- •01.Предмет, задачи и анализ статистики.
- •2.Статистическое наблюдение(программно-методологические и организационные вопросы).
- •3.Формы,видыспособы статистического наблюдения.
- •4.Сущность выборочного метода.Генеральная и выборочная совокупности.
- •5.Виды отбора единиц в выборочную совокупность.
- •6 Ошибки выборочного наблюдения, примеры.
- •7. Определение численности выборки, примеры.
- •8. Сводка и группировка статических данных
- •9. Этапы группировки. Ряды распределения, примеры.
- •10. Статистические таблицы и графики
- •12) Средние величины. Примеры
- •13) Структурные средние. Примеры
- •14) Показатели вариации. Примеры
- •15) Моменты распределения. Показатели асимметрии и …
- •21 Критерий Дурбина – Ватсона. Индекс сезонности.
- •25. Основные задачи индексного метода. Индивидуальный и сводные индексы.
- •26. Агрегатная форма сводных индексов. Сводные индексы в агрегатной форме цен, товарооборота, физического объема реализации. Примеры.
- •1) Сводный индекс товарооборота.
- •30. Территориальные индексы. Примеры.
- •31. Статистические методы изучения связи между двумя признаками. Расчет коэффициента корреляции.
- •32. Анализ связи двух порядковых переменных
- •33. Анализ связи двух номинальных переменных
- •34. Корреляционно-регрессионный анализ
- •17Методы исчисления показателей ряда динамики.
- •24. Критерии согласия. Критерий Пирсона, Критерий Романовского, Критерий Холмогорова.
- •19) Структура ряда динамики. Методы выделения тренда.
- •20) Аналитическое выравнивание ряда динамики.
- •23) Выравнивание вариационных рядов. Закон распределения Пуассона.
- •16. Динамические ряды и их виды. Пример
- •18. Средние характеристики ряда динамики. Пример
- •19. Структура ряда динамики. Методы выделения тренда. Метод скользящей средней.
21 Критерий Дурбина – Ватсона. Индекс сезонности.
Для получения точечного прогноза в полученное уравнение тренда подставляются следующее значение t, а для интервального прогноза необходимо оценить среднеквадратическое отклонение
Границы интервала ( );
- значение скользящей средней в момент времени t
– значение уровней динамики
Колеблимость уровней ряда динамики от тренда можно расчитать с помощью коэффициента колебимости.
– это средний уровень ряда динамики.
Ряды у которых каждый уровень может быть выражен как функция предыдущих называют авторегрессионными, а зависимость между соседними членами называют автокорреляцией.
Коэффициент автокорреляции.
Табличное значение автокорреляции находят по , зависит от n – числа уровней ряда динамики.
Если то автокорреляции в ряде динамики нет. В противном случае – есть.
Исключение автокорреляции
В рядах можно получить корреляции не сами уравнения, а так называемые остаточные величины.
– это разность эмпирических, и теоретических выровненных уравнений, т.е.
( - это из модели)
проверяется на автокорреляцию. Для этого вычисляется коэффициент автокорреляции для остаточных величин по формуле:
Или рассчитываем d по критерию Дурбина – Ватсона
сравниваем с . Если то говорят об отсутствии автокорреляции. В противном случае – она присутствует.
Аналогично сравнивают с
d из таблицы зависит от V;n
V – число переменных в уравнении тренда;
n – число уровней ряда.
Если то говорят об отсутствии автокорреляции. В противном случае – она присутствует.
Показатели сезонности
Сезонность изучается на основе индексов сезонности, которые рассчитываются на основе метода постоянной средней по данным внутригодовой динамики или за несколько лет.
1. Если имеются данные о динамике показателя за год, то индекс сезонности считается по следующей формуле:
(1)
– это уровни ряда;
– это средний уровень ряда.
2. Для более точной характеристики сезонности используют данные за 3 года и более лет.
(2)
– среднее значение по каждому месяцу за n – лет.
– среднее значение за все года.
Формула (2) используется, потому что данные одного года могут быть случайными и не отражать общие закономерности колебания. Поэтому пользуются помесячные данные за n – лет.
25. Основные задачи индексного метода. Индивидуальный и сводные индексы.
Необходимость … потребностями общества в учете, контроле и анализе динамики цен.
Задачи:
Оценка динамики обобщающих показателей, характеризующих разнородные совокупности;
Анализ фактора на изменение результативной …;
Анализ влияния структурных видов на изменение средних показателей по однородной совокупности;
Территориальный, в том числе международные сравнения.
Индекс – представляет собой относительный показатель, который характеризует изменение сложного экономического явления во времени, в пространстве или по сравнению с некоторым эталоном (с планируемым или нормативным уровнем).
Опр.:
Индекс – относительная величина, которая показывает во сколько раз уровень изучаемого явления в одних условиях того же явления в других условиях.
По охвату единиц совокупности индексы делятся на индивидуальный и сводный.
I Индивидуальные индексы – характеризуют динамику или территориальные изменения по одному товару, одному виду продукции, одной сельскохозяйственной культуре.
Расчет и анализ данных индексов позволяет сделать комплексный вывод по всей изучаемой совокупности, в которые включены несколько несоизмеримых товаров или видов продукции.
1. Индивидуальный индекс цены
p1 – цена товара в текущем периоде;
р0 - цена товара в базисном периоде.
2. Индивидуальный индекс физического объема производства (реализации).
q1 – количество товара, произведенное (реализованное) в текущем периоде;
q0 – количество товара, произведенное (реализованное) в базисном периоде.
3. Индивидуальный индекс товарооборота.
Замечание:
Вывод: Таким образом, изменения товарооборота складывается под воздействием динамики цены и изменения объема продажи.
II Сводные индексы – вычисляются по товарным группам или нескольким видам продукции, т.е. выпускаемой одним предприятием или всеми предприятиями отрасли (несколько сельскохозяйственных культур)
Сводные индексы могут быть представлены в:
- агрегатной форме
- среднеарифметической форме
- среднегармонической форме