- •Оглавление
- •Введение. Статистика как наука
- •Вопрос 1. Понятие, предмет и методы статистики
- •Вопрос 2. Основные категории статистики
- •Вопрос 3. Организация государственной статистики в Российской Федерации
- •Тема 1. Статистическое наблюдение
- •Вопрос 1. Сущность и принципы статистического наблюдения
- •Вопрос 2. Основные формы, виды и способы статистического наблюдения
- •Вопрос 3. Организационно-методологические основы наблюдения
- •Тема 2. Сводка и группировка статистических данных
- •Вопрос 1. Понятие сводки и группировки в статистике
- •Вопрос 2. Основные положения теории группировок
- •2.1. Определение числа интервалов группировки данных
- •1). Для качественного (атрибутивного) группировочного признака:
- •2.2. Расчет числа и ширины интервалов группировки данных
- •Вопрос 3. Виды группировок
- •Тема 3. Статистический анализ рядов распределения
- •Вопрос 1. Понятие и виды рядов распределения
- •Вопрос 2. Графическое изображение рядов распределения
- •30 Компаний мира по размеру годового дохода
- •Тема 4. Обобщающие статистические показатели
- •Вопрос 1. Абсолютные показатели: сущность и единицы измерения
- •Вопрос 2. Относительные показатели: сущность и значение, формы выражения и виды
- •Тема 5. Средние величины
- •Вопрос 1. Сущность средних величин и правила их применения
- •Вопрос 2. Виды средних величин
- •1. Средняя арифметическая
- •Вопрос 3. Мода и медиана – структурные средние величины
- •3.1. Расчет моды в дискретных и интервальных рядах распределения по наибольшей частоте
- •3.2. Расчет медианы в дискретных и интервальных рядах по накопленным частотам
- •Вопрос 4. Показатели дифференциации признака в ряду распределения
- •Тема 6. Статистический анализ вариации признака
- •Вопрос 1. Сущность и виды показателей вариации
- •Вопрос 2. Виды дисперсий в аналитических группировках. Правило сложения дисперсий
- •Вопрос 3. Дисперсия альтернативного признака
- •Тема 7. Выборочное наблюдение
- •Вопрос 1. Сущность и виды выборочного наблюдения
- •Вопрос 2. Ошибка репрезентативности выборки
- •Вопрос 3. Способы отбора в выборочную совокупность
- •2. Механическая выборка
- •3. Типический отбор с механической выборкой
- •6. Серийная (гнездовая) выборка
- •Вопрос 4. Распространение выборочных данных на генеральную совокупность
- •Вопрос 5. Определение необходимой численности выборки
- •Тема 8. Статистические методы анализа связи социально-экономических явлений
- •Вопрос 1. Виды взаимосвязей в статистике
- •Вопрос 2. Корреляционный анализ связи
- •2.1. Аналитические методы корреляционного анализа
- •1. Метод приведения параллельных данных
- •2. Метод построения корреляционных таблиц
- •3. Графический метод
- •4. Дисперсионный анализ
- •2.2. Эмпирические методы корреляционного анализа
- •1. Коэффициент Фехнера:
- •2. Коэффициент корреляции рангов Спирмена:
- •Вопрос 3. Регрессионный анализ связи
- •1 Этап. Теоретическое обоснование регрессионной модели
- •2 Этап. Расчет параметров уравнения регрессии
- •3 Этап. Измерение тесноты связи
- •4 Этап. Проверка существенности связи
- •Тема 9. Анализ рядов динамики
- •Вопрос 1. Ряды динамики и их виды
- •Виды рядов динамики
- •Вопрос 2. Сопоставимость статистических величин
- •Вопрос 3. Показатели анализа рядов динамики
- •3.1. Расчет среднего уровня ряда
- •I. Интервальный ряд динамики
- •II. Моментный ряд динамики
- •3.2. Расчет абсолютных, относительных и средних показателей анализа рядов динамики
- •Абсолютные показатели анализа рядов динамики
- •Относительные показатели анализа рядов динамики
- •Средние показатели анализа рядов динамики
- •Вопрос 4. Приемы анализа и обработки рядов динамики
- •4.1. Приемы анализа рядов динамики
- •2. Приемы обработки рядов динамики
- •Вопрос 5. Проверка ряда динамики на наличие тренда
- •5.1. Сглаживание рядов динамики методом скользящей средней
- •5.2. Аналитическое выравнивание ряда динамики
- •Вопрос 6. Изучение сезонных колебаний в ряду динамики
- •1). Метод скользящей средней
- •2). Метод аналитического выравнивания ряда динамики:
- •Тема 10. Индексный метод анализа
- •Вопрос 1. Сущность и виды индексов
- •Вопрос 2. Построение индивидуальных и сводных индексов
- •Расчет агрегатных индексов
- •Расчет средних индексов
- •Вопрос 3. Изучение динамики явлений при помощи индексов
- •2. Общие индексы:
- •3. Абсолютное изменение товарооборота:
- •Вопрос 4. Система индексов динамики средней величины
- •Тема 11. Статистические таблицы и графики
- •Вопрос 1. Статистические таблицы и правила их построения
- •Правила построения статистических таблиц
- •Вопрос 2. Статистический график и его элементы, правила построения графиков
- •Вопрос 3. Виды статистических графиков
- •Вопрос 4. Статистические карты
- •Вопросы и задания для самопроверки
- •Тема 1. Статистическое наблюдение
- •Тема 2. Сводка и группировка статистических данных
- •Тема 3. Статистические ряды распределения
- •Тема 4. Обобщающие статистические показатели
- •Тема 5. Средние величины
- •Тема 6. Показатели вариации признака
- •Тема 7. Выборочное наблюдение
- •Тема 8. Статистические методы анализа связи
- •Тема 9. Анализ рядов динамики
- •Тема 10. Индексный метод анализа
- •Тема 11. Статистические таблицы и графики
Вопрос 2. Графическое изображение рядов распределения
Первым этапом анализа рядов распределения является их графическое изображение. В этом случае строят специальные графические объекты: полигон распределения частот, гистограмму, кумуляту и огиву распределения.
1. Полигон распределения частот обычно используется для изображения дискретных вариационных рядов. Он строится в прямоугольной системе координат. На оси абсцисс через равные интервалы (часто через единичный отрезок) отображаются ранжированные значения варьирующего признака. На оси ординат наносится шкала для выражения численности каждой варианты, т.е. частоты вариант. В результате, соединив прямыми линиями точки, соответствующие данным, отложенным по оси абсцисс и ординат, получают ломаную линию, называемую полигоном распределения частот.
Пример построения полигона распределения компаний по размеру годового дохода приведен на рисунке 3.1. В качестве исходной информации выступают данные таблицы 3.3.
Рис. 3.1. Полигон распределения 30 компаний мира по размеру годового дохода
2. Гистограмма распределения частот применяется для изображения интервальных вариационных рядов. Отображение величин интервалов осуществляется на оси абсцисс, а частоты описываются прямоугольниками, построенными на данных интервалах вдоль оси ординат. Высота каждого прямоугольника равна частоте соответствующего интервала, а ширина столбика – ширине интервала.
Пример построения гистограммы на основе равноинтервальной группировки (табл. 3.4) приведен на рисунке 3.2.
Рис. 3.2. Гистограмма равноинтервального распределения 30 компаний мира по размеру годового дохода
Гистограмма интервального ряда распределения может быть совмещена с полигоном. Для этого следует отметить точками середины верхних сторон прямоугольников гистограммы и соединить точки прямыми линиями (рис. 3.3).
Рис. 3.3. Гистограмма и замкнутый полигон равноинтервального распределения
30 Компаний мира по размеру годового дохода
На рисунке 3.3 полигон распределения частот замкнут: справа и слева от гистограммы отложено по одному интервалу (ширина 0,08 сотен млн. $), середины отложенных интервалов отмечены точками и соединены со всеми остальными точками полигона. Замыкание полигона на ось абсцисс обеспечивает равенство площадей гистограммы и области, отсекаемой полигоном.
3. Для графического изображения дискретных и интервальных вариационных рядов также может использоваться кумулятивная кривая. При помощи кумуляты изображается ряд накопленных частот или частостей. Накопленные частоты (частости) вычисляются суммированием частот (частостей) по изучаемым группам и показывают количество единиц совокупности, имеющих значения признака не больше, чем указанное.
При построении кумуляты интервального вариационного ряда на оси абсцисс отмечают варианты ряда, на оси ординат – накопленные частоты (частости). Эти точки соединяют прямыми и получают кумуляту.
Пример. Построение кумуляты следует предварить расчетом накопленных частот и частостей. Для этого добавим к таблице 3.4 дополнительные столбцы – 6, 7 и 8 – и построим таблицу 3.4.
Таблица 3.4.
Равноинтервальный ряд распределения 30 компаний мира по размеру годового дохода
№ гр.
|
Группы компаний по размеру годового дохода (100 млн. $) |
Ширина интервала группировки (100 млн. $) |
Число компаний в группе |
Накоп-ленные частоты |
Накоп-ленные частости, % |
Значение признака, стоящее в середине интервала (100 млн. $) |
|
абсолютное (частота) |
относи-тельное – в % к итогу (частость) |
||||||
j |
– |
fj |
dj |
||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
1 |
0,95– 1,03 |
0,08 |
7 |
23,3 |
7 |
23,3 |
0,99 |
2 |
1,03 – 1,11 |
0,08 |
9 |
30 |
16 |
53,3 |
1,07 |
3 |
1,11 – 1,19 |
0,08 |
5 |
16,7 |
21 |
70 |
1,15 |
4 |
1,19 – 1,27 |
0,08 |
4 |
13,3 |
25 |
83,3 |
1,23 |
5 |
1,27 – 1,35 |
0,08 |
2 |
6,7 |
27 |
90 |
1,31 |
6 |
1,35 – 1,43 |
0,08 |
3 |
10 |
30 |
100 |
1,39 |
|
ВСЕГО |
– |
=30 |
100 |
– |
– |
|
Накопленная частота первого интервала равна его обычной частоте: 7 компаний. Накопленная частота второго интервала содержит сумму частот первого и второго интервала: 7 + 9 = 16 компаний. Накопленная частота третьего интервала: 7 + 9 + 5 =21 компания и т.д. Накопленная частота последнего, шестого, интервала равна общему числу единиц наблюдения: 30 компаний.
Аналогично рассчитываются и накопленные частости. Накопленная частость последнего интервала равна сумме всех частостей: =23,3 + 30 + 16,7 + 13,3 + 6,7 +10 = 100%.
Изобразим кумуляту распределения компаний по размеру годового дохода, выбрав в качестве значений оси ординат накопленные частоты. Координатой, откладываемой по оси абсцисс, изберем значение признака, соответствующее середине каждого интервала. Его расчетное значение получим по формуле (3.2):
, (3.2)
где – значение признака в середине j-го интервала (не то же, что среднее значение признака в интервале!), сотни млн. $;
– нижняя и верхняя граница интервала, сотни млн. $.
Значения признака, стоящие в середине каждого интервала, рассчитаны в столбце 8 таблицы 3.4. Полученная кумулята изображена на рисунке 3.4.
Рис. 3.4. Кумулята равноинтервального распределения 30 компаний мира по размеру годового дохода (по накопленным частотам)
4. Если оси абсцисс и ординат кумуляты поменять местами, то получается огива.
Наибольшее практическое значение для анализа интервальных рядов распределения имеет гистограмма. По симметричности убывания высот ее столбиков от самого высокого (пикового) выносят предварительное суждение о близости фактического распределения частот нормальному закону распределения. Так, из данных рисунка 3.3 видно, что фактическое распределение компаний по интервалам размера годового дохода (7, 9, 5, 4, 2 и 3 компании) отличается от нормального. В нормальном распределении частоты плавно возрастают, в центральном интервале имеют пик значений, а затем также плавно и симметрично снижаются.