- •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.
20) Аналитическое выравнивание ряда динамики.
Метод аналитического выравнивания предполагает нахождение аналит., графической зависимости законом измен-я уровня ряда динамики во времени.
(дальше будут все у от t).
В качестве основных зависим-й выбираем:
Линейная зависимость. 2) Параболическая зависимость: = . 3)Экспоненциальная зависимость ; . Рассмотрим линейную зависимость: 1) а0;а1 находится из (*). 2) а0, а1, а2 =?(для параболической зависимости). Найдём их, исполняя метод наим. кв.в.: => min.
=> /:2
∑t=0; ∑ =0.
= ;
23) Выравнивание вариационных рядов. Закон распределения Пуассона.
(1) - Основной задачей анализа вариационных рядов является изучение законов распределения и выявление характера зависимости. В ходе анализа выдвигают гипотезу о близости рассматриваемого фактического распределения к 1-му из хорошо известных типов теоретических распределений. Под теоретическим распределением понимается графическая кривая, а также распределение в чистом.виде, где накл-ся влияние случайных факторов. Чаще всего исполняют нормал. распред., распред.Пуассона.
Нормальное распределение.
– плотность распределения вероятности. =t – стандартизац-е отклонение(нормированное).
; ; .
е, П – математическая постоянная.
(σ) – сред.квадр. отклонение.
- дисперсия
– сред. арифм.(сред.величины).
Свойства кривой нормального распределения.
φ (-t)= φ (t)- функция четная.
φ (0)= = ;
S=1.
t=> ; φ (t)=>0;
Можно найти точки перегиба 0.
φ (t)= φ (t) – табул.значения.
При выравнивании вариационных рядов по кривой нормального распределения теоретические частоты вычисляются:
2) .
N – общее число единиц. (частот); h – длина интервалов в группах. (σ) – сред.квадратич.отклон-е.
Сравниваем полученные теоритические частоты с дан. убеждаемся, что их расхождения не велики, но это сопоставление графика эмпирических данных частот с теоритическими позволяет оценить эти расхождения субъективно, объективно с помощью критерия Согласия. (получен.).
(2) – В ряде случаев, если вариационный ряд представляет собой распредел-е по дискретному признаку, т.е. где по мере увеличения значений признака частоты резко уменьшаются, где .
. – вероятность наступления отдельных значений
То такой ряд можно выровнять по кривой Пуассона. При выравнивании ряда по закону Пуассона теорем.частоты определяется по формуле:
N- общее число единиц ряда.
Полученные теоретические частоты и данные фактические необходимо уравнять между собой и проверить, есть ли между ними различия, и если они есть, то случайные ли они или существ.? Таким образом проверяется гипотеза о характере распределения с помощью критерия Согласия.
16. Динамические ряды и их виды. Пример
Определение: Рядом динамики наз-ся последова-ть значений статистического показателя признака, упорядоченная в хронологическом порядке, т.е. в порядке возрастания временного параметра. Отдельные наблюдения врем-го ряда наз-ся уровне ряда . Каждый ряд динамики содержит два элемента: 1)Значение времени; 2)Значение уровня ряда. В зависимости от хар-ра временного параметра ряды делятся на моментные и интервальные. В моментных рядах динамики уровни характеризуют значение показателей по состоянию на определенные моменты времени(даты). Например, ряды цен на определенные уровни товаров. Ряды курсов акций, уровни которых фиксируются в конкретных числах. Ряды численности мужского и женского населения , ряды стоимости основных производственных фондов. Т.к. значение уровней этих рядов опреде-ся ежегодно на одно и тоже число. В интервальных рядах уровни характер-ся значениями показателя за определенные интервалы. Например, ряды годовой, месячной, квартальной, динамики производства продукции в натуральном или стоимостном выражении. Уровне рядов динамики могут представлять собой абсолютные, относительные и средние величины. В таком случае ряды наз-ся производными. Правило построения рядов динамики: 1)необходимо соблюдать периодичность развития явления.2)величины временных интервалов должны соответствовать интенсивности изменения изучаемого объекта.3)числовые уровни рядов динамики должны быть упорядочены во времени, не допускается анализ рядов динамики с пропуском во времени.