Общая теория статистики
Понятие о статистике, обобщающие статистические показатели и вариационные ряды распределения. Статистическое изучение структуры совокупности, понятие и способы выборочного наблюдения. Показатели ряда динамики и статистическое изучение взаимосвязей.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | учебное пособие |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 04.11.2014 |
| Размер файла | 1,4 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Содержание
1. Понятие о статистике
1.1 Предмет и метод статистики
1.2 Статистическое наблюдение
1.3 Сводка и группировка статистических данных
1.4 Формы представления статистических данных
2. Обобщающие статистические показатели
2.1 Абсолютные величины
2.2 Относительные величины
2.3 Средние величины
2.4 Контрольные задания
3. Вариационные ряды распределения
3.1 Построение ряда распределения
3.2 Расчет структурных характеристик ряда распределения
3.3 Расчет показателей размера и интенсивности вариации
3.4 Расчет моментов распределения и показателей его формы
3.5 Проверка соответствия ряда распределения нормальному
3.6 Проверка соответствия ряда распределения Закону Пуассона
3.7 Контрольные задания
4. Статистическое изучение структуры совокупности
4.1 Абсолютные и относительные показатели изменения структуры
4.2 Ранговые показатели изменения структуры
4.3 Контрольные задания
5. Выборочное наблюдение
5.1 Понятие выборочного наблюдения
5.2 Способы формирования выборки
5.3 Средняя ошибка выборки
5.4 Предельная ошибка выборки
5.5 Необходимая часть выборки
5.6 Методические указания
5.7 Контрольные задания
6. Ряды динамики
6.1 Понятие о рядах динамики
6.2 Показатели изменения уровней ряда динамики
6.3 Средние показатели ряда динамики
6.4 Методы выявления основной тенденции в рядах динамики
6.5 Оценка адекватности тренда и прогнозирование
6.6 Анализ сезонных колебаний
6.7 Методические указания
6.8 Контрольные задания
7. Статистическое изучение взаимосвязей
7.1 Понятие корреляционной зависимости
7.2 Методы выявления и оценки корреляционной связи
7.3 Коэффициенты корреляции рангов
7.4 Особенности коррелированых рядов динамики
7.5 Показатели тесноты связи между качественными признаками
7.6 Множественная корреляция
7.7 Контрольные задания
8. Индексы
8.1 Назначение и виды индексов
8.2 Индивидуальные индексы
8.3 Общие индексы
8.4 Индексы средних величин
8.5 Территориальные индексы
8.6 Контрольные задания
Список литературы
1. Понятие о статистике
1.1 Предмет и метод статистики
В научный обиход термин «статистика» ввел немецкий ученый Готфрид Ахенваль в 1746 году, предложив заменить название курса «Государствоведение», преподававшегося в университетах Германии, на «Статистику», положив тем самым начало развитию статистики как науки и учебной дисциплины. Несмотря на это, статистический учет велся намного раньше: проводились переписи населения в Древнем Китае, осуществлялось сравнение военного потенциала государств, велся учет имущества граждан в Древнем Риме и пр.
У истоков статистической науки стояли 2 школы: немецкая описательная и английская школа политических арифметиков. Представители описательной школы (Герман Конринг, Готфрид Ахенваль, Август Людвиг Шленцер) своей задачей считали описание достопримечательностей государства: территории, населения, климата, политического устройства, вероисповедания, торговли и т.п. - без анализа закономерностей и связей между явлениями. Представители школы политических арифметиков (Уильям Петти, Джон Граунт, Эдмунд Галлей) своей главной задачей считали выявление на основе большого числа наблюдений различных закономерностей и взаимосвязей в изучаемых явлениях. Каждая школа развивалась своим путем, используя свои методы в исследованиях, но предмет изучения у них был общий - государство, общество и, в частности, массовые явления и процессы, происходящие в нем. Статистика сформировалась как наука в результате синтеза государствоведения и политической арифметики, причем от последней она взяла больше, поскольку статистика и в настоящее время призвана выявлять прежде всего различного рода закономерности в исследуемых явлениях.
Однако представители этих двух школ не дошли до теоретического обобщения практики учетно-статистических работ, до создания теории статистики. Эта задача была решена позднее, в XIX веке бельгийским ученым Адольфом Кетле, который дал определение предмета статистики, раскрыл суть ее методов. Под влиянием идей Кетле возникло третье направление статистической науки - математико-статистическое, которое получило свое развитие в работах таких ученых как: англичане Фрэнсис Гальтон, Фрэнсис Эджворт, Карл Пирсон, Одни Дж. Юл, Вильям Госсет, Рональд Фишер, Морис Дж.Кендэл, итальянец Коррадо Джини, русские - Пафнутий Львович Чебышёв, Андрей Андреевич Марков, Александр Михайлович Ляпунов, Александр Иванович и Александр Александрович Чупров и пр.
В настоящее время данный термин употребляется в 4 значениях:
1) наука, изучающая количественную сторону массовых явлений и процессов в неразрывной связи с их качественным содержанием - учебный предмет в высших и средних специальных учебных заведений;
2) совокупность цифровых сведений, характеризующих состояние массовых явлений и процессов общественной жизни; статистические данные, представляемые в отчетности предприятий, организаций, отраслей экономики, а также публикуемых в сборниках, справочниках, периодической печати и в сети Интернет, которые являются результатом статистической работы;
3) отрасль практической деятельности («статистический учет») по сбору, обработке, анализу и публикации массовых цифровых данных о самых различных явлениях и процессах общественной жизни;
4) некий параметр ряда случайных величин, получаемый по определенному алгоритму из результатов наблюдений, например, статистические критерии (критические статистики), применяющиеся при проверке различных гипотез (предположительных утверждений) относительно природы или значений отдельных показателей исследуемых данных, особенностей их распределения и пр.
Как и любая другая наука, статистика имеет свой предмет и метод исследования. Статистика изучает количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной или содержанием, а также исследует количественное выражение закономерностей общественного развития в конкретных условиях места и времени. Такое изучение основывается на системе категорий и понятий, отражающих наиболее общие и существенные свойства, признаки, связи и отношения предметов и явлений объективного мира.
Рассмотрим основные понятия, используемые в статистике.
1. Статистическая совокупность - множество социально-экономических объектов или явлений общественной жизни, объединенных качественной основой, но отличающихся друг от друга отдельными признаками, т.е. однородных в одном отношении, но разнородных в другом. Таковы, например, совокупность домохозяйств, семей, предприятий, фирм и т.п.
2. Единица совокупности - первичный элемент статистической совокупности, являющийся носителем признаков и основой ведущегося при обследовании счета.
3. Признак единицы совокупности - свойства единицы совокупности, которые различаются способами их измерения и другими особенностями, что дает основание для их классификации 1.
Таблица 1. Основная классификация признаков в статистике
|
Параметр классификации |
Вид признака |
Пример признака |
|
|
По характеру выражения |
Описательные (атрибутивные) |
Цвет волос человека |
|
|
Количественные (числовые) |
Рост человека |
||
|
По способу измерения |
Первичные (объемные) |
Вес человека |
|
|
Вторичные (расчетные) |
Производительность труда |
||
|
По характеру вариации |
Альтернативные |
Пол человека |
|
|
Дискретные |
Возраст человека |
||
|
Интервальные |
Возраст группы людей |
||
|
По отношению ко времени |
Моментные |
Количество денег в кармане человека |
|
|
Периодные |
Заработная плата человека за месяц |
4. Статистический показатель - понятие, отображающее количественные характеристики (размеры) или соотношения признаков общественных явлений. Статистические показатели можно подразделить на первичные (объемные) - характеризуют либо общее число единиц совокупности (объем совокупности), либо сумму значений какого-либо признака (объем признака) и выражаются абсолютными величинами и вторичные (расчетные) - задаются на единицу первичного показателя и выражаются относительными и средними величинами. Статистические показатели могут быть плановыми, отчетными и прогностическими.
5. Система статистических показателей - совокупность статистических показателей, отражающая взаимосвязи, которые объективно существуют между явлениями. Она охватывает все стороны общественной жизни как на макро-, так и на микроуровне. С изменением условий жизни общества меняются и системы статистических показателей, совершенствуется методология их расчета.
Совокупность приемов, пользуясь которыми статистика исследует свой предмет, составляет метод статистики. Можно выделить 3 группы статистических методов (этапов статистического исследования): 1) статистическое наблюдение; 2) сводка и 3) научный анализ исследуемых явлений.
Статистическое изучение тех или иных явлений предполагает как обязательное условие наличие информации, сведений об этих явлениях, поэтому первый этап, начало статистического исследования сводится к сбору необходимой информации. Научно организованный сбор сведений, заключающийся в регистрации тех или иных фактов, признаков, относящихся к каждой единице изучаемой совокупности, называется статистическим наблюдением.
В результате статистического наблюдения образуется масса первичной информации (сведений) о каждой единице совокупности. Чтобы получить характеристику всей исследуемой совокупности в целом, первичные данные должны быть подвергнуты обработке, обобщению. Обработка собранных первичных данных, включающая их группировку, обощение и оформление в таблицах, составляет второй этап статистического исследования, который называется сводкой.
На третьем этапе статистического исследования на основе итоговых данных сводки осуществляется научный анализ исследуемых явлений: рассчитываются различные обобщающие показатели в виде средних и относительных величин, выявляются определенные закономерности в распределениях, динамике показателей и т.п.
Таким образом, любое законченное статистическое исследование проходит в 3 этапа, между которыми, разумеется, могут быть перерывы во времени.
1.2 Статистическое наблюдение
Люди по-разному относятся к статистической информации: одни не воспринимают ее, другие безоговорочно верят, а третьи согласны с мнением английского политика Дизраэли: «Существует 3 типа лжи: ложь, наглая ложь и статистика», однако ему же принадлежит следующее утверждение: «В жизни, как правило, преуспевает больше тот, кто располагает лучшей информацией».
Статистическое наблюдение является начальным этапом статистического исследования, поэтому от того, насколько полными и качественными окажутся собранные первичные данные, зависят в значительной степени и конечные результаты работы, и выводы исследователей. В статистической практике используются разные формы, виды и способы наблюдения.
Различают 3 формы организации наблюдения: статистическая отчетность, специально организованные статистические обследования и регистры.
1. Статистическая отчетность - это особая форма организации сбора данных государственной статистикой о деятельности хозяйствующих субъектов, которые обязаны заполнять документы-бланки, называемые формами статистической отчетности. Форма статистической отчетности - это специальный документ-бланк, содержащий перечень определенных показателей, сведений, характеризующих ту или иную хозяйственую единицу и результаты ее деятельности, заполняемый на основе данных опертивного или бухгалтерского учета и представляемые в государственные статистические органы для дальнейшего обобщения. Перечень и содержание форм статистической отчетности утверждается органами государственной статистики и является обязательной для установленного круга предприятий и организаций. Каждая форма отчетности имеет шифр и название. В соответствии со сроками представления отчетность бывает суточная (ежедневная), недельная, месячная, квартальная, полугодовая и годовая. Все эти виды отчетности, кроме годовой, объединяют одним названием - текущая отчетность. Каждая форма отчетности должна прдставляться в установленные для нее сроки.
2. Круг являений общественной жизни настолько велик, что полный охват их отчетностью невозможен. Во всех случаях, когда необходимо получить сведения, по которым отсутствует отчетность, когда требуется уточнить или дополнить данные той или иной отчетности либо провести разовое детальное, всестороннее обследование каких-либо объектов, применяют специально организованные статистические наблюдения, проводимые в виде переписей или специальных обследований (выборочных или сплошных). Такие обследования используются как органами статистики, так и отдельными хозяйствующими субъектами.
3. Наблюдение через регистры - сравнительно новая форма организации статистического наблюдения, основанная на применении компьютерных технологий. Регистр - это поименованный и постоянно уточняемый перечень тех или иных единиц наблюдения, созданный для непрерывного длительного статистического наблюдения за определенной совокупностью, в котором содержится информация о каждой единице совокупности (например, ЕГРПО - Единый государственный регистр предприятий и организаций).
Необходимо отметить, что все 3 организационные формы статистического наблюдения не противостоят, а дополняют друг друга, позволяя более глубоко, всесторонне изучать отдельные явления и процессы общественной жизни.
По времени регистрации фактов различают текущее (непрерывное) и прерывное наблюдение. Последнее, в свою очередь, подразделяется на единовременное и периодическое.
По охвату единиц наблюдения различают сплошное, когда наблюдению подлежат все единицы изучаемой совокупности, и несплошное. Несплошное наблюдение подразделяется на следующие виды: 1) наблюдение основного массива (исключаются из наблюдения малозначимые единицы); 2) анкетное (добровольное заполнение анкет приводит к несплошному виду наблюдения); 3) выборочное (случайный отбор единиц из изучаемой совокупности); 4) монографическое (детальное изучение какой-то одной единицы совокупности).
По источникам собираемых сведений различают следующие способы наблюдения: 1) непосредственное (осмотр, измерение, взвешивание); 2) документальное (на основе отчетности); 3) опрос (сведения регистрируются со слов опрашиваемой единицы наблюдения). Способы опроса: экспидиционный, саморегистрация, корреспондентский и явочный.
Любое статистическое исследование необходимо начинать с точной формулировки его цели и конкретных задач, а следовательно и тех сведений, которые могут быть получены в процессе наблюдения. После этого определяется объект и единица наблюдения, разрабатывается программа, выбирается вид и способ наблюдения.
Объект наблюдения - совокупность социально-экономических явлений и процессов, которые подлежат исследованию, или точные границы, в пределах которых будут регистрироваться статистические сведения. В ряде случаев пользуются цензом. Ценз - ограничительный признак, которому должны удовлетворять все единицы изучаемой совокупности. Единицей наблюдения называется составная часть объекта исследования, которая служит основой счета и обладает признаками, подлежащими регистрации при наблюдении. Программа наблюдения - перечень вопросов, по которым собираются сведения, либо перечень признаков или показателей, подлежащих регистрации. Она оформляется в виде бланка (анкеты, формуляра), в который заносятся первичные сведения. К нему прилагается инструкция (или указания на самих формулярах), разъясняющая смысл вопросов.
Организационные вопросы статистического наблюдения связаны с определением субъекта, места, времени, формы и способа наблюдения. Субъект наблюдения - орган, осуществляющий наблюдение. Время наблюдения - период, в течение которого будет проводиться наблюдение (срок наблюдения), либо время, к которому относятся регистрируемые сведения (критический момент наблюдения).
1.3 Сводка и группировка статистических данных
Сводка - научно организованная обработка материалов наблюдения (по заранее разработанной программе), включающая в себя кроме обязательного контроля собранных данных, систематизацию, группировку материалов, составление таблиц, получение итогов по группам и в целом. Программа сводки включает определение групп и подгрупп, системы показателей и видов таблиц. По технике и способу выполнения сводка может быть ручной либо механизированной.
Группировка - разбиение совокупности на группы, однородные по какому-либо признаку или объединение отдельных единиц совокупности в группы, однородные по каким-либо признакам. Устойчивое разграничение объектов называется классификацией или стандартом, в котором каждая атрибутивная запись может быть отнесена лишь к одной группе или подгруппе. Метод группировки основывается на двух категориях - группировочном признаке и интервале.
Группировочный признак - признак, по которому происходит объединение отдельных единиц совокупности в однородные группы. Он может носить как количественный, так и качественный характер. В ряде случаев группировка, которая представляется чисто качественной, в конечном итоге оказывается основанной на количественном признаке. Такова, например, классификация промышленных предприятий по отраслям. Поскольку одно и то же предприятие выпускает продукцию разных видов, статистика решает этот вопрос по количественному преобладанию того или иного вида.
Интервал очерчивает количественные границы групп и представляет собой промежуток между максимальным и минимальным значениями признака в группе. Интервалы бывают равные, неравные, закрытые (когда имеется верхняя и нижняя граница) и открытые (когда одна из границ отсутствует).
Статистические группировки и классификации преследуют цели выделения качественно однородных совокупностей, изучения структуры совокупности, исследования взаимосвязи факторных и результативных признаков. Каждой из этих целей соответствует особый вид группировки: типологическая, структурная и аналитическая.
В зависимости от числа положенных в основание группировки признаков различают простые и многомерные группировки. Простая группировка выполняется по одному признаку. Среди простых группировок особо выделяются ряды распределения. Ряд распределения - группировка, в которой для характеристики групп, упорядоченно расположенных по значению признака применяется один показатель - численность группы (более подробно об этом - тема 3 и 4).
Многомерная группировка производится по двум и более признакам. Частным случаем многомерной группировки является комбинационная группировка, базирующаяся на двух и более признаках, взятых во взаимосвязи.
По отношениям между признаками выделяют: иерархические группировки, выполняемые по двум и более признакам, при этом значения второго признака определяются областью значений первого (например, классификация отраслей промышленности по подотраслям); неиерархические группировки, когда строгой зависимости значений второго признака от первого не существует.
По очередности обработки информации группировки бывают первичными, составленные на основе первичных данных, и вторичные, являющиеся результатом перегруппировки ранее уже сгруппированного материала.
В соответствии со временным критерием различают статические группировки, дающие характеристику совокупности на определенный момент или за определенный период, и динамические, показывающие переходы единиц из одних групп в другие.
1.4 Формы представления статистических данных
Статистические данные должны быть представлены так, чтобы ими можно было пользоваться. Существует 3 основных формы представления статистических данных:
1) текстовая - включение данных в текст;
2) табличная - представление данных в таблицах;
3) графическая - выражение данных в виде графиков.
Текстовая форма применяется при малом количестве цифровых данных.
Табличная форма применяется чаще всего, так как является более эффективной формой представления статистических данных. В отличие от математических таблиц, которые по начальным условиям позволяют получить тот или иной результат, статистические таблицы рассказывают языком цифр об изучаемых объектах.
Статистическая таблица - это система строк и столбцов, в которых в определенной последовательности и связи излагается статистическая информация о социально-экономических явлениях.
Таблица 2. Внешняя торговля РФ за 2000 - 2006 годы, млрд.долл.
|
Показатель |
2000 |
2001 |
2002 |
2003 |
2004 |
2005 |
2006 |
|
|
Внешнеторговый оборот |
149,9 |
155,6 |
168,3 |
212 |
280,6 |
368,9 |
468,4 |
|
|
Экспорт |
105 |
101,9 |
107,3 |
135,9 |
183,2 |
243,6 |
304,5 |
|
|
Импорт |
44,9 |
53,8 |
61 |
76,1 |
97,4 |
125,3 |
163,9 |
|
|
Сальдо торгового баланса |
60,1 |
48,1 |
46,3 |
59,9 |
85,8 |
118,3 |
140,7 |
|
|
в том числе: |
||||||||
|
со странами дальнего зарубежья |
||||||||
|
экспорт |
90,8 |
86,6 |
90,9 |
114,6 |
153 |
210,1 |
261,1 |
|
|
импорт |
31,4 |
40,7 |
48,8 |
61 |
77,5 |
103,5 |
138,6 |
|
|
сальдо торгового баланса |
59,3 |
45,9 |
42,1 |
53,6 |
75,5 |
106,6 |
122,5 |
Например, в табл. 2 представлена информация о внешней торговле России, выражать которую в текстовой форме было бы неэффективным.
Различают подлежащее и сказуемое статистической таблицы. В подлежащем указывается характеризуемый объект - либо единицы совокупности, либо группы единиц, либо совокупность в целом. В сказуемом дается характеристика подлежащего, обычно в числовой форме. Обязателен заголовок таблицы, в котором указывается к какой категории и к какому времени относятся данные таблицы.
По характеру подлежащего статистические таблицы подразделяются на простые, групповые и комбинационные. В подлежащем простой таблицы объект изучения не подразделяется на группы, а дается либо перечень всех единиц совокупности, либо указывается совокупность в целом (например, табл. 11). В подлежащем групповой таблицы объект изучения подразделяется на группы по одному признаку, а в сказуемом указываются число единиц в группах (абсолютное или в процентах) и сводные показатели по группам (например, табл. 4). В подлежащем комбинационной таблицы совокупность подразделяется на группы не по одному, а по нескольким признакам (например, табл. 2).
При построении таблиц необходимо руководствоваться следующими общими правилами.
1. Подлежащее таблицы располагается в левой (реже - верхней) части, а сказуемое - в правой (реже - нижней).
2. Заголовки столбцов содержат названия показателей и их единицы измерения.
3. Итоговая строка завершает таблицу и располагается в ее конце, но иногда бывает первой: в этом случае во второй строке делается запись «в том числе», и последующие строки содержат составляющие итоговой строки.
4. Цифровые данные записываются с одной и той же степенью точности в пределах каждого столбца, при этом разряды чисел располагаются под разрядами, а целая часть отделяется от дробной запятой.
5. В таблице не должно быть пустых клеток: если данные равны нулю, то ставится знак «-» (прочерк); если данные не известны, то делается запись «сведений нет» или ставится знак «…» (троеточие). Если значение показателя не равно нулю, но первая значащая цифра появляется после принятой степени точности, то делается запись 0,0 (если, скажем, была принята степень точности 0,1).
Иногда статистические таблицы дополняются графиками, когда ставится цель подчеркнуть какую-то особенность данных, провести их сравнение. Графическая форма является самой эффективной формой представления данных с точки зрения их восприятия. С помощью графиков достигается наглядность характеристики структуры, динамики, взаимосвязи явлений, их сравнения.
Статистические графики - это условные изображения числовых величин и их соотношений посредством линий, геометрических фигур, рисунков или географических карт-схем. Графическая форма облегчает рассмотрение статистических данных, делает их наглядными, выразительными, обозримыми. Однако графики имеют определенные ограничения: прежде всего, график не может включить столько данных, сколько может войти в таблицу; кроме того, на графике показываются всегда округленные данные - не точные, а приблизительные. Таким образом, график используется только для изображения общей ситуации, а не деталей. Последний недостаток - трудоемкость построения графиков. Он может быть преодолен использованием персонального компьютера (например, «Мастером диаграмм» из пакета Microsoft Office Excel).
По способу построения графики делятся на диаграммы, картограммы и картодиаграммы.
Наиболее распространенным способом графического изображения данных являются диаграммы, которые бывают следующих видов: линейные, радиальные, точечные, плоскостные, объемные, фигурные. Вид диаграмм зависит от вида представляемых данных и задачи построения. В любом случае график обязательно сопровождается заголовком - над или под полем графика. В заголовке указывается, какой показатель изображен, по какой территории и за какое время.
Линейные графики используются для представления количественных переменных: характеристики вариации их значений, динамики, взаимосвязи между переменными. Вариация данных анализируется с помощью полигона распределения, кумуляты (кривой «меньше, чем») и огивы (кривой «больше, чем»). Полигон распределения рассматривается в теме 4 (напр., рис. 5.). Для построения кумуляты значения варьирующего признака откладываются по оси абсцисс, а на оси ординат помещаются накопленные итоги частот или частостей (от f1 до ?f). Для построения огивы на оси ординат помещаются накопленные итоги частот в обратном порядке (от ?f до f1). Кумуляту и огиву по данным табл. 4. изобразим на рис. 1.
Рис. 1. Кумулята и огива распределения товаров по величине таможенной стоимости
Применение линейных графиков в анализе динамики рассматривается в теме 5 (напр., рис. 13), а использование их для анализа связей - в теме 6 (напр., рис.21). В теме 6 также рассмотрено использование точечных диаграмм (напр., рис. 20).
Линейные графики подразделяются на одномерные, используемые для представления данных по одной переменной, и двумерные - по двум переменным. Примером одномерного линейного графика является полигон распределения, а двумерного - линия регрессии (напр., рис. 21).
Иногда при больших изменениях показателя прибегают к логарифмической шкале. Например, если значения показателя изменяются от 1 до 1000, то это может вызвать затруднения при построении графика. В таких случаях переходят к логарифмам значений показателя, которые не будут столь сильно различаться: lg 1 = 0, lg 1000 = 3.
Среди плоскостных диаграмм по частоте использования выделяются столбиковые диаграммы (гистограммы), на которых показатель представляется в виде столбика, высота которого соответствует значению показателя (напр., рис. 4).
Пропорциональность площади той или иной геометрической фигуры величине показателя лежит в основе других видов плоскостных диаграмм: треугольных, квадратных, прямоугольных. Можно использовать и сравнение площадей круга - в этом случае задается радиус окружности.
Ленточная диаграмма представляет показатели в виде горизонтально вытянутых прямоугольников, а в остальном не отличается от столбиковой диаграммы.
Из плоскостных диаграмм часто используется секторная диаграмма, которая применяется для иллюстрации структуры изучаемой совокупности. Вся совокупность принимается за 100%, ей соответствует общая площадь круга, площади секторов соответствуют частям совокупности. Построим секторную диаграмму структуры внешней торговли РФ в 2006 году по данным табл. 2 (см. рис. 2). При использовании компьютерных программ секторные диаграммы строятся в объемном виде, то есть не в двух, а в трех плоскостях (см. рис. 3).
Рис. 2. Простая секторная диаграмма Рис. 3. Объемная секторная диаграмма
Фигурные (картинные) диаграммы усиливают наглядность изображения, так как включают рисунок изображаемого показателя, размер которого соответствует размеру показателя.
При построении графика одинаково важно все - правильный выбор графического изображения, пропорций, соблюдение правил оформления графиков. Подробнее эти вопросы освещаются в [8] и [5].
Картограммы и картодиаграммы применяются для изображения географической характеристики изучаемых явлений. Они показывают размещение изучаемого явления, его интенсивность на определенной территории - в республике, области, экономическом или административном округе и т.д.. Построение картограмм и картодиаграмм рассматривается в специальной литературе, например [3].
1.5 Контрольные задания
Выбрать какой-либо реальный объект наблюдения (например, студентов курса, факультета, преподавателей, родственников, друзей и т.п.). Спроектировать процесс наблюдения: сформулировать цель наблюдения; определить состав признаков, подлежащих регистрации; выбрать вид наблюдения; разработать инструментарий наблюдения. Провести спроектированное наблюдение, т.е. собрать сведения об объекте наблюдения, оформить результаты наблюдения и сдать преподавателю на проверку.
2. Обобщающие статистические показатели
2.1 Абсолютные величины
Для характеристики массовых явлений статистика использует статистические величины (показатели), которые характеризуют группы единиц или совокупность (явление) в целом. Статистические величины (показатели) подразделяются на абсолютные, относительные и средние.
Результаты статистических наблюдений представляют собой абсолютные величины, отражающие уровень развития какого-либо явления или процесса (например, величина экспорта/импорта i-го товара в j-ю страну). Абсолютные величины обозначаются X, а их общее количество в статистической совокупности N.
Абсолютные величины всегда имеют свою единицу измерения (размерность), присущую изучаемому явлению. Широко распространены следующие виды единиц измерения:
1) натуральные, подразделяющиеся на простые (например, штуки, тонны, метры) и сложные (составные), представляющие собой комбинацию двух разноименных величин (например, киловатт-час);
2) условно-натуральные (например, алкогольные напитки учитываются в дкл 100% спирта, а различные виды топлива соизмеряют по условному топливу с теплотворной способностью 7000 ккал/кг или 29,3 МДж/кг.);
3) стоимостные, позволяющие соизмерить в денежной форме товары, которые нельзя соизмерить в натуральной форме (доллары США, рубли и т.д.).
Количество единиц с одинаковым значением признака обозначается f и называется частота. Очевидно, что суммируя число всех единиц с одинаковыми значениями признака, получаем N, то есть (1):
.(1)
Анализируя абсолютные величины, например, статистические данные о торговле, необходимо сопоставлять эти данные во времени и пространстве, исследовать закономерности их изменения и развития, изучать структуру совокупностей. С помощью абсолютных величин эти задачи не выполнимы, в этом случае необходимо использовать относительные величины.
2.2 Относительные величины
Относительная величина - это результат деления (сравнения) двух абсолютных величин. В числителе дроби стоит величина, которую сравнивают, а в знаменателе - величина, с которой сравнивают (база сравнения). Например, если сопоставить величины экспорта США и России, которые в 2005 году составили 904,383 и 243,569 млрд. долл. соответственно, то относительная величина покажет, что величина экспорта США в 3,71 раза (904,383/243,569) больше экспорта России, при этом базой сравнения является величина экспорта России. Полученная относительная величина выражена в виде коэффициента, который показывает, во сколько раз сравниваемая абсолютная величина больше базисной. В данном примере база сравнения принята за единицу. В случае если основание принимается за 100, относительная величина выражается в процентах (%), если за 1000 - в промилле (‰). Выбор той или иной формы относительной величины зависит от ее абсолютного значения:
– если сравниваемая величина больше базы сравнения в 2 раза и более, то выбирают форму коэффициента (как в вышеприведенном примере);
– если относительная величина близка к единице, то, как правило, ее выражают в процентах (например, сравнив величины экспорта России в 2006 и 2005 годах, которые составили 304,5 и 243,6 млрд. долл. соответственно, можно сказать, что экспорт в 2006 году составляет 125% от 2005 года [304,5/243,6*100%]);
– если относительная величина значительно меньше единицы (близка к нулю), ее выражают в промилле (например, в 2004 году Россия экспортировала в страны-СНГ всего 4142 тыс. т нефтепродуктов, в том числе в Грузию 10,7 тыс. т, что составляет 0,0026 [10,7/4142], или 2,6‰ от всего экспорта нефтепродуктов в страны СНГ).
Различают относительные величины динамики, структуры, координации, сравнения и интенсивности, для краткости именуемые в дальнейшем индексами.
Индекс динамики характеризует изменение какого-либо явления во времени. Он представляет собой отношение значений одной и той же абсолютной величины в разные периоды времени. Данный индекс определяется по формуле (2):
, (2)
где цифры означают: 1 - отчетный или анализируемый период, 0 - прошлый или базисный период.
Критериальным значением индекса динамики служит единица (или 100%), то есть если >1, то имеет место рост (увеличение) явления во времени; если =1 - стабильность; если <1 - наблюдается спад (уменьшение) явления. Еще одно название индекса динамики - индекс изменения, вычитая из которого единицу (100%), получают темп изменения (динамики) с критериальным значением 0, который определяется по формуле (3):
.(3)
Если T>0, то имеет место рост явления; Т=0 - стабильность, Т<0 - спад.
В рассмотренном выше примере про экспорт России в 2006 и 2005 году был рассчитан именно индекс динамики по формуле (2): iД = 304,5/243,6*100% = 125%, что больше критериального значения 100%, что свидетельствует об увеличении экспорта. Используя формулу (3) получим темп изменения: Т = 125% - 100% = 25%, который показывает, что экспорт увеличился на 25%.
Разновидностями индекса динамики являются индексы планового задания и выполнения плана, рассчитываемые для планирования различных величин и контроля их выполнения.
Индекс планового задания - это отношение планового значения признака к базисному. Он определяется по формуле (4):
,(4)
Например, таможенное управление перечислило в федеральный бюджет в 2006 году 160 млрд.руб., а на следующий год запланировали перечислить 200 млрд.руб., значит по формуле (4): iпз = 200/160 = 1,25, то есть плановое задание для таможенного управления на 2007 год составляет 125% от предыдущего года.
Для определения процента выполнения плана необходимо рассчитать индекс выполнения плана, то есть отношение наблюдаемого значения признака к плановому (оптимальному, максимально возможному) значению по формуле (5):
.(5)
Например, на январь-ноябрь 2006 года таможенные органы запланировали перечислить в федеральный бюджет 1,955 трлн. руб., но фактически перечислили 2,59 трлн. руб., значит по формуле (5): iВП = 2,59/1,955 = 1,325, или 132,5%, то есть плановое задание выполнили на 132,5%.
(6)
В рассмотренном выше примере про экспорт нефтепродуктов в страны СНГ, была рассчитана доля этого экспорта в Грузию по формуле (6): d=10,7/4142 = 0,0026, или 2,6‰.
Индекс координации - это отношение какой-либо части объекта к другой его части, принятой за основу (базу сравнения). Он определяется по формуле (7):
.(7)
Например, импорт России в 2006 году составил 163,9 млрд.долл., тогда, сравнив его с экспортом (база сравнения), рассчитаем индекс координации по формуле (7): iК = 163,9/304,5 = 0,538, который показывает соотношение между двумя составными частями внешнеторгового оборота, то есть величина импорта России в 2006 году составляет 53,8% от величины экспорта. Меняя базу сравнения на импорт, по той же формуле получим: iК = 304,5/163,9 = 1,858, то есть экспорт России в 2006 году в 1,858 раза больше импорта, или экспорт составляет 185,8% от импорта.
,(8)
где А, Б - сравниваемые объекты.
В рассмотренном выше примере, в котором сопоставлялись величины экспорта США и России, был рассчитан именно индекс сравнения по формуле (8): iс = 904,383/243,569 = 3,71. Меняя базу сравнения (то есть экспорт России - объект А, а экспорт США - объект Б), по той же формуле получим: iс = 243,569/904,383 = 0,27, то есть экспорт России составляет 27% от экспорта США.
Индекс интенсивности - это соотношение разных признаков одного объекта между собой. Он определяется по формуле (9):
.(9)
где X - один признак объекта; Y - другой признак этого же объекта
Например, показатели выработки продукции в единицу рабочего времени, затрат на единицу продукции, цены единицы продукции и т.д.
2.3 Средние величины
Как уже неоднократно было сказано ранее, статистика изучает массовые явления и процессы. Каждое из таких явлений обладает как общими для всей совокупности, так и особенными, индивидуальными свойствами. Различие между индивидуальными явлениями называют вариацией, о ней подробно будет рассказано в теме 3. Здесь же рассмотрим другое свойство массовых явлений - присущую им близость характеристик отдельных явлений. В этом свойстве заключается причина широчайшего применения средних величин. Главное значение средних величин состоит в их обобщающей функции, то есть замене множества различных индивидуальных значений признака средней величиной, характеризующей всю совокупность явлений.
Виды средних величин различаются прежде всего тем, какое свойство, какой параметр исходной варьирующей массы индивидуальных значений признака должен быть сохранен неизменным.
Средней арифметической величиной называется такое среднее значение признака, при вычислении которого общий объем признака в совокупности сохраняется неизменным. Иначе можно сказать, что средняя арифметическая величина - среднее слагаемое. При ее вычислении общий объем признака мысленно распределяется поровну между всеми единицами совокупности. Исходя из определения, формула средней арифметической величины имеет вид (10):
.(10)
По формуле (10) вычисляются средние величины первичных признаков, если известны индивидуальные значения признака. Если изучаемая совокупность велика, исходная информация чаще представляет собой ряд распределения или группировку, как, например, табл. 3.
Таблица 3. Распределение студентов группы дневного отделения по возрасту
|
Возраст студентов, X |
17 |
18 |
19 |
20 |
21 |
|
|
Число студентов, f |
3 |
5 |
7 |
4 |
2 |
Средний возраст должен представлять собой результат равномерного распределения общего (суммарного) возраста всех студентов. Общий (суммарный) возраст всех студентов, согласно исходной информации табл. 3, можно получить как сумму произведений значений признака в каждой группе Xi, на число студентов с таким возрастом fi (частоты). Получим формулу (11):
,(11)
где i - число групп.
Такую форму средней арифметической величины называют взвешенной арифметической средней в отличие от простой средней, рассчитанной по формуле (10). В качестве весов здесь выступают количество единиц совокупности в разных группах. Название «вес» выражает тот факт, что разные значения признака имеют неодинаковую «важность» при расчете средней величины. «Важнее», весомее возраст студентов 18, 19, 20 лет, а такие значения возраста как 17, 20 или 21 при расчете средней не играют большой роли - их «вес» мал.
По формуле (11) по данным табл. 3 имеем:
= 18,857 (лет).
Как видим, средняя арифметическая величина может быть дробным числом, если даже индивидуальные значения признака могут принимать только целые значения. Ничего необычного для метода средних в этом не заключено, так как из сущности средней не следует, что она обязана быть реальным значением признака, которое могло бы встретиться у какой-либо единицы совокупности.
Если при группировке значения осредняемого признака заданы интервалами, то при расчете средней арифметической величины в качестве значения признака в группах принимают середины этих интервалов, то есть исходят из предположения о равномерном распределении единиц совокупности по интервалу значений признака. Для открытых интервалов в первой и последней группе, если таковые есть, значения признака надо определить экспертным путем исходя из сущности, свойств признака и совокупности. При отсутствии возможности экспертной оценки значения признака в открытых интервалах, для нахождения недостающей границы открытого интервала применяют размах (разность между значениями конца и начала интервала) соседнего интервала (принцип «соседа»).
Например, по данным табл. 4 можно минимальную и максимальную величину веса студентов определить затруднительно, поэтому воспользуемся принципом «соседа» - применим размах соседнего интервала, который у второго и предпоследнего составляет 10 кг, значит первый интервал будет от 50 до 60 кг, а последний - от 80 до 90 кг. Середины интервалов определяем как полусумму нижней и верхней границы интервалов.
Таблица 4. Распределение студентов по весу
Группы студентовпо весу, кг |
Количествостудентов, чел. |
Серединаинтервала Xi' |
Xi'fi |
|
|
До 60 |
6 |
55 |
330 |
|
|
60 - 70 |
8 |
65 |
520 |
|
|
70 - 80 |
5 |
75 |
375 |
|
|
Более 80 |
2 |
85 |
170 |
|
|
Итого |
21 |
66,429 |
1395 |
Средний вес студентов, рассчитанный по формуле (11) с заменой точных значений признака в группах серединами интервалов, составил:
кг,
что и записано в итоговую строку в 3-м столбце табл. 4. Следует обратить внимание, что итог объемного показателя - это сумма, а итог по столбцам относительных показателей или средних групповых величин - средняя.
Средняя арифметическая величина обладает свойствами, знание которых полезно как при ее использовании, так и при ее расчете.
1. Сумма отклонений индивидуальных значений признака от его среднего значения равна нулю. Доказательство:
2. Если каждое индивидуальное значение признака умножить или разделить на постоянное число, то и средняя увеличится или уменьшится во столько же раз. Доказательство:
Вследствие этого свойства индивидуальные значения признака можно сократить в c раз, произвести расчет средней и результат умножить на c.
3. Если к каждому индивидуальному значению признака прибавить или из каждого значения вычесть постоянное число, то средняя величина возрастет или уменьшится на это же число. Доказательство:
Это свойство полезно использовать при расчете средней величины из многозначных и слабоварьирующих значений признака аналогично предыдущему свойству.
4. Если веса средней взвешенной умножить или разделить на постоянное число, средняя величина не изменится. Доказательство:
Используя это свойство, при расчетах следует сокращать веса на их общий сомножитель либо выражать многозначные числа весов в более крупных единицах измерениях.
5. Сумма квадратов отклонений индивидуальных значений признака от средней арифметической меньше, чем от любого другого числа. Доказательство: составим сумму квадратов отклонений от переменной a: , чтобы найти экстремум этой функции, найдем ее производную по a и приравняем ее нулю, т.е. , отсюда получаем ; ; ; . Таким образом, экстремум суммы квадратов отклонений достигает максимума при a=. Так как логически ясно, что максимума функция иметь не может, этот экстремум является минимумом.
Если при замене индивидуальных величин признака на среднюю величину необходимо сохранить неизменную сумму квадратов исходных величин, то средняя будет являться квадратической средней величиной. Ее формула следующая:
.(12)
Главной сферой применения квадратической средней в силу пятого свойства средней арифметической величины является измерение вариации признака в совокупности.
Аналогично, если по условиям задачи необходимо сохранить неизменной сумму кубов индивидуальных значений признака при их замене на среднюю величину, мы приходим к средней кубической величине, имеющей вид:
.(13)
Если при замене индивидуальных величин признака на среднюю величину необходимо сохранить неизменным произведение индивидуальных величин, то следует применить геометрическую среднюю величину, имеющую следующий вид:
.(14)
Основное применение средняя геометрическая находит при определении средних относительных изменений, о чем сказано в теме 6. Геометрическая средняя величина дает наиболее точный результат осреднения, если задача стоит в нахождении такого значения признака, который качественно был бы равноудален как от максимального, так и от минимального значения признака.
Когда статистическая информация не содержит частот f по отдельным вариантам Xi совокупности, а представлена как их произведение Xf, тогда применяется формула средней гармонической взвешенной, для получения которой обозначим Xf=w, откуда f=w/X, и, подставив эти обозначения в формулу (11), получим формулу (15):
.(15)
Таким образом, средняя гармоническая взвешенная применяется тогда, когда неизвестны действительные веса f, а известно w=Xf. В тех случаях, когда вес каждого варианта w=1, то есть индивидуальные значения X встречаются по 1 разу, применяется формула средней гармонической простой (16):
.(16)
Все рассмотренные выше виды средних величин принадлежат к общему типу степенных средних, имеющему следующий вид:
=.(17)
При m = 1 получаем среднюю арифметическую; при m = 2 - среднюю квадратическую;
при m = 3 - среднюю кубическую; при m = 0 - среднюю геометрическую; при m = -1 - среднюю гармоническую. Чем выше показатель степени m, тем больше значение средней величины (если индивидуальные значения признака варьируют). В итоге, можно построить следующее соотношение, которое называется правилом мажорантности средних:
? ? ? ? . (18)
2.4 Контрольные задания
Вариант 1. По данным об урожайности двух фермерских хозяйств, представленным в таблице 5, рассчитать среднюю урожайность и сравнить эти хозяйства по этой урожайности.
Таблица 5. Данные об урожайности двух фермерских хозяйств
|
Зерновая культура |
Фермерское хозяйство №1 |
Фермерское хозяйство №2 |
|||
|
Урожайность, ц/га |
Посевная площадь, га |
Урожайность, ц/га |
Валовый сбор, ц |
||
|
Пшено |
16 |
100 |
18 |
1400 |
|
|
Рожь |
20 |
250 |
19 |
5500 |
|
|
Ячмень |
25 |
300 |
24 |
8000 |
|
|
Просо |
22 |
200 |
23 |
4500 |
Вариант 2. В 2005 году импорт России составил 98,7 млрд.долл., а экспорт - 241 млрд.долл., а в 2006 году - 137 и 302 млрд.долл. соответственно. Рассчитать всевозможные индексы, построить диаграммы и сделать выводы.
Вариант 3. По условным данным табл. 6 рассчитать среднюю экспортную цену товара, применив при этом свойства средней арифметической.
Таблица 6. Распределение цены экспортируемого товара
|
Цена товара, долл./т. |
До 500 |
500 - 600 |
600 - 700 |
Более 700 |
|
|
Физический объем, т. |
25000 |
28000 |
21000 |
11000 |
Вариант 4. По данным о реализации товара по трем коммерческим магазинам, представленным в таблице 7, рассчитать среднюю цену товара.
Таблица 7. Реализация товара по трем коммерческим магазинам
|
Номер магазина |
Цена товара, руб./кг |
Выручка от реализации, руб. |
|
|
1 |
17 |
49020 |
|
|
2 |
20 |
17400 |
|
|
3 |
22 |
12320 |
Вариант 5. По официальным данным об индексах цен на вторичном рынке жилья в РФ за 2003 - 2006 гг., представленным в таблице 8, рассчитать среднегодовые индексы цен по федеральным округам и сравнить между собой и с РФ в целом.
Таблица 8. Индексы цен на вторичном рынке жилья в 2003 - 2006 гг. (на конец года, в % к предыдущему году)
|
Год |
2003 |
2004 |
2005 |
2006 |
|
|
Российская Федерация |
118,8 |
124,1 |
118,0 |
154,4 |
|
|
по федеральным округам: |
|||||
|
Приволжский |
113,4 |
124,2 |
120,0 |
157,8 |
|
|
Центральный |
123,9 |
122,9 |
115,0 |
170,6 |
|
|
Северо-Западный |
130,8 |
127,2 |
108,0 |
156,3 |
|
|
Южный |
119,6 |
117,8 |
118,6 |
124,7 |
|
|
Уральский |
105,3 |
122,3 |
130,6 |
146,3 |
|
|
Сибирский |
111,4 |
133,2 |
123,9 |
134,0 |
|
|
Дальневосточный |
121,6 |
119,2 |
121,6 |
124,4 |
Вариант 6. В 1985 году в Китае было выработано 1544 млрд.кВт-ч электроэнергии, а в США - 2650 млрд.кВт-ч. Ежегодно производство электроэнергии в среднем в Китае увеличивается на 6,9%, а в США - на 4,5%. Когда Китай и США сравняются в производстве электроэнергии?
Вариант 7. В отделе заказов торговой фирмы заняты трое работников, имеющих 8-часовой рабочий день. Первый работник на оформление одного заказа в среднем затрачивает 14 мин., второй - 15 мин., третий - 19 мин. Определить средние затраты времени на 1 заказ в целом по отделу, а также после увеличения производительности третьего работника на 25%
Вариант 8. За два месяца по цехам завода имеются данные, представленным в таблице 9. Определить изменение средней месячной заработной платы на заводе.
Таблица 9. Данные о месячной заработной плате на заводе
|
№ цеха |
Сентябрь |
Октябрь |
|||
Средняя месячнаязаработная плата, руб./чел. |
Численностьработников, чел. |
Средняя месячнаязаработная плата, руб./чел. |
Фонд заработнойплаты, тыс. руб. |
||
|
1 |
15000 |
150 |
16000 |
2240 |
|
|
2 |
15500 |
200 |
16200 |
3645 |
|
|
3 |
15900 |
220 |
17000 |
4165 |
Вариант 9. По данным об экспорте из таблицы 10 рассчитать всевозможные индексы, построить диаграмму и сделать выводы.
Таблица 10. Товарная структура экспорта и импорта РФ
|
Группа товаров |
Экспорт |
Импорт |
|||
|
2005 |
2006 |
2005 |
2006 |
||
|
Продовольственные товары и сырье (кроме текстильного) |
4,5 |
5,5 |
17,4 |
21,6 |
|
|
Минеральные продукты |
156 |
199 |
3,0 |
3,3 |
|
|
Продукция химической промышленности, каучук |
14,4 |
16,9 |
16,3 |
21,8 |
|
|
Кожевенное сырье, пушнина и изделия из них |
0,3 |
0,4 |
0,3 |
0,4 |
|
|
Продукция лесной и целлюлозно-бумажной промышленности |
8,3 |
9,5 |
3,3 |
4,0 |
|
|
Текстиль, текстильные изделия и обувь |
0,9 |
0,9 |
3,6 |
5,5 |
|
|
Металлы, драгоценные камни и изделия из них |
40,9 |
49,5 |
7,6 |
10,6 |
|
|
Машины, оборудование и транспортные средства |
13,5 |
17,5 |
43,4 |
65,6 |
|
|
Прочие |
2,5 |
3,1 |
3,7 |
4,9 |
Вариант 10. По данным об импорте из таблицы 10 рассчитать всевозможные индексы, построить диаграмму и сделать выводы.
3. Вариационные ряды распределения
3.1 Построение ряда распределения
Признаки, изучаемые статистикой, варьируются (отличаются друг от друга) у различных единиц совокупности в один и тот же период или момент времени. Например, величина внешнеторгового оборота варьируется по подразделениям ФТС; величина экспорта (импорта) варьируется по направлениям экспорта (по разным странам-партнерам по внешней торговле), по видам товаров и т.п.
П...
Подобные документы
Предмет и метод статистики. Сущность и основные аспекты статистического наблюдения. Ряды распределения. Статистические таблицы. Абсолютные величины. Показатели вариации. Понятие о статистических рядах динамики. Сопоставимость в рядах динамики.
шпаргалка [31,9 K], добавлен 26.01.2009Характеристика предмета статистики как общественной науки, статистическое изучение массовых явлений. Понятие статистической совокупности, проведение анкетного опроса покупателей для изучения контингента. Статистические показатели коммерческих банков.
контрольная работа [24,9 K], добавлен 11.08.2015Абсолютные и относительные статистические показатели, методы прогнозирования. Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины. Оценки параметров генеральной совокупности. Статистическое исследование социально-экономического потенциала.
шпаргалка [1,8 M], добавлен 16.05.2012Статистическое наблюдение; классификация признаков явлений; сводка и группировка. Ряды распределения и их графическое изображение; уровневые и интегральные графики. Динамические ряды, статистические таблицы, абсолютные, относительные и средние величины.
учебное пособие [217,1 K], добавлен 23.12.2009Классификация ошибок наблюдения в зависимости от причин возникновения. Особенности ошибок регистрации и репрезентативности. Преимущества выборочного наблюдения перед сплошным. Допустимый уровень ошибки. Понятие ряда динамики в статистической науке.
контрольная работа [73,8 K], добавлен 22.06.2015Статистическая методология и статистические показатели. Принципы организации статистики, его роль в плановой и рыночной экономике. Реформирование казахстанской статистики. Формы статистического наблюдения. Статистические отчетность, сводка и переписи.
курс лекций [475,4 K], добавлен 11.02.2010Статистическое наблюдение. Понятие и содержание статистической сводки. Группировка – основа статистической сводки. Статистические ряды распределения. Осуществление конкретной аналитической группировки. Табличное представление статистических данных.
курсовая работа [172,8 K], добавлен 22.12.2010Статистическое изучение рядов динамики, виды показателей. Расчет коэффициента смыкания. Цепной и базисный показатель. Средний уровень динамического ряда. Определение общей закономерности в развитии явления. Статистическое изучение сезонных колебаний.
лекция [325,3 K], добавлен 27.04.2013Статистическое изучение динамики показателей страхового рынка. Построение статистического ряда группировки страховых организаций по размеру денежных доходов, расчёт характеристик ряда распределения. Расчет ошибки выборки средней величины доходов.
курсовая работа [236,9 K], добавлен 03.01.2010Общая характеристика органов пенсионного обеспечения, организация работы органов Пенсионного фонда Российской Федерации. Статистические показатели и их расчет: средние величины, показатели вариации, ряды динамики, индексы, трендовый анализ, группировка.
курсовая работа [256,8 K], добавлен 15.06.2010Статистическое изучение состава и структуры оборотных средств, показатели эффективности их использования. Вычисление индивидуального, общего и факторного индексов. Анализ динамики производительности труда в целом по объединению, по предприятиям.
контрольная работа [38,2 K], добавлен 09.02.2009Исследование структуры совокупности организаций по признаку "среднегодовая стоимость материальных оборотных фондов". Характеристика ряда интервального ряда распределения: средней арифметической, среднеквадратического отклонения, коэффициента вариации.
курсовая работа [586,0 K], добавлен 07.05.2015Определение среднего значения показателя в совокупности. Вариационный анализ статистической совокупности по показателю. Проведение выборочного наблюдения и корреляционно-регрессионного анализа. Построение уравнения парной регрессии, ряды динамики.
курсовая работа [290,2 K], добавлен 29.11.2011Социально-экономическая сущность инвестиционного процесса. Показатели статистики инвестиций и методология их исчисления. Статистическое изучение финансовых инвестиций, инвестиций в нефинансовые активы. Определение экономической эффективности инвестиций.
курсовая работа [339,7 K], добавлен 10.08.2011Основные показатели миграции населения. Анализ социально-экономического положения России. Статистическое исследование структуры и динамики миграционных процессов в стране. Оценка факторов и прогнозирование уровня миграционной активности населения.
курсовая работа [294,9 K], добавлен 05.08.2011Цели и задачи экономической статистики и статистического наблюдения. Характеристика бюджетов домашних хозяйств и методов количественного измерения их доходов. Статистическое изучение расходов и доходов населения и потребления материальных благ и услуг.
курсовая работа [637,7 K], добавлен 27.03.2010Систематизация материалов статистического наблюдения. Понятие статистической сводки как сводной характеристики объекта исследования. Статистические группировки, их виды. Принципы выбора группированного признака. Статистические таблицы и ряд распределения.
реферат [196,8 K], добавлен 04.10.2016Ошибки статистического наблюдения. Способы контроля отчетных данных. Отрасль как объект изучения статистики. Определение относительной величины структуры, интенсивности; среднегодовой урожайности, себестоимости продукции; выработки деталей; фонда времени.
контрольная работа [48,8 K], добавлен 11.11.2010Анализ сути прибыли, ее роли в деятельности предприятия, а также порядка ее исчисления и анализа статистическими методами. Понятие рентабельности и статистическое изучение ее показателей. Применение выборочного и метода в финансово-экономических задачах.
курсовая работа [611,9 K], добавлен 12.12.2012Статистическое наблюдение, формы, виды статистического наблюдения и отчетности. Статистические показатели, характеризующие экономическую деятельность организаций. Классификация, группировка и номенклатура - их роль в статистическом исследовании.
шпаргалка [1,3 M], добавлен 31.05.2008
