- •1. Предмет статистики.
- •2. Особенности статистической методологии. Метод статистики.
- •3. Теоретические основы статистики.
- •4. Основные понятия и категории статистической науки в целом.
- •6. Общая теория статистики как отрасль статистической науки.
- •5. Отрасли статистической науки.
- •7. Основные задачи и принципы организации государственной статистики в России.
- •8. Понятие о статистическом наблюдении, этапы его проведения.
- •9. Основные формы и виды статистического наблюдения.
- •10. Программно-методологические вопросы статистического наблюдения.
- •11. Организационные вопросы статистического наблюдения.
- •12. Виды несплошного статистического наблюдения.
- •13. Точность статистического наблюдения. Контроль материалов статистического наблюдения.
- •14. Сущность и значение статистических группировок, их виды.
- •15. Основные проблемы возникающие при построении группировок.
- •16. Типологические группировки.
- •17. Структурные группировки.
- •18. Аналитические группировки.
- •19. Построение группировок по количественному признаку.
- •20. Вторичная группировка.
- •21. Ряды распределения. Их графическое изображение.
- •22. Абсолютные и относительные величины.
- •24. Виды статистических относительных величин.
- •23. Единицы измерения абсолютных и относительных показателей.
- •26. Статистические таблицы. Их виды.
- •28. Разработка сказуемого статистической таблицы.
- •30. Таблицы сопряженности.
- •31. Чтение и анализ статистической таблицы.
- •32. Статистический график. Его элементы и правила построения.
- •33. Классификация видов графиков.
- •36. Средняя величина как категория статистики.
- •37. Виды средних величин.
- •38. Средняя арифметическая и ее свойства.
- •39. Структурное среднее.
- •40. Мода и медиана, их определение в вариационных рядах.
- •41. Общее понятие о вариации.
- •42. Сущность и значение показателей вариации.
- •44. Дисперсия и ее свойства.
- •45. Внутригрупповая и межгрупповая дисперсия.
- •46. Правило сложения дисперсий.
- •47. Взаимосвязи общественных явлений, их виды, формы.
- •50. Анализ взаимосвязи качественных признаков.
- •51. Статистические методы изучения взаимосвязей.
- •52. Непараметрические показатели тесноты взаимосвязи. Спирмен. Кендалл.
- •54. Понятие ранга динамики. Виды динамических рядов.
- •53. Показатели взаимной сопряженности.
- •55. Сопоставимость уровней и смыкаемость рядов динамики.
- •60. Компоненты ряда динамики.
- •61. Методы выявления тенденции рядов динамики.
- •62. Определение основной тенденции динамики на основе укрупнения интервалов и скользящей средней.
- •64. Роль индексного метода в статистических исследованиях.
- •65. Агрегатные индексы, их взаимосвязи.
- •66. Индивидуальные и сводные агрегатные индексы.
- •67. Важнейшие экономические индексы и их взаимосвязь.
- •68. Индексы производительности труда.
- •72. Индексный анализ структурных сдвигов.
- •74. Индексы пространственно-территориального сопоставления.
39. Структурное среднее.
40. Мода и медиана, их определение в вариационных рядах.
Структурное среднее характеризует состав статистической совокупности по одному из варьирующих признаков. К этим средним относятся мода и медиана.
Мода - такое значение варьирующего признака, которое в данном ряду распределения имеет наибольшую частоту.
В дискретных рядах распределений мода определяется визуально. Сначала определяется наибольшая частота, а по ней модальное значение признака. В интервальных рядах для вычисления моды используется следующая формула:
Xmo - нижняя граница модальности (интервал ряда с наибольшей частотой)
Mo - величина интервала
fMo - частота модального интервала
fMo-1 - частота интервала предшествующего модальному
fMo+1 - частота интервала следующего за модальным
Медианой называется такое значение варьирующего признака, которое делит ряд распределения на две равные части по объему частот. Медиана рассчитывается по разному в дискретных и интервальных рядах.
1. Если ряд распределения дискретный и состоит из четного числа членов, то медиана определяется как средняя величина из двух серединных значений рангированного ряда признаков.
2. Если в дискретном ряду распределения нечетное число уровней, то медианой будет серединное значение рангированного ряда признаков.
В интервальных рядах медиана определяется по формуле:
- нижняя граница медианного интервала (интервала для которого накопленная частота впервые превысит полусумму частот)
Me - величина интервала
- сумма частот ряда
- сумма накопленных частот предшествующих медианному интервалу
- частота медианного интервала
41. Общее понятие о вариации.
Вариацией называется различие значений признака у отдельных единиц совокупности.
Вариация возникает в силу того, что отдельные значения признака формируются по влияние большого числа взаимосвязанных факторов. Эти факторы часто действуют в противоположных направлениях и их совместное действие формирует значение признаков у конкретной единицы совокупности. Необходимость изучения вариаций связана с тем, что средняя величина, обобщающая данные статистического наблюдения, на показывает как колеблется вокруг нее индивидуальное значение признака. Вариации присущи явлениям природы и общества. При этом революция в обществе происходит быстрее, чем аналогичные изменения в природе. Объективно существуют также вариации в пространстве и во времени.
Вариации в пространстве показывают различие статистических показателей относящихся к различным административно-территориальным единицам.
Вариации во времени показывают различие показателей в зависимости от периода или момента времени к которым они относятся.
42. Сущность и значение показателей вариации.
43. Абсолютные показатели вариации (=42, без коэффициента).
К примерам вариаций относятся следующие показатели:
1. размах вариаций
2. среднее линейное отклонение
3. среднее квадратическое отклонение
4. дисперсия
5. коэффициент
1. Размах вариаций является ее простейшим показателем. Он определяется как разность между максимальным и минимальным значение признака. Недостаток этого показателя заключается в том, что он зависит только от двух крайних значений признака (min, max) и не характеризует колеблимость внутри совокупности. R=Xmax-Xmin.
2. Среднее линейное отклонение является средней величиной абсолютных значений отклонений от средней арифметической. Отклонения берутся по модулю, т.к. в противном случае, из-за математических свойств средней величины, они всегда были бы равны нулю.
3. Среднее квадратическое отклонение определяется как корень из дисперсии.
4. Дисперсия (средний квадрат отклонений) имеет наибольшее применение в статистике как показатель меры колеблимости.
Дисперсия является именованным показателем. Она измеряется в единицах соответствующих квадрату единиц измерения изучаемого признака.
5. Коэффициент вариаций определяется как отношение среднего квадратического отклонения к средней величине признака, выраженное в процентах:
Он характеризует количественную однородность статистической совокупности. Если данный коэффициент < 50%, то это говорит об однородности статистической совокупности. Если же совокупность не однородна, то любые статистические исследования можно проводить только внутри выделенных однородных групп.