7. Статистические ряды распределения. Виды графического изображения рядов.

Цель построения рядов распределения – выявление основных свойств и закономерностей изучаемой статистической совокупности. В зависимости от признака, взятого за основу группировки, различают 2 типа р.р.: атрибутивный(построен по качественным признакам), вариационный(построен по количественному признаку)

Упорядочивание первичных рядов - ранжирование (расположение всех вариантов ряда в возрастающем или убывающем порядке)

Виды графического изображения: полигон, гистограмма, кумулята (накопление частот)

8.Абсолютные и относительные величины, их виды.

Абсолютными в статистике называются суммарные обобщающие показатели, характеризующие численность совокупности и размер изучаемого явления в конкретных границах времени и места.

Различают 2 вида: 1.суммарные (в рез-те суммирования); 2. индивидуальные (у отд. Единиц наблюдения

Абсолютные статист величины это именованные числа, т.е. имеют единицу измерения. В зависимости от сущности изучаемых явлений абсолютные величины измеряются в натуральных: простые (кг,л,т) и сложные (кВт/ч, т/км) ), стоимостных ( для выражения качественно разнородных совокупностей) и трудовых измерениях (общие затраты труда).

Относительный показатель в статистике это сравнение, отношение, дробь чаще всего 2х относительных величин между собой(дробь, числитель которого нужно найти). Виды относительных показателей:

1.относит.показатель планового задания. ОПЗ=Пt/Фt*100%, Пt – плановый показатель текущего периода, Фt – фактич. показатель за предм. период.

2.относит.показатель реализ. плана. ОПРП=Фt/Пt*100%

3.Относит.показатель динамики характеризует изменение показателей текущего периода по сравнению с прошлым периодом. ОПД=Фt/Фt-1*100% ОППЗ*ОПРП=ОПД

4.относит.показатель совокупности. ОПС=часть сов-ти/вся сов-ть*100%

5.относит.показатель координации характеризует соотношение между частями одной совокупности. ОПК=одна часть сов-ти/другая часть сов-ти

6.относит.опказатель интенсивности показывает степень распространенности данного явления в изучаемой среде и образуется в результате сравнения разноименных, но определенным образом связанных между собой абсолютных величин. ОПИ=показатель, характеризующий соц.-экон.явление/показ.хар.условие, кот.происх.явление*100%

7.относит.показатель сравнения показывает соотношение одноименных величин, относящихся к разной территории или к разным объектам, за один и тот же период времени и применяется для сопоставления эк.показателей разных торговых организаций.

9. Виды средних величин, условия применения в экономическом анализе.

Среднее в статистике это обобщающий показатель, характер-щий типичность проявления признака для всей совокупности в конкретных условиях места и времени. Средняя величина - это обобщающие показатели, в которых находят выражение действия общих условий, закономерностей изучаемого явления. Особенности средней величины: 1,абстрактность; 2,характерна только для качественно однородной совокупности. 3,среднее выявлет закономерность, присущей данному явлению в тех усл-ях, к-му соответствует. Виды: 1.степенные величины Основной средней величиной является средняя степенная. Она имеет следующий вид: где `Х - средняя величина; X - меняющаяся величина признака варианты; n - число признаков или вариант; m - показатель степени средней. В зависимости от величины показателя степени средней она принимает следующие виды: а). Средняя арифметическая невзвешенная, где m = 1. Она имеет вид: б). Средняя арифметическая взвешенная. Она имеет вид: где f - частоты или веса.

2.структурные величины Особый вид ср. вел-н структур. средние — применяется для изучения внутр строения рядов распр-я значений признака, а также для оценки ср вел-ны (степенного типа), если по имеющимся стат. данным ее расчет не м.б. выполнен . Для изучения структуры явления и выявления структур сдвигов прим. стукт. средней величины – это мода и медиана. Мода – это случ. величина вероятность появл. которой наибольшая ил это варианта частота повтор. наибольшая. Медиана – это серединная варианта в упоряд. ранжирование рядов.

Средняя арифметическая и средняя гармоническая величины.

1.Средняя арифметическая применяется для обобщения инф-ции, которая может быть представлена как - средняя арифметическая Средняя арифметическая используется в тех случаях, когда имеются данные о распределении численности единиц какой-либо совокупности по величине усредняемого признака. Средняя арифметическая применяется для обобщения инф-ции, которая может быть представлена как сумма признаков, характер-щая единицы совокупности. Средняя арифметическая применяется в форме простой и взвешенной. Средняя арифм простая равна простой сумме отдельных значений, определяемого признака, деленное на общее число. Средняя арифметическая взвешенная это средняя сгруппированных величин.

2. При условии отсутствия информации о частотных и наличии информации о произведениях варианты на частоты применяется средняя гармоническая.

- средняя гармоническая. Средняя гармоническая определяется, если известны отдельные значения усредняемого признака и соответствующие им значения другого признака.

10. Структурные средние величины в статистике. Практика их применения в экономических исследованиях. Для характеристики структуры статистической совокупности применяются показатели, которые называют структурными средними. К ним относятся мода и медиана.

Мода – чаще всего встречающийся вариант. В дискретном ряду мода – это варианта с наибольшей частотой. В интервальном вариационном ряду модой считают центральный вариант интервала, который имеет наибольшую частоту (частность). В пределах интервала надо найти то значение признака, которое является модой. Для нахождения моды в дискретном(без интервалов ряду) мы анализируем столбик fi(частота встречи колич признака). Для интервального: Находим интервал Мо=Хмо+i* fMo-fMo-1/ (fMo-fMo+1)+ (fMo-fMo-1) Хмо-нижняя граница интервала, i-шаг, fMo –частота мод интервала (как часто повторяется, скоько раз), fMo-1-чсатота предмодального интервала.

Медиана–-колич признак, варинта, кот делит ранжированный ряд пополам. Это величина, которая делит численность упорядоченного вариационного ряда на две равные части: одна часть имеет значения варьирующего признака меньшие, чем средний вариант, а другая – большие. Самый частовстречаемый => так и находится. Применение медианы позволяет получить более точные результаты, чем при использовании других форм средних. Нахождение. Для дискретного №Ме=n+1/2, ищем самое близкое значение к № в столбике кумулята Si. Для интервального: находим интервал медианы. Ме=ХМе+i*Efi/2-S(-1)/fMe. S(-1)-кумулята предмедианного интервала, ХМе-нижняя граница медианного интервала. fMe-частота медианного интервала