- •1. Понятие о статистике и статистическом исследовании. Предмет статистики.
- •2. Статистические методы изучения экономических явления и процессов.
- •3. Понятие статист совокупности: признаки, показатели, вариация.
- •4. Статистическое наблюдение: организация, виды и формы.
- •5. Отчетность организаций и предприятий и специальные формы наблюдения.
- •6. Система показателей как основа для статистического наблюдения и анализа.
- •7. Программа статистического наблюдения, признаки, регистрация и обработка данных.
- •8. Точность и достоверность статистического наблюдения. Ошибки наблюдения.
- •9. Выборочное наблюдение, его задачи и организация.
- •10. Статистические группировки, задачи, решаемые группировками.
- •11. Группировочные признаки, системы группировок.
- •12. Типологические и структурные группировки.
- •13. Понятие о вариационных рядах, элементы вариационного ряда, графическое изображение ряда.
- •14. Статистические таблицы, их построение и виды.
- •15. Аналитические группировки и выявление взаимосвязей показателей.
- •16. Абсолютные величины, их виды и способы измерения.
- •17. Относительные величины, их виды, способы расчета, применение в анализе.
- •18. Статистическая сводка и группировка. Представление статистической информации.
- •19. Средние величины в статистике, сущность средних и условия их определения.
- •20. Виды средних величин и способы расчета.
- •21. Относительные величины динамики, темпы роста и прироста взаимосвязанных показателей.
- •22. Построение аналитической группировки по количественному признаку. Таблица интервального ряда распределения.
- •23. Построение комбинационной группировочной таблицы по результатному и двум факторным признакам.
- •24. Способы расчета среднего темпа роста для монотонного ряда динамики.
- •25. Средние арифметические взвешенные, их построение и свойства.
- •26. Общая характеристика показателей вариации и их назначение.
- •27. Система показателей вариации и их расчеты.
- •28. Дисперсия как общая мера вариации. Правило сложения дисперсий.
- •29. Структурные средние: мода, медиана, квартиль, дециль, смысл и применение для анализа распределений.
- •30. Теоретические и эмпирические распределения как модели рядов распределения.
- •31. Решение основных задач выборочного наблюдения. Ошибка выборки и доверительный интервал.
- •32. Ряды динамики и их аналитические характеристики.
- •33. Сглаживание рядов динамики. Уравнение тренда.
- •34. Элементы статистического прогнозирования.
- •35. Функциональные и статистические связи.
- •36. Формы, виды и теснота связей, линейный коэффициент корреляции.
- •37. Уравнение парной линейной корреляции.
- •38. Понятие множественной корреляции.
- •39. Понятие индексов. Индивидуальные и агрегатные индексы.
- •40. Индексы основных экономических показателей.
- •41. Средние индексы, построение и применение.
- •42. Основные элементы и правила построения агрегатных индексов.
- •43. Индексы переменного состава, постоянного состава и структурных сдвигов.
- •44. Применение индексов в экономическом анализе.
- •45. Статистическое изучение и измерение инфляции.
- •46. Основные классификации и группировки в экономической статистике.
- •47. Основные системы национальных счетов.
- •48. Способы определения валового внутреннего продукта.
- •49. Содержание и показатели системы национальных счетов.
- •50. Системы показателей в экономической статистике.
- •51. Показатели статистики населения.
- •52. Показатели статистики трудовых ресурсов.
- •53. Показатели численности и структуры персонала организации.
- •54. Баланс рабочего времени. Показатели использования рабочего времени.
28. Дисперсия как общая мера вариации. Правило сложения дисперсий.
Дисперсия- средний квадрат отклонения всех значений признака ряда распределения от средней арифметической. σ2=∑n1(xi-x-)/n. Дисперсия является наиболее общей мерой вариации, т.е. она учитывает суммарное влияние всех причин факторов на колебание признака.
Свойства дисперсии: 1)Дисперсия постоянной величины равна нулю. 2)Дисперсия не меняется, если все варианты увеличить или уменьшить на одно и то же число. 3)Постоянный множитель выносится за знак дисперсии возведенным в квадрат. 4)Свойство минимальности дисперсии от средней: D=(xi-x-)2.
Правило сложения дисперсий. D=n1D1+n2D2+…/n1+n2+… + n1σ21+n2σ22+…/n1+n2+…=D-i+σ-2i. Общая дисперсия равна сумме средней и частных дисперсий (взвешенной по численности соответственных частей) и среднего квадрата отклонения частных средних от общей средней (тоже соответственно взвешенного), или общая дисперсия равна сумме средней из частных дисперсий и дисперсии частных средних. Правило означает, что общая дисперсия складывается из двух слагаемых, одно из которых измеряет вариацию внутри частей совокупности, а второе- различия (вариацию) между этими частями (представленными средними).
Каждая из этих дисперсий имеет определенный смысл.
Общая дисперсия (D) показывает величину вариации признака, которая вызвана всеми факторами, влияющими на данный признак.
Внутригрупповые, частные дисперсии показывают величину вариации, которая вызвана любыми причинами.
Средняя из частных дисперсий отражает вариацию, вызванную прочими причинами, но по всей совокупности.
Межгрупповая или дисперсия групповых средних, характеризует вариацию групповых средних.
Доля каждой дисперсии в общей дисперсии покажет степень влияния соответствующего признака на исследуемый результатный признак.
29. Структурные средние: мода, медиана, квартиль, дециль, смысл и применение для анализа распределений.
Структурные средние- разновидности средних величин, с помощью которых можно определить и измерить структуру ряда распределения, конфигурацию распределения признака в данной совокупности.
Мода- значение признака, соответствующее наибольшей частоте в ряду распределения. Модальная величина в дискретном ряду находится по наибольшей частоте. В интервальном ряду моду находят с помощью формулы: M0=xm0+im0* fm0-fm0-1/(fmo-fm0-1)+(fm0-fm0+1), где xm0- начало модального интервала, im0-величина модального интервала, fm0-Частота модального интервала, fm0-1-частота интервала предыдущего модальному, fm0+1- частота интервала следующего за модальным.
Медиана- центр вариационного ряда распределения, т.е. медианное значение признака xme делит ряд распределения пополам в тех случаях, если этот ряд нечетный. В случае четного вариационного ряда медиана определяется следующим образом: серединные два члена вариационного ряда складываются и делятся пополам. Расчет медианы интервального ряда. Первоначально находят медианный интервал, для его определения сумму частот делят пополам и на основе последовательного суммирования частот первого, второго, третьего ит.д. интервалов находят интервал, где расположена медиана. Приближенное значение Me в медианном интервале исчисляется по формуле: Me=x0+i* (∑f/2-S(m-1))/fm, где x0- нижняя граница медианного интервала, i- величина медианного интервала, ∑f- сумма частот интервального ряда, S(m-1)- сумма накопленных частот в интервалах предшествующих медианному, fm- частота медианного интервала.
Квартиль- первые, вторые, третьи и четвертые 25% наблюдаемых значений переменной в эмпирическом статическом распределении. Величина, отсекающая (25%) членов ряда. Различают нижний и верхний квартили. Нижний квартиль – это такое значение, ниже которого находится 25% случаев выборки. Верхний квартиль – это значения выше которых находятся 25% случаев.
Дециль- параметр, характеризующий распределение выборочных данных, десятая часть. Так, n-м децилем называется такая величина, ниже которой будут лежать 10% значений рассматриваемой переменной. Таким образом, вторым децилем является такая величина, ниже которой будут лежать 20% наблюдений. Пятый дециль является медианой.