- •1.Основные категории статистики– статистический признак, вариация признака, статистическая совокупность.
- •2.Группировка статистических данных – определение, назначение, классификация.
- •Классификация и назначение группировок
- •3.Аналитическая группировка – назначение, примеры построения.
- •Факторные и результативные признаки
- •4. Классификация, назначение статистических таблиц. Особенности построения.
- •5. Классификация статистических графиков. Назначение, примеры составления.
- •6,7,8,9 Назначение средних величин, их виды.
- •10.Способы оценки вариации статистических признаков, интерпретация показателей вариации.
- •11. Определение значения рядов динамики.
- •12.Классификация рядов динамики, примеры применения рядов для описания динамики процессов.
- •13. Построение показателей рядов динамики. Интерпретация показателей.
- •15.Определение индексов, примеры построения простых индексов.
- •Расчет общих индексов.
- •Назначение, достоинства и недостатки метода выборочного наблюдения
- •18.Основные принципы бухгалтерского учёта.
- •19.Классификация имущества предприятия по видам.
- •20.Классификация имущества предприятия по источникам образования.
- •21.Характеристика внеоборотных активов предприятия.
- •22. Характеристика предметов труда.
- •23. Бухгалтерский баланс и изменения в балансе под влиянием хозяйственных операций.
- •24.Понятие счета, сальдо и оборота по счёту, план счетов бухгалтерского учета.
- •25.Строение активного счёта и отражение операций по нему.
- •26.Строение пассивного счета и отражение операций по нему.
- •27. Строение аналитического счета, соотношение между счетом, субсчетом и аналитическим счетом.
- •28. Понятие бухгалтерской сбалансированности.
- •29. Двойная запись и бухгалтерские проводки.
- •30. Построение и назначение оборотной ведомости, шахматной ведомости, ведомостей по аналитическим счетам.
10.Способы оценки вариации статистических признаков, интерпретация показателей вариации.
Под вариацией понимают количественные изменения величины исследуемого признака в пределах однородной совокупности, которые обусловлены перекрещивающимся влиянием действия различных факторов. Различают вариацию признака: случайную и систематическую.
Средняя величина дает обобщающую характеристику всей совокупности изучаемого явления. Однако значения признака могут значительно отличаться друг от друга по степени вариации, и в этом случае средняя будет недостаточно показательной характеристикой совокупности. Например, заработная плата рабочих 408, 1200, 2600 рублей. Средняя заработная плата равна 1403 рубля и нетипична для данной совокупности, плохо отражает ее. Поэтому нужны измерители, отражающие степень близости отдельных единиц к средней. К таким показателям относится размах вариации, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации. Размах вариации – разность между наибольшим (Хmaх) и наименьшим (Хmin) значениями признаков:R= Хmaх-Xmin.
Безусловным достоинством этого показателя является простота расчета. Однако размах вариации зависит только от величины крайних значений признака, поэтому область его применения ограничена однородными совокупностями. На практике он находит применение в предупредительном контроле качества продукции.Точнее характеризует вариацию признака показатель, основанный на учете вариации всех значений признака. К таким показателям относятся дисперсия и среднее квадратичное отклонение.
Дисперсия – это средняя арифметическая квадратов отклонений каждого значения признака от общей средней. В зависимости от исходных данных дисперсия может быть невзвешенной (простой) или взвешенной.
Дисперсия рассчитывается по следующим формулам:
для несгруппированных данных ,
для сгруппированных данных
.
Среднее квадратичное отклонение S представляет собой корень квадратный из дисперсии:для несгруппированных данных:
;
для сгруппированных
.
Дисперсия и среднее квадратическое отклонение – наиболее широко применяемые показатели вариации. Объясняется это тем, что дисперсия может быть разложена на составные элементы, позволяющие оценить влияние различных факторов, обусловливающих вариацию признака.
При сравнении вариации различных признаков в одной и той же совокупности или же при сравнении вариации одного и того же признака в нескольких совокупностях с различной средней величиной пользуются коэффициентом вариации.Коэффициент вариации рассчитывается по формуле .
Его используют не только для сравнительной оценки вариации, но и для характеристики однородности совокупности.
Таким образом, среднее квадратическое отклонение показывает, на сколько в среднем отличаются отдельные значения признака от среднего значения. Коэффициент вариации показывает, на сколько процентов в среднем отличаются отдельные значения признака от средней величины. Совокупность считается однородной, если коэффициент вариации не превышает 33 %. При коэффициенте вариации более 33% можно говорить о том, что изучаемая совокупность неоднородна, средняя не отражает адекватно изучаемую совокупность и для ее описания необходимо разбить совокупность на несколько более однородных групп.