Файл: Статистика предприятия Часть I курс лекций.docx

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 16.07.2025

Просмотров: 1967

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

СОДЕРЖАНИЕ

Статистика предприятия

Часть I

1. Предмет и задачи статистики

1.2 Категории статистической науки

1.3 Задачи статистики

1.4 Организация статистики в Республике Беларусь

2.Статистическое наблюдение

2.1 Организационные формы наблюдения

2.2 Виды статистического наблюдения

2.3 Способы статистического наблюдения

2.4 Организация работы по статистическим наблюдениям

2.5 Ошибки статистического наблюдения

2.6 Контроль статистических данных

3 Сводка и группировка статистических материалов

3.1 Задачи сводки и ее основное содержание

3.2 Статистические группировки и их виды

3.2.1 Типологическая группировка

3.2.2 Структурная группировка

13.2.3 Аналитическая группировка

3.3 Вторичные группировки

3.4 Ряды распределения, их виды и графическое изображение

3.5 Статистические таблицы

3.6 Статистические графики

4 Обобщающие статистические показатели

4.1 Абсолютные величины, их виды, единицы измерения

4.2 Относительные величины, их виды и значения

4.3 Основные принципы построения относительных величин

4.4 Построение системы статистических показателей

5 Средние величины

5.1 Понятие средней величины. Виды средних величин

5.2 Средняя арифметическая, ее свойства и вычисление

5.3 Вычисление средней арифметической способом моментов

5.4 Средняя гармоническая, ее виды и вычисления

5.5 Мода и медиана. Их вычисление в дискретных и интервальных вариационных рядах

6 Показатели вариации

6.1 Характеристика показателей вариации

6.2 Показатели, характеризующие структуру и форму распределения признака

6.4 Дисперсия альтернативного признака

6.5 Определение тесноты связи между факторами. Правило сложения дисперсий

7 Индексы

7.1 Понятие об индексах. Их классификация. Индексная символика

7.2 Принципы и методы построения общих индексов

7.3 Построение индексов качественных показателей в агрегатной форме

7.4 Построение агрегатных индексов, объемных показателей

7.5 Построение агрегатного индекса производительности труда

7.6 Индексы с постоянными и переменными весами

7.7 Преобразование агрегатных индексов в индексы средние из индивидуальных

7.8 Индексный метод анализа факторов динамики (система взаимосвязанных индексов)

7.9 Индексы постоянного, переменного состава и влияния структурных сдвигов

7.10 Построение территориальных индексов

8 Статистическое изучение динамики

8.1 Ряды динамики и их виды

8.2 Темпы роста, их вычисление

8.3 Прирост и темп прироста. Абсолютное значение 1% прироста.

8.4 Вычисление средних показателей динамики

8.5 Приемы анализа рядов динамики

8.6 Аналитическое выравнивание ряда динамики

При четном числе уровней динамического ряда

8.7 Приемы анализа сезонных колебаний

9 Выборочное наблюдение

9.1 Общее понятие о выборочном методе и причины его использования

9.2 Способы отбора

9.2.1 Собственно случайная выборка

9.2.2 Механический отбор

9.2.3 Типический (районированный) отбор

9.2.4 Гнездовой (серийный) отбор

9.3 Понятие о моментном наблюдении и малой выборке

10 Статистическое изучение взаимосвязи

10.1 Виды связей

10.2 Измерение тесноты связи между атрибутивными признаками

10.2.1 Коэффициент взаимной сопряженности Чупрова и Пирсона

10.2.2 Коэффициенты ассоциации и контингенции

10.3 Измерение тесноты связи между количественными признаками

10.3. 1 Метод сравнения параллельных рядов

10.3.2 Коэффициент Фехнера

10.3.3 Коэффициент корреляции рангов

10.3.4 Метод аналитических группировок

10.4 Метод корреляционно-регрессионного анализа. Корреляционное отношение и коэффициент корреляции

10.5 Измерение тесноты связи между признаками

10.6 Проверка значимости корреляционной связи с помощью дисперсионного анализа

10.7 Понятие о многофакторном корреляционно-регрессионном анализе

Литература

Содержание

Статистика

212027, Могилев, пр-т Шмидта,3.

212027, Могилев, пр-т Шмидта,3.

– генеральная дисперсия,

N – число единиц генеральной совокупности.

Для выборочной совокупности:

– выборочная средняя,

ω – выборочная доля,

– выборочная дисперсия,

n – число единиц выборочной совокупности.

9.2.1 Собственно случайная выборка

Собственно-случайная выборка – это такая выборка, при которой отбор единиц и групп единиц для обследования производится в случайном порядке. Часто для таких целей применяется жеребьевка. При этом количество отобранных в выборочную совокупность единиц обычно определяется исходя из принятой доли выборки.

Доля выборки - это отношение числа единиц выборочной совокупности к числу единиц генеральной совокупности:

Кв=n/N,

где Кв – доля выборки.

Если объем генеральной совокупности равен 1000 единиц, Кв=0,01, то

единиц.

При собственно-случайной выборке выборочная средняя и выборочная доля могут принимать различные значения в зависимости от исхода выборки.

Но все эти значения будут колебаться около генеральной средней или генеральной доли. Возможные расхождения между характеристиками выборочной и генеральной совокупности определяются средней ошибкой выборки.

В математической статистике доказывается, что значения средней ошибки выборки вычисляются по формуле:

–для средней,

–для доли.

Эти формулы справедливы для повторного отбора.

Для бесповторного отбора формулы принимают вид:

–для средней,

–для доли.

Средняя ошибка выборки прямо пропорциональна среднему квадратическому отклонению. Поэтому, чем больше колеблемость признака генеральной совокупности, тем больше ошибка (и наоборот). В то же время средняя ошибка обратно пропорциональна корню квадратному из объема выборки. Следовательно, чем больше объем выборки, тем ошибка меньше. Т.к. (1-n/N)<1, то ошибка при бесповторном отборе меньше, чем при повторном.


Если n намного меньше, чем N, то (1-n/N) →1,тогда при бесповторном отборе мы можем использовать формулы повторного отбора.

Средняя ошибка выборки характеризует меру отклонения выборочной средней или выборочной доли от генеральной средней или генеральной доли. При этом в математической статистике доказывается, что с некоторой вероятностью можно утверждать, что эти отклонения не превысят некоторой величины, которую можно назвать предельной ошибкой выборки.

Вычисляется она по формуле

,

где t – коэффициент доверия, который зависит от вероятности, с которой можно гарантировать, что предельная ошибка выборки не превысит t-кратную среднюю ошибку.

По теореме Чебышева можно утверждать, что при достаточно большом объеме выборки и ограниченной генеральной дисперсии выборочные показатели будут сколь угодно мало отличаться от соответствующих генеральных показателей.

Применительно к среднему значению теорема Чебышева выглядит следующим образом:

.

Следовательно,

.

Это неравенство выражает собой пределы, в которых будет заключена генеральная средняя. Рассуждая аналогично, мы получим пределы генеральной доли p:

.

Пример 1 При проверке веса поставляемого груза методом случайной повторной выборки было отобрано 350 изделий. В результате был установлен средний вес изделия – 120 г при среднем квадратическом отклонении 9 г. С вероятностью 0,997 определите пределы, в которых находится средний вес изделий в генеральной совокупности.

Решение

1 Рассчитаем предельную ошибку выборки () по формуле

,

где – коэффициент доверия, который зависит от вероятности, с которой можно гарантировать, что предельная ошибка выборки не превыситt-кратную среднюю ошибку (при вероятности 0,997);

–средняя ошибка выборки.

Среднюю ошибку выборки рассчитаем по формуле

,


где – среднее квадратическое отклонение;

–объем выборочной совокупности.

Таким образом

2 Определим пределы генеральной средней

,

где – среднее значение признака в генеральной совокупности;

–среднее значение признака в выборочной совокупности.

Для нашего примера

Следовательно, с вероятностью 0,997 можно утверждать, что средний вес изделий в генеральной совокупности находится в пределах от 118,557 г до 121,443 г.

Пример 2 В городе проживают 250 тыс. семей. Для определения среднего числа детей в семье была организована 2%-я случайная бесповторная выборка семей. По ее результатам было получено следующее распределение семей по числу детей (таблица 1).

Таблица 1 – Состав семей по количеству детей

Число детей в семье

0

1

2

3

4

5

Количество семей

1000

2000

1200

400

200

200

С вероятностью 0,954 найти пределы, в которых будет находиться среднее число детей в генеральной совокупности.

Решение

На основании имеющегося распределения семей определим выборочную среднюю и дисперсию

чел.

Предельную ошибку выборки определим по формуле

,

где – коэффициент доверия, который зависит от вероятности, с которой можно гарантировать, что предельная ошибка выборки не превыситt-кратную среднюю ошибку (при вероятности 0,954);


–средняя ошибка выборки.

Среднюю ошибку выборки для бесповторного отбора определим по формуле

,

где – дисперсия;

–объем выборочной совокупности;

–объем генеральной совокупности;

–доля выборки.

Таким образом

Определим пределы генеральной средней

Следовательно, с вероятностью 0,954 можно утверждать, что среднее число детей в семьях города практически не отличается от 1,5, т. е. в среднем на каждые две семьи приходится 3 ребенка.

Определение оптимального объема выборки:

1. Необходимая численность выборки при повторном отборе при расчете средней величины количественного признака:

;

для расчета численности выборки при выборочном обследовании доли альтернативного признака применяют формулу

.

2 Для бесповторного отбора:

–для средней величины количественного признака,

–для доли альтернативного признака.

Пример 3 Определите, сколько пассажиров одного автобусного маршрута необходимо обследовать, чтобы при средней дальности поездки, составившей 4,5 км и среднем квадратическом отклонении, равном 1,5 км, предельная ошибка выборки не превысила 0,1 км. Ответ дайте с вероятностью 0,954.

Объем выборочной совокупности определим по вышеприведенной формуле

Пример. Определите, сколько рабочих необходимо обследовать, чтобы при доле рабочих, выполняющих нормы выработки, равной 90 %, ошибка выборки при вероятности 0,997 не превысила 2 %.

Необходимая численность выборки составит