Файл: 1. Предмет, метод и задачи статистики. Основные понятия статистической науки статистическая совокупность и их признаки, статистический показатель. Статистическая закономерность и обобщающие статистические показатели. Система показателей.doc
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 08.11.2023
Просмотров: 99
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
применяется, когда характеризуют средний коэффициент роста. Она исчисляется извлечением корня степени п из произведения отдельных значений. Широко применяется для определения средних темпов изменения в рядах динамики, а также в рядах распределения. Ср. квадратическая: применяется, когда нужен расчет среднего размера признака, выраженного в квадратных единицах измерения. Она бывает простой, средней, кубической, кубической (простой, взвешенной). Особым видом средних величин являются структурные ср. К таким показателям относятся мода и медиана. Мода Мо – значение случайной величины, встречающееся с наибольшей вероятностью в дискретном вариационном ряду – вариант, имеющий наибольшую частоту. Модальный интервал определяется по наибольшей частоте. Медиана Ме – это вариант, который находится в середине вариационного ряда. Медиана делит ряд на две равные части – меньше медианы и больше медианы. Необходимо отыскать значение признака, которое находится в середине упорядоченного ряда. В случае четного объема ряда медиана равна средней из двух вариантов. Значение медианы вычисляется линейной интерполяцией по формуле: 
.
№ 4 Статистические ряды распределения, их виды. Основные характеристики рядов распределения, их роль в исследовании структуры совокупности. Статистический ряд распределения представляет собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку. Он характеризует состав (структуру) изучаемого явления, позволяет судить об однородности совокупности, закономерности распре деления и границах варьирования единиц совокупности. Ряды распределения, построенные по атрибутивным признакам, называются атрибутивными. Примером атрибутивных рядов могут служить распределения населения по полу, занятости, национальности, профессии и т. д. Ряды распределения, построенные по количественному признаку (в порядке возрастания или убывания наблюденных значений), называются вариационными. Например, распределение населения по возрасту, рабочих — по стажу работы, заработной плате и т. д. Вариационные ряды распределения состоят из двух элементов: вариантов и частот. Числовые значения количественного признака в вариационном ряду распределения называются вариантами. Они могут быть положительными и отрицательными, абсолютными и относительными. Так, при группировке предприятий по результатам хозяйственной деятельности варианты положительные (прибыль) или отрицательные (убыток) числа. Частоты — это численности отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда, т. е. это числа, показывающие как часто встречаются те или иные варианты в ряду распределения. Сумма всех частот называется объёмом совокупности и определяет число элементов всей совокупности. Частости — это частоты, выраженные в виде относительных величин (долях единиц или процентах). Сумма частостей равна единице или 100%. Замена частот частостями позволяет сопоставлять вариационные ряды с разным числом наблюдений. Вариационные ряды в зависимости от характера вариации подразделяются на дискретные и интервальные. Дискретные вариационные ряды основаны на дискретных (прерывных) признаках, имеющих только целые значения (например, тарифный разряд рабочих), на дискретных признаках, представленных в виде интервалов; интервальные — на непрерывных признаках (принимающих любые значения, в том числе и дробные). При наличии достаточно большого количества вариантов значений признака первичный ряд является трудно обозримым, и непосредственное рассмотрение его не дает представления о распределении единиц по значению признака в совокупности. Поэтому первым шагом в упорядочении первичного ряда является его ранжирование т. е. расположение всех вариантов в возрастающем (или убывающем) порядке. Например, стаж работы (годы) 22 рабочих бригады характеризуется следующими данными: 2, 4, 5, 5, 6, 6, 5, 6, 6, 7, 7, 8, , 9, 10, 11, 4, 3, 3, 4, 4, 5. Ранжированный ряд, построенный по этим данным: 2, 3, 3,4,4,4,4,5,5,5,5,6,6,6,6,7,7,8,8,9, 10, 11. При рассмотрении первичных данных можно видеть, что одинаковые варианты признака у отдельных единиц повторяются (здесь и далее f — частота повторения n — объем изучаемой совокупности). Способы построения дискретных и интервальных рядов различны. Для построения дискретного ряда с небольшим числом вариантов выписываются - все встречающиеся варианты значений признака хi, а затем подсчитывается частота повторения варианта fi. Ряд распределения принято оформлять в виде таблицы, состоящей из двух колонок (или строк), в одной из которых представлены варианты, в другой — частоты. По строение дискретного вариационного ряда не составляет труда. Для построения ряда распределения непрерывно изменяющихся признаков, либо дискретных, представленных в виде интервалов («от—до»), необходимо установить оптимальное число групп (интервалов), на которое следует разбить все единицы изучаемой совокупности. При группировке внутри однокачественной совокупности появляется возможность применения равных интервалов, число которых зависит от вариации признака в совокупности и от количества обследованных единиц.
№ 5 Абсолютные и относительные статистические величины. Основные виды относительных величин. Явления общественного развития имеют количественную определенность. Статистика измеряет и выражает ее с помощью количественных категорий так называемых статистических величин. Количественная определенность явлений выражается в абсолютных и относительных показателях. Абсолютными в статистике называются суммарные обобщающие показатели, характеризующие размеры (уровни, объемы) общественных явлений в конкретных условиях места и времени. Различают два вида абсолютных величин: индивидуальные и суммарные. Индивидуальными называют абсолютные величины, характеризующие размеры признака у отдельных единиц совокупности. Они получаются непосредственно в процессе статистического наблюдения и фиксируются в первичных учетных документах. Суммарные абсолютные величины характеризуют итоговую величину признака по определенной совокупности объектов, охваченных статистическим наблюдением. Они являются суммой количества единиц изучаемой совокупности (численность совокупности) или суммой значений варьирующего признака всех единиц совокупности (объем варьирующего признака). Абсолютные статистические величины представляют собой именованные числа, т.е. имеют какую-либо единицу измерения. В зависимости от сущности исследуемого явления абсолютные величины выражаются в натуральных, стоимостных и трудовых единицах измерения. Натуральные единицы измерения в свою очередь могут быть простыми (тонны, штуки, метры, литры) и сложными, являющимися комбинацией нескольких разноименных величин (тонно-километры, киловатт-часы, человеко-часы и т.д.). Стоимостные единицы измерения используются для выражения объема разнородной продукции в стоимостной форме (рубли, доллары). В трудовых единицах измерения учитываются затраты труда, трудоемкость. Относительная величина – это обобщающий показатель, который представляет собой частное от деления одного абсолютного показателя на другой и дает числовую меру соотношения между ними. Величина, с которой производится сравнение (знаменатель дроби) обычно называется базой сравнения или основанием. В зависимости от выбора базы сравнения относительный показатель может быть представлен в различных долях единицы: десятых, сотых (%), тысячных (промилле
- десятая часть процента), десятитысячных (продецимилле 
- сотая часть процента). По своему содержанию относительные величины подразделяются на виды: 1) относительная величина динамики (i) рассчитывается как отношение уровня признака в определенный период или момент времени к уровню этого же признака в предшествующий период или момент времени, т.е. она характеризует изменение уровня какого-либо явления во времени. Относительные величины динами называют темпами роста. 2) относительная величина планового задания ( iпл.з ) рассчитывается как отношение уровня, запланированного на предстоящий период, к уровню, фактически сложившемуся в этом периоде. 3) относительная величина выполнения плана ( iвып.пл ) представляет собой отношение фактически достигнутого в данном периоде уровня к запланированному. Относительные величины динамики, планового задания и выполнения плана связаны соотношением: 
. 4) относительные величины структуры характеризуют состав изучаемых совокупностей; рассчитываются как отношение абсолютной величины каждого из элементов совокупности к абсолютной величине всей совокупности (части к целому) и представляют собой удельный вес части в целом в %. 5) относительными величинами интенсивности называют показатели, характеризующие степень распространения или уровень развития того или иного явления в определенной среде. 6) относительными величинами координации называют показатели, характеризующие соотношение отдельных частей целого между собой. 7) относительными величинами сравнения называют показатели, представляющие собой частные от деления одноименных абсолютных величин, характеризующих разные объекты, относящихся к одному и тому же периоду времени.
6) Виды дисперсий, правило сложения дисперсий, расчет на его основе коэффициента детерминации и эмпирического корреляционного отношения. Практическое использование.
Наряду с изучением вариации признака по всей совокупности в целом, становится возможным изучить вариацию для каждой из составляющих ее группы, а также и между этими группами. В простейшем случае, когда совокупность расчленена на группы по одному фактору, изучение вариации достигается посредством исчисления и анализа трех видов дисперсий: общей, межгрупповой и внутригрупповой. Общая дисперсия
измеряет вариацию признака по всей совокупности под влиянием всех факторов, обусловивших эту вариацию. Она равна среднему квадрату отклонений отдельных значение признака х от общей средней величины и может быть вычислена как простая дисперсия 
или взвешенная дисперсия
. Межгрупповая дисперсия 
характеризует систематическую вариацию результативного признака, обусловленную влиянием признака-фактора, положенного в основание группировки. Она равна среднему квадрату отклонений групповых (частных) средних 
от общей средней 
: 
, где f – численность единиц в группе. Внутригрупповая (частная) дисперсия 
отражает случайную вариацию неучтенных факторов и не зависящую от признака-фактора, положенного в основание группировка. Она равна среднему квадрату отклонений отдельных значений признака внутри группы х от средней арифметической этой группы xi (групповой средней) и может быть исчислена как простая дисперсия 
или как взвешенная дисперсия 
. На основании внутригрупповой дисперсии по каждой группе, т.е. на основании
можно определить общую среднюю из внутригрупповых дисперсий: 
. Согласно правилу сложения дисперсий общая дисперсия равна сумме средней из внутригрупповых и межгрупповой дисперсий:. Пользуясь правилом сложения дисперсий, можно всегда по двум известным дисперсиям определить третью – неизвестную. Чем больше доля межгрупповой дисперсии в общей дисперсии, тем сильнее влияние группировочного признака на изучаемый признак. Поэтому в статистическом анализе широко используется эмпирический коэффициент детерминации 
- показатель, представляющий собой долю межгрупповой дисперсии в общей дисперсии результативного признака и характеризующий силу влияния группировочного признака на образование общей вариации: 
. При отсутствии связи эмпирический коэффициент детерминации равен нулю, а при функциональной связи – единице. Эмпирическое корреляционное отношение – это корень квадратный из эмпирического коэффициента детерминации: 
. Он показывает тесноту связи между группировочным и результативным признаками. Эмпирическое корреляционное отношение может принимать значения от 0 до 1. Если связь отсутствует, то корреляционное отношение равно нулю, т.е. все групповые средние будут равны между собой, межгрупповой вариации не будет. Значит, группировочный признак никак не влияет на образование общей вариации. Если связь функциональная, то корреляционное отношение будет равно единице. В этом случае дисперсия групповых средних равна общей дисперсии 
, т.е. внутригрупповой вариации не будет. Это означает, что группировочный признак целиком определяет вариацию изучаемого результативного признака. Чем значение корреляционного отношения ближе к единице, тем теснее, ближе к функциональной зависимости связь между признаками.
7) Выборочное наблюдение, его сущность и преимущество. Виды выборки. Определение необходимой численности выборки. Оценка существенности расхождения выборочных средних. Статистическое наблюдение можно организовать сплошное и не сплошное. В статистической практике самым распространенным является
.№ 4 Статистические ряды распределения, их виды. Основные характеристики рядов распределения, их роль в исследовании структуры совокупности. Статистический ряд распределения представляет собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку. Он характеризует состав (структуру) изучаемого явления, позволяет судить об однородности совокупности, закономерности распре деления и границах варьирования единиц совокупности. Ряды распределения, построенные по атрибутивным признакам, называются атрибутивными. Примером атрибутивных рядов могут служить распределения населения по полу, занятости, национальности, профессии и т. д. Ряды распределения, построенные по количественному признаку (в порядке возрастания или убывания наблюденных значений), называются вариационными. Например, распределение населения по возрасту, рабочих — по стажу работы, заработной плате и т. д. Вариационные ряды распределения состоят из двух элементов: вариантов и частот. Числовые значения количественного признака в вариационном ряду распределения называются вариантами. Они могут быть положительными и отрицательными, абсолютными и относительными. Так, при группировке предприятий по результатам хозяйственной деятельности варианты положительные (прибыль) или отрицательные (убыток) числа. Частоты — это численности отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда, т. е. это числа, показывающие как часто встречаются те или иные варианты в ряду распределения. Сумма всех частот называется объёмом совокупности и определяет число элементов всей совокупности. Частости — это частоты, выраженные в виде относительных величин (долях единиц или процентах). Сумма частостей равна единице или 100%. Замена частот частостями позволяет сопоставлять вариационные ряды с разным числом наблюдений. Вариационные ряды в зависимости от характера вариации подразделяются на дискретные и интервальные. Дискретные вариационные ряды основаны на дискретных (прерывных) признаках, имеющих только целые значения (например, тарифный разряд рабочих), на дискретных признаках, представленных в виде интервалов; интервальные — на непрерывных признаках (принимающих любые значения, в том числе и дробные). При наличии достаточно большого количества вариантов значений признака первичный ряд является трудно обозримым, и непосредственное рассмотрение его не дает представления о распределении единиц по значению признака в совокупности. Поэтому первым шагом в упорядочении первичного ряда является его ранжирование т. е. расположение всех вариантов в возрастающем (или убывающем) порядке. Например, стаж работы (годы) 22 рабочих бригады характеризуется следующими данными: 2, 4, 5, 5, 6, 6, 5, 6, 6, 7, 7, 8, , 9, 10, 11, 4, 3, 3, 4, 4, 5. Ранжированный ряд, построенный по этим данным: 2, 3, 3,4,4,4,4,5,5,5,5,6,6,6,6,7,7,8,8,9, 10, 11. При рассмотрении первичных данных можно видеть, что одинаковые варианты признака у отдельных единиц повторяются (здесь и далее f — частота повторения n — объем изучаемой совокупности). Способы построения дискретных и интервальных рядов различны. Для построения дискретного ряда с небольшим числом вариантов выписываются - все встречающиеся варианты значений признака хi, а затем подсчитывается частота повторения варианта fi. Ряд распределения принято оформлять в виде таблицы, состоящей из двух колонок (или строк), в одной из которых представлены варианты, в другой — частоты. По строение дискретного вариационного ряда не составляет труда. Для построения ряда распределения непрерывно изменяющихся признаков, либо дискретных, представленных в виде интервалов («от—до»), необходимо установить оптимальное число групп (интервалов), на которое следует разбить все единицы изучаемой совокупности. При группировке внутри однокачественной совокупности появляется возможность применения равных интервалов, число которых зависит от вариации признака в совокупности и от количества обследованных единиц.
№ 5 Абсолютные и относительные статистические величины. Основные виды относительных величин. Явления общественного развития имеют количественную определенность. Статистика измеряет и выражает ее с помощью количественных категорий так называемых статистических величин. Количественная определенность явлений выражается в абсолютных и относительных показателях. Абсолютными в статистике называются суммарные обобщающие показатели, характеризующие размеры (уровни, объемы) общественных явлений в конкретных условиях места и времени. Различают два вида абсолютных величин: индивидуальные и суммарные. Индивидуальными называют абсолютные величины, характеризующие размеры признака у отдельных единиц совокупности. Они получаются непосредственно в процессе статистического наблюдения и фиксируются в первичных учетных документах. Суммарные абсолютные величины характеризуют итоговую величину признака по определенной совокупности объектов, охваченных статистическим наблюдением. Они являются суммой количества единиц изучаемой совокупности (численность совокупности) или суммой значений варьирующего признака всех единиц совокупности (объем варьирующего признака). Абсолютные статистические величины представляют собой именованные числа, т.е. имеют какую-либо единицу измерения. В зависимости от сущности исследуемого явления абсолютные величины выражаются в натуральных, стоимостных и трудовых единицах измерения. Натуральные единицы измерения в свою очередь могут быть простыми (тонны, штуки, метры, литры) и сложными, являющимися комбинацией нескольких разноименных величин (тонно-километры, киловатт-часы, человеко-часы и т.д.). Стоимостные единицы измерения используются для выражения объема разнородной продукции в стоимостной форме (рубли, доллары). В трудовых единицах измерения учитываются затраты труда, трудоемкость. Относительная величина – это обобщающий показатель, который представляет собой частное от деления одного абсолютного показателя на другой и дает числовую меру соотношения между ними. Величина, с которой производится сравнение (знаменатель дроби) обычно называется базой сравнения или основанием. В зависимости от выбора базы сравнения относительный показатель может быть представлен в различных долях единицы: десятых, сотых (%), тысячных (промилле
- десятая часть процента), десятитысячных (продецимилле - сотая часть процента). По своему содержанию относительные величины подразделяются на виды: 1) относительная величина динамики (i) рассчитывается как отношение уровня признака в определенный период или момент времени к уровню этого же признака в предшествующий период или момент времени, т.е. она характеризует изменение уровня какого-либо явления во времени. Относительные величины динами называют темпами роста. 2) относительная величина планового задания ( iпл.з ) рассчитывается как отношение уровня, запланированного на предстоящий период, к уровню, фактически сложившемуся в этом периоде. 3) относительная величина выполнения плана ( iвып.пл ) представляет собой отношение фактически достигнутого в данном периоде уровня к запланированному. Относительные величины динамики, планового задания и выполнения плана связаны соотношением: . 4) относительные величины структуры характеризуют состав изучаемых совокупностей; рассчитываются как отношение абсолютной величины каждого из элементов совокупности к абсолютной величине всей совокупности (части к целому) и представляют собой удельный вес части в целом в %. 5) относительными величинами интенсивности называют показатели, характеризующие степень распространения или уровень развития того или иного явления в определенной среде. 6) относительными величинами координации называют показатели, характеризующие соотношение отдельных частей целого между собой. 7) относительными величинами сравнения называют показатели, представляющие собой частные от деления одноименных абсолютных величин, характеризующих разные объекты, относящихся к одному и тому же периоду времени.
6) Виды дисперсий, правило сложения дисперсий, расчет на его основе коэффициента детерминации и эмпирического корреляционного отношения. Практическое использование.
Наряду с изучением вариации признака по всей совокупности в целом, становится возможным изучить вариацию для каждой из составляющих ее группы, а также и между этими группами. В простейшем случае, когда совокупность расчленена на группы по одному фактору, изучение вариации достигается посредством исчисления и анализа трех видов дисперсий: общей, межгрупповой и внутригрупповой. Общая дисперсия
измеряет вариацию признака по всей совокупности под влиянием всех факторов, обусловивших эту вариацию. Она равна среднему квадрату отклонений отдельных значение признака х от общей средней величины и может быть вычислена как простая дисперсия или взвешенная дисперсия . Межгрупповая дисперсия характеризует систематическую вариацию результативного признака, обусловленную влиянием признака-фактора, положенного в основание группировки. Она равна среднему квадрату отклонений групповых (частных) средних от общей средней : , где f – численность единиц в группе. Внутригрупповая (частная) дисперсия отражает случайную вариацию неучтенных факторов и не зависящую от признака-фактора, положенного в основание группировка. Она равна среднему квадрату отклонений отдельных значений признака внутри группы х от средней арифметической этой группы xi (групповой средней) и может быть исчислена как простая дисперсия или как взвешенная дисперсия . На основании внутригрупповой дисперсии по каждой группе, т.е. на основании
можно определить общую среднюю из внутригрупповых дисперсий: . Согласно правилу сложения дисперсий общая дисперсия равна сумме средней из внутригрупповых и межгрупповой дисперсий:. Пользуясь правилом сложения дисперсий, можно всегда по двум известным дисперсиям определить третью – неизвестную. Чем больше доля межгрупповой дисперсии в общей дисперсии, тем сильнее влияние группировочного признака на изучаемый признак. Поэтому в статистическом анализе широко используется эмпирический коэффициент детерминации - показатель, представляющий собой долю межгрупповой дисперсии в общей дисперсии результативного признака и характеризующий силу влияния группировочного признака на образование общей вариации: . При отсутствии связи эмпирический коэффициент детерминации равен нулю, а при функциональной связи – единице. Эмпирическое корреляционное отношение – это корень квадратный из эмпирического коэффициента детерминации: . Он показывает тесноту связи между группировочным и результативным признаками. Эмпирическое корреляционное отношение может принимать значения от 0 до 1. Если связь отсутствует, то корреляционное отношение равно нулю, т.е. все групповые средние будут равны между собой, межгрупповой вариации не будет. Значит, группировочный признак никак не влияет на образование общей вариации. Если связь функциональная, то корреляционное отношение будет равно единице. В этом случае дисперсия групповых средних равна общей дисперсии , т.е. внутригрупповой вариации не будет. Это означает, что группировочный признак целиком определяет вариацию изучаемого результативного признака. Чем значение корреляционного отношения ближе к единице, тем теснее, ближе к функциональной зависимости связь между признаками.7) Выборочное наблюдение, его сущность и преимущество. Виды выборки. Определение необходимой численности выборки. Оценка существенности расхождения выборочных средних. Статистическое наблюдение можно организовать сплошное и не сплошное. В статистической практике самым распространенным является