- •1. Предмет и метод статистической науки.
- •2. Предмет и метод правовой статистики.
- •3. Правовая статистика и ее основные отрасли.
- •4. Значение учета и статистики в жизни общества
- •5. Понятие статрядов, их виды.
- •6. Преобразование динамических рядов.
- •7. Понятие статистического наблюдения.
- •8. Виды стат наблюдения.
- •9.Общее понятие о теории вероятности.
- •10. Обще понятие о статистической группировке.
- •11.Выборочное наблюдение.
- •12. Статистическая сводка и статистические таблицы. Виды статистических таблиц.
- •13. Способы отбора единиц в выборочную совокупность.
- •14. Общее понятие об ошибке репрезентативности.
- •15. Графическое изображение в статистике.
- •18. Понятие и задачи статистического анализа.
- •20.Статистический анализ преступности (общие направления).
- •21. Понятие средней величины.
- •23. Мода и медиана.
- •24. Относительные величины интенсивности. Коэффициенты.
- •25. Относительные величины структуры совокупности.
- •27. Относительные величины выполнение плана. Показатель раскрываемости преступлений.
- •29. Основные приемы и методы статистического анализа.
- •30. Интерполяция, экстраполяция и прогнозирование
- •31. Показатели динамических рядов.
- •32. Общее понятие о закономерности и ее видах.
- •33. Статистические закономерности и их основные особенности.
- •34. Этапы статистического наблюдения.
- •35. Программа статистического наблюдения.
- •37. Основание группировки. Правила образования групп и интервалов групп.
- •38. Виды статистических группировок. Вторичные группировки.
- •39. Ряды распределения.
- •40. Средняя прогрессивная.
- •41. Показатели вариации
- •42. Условия правильного построения динамических рядов.
- •43. Понятие и виды индексов.
- •45. Современная организация государственной статистики в рф, ее задачи.
- •49. Понятие относительных величин. Применение в статистике.
- •50. Применение ср величин в правовой ст.
39. Ряды распределения.
Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюдения оформляются в виде статистических рядов распределения и таблиц.
Рядами распределения называются ряды числовых показателей, характеризующие распределение единиц изучаемой совокупности в зависимости с группировочного признака. Они характеризуют состав (структуру) изучаемого явления, позволяют судить об однородности совокупности, границах ее изменения, закономерностях развития наблюдаемого объекта.
В зависимости от группировочного признака ряды распределения могут быть: 1) атрибутивными, если они образованы по качественному признаку (специальность, национальность, пол и т.п.); 2) вариационными, если они образованы по количественному признаку (срок лишения свободы, размер штраф сумма иска и т.п.).
Вариационные ряды подразделяются на два вида: дискретные и интервальные. В дискретных рядах распределение признака дается только в виде целых чисел. Например, количество обвиняемых, приходящихся на одно уголовное дело. В интервальных рядах вариация исследуемого признака дается в виде непрерывно изменяющейся величины, т.е. значение признака может быть выражено любым дробным числом. Например, сроки лишения свободы, варьирующие в пределах года (6 месяцев, 9 месяцев и пр.). Для интервальных вариационных рядов характерно, что они строятся на основе количественного признака, выражающегося в виде интервала «от ... до».
40. Средняя прогрессивная.
Средняя прогрессивная — это средняя арифметическая, рассчитанная из показателей, которые выше средней арифметической по всей совокупности.
Например, 5 спортсменов пробежали 100-метровку со следующими результатами:
1-й за 15 сек., 2-ой за 12 сек., 3-й за 10 сек., 4-й за 14 сек., 5-й за 19 сек. Средняя арифметическая по всей совокупности будет равна 14 сек. Средняя прогрессивная будет равна 11 сек.И наоборот, средняя арифметическая, рассчитанная из показателей, которые по ему значению уступают средней арифметической всей совокупности может быть названа средней регрессивной, т.е. средней по худшим показателям, какими показателями в нашем примере есть показатели 1-го (15 сек.) и 5-го 19(сек.) спортсменов. Таким образом, средняя регрессивная будет равна 17 сек, те (17+19)\2.
41. Показатели вариации
Для характеристики степени однородности изучаемой совокупности, степени колеблемости индивидуальных знаний признака от средней по всей совокупности применяются так называемые показатели вариации: размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации. Размах вариации - это разность между максимальным и минимальным значением признака по данной совокупности. Показывает лишь разницу между максимальным и минимальным значением изучаемого признака, не касаясь степени колеблемости (варьирования) признаков остальных единиц совокупности.
Среднее линейное отклонение - это средняя арифметическая, полученная из абсолютных отклонений индивидуальных значений признака от средней арифметической по всей совокупности.
Среднее квадратичное отклонение определяется путем извлечения корня квадратного, из суммы квадратов линейных отклонений, поделенных число индивидуальных значений признаков изучаемой совокупности. Коэффициент вариации:процентное отношение среднего квадратичного отклонения к средней арифметической.