
- •2.Статистическая совокупность, ее особенности. Частная совокупность. Вариация.
- •3.Единица совокупности и ее признаки. Виды признаков.
- •4.Этапы статистического исследования. Способы представления статистической информации.
- •5.Задачи статистического наблюдения. Виды наблюдения. Особенности их проведения.
- •6.Единица и объект наблюдения. Основные вопросы организации статистического наблюдения.
- •7.Два требования к материалам наблюдения. Ошибки наблюдения, способы их устранения.
- •8.Задачи группировки. Виды группировок.Правила их построения.
- •9.Задачи статистической сводки. Понятие о статистическом показателе и системе показателей. Классификация статистических показателей.
- •10.Виды показателей, порядок расчета и анализа показателей разного вида.
- •11.Понятие о средних величинах как о характеристиках типа явлений и совокупности в целом. Условия применения средних величин.
- •12.Логика расчета средних величин. Виды и формы средних величин. Правила их выбора.13.Порядок расчета и анализа средних величин.
- •14.Понятие вариационного ряда. Виды вариационных рядов. Правила построения и графического отображения.
- •15.Показатели размера вариации: порядок их расчета и анализа.
- •16. Показатели формы распределения. Ошибки показателей формы распределения и оценка их существенности.
- •17. Правило разложения дисперсии и его использование в статистических исследованиях.
- •18. Предпосылки применения выборочного наблюдения в статистике. Понятие об ошибке репрезентативности, причины её возникновения. Принципы и способы отбора единиц в выборку.
- •19.Ср. Возможная ошибка выборочной средней и выборочной доли. Факторы, опред-ие ее величину. Порядок расчета средней возможной ошибки.
- •20.Предел ошибка выборки и определяющие ее факторы. Оценка показателей генеральной совокупности по рез-татам выборочного наблюдения.
- •21. Понятие о причинно-следственных связях, их виды и статистические методы изучения.
- •22. Задачи индексного анализа. Понятие индекса, виды и формы индексов.
- •23.Простые и аналитические индексы. Правила их построения и использования.
- •24. Понятие о системе аналитических индексов. Виды индексных систем, правила их построения и анализа.
- •25.Система аналитических индексов для изучения несоизмеримых явлений: порядок построения и анализа индексов постоянного состава, переменного состава и структурных сдвигов.
- •26. Особенности построения индексов стоимости, физического объёма и средних цен для изучения соизмеримых явлений.
- •27. Факторы, влияющие на изменение взвешенной средней. Порядок построения и анализа индексов переменного состава, структурных сдвигов и постоянного состава.
- •28.Аналитические Индексы как средние из индивидуальных: правила построения и применения в экономическом анализе.
- •29.Задачи корреляционно-регрессионного анализа. Отбор факторов и выбор формы связи. Условия его применения
- •30. Расчет параметров парного линейного уравнения регрессии. Показатели силы связи и их эк-кая интерпретация.
- •31. Показатели тесноты парной линейной связи: способы их расчета и экономического анализа.
- •32. Оценка статистической существенности (надежности) уравнения регрессии и характеристик тесноты связи. Оценка качества уравнения регрессии.
- •33. Способы построения пар.Нелин.Уравнения регрессии. Линеаризация переменных.
- •34. Прогнозирование по уравнению регрессии. Вероятностная оценка прогноза.
- •36. Правила формирования информационной базы для изучения динамики.
- •37. Показатели динамики по отрезкам (годам) изучаемого периода: порядок расчёта и использования в анализе.
- •39. Статистические методы выявления тренда. Способы построения линейного тренда, интерпретация его параметров.
- •40. Способы построения нелинейных трендов. Линеаризация переменных.
- •41. Трендовый прогноз. Виды оценок трендового прогноза уровней ряда динамики. Ошибки и доверительный интервал прогноза.
- •44.Показатели силы сезон.Кол.:порядок расчета и интерпретация. Прогнозировании с учетом сезонности. Графическое отображение сезонных колеб.
31. Показатели тесноты парной линейной связи: способы их расчета и экономического анализа.
Результаты регрессионного анализа дополняются корреляционным анализом, кот. количественно характер-ет тесноту связи признака.
Показатели тесноты связи устанавливают соотношении вариации результата под действием вариации изучаемого фактора и вариации результата под действием вариации всех факторов, влияющих на него. Для оценки тесноты линейной зависимости рез-тата с одним фактором используется линейный коэф-нт корреляции, кот. также характеризует направление связей. -1<ryx>1. Если коэф-нт корреляции>0, связь-прямая, если <0 –обратной(чем ближе к 0, тем теснее связь), если он стремится к 0, то говорят об отсутствии. Линейный коэф-нт корреляции = 1 только при функциональной связи признака (не м.б.=1). Для характ-ки тесноты связи используют след. таблицу:
Ryx
|
Хар-ка связи |
R в квадрате умножаем на YX умножаем на X |
До 0.3 |
слабая |
До 0.1 |
0.3 до 0.5 |
умеренная |
0.1 – 0.25 |
0.5до 0.7 |
замедленная |
0.25-0.5 |
0.7 до 0.9 |
тесная |
0.5-0.8 |
0.9 и выше |
очень тесная |
0.8 и выше |
Линейный коэф-т корреляции , где
Вторым показателем явл-ся «квадрат». Этот показатель наз-ся коэф-том детерминации и опред-ет долю вариации рез-тата объясненную вариацией данного данного фактического признака в общей вариации
(ryx )в квадрате выражается в %.
32. Оценка статистической существенности (надежности) уравнения регрессии и характеристик тесноты связи. Оценка качества уравнения регрессии.
Прежде чем полученное урав-ние регрессии используется для анализа и прогнозирования выполняют оценку качества этого урав-ния и оценку существенности полученных характеристик тесноты связи и всего урав-ния. Оценка сущест-ти характ-тик тесноты связи и урав-ний связи проводится по Ф-критерию.Фактическая дисперсия говорит об объясненной части вариации рез-та. Фактич-кое значение сравнивают с критическим по таблице значений Ф-критерия Фишера. F-крит. = (r2yx / 1- r2yx) * (n-m /m-1) , n – число ед.совок-ти, m – число параметров ур-я регрессии; m-1 -степень свободы факторной дисперсии; n-m –степень свободы остат.диспер.. Критическое значение В табл критич знач даны на уровень вер-ти 95%. Критич знач крит Фишера – это максимал знач при которых принимается нулевая гипотеза. .Ф-критерия –это мах.значение критерия, при котором принимается нулевая гипотеза о случайной природе значений признаков, т.е. нулевая гипотеза сложилась случайным образом. Если Ф-фактич.> Ф-критерия, то мы отвергаем нулевую гипотезу, вывод-характер связи признаков не случаен. Ф-фактич.<Ф-критерия, то принимаем нулевую гипотезу-характер связи признаков случаен. Оценка качества отвечает на вопросы о возможности использования урав-ний для дальнейшего анализа и прогнозирования. Из нескольких разных урав-ний предпочтение отдается тому, по кот. фактические значения рез-тата от теоретических значений, полученных по уравнению регрессии в среднем отличаются в наименьшей мере. Оценку качества урав-ния регрессии выполняют рассчитав ср.ошибку аппроксимации: .Чем выше значение, тем хуже уравнении описывает взаимосвязь признаков. Если ср. ошибка аппрокс-ции <10%, она считается в пределах нормы и в таком случае делается вывод о пригодности использования урав-ния и для анализа и для прогнозирования. Если ошибка >10%, то качество урав-ния неудовлетворительно, такое урав-ние не следует использ-ть для анализа и прогнозир-ния.