ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 24.10.2023
Просмотров: 37
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
| 1 Предмет бизнес-статистика как науки. Статистика – происходит от лат «Status» -положение определенных вещей. В наст время используется в 3ёх значениях: 1.с.- вид деятельности сбора информации 2.с.- статистические данные 3.с.- наука, которая имеет свой предмет и метод исследования. С. Изучает :1)размеры, объёмы масс явл-й (ВВП, числ населен) 2)динамику масс явл (изменение явл-й во времени) 3)структуру массово-общественных явлений (по полу, по нац-сти, по возрасту) 4)влияние различных факторов на динамику масс об явл (зависим товарооборота от кол-ва проданных товаров и цен на них) Предмет статистки: -колич-ая хар-ка в неразрыв связи с качественной массово-общественных явлений Особенности статистики.- 1) изучает не отдельные явления, а массовые общественные явл-я 2) количественно изучает массово-общественные явления в конкретных условиях, местах и времени. | 2 Теоретические и методологические основы бизнес-статитстики. Теоретической основой статистики является экономическая теория Эконом.теория разрабатывает законы обществ развития, формируется понятие и категории, а статистика даёт им количественную хар-ку. Статистика на основании конкретных данных подтверждает или опровергает законы экономической теории. Методологической основой стат-ки явл. диалективный метод познания. Сущ-ть этого метода заключается в том, что все общественных явлений рассмотренной статистикой:
Принцип развития требует рассмотрения явл: - в динамике - в пространстве | 3 Функции бизнес-статистики. - информационно - пропагандистская - познавательная - контрольная - аналитическая - управленческая - прогностическая 4 Задачи бизнес-статитстики. - разработка системы показателей характер-х состояние экономики страны (ВВП, численность населения, уровень рентабельности) - совершенствование методики расчёта системы показателей - совершенствование форм сбора, статистической инф. (более широкое использование выборочного наблюдения, опроса общественного мнения) - совершенствование форм статистической отчётности - обеспечение сопоставления отечественной инф. на мировом рынке - обеспечение статистической инф. всех пользователей (правительство, граждане, партии) - обеспечение достоверности статистической инф. |
| 5 Понятие статистического наблюдения. Статистическое наблюдение по способу организации. Статистическое наблюдение- планомерный, научно-обоснованный сбор о размерах общественных явлений. По способу организации: - наблюдение по данным отчётности- это наблюдение, при котором статистические органы в обязательном порядке от всех организаций получают отчёты по результатам их деят-ти. - специально организованные наблюдения- проводятся по решению правительственных органов, эти наблюдения преследуют 2 цели: уточнение данных об отчётности, получение информации отсутствующей в отчётности | 6 Статистическое наблюдение по моменту учёта явлений, по полноте охвата единиц наблюдения. По моменту учёта явлений: - непрерывные наблюдения - регистрация факторов, осуществляется по мере их осуществления или возникновения - периодическое наблюдение- это наблюдение через единичные интервалы времени -единовременное разовое наблюдение По полноте охвата единиц наблюдения: - сплошное- это наблюдение за всеми единицами совокупности - не сплошное- может быть: выборочным, анкетным, основного массива; монографичное наблюдение- подробное изучение работы предприятий. | 7 План статистического наблюдения. Любое статистическое наблюдение проводится по заранее разработанному плану, который включает 2 части: программно-методологическую, организационную. Программно-методологическая часть решает следующие вопросы: - установление цели наблюдения - установление объекта наблюдения - установление единицы наблюдения- это та единица, которая явл. носителем изучаемого признака - разработка программ наблюдения- это перечень вопросов, ответы на которые должны быть получены в результате наблюдения. Организационная часть наблюдения: - установление формы наблюдения -установление периода наблюдения - установление сроков наблюдения - установление места наблюдения - подготовительные работы |
| 8 Ошибки статистического наблюдения и способы их контроля. Ошибка статистического наблюдения- это расхождение между фактическими размерами явлений и размерами, полученными в момент статистических наблюдений. По источникам возникновения различают следующие виды ошибок:
Существуют 2 способа контроля за статистическими ошибками: - арифметический , т.е. с помощью 4-х матем. действий - логический контроль | 9 Понятие сводки статистических данных. Сводка- это 2-ой этап статистического исследования, также сводка это подсчёт итоговых данных Сводку различают: - простая (итоговая)сводка- это подсчёт данных всей совокупности - групповая сводка – это подсчёт данных в пределах групп В зависимости от техники обработки данных сводку различают: -ручная сводка - механизированная сводка, с использованием технических средств высокого уровня. | 10 Понятие группировки и задачи, решаемые на основании группировок. Группировка- это распределение совокупности на однородные группы по определённым признакам. Признаки, положенные в основу группировки называются основанием группировки. С помощью группировок решаются следующие задачи: - выделяются социально-экономические типы явлений - изучаются структура совокупности - устанавливается зависимость между различными признаками |
| 14 Относительные величины. Относительная величина- это величина полученная путём сравнения 2-х абсолютных величин ( путём деления 2-х абсолютных величин). Относительные величины характеризуют: - во сколько раз одна величина больше другой, или какую часть её составляет - какую часть одна величина составляет по отношению к другой величине - сколько единиц одной величины приходится на единицу другой | 15 Методика расчёта и область применения относительных величин. Относительные величины могут быть выражены: - в коэффициентах (база сравнения принята за единицу) - база сравнения принята за 100% - в промилях (за тысячу промиль ‰) - в продецемилях ( на 10000) В статистической практике измеряются следующие виды относительных величин: - относительна величина планового задания:  - относительная величина динамики  - относительна величина выполнения плана:  - относительна величина структуры:  - относительна величина координации равна:  - относительна величина сравнения равна:  -относительна величина интенсивности равна:  | 16 Понятие средних величин. Средняя величина- это обобщающая хар-ка значения признака уединить совокупности. Цель любой средней величины, вместо многих значений признака дать хар-ку значений её признака одним показателем. При расчёте средней величины необходимо учесть след. положения: В числителе средней величины показывается сумма значений признака у всех единиц, а в знаменателе - число этих единиц   При расчёте средней величины необходимо учитывать следующие требования: - наличие вариации признака - однозначность изучаемой совокупности - наличие большого числа единиц изучаемой совокупности |
| 17 Виды средних величин. Все средние величины распределяются по признакам:
- простые средние - взвешенные средние 2) по масштабу: - групповые средние - общие средние 3) по видам средних величин: - среднеарифметические - среднегармонические - среднегеометрические - среднехронометрические - среднеквадратические - среднекубичиские - структурные средние | 18 Методика расчёта среднеарифметической простой и взвешенной. Среднеарифметической простая- исчисляется при наличии значения признака у каждой единицы совокупности, т.е. по несгруппированным данным. Хсредн =  Среднеарифметическая взвешенная исчисляется по сгруппированным данным (кол-во человек данного возраста)  Х- значение признака в каждой группе Среднеарифметическая взвешенная исчисляется по сгруппированным данным:  Х-значение признака в каждой группе, f-число ед в каждой группе. В отдельных случаях значения признака выражены через интервалы. В этом случае перед расчетом средних величин надо:1)Закрыть открытые интервалы: первый интервал закрывают по величине интервала в след группе. Последний открытый интервал закрывают по величине интервала в предыдущей группе. 2)Перейти от интервальных значений признака к дискретным, т е найти середину интервала. | 19 Свойства среднеарифметической взвешенной Ср-арифметич взвешенная обладает рядом свойств которые учитываются при упрощенных способах расчета: 1)Если все значения признака уменьшается на какое-то число А, то к полученной величине надо прибавить это число.  2)Если все значения признака увеличится на какое-то число А, то от полученной средней надо вычесть это число.  3)Если все значения признака разделить на определенное число А, то полученную среднюю надо умножить на это число.  4)Если все значения признака умножить на какое-то число А, то полученную среднюю надо разделить на это число:  5)Если все частоты умножить или разделить на постоянное число, то средняя величина не измениться. 6)Произведение суммы частот на среднюю величину = сумме произведений значений признака на частоту  |
| 20 Понятие среднегармонической величины, методика ее расчета и область применения. Среднегармоническая – величина обратная среднеарифметической из обратных значений признака. Среднегармоническая простая исчисляется по формуле:  ,  Среднегармоническая простая на практике используется редко. Среднегармоническая взвешенная используется при наличии след данных:1)значение признака в каждой группе(Х) 2)произведения значения признака на частоту в каждой группе | 21 Структурные средние К структурным средним относятся: мода и медиана Мода – наиболее часто встречающееся значение признака. В дискретном ряду распределения мода определяется визуально. В интервальном – по формуле:  Х модальн – нижняя граница модального интервала, i-Величина модального интервала,f2-частота модального интервала, f1-частота интервала, перед модальным, f3- частота интервала, после модального. Медиана – значение признака у единицы совокупности, которая делит ранжированный ряд пополам. В нечетном дискретном ряду распределения медиана = значению признака у единицы, находящейся посередине этого ряда. В четном дискретном ряду распределения медиана = полусумме значения признака у двух средних единиц. В интервальном ряду распределения медиана определяется по формуле:  Х мед- нижняя граница медианного интервала I – величина медианного интервала Sm-1 – сумма накопленных частот до медианного интервала F медиан – частота медианного интервала | 22 Случаи применения структурных средних на практике Мода на практике использ-ся в след случаях: 1)при установлении нормативных показателей(норм выработки, нормы расходов сырья на единиц продукции, норма выхода ГП из одного сырья) 2)при регистрации цен на товары –представители 3)при изучении СПР на товары На практике медиана используется в предварительном контроле качеством продукции: медианное значение параметра качества продукции сравнивается со стандартным и тем самым находящихся плюсовые и минусовые отклонения от стандарта |
| 23 Понятие вариации признака и система показателей Средние величины дают обобщающую хар-ку совокуп-ти по варьирующим признакам, показывают типичный для данных условий уровень этих признаков. Наряду со средними величинами большое, практическое и теоретическое значение имеет изучение отклонений от средних, при этом представляют интерес не только крайние отклонения, но и совокупности всех отклонений. От размера отклонения зависит типичность и надежность средних характеристик, т к у совокупностей отклонения от этих средних часто различаются. Конкретные условия, в кот находится каждый из исследуемых объектов, а также особенности их развития выражаются соответствующими уровнями статистических данных. Вариация, т е несовпадение уровней одного и того же показателя у разных объектов имеет объективный характер и способствует лучшему пониманию сущности изучаемого объекта. Вариация признака характеризуется рассеянностью индивидуальных значений относительно средней величины. Слишком большая вариация признака указывает на то, что совокупность качественно-неоднородна, и потому средняя рассчитанная по данной совокупности не может выступать ее научной и объективной характеристикой. Для количественной оценки вариации признака используется система показателей: 1) размах вариации 2) средне линейное отклонение 3)дисперсия 4)среднее квадратическое отклонение 5)коэффициент вариации. Вариация – различие значения признака у единиц совокупности. Показатель вариации – такие величины, кот характеризуют степень отклонения значения признака внутри данной совокупности. Аспекты вариации в: 1)статике, т е на определенный момент времени 2)динамике, т е за длительный период времени 3)пространстве Задачи, решаемые с помощью показателей вариации: 1)Изучается однородность изучаемой совокупности 2)Дается более углубленный анализ развития явлений 3)Обосновываются явления и модели эк роста Вариационные признаки характеризуются с помощью системы показателей, кот состоят из 2ух разделов: абсолютные показатели и относительные показатели | 24 Методика расчета абсолютных показателей вариации К абсолютным показателям вариации относятся: 1)Размах вариации  2)средне линейное абсолютное отклонение  Xi-значение признака у каждой единицы совокупности Х сред- среднее значение i-того признака средне линейное взвешенное абсолютное отклонение  3)Дисперсия: ПРОСТАЯ:  ВЗВЕШЕННАЯ:  Дисперсия не имеет единиц измерения и самостоятельно не используется, она нужна лишь для того , чтобы рассчитать среднее квадратичекое отклонение и коэффициент корреляции, т е коэффициент зависимости. Важнейшие математические св-ва дисперсии: 1)если от всех вариантов отнять какое-то постоянное число А, то дисперсия не измениться. Это значит, что дисперсию можно вычислить не по заданным вариантам, а по отклонениям их от какого-то постоянного числа. 2)Если все значения разделить на какое-то постоянное число А, то дисперсия уменьш-ся в  раз ,а среднеквадратическое отклонение – в А раз. Значит, можно разделить все варианты на какое-то постоянное число, исчислить среднее квадратическое отклонение, а затем умножить его на это постоянное число. 3)Если исчислить дисперсию от любой величины А, отличающейся от средней арифметической, то она будет всегда больше дисперсии, исчисленной от средней арифметической. Это значит, что дисперсия от средней всегда меньше дисперсии, исчисленной от любых др величин, т е она имеет св-во min-ности. 4)Дисперсия = разности м/ду средним квадратом значений признака и квадрата среднего значения признака. Этим способом дисперсия широко используется на практике. 4)Среднеквадратическое отклонениеПРОСТАЯ:  ВЗВЕШЕННАЯ:  Все абсолютные показатели вариации (кроме дисперсии) исчисляются в тех же значениях в кот-х и признак. | 25 Методика расчета относительных показателей вариации ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ 1)Коэффициент осцилляции : К осц = R/Х сред * 100% 2)Относительное линейное отклонение:  3)Коэф-т вариации: V= G/Х сред *100% Относительные показатели вариации исчисляются путем отношения абсолютных показателей вариации (кроме дисперсии) к среднему значению признака и выражается всегда в %ах. Коэф-т вариации выступает относительной мерой вариации признака и часто используется в эк-их расчетах. С его помощью решают 2 задачи: 1)Позволяет сопоставить вариацию признака совокупности, варианты которых имеют различные ед-цы измерения. 2)выступают критерием надежности средней величины. Если коэф-т не превышает 33%, то совокуп-ть качественно однородна. |