статистика

№1 Хар-ки статистики как науки: предмет,метод,задачи статистики

Статистика это сложная и многогранная наука, в курсе которой излагаются основные категории и принципы статистической науки, научные основы методов анализа статистических данных. Статистика учит, как нужно собирать, сводить и анализировать статистические материалы. Статистика это сбор массовых первичных данных, их обработка и анализ. Статистика изучает с количественной стороны качественное содержание массовых общественных явлений и процессов. Она исследует количественное выражение массовых закономерностей общественного развития в конкретных условиях места и времени. Следовательно, статистика изучает количественные характеристики процессов и явлений общественного развития. Статистика является общественной наукой. В массовом наблюдении и обобщении фактов состоит познавательная сила статистики. Без широкого привлечения массовых, научно обработанных статистических данных невозможно глубокое исследование состояния и развития общества. Статистика изучает количественные характеристики общественных явлений и процессов с учетом их качественного содержания. Статистика исследует множества, количественно характеризуя их по разным признакам. Она обнаруживает закономерности изменения этих характеристик, которые проявляются в массовом обобщении фактов. Предметом статистики выступают размеры и количественные соотношения качественно определённых социально-экономических явлений, закономерности их связи и развития в конкретных условиях места и времени.

Приемы, с помощью которых статистика изучает свой предмет называются статистической методологией. Различают следующие статистические методы: 1. метод массовых наблюдений, 2. выборочный метод, 3. метод группировки, 4. метод анализа на основе сводки, 5. метод анализа рядов динамики, 6. корреляционно-регрессионный метод анализа, 7. индексный метод.

Задачи статистики: 1. организация работ, связанных с подготовкой и проведением Всероссийской переписки населения; 2. приоритет вопросам совершенствования статистики малого предприятия; 3. создание единого статистического информационного пространства федеральных органов государственной власти и координация их статистической деятельности; 4. целесообразность проведения переоценки основных фондов; 5. совершенствование расчётов в области неформальной и скрытой экономики; 6. повышение качества статистических разработок; 7. совершенствование статистики отдельных отраслей социально-экономической сферы; 8. организация системы муниципальной статистики.

№15 Классификация и общие правила построения графиков

Графики – это средства обобщения статистической информации. Графический метод

– особая знаковая система, знаковый язык.

Графики в статистике имеют не только иллюстративное значение, они позволяют

получить дополнительные знания о предмете исследования, которые в цифровом

варианте остаются скрытыми, невыявленными. Любое статистическое исследование

на основе какого-либо метода в конечном итоге дополняется использованием

графического метода.Классификация статист-х графиков

Линейные (стат.карты)

Плоскостные(фоновые,столбиковые,полосовые,круговые,секторные,фигурные,точечные) Объемные (поверхности,распределения)

По форме графического способа

-Диаграммы (диаграмма сравнения,структурные диаграммы,диаграммы диагнозтики)

-Стат.карты(картодиаграммы,картограммы) Основные правила построения графиков

Каждый график должен содержать следующие основные элементы:

– Графический образ – геометрические знаки,

совокупность точек, линий, фигур, с помощью которых изображаются статистические

величины; язык графики.

– Поле графика – пространство, в котором

размещаются геометрические знаки.

– Система координат – необходима для размещения

геометрических знаков на поле графика.

– Масштабные ориентиры – определяются масштабом и масштабной шкалой.

·Масштаб – мера перевода числовой величины в графическую.

·Масштабная шкала – линия,

отдельные точки которой могут быть прочитаны как определенные числа. Шкалы

бывают равномерными и неравномерными. Масштаб равномерной шкалы

– это длина отрезка, принятого за единицу измерения и измеренного в каких-либо

определенных мерах.

№ Отчетность как составная части гос.статистики Отчетность – это форма статистического наблюдения, при которой в соответствующие статистические органы поступают в определенные сроки сведения от предприятий и организация, которые осуществляют экономическую деятельность. Сведения должны подаваться в установленном законом порядке отчетных документов. Отчетные документы должны быть заполнены на основании данных первичного учета и подписаны лицами, ответственнымиза предоставленные сведения. Органами государственной статистики утверждаются формы статистической отчетности. Стат служба – органы, кот занимаются изучением эко и соц развития страны, регионов, фирм (органы гос статистики и органы ведомственной статистики). Организация и задачи стат все время менялись. Сейчас: главный учетно-статистический центр – гос комитет РФ по статистике (Госкомстат Р). Задачи: предоставление официальной статистической инфы Президенту, правительству, ФС, федеральным органам исполнительной власти, международным организация; разработка обоснованной статистической методологии; координация стат деятельности федеральных и региональных органов исполнительной власти; анализ эко-стат инфы; составление нац счетов и балансовых расчетов. Система органов гос статистики образована в соответствии с административно-территориальным делением страны. В республиках – республиканские комитеты; в остальных частях гос комитеты по статистике, в районах (городах) – управления (отделы) гос стат. Госкомстат выполняет работу по сбору, обработке, анализу научно обоснованных данных, характеризующих эко и соц развитие страны, процессы становления многоукладной эко, ход выполнения гос и региональных программ по решению народнохозяйственных проблем. Госкомстат выявляет соотношение отраслей эко, соотношения между размерами пр-ва продукции и размерами ее потребления; совершенствует методологию учета и статистики, разрабатывает формы отчетности.

Органы гос статистики выполняют переписи и единовременные учеты, необходимые для глубокого изучения отдельных сторон эко и образа жизни населения; публикует данные об эко и соц развитии страны и отдельных регионах. Из-за перехода на международную систему чета и статистики в Р создан Единый гос реестр предприятий, организаций, учреждений (ЕГРПО) – обеспечение единого гос учета предприятий.

Главной задачей статистики является получение и соответствующая обработка статистической информации для принятия решений направленных на достижение желаемого результата в хозяйственной, социально-экономической, научной, культурной и других видах творческой деятельности государства, общественных организаций, экономических структур общества. В задачи статистики конкретных направлений статистической деятельности входят все те вопросы, которые решаются соответствующей экономической или социальной структурой. Система государственной статистики находится в ведении Правительства РФ, имеет структуру, которая включает федеральный, республиканский, краевой, областной, окружной, городской и районный уровни.

№12 Классификация стат.сводки по организ-и, виду, технике подсчетов итогов

Статистическая сводка – вторая стадия статистического исследования; это научно организованная обработка материалов наблюдения, включающая в себя систематизацию, группировку данных, сопоставление таблиц, подсчет групповых и общих итогов, расчет производных показателей (средних, относительных величин). В зависимости от целей и задач исследования, используют простую и сложную сводку. Простая сводка – это подсчет данных по одноименному признаку, она дает представление о размерах и уровнях развития явлений. На основе этих показателей (данных) можно исчислить относительные и средние показатели. Сложная сводка - это выявление типичных показателей по отдельным группам для изучения этих закономерностей развития. По технике или способу выполнения сводка может быть ручная или механизированная. Статистическая сводка проводится по определенной программе и плану. Программа статистической сводки устанавливает следующие этапы: выбор группировочных признаков; определение порядка формирования групп; разработка системы статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом; разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки. План статистической сводки содержит указания о последовательности и сроках выполнения отдельных частей сводки, ее исполнителях и о порядке изложения и представления результатов.

Задачи: 1. Упорядочение и обобщение первичного собранного материала на основе которого даётся характеристика всего объекта с помощью обобщающих показателей. 2. Группировка – разделение всей совокупности на отдельные группы

№19 Относительные величины, их формы выражения и принципы построения

Относительные величины- представляют собой показатели, характеризующие количественные соотношения, присущие конкретным экономическим явлениям(удельный вес городского и сельского населения в общей численности).Отличительной особенностью относительных величин является то, что они обычно в отвлеченной форме выражают соотношение либо индивидуальных, либо суммарных абсолютных величин. Относительные величины, используемые в статистической практике: относительная величина структуры; относительная величина координации; относительная величина планового задания; относительная величина выполнения плана; относительная величина динамики; относительная величина сравнения; относительная величина интенсивности. Относительная величина структуры (ОВС) характеризует структуру совокупности, определяет долю (удельный вес) части в общем объеме совокупности. ОВС рассчитывают как отношение объема части совокупности к абсолютной величине всей совокупности, определяя тем самым удельный вес части в общем объеме совокупности (%):

где m_i - объем исследуемой части совокупности; M - общий объем исследуемой совокупности. Относительная величина координации (ОВК) характеризует соотношение между двумя частями исследуемой совокупности, одна из которых выступает как база сравнения (%): где m_i - одна из частей исследуемой совокупности; m_б - часть совокупности, которая является базой сравнения. Относительная величина планового задания (ОВПЗ) используется для расчета в процентном отношении увеличения (уменьшения) величины показателя плана по сравнению с его базовым уровнем в предшествующем периоде, для чего используется формула.

где Р_пл - плановый показатель; Р₀ - фактический (базовый) показатель в предшествующем периоде. Относительная величина выполнения плана (ОВВП) характеризует степень выполнения планового задания за отчетный период (%) и рассчитывается по формуле

где Р_ф - величина выполнения плана за отчетный период; Р_пл - величина плана за отчетный период. Относительная величина динамики (ОВД) характеризует изменение объема одного и того же явления во времени в зависимости от принятого базового уровня. ОВД рассчитывают как отношение уровня анализируемого явления или процесса в текущий момент времени к уровню этого явления или процесса за прошедший период времени. При исчислении этой величины в процентах получаем темп роста. Темпы роста можно просчитывать как с постоянным базовым уровнем (базисные темпы роста - ОВД_б ), так и с переменным базовым уровнем (цепные темпы роста - ОВД_ц ): где Р_т - уровень текущий; Р_б - уровень базисный;

где Р_т - уровень текущий; Р_т-1 - уровень, предшествующий текущему. Относительная величина сравнения (ОВСр) - соотношение одноименных абсолютных показателей, относящихся к разным объектам, но к одному и тому же времени: где М_А - показатель первого одноименного исследуемого объекта; М_Б - показатель второго одноименного исследуемого объекта (база сравнения). Относительные величины интенсивности (ОВИ) применяются при исследовании степени объемности явления по отношению к объему среды, в которой происходит распространение этого явления. ОВИ здесь показывает, сколько единиц одной совокупности (числитель) приходится на одну, на десять, на сто единиц другой совокупности (знаменатель). ОВИ рассчитывается по формуле где А - распространение явления; В_А - среда распространения явлен

№26 Медиана дискретного и интервального вариационных рядов

Для характеристики рядов распределения (структуры вариационных рядов), наряду со средней, используются т. н. структурные средние: мода и медиана. Мода и медиана наиболее часто используются в экономической практикеМедиана- это численное значение признака у той единицы совокупности, которая находится в середине ранжированного ряда (построенного в порядке возрастания, либо убывания значений изучаемого признака). Медиану иногда называют серединной вариантой, т.к. она делит совокупность на две равные части таким образом, чтобы по обе ее стороны находилось одинаковое число единиц совокупности. Если всем единицам ряда присвоить порядковые номера, то порядковый  номер медианы будет определяться по формуле (n+1):2 для рядов, где n — нечетное. Если же ряд с четным числом единиц, то медианой будет являться среднее значение между двумя соседними вариантами, определенными по формуле: n:2, (n+1):2, (n:2)+1. В дискретных вариационных рядах с нечетным числом единиц совокупности — это конкретное численное значение в середине ряда. Нахождение медианы в интервальных вариационных рядах требует предварительного определения интервала, в котором находится медиана, т.е. медианного интервала – этот интервал характеризуется тем, что его кумулятивная (накопленная) частота равна полусумме или превышает полусумму всех частот ряда.  

• X_Me  -нижняя граница медианного интервала

• h_Me   -величина медианного интервала;

• S_Me-1-сумма накопленных частот интервала, предшествующего медианному интервалу;

• f_Me  -локальная частота медианного интервала   

№43 Статистические методы выявления связи между явлениями. Статистика изучает взаимосвязи при помощи системы методов, важнейшими среди которых являются: 1. Аналитические группировки, где факторный признак располагается по убыванию или возрастанию, а в соответствии с этим располагается и результативный признак. это дает возможность визуальным путем определить характер и тесноту взаимосвязи. Например, распределение по весу в зависимости от возраста. 2. Метод параллельных рядов. Строятся два ряда признаков, которые находятся в определенной взаимосвязи; затем визуально определяют характер и тесноту взаимосвязи. Например, данные о численности занятых в ВВП. Для характеристики взаимосвязи факторный признак располагают в монотонно убывающем или возрастающем порядке, а показатели результата перемещаются в соответствии с факторным показателем. 3. Балансовый метод широко применяется в экономике. Основной показатель развития ВВП проходит в своем движении 3 стадии: производство, распределение и перераспределение, конечное использование. Взаимосвязь между отдельными стадиями движения ВВП и отдельными компонентами ВВП осуществляется при помощи балансового метода. Его суть заключается в том, что величина ВВП на всех трех стадиях должна быть одинакова. Основными методами изучения взаимосвязи социально-экономических явлений служат равные коэффициенты и корреляционно-регрессионный анализ. 4. Корреляционно-регрессионный анализ. Корреляционная связь – связь, проявляющаяся при достаточно большом числе наблюдений в виде определенной зависимости между средним значением результативного признака и признаками-факторами.

№31 Основные показатели, характ-е ряд динамики: абсолютные прирост, темп роста, абсолютное значение 1 % прироста. Цепной и базисный методы исчисления рядов динамики.

Анализ интенсивности изменения во времени осуществляется с помощью показателей, получаемых в результате сравнения уровней. К таким показателям относятся: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, абсолютное значение одного процента. Показатели анализа динамики могут вычисляться на постоянной и переменной базах сравнения. При этом принято называть сравниваемый уровень отчетным, а уровень, с которым производится сравнение, - базисным. Для расчета показателей анализа динамики на постоянной базе каждый уровень ряда сравнивается с одним и ем же базисным уровнем. В качестве базисного выбирается либо начальный уровень в ряду динами, либо уровень, с которого начинается какой-то новый этап развития явления. Исчисляемые при этом показатели называются базисными. Для расчета показателей анализа динамики на переменной базе каждый последующий уровень ряда сравнивается с предыдущим. Вычисленные таким образом показатели анализа динамики называются цепными. Важнейшим стат. показателем анализа динамики является абсолютный прирост (сокращение), т.е. абсолютное изменение, характеризующее увеличение или уменьшение уровня ряда за определенный промежуток времени. Абсолютный прирост с переменной базой называют скоростью роста. Абсолютный прирост: цепной базисный Цепные и базисные абсолютные приросты связаны между собой: сумма последовательных цепных абсолютных приростов равна базисному, т.е. общему приросту за весь промежуток времени Для оценки интенсивности, т.е. Относительного изменения уровня динамического ряда за какой-либо период времени исчисляют темпы роста (снижения). Интенсивность изменения уровня оценивается отношением отчетного уровня к базисному. Показатель интенсивности изменения уровня ряда, выраженный в долях единицы, называется коэффициентом роста, а в процентах – темпом роста. Эти показатели интенсивности отличаются только единицами измерения. Коэффициент роста (снижения) показывает, во сколько раз сравниваемый уровень больше уровня, с которым производится сравнение (если этот коэффициент больше единицы) или какую часть уровня, с которым производится сравнение, составляет сравниваемый уровень (если он меньше единицы). Темп роста всегда представляет собой положительное число. Коэффициент роста: цепной базисный Темп роста: цепной базисный. Таким образом, Между цепными и базисными коэффициентами роста существует взаимосвязь (если базисные коэффициенты исчислены по отношению к начальному уровню ряда динамики): произведение последовательных цепных коэффициентов роста равно базисному коэффициенту роста за весь период а частное от деления последующего базисного темпа роста на предыдущий равно соответствующему цепному темпы роста. Относительную оценку скорости измерения уровня ряда в единицу времени дают показатели темпа прироста (сокращения). Темп прироста (сокращения) показывает, на сколько процентов сравниваемый уровень больше или меньше уровня, принятого за базу сравнения, и вычисляется как отношение абсолютного прироста к абсолютному уровню, принятому за базу сравнения. Темп прироста может быть положительным, отрицательным или равным нулю, выражается он в процентах или в долях единицы (коэффициенты прироста). Темп прироста: цепной базисный Темп прироста (сокращения) можно получить и из темпа роста, выраженного в процентах, если из него вычесть 100%. Коэффициент прироста получается вычитанием единицы из коэффициента роста: При анализе динамики развития следует также знать, какие абсолютные значения скрываются за темпами роста и пророста. Чтобы правильно оценить значение полученного темпа прироста, его рассматривают в сопоставлении с показателем абсолютного прироста. Результат выражают показателем, который называют абсолютным значением (содержанием) одного процента прироста и рассчитывают как отношение абсолютного прироста к темпу прироста за этот период времени,

№ 40 Исчисление индексов переменного, постоянного состава и структурных сдвигов. Их взаимосвязь.

При изучении динамики качественных показателей приходится определять изменение средней величины индексируемого показателя, которое обусловлено взаимодействием двух факторов - изменением значения индексируемого показателя у отдельных групп единиц и изменением структуры явления. Под изменением структуры явления понимается изменение доли отдельных групп единиц совокупности в общей из численности. Так, средняя заработная плата на предприятии может вырасти в результате роста оплаты труда работников или увеличения доли высокооплачиваемых сотрудников. Снижение трудоемкости производства единицы продукции по совокупности предприятий отрасли может быть обусловлено повышением производительности труда на предприятиях или концентрацией производства продукции на заводах с низкой трудоемкостью. Так как на изменение среднего значения показателя оказывают воздействие два фактора, возникает задача определить степень влияния каждого из факторов на общую динамику средней.Эта задача решается с помощью индексного метода, т.е. путем построения системы взаимосвязанных индексов, в которую включаются три индекса: переменного состава, постоянного состава и структурных сдвигов.Индексом переменного состава называется индекс, выражающий соотношение средних уровней изучаемого явления, относящихся к разным периодам времени. Например, индекс переменного состава себестоимости продукции одного и того же вида рассчитывается по формуле:

,

где - индекс переменного состава.Индекс переменного состава отражает изменение не только индексируемой величины (в данном случае себестоимости), но и структуры совокупности (весов).Индекс постоянного (фиксированного) состава - это индекс, исчисленный с весами, зафиксированными на уровне одного какого-либо периода, и показывающий изменение только индексируемой величины. Индекс фиксированного состава определяется как агрегатный индекс. Так, индекс фиксированного состава себестоимости продукции рассчитывают по формуле:

, где - индекс фиксированного состава.

Под индексом структурных сдвигов понимают индекс, характеризующий влияние изменения структуры изучаемого явления на динамику среднего уровня этого явления. Индекс определяется по формуле (при изучении изменения среднего уровня этого явления. Индекс определяется по формуле (при изучении изменения среднего уровня себестоимости):

, где - индекс структурных сдвигов.

№46 Понятие о выборочном наблюдении. Статистическое наблюдение можно организовать как сплошное и несплошное. Сплошное предусматривает обследование всех единиц изучаемой совокупности явления, несплошное – лишь ее части. К несплошному относится и выборочное наблюдение. Выборочное наблюдение является одним из наиболее широко применяемых видов несплошного наблюдения. В основе этого наблюдения лежит идея о том, что отобранная в случайном порядке некоторая часть единиц может представлять всю изучаемую совокупность явления по интересующим исследователя признакам. Целью выборочного наблюдения является получение информации прежде всего для определения сводных обобщающих характеристик всей изучаемой совокупности. По своей цели выборочное наблюдение совпадает с одной из задач сплошного наблюдения, и поэтому встает вопрос о том, какое из двух видов наблюдения – сплошное или выборочное – целесообразнее провести. При проведении выборочного наблюдения обследуются не все единицы изучаемого объекта, т. е. не все единицы совокупности, а лишь некоторая специально отобранная часть. Первый принцип отбора– обеспечение случайности Второй принцип отбора – обеспечение достаточного числа отобранных единиц – тесно связан с понятием репрезентативности выборки. Так как любое выборочное наблюдение проводится с определенной целью и четко сформулированными конкретными задачами, то понятие репрезентативности как раз и связано с целью и задачами исследования. Отобранная из всей изучаемой совокупности часть должна быть репрезентативной прежде всего в отношении тех признаков, которые изучаются или оказывают существенное влияние на формирование сводных обобщающих характеристик.

№45Корреляционно–регрессионный метод анализа связи

Корреляционно-регрессионный анализ как общее понятие включа­ет в себя измерение тесноты и направления связи и установление аналити­ческого выражения (формы) связи (регрессионный анализ). Целью регрессионного анализа является оценка функциональной за­висимости условного среднего значения результативного признака (У) от факторных (х1,х2,…,хk). Уравнение регрессии, или статистическая модель связи социально-эко­номических явлений, выражается функцией:Yx = f(х1, х2, …, хn),где “n” – число факторов, включенных в модель;Хi–факторы,влияющие на результат У. Этапы крреляционно-регрессионного анализа: 1)Предварительный (априорный) анализ. Он дает неплохие результаты если проводится достаточно квалифицированным исследователем. 2)Сбор информации и ее первичная обработка. 3)Построение модели (уравнения регрессии). Как правило эту процедуру выполняют на ПК используя стандартные программы. 1)Оценка тесноты связей признаков, оценка уравнения регрессии и анализ модели. 2)Прогнозирование развития анализируемой системы по уравнению регрессии. На первом этапе формулируется задача исследования, определяется методика измерения показателей или сбора информации, определяется число факторов, исключаются дублирующие факторы или связанные в жестко-детерминированную систему. На втором этапе анализируется объем единиц: совокупность должна быть достаточно большой по числу единиц и наблюдений (N>>50), число факторов “n” должно соответствовать количеству наблюдений “N”. Данные должны быть количественно и качественно однородны. На третьем этапе определяется форма связи и тип аналитической функции (парабола, гипербола, прямая) и находятся ее параметры. На четвертом этапе оценивается достоверность всех характеристик корреляционной связи и уравнения регрессии используя критерий достоверности Фишера или Стьюдента, производится экономико-технологический анализ параметров. На пятом этапе осуществляется прогноз возможных значений результата по лучшим значениям факторных признаков, включенных в модель. Здесь выбираются наилучшие и наихудшие значения факторов и результата.

№2 Статистическая совокупность Статистическая совокупность - это множество (масса) однокачественных (однородных) хотя бы по одному какому-либо признаку явлений, существование которых ограничено в пространстве и времени. Статистической совокупностью можно считать, к примеру, совокупность жителей России по состоянию на 1 января 1997г., совокупность фермерских хозяйств Ростовской области в 1997г. Однако статистическая совокупность (множество) совсем не обязательно представляет большую численность единиц, в принципе она может быть и очень маленькой; например, объем совокупности малой выборки может составлять иногда 8-10 единиц. Важнейшим свойством статистической совокупности является ее неразложимость. Это означает, что дальнейшее дробление индивидуальных явлений не вызывает потери их качественной основы. Исчезновение или ликвидация одного или ряда явлений не разрушает качественной основы статистической совокупности в целом.Количественные изменения значение признака при переходе от одной единицы совокупности к другой называются вариацией. Вариация возникает под воздействием случайных, прежде всего внешних причин.

Статистические совокупности имеют определенные свойства, носителями которых выступают единицы (отдельные элементы) совокупности (явления), обладающие определенными признаками. По форме внешнего выражения признаки делятся на: - атрибутивные (описательные)

- количественные

Атрибутивные (качественные) признаки не поддаются прямому количественному (числовому) выражению. Количественные признаки делятся на дискретные (прерывные) и непрерывные.

№6 Специально организованное статистическое наблюдение

Специально организованное статистическое наблюдение – проводится с целью получения сведений, отсутствующих в отчетности или для проверки ее данных, оно организуется с определенно заданной целью и на определенную дату. Имеет разновидности: перепись, единовременный учет, выборочное наблюдение

Специально организованные наблюдения подразделяются на переписи, сплошные и не сплошные (частичные) наблюдения.

Перепись проводится с целью определения численности и состава объекта статистического наблюдения по ряду характерных для этого объекта признаков, не нашедших отражение в статистической отчетности. Сплошное наблюдение - это наблюдение всех без исключения единиц изучаемого объекта статистического наблюдения.

Несплошное (частичное) наблюдение - обследование части объекта статистического наблюдения с целью получения обобщающих характеристик для объекта в целом. В зависимости от характера отбора единиц для наблюдения различают отдельные виды несплошного наблюдения: метод основного массива, выборочное наблюдение, монографическое описание и анкетное обследование.

Анкетное обследование заключается в том, что лицам, от которых необходимо получить сведения, рассылаются анкеты с просьбой заполнить и прислать их обратно.

По учету факторов во времени специально организованное наблюдение подразделяется на непрерывное (текущее) и прерывное наблюдение.

Единовременное (разовое) наблюдение организуется в одноразовом порядке или проводится время от времени без соблюдения строгой периодичности его повторения. Проводится для сбора статистических данных, которые невозможно получить другим путем. По цели специально организованные наблюдения могут быть пробными, проводимыми для уточнения и отработки программно-методических и организационных вопросов готовящегося основного наблюдения, и контрольными, организуемыми с целью проверки материалов уже проведенного наблюдения. В зависимости от способа учета фактов специально организованное наблюдение может быть непосредственным, регистровым и опросом. Существует три способа опроса: экспедиционный или устный опрос, саморегистрация и корреспондентский способ.

№9 Сущность, содержание и задачи статистической сводки и группировки

На основе собранных данных нельзя произвести расчет и сделать выводы, для начала их нужно обобщить и свести в единую таблицу. Для этих целей служат сводка и группировка. Сводка – комплекс последовательных операций по обобщению конкретных единичных фактов, образующих совокупность и выявление типичных черт и закономерностей присущих изучаемому явлению в целом. Простая сводка – подсчет общих итогов по совокупности. Сложная сводка – комплекс операций по группировке единичных наблюдений, подсчет итогов по каждой группе и по всему объекту в целом и представлении результатов в виде статистических таблиц. По форме обработки материала сводка бывает децентрализованная , централизованная – такая сводка проводится при единовременном статистическом наблюдении.

Задачи: 1. Упорядочение и обобщение первичного собранного материала на основе которого даётся характеристика всего объекта с помощью обобщающих показателей. 2. Группировка – разделение всей совокупности на отдельные группы Группировка – расчленение множества единиц изучаемой совокупности на группы по определенным признакам

Метод группировок применяется для решения задач, возникающих в ходе научного статистического исследования. К таким задачам относятся: выделение социально-экономических типов явлений; изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем; изучение связей и зависимостей между отдельными признаками явления. Для решения этих задач применяются (соответственно) три вида группировок: типологические, структурные и аналитические (факторные)

Основная задача статистических группировок – исследование связей и зависимостей между признаками единиц статистической совокупности, которая решается с помощью построения аналитических группировок.

№21 Понятие и значение средних величин

Средняя величина – это один из важнейших обобщающих статистических показателей, характеризующий совокупность однотипных явлений по какому-либо количественно варьирующему признаку. Средние величины – это обобщающие показатели, числа, выражающие характерные размеры общественных явлений по одному количественно варьирующему признаку. Среднее выражает типичное присущее большинству единиц совокупности, что позволяет сравнивать, выявлять закономерности и осуществлять прогнозы. Среднее – это обобщающая характеристика совокупности однотипных явлений. При помощт средней происходит как бы сглаживание различий в величине признака, которые возникают по тем или иным причинам у отдельных единиц наблюдения. Особенностью средней является то, что: 1) она характеризует ту или иную совокупность в целом, но не характеризует каждую отдельную единицу; 2) в ней средние погашаются отдельные индивидуальные отклонения единиц по изучаемому признаку; 3) средняя отражает типичные черты и свойства массы единиц и позволяет изучить всю массу единиц в динамике; 4) в сочетании с методом статистических группировок возникает возможность изучения взаимосвязей между группировочными и результативными признаками; 5) средняя величина является базой для прогнозирования; 6) многие процессы изучаются только на основании средних, если статистическая совокупность велика; 7) средняя преследует цель, показать количественное различие и сходство двух совокупностей. При расчете средней необходимо соблюдать следующие условия: 1) расчет надо вести только однородных по качеству совокупностей, для этого надо сочетать метод средних и метод группировок; 2) общее среднее необходимо дополнять групповыми средними и индивидуальными величинами; 3) для расчета средней нужна масса единиц (20-30); 4) необходимо правильно выбирать единицу совокупности средних.

№17Статистические карты

Статистические карты представляют собой вид графических изображений статистических данных на схематической географичес­кой карте и характеризуют уровень или степень распространения того или иного явления на определенной территории. Картограмма - это схематическая географическая карта, на кото­рой штриховкой различной густоты, точками или окраской определен­ной степени насыщенности показывается сравнительная интенсивность какого-либо показателя в пределах каждой единицы нанесенного на кар­ту территориального деления (например, плотность населения по облас­тям или республикам, распределение районов по урожайности зерно­вых культур и т.п.). Картограммы делятся на фоновые и точечные. Картограмма фоновая - вид картограммы, на которой штрихов­кой различной густоты или окраской определенной степени насыщен­ности показывают интенсивность какого-либо показателя в пределах территориальной единицы. Картограмма точечная - вид картограммы, где уровень выбран­ного явления изображается с помощью точек. Точка изображает одну единицу совокупности или некоторое их количество, показывая на географической карте плотность или частоту проявления определен­ного признака.

№16 Правила построения линейных,фигурных,объемных,плоскостных диаграмм

Диаграмма представляет чертеж, на котором статистическая информация изображается посредством геометрических фигур или символических знаков. В статистике коммерческой деятельности на рынке товаров и услуг наибольшее применение имеют линейные диаграммы. Для их построения обычно применяется система прямоугольных координат. На оси абсцисс откладываются варианты изучаемого показателя (или показания времени), а по оси ординат-величина изучаемого показателя. По отметкам (точкам) обеих осей координат определяется положение каждого уровня на поле графика. Последовательно соединяя точки отрезками линий, получают эмпирическую линию графика, так называемую статистическую кривую. столбиковые диаграммы.При построении столбиковых диаграмм используется, как и в линейных графиках, прямоугольная система координат. При этом каждое значение изучаемого показателя изображается в виде вертикального столбика. По оси абсцисс размещается основание столбиков. Их ширина может быть произвольной, но обязательно одинаковой для каждого столбика. Высота столбиков (в соответствии с принятым по оси ординат масштабом) должна строго соответствовать изображаемым данным. Количество столбиков определяется числом изучаемых показаний (данных). Расстояние между столбиками должно быть одинаковым. ленточные (полосовые) графики. В этих диаграммах основания столбиков располагаются вертикально, а масштабная шкала наносится на горизонтальную ось. По своей форме ленточная диаграмма представляет ряд простирающихся по оси абсцисс полос одинаковой ширины. Длина полос (лент) соответствует значениям изображаемых показателей. При построении ленточных диаграмм соблюдаются те же требования, что и при построении столбиковых графиков (одинаковая ширина полос, начало масштабной шкалы от нулевой отметки и др.).

круговые диаграммы. В этих диаграммах площадь окружности принимается за величину всей изучаемой статистической совокупности, а площади отдельных секторов отображают удельный вес (долю) ее составных частей. радиальные диаграммы. Строятся они на базе полярных координат. Началом отсчета в них служит центр окружности, а носителями масштабных шкал являются радиусы круга. Обычно в основе радиальных диаграмм лежат повторяющиеся годовые циклы с помесячными или поквартальными данными. Полученные таким образом точки соединяют между собой линиями. В результате получается спиралеобразная линия, характеризующая внутригодовые циклы коммерческой деятельности. фигурные диаграммы. При их построении статистические данные изображаются рисунками-символами, которые в наибольшей степени соответствуют существу отображаемых явлений. Это диаграммы более выразительны, зрительно легко воспринимаются, и поэтому их применяют для рекламы отдельных товаров.В фигурных статистических диаграммах каждому знаку-символу условно придается определенное числовое значение, и путем последовательного их расположения на поле графика формируются соответствующие полосы.

№27 Сущ-ть и значение показателей вариации: размах вар-и,средн.квадратич.отклонение,коэф-т 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. К примерам вариаций относятся следующие показатели: 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.

№32 Выранивание рядов динамики:м-д укрупн-я интервалов,аналитич.выравн-е ряда,м-д скользящей средней

Одной из важнейших задач статистики является определение в рядах динамики общей тенденции развития явления. На развитие явления во времени оказывают влияние факторы, различные по характеру и силе воздействия. Одни из них оказывают практически постоянное воздействие и формируют в рядах динамики определенную тенденцию развития. Воздействие других факторов может быть кратковременным или носить случайный характер. Поэтому при анализе динами речь идет об основной тенденции, достаточно стабильной (устойчивой) на протяжении изученного этапа развития. Основной тенденцией развития (ТРЕНДОМ) называется плавное и устойчивое изменение уровня явления во времени, свободное от случайных колебаний. Задача состоит в том, чтобы выявить общую тенденцию в изменении уровней ряда, освобожденную от действия различных случайных факторов. С этой целью ряды динамики подвергаются обработке методами укрупнения интервалов, скользящей средней и аналитического выравнивания. Наиболее простым методом изучения основной тенденции в рядах динамики является укрупнение интервалов. Данный метод основан на укрупнении периодов времени, к которым относятся уровни ряда динамики (одновременно уменьшается количество интервалов). Главное в этом методе заключается в преобразовании первоначального ряда динамики в ряды более продолжительных периодов (месячные в квартальные, квартальные в годовые и т.д.). Выявление основной тенденции может осуществляться также методом скользящей (подвижной) средней. Сущность его заключается в том, что исчисляется средний уровень из определенного числа, обычно нечетного (3, 5, 7 и т.д.), первых по счету уровней ряда, затем – из такого же числа уровней, но начиная со второго по счету, далее – начиная со среднего и т.д. Таким образом, средняя как бы «скользит» по ряду динамики, передвигаясь на один срок. Недостатком сглаживания ряда является «укорачивание» сглаженного ряда по сравнению с фактическим, а следовательно, происходит потеря информации. Для того, чтобы дать количественную модель, выражающую основную тенденцию изменения уровней динамического ряда во времени, используется аналитическое выравнивание ряда динамики. Основным содержанием метода аналитического выравнивания в рядах динамики является то, что общая тенденция развития рассчитывается как функция времени: где - уровни динамического ряда, вычисленные по соответствующему аналитическому уравнению на момент времени t

№35 Экстраполяция

Экстраполяция - нахождение уровней за пределами изучаемого ряда, т.е. продление ряда на основе выявленной закономерности изменения уровней в изучаемый отрезок времени. Применение прогнозирования предполагает, что закономерность развития, действующая в прошлом (внутри ряда ди­намики), сохранится и в прогнозируемом будущем, т.е. прогноз осно­ван на экстраполяции. Экстраполяция, проводимая в будущее, назы­вается перспективной и в прошлое - ретроспективной. Применение экстраполяции в прогнозировании базируется на сле­дующих предпосылках: • развитие исследуемого явления в целом описывается плавной кривой •          общая тенденция развития явления в прошлом и настоящем не претерпет серьезных изменений в будущем. Чем короче срок экстраполяции (период упреждения), тем более надежные и точные результаты (при прочих равных условиях) дает прогноз 1)Прогнозирование по среднему абсолютному приросту может быть Полнено в том случае, если есть уверенность считать общую тенденцию линейной, т.е. метод основан на предположении о равномерном вменении уровня. 2) Прогнозирование по среднему темпу роста осуществляется в случае, когда есть основание считать, что общая тенденция ряда ха­рактеризуется показательной (экспоненциальной) кривой. 3) Наиболее распространенным методом прогнозирования считают аналитическое выражение тренда.

№39 Понятие цепных и базисных индексов, индексов с постоянными и переменными весами.

Выбор базы сравнения и весов индексов - это два важнейших методологических вопроса построения социально-экономических явлений за некоторый интервал времени, включающий более двух периодов времени.Системой индексов называется ряд последовательно построенных индексов. Такие системы характеризуют изменения, происходящие в изучаемом явлении в течение исследуемого периода времени.В зависимости от базы сравнения системы индексов бывают базисными и цепными.Система базисных индексов - это ряд последовательно вычисленных индексов одного и того же явления с постоянной базой сравнения, т.е. в знаменателе всех индексов находится индексируемая величина базисного периода.Система цепных индексов - это ряд индексов одного и того же явления, вычисленных с меняющейся от индекса к индексу базой сравнения.В экономико-статистических исследованиях выбор системы индексов (базисные или цепные) проводится в зависимости от цели анализа. Базисные индексы дают более наглядную характеристику общей тенденции развития исследуемого явления, а цепные - четче отражают последовательность изменения уровней во времени.Системы цепных и базисных индексов могут быть построены для индивидуальных и общих индексов. Системы индивидуальных индексов стоимости продукции, физического объема продукции и цен просты по построению. Аналогично им строятся системы индивидуальных индексов и для других показателей.Системой индексов с постоянными весами называется система сводных индексов одного и того же явления, вычисленных с весами, не меняющимися при переходе от одного индекса к другому. Постоянные веса позволяют исключить влияние изменения структуры на величину индекса.Система индексов с переменными весами представляет собой систему сводных индексов одного и того же явления, вычисленных с весами, последовательно меняющихся от одного индекса к другому. Переменные веса - это веса отчетного периода.

№41 Виды и формы взаимосвязи между явлениями.

В процессе стат. изучения взаимосвязей исследуется причинно-следственные отношения между явлениями, что позволяет выявить факторы, оказывающие основное влияние на вариацию изучаемых явлений и процессов. Эти связи классифицируются по ряду оснований: 1) по степени зависимости одного явления от другого различают: -- функциональную, стохастическую связь. Функциональной называется связь, при которой определённому значению факторного признака соответствует одно строго определённое значение результативного признака. Стохастическая – это связь между признаками, если каждому значению факторного признака (х) соответствует множество значений результативного признака (у). Частным случаем этой связи явл-ся кореляционная связь, при которой изменение среднего значения результативного признака обусловлено изменением факторных признаков. При корялиционной связи изменение результативного признака не всецело, а лишь частично, т.к. возможно влияние прочих факторов. Поэтому корялиционные связи явл-ся неполными. Характерной особенностью корялиционных связей явл-ся то, что они проявляются не в каждом отдельном случае, а в массе. 2) по направлению различают 2 формы связи: а) прямая связь. б) обратная 3) по аналитическому выражению различают: а) линейные связи; б) нелинейные (криволинейные) – связи, которые м.б. выражены уравнением к-л кривой. Корялиционные связи м.б. выражены аналитически лишь приближённо. Для выявления наличия связи, её характера и направления в ст-ке используют след. методы: 1) метод сопоставления параллельных данных. На основании параллельных данных рассчитывают элементарные показатели тесноты связи: - коэффициент корреляции рангов (коэффициент Спирмена); - коэффициент совпадения знаков (коэф. Фехнера). 2) Балансовый метод. 3) Метод аналитических группировок. Чтобы осуществить исследование связей с помощью этого метода, необходимо сгруппировать единицы изучаемой совокупности по к-л признаку и вычислить среднее значение для каждой группы. На базе аналитических группировок для характеристики тесноты связи между признаками рассчитывают эмпирическое корялиционное отношение ŋ=√δ²/δ². 4) Графический метод. По графическому изображению связи можно определить направление, силу и форму связи. Используя данные об индивидуальных значениях факторного и результативного признака можно построить в прямоугольных координатах точечный график, который называется поле корреляции. На оси х откладывают значения факторного признака, а на оси у – значения результативного признака. (рисунки графика)

Чем сильнее связь между признаками, тем теснее будут группироваться точки вокруг определённой линии, выражающей форму связи.

№42 Особенности корреляционной связи. Корреляционные связи - это вероятностные изменения, которые можно изучать только на представительных выборках методами математической статистики. Оба термина - корреляционная связь и корреляционная зависимость - часто используются как синонимы. Зависимость подразумевает влияние, связь - любые согласованные изменения, которые могут объясняться сотнями причин. Корреляционные связи не могут рассматриваться как свидетельство причинно-следственной зависимости, они свидетельствуют лишь о том, что изменениям одного признака, как правило, сопутствуют определенные изменения другого. Корреляционная зависимость - это изменения, которые вносят значения одного признака в вероятность появления разных значений другого признака. Задача корреляционного анализа сводится к установлению направления (положительное или отрицательное) и формы (линейная, нелинейная) связи между варьирующими признаками, измерению ее тесноты, и, наконец, к проверке уровня значимости полученных коэффициентов корреляции. Корреляционные связи различаются по форме, направлению и степени (силе). По форме корреляционная связь может быть прямолинейной или криволинейной. Прямолинейной может быть, например, связь между количеством тренировок на тренажере и количеством правильно решаемых задач в контрольной сессии. Криволинейной может быть, например, связь между уровнем мотивации и эффективностью выполнения задачи (рисунок 1). При повышении мотивации эффективность выполнения задачи сначала возрастает, затем достигается оптимальный уровень мотивации, которому соответствует максимальная эффективность выполнения задачи; дальнейшему повышению мотивации сопутствует уже снижение эффективности. По направлению корреляционная связь может быть положительной ("прямой") и отрицательной ("обратной"). При положительной прямолинейной корреляции более высоким значениям одного признака соответствуют более высокие значения другого, а более низким значениям одного признака - низкие значения другого . При отрицательной корреляции соотношения обратные . При положительной корреляции коэффициент корреляции имеет положительный знак, при отрицательной корреляции - отрицательный знак. Степень, сила или теснота корреляционной связи определяется по величине коэффициента корреляции. Сила связи не зависит от ее направленности и определяется по абсолютному значению коэффициента корреляции.

№47 Генеральная и выборочная совокупности. В выборочном наблюдении используются понятия «генералъная совокупность» – изучаемая совокупность единиц, подлежащая изучению по интересующим исследователя признакам, и «выборочная совокупность» – случайно отобранная из генеральной совокупности некоторая ее часть. К данной выборке предъявляется требование репрезентативности, т. е. при изучении лишь части генеральной совокупности полученные выводы можно применять ко всей совокупности. Характеристиками генеральной и выборочной совокупностей могут служить средние значения изучаемых признаков, их дисперсии и средние квадратические отклонения, мода и медиана и др.

Исследователя могут интересовать и распределения единиц по изучаемым признакам в генеральной и выборочной совокупностях. В этом случае частоты называются соответственно генеральными и выборочными. Система правил отбора и способов характеристики единиц изучаемой совокупности составляет содержание выборочного метода, суть которого состоит в получении первичных данных при наблюдении выборки с последующим обобщением, анализом и их распространением на всю генеральную совокупность с целью получения достоверной информации об исследуемом явлении.

Репрезентативность выборки обеспечивается соблюдением принципа случайности отбора объектов совокупности в выборку. Если совокупность является качественно однородной, то принцип случайности реализуется простым случайным отбором объектов выборки. Простым случайным отбором называют такую процедуру образования выборки, которая обеспечивает для каждой единицы совокупности одинаковую вероятность быть выбранной для наблюдения, для любой выборки заданного объема. Таким образом, цель выборочного метода – сделать вывод о значении признаков генеральной совокупности на основе информации случайной выборки из этой совокупности.

№49 Ошибки выборочного наблюдения: ошибки выборки для средних и для доли.

Собственно случайная выборка – это отбор единиц из всей генеральной совокупности посредством жеребьевки или другим подобным способом. Принципом случайности является то, что на включение или исключение объекта из выборки не может повлиять любой фактор, кроме случая. Доля выборки – это отношение числа единиц выборочной совокупности к числу единиц генеральной совокупности:

В собственно случайный отборе заключаются и реализуются основные принципы выборочного статистического наблюдения. Два основных вида обобщающих показателей, которые используют в выборочном методе – это средняя величина количественного признака и относительная величина альтернативного признака. Выборочная доля w, или частность, определяется отношением числа единиц, обладающих изучаемым признаком m, к общему числу единиц выборочной совокупности п. Для характеристики надежности выборочных показателей различают среднюю и предельную ошибки выборки. Ошибка выборки, ее еще называют ошибкой репрезентативности, представляет собой разность соответствующих выборочных и генеральных характеристик: -для средней количественного признака: ех = \х – х\; -для доли (альтернативного признака): ew = \х – p\.

Только выборочным наблюдениям присуща ошибка выборки.

Выборочная средняя и выборочная доля – это случайные величины, принимающие различные значения в зависимости от единиц изучаемой статистической совокупности, которые попали в выборку. Соответственно ошибки выборки – тоже случайные величины и также могут принимать различные значения. Поэтому определяют среднюю из возможных ошибок – среднюю ошибку выборки. Средняя ошибка выборки определяется объемом выборки: чем больше численность при прочих равных условиях, тем меньше величина средней ошибки выборки. Средняя ошибка выборки зависит от степени варьирования изучаемого признака. Механическая выборка – это отбор единиц в выборочную совокупность из генеральной, которая разбита по нейтральному признаку на равные группы; производится так, что из каждой такой группы в выборку отбирается лишь одна единица. При механическом отборе единицы изучаемой статистической совокупности предварительно располагают в определенном порядке, после чего отбирают заданное число единиц механически через определенный интервал.

№3 Классификация признаков единиц статистической совокупности Признаком единицы совокупности называют ее характерную черту, конкретное свойство, особен–ность, качество, которое может быть наблюдаемо и измерено. На признаки единиц совокупности накладывается требование их сопоставимости и единообразия.Присутствие вариации у единиц совокупности обозначает, что их признаки могут получать всевоз–можные значения или видоизменения у некоторых единиц совокупности. Признаки делятся на атрибутивные и количественные. Признак называется атрибутивным или качественным, если он выражается смысловым понятием. Внутри они подразделяются на номинальные и порядковые.Признак называют количественным, если он выражен числом. По характеру варьирования количественные признаки подразделяются на дискретные и непрерывные. По способу измерения признаки делятся на пер–вичные и вторичные. Первичные выражают единицу совокупности в целом, т. е. абсолютные величины. Вторичные непосредственно не измеряются, а рас–считываются. Первичные признаки лежат в основе на–блюдения статистической совокупности, а вторичные определяются в процессе обработки и анализа дан–ных и представляют собой соотношение первичных признаков. По отношению к характеризуемому объекту признаки делятся на прямые и косвенные. Прямые признаки – это свойства, непосредственно присущие объекту, который характеризуется. Косвенные признаки являются свойствами, характерными не для самого объекта, а для прочих совокупностей, имеющих отношение к объекту или входящих в него. По отношению ко времени различают моментальные и интервальные признаки. Моментальные признаки характеризуют изучаемый объект в какой-то момент времени, установленный планом статистического исследования. Интервальные признаки характеризуют результаты процессов. Их значения могут возникать только за интервал времени. Показатели – одно из главных понятий статистики, которое представляет собой обобщенную количественную оценку социально-экономических процессов и явлений. По целевым функциям статистические показатели делятся на учетно-оценочные и аналитические. Учетно-оценочные показатели – это статистическая характеристика величин социально-экономических явлений в установленных условиях места и времени.

№7 Хар-ка способов и плана проведения стат.наблюдения

Статистическое наблюдение – это первая стадия статистического исследования. Оно представляет собой планомерную, научно-организованную систематическую работу по сбору массовых первичных данных о явлениях и процессах общественной жизни, включая оценку их полноты и достоверность. В любом статистическом наблюдении различают 3 этапа: -Подготовка наблюдения т.е. разработка программы и орг. Плана проведения наблюдения. -Непосредственный сбор материалов -Контроль данных перед их последующей обработкой Основными требования, предъявляемые статистическому наблюдению: Достоверность статистических данных; полнота данных; своевременность их предоставления; точность и единообразие данных, минимальная трудоёмкость и себестоимость проведения наблюдения Основными формами статистического наблюдения Статистическая отчётность (годовая, квартальная, месячная),Специально организованное наблюдение(перепись населения, социологическое исследование и т.д.) Виды статистического наблюдения можно классифицировать по ряду признаков: По полноте охвата наблюдения(Сплошное, Не сплошное (в том числе выборочное)) По времени проведения(непрерывные (текущие, постоянные),периодические,Единовременные) К способам проведения стат. наблюдения относятся Непосредственный учёт фактора,документальный учёт, опрос людей (респондентов):анкетный, экспедиционный, корреспондентский и т.д. План статистического наблюдения состоит их 2х разделов -Программно-методологические вопросы стат. наблюдения (цель и задачи исследования, объект наблюдения, единица наблюдения, регистрируемые признаки или вопросы, статистические формуляры и инструкции по их заполнению) -Организационные вопросы (место и время наблюдения, кадры, материально-техническая база, источники финансирования)ских органов. Данный способ статистического наблюдения применяется, как правило, при проведении обследований экспертным методом.

№10 Хар-ка группировочных признаков,числа групп,интервала группировки Признаки, по которым проводится группировка, называют группировочными признаками. Группировочный признак иногда называют основанием группировки. Правильный выбор существенного группировочного признака дает возможность сделать научно обоснованные выводы по результатам статистического исследования. Группировочные признаки могут иметь как количественное выражение (объем, доход, курс валюты, возраст и т.д.), так и качественное (форма собственности предприятия, пол человека, отраслевая принадлежность, семейное положение и т.д.). При определении числа групп, как правило, учитываются задача исследования, объем совокупности и виды признаков, которые берутся в качестве основания группировки. Например, по количественному признаку возраст населения может быть разбит на самые различные группы. Их число будет зависеть от поставленных задач. Например, это могут быть группы по возрасту трудоспособного населения; экономически активного населения и т.д. Если берется, предположим, такой качественный признак, как образование, то групп будет ровно столько, сколько существует ступеней или профилей образования. В образовании по ступеням групп будет шесть (неполное среднее; среднее; неполное среднее специальное; специальное среднее; неполное высшее; высшее). По профилю образования количество групп может совпадать или с числом профессиональных групп, или с числом сфер образования (гуманитарное; инженерно-техническое; естественнонаучное). Если для построения группировки используется только один признак, то такую группировку называются простой, если группировка проводится по нескольким признакам, ее называют сложной. Процедура определения оптимального числа групп основана на применении формулы Стерджесса ,где - число групп; - число единиц совокупности. Определение числа групп тесно связано с понятием «величина интервала»: чем больше число групп, тем меньше величина интервала, и наоборот. Интервал - разница между максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе. Он определяет количественные границы групп, что для статистической практики имеет большое значение, особенно когда нужно образовать качественно однородные группы.

№13 Виды статистических таблиц Статистическая таблица – наиболее рациональная и распространенная форма представления статистических данных. Любая статистическая таблица состоит из ряда элементов.Пересечение строк и столбцов называется скелетом таблицы . Если включить в скелет таблицы заголовки граф и строк, получим макет таблицы , который отражает основную цель ее построения. Макеты таблиц обязательно составляются на этапе подготовки программы статистической сводки, для уточнения программ и схемы обработки собранной информации. По аналогии с грамматикой, содержание таблицы делится на подлежащее и сказуемое. Подлежащим таблицы считается объект исследования, сказуемым – перечень признаков, характеризующих объект исследования. В зависимости от характера разработки подлежащего таблицы делятся на:-Простые таблицы;Групповые таблицы;Комбинационные таблицы. В подлежащем простых таблиц содержатся либо перечень единиц наблюдений, либо показатели времени, либо отдельные территории. В зависимости от этого различают: Перечневые простые таблицы;Хронологические простые таблицы;Территориальные простые таблицы. Подлежащее групповых таблиц содержит группировку по одному признаку, а комбинационных по нескольким признакам. Сказуемое таблица может быть: Простым – содержит перечень признаков, характеризующих подлежащее;Комбинированным – содержит группировку признаков, характеризующих подлежащее.

№22 Средняя арифметическая простая и взвешанная

Выбор вида средней определяется экономическим содержанием определенного показателя и исходных данных. В каждом конкретном случае применяется одна из средних величин: арифметическая, гармоническая, геометрическая, квадратическая, кубическая и т.д. Средняя арифметическая: наиболее распространенный вид средних. Применяется в тех случаях, когда объем варьирующего признака для всей совокупности является суммой значений признаков отдельных ее единиц. Чтобы рассчитать среднюю арифметическую, нужно сумму всех значений признаков разделить на их число. Средняя арифметическая применяется в форме простой средней и взвешенной средней. Средняя арифметическая простая равна простой сумме отдельных значений осредняемого признака, деленной на общее число этих значений. Она применяется в тех случаях, когда имеются несгруппированные индивидуальные значения признака:, где х₁,х₂,…,х_п – индивидуальные значения варьирующего признака (варианты); п – число единиц совокупности. Средняя из вариантов, которые повторяются различное число раз, или, как говорят, имеют различный вес, называется взвешенной. В качестве весов выступают численность единиц в разных группах совокупности (в группу объединяют одинаковые варианты). Средняя арифметическая взвешенная – средняя сгруппированных величин х₁,х₂,…,х_п – вычисляется по формуле: , где f₁,f₂,…f_n – веса (частоты повторения одинаковых совокупностей); - сумма произведений величины признаков на их частоты; -общая численность единиц совокупности. В отдельных случаях веса могут быть представлены не абсолютными величинами, а относительными (% или доли единиц). Тогда формула средней арифметической взвешенной будет иметь вид: , где - частость, т.е. доля каждой частоты в общей сумме всех частот. Если частоты подсчитываются в долях (коэффициентах), то и формула средней арифметической взвешенной имеет вид: .

№29 Условия сопоставимости уровней в рядах динамики На сопоставимость уровней ряда динамики непосредственно влияет  методология учета или расчета показателей. (Например, если в одни годы среднюю урожайность считали с засеянной площади, а в другие - с убранной, то такие уровни будут несопоставимы). Условием сопоставимости уровней ряда динамики является пе­риодизация динамики. Процесс выделения однородных этапов развития рядов динамики  носит название периодизации динамики. Важно также, чтобы в ряду динамики интервалы, или моменты, по которым определены уровни, имели одинаковый экономический смысл. Условием сравнимости уровней интервального ряда является на­личие равных интервалов, по которым даны уровни. Совершенно оче­видно, что нельзя сравнивать квартальную продукцию с годовой. Уровни ряда динамики могут оказаться несопоставимыми по кругу охватываемых объектов вследствие перехода ряда объектов из одно­го подчинения в другое. Несопоставимость уровней ряда может возникнуть вследствие изменения территориальных границ областей, районов и т.д. Приведение уровней ряда к сопоставимому виду. Данный прием осуществляется методом смыкания рядов динамики. Под смыка­ем понимают объединение в один ряд (более длинный) двух или нескольких рядов динамики, уровни которых исчислены по разной методологии или разным территориальным границам. Приведение рядов динамики к одному основанию. Т.е. к одному и тому же периоду или моменту времени, уровень которого принимается за базу сравнения, а все остальные уровни выражаются в виде коэффициентов или в процентах по отношению к нему.

№23 Средняя гармоническая простая и взвешенная

Средняя гармоническая: когда статистическая информация не содержит частот f по отдельным вариантам х совокупности, а представлена как их произведение , применяется формула средней гармонической взвешенной. Чтобы исчислить среднюю, обозначаем = w, откуда . Далее формула средней арифметической преобразуется таким образом, чтобы по имеющемся данным x и w можно было исчислить среднюю. В формулу средней арифметической взвешенной вместо xf подставляется w, вместо f – отношение w/x и получается формула средней гармонической взвешенной:

.

В тех случаях, когда вес каждого варианта равен единице (индивидуальные значения обратного признака встречаются по одному разу), применяется средняя гармоническая простая: .

Средняя геометрическая: применяется в тех случаях, когда индивидуальные значения признака представляют собой относительные величины динамики, построенные в виде цепных величин, как отношение к предыдущему уровню каждого уровня в ряду динамики, т.е. характеризует средний коэффициент роста. Она исчисляется извлечением корня степени п из произведения отдельных значений – вариантов признака х: , где п – число вариантов, П – знак перемножения. Широко применяется для определения средних темпов изменения в рядах динамики, а также в рядах распределения. Средняя квадратическая: применяется, когда возникает потребность расчета среднего размера признака, выраженного в квадратных единицах измерения. Средняя квадратическая простая является квадратным корнем из частного от деления суммы квадратов отдельных значений признака на их число: . Средняя квадратическая взвешенная: , где f – веса. Средняя кубическая: применяется, когда возникает потребность расчета среднего размера признака, выраженного в кубических единицах измерения. Средняя кубическая простая: ; средняя кубическая взвешенная: .

Особым видом средних величин являются структурные средние. Они применяются для изучений внутреннего строения и структуры рядов распределения значений признака. К таким показателям относятся мода и медиана.

№44 Оценка тесноты связи между явлениями.

Теснота корреляционной связи между факторным и результативным признаками может исчисляться с помощью таких коэффициентов: эмпирический коэффициент корреляционной связи (коэффициент Фехнера); коэффициент ассоциации; коэффициент взаимной сопряженности Пирсона и Чупрова; коэффициент контингенции; ранговые коэффициенты корреляции Спирмэна и Кендэла; линейный коэффициент корреляции; корреляционное отношение и др.

Наиболее совершенно тесноту связи характеризует линейный коэффициент корреляции: , где  – средняя из произведений значений признаков ху;  – средние значения признаков х и у;  - средние квадратические отклонения признаков х и у. Он используется в том случае, если связь между признаками линейная

Линейный коэффициент корреляции может быть положительным или отрицательным.

Положительная его величина свидетельствует о прямой связи, отрицательная – об обратной. Чем ближе  к ±1, тем связь теснее. При функциональной связи между признаками = ±1. Близость  к 0 означает, что связь между признаками слабая.

№28.Динамика.Ряды динамики и их виды Динамика – процесс развития движения соц.эк. явлений во времени. Для её отображения строят ряды динамики. Динамическими рядами в статистической науке называют статистические данные, характеризующие изменения явлений во времени, они строятся для выявления и изучения возникающих закономерностей в развитии явлений в различных сферах жизни общества. В рядах динамики имеются два главных элемента: показатель времени (t); уровни развития изучаемого явления (у).В рядах динамики в качестве показателей времени могут выступать определенные даты времени или отдельные периоды. Уровни, образующие ряды динамики, определяют количественную оценку развития во времени исследуемого явления или процесса, они могут выражаться относительными, абсолютными либо средними величинами. Уровни рядов динамики в зависимости от характера исследуемого явления могут относиться к определенным датам времени или к отдельным периодам. Динамический ряд состоит из сопоставимых статистических показателей. Для правильности построения динамических рядов необходимо, чтобы состав исследуемой статистической совокупности относился к одной и той же территории, к одному и тому же кругу объектов и был рассчитан по одной и той же методологии. Данные динамического ряда должны выражаться в одних и тех же единицах измерения, а промежутки времени между значениями ряда должны быть по возможности одинаковыми. Ряды динамики подразделяются на моментные, интервальные и ряды средних величин. Моментные ряды динамики отображают состояние исследуемых процессов на определенные даты времени. Интервальные ряды динамики отображают итоги развития или функционирования исследуемых процессов за отдельные периоды времени. Для характеристики процесса за определенный период рассчитывают средний уровень из всех членов динамического ряда. Для нахождения средних значений моментного ряда применяют среднюю хронологическую. Средняя хронологическая моментного ряда равна сумме всех уровней ряда, поделенной на число членов ряда без одного, причем первый и последний члены ряда берутся в половинном размере. Если интервалы между периодами не равны, то применяется средняя арифметическая взвешенная, а в качестве весов берутся отрезки времени между датами, к которым относятся парные средние смежных значений уровня.

№33 Параллельное сопоставление рядов динамики

Параллельные ряды - это ряды показателей, нахо­дящиеся во взаимной связи друг с другом и располо­женные параллельно по отношению к тому или иному приз­наку. Параллельные ряды можно строить на основе, как ря­дов распределения, так и рядов динамики и, таким об­разом, сравнивать явления и в статике, и в динами­ке. Параллельные ряды могут строиться на основе абсо­лютных и различного рода обобщающих показателей. Параллельные ряды можно широко и с пользой приме­нять для сопоставления практически всех правовых явле­ний и процессов, для сравнения структуры и динамики преступности в различных краях и областях, городах и районах. Преимущество параллельных рядов, в отличии от одиночных, состоит в том , что они позволяют : во-первых, изучать явления и процессы в их сравнении друг с другом, во-вторых, улавливать влияние одних явле­ний и процессов на другие, и в третьих, выражать ре­зультаты этих сравнений и взаимодействий в соответ­ствующих показателях. Примером параллельного ряда может служить динами­ка соотношения городского и сельского населения. Из таблицы видно, что доля сельского населения за десять лет снизилась. Выявилась подобная тенденция и закономерность с помощью параллельных рядов. Параллельные ряды применяются в статистике давно, начиная с ее появления как современной науки в XVII веке. В прошлом веке их широко применял К.Маркс, в том числе и при изучении преступности. Подвергнув в 1859г. в статье "Население, преступность и пауперизм" изуче­нию с помощью параллельных рядов соотношения преступ­ности и пауперизма (нищеты), он приходит к выводу о том, что «должно быть есть что-то гнилое в самой серд­цевине такой социальной системы, которая увеличивает свое богатство, но при этом не уменьшает нищету, в которой преступность растет даже быстрее, чем численность населения».

№37. Общие индексы количественных и качественных показателей

Агрегатные индексы являются основной формой общего индекса (от лат. aggrega — присоединяю). Свое название они получили потому, что характеризуют не отдельные единицы, а их группы (агрегаты). Обозначаются буквой I со знаком индексируемого показателя. Агрегатные общие индексы представляют собой дробь, в числителе и знаменателе которой производится суммирование произведений. Произведений столько, сколько разноименных единиц входит в изучаемый агрегат. Первым сомножителем каждого произведения является индексируемый показатель, характеризующий единицу агрегата: в числителе — отчетного периода, в знаменателе — базисного. Второй сомножитель — вес индексируемого показателя конкретной единицы (соизмеритель). Он одинаков для числителя и знаменателя и определяется видом индексируемого показателя (количественный или качественный).

Если индексируется количественный показатель, то весом выступает цена или себестоимость по каждой единице агрегата.

В общем индексе качественного показателя весом может являться количество единиц каждого вида как отчетного периода (индекс Пааше), так и базисного (индекс Ласпейреса). Средним геометрическим индексом из индексов Пааше и Ласпейреса является «идеальная формула» американского экономиста И. Фишера. Идеальность формулы заключается в том, что индекс не зависит от выбора базы сравнения. Вследствие трудности экономической интерпретации на практике индекс Фишера применятся редко. В отечественной практике для расчета индекса количественного показателя чаще используют формулу Ласпейреса, качественного— Пааше. Как и индивидуальный, общий индекс представляется в виде коэффициента или в процентах. Индекс показывает, как в среднем изменился индексируемый показатель по разноименным единицам исследуемой совокупности. Основные агрегатные индексыОбщий индекс физического объема (индекс количественного показателя) по формуле Ласпейреса:  где — количество одноименных единиц продукции (объем продаж одноименного товара) в отчетном периоде;

—  количество одноименных единиц продукции (объем продаж одноименного товара) в базисном периоде;

—  цена одноименной единицы продукции (товара) в базисном периоде;

—  стоимость выпуска одноименной продукции отчетного периода в ценах базисного периода (товарооборот одноименного товара отчетного периода в ценах базисного периода);

— стоимость выпуска одноименной продукции в базисном периоде (товарооборот одноименного товара в базисном периоде);

—  стоимость выпуска разноименной продукции отчетного периодав ценах базисного периода (товарооборот разноименного товара отчетного периода в ценах базисного периода);

—  стоимость выпуска разноименной продукции в базисном периоде (товарооборот разноименных товаров в базисном периоде);

Общий индекс физического объема по методу Пааше:

где— цена одноименной единицы продукции (товара) в отчетном периоде;

— себестоимость одноименной единицы продукции в отчетном периоде;

— стоимость выпуска одноименной продукции в отчетном периоде (товарооборот одноименного товара в отчетном периоде);

— стоимость выпуска разноименной продукции в отчетном периоде (товарооборот разноименных товаров в отчетном периоде);

—  стоимость выпуска одноименной продукции базисного периода в ценах отчетного периода (товарооборот одноименного товара базисного периода в ценах отчетного периода);

— стоимость выпуска разноименной продукции базисного

периода в ценах отчетного периода (товарооборот разноименных товаров базисного периода в ценах отчетного периода);

— затраты на выпуск одноименной продукции в отчетном периоде;

— затраты на выпуск разноименной продукции в отчетном

периоде;

—  затраты на выпуск одноименной продукции базисного периода по себестоимости отчетного периода;

—  затраты на выпуск разноименной продукции базисного периода по себестоимости отчетного периода.

Общий индекс цен по методу Пааше (индекс качественного показателя с переменными весами): 

Общий индекс цен по методу Ласпейреса (индекс с постоянными весами):

Общий индекс стоимости продукции, товарооборота в фактических ценах имеет вид

Общий индекс затрат на производство продукции:

Общий индекс затрат труда на производство продукции:

 №48 Способы формирования выборочной совокупности. В статистике применяются различные способы формирования выборочных совокупностей, что обусловливается задачами исследования и зависит от специфики объекта изучения. Способы отбора определяются правилами формирования выборочной совокупности. Собственно-случайная состоит в том, что выборочная совокупность образуется в результате случайного (непреднамеренного) отбора отдельных единиц из генеральной совокупности. При этом количество отобранных в выборочную совокупность единиц обычно определяется исходя из принятой доли выборки.Доля выборки есть отношение числа единиц выборочной совокупности n к численности единиц генеральной совокупности Механическая состоит в том, что отбор единиц в выборочную совокупность производится из генеральной совокупности, разбитой на равные интервалы (группы). При этом размер интервала в генеральной совокупности равен обратной величине доли выборки. Так, при 2%-ной выборке отбирается каждая 50-я единица (1:0,02), при 5%-ной выборке — каждая 20-я единица (1:0,05) и т.д. Таким образом, в соответствии с принятой долей отбора, генеральная совокупность как бы механически разбивается на равновеликие группы. Из каждой группы в выборку отбирается лишь одна единица. Типическая – при которой генеральная совокупность вначале расчленяется на однородные типические группы. Затем из каждой типической группы собственно-случайной или механической выборкой производится индивидуальный отбор единиц в выборочную совокупность. Важной особенностью типической выборки является то, что она дает более точные результаты по сравнению с другими способами отбора единиц в выборочную совокупность; Серийная - при которой генеральную совокупность делят на одинаковые по объему группы - серии. В выборочную совокупность отбираются серии. Внутри серий производится сплошное наблюдение единиц, попавших в серию; Комбинированная - выборка может быть двухступенчатой. При этом генеральная совокупность сначала разбивается на группы. Затем производят отбор групп, а внутри последних осуществляется отбор отдельных единиц.

№ 50 определение объема выборки Целью разработки выборочного плана является получение конечного варианта выборки. Можно выделить следующие этапы разработки выборочного плана: 1. Определение соответствующей совокупности. 2. Получение «списка» совокупности. 3. Проектирование выборочного плана. 4. Определение методов доступа к совокупности. 5. Достижение нужной численности выборки. 6. Проверка выборки на соответствие требованиям. 7. В случае необходимости формирование новой выборки. На  практике используется несколько подходов к определению объема выборки.  Произвольный  подход основан на применении «правила большого пальца». Например, бездоказательно принимается, что для получения точных результатов выборка должна составлять 5% от совокупности. Данный подход является простым и легким в исполнении, однако не представляется возможным установить точность полученных результатов. При достаточно большой совокупности он к тому же может быть и весьма дорогим. В ряде случаев в качестве главного аргумента при определении объема выборки используется стоимость проведения обследования. Так, в бюджете маркетинговых исследований предусматриваются затраты на проведение определенных обследований, которые нельзя превышать. Очевидно, что ценность получаемой информации не принимается в расчет. Однако в ряде случаев и малая выборка может дать достаточно точные результаты. Объем выборки может определяться на основе статистического анализа. Этот подход основан на определении минимального объема выборки исходя из определенных требований к надежности и достоверности получаемых результатов. Он также используется при анализе полученных результатов для отдельных подгрупп, формируемых в составе выборки по полу, возрасту, уровню образования и т.п. Требования к надежности и точности результатов для отдельных подгрупп диктуют определенные требования к объему выборки в целом.  Наиболее  теоретически обоснованный и корректный подход к определению объема выборки основан на расчете доверительных интервалов. 

№4 Понятие и хар-ка стат.наблюдения

Статистическое наблюдение это первая стадия всякого статистического исследования, представляющая собой планомерную научно организованную систематическую работу по собиранию массовых первичных данных о явлениях и процессах общественного развития. Всякое статистическое исследование должно начинаться со сбора первичного материала. Этот материал в зависимости от целей и содержания статистической работы может быть разнообразен по своему содержанию и способам получения. Статистическое наблюдении всегда научно организованное и всегда массовое.

В статистическом наблюдении различаются 3 этапа работы: 1. Подготовка наблюдения;

2. Сбор материалов; 3. Контроль материала перед пуском в разработку.

Задачей статистического наблюдения является получение достоверной исходной информации и получение ее в возможно короткий срок.

Применяется две формы сбора первичных статистических материалов:

1. В форме статистической отчетности –сведения поступают в ст. органы от предприятий, учреждений, организаций в виде обязательных отчётов об их деятельности (общегосударственные и внутриведомственные).

2. Специальные органы наблюдения – это наблюдение органов, с какой либо особой целью для получения тех данных, которые не представляются с помощью отчётности (перепись и обследования).

Виды статистического наблюдения: по охвату единиц объекта делятся на: 1. Сплошное – обследуются все единицы совокупности. 2. Несплошное – обследованию подвергаются не все единицы изучаемой совокупности, а только их часть, на основе которой можно получить обобщающую характеристику всей совокупности. Делится на: 1. Метод основного массива – выбираются самые крупные, самые существенные единицы совокупности. 2. Метод выборочный – основан на случайном выборе единиц совокупности. 3. Монографический – обследованию подвергаются отдельные единицы совокупности. По частоте делятся на: 1. Текущие – этот процесс всё время протекает, но идёт регистрация фактов по мере их совершения. 2. Прерывные или периодические – когда наблюдения происходят через определённые промежутки времени. 3. Единовременные – это наблюдение проводится по мере необходимости.

Способы статистических наблюдений: 1. Экспедиционный – сам регистрирует, и сам записывает. 2. Самоисчисление – не регистрирующий записывает, а сами единицы. 3. Корреспондентский – когда статистические органы заключают разговор с человеком и отправляют по почте сведения в статистические органы.

При подготовке статистических наблюдений решаются такие вопросы: 1. Программно-методологические вопросы. К ним относят формулировку задач наблюдений, определение цели, объёма и единиц наблюдения, составление программы наблюдения, проектировка формуляров и текста инструкций, установление источников и сбора информации. Объект наблюдения – это некоторая ст. совокупность в которой протекают социально-экономические явления, процессы. Таким образом между объектом и единицей есть существенные различия. Программа наблюдения – это перечень вопросов, ответы на которые надо получить в процессе наблюдения. 2. Организационные вопросы. Относятся такие вопросы, где определяется вид и способ наблюдения, а также место и сроки проведения наблюдения. Формируется список единиц изучаемой статистической совокупности.

№8 Классификация и контроль ошибок наблюдения

Ошибки статистического наблюдения – это расхождения между результатами наблюдения и истинным значением величины исследуемого явления.

Классифицируют ошибки: 1.     по характеру ошибок: случайные и систематические; 2.     в зависимости от стадий возникновения: ошибки регистрации, ошибки в процессе магнитной обработки; 3.     в зависимости от причин возникновения: ошибки измерения (погрешности), ошибки репрезентативности (свойственны только выборочному наблюдению, расхождение между значениями изучаемого признака в отобранной, выборочной совокупности от его значения во всей совокупности. -  преднамеренные; -  непреднамеренные (носят случайный характер). Контроль: Завершающим этапом статистического наблюдения является контроль полноты и достоверности данных. Контроль может быть логическим и математически - синтаксический (проверяется правильность написания слов); - логический  (проверяется логика заполнения формуляров); - арифметический  (самый сложный вид контроля. Подсчет и расчет всех указанных показателей).

№11 Классификация статистических группировок Статистическая группировка – это один из основных этапов проведения статистического исследования.Процесс образования однородных групп на основе разделения статистической совокупности на части или объединение изучаемых статистических единиц в совокупности по определенным для них признакам называют статистической группировкой. Важнейшим статистическим методом обобщения данных являются статистические группировки. Различают следующие виды статистических группировок:Типологическая группировка решает задачу выявления и характеристики социально-экономических типов путем разделения качественно разнородной совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научной группировки. Признаки, по которым производится распределение единиц изучаемой совокупности на группы, называются группировочными признаками, или основанием группировки. Выделить типичное можно не по любому признаку, а только по определенному, который должен изменяться в зависимости от условий места и времени. Структурной группировкой называется группировка, в которой происходит разделение выделенных с помощью типологической группировки типов явления, однородных совокупностей на группы, характеризующие их структуру по какому-либо варьирующему признаку. К структурным относится группировка населения по размеру дохода, группировка хозяйства по объему продукции и т.д. Анализ структурных группировок, взятых за ряд периодов или моментов времени, показывает изменение структуры изучаемых явлений, т.е. структурные сдвиги. Аналитические (факторные) группировки, в частности, исследуют связи и зависимости между изучаемыми явлениями и их признаками. В основе аналитической группировки лежит факторный признак и каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признаки. В зависимости от степени сложности массового явления и от задач анализа группировки могут проводиться по одному или нескольким признакам. Если группы образуются по одному признаку, группировка называется простой. Группировка по двум или нескольким признакам называется сложной. Если группы, образованные по одному признаку, делятся на подгруппы по второму, а последние – на подгруппы по третьему и т.д. признакам, т.е. в основании группировки лежит несколько признаков, взятых в комбинации, то такая группировка называется комбинационной

№14 Правила построения статистических таблиц Статистическая таблица - форма наиболее рационального изложения полученных в результате статистической сводки и группировки числовых (цифровых) данных По внешнему виду она представляет собой комбинацию вертикальных и горизонтальных строк, содержащую боковые и верхние заголовки. Статистическая таблица содержит подлежащее и сказуемое.Основные правила построения статистических таблиц: 1) в заголовке должны быть отражены объект, признак, время и место совершения события; 2) графы и строки следует нумеровать; 3) графы и строки должны содержать единицы измерения; 4) сопоставляемую в ходе анализа информацию располагают в соседних графах (либо одну под другой); 5) числа в таблице проставляют в середине граф, строго одно под другим; числа целесообразно округлять с одинаковой степенью точности; 6) отсутствие данных обозначается знаком умножения (•), если данная позиция не подлежит заполнению, отсутствие сведений обозначается мно­готочием (...), либо н.д., либо н. св., при отсутствии явления ставится знак тире (-); 7) для отображения очень малых чисел используют обозначение 0.0 или 0.00; если число получено на основании условных расчетов, то его берут в скобки, сомнительные числа сопровождают вопросительным знаком, а предварительные - знаком (*).

№18 Абсолютные величины,их виды и единицы измерения

Абсолютными в статистике называются суммарные обобщающие показатели, характеризующие размеры (уровни, объемы) общественных явлений в конкретных условиях места и времени. Различают два вида абсолютных величин: индивидуальные и суммарные. Индивидуальными - называют абсолютные величины, характеризующие размеры признака у отдельных единиц совокупности. Они получаются непосредственно в процессе статистического наблюдения и фиксируются в первичных учетных документах. Суммарные - абсолютные величины характеризуют итоговую величину признака по определенной совокупности объектов, охваченных статистическим наблюдением. Они являются суммой количества единиц изучаемой совокупности (численность совокупности) или суммой значений варьирующего признака всех единиц совокупности (объем варьирующего признака). Абсолютные статистические величины представляют собой именованные числа, т.е. имеют какую-либо единицу измерения. В зависимости от сущности исследуемого явления абсолютные величины выражаются в натуральных, стоимостных и трудовых единицах измерения. Натуральные единицы измерения в свою очередь могут быть простыми (тонны, штуки, метры, литры) и сложными, являющимися комбинацией нескольких разноименных величин (тонно-километры, киловатт-часы, человеко-часы и т.д.). Стоимостные единицы измерения используются для выражения объема разнородной продукции в стоимостной форме (рубли, доллары). В трудовых единицах измерения учитываются затраты труда, трудоемкость

№20 Виды относительных величини способы их вычисления

Относительная величина – это обобщающий показатель, который представляет собой частное от деления одного абсолютного показателя на другой и дает числовую меру соотношения между ними. Величина, с которой производится сравнение (знаменатель дроби) обычно называется базой сравнения или основанием. В зависимости от выбора базы сравнения относительный показатель может быть представлен в различных долях единицы: десятых, сотых (%), тысячных (промилле - десятая часть процента), десятитысячных (продецимилле - сотая часть процента). По своему содержанию относительные величины подразделяются на виды: 1) относительная величина динамики ( i ) рассчитывается как отношение уровня признака в определенный период или момент времени к уровню этого же признака в предшествующий период или момент времени, т.е. она характеризует изменение уровня какого-либо явления во времени. Относительные величины динами называют темпами роста. 2) относительная величина планового задания ( i_пл.з ) рассчитывается как отношение уровня, запланированного на предстоящий период, к уровню, фактически сложившемуся в этом периоде. 3) относительная величина

выполнения плана ( i_вып.пл ) представляет собой отношение фактически достигнутого в данном периоде уровня к запланированному. Относительные величины динамики, планового задания и выполнения плана связаны соотношением: . 4) относительные величины структуры характеризуют состав изучаемых совокупностей; рассчитываются как отношение абсолютной величины каждого из элементов совокупности к абсолютной величине всей совокупности (части к целому) и представляют собой удельный вес части в целом в %. 5) относительными величинами интенсивности называют показатели, характеризующие степень распространения или уровень развития того или иного явления в определенной среде. 6) относительными величинами координации называют показатели, характеризующие соотношение отдельных частей целого между собой. 7) относительными величинами сравнения называют показатели, представляющие собой частные от деления одноименных абсолютных величин, характеризующих разные объекты, относящихся к одному и тому же периоду времени.

№24 Основные свойства и упрощенные способы исчисления средних величин

Целый ряд признаков, присущих отдельным объектам в статистике различаются по величине. Однако, при всем разнообразии размеров признака у отдельных

объектов, существуют характерные для данных условий размеры этих признаков. Размеры признака, характерные для всей массы единиц, статистика выражает, при помощи средней величины. Средние в статистике – это обобщающий показатель, выражающий типичные размеры варьирующих признаков в конкретных условиях места и времени. Отличительной особенностью средних является то, что в них

погашаются индивидуальные различия признака у отдельных единиц совокупности и в результате чего, появляется возможность охарактеризовать общие черты и свойства массовых экономических явлений.

Необходимость характеристики средней величины требует предварительной работы, в частности требует расчленения изучаемой массы объектов на качественно однородные группы. Иначе говоря, метод средних базируется на методе группировки.

Способы расчета статистических средних

Средние величины могут рассчитываться различными способами. В одних случаях достаточно иметь итоговые данные, которые делятся на число единиц, в других случаях необходимо выполнить дополнительные расчетные работы, что зависит от целей, которые поставлены.

В статистике в зависимости от исходных данных, от задач, поставленных перед

исследователями, применяют тот или иной способ расчета. Итак, способы расчета средних представляются выражениями:

1. - средняя агрегатная

Средняя агрегатная употребляется чаще всего в экономических расчетах, потому

что, обычно в отчетности, содержаться итоговые данные по ряду признаков, а

соотношение их дает нам искомый результат.

2. - средняя арифметическая

Средняя арифметическая используется в тех случаях, когда имеются данные о

распределении численности единиц какой-либо совокупности по величине

усредняемого признака.

3. - средняя гармоническая

Средняя гармоническая определяется, если известны отдельные значения

усредняемого признака и соответствующие им значения другого признака.

№25 Мода дискрктного и интервального вариационных рядов Для характеристики рядов распределения (структуры вариационных рядов), наряду со средней, используются т. н. структурные средние: мода и медиана. Мода и медиана наиболее часто используются в экономической практике. Мода- варианта, которая наиболее часто встречается  в ряду распределения (в данной совокупности). В дискретных вариационных рядах мода определяется по наибольшей частоте. Предположим товар А реализуют в городе 9 фирм по следующим ценам в рублях:44; 43; 44; 45; 43; 46; 42; 46;43. Так как чаще всего встречается цена 43 рубля, то она и будет модальной. При характеристике социальных групп населения по уровню дохода следует использовать модальное значение, нежели среднее. Средняя будет занижать одни показатели и завышать другие — тем самым осредняя (уравнивания) доходы всех слоев населения. В интервальных вариационных рядах моду определяют приближенно по формуле:  

• _ХМ0 — нижняя граница модального интервала;

• h_Mo  - величина (шаг, ширина) модального интервала;

• f₁ - локальная частота интервала, предшествующего модальному;

• f₂ - локальная частота модального интервала;

• f₃ - локальная частота интервала, следующего за модальным. Мода применяется для решения некоторых практических задач. Так, например, при изучении товарооборота рынка берется модальная цена, для изучения спроса на обувь, одежду используют модальные размеры обуви и одежды.

№30 Методы исчисления среднего уровня ряда динамики. Каждый ряд динамики можно рассматривать как некую совокупность n меняющихся во времени показателей, которые можно обобщать в виде средних величин. Такие обобщенные (средние) показатели особенно необходимы при сравнении изменений того или иного показателя в разные периоды, в разных странах и т.д.Обобщенной характеристикой ряда динамики может служить прежде всего средний уровень ряда. Способ расчета среднего уровня зависит от того, моментный ряд или интервальный (периодный).В случае интервального ряда его средний уровень определяется по формуле простой средней арифметической величины из уровней ряда, т.е.

= Если имеется моментный ряд, содержащий n уровней (y1, y2, …, yn) с равными промежутками между датами (моментами времени), то такой ряд легко преобразовать в ряд средних величин. При этом показатель (уровень) на начало каждого периода одновременно является показателем на конец предыдущего периода. Тогда средняя величина показателя для каждого периода (промежутка между датами) может быть рассчитана как полусумма значений у на начало и конец периода, т.е. как . Количество таких средних будет . Как указывалось  ранее, для рядов средних величин средний уровень рассчитывается по средней арифметической. Следовательно, можно записать . После преобразования числителя получаем ,

где Y1 и Yn — первый и последний уровни ряда;   Yi  —  промежуточные уровни. Эта средняя  известна в статистике как средняя хронологическая для моментных рядов. Такое название она получила от слова «cronos» (время, лат.), так как рассчитывается из меняющихся во времени показателей.В случае неравных промежутков между датами среднюю хронологическую для моментного ряда можно рассчитать как среднюю арифметическую из средних значений уровней на каждую пару моментов, взвешенных по величине расстояний (отрезков времени) между датами, т.е. . В данном случае предполагается, что в промежутках между датами уровни принмали разные значения, и мы из двух известных (yi и yi+1) определяем средние, из которых затем уже рассчитываем общую среднюю для всего анализируемого периода. Если же предполагается, что каждое значение yi  остается неизменным до следующего (i+1)-го момента, т.е. известна  точная дата изменения уровней, то расчет можно осуществлять по формуле средней арифметической взвешенной: ,

где – время, в течение которого уровень оставался неизменным. Кроме среднего уровня в рядах динамики рассчитываются и другие средние показатели – среднее изменение уровней ряда (базисным и цепным способами), средний темп изменения.Базисное среднее абсолютное изменение представляет собой частное от деления последнего базисного абсолютного изменения на количество изменений. То есть

Б =Цепное среднее абсолютное изменение уровней ряда представляет собой частное от деления суммы всех цепных абсолютных изменений на количество изменений, то есть

Ц =По знаку средних абсолютных изменений также судят о характере изменения явления в среднем: рост, спад или стабильность.Из правила контроля базисных и цепных абсолютных изменений следует, что базисное и цепное среднее изменение должны быть равными.Наряду со средними абсолютным изменением рассчитывается и среднее относительное тоже базисным и цепным способами.Базисное среднее относительное изменение определяется по формуле

Б== Цепное среднее относительное изменение определяется по формуле

Ц=Естественно, базисное и цепное среднее относительное изменения должны быть одинаковыми и сравнением их с критериальным значением 1 делается вывод о характере изменения явления в среднем: рост, спад или стабильность. Вычитанием 1 из базисного или цепного среднего относительного изменения образуется соответствующий средний темп изменения, по знаку которого также можно судить о характере изменения изучаемого явления, отраженного данным рядом динамики.

№34 Понятие сезонных колебаний,методы их изучения

При сравнении квартальных и месячных данных многих социально-экономических явлений часто обнаруживаются периодические колебания, возникающие под влиянием природно-климатических условий, общих экономических факторов, а также многочисленных и разнообразных факторов, которые часто являются регулируемыми. В широком понимании к сезонным колебаниям относят все явления, которые обнаруживают в своем развитии отчетливо выраженную закономерность внутригодовых изменений, т.е. более или менее устойчиво повторяющиеся из года в год колебания уровня. Периодические колебания, которые имеют определенный и постоянный период, равный годовому промежутку, носят название сезонные колебания или сезонные волны, а динамический ряд в этом случае называют сезонным рядом динамики. Характеризуют сезонные колебания показателями, которые называются индексами сезонности. Индексами сезонности являются процентные отношения фактических (эмпирических) внутригрупповых уровней к теоретическим (расчетным) уровням, выступающим в качестве базы сравнения. Совокупность индексов сезонности образует сезонную волну. Для того, чтобы выявить устойчивую сезонную волну, на которой не отражались бы случайные условия одного года, индексы сезонности вычисляют по данным за несколько лет (не менее трех), распределенным по месяцам. Для каждого месяца рассчитывается средняя величина уровня, затем вычисляется среднемесячный уровень для всего ряда После чего определяется показатель сезонности волны – индекс сезонности I_s как процентное отношение средних для каждого месяца к общему среднемесячному уровню ряда, %:

Для наглядного представления сезонной волны индексы сезонности изображают в виде графика. Когда уровень проявляет тенденцию к росту или снижению, то отклонения от постоянного среднего уровня могут исказить сезонные колебания. В таких случаях фактические данные сопоставляют с выравненными, т.е. полученными аналитическим выравниванием.

№36 Общее понятие об индексах, их классификация.

Индекс – относительный показатель, выражающий соотношение величин какого-либо явления во времени, в пространстве или в сравнении фактических данных с каким-либо эталоном (нормативом, планом). Полученные на основе индексного метода показатели используются для характеристики развития, анализ изучаемых явлений во времени, по территориям, изучение структуры и взаимосвязи сложных соц.-эк. явлений.Эк. показатели, которые используются в индексном анализе для сравнения м.б. выражены: 1) как сложные показатели, состоящие из нескольких элементов. 2) как показатели, выражающие отдельные элементы сложного эк. явления. Классификация индексов. I. По степени обхвата элементов совокупности различают: 1) индивидуальные, 2) общие (сводные) индексы. Индивидуальные. служат для характеристики изменения отдельных элементов совокупности (например: индивидуальный индекс цен).

Общие (сводные) индексы рассчитываются для сложных совокупностей, состоящих из многих отдельных единиц II. По характеру объекта исследования различают: а) индексы количественных (объёмных) показателей. б) индексы качественных показателей. Например, индексы цен, себестоимости продукции, производительности труда, урожайности. III. По базе сравнения различают: а) динамические индексы – отражают изменение явления во времени; б) территориальные индексы применяются для межрегиональных сравнений. IV. В зависимости от формы построения индексы делятся: а) агрегатные, б) средние. V. По составу явления различают: а) индексы постоянного (фиксированного) состава, б) индексы переменного состава. VI. По виду весов различаются: а) индексы с постоянными весами. б) индексы с переменными весами.

№39 Индексы средних величин: средняя арифметическая и средняя гармоническая формы общих индексов.

В зависимости от методологии расчета индивидуальных и сводных индексов различают средние арифметические и средние гармонические индексы. Другими словами, общий индекс, построенный на базе индивидуального индекса, принимает форму среднего арифметического или гармонического индекса, т. е. он может быть преобразован в средний арифметический и средний гармонический индексы. Идея построения сводного индекса в виде средней величины из индивидуальных (групповых) индексов вполне объяснима: ведь сводный индекс является общей мерой, характеризующей среднюю величину изменения индексируемого показателя, и, конечно, его величина должна зависеть от величин индивидуальных индексов. А критерием правильности построения сводного индекса в форме средней величины (среднего индекса) является его тождественность агрегатному индексу.

Преобразование агрегатного индекса в средний из индивидуальных (групповых) индексов производится следующим образом: либо в числителе, либо в знаменателе агрегатного индекса индексируемый показатель заменяется его выражением через соответствующий индивидуальный индекс. Если такую замену сделать в числителе, то агрегатный индекс будет преобразован в средний арифметический, если же в знаменателе – то в средний гармонический из индивидуальных индексов. Например, известен индивидуальный индекс физического объема iq = q1/q0 и стоимость продукции каждого вида в базисном периоде (q0p0). Исходной базой построения среднего из индивидуальных индексов служит сводный индекс физического объема:

агрегатная форма индекса Ласпейреса).

Из имеющихся данных непосредственно суммированием можно получить только знаменатель формулы. Числитель же может быть получен перемножением стоимости отдельного вида продукции базисного периода на индивидуальный индекс:

Тогда формула сводного индекса примет вид:

т. е. получим средний арифметический индекс физического объема, где весами служит стоимость отдельных видов продукции в базисном периоде.

Допустим, что в наличии имеется информация о динамике объема выпуска каждого вида продукции (г^) и стоимости каждого вида продукции в отчетном периоде (p1q1). Для определения общего изменения выпуска продукции предприятия в этом случае удобно воспользоваться формулой Пааше:

Числитель формулы можно получить суммированием величин q1P1, а знаменатель – делением фактической стоимости каждого вида продукции на соответствующий индивидуальный индекс физического объема продукции, т. е. делением: p1q1/iq , тогда:

таким образом, получаем формулу среднего взвешенного гармонического индекса физического объема. Применение той или иной формулы индекса физического объема (агрегатного, среднего арифметического и среднего гармонического) зависит от имеющейся в распоряжении информации. Также нужно иметь в виду, что агрегатный индекс может быть преобразован и рассчитан как средний из индивидуальных индексов только при совпадении перечня видов продукции или товаров (их ассортимента) в отчетном и базисном периодах, т. е. когда агрегатный индекс построен по сравнимому кругу единиц (агрегатные индексы качественных показателей и агрегатные индексы объемных показателей при условии сравнимого ассортимента).