики
- •Выявление и измерение сезонных колебаний
- •Измерение колеблемости в рядах динамики
- •Автокорреляция в рядах динамики
- •Определение уравнения авторегрессии
- •Элементы прогнозирования
- •10. Виды и способы построения индексов
- •10.1. Понятие об индексах. Их виды
- •10.2. Агрегатные индексы
- •1. Агрегатный индекс физического объема.
- •2. Агрегатный индекс цен
- •10.3. Средние индексы из индивидуальных
- •1. Индекс физического объема
- •2. Индекс цен
- •10.4. Индексы переменного и постоянного составов. Индекс структурных сдвигов
- •Iпост .
- •10.5. Цепные и базисные индексы
- •10.6. Определение роли отдельных факторов в динамике результативных показателей
- •10.7. Территориальные индексы
4.3. Определение числа групп и величины интервала
Число групп в дискретном вариационном ряду определяется числом реально существующих значений варьирующего признака. Если признак принимает дискретные значения, но их число очень велико (например, численность работников на 1 января в разных предприятиях отрасли), то строится интервальный вариационный ряд.
Интервальный вариационный ряд строится и для изучения непрерывных признаков, которые могут принимать любые, как целые, так и дробные значения. Например, доход на 1 жителя, рентабельность предприятия, все вторичные признаки, значения которых рассчитываются путем деления величины одного первичного признака на величину другого.
Интервальные вариационные ряды бывают
с равными интервалами,
с неравными интервалами.
Наиболее часто используются два вида интервальных вариационных рядов: равноинтервальный и равночастотный.
Равноинервальный ряд применяется, если вариация признака не очень сильна, т.е. для однородной совокупности, распределение которой по данному признаку близко к нормальному закону. Ряд с неравными интервалами и в частности равночастотный ряд применяется, если вариация признака очень сильна.
При построении равноинтервального ряда число групп выбирается так, чтобы в достаточной мере отразились разнообразие значений признака в совокупности и в то же время закономерность распределения, а его форма не искажалась случайными колебаниями частот. Если групп слишком мало, не проявится закономерность вариации; если групп будет слишком много, случайные скачки частот исказят форму распределения.
Чаще всего число групп в вариационном ряду определяют по формуле американского статистика Стерджесса:
,
где
- число групп,
- число единиц совокупности.
Зная число групп,
можно определить величину интервала:
.
Равночастотный вариационный ряд необходим при очень сильной вариации признака потому, что при равноинтервальном распределении большая часть единиц совокупности окажется в крайней группе (первой или последней). Часть групп не будет включать ни одной единицы совокупности. Число групп равночастотного ряда часто принимают равным 10, т.е. в каждой группе содержится 10% единиц совокупности. Такие группы называют децильными. Так, например, группируют домохозяйства по данным выборочного бюджетного обследования доходов населения России и субъектов федерации органы Госкомстата. Децильные группы применяются также для изучения распределения банков, промышленных компаний по размерам их активов или собственного капитала.
4.4. Плотность распределения
Частоты интервальных вариационных рядов зависят от характера распределения единиц совокупности и величины интервала. Частота будет тем больше, чем шире интервал. Поэтому при неравных интервалах частоты не дают представления о характере распределения и непосредственно несопоставимы.
Если мы имеем дело с вариационным рядом с неравными интервалами, то для сопоставимости нужно частоты, или частости, привести к единице интервала. Полученное отношение называется плотностью распределения:
или
,
где
- абсолютная плотность распределения
в
-м
интервале;
- относительная плотность распределения
в
-м
интервале;
- ширина
-го
интервала.