- •1 Современное понимание термина "статистика". Предмет , метод статистики, ее задачи и функции.
- •2 Статистическое наблюдение
- •3 Программно-методологические вопросы статистического наблюдения
- •4.Организационные вопросы статистического наблюдения.
- •Цель статистического наблюдения.
- •6. Объект, единица наблюдения.
- •7.Программа наблюдения, требования к ней.
- •8. Ошибки статистического наблюдения, виды контроля
- •9.Формы статистического наблюдения по организации
- •10.Виды статистических наблюдений по времени регистрации.
- •11.Виды статистических наблюдений по охвату единиц совокупности
- •12 Способы статистического наблюдения.
- •Группировка, виды признаков.
- •14 Сводка.
- •15 Типологическая группировка.
- •16 Структурная группировка.
- •17 Аналитическая группировка: факторный и результативный признаки. Особенности этой группировки.
- •18 Сложная группировка.
- •19 Группировка по количественному признаку: количество интервалов, величина интервалов.
- •20 Ряд распределения: дискретный, интервальный .
- •21 Статистическая таблица.
- •22 Статистические показатели. Их классификация: по охвату единиц совокупности, по временному фактору, по месту.
- •23 Абсолютный показатель.
- •25 Средние показатели, их виды.
- •27 Средняя гармоническая.
- •28 Мода.
- •29 Медиана.
- •30 Показатели вариаций.
- •30. Показатели вариаций.
- •31. Коэффициент вариации, его исполнение на практике.
- •32. Общая дисперсия, межгрупповая дисперсия, средняя из внутригрупповых дисперсий. Правило сложения дисперсий.
- •33.Вариация альтернативного признака
- •34. Ряд динамики: моментный, интервальный
- •35. Сопоставимость уровней ряда динамики. Смыкание рядов динамики.
- •36. Показатели ряда динамики.
- •37. Средние показатели ряда динамики, изменение уровней ряда.
- •Средние уровни ряда
- •39. Понятие об основной тенденции в изменении уровней ряда.
- •40. Метод укрепления интервалов. Скользящая средняя.
- •Индекс: индивидуальный, групповой, общий.
- •Агрегатный индекс физического объема продукции.
- •Средние взвешенные индекса физического объема продукции
- •45Средние взвешенные индексы цен.
- •Средний индекс.
- •Понятие об индексе структурного сдвига.
- •48 Понятие выборочного наблюдения: необходимость его применения, преимущества перед сплошным наблюдением
- •Понятие статистической группировки. Задачи группировок и их виды: типологические, структурные, аналитические (факторные).
- •50 Абсолютные величины в статистике: понятие, роль, виды, единицы измерения
- •51Понятие и назначение индекса в статистике. Классификация индексов.
- •52 Теоретические основы выборочного метода. Генеральная и выборочная совокупность и их сводные характеристики.
- •53 Выборочное наблюдение: понятие, значение, характеристики
- •Oшибка выборочного наблюдения
- •55 Выборочное наблюдение: определение необходимого объема выборки.
28 Мода.
Модой (Мо) называют значение признака, которое встречается наиболее часто у единиц совокупности. Для дискретного ряда модой будет являться вариант с наибольшей частотой. Для определения моды интервального ряда сначала определяют модальный интервал (интервал, имеющий наибольшую частоту). Затем в пределах этого интервала находят то значение признака, которое может являться модой.Чтобы найти конкретное значение моды, необходимо использовать формулу
где
xМо- нижняя граница модального
интервала; iМо- величина модального
интервала; fМо- частота модального
интервала; fМо-1- частота интервала,
предшествующего модальному; fМо+1-
частота интервала, следующего за
модальным.
Мода имеет широкое распространение в маркетинговой деятельности при изучении покупательского спроса, особенно при определении пользующихся наибольшим спросом размеров одежды и обуви, при регулировании ценовой политики.
29 Медиана.
Медиана (Ме) - это величина, которая соответствует варианту, находящемуся в середине ранжированного ряда.
Для ранжированного ряда с нечетным числом индивидуальных величин (например, 1, 2, 3, 3, 6, 7, 9, 9, 10) медианой будет величина, которая расположена в центре ряда, т.е. пятая величина.
Для ранжированного ряда с четным числом индивидуальных величин (например, 1, 5, 7, 10, 11, 14) медианой будет средняя арифметическая величина, которая рассчитывается из двух смежных величин. Для нашего случая медиана равна (7+10) : 2= 8,5.
То есть для нахождения медианы сначала необходимо определить ее порядковый номер (ее положение в ранжированном ряду) по формуле
(7.3)
где n - число единиц в совокупности.
Численное значение медианы определяют по накопленным частотам в дискретном вариационном ряду. Для этого сначала следует указать интервал нахождения медианы в интервальном ряду распределения. Медианным называют первый интервал, где сумма накопленных частот превышает половину наблюдений от общего числа всех наблюдений.
Численное значение медианы обычно определяют по формуле
(7.4)
где xМе- нижняя граница медианного интервала; i - величина интервала; S-1- накопленная частота интервала, которая предшествует медианному; f - частота медианного интервала.
30 Показатели вариаций.
К относительным показателям вариации относят: коэффициент осцилляции, линейный коэффициент вариации, относительное линейное отклонение и др. Формулы расчета относительных показателей вариации:
(6.7)
где
VR- коэффициент осцилляции;
-
линейный коэффициент вариации;
-
коэффициент вариации.
В статистической практике наиболее часто применяется коэффициент вариации. Он используется не только для сравнительной оценки вариации, но и для характеристики однородности совокупности. Совокупность считается однородной, если коэффициент вариации не превышает 33% (для распределений, близких к нормальному).
30. Показатели вариаций.
Вариа́ция — различие значений какого-либо признака у разных единиц совокупности за один и тот же промежуток времени.
Абсолютные показатели Наиболее простым является расчет показателя размаха вариации Н как разницы между максимальным (Xmax ) и минимальным (Xmin) наблюдаемыми значениями признака:
H=Xmax - Xmin.
Показатель среднего линейного отклонения нашел широкое применение на практике. С его помощью анализируются, например, состав работающих, ритмичность производства, равномерность поставок материалов, разрабатываются системы материального стимулирования. Но, к сожалению, этот показатель усложняет расчеты вероятностного типа, затрудняет применение методов математической статистики. Поэтому в статистических научных исследованиях для измерения вариации чаще всего применяют показатель дисперсии.Дисперсия признака (s2) определяется на основе квадратической степенной средней:
.
Показатель
s, равный
,
называется средним квадратическим
отклонением. Относительные показатели
Показатели относительного рассеивания. Для характеристики меры колеблемости изучаемого признака исчисляются показатели колеблемости в относительных величинах. Они позволяют сравнивать характер рассеивания в различных распределениях (различные единицы наблюдения одного и того же признака в двух совокупностях, при различных значениях средних, при сравнении разноименных совокупностей). Расчет показателей меры относительного рассеивания осуществляют как отношение абсолютного показателя рассеивания к средней арифметической, умножаемое на 100%.
1. Коэффициентом осцилляции отражает относительную колеблемость крайних значений признака вокруг средней
.
2. Относительное линейное отключение характеризует долю усредненного значения признака абсолютных отклонений от средней величины
.
3. Коэффициент вариации:
является наиболее распространенным показателем колеблемости, используемым для оценки типичности средних величин.В статистике совокупности, имеющие коэффициент вариации больше 30–35 %, принято считать неоднородными.
