Организация статистики в РФ

Размещено на http://www.allbest.ru/

Содержание

1. Понятие статистики. Предмет и метод статистики

2. Основные задачи и принципы организации государственной статистики РФ.

3. Сущность и организационные формы статического наблюдения

4. План статистического наблюдения

5. Организационные вопросы плана статистического наблюдения

6. Программно-методологические вопросы плана статистического наблюдения

7. Ошибки наблюдения

8. Сводка

9. Группировки, их виды

10.Ряды распределения

11.Абсолютные величины

12.Относительные величины

13.Понятие вариации, ее значение

14.Виды вариации и система показателей вариации

15.Абсолютные показатели вариации

16.Относительные показатели вариации

17.Понятие о выборочном наблюдении и выборочной совокупности

18.Способы отбора единиц в выборочную совокупность

19.Средняя и предельная ошибка для показателей средней величины

20.Средняя и предельная ошибка для показателей доли

21.Определение необходимого объема выборки

22.Понятие о малой выборке

23.Динамические ряды: понятие и их характеристика

24.Сопоставимость уровней в рядах динамики

25.Определение степени изменчивости отдельных уровней ряда

26.Определение средней изменчивости динамического ряда

27.Корреляционно-регрессионный анализ

28.Определение основной закономерности развития явления

29.Характеристика сезонной неравномерности

30.Понятие об индексах, их значение. Индексируемые признаки. Индексный метод

31.Виды индексов

32.Индивидуальные и сводные индексы

33.Индексы средних величин

34.Изучение взаимосвязи между качественными признаками

35.Изучение взаимосвязи между количественными признаками

36.Основные показатели себестоимости продукции

37.Дифференциация доходов населения

38.Показатели статистики доходов населения

39.Оценка элементов национального богатства

40.Понятие национального богатства

41.Понятие «уровня жизни» населения и задачи статистики

42.Сущность социальной статистики

43.Изучение состава населения

44.Статистика финансового состояния предприятий

45.Статистические методы исследования экономической конъюнктуры, деловой активности

46.Статистическое изучение прибыли

47.Статистическое изучение рентабельности

48.Задачи статистики себестоимости продукции

49.Анализ использования основных фондов

50.Статистика оборотных средств

51.Задачи статистики основных фондов

52.Показатели состава, движения и динамики основных фондов

53.Методы определения уровня производительности труда

54.Индексы производительности труда

55.Анализ использования рабочего времени

56.Производительность труда и задачи ее статистического наблюдения

57.Система аналитических показателей динамического ряда

58.Статистика трудовых ресурсов

59.Изучение численности и состава рабочих

60.Статистика продукции

61.Связь элементов национального богатства с показателями СНС



1. Понятие статистики. Предмет и метод статистики

Термин «статистика» произошел от латинского слова «статус» (status), «состояние и положение вещей». В настоящее время термин «статистика» используется в двух основных значениях. Во-первых, как особая отрасль практической деятельности по сбору, обработке и анализу массовых количественных данных о социально-экономическом состоянии страны, ее отдельных отраслей, отдельных регионов, отдельных предприятий. Во-вторых, как наука, которая разрабатывает теоретические положения и методы, используемые статистической практикой. Следует иметь в виду, что статистика базируется только на тех выводах, которые вытекают из анализа надлежащим образом собранных и обработанных цифровых данных.

Предметом исследования статистики является область массовых социально-экономических явлений общества. Статистика изучает количественную сторону этих явлений в неразрывной связи с их качественной стороной в конкретных условиях места и времени. Она включает в сферу своего исследования также технические и природные факторы, которые влияют на изменение количественных сторон массовых явлений.

Цель статистического исследования заключается в раскрытии сущности и закономерностей массовых явлений и процессов.

Система способов, приемов, с помощью которых статистика исследует массовые явления, образует статистическую методологию. Ее специфика заключается в том, что все основные методические приемы используются по мере выполнения задач трех последовательных стадий (этапов) статистического исследования:

I. статистического наблюдения;

II. сводки и группировки первичных статистических данных;

III. научной обработки и анализа статистической информации.

Содержание работы первого этапа предполагает использование метода массовых наблюдений, которые есть не что иное, как сбор первичной статистической информации.

На втором этапе собранная информация при помощи метода статистических группировок определенным способом обобщается и распределяется.

И наконец, на третьем этапе с помощью метода обобщающих показателей осуществляется анализ статистической информации.

2. Основные задачи и принципы организации государственной статистики РФ

Главным учетно-статистическим центром в РФ является Государственный комитет Российской Федерации по статистике (Госкомстат России), созданный в 1994 г. В задачи его структур входят систематический анализ социально-экономического положения Российской Федерации, отражение динамических процессов перехода к рынку, которые основываются на объективных количественных характеристиках происходящих преобразований.

Система государственной статистики находится в ведении Правительства РФ, имеет структуру, которая включает федеральный, республиканский, краевой, областной, окружной, городской и районный уровни.

Основными задачами статистики РФ являются:

1) статистическое наблюдение за развитием экономики и общества с помощью различных видов и способов сбора данных;

2) контроль, проверка содержания различной информации, поступающей в органы статистики;

3) свод отчетности снизу доверху;

4) научная обработка, обобщение, анализ всех материалов наблюдений, в т.ч. выборочных, специально организованных;

5) комплексное изучение экономики, анализ ее состояния, развитие тенденций, закономерностей в масштабах регионов, страны, различных форм собственности, хозяйствования, секторов и отраслей экономики;

6) подготовка и публикация статистических материалов (статистических сборников, ежегодников, пресс-выпусков, докладов) о развитии страны, регионов, отраслей и т.д.;

7) совершенствование учета, отчетности, системы показателей и методов анализа.

3. Сущность и организационные формы статистического наблюдения

Статистическое наблюдение - это предварительная стадия статистического исследования, которая представляет собой планомерный, научно организованный учет (сбор) первичных статистических данных о массовых социально-экономических явлениях и процессах.

Не всякий сбор данных можно назвать статистическим наблюдением. Наблюдение будет статистическим, во-первых, когда оно сопровождается регистрацией изучаемых фактов в соответствующих учетных документах для дальнейшего их обобщения, во-вторых - когда носит массовый характер. Это обеспечивает охват значительного числа случаев проявления того или иного процесса, необходимого и достаточного для того, чтобы получить данные, которые касаются не только отдельных единиц совокупности, но и всей совокупности в целом.

Статистическое наблюдение должно отвечать ряду важнейших требований:

а) проводиться непрерывно и систематически;

б) учет массовых данных должен быть таким, чтобы не только обеспечивалась полнота данных, но и учитывалось их постоянное изменение;

в) данные должны быть максимально достоверны и точны;

г) исследуемые явления должны иметь не только научную, но и практическую ценность.

В статистике используются 2 организационные формы наблюдения:

1. Отчетность - официальный документ, который скрепляется подписями лиц, ответственных за предоставление и достоверность собранных сведений, и утверждается органами государственной статистики. Кроме годовой может иметь место ежедневная, недельная, двухнедельная, месячная и квартальная отчетность.

2. Специально организованное статистическое наблюдение - охватывает те явления, которые не получают достаточного отражения в первичном учете и отчетности, а также для дополнения и уточнения данных внутри хоз. учета. Сюда можно отнести перепись. На практике проводится перепись населения, материальных ресурсов, зеленых насаждений, незавершенных строительных объектов, оборудования и т.д.

Перепись - наблюдение, повторяющееся через равные промежутки времени, задачей которого является не только определение численности и состава исследуемой совокупности, но и анализ количественных изменений в период между двумя обследованиями. Наиболее известны переписи населения.

4. План статистического наблюдения

План статистического наблюдения состоит из двух частей: программно-методологической и организационной.

Программно-методологическая часть плана - это определение цели, установление объекта, единиц наблюдения, элементов совокупности, составление программы наблюдения.

Цель наблюдения определяется конкретными потребностями в статистических данных. Согласно цели определяют объект и единицу наблюдения.

Объект наблюдения

- совокупность изучаемых явлений. Необходимо четко определить его границы и существенные признаки. Например, перепись производственного оборудования предусматривает четкую классификацию оборудования (производственное, энергетическое и другие виды).

Единица наблюдения

является источником информации: предприятие, организация, семья. Носителями признаков, которые подлежат регистрации, являются элементы совокупности. Именно они подвергаются непосредственному обследованию.

Так, при переписи производственного оборудования единицей является предприятие, а элементом совокупности - единица оборудования. Элемент совокупности и единица наблюдения могут совпадать, как в случае переписи населения.

Программа наблюдения содержит перечень признаков, подлежащих регистрации. Вопросы программы содержатся в статистических формулярах, имеющих форму анкеты, опросного листа или бланка. Правильно ответить на вопросы помогает инструкция, содержащая пояснения и указания к программе наблюдений.

5. Организационные вопросы плана статистического наблюдения

Организационная часть плана определяет место, время и органы наблюдения, график подготовки и инструктажа кадров, материально-техническую базу наблюдения

Местом наблюдения считают пункт, где непосредственно регистрируются признаки единиц совокупности в формулярах.

Время наблюдения разделяют на объективное и субъективное. Объективным называют время, к которому относятся данные наблюдения. Это определенный момент или период времени. Например, производство видов продукции учитывается за определенный период, а наличие жилищного фонда - на определенную дату. Момент времени, положением на который проводится регистрация признаков, называется критическим. Критическим моментом переписи населения 1989 г. было 12 часов ночи с 11 на 12 января. Период, на протяжении которого регистрируются признаки объекта наблюдения, называется субъективным временем. Если срок представления месячного отчета до 5 февраля, то субъективное время (время составления отчета) будет с 1 по 5 февраля, а объективное - один месяц.

6. Программно-методологические вопросы плана статистического наблюдения

Программа наблюдения содержит перечень признаков, подлежащих регистрации. Вопросы программы содержатся в статистических формулярах, имеющих форму анкеты, опросного листа или бланка. Правильно ответить на вопросы помогает инструкция, содержащая пояснения и указания к программе наблюдений.

7. Ошибки наблюдения

Точность и достоверность данных является наиболее важным требованием статистики.

Точностью считается мера соответствия данных наблюдения действительной их величине, достоверностью - мера объективного отображения ими сущности явлений и процессов.

Ошибки наблюдения - расхождения между данными наблюдения и действительными значениями показателей.

Различают ошибки регистрации и репрезентативности.

Ошибками регистрации называются такие, которые возникают в результате неправильного установления фактов или их неправильной записи. Они бывают случайными или систематическими.

Случайные ошибки

возникают вследствие действия случайных причин и искажают данные в ту или иную сторону. Влияние их на обобщающие показатели уравновешивается.

Систематические ошибки приводят к значительным отклонениям общих результатов наблюдений. Они бывают преднамеренные и непреднамеренные (например, непреднамеренной является ошибка, связанная с тенденцией округлять свой возраст людьми старшего поколения, преднамеренные ошибки часто встречаются при составлении отчетности предприятий).

Ошибки репрезентативности возникают только при несплошном наблюдении в тех случаях, когда отобранная часть совокупности не полностью отражает состав совокупности в целом.

Ошибки наблюдения выявляются путем проверки и контроля достоверности данных. Прежде всего, осуществляют внешний контроль формуляров наблюдений. Проверяют правильность и полноту их заполнения. Затем осуществляют логический и арифметический контроль.

Логический контроль обычно состоит в сопоставлении ответов на взаимосвязанные вопросы, что позволяет выявить несовместимость ответов. Арифметический контроль заключается в проверке всех обобщающих показателей и в согласовании тех показателей, которые выводятся один из другого.



8. Сводка

В результате статистического наблюдения собирают сведения о каждой единице наблюдения, т.е. исходный материал. Дальнейшая задача состоит в приведении этого материала в определенный порядок. Она решается с помощью сводки.

Сводка в узком смысле слова -- это подсчет итогов в группах и подгруппах и оформление этого материала в таблицы.

Сводка в широком смысле слова -- это процесс рациональной обработки данных наблюдения с целью приведения их в стройную систему, удобную для анализа и практического использования.

Основная задача сводки состоит в систематизации и обобщении результатов наблюдения таким образом, чтобы стали возможными выявление характерных черт совокупности и определение тенденции в целом.

Этапы сводки:

1) группировка полученных при наблюдении данных;

2) разработка системы показателей, характеризующих типичные группы и подгруппы изучаемой совокупности явлений;

3) подсчет итогов в группах и подгруппах;

4) оформление таблиц.

Программа сводки в общем виде содержит перечень групп, на которые нужно распределить совокупность, а также перечень показателей, используемых для характеристики совокупности в целом, ее отдельных частей.

План сводки -- это этапы ее последовательности, сроки выполнения отдельных частей сводки, исполнители и порядок изложения результатов сводки.



9. Группировки, их виды

Группировка -- это метод, который позволяет распределить совокупность на группы по признакам сходства или различия. Одним из важнейших этапов группировки является выбор группировочного признака, потому что от этого зависят результаты сводки и группировки в целом. Выбор признаков в каждом конкретном случае должен основываться на экономической сущности изучаемого явления, на основе тщательного анализа.

С помощью метода группировки решаются следующие важнейшие задачи:

1) выделение социально-экономических типов;

2) определение структуры однотипных совокупностей;

3) выявление связи и зависимости между явлениями.

Существуют несколько различных классификаций группировок.

В зависимости от задач, решаемых группировкой, выделяют:

1) типологические группировки -- в их основе лежит выделение социально-экономических типов общественных явлений;

2) структурные группировки -- характеризующие распределение какой-либо совокупности на группы в процентах к итогу;

3) аналитические группировки -- характеризующие взаимосвязь между изучаемыми признаками.

В зависимости от количества группировочных признаков выделяют:

1) простые группировки -- это распределение совокупности на группы по одному признаку;

2) комбинационные группировки -- это распределение совокупности по двум-трем признакам, взятым в комбинации друг с другом. В этой группировке группы, образованные по одному признаку, разделяются на подгруппы по другому признаку.

В зависимости от характера группировочного признака различают:

1) атрибутивные группировки -- в их основе лежит качественный признак, выражающийся словом;

2) количественные группировки -- в их основе лежит количественный признак, выражающийся числом.

В зависимости от характера статистических данных различают:

1) первичные группировки -- это группировки, построенные непосредственно на основе данных наблюдения. Эти группировки осуществляются органами статистики или предприятиями;

2) вторичные группировки - это группировки, построенные на основе данных других группировок, т.е. это образование новых трупп на основе ранее проведенной группировки.

10. Ряды распределения

Важнейшей частью статистического анализа является построение рядов распределения (структурной группировки) с целью выделения характерных свойств и закономерностей изучаемой совокупности. В зависимости от того, какой признак (количественный или качественный) взят за основу группировки данных, различают соответственно типы рядов распределения.

Если за основу группировки взят качественный признак, то такой ряд распределения называют атрибутивным (распределение по видам труда, по полу, по профессии, по религиозному признаку, национальной принадлежности и т.д.).

Если ряд распределения построен по количественному признаку, то такой ряд называют вариационным. Построить вариационный ряд - значит упорядочить количественное распределение единиц совокупности по значениям признака, а затем подсчитать числа единиц совокупности с этими значениями (построить групповую таблицу).

Графически ряды распределения изображаются в виде:

1) гистограмма - график, по которому интервальный вариационный ряд изображается в виде смежных друг с другом столбиков. (По оси Ох - границы интервалов, по Оу - частота интервала).

2) полигон распределения - график, на котором график распределения изображается в виде линейной диаграммы. (По Ох - значение варьируемого признака, по Оу - частота).

3) кумулята - график, на котором по Ох - значения варьируемого признака или верхние границы интервалов, а по Оу - накопленные частоты.

4) огива - а) график, на котором по Ох - значения варьируемого признака, по Оу - частость признака;

б) график, на котором по Ох - накопленная частота, по Оу - значения варьируемого признака.

11. Абсолютные величины

Первичная статистическая информация выражается прежде всего в виде абсолютных показателей, которые являются количественной базой всех форм учета.

Абсолютные показатели характеризуют итоговую численность единиц совокупности или ее частей, размеры (объемы, уровни) изучаемых явлений и процессов, выражают временные характеристики. Абсолютные показатели могут быть только именованными числами, где единица измерения выражается в конкретных цифрах.

В зависимости от сущности исследуемого явления и поставленных задач единицы измерения могут быть натуральными (физические меры массы, длины, объема), условно-натуральными (например, молочные продукты с разным содержанием сливочной основы, мыло с разным содержанием жирных кислот и т.д.), стоимостными (денежное выражение) и трудовыми (затраты труда, трудоемкость технологических операций в человеко-днях, человеко-часах).

Вся Cовокупность абсолютных величин включает как индивидуальные показатели (характеризуют значения отдельных единиц совокупности), так и суммарные показатели (характеризуют итоговое значение нескольких единиц совокупности или итоговое значение существенного признака по той или иной части совокупности).

Абсолютные показатели следует также подразделить на моментные и интервальные.

Моментные абсолютные показатели характеризуют факт наличия явления или процесса, его размер (объем) на определенную дату времени.

Интервальные абсолютные показатели характеризуют итоговый объем явления за тот или иной период времени (например, выпуск продукции за квартал или за год и т. д.), допуская при этом последующее суммирование.

12. Относительные величины

Относительныевеличины -- это отвлеченные статистические величины, выражающие количественное соотношение двух величин. Относительные величины измеряются в коэффициентах, процентах, промилях, комплексных единицах.

Виды относительных величин:

1)относительные величины динамики -- это отношение фактической величины показателя в отчетном периоде (У₁) к фактической его величине в базисном, предшествующем периоде(У₀):

ОВД= (У₁ /У₀ )х100%.

Относительные величины динамики характеризуют изменение явления во времени. В статистике эти показатели называются темпами роста;

2) относительные величины выполнения плана -- это отношение фактической величины показателя (У₁) к плановой его величине (У_план) того же периода:

ОВВП= (У₁/У_план)х100%.

Эта относительная величина показывает степень выполнения плана в процентах;

3) относительная величина выполнения планового задания -- это отношение планируемой величины показателя (У_план) к фактически достигнутой величине в предшествующем периоде, т.е. в базисном (у₀):

ОВПЗ=(У_план /У₀)х100%.

Показывает, на сколько процентов плановое задание выше (ниже) фактически достигнутого в базисном периоде. Эту величину называют плановым темпом роста;

4) относительная величина структуры -- показывает состав явления, выраженный в форме доли или удельного веса. Доля (d) -- это отношение части к целому, т.е. отношение составных частей совокупности к ее общему объему. Удельный вес -- это доля, выраженная в процентах. Относительные величины структуры используются в статистике для характеристики структурных сдвигов;

5) относительная величина координации -- показывает соотношение частей целого, т.о. отношение последовательно всех частей к одной из них, взятой за базу. За базу принимают наименьшее значение. Относительная величина координации показывает, сколько единиц данной части целого приходится на другую ее часть, принятую за базу сравнения;

6) относительная величина интенсивности -- это отношение двух разноименных величин, связанных между собой. Характеризует степень развития какого-либо явления в определенной среде;

7) относительная величина сравнения -- это отношение одноименных величин, характеризующих разные объекты изучения за один и тот же период. Показывает, во сколько раз числитель больше (меньше) знаменателя.



13. Понятие вариации, ее значение

Вариацию можно определить как количественное различие значений одного и того же признака у отдельных единиц совокупности.

Термин «вариация» имеет латинское происхождение - variatio, что означает различие, изменение, колеблемость. Изучение вариации в статистической практике позволяет установить зависимость между изменением, которое происходит в исследуемом признаке, и теми факторами, которые вызывают данное изменение.

Для измерения вариации признака используют как абсолютные, так и относительные показатели.

К абсолютным показателям вариации относят: размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение, дисперсию.

К относительным показателям вариации относят: коэффициент осцилляции, линейный коэффициент вариации, относительное линейное отклонение и др.

14. Виды вариации и система показателей вариации

Вариация - это количественное различие значений одного и того же признака у отдельных единиц совокупности.

Виды вариаций:

1. Альтернативная - это вариация, при которой изучаемый признак принимает только одно из двух значений, противоположных по своей сути.

2. Систематическая - это изменение признака в определенном направлении.

3. Случайная - вариация, не имеющая явно выраженного направления, т.е. изменчивость признака непредсказуема.

Изменчивость явления в статистическом анализе отображается с помощью характеристик, называемых системой показателей вариации.

1. Абсолютные показатели:

а) размах вариации;

б) дисперсия;

в) среднее квадратическое отклонение;

г) среднее линейное отклонение.

2. Относительные показатели:

а) линейный коэффициент вариации;

б) коэффициент асциляции;

в) коэффициент детерминации;

г) эмпирическое корелляционное отношение.

15. Абсолютные показатели вариации

1. Размах вариации. Это самый доступный по простоте расчета абсолютный показатель, который определяется как разность между самым большим и самым малым значениями признака у единиц данной совокупности: .

2. Среднее линейное отклонение (d) вычисляют для того, чтобы учесть различия всех единиц исследуемой совокупности. Эта величина определяется как средняя арифметическая из абсолютных значений отклонений от средней. Так как сумма отклонений значений признака от средней величины равна нулю, то все отклонения берутся по модулю.

Формула среднего линейного отклонения (простая) .

Формула среднего линейного отклонения (взвешенная) .

3. Дисперсия - это среднее арифметическое квадратов отклонения наблюдаемых значений признака от их

среднего значения.

Формулы дисперсии взвешенной и простой:

4. Среднее квадратическое отклонение - это квадратный корень из дисперсии.

Среднее квадратическое отклонение простое

.

Среднее квадратическое взвешенное

.

16. Относительные показатели вариации

Основной недостаток абсолютных показателей заключается в том, что они не позволяют сопоставлять между собой средние отклонения различных показателей. Для сопоставления необходимы относительные показатели, характеризующие относительную колеблемость. К ним относятся:

1) коэффициент вариации. Рассчитывается как процентное отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической величине:

;

2) коэффициент колеблемости. Рассчитывается как процентное отношение среднего абсолютного (линейного) отклонения к средней арифметической величине:

;

3) коэффициент асциляции. Рассчитывается как отношение вариационного размаха к средней арифметической величине:

.

С помощью относительных показателей вариации решаются следующие задачи:

1) сравнение степени вариации в процентах различных признаков в одной и той же совокупности;

2) сравнение степени вариации одного и того же признака в различных совокупностях.

17. Понятие о выборочном наблюдении и выборочной совокупности

Выборочное наблюдение -- это такой тип несплошного наблюдения, при котором обследованию подвергаются не все единицы изучаемой совокупности, а лишь отобранные в определенном порядке.

Применение выборочного наблюдения способствует:

1) экономии времени и средств в результате сокращения объема работ;

2) минимизации порчи или уничтожения исследуемых объектов;

3) возможности детального исследования каждой единицы наблюдения при неосуществимости охвата всех единиц;

4) достижению большей точности результатов обследования.

Выборочная совокупность (выборка) (n) -- это совокупность случайно отобранных объектов из генеральной совокупности.

Генеральная совокупность (N) -- это совокупность объектов, явлений или процессов, из которых производится выборка.

18. Способы отбора единиц в выборочную совокупность

Распространены следующие виды выборочного наблюдения:

Простая случайная выборка (собственно-случайная) есть отбор единиц из генеральной совокупности путем случайного отбора, но при условии вероятности выбора любой единицы из генеральной совокупности. Отбор проводится методом жеребьевки или по таблице случайных чисел.

Типическая (стратифицированная) выборка предполагает разделение неоднородной генеральной совокупности на типологические или районированные группы по какому-либо существенному признаку, после чего из каждой группы производится случайный отбор единиц.

Для серийной (гнездовой) выборки характерно то, что генеральная совокупность первоначально разбивается на определенные равновеликие или неравновеликие серии (единицы внутри серий связаны по определенному признаку), из которых путем случайного отбора отбираются серии и затем внутри отобранных серий проводится сплошное наблюдение.

Механическая выборка представляет собой отбор единиц через равные промежутки (по алфавиту, через временные промежутки, по пространственному способу и т.д.). При проведении механического отбора генеральная совокупность разбивается на равные по численности группы, из которых затем отбирается по одной единице.

Комбинированная выборка основана на сочетании нескольких способов выборки.

Многоступенчатая выборка есть образование внутри генеральной совокупности вначале крупных групп единиц, из которых образуются группы, меньшие по объему, и так до тех пор, пока не будут отобраны те группы или отдельные единицы, которые необходимо исследовать.

Выборочный отбор может быть повторным и бесповторным.

При повторном отборе вероятность выбора любой единицы не ограничена. При бесповторном отборе выбранная единица в исходную совокупность не возвращается.

Для отобранных единиц рассчитываются обобщенные показатели (средние или относительные) и в дальнейшем результаты выборочного исследования распространяются на всю генеральную совокупность.

19. Средняя и предельная ошибка для показателей средней величины

В процессе всякого наблюдения возникают ошибки регистрации. При выборочном наблюдении возникают специфические ошибки -- ошибки репрезентативности (или представительности) выборки.

Ошибка выборки -- это разность между обобщающими выборочными показателями и соответствующими показателями генеральной совокупности.

Ошибка выборочной средней - это разность между выборочной средней и генеральной средней, возникающая в результате несплошного характера наблюдения.

Ошибка выборочной средней бывает:

1. Средней:

а) при повторном отборе:	б) при бесповторном отборе:

2. Предельной: , где t - коэффициент доверия.

20. Средняя и предельная ошибка для показателей доли

Ошибка выборки -- это разность между обобщающими выборочными показателями и соответствующими показателями генеральной совокупности.

Ошибка выборочной доли бывает:

1. Средней:

2. Предельной: , где t - коэффициент доверия.

21. Определение необходимого объема выборки

Определение необходимого объема выборки основывается на формулах предельных ошибок выборочной доли и выборочной средней.

22. Понятие о малой выборке

Малая выборка - это выборочное наблюдение, численность единиц которого не превышает 20-30 и может составлять 5-6 единиц.

При анализе малой выборки рассчитывают:

1) среднюю ошибку:

;

2) предельную ошибку: .

Кроме большой выборки используются так называемые малые выборки (n < 30), которые могут иметь место в случаях нецелесообразности использования больших выборок. При расчете ошибок малой выборки необходимо учесть, что при определении доверительных интервалов исследуемого показателя в генеральной совокупности или при нахождении вероятности допуска той или иной ошибки необходимо использовать таблицы вероятности Стьюдента, где Р = S (t, n), при этом Р определяется в зависимости от объема выборки

23. Динамические ряды: понятие и их характеристика

Ряды динамики - это значения статистических показателей, которые представлены в определенной хронологической последовательности.

Каждый динамический ряд содержит две составляющие:

1) показатели периодов времени (годы, кварталы, месяцы, дни или даты);

2) показатели, характеризующие исследуемый объект за временные периоды или на соответствующие даты, которые называют уровнями ряда.

Уровни ряда выражаются как абсолютными, так и средними или относительными величинами. В зависимости от характера показателей строят динамические ряды абсолютных, относительных и средних величин. Ряды динамики из относительных и средних величин строят на основе производных рядов абсолютных величин. Различают интервальные и моментные ряды динамики.

Динамический интервальный ряд содержит значения показателей за определенные периоды времени. В интервальном ряду уровни можно суммировать, получая объем явления за более длительный период, или так называемые накопленные итоги.

Динамический моментный ряд отражает значения показателей на определенный момент времени (дату времени). В моментных рядах исследователя может интересовать только разность явлений, отражающая изменение уровня ряда между определенными датами, поскольку сумма уровней здесь не имеет реального содержания.



24. Сопоставимость уровней в рядах динамики

Сопоставимость -- это сравнимость показателей во времени.

Несопоставимость данных во времени может быть вызвана следующими причинами:

1) территориальными изменениями; 2) изменением единиц счета;

3) изменением методологии расчетов; 4) изменением круга охвата объектов.

Основ. условием для получения правильных выводов при анализе ряда динамики явл-ся сопоставимость его уровней.

Условия сопоставимости уровней ряда динамики:

1) Должна быть обеспечена одинаковая полнота охвата различных частей явления. Уровни динамического ряда за отдельные периоды времени должны харкт-вать размер явления по одному и тому же кругу, входящий в его состав частей.

2) при определении сравниваемых уровней ряда динамики необх. использовать единую методологию их расчета.

3)Равенство периодов, за к-рые приводятся данные.

4)Необходимо использовать одинаковые единицы измерения. При харак-ки стоимостных показателей во времени долж. б. устранено влияние изменение цен необх. оценка изучаемого показ-ля в ценах одного периода (в сопоставимых ценах)

5)Исходя из цели исследов-ия данные по тер-риям, границы которые изменились долж. б. пересчитаны в старых пределах.

Для приведения уровней ряда дин-ки к сопоставимому виду использ. прием, который наз-ся смыкание рядов динамики.

Смыкание - объединение в один ряд двух или нескольких рядов динам., уровни которых исчислены по разной методике или разными территориальными границами. Чтобы произвести смыкание рядов необх, чтобы для одного из периодов (переходного) имелись данные, рассчитанные по разной методике или в разных границах.

25. Определение степени изменчивости отдельных уровней ряда

Абсолютный прирост выражает абсолютную скорость изменения ряда динамики и определяется как разность между данным уровнем и уровнем, принятым за базу сравнения. Коэффициент роста K_i определяется как отношение данного уровня к предыдущему или базисному, показывает относительную скорость изменения ряда. Если коэффициент роста выражается в процентах, то его называют темпом роста. Темп прироста Т_П определяется как отношение абсолютного прироста данного уровня к предыдущему или базисному. Темп прироста можно рассчитать и иным путем: как разность между темпом роста и 100 % или как разность между коэффициентом роста и 1 (единицей):1) Т_п = Т_р - 100%; 2) Т_п = K_i - 1. Абсолютное значение одного процента прироста A_i . Представляет собой одну сотую часть базисного уровня, но одновременно представляет собой и отношение абсолютного прироста к соответствующему темпу роста.



26. Определение средней изменчивости динамического ряда

Для интервального ряда динамики абсолютных показателей средний уровень ряда рассчитывается по формуле простой средней арифметической: Для моментного динамического ряда с равными интервалами рассчитывается по формуле средней хронологической: Средний уровень моментного ряда с неравными интервалами рассчитывается по формуле средней арифметической взвешенной Средний абсолютный прирост (средняя скорость роста) определяется как средняя арифметическая из показателей скорости роста за отдельные периоды времени: Средний коэффициент роста рассчитывается по формуле средней геометрической из показателей коэффициентов роста за отдельные периоды: где К_р1 , К_р2 , ..., К_{р n-1} - коэффициенты роста по сравнению с предыдущим периодом; n - число уровней ряда. Средний темп роста, %. Это средний коэффициент роста, который выражается в процентах: Средний темп прироста , %. Для расчета данного показателя первоначально определяется средний темп роста, который затем уменьшается на 100%. Его также можно определить, если уменьшить средний коэффициент роста на единицу:



27. Корреляционно-регрессионный анализ

Различают 2 типа связей меду различными явлениями и их признаком функциональную и статистическую.

Функциональной называется такая связь, когда с изменением значения одной из переменных вторая изменяется строго определенным образом, т.е., значению одной переменной соответствует одно или несколько точно заданных значений другой переменной. Функциональная связь возможна лишь в том случае, когда переменная у зависит от переменной х и не от каких других факторов не зависит, но в реальной жизни такое невозможно.

Статистическая связь существует в том случае, когда с изменением значения одной из переменных вторая может в определенных пределах принимать любые значения, но ее статистические характеристики изменяются по определ. закону.

Важнейший частный случай статистической связи - корреляционная связь. При корреляционной связи разным значениям одной переменной соответствуют различные средние значения другой переменной, т.е. с изменением значения признака х закономерным образом изменяется среднее значение признака у.

Коррел. связь может возникнуть разными путями:

- причинная зависимость вариации результативного признака от вариации факторного признака.

- Корреляционная связь может возникнуть между 2 следствиями одной причины (пожары, кол-во пожарников, размер пожара)

- Взаимосвязь признаков каждый из которых и причина и следствие одновременно (производительность труда и з/плата)

В статистике принято различать следующие виды зависимости:

1. парная корреляция - связь между 2^мя признаками результ. и фактор-м, либо между двумя факторными.

2. частная корреляция - зависимость между результативным и одним факторным признаком при фиксированном значении др факторного признака.

3. множественная корреляция - зависимость результативного признака от двух и более факторных признаков включенных в исследование.

Задачей корреляционного анализа является количественная оценка тесноты связи между признаками. Регрессия исследует форму связи.

Задача регрессионного анализа - определение аналитического выражения связи.

Корреляционно-регрессионный анализ как общее понятие включает в себя изменение тесноты связи и установления аналитического выражения связи.

Условия применения и ограничения К.-Р. Анализа:

1. наличие массовых данных, т.к. корреляционная связь является статистической

2. необходима качест-ая однородность совокупности.

подчинение распределения совокупности по результативному и факторному признаку, нормальному закону распределения, что связано с применением метода наименьших квадратов.

28. Определение основной закономерности развития явления

Уровни динамического ряда изменяются под влиянием двух групп факторов: систематических (детерминированных) и случайных. Задача исследователя состоит в устранении в какой-то мере случайных факторов и выявлении основной тенденции развития уровней динамического ряда.

Эта задача может быть решена двумя способами:

1) сглаживанием по методу скользящих средних;

2) аналитическим выравниванием по методу наименьших квадратов.

Суть сглаживания уровней динамического ряда по методу скользящей средней заключается на идее перехода от менее крупных интервалов времени к более крупным. В сглаживании постепенно участвуют все уровни ряда путем передвижки на один уровень вперед.

Например, первое значение сглаженного динамического ряда рассчитывается по формуле: . Второе значение сглаженного динамического ряда рассчитывается по формуле:

…, где k -- период сглаживания.

Таким образом, полученные средние величины, , ... образуют сглаженный ряд динамики.

Сглаживание можно производить и для четного периода, например для четырех лет. Вспомогательный ряд скользящих средних рассчитывается так же, как и при нечетном периоде, а основной рассчитывается постепенно на основе двух соседних средних вспомогательного ряда по формуле простой средней.

Аналитическое выравнивание -- это более сложный прием выявления основных тенденций динамического ряда. Данный процесс включает два этапа:

1) выбор вида кривой (функции), форма которой соответствует характеру изменения динам-го ряда;

2) определение параметров и выравн-ых значений уровней динам-го ряда.

На первом этапе на линейном графике по фактическим данным строят ломаную кривую. При этом по оси абсцисс откладывают время, а по оси ординат -- значения динамического ряда. Затем глазомерно оценивают ее и выбирают наиболее подходящую кривую. Это может быть прямая или парабола, показательная функция и т.д. Во всех случаях выбранная кривая должна удовлетворять методу наименьших квадратов. Его суть: где y -- фактические уровни динамического ряда; -- выровненные или теоретические уровни для каждого периода t.

На втором этапе аналитического выравнивания параметры функции, например прямой определяются с помощью системы нормальных уравнений, например:

Определив и , подставляют их значения в уравнение прямой, где t -- время.

29. Характеристика сезонной неравномерности

статистический наблюдение группировка индекс

Анализ рядов динамики предполагает и исследование сезонной неравномерности (сезонных колебаний), под которыми понимают устойчивые внутригодовые колебания, причиной которых являются многочисленные факторы, в том числе и природно-климатические. Сезонные колебания измеряются с помощью индексов сезонности, которые рассчитываются двумя способами в зависимости от характера динамического развития. При относительно неизменном годовом уровне явления индекс сезонности можно рассчитать как процентное отношение средней величины из фактических уровней одноименных месяцев к общему среднему уровню за исследуемый период: В условиях изменчивости годового уровня индекс сезонности определяется как процентное отношение средней величины из фактических уровней одноименных месяцев к средней величине из выровненных уровней одноименных месяцев:

30. Понятие об индексах, их значение. Индексируемые признаки. Индексный метод

Индексный метод является одним из важнейших методов в статистике. Индексы относятся к числу обобщающих показателей. Следует различать понятие индекса в широком и узком смысле.

В широком смысле индекс -- это относительная величина, характеризующая изменения явлений во времени (динамику). Но подобные относительные величины могут быть рассчитаны лишь для простых явлений или однородных совокупностей, единицы которых могут быть суммированы. Такие совокупности называются соизмеримыми.

Индекс в узком смысле слова -- это обобщающий показатель сравнения двух совокупностей, состоящий из элементов, непосредственно не поддающихся суммированию.

С помощью индексов решаются две основные задачи:

1) синтетическая задача -- обобщение, синтез динамики отдельных элементов в сложные явления в одном обобщающем показателе (сводном индексе);

2) аналитическая задача -- анализ влияния изменения отдельных факторов на изменение сложного явления.

Индексы могут относиться либо к отдельным элементам сложного экономического явления, либо ко всему явлению в целом. ИНДЕКСНЫЙ МЕТОД- метод статистического исследования, позволяющий с помощью индексов соизмерять сложные социально-экономические явления путем приведения анализируемых величин к некоторому общему единству. Метод применяется для изучения динамики явления, позволяет выявлять и измерять влияние факторов на изменение изучаемого явления. (pq).

31. Виды индексов

По степени охвата элементов явления индексы делят на индивидуальные и общие (сводные). Индивидуальные индексы (i) - это индексы, которые характеризуют изменение только одного элемента совокупности. Общий (сводный) индекс (I) характеризует изменение по всей совокупности элементов сложного явления. Если индексы охватывают только часть явления, то их называют групповыми. В зависимости от способа изучения общие индексы могут быть построены или как агрегатные индексы, или как средние взвешенные индексы (средние из индивидуальных). Способ построения агрегатных индексов заключается в том, что при помощи так называемых соизмерителей можно выразить итоговые величины сложной совокупности в отчетном и базисном периодах, а затем первую сопоставить со второй. Средние индексы: арифметические и гармонические. Индексы средних величин. В статистике имеют большое значение индексы переменного и фиксированного состава, которые используются при анализе динамики средних показателей. Индексом переменного состава называют отношение двух средних уровней. Индекс фиксированного состава есть средний из индивидуальных индексов. Он рассчитывается как отношение двух стандартизованных средних, где влияние изменения структурного фактора устранено, поэтому данный индекс называют еще индексом постоянного состава. В зависимости от характера и содержания индексируемых величин различают индексы количественных показателей и индексы качественных показателей.

32. Индивидуальные и сводные индексы

физического объема продукции показывает, во сколько раз возрос (уменьшился) выпуск какого-либо одного товара в отчетный период по сравнению с базисным: Индивидуальный индекс цен характеризует изменение цены одного определенного товара в текущий период по сравнению с базисным: Индивидуальный индекс себестоимости единицы продукции показывает изменение себестоимости одного определенного вида продукции в текущий период по сравнению с базисным: Индивидуальный индекс стоимости продукции отражает, во сколько раз изменилась стоимость какого-либо товара в текущий период по сравнению с базисным: Агрегатный индекс -- сложный относительный показатель, который характеризует среднее изменение социально-экономического явления, состоящего из несоизмеримых элементов. Индекс физического объема продукции-- это индекс количественного показателя. Данный индекс показывает, во сколько раз изменилась стоимость продукции из-за изменения объема ее производства. Индекс цен показывает, во сколько раз изменилась стоимость продукции из-за изменения цен или сколько процентов составляет изменение стоимости продукции в результате изменения цен. Индекс стоимости продукции Данный индекс показывает, во сколько раз изменилась стоимость продукции отчетного периода по сравнению с базисным.

33. Индексы средних величин

Средний индекс -- это индекс, вычисленный как средняя величина из индивидуальных индексов. Средний арифметический индекс будет тождествен агрегатному индексу, если весами индивидуальных индексов будут слагаемые знаменателя агрегатного индекса.средний гарм-й индекс исп-ся в том случае, если в индексном отношении неизвестен знаменатель. Индексом переменного состава называется индекс, выражающий соотношение средних уровней изучаемого явления, относящихся к разным периодам времени. Индекс переменного состава отражает изменение не только индексируемой величины, но и структуры совокупности. Индекс постоянного состава -- исчисленный с весами, зафиксированными на уровне одного какого-либо периода, и показывающий изменение только индексируемой величины.

Под индексом структурных сдвигов понимают индекс, характеризующий влияние изменения только структуры изучаемого явления на динамику среднего уровня этого явления.

Ин-с пер=инд.пост.*инд.стр.

34. Изучение взаимосвязи между качественными признаками

Для исследования взаимосвязи качественных альтернативных признаков, принимающих только 2 взаимоисключающих значения, используется коэффициент ассоциации и контингенции. Они рассчитываются по формуле:

Если коэффициент ассоциации 0,5, а коэффициент контингенции 0,3, то можно сделать вывод о наличии существенной зависимости между изучаемыми признаками. Если признаки имеют 3 или более градаций, то для изучения взаимосвязей используются коэффициенты Пирсена и Чупрова. Они рассчитываются по формулам:

...