1. Общее представление о статистике. Предмет и методология статистики.

2. Основные понятия статистики: статистическая совокупность, единица совокупности (элемент), объем совокупности и ее подмножеств.

3. Понятие статистического показателя. Атрибуты статистического показателя. Виды статистических показателей.

4. Абсолютные и относительные величины. Методы их измерения.

5. Виды относительных величин.

6. Измерительные шкалы.

7. Понятие статистического наблюдения. Формы, виды и способы статистического наблюдения.

8. План статистического наблюдения.

9. Достоверность статистических данных, ошибки статистического наблюдения.

10. Понятие группировки и сводки статистических данных. Виды группировок.

11. Алгоритм группировки с равными интервалами.

12. Группировки с неравными интервалами. Равнонаполненные группировки.

13. Сложные группировки: комбинационные и многомерные.

14. Типологические, структурные и аналитические группировки.

15. Статистические таблицы. Виды статистических таблиц. Принципы построения.

16. Понятие рядов распределения и их виды. Основные элементы ряда.

17. Графические представления рядов распределений.

18. Понятие средней величины. Средняя арифметическая и ее свойства.

19. Степенные средние. Понятие ведущего показателя. Веса усреднения.

20. Усреднение относительных величин.

21. Структурные характеристики распределения: квантили распределения и мода.

22. Показатели вариации признака. Свойства и методы расчета показателей вариации.

23. Теорема о разложении дисперсии при группировании и ее применение.

24. Показатели формы распределения.

25. Нормальное распределение и его свойства.

26. Сравнение эмпирического и теоретического распределений вариационных рядов.

27. Понятие выборочного статистического исследования и условия его проведения. Генеральная и выборочная совокупность, их показатели.

28. Понятие статистической оценки. Свойства статистических оценок: состоятельность, несмещенность, эффективность.

29. Ошибки репрезентативности. Средние и предельные ошибки выборки.

30. Закон больших чисел – методологическая основа выборочного метода.

31. Способы отбора единиц.

32. Точечные и интервальные оценки. Доверительный интервал.

33. Оценивание среднего арифметического значения и доли по данным собственно- случайного повторного отбора. Оценивание дисперсии.

34. Оценивание по данным бесповторного случайного отбора, расслоенного, серийного отбора. Расчет необходимого объема выборки.

35. Классификация связей в статистике. Порядок изучения статистической связи.

36. Количественная оценка тесноты связи по эмпирическим данным: эмпирический коэффициент детерминации, эмпирическое корреляционное отношение.

37. Количественная оценка тесноты связи по эмпирическим данным: коэффициент линейной парной корреляции.

38. Понятие регрессии и описание ее на эмпирическом уровне.

39. Расчет параметров линейного уравнения регрессии методом наименьших квадратов

40. Оценка качества уравнения регрессии.

41. Задачи изучения множественной связи.

42. Регрессия в стандартных масштабах.

43. Отбор факторов в уравнение множественной регрессии. Приемы анализа корреляционной матрицы.

44. Расчет параметров уравнения линейной множественной регрессии и их интерпретация.

45. Коэффициенты множественной детерминации и корреляции.

46. Основные понятия теории индексов. Интерпретация индексов с точки зрения синтетической и аналитической теорий индексов.

47. Виды индексов.

48. Агрегатные индексы - основная форма индексов.

49. Средние (арифметические и гармонические) индексы на основе индивидуальных индексов, их связь с агрегатными индексами.

50. Индексный метод анализа факторов в изменении сложного явления.

51. Индексы среднего уровня, постоянного и переменного состава, структурного сдвига.

52. Понятие ряда динамики, его элементы. Виды рядов динамики.. Проблема сопоставимости рядов динамики.

53. Индивидуальные показатели динамики.

54. Средние характеристики ряда динамики.

55. Анализ закономерностей изменения уровней ряда динамики..

56. Выравнивание ряда динамики. Методы механического выравнивания.

57. Аналитическое выравнивание динамических рядов.

58. Анализ сезонных колебаний.

59. Статистические методы прогнозирования вопрос 1

Общее представление о статистике. Предмет и методология статистики.

ОТВЕТ

Термин «статистика» произошел от латинского слова status, что в переводе означает «статус, определенное состояние, положение вещей». Употреблялся он первоначально в значении слова «государствоведение» (описание государственного устройства); впервые был введен в обиход в 1749 г. немецким ученым Готфридом Ахенвалем.

В настоящее время под «статистикой» понимают:

• Особую отрасль практической деятельности людей, направленную на сбор, обработку и анализ данных о массовых явлениях.

• Науку, которая занимается разработкой теоретических положений и методов, используемых статистической практикой.

• Статистические данные, представленные в отчетности предприятий, организаций, отраслей экономики, а также публикуемые в сборниках, справочниках, периодической прессе, которые представляют собой результат статистической работы. Именно в этом смысле можно сказать: «статистика рождаемости и смертности в России», или «статистика преступлений».

Предметом статистики являются массовые явления любой природы, в том числе и в экономике; статистика изучает количественную сторону этих явлений в неразрывной связи с их качественным содержанием в конкретных условиях места и времени.

Массовые явления - явления, повторяющиеся в пространстве и времени и отражающие некоторую статистическую закономерность.

Статистическая закономерность – такая закономерность, когда в каждом отдельном явлении то, что присуще всей совокупности явлений (необходимое) проявляется в единстве с индивидуальным, присущим лишь этому конкретному явлению (случайным). Примером статистической закономерности может прямая зависимость объема продажи некоторого товара от расходов на рекламу. Данная зависимость характерна для совокупности магазинов, реализующих данный товар. Однако для отдельного магазина увеличение расходов на рекламу может не только не привести к росту объема продаж, но даже вызвать его снижение.

Понятию статистической закономерности противостоит понятие жестко детерминированной закономерности, когда в каждом отдельном случае действие случайного не имеет места.

Статистическая методология представляет собой совокупность общих правил (принципов) и специальных приемов и методов. Статистические методы можно сгруппировать в соответствии с этапами статистического исследования:

Этап статистического исследования	Группа статистических методов
Сбор данных	Статистическое наблюдение
Первичная обработка информации (обобщение данных)	Группировка, Сводка, Ряды распределения,
Представление данных	Статистические таблицы Статистические графики
Анализ и интерпретация данных	Метод обобщающих статистических показателей; Выборочный метод; Метод средних величин; Вариационный анализ; Корреляционный и регрессионный анализ; Метод динамических рядов; Индексный метод и др.

Выбор того или иного статистического метода зависит от объекта и цели исследования.