- •1. Статистическое наблюдение, его формы, виды и способы.
- •2. Виды статистических группировок. Построение группировки по количественному признаку
- •3. Абсолютные, средние и относительные статистические показатели.
- •4 Аналитические показатели временного ряда
- •5. Индивидуальные и сводные индексы, их взаимосвязи.
- •6. Методы проверки временных рядов на наличие тенденции.
- •7. Методы выбора формы трендовой модели
- •8. Построение моделей авторегрессионных преобразований.
- •1. Основан на использовании, так называемых, последовательных или конечных разностей.
- •2. Метод отклонений эмпирических значений признака от теоретических по уравнению тренда полученных.
- •3. Метод Фриша-Воу
- •9. Прогнозирование на основе средних аналитических показателей временных рядов.
- •10. Прогнозирование на основе экстраполяции тренда.
- •11. Прогнозирование с учетом дисконтирования информации
- •12. Прогнозирование на основе кривых роста Гомперца и Перля-Рида.
- •13. Автокорреляция, ее выявление в уровнях временного ряда
- •14. Прогнозирование связных временных рядов
- •15. Оценка точности и надежности прогнозов.
- •16. Основные понятия теории выборочного наблюдения
- •17. Алгоритмы формирования выборочной совокупности
- •18. Простая случайная и систематическая выборки
- •19. Расслоенная выборка
- •20. Кластерная (сериальная) выборка
- •21.Предмет, задачи и система показателей макроэкономической статистики
- •22. Статистическое исследование результатов экономической деятельности
- •23. Статистическое исследование трудового потенциала и трудовых ресурсов
- •24. Статистическое исследование цен и ценообразования
- •25.Статистическое исследование внешней экономической деятельности
- •26. Сводный счет «Производство», его назначение и система показателей.
- •27. Методология исчисления валового внутреннего продукта и национального дохода
- •28. Межотраслевой баланс производства и распределения продукции в снс
- •29. Система макроэкономических показателей, применяемая в международной статистической практике
- •30. Предмет, метод, функции и система показателей социальной статистики
- •1. Общество, его основные характеристики и дифференциация
- •2. Условия жизни
- •3. Уровень жизни (материальная сторона)
- •4. Способ жизни и качественные аспекты жизни
- •Расчет коэффициентов корреляции Кэндела и Спирмена . [-1;1]
- •31.Статистическое исследование социальной структуры и социальной мобильности населения
- •32.Статистическое исследование жизненного уровня населения
- •33.Статистическое исследование дифференциации населения по денежным доходам
- •34.Статистическое исследование сферы обслуживания и охраны здоровья населения
- •35.Предмет, задачи и система показателей демографической статистики
- •36.Статистическое исследование численности, размещения и состава населения
- •37.Статистическое исследование естественного движения населения
- •38.Статистическое исследование миграционного движения населения.
- •39.Статистическое исследование воспроизводства населения
- •40. Понятие, принципы и методы демографического прогнозирования
- •41.Случайные величины. Закон распределение вероятностей дискретной случайной величины
- •42. Функция распределения и плотность вероятности случайной величины, их свойства
- •43. Основные числовые характеристики случайной величины и их свойства
- •44.Биноминальный и нормальный законы распределения случайной величины
- •45.Парные и частные коэффициенты корреляции, их свойства
- •46. Множественные коэффициенты корреляции и детерминации, их свойства
- •47. Понятие генеральной совокупности и выборки из нее
- •48. Определение точечной оценки (статистики) и основные требования, предъявляемые к точечной оценке (несмещенность, состоятельность, эффективность)
- •49. Интервальные оценки параметров генеральной совокупности
- •50. Интервальная оценка генеральной средней нормально распределенной генеральной совокупности.
- •51. Интервальная оценка генеральной дисперсии нормально распределенной генеральной совокупности.
- •52. Статистические гипотезы и правила их проверки. Статистические критерии.
- •53. Сущность дисперсионного анализа. Основные задачи, решаемые с его помощью
- •54. Определение оценок параметров классической линейной модели множественной регрессии с помощью метода наименьших квадратов
- •55. Факторный и компонентный анализ как методы снижения размерности
- •56. Кластерный анализ как метод многомерной классификации
- •57. Проверка значимости уравнения множественной регрессии и его коэффициентов. Интервальное оценивание коэффициентов уравнения регрессии
- •58. Гомо- и гетероскедастичность остатков в регрессионных моделях.
- •59. Обобщенный метод наименьших квадратов (омнк). Свойства омнк-оценок
- •60. Дискриминантный анализ как метод многомерной классификаций с обучением
18. Простая случайная и систематическая выборки
Простая случайная выборка заключается в отборе единиц из генеральной совокупности в целом, без разделения ее на группы, подгруппы или серии отдельных единиц. При этом единицы отбираются в случайном порядке, не зависящем ни от последовательности расположения единиц, ни от значений их признаков. прежде чем производить собственно-случайный отбор, необходимо убедиться, что все без исключения единицы генеральной совокупности имеют абсолютно равные шансы попадания в выборку. Следует установить четкие границы генеральной совокупности таким образом, чтобы включение или невключение в нее отдельных единиц не вызывало сомнений.
Технически собственно-случайный отбор проводят методом жеребьевки или по таблице случайных чисел. При отборе по таблицам случайных чисел каждая единица генеральной совокупности должна иметь порядковый номер. В выборочную совокупность отбираются единицы с порядковыми номерами, соответствующими числам выбранного столбца.
После проведения отбора рассчитываются:
- средняя ошибка повторной выборки ; при бесповторной выборке
- предельная ошибка выборки с учетом выбранного уровня вероятности и соответствующего ему значения t
- необходимый объем для повторной случайной выборки ; для бесповторной выборки
Систематическая (механическая) выборка может быть применена в тех случаях, когда ген. совокупность каким-либо образом упорядочена. Для проведения мех выборки устанавливается пропорция отбора, которая определяется соотнесением объемов выборочной и ген. совокупностей. Отбор единиц осуществляется в соответствии с установленной пропорцией через равные интервалы (например, каждая 50-я единица). Опасность систематической ошибки при механической выборке также может появиться вследствие случайного совпадения выбранного интервала и циклических закономерностей в расположении единиц генеральной совокупности. Именно по этой причине, а также в связи с трудоемкостью предварительной сортировки, данный способ отбора не имеет большого распространения в практике статистических работ.
Средняя ошибка и необходимый объем при бесповторном отборе определяются также как при простой случайной выборке.
содержание
19. Расслоенная выборка
Также называется типический или стратифицированный отбор. Применяется в тех случаях, когда все единицы ген. совокупности объединены в несколько крупных типических групп (области, районы, возрастные группы). Рассматривать генеральную совокупность в разрезе нескольких крупных единиц имеет смысл только в том случае, если средние значения изучаемых признаков по группам существенно различаются. При обследованиях населения такими группами могут быть, например, районы, социальные, возрастные или образовательные группы, при обследовании предприятий - отрасль и подотрасль, форма собственности и т.п.
Поскольку в выборочную совокупность в той или иной пропорции обязательно попадают представители всех групп, типизация генеральной совокупности позволяет исключить влияние межгрупповой дисперсии на среднюю ошибку выборки, которая в этом случае определяется только внутригрупповой вариацией. Данный способ отбора при переводе реального сектора на несплошные методы наблюдения, должен быть основным, так как он позволяет учесть региональные и отраслевые классификации субъектов финансово-хозяйственной деятельности.
Отбор единиц в типическую выборку может быть организован либо пропорционально объему типических групп, либо пропорционально внутригрупповой дифференциации признака (оптимальное размещение Чупрова - Неймана). Отбор единиц в выборочную совокупность из каждой типической группы осуществляется простым случайным или механическим способом.
При выборке, пропорциональной объему групп, число единиц, подлежащих отбору из каждой группы, определяется по ф-ле: , где Ni – объем i-ой группы, n(i) – объем выборки из i-ой группы.
Средняя ошибка определяется по ф-лам:
- повторный отбор , - бесповторный отбор , где - средняя из внутригрупповых дисперсий.
При определении необходимого объема используются ф-лы:
- повторный отбор , бесповторный отбор
При отборе единиц, пропорциональном вариации признака число наблюдений по каждой группе рассчитывается по ф-ле:
Средняя ошибка рассчитывается по ф-лам:
- повторный отбор , бесповторный отбор .
содержание