Теория статистики

Размещено на http://www.allbest.ru/

РЕФЕРАТ

на тему: «Теория статистики»

Содержание

1. Введение в теорию статистики

1.1 Понятие статистики

1.2 Особенности статистической методологии

2. Статистическое наблюдение

2.1 Понятие статистического наблюдения

3. Сводка и группировка данных. Ряды распределения. Статистические таблицы. Статистические графики

3.1 Понятие и виды сводки и группировки

3.2 Принципы построения группировок

3.3 Статистические таблицы

1. Введение в теорию статистики

1.1 Понятие статистики

Статистика - это общественная наука, которая позволяет собрать, упорядочить и анализировать количественные характеристики и параметры различных массовых явлений.

Статистикой называют также различного рода числовые данные, характеризующие различные стороны жизни государства: политические отношения, культуру, население, производство и т.д.

Черты и особенности предмета статистической науки:

1. Статистика исследует не единичные факты, а массовые явления и процессы, выступающие как множества единичных фактов, обладающих как индивидуальными, так и общими признаками. Объектом статистического исследования называют статистическую совокупность. Статистическая совокупность (population) - это множество единиц, обладающих массовостью, однородностью, определённой целостностью, взаимозависимостью состояний отдельных единиц и наличием вариации. Каждый отдельный элемент данного множества называется единицей статистической совокупности (item or unit). Каждая единица совокупности обладает индивидуальными характеристиками, отличающими ее от других единиц совокупности, т.е. существует так называемая вариация признака. Сходство единиц по каким-либо существенным признакам и различие по каким-либо менее существенным признакам характеризует качественную однородность совокупности.

2. Статистика изучает количественную сторону общественных явлений и процессов в конкретных условиях места и времени. Таким образом, предметом статистики выступают размеры и количественные соотношения социально-экономических явлений, закономерности их связи и развития.

3. Статистика позволяет охарактеризовать структуру общественных явлений, т.е. внутреннее строение массовых явлений (статистического множества).

4. Статистика изучает изменение уровня, и структуры явления во времени, т.е. в динамике.

5. Статистика выявляет связи между явлениями и процессами, которую называют статистической закономерностью.

Таким образом, статистика - это общественная наука, которая изучает количественную сторону качественно определённых массовых социально-экономических явлений и процессов, их структуру и распределение, размещение в пространстве, движение во времени, выявляя действующие количественные зависимости, тенденции и закономерности, причем в конкретных условиях места и времени.

1.2 Особенности статистической методологии

Под статистической методологией понимается система приёмов и методов, направленных на изучение количественных закономерностей, проявляющихся в структуре, динамике и взаимосвязях социально-экономических явлений.

Статистическое исследование состоит из трех стадий, прохождение которых связано с использованием специальных методов, рассматриваемых по мере изучения курса.

Начальной стадией статистических исследований является статистическое наблюдение - научно организованный сбор сведений об изучаемых социально-экономических процессах или явлениях. Полученные данные являются исходным материалом для выполнения последующих этапов статистического исследования. Эти данные необходимо обработать определённым образом. Такая обработка является следующей стадией статистического исследования и представляет собой сводку исходных данных для получения обобщающих характеристик исследуемого процесса или явления. Результаты статистической сводки и группировки излагаются в виде статистических таблиц. Заключительной стадией статистического исследования является статистический анализ, в процессе которого исследуется структура, динамика и взаимосвязи общественных явлений и процессов. сводка группировка наблюдение статистический данная

Общая теория статистики является наукой о наиболее общих принципах, правилах и законах цифрового освещения социально-экономических явлений. Она является методологической основой всех отраслей статистики.

2. Статистическое наблюдение

2.1 Понятие статистического наблюдения

Под статистическими данными понимают совокупность количественных характеристик социально-экономических явлений и процессов, полученных в результате статистического наблюдения, их обработки или соответствующих расчетов.

Статистическое наблюдение - это массовое, планомерное, научно организованное наблюдение за явлениями социальной и экономической жизни, которое заключается в регистрации отобранных признаков у каждой единицы совокупности. Процесс статистического наблюдения включает следующие этапы:

1. Подготовка наблюдения. На этой стадии решаются научно-методологические и организационные вопросы. К научно-методологическим вопросам относятся определение цели и объекта наблюдения, состава признаков, подлежащих регистрации; разработка документов для сбора данных; выбор отчетной единицы и единицы, относительно которой будет проводиться наблюдение, а также методов, средств и времени получения данных и т.д. К организационным вопросам - определение состава органов, проводящих наблюдение; подбор и подготовка кадров для проведения наблюдения; составление календарного плана работ по подготовке, проведению и обработке материалов наблюдения; тиражирование документов для сбора данных и др.

2. Проведение массового сбора данных.

3. Разработка предложений по совершенствованию статистического наблюдения.

Под объектом наблюдения понимается некоторая статистическая совокупность, в которой проистекают исследуемые социально-экономические явления.

Единицей наблюдения является составной элемент объекта (единица совокупности).

Отчетная единица - это субъект, от которого поступают данные о единице наблюдения.

Программа наблюдения - это перечень признаков (вопросов), которые необходимо зарегистрировать.

Статистический формуляр - это документ единого образца, содержащий программу и результаты наблюдения.

Под критическим моментом (датой) понимаются конкретный день года, час дня, по состоянию на который должна быть проведена регистрация признаков по каждой единице исследуемой совокупности.

Срок (период) наблюдения - это время, в течение которого происходит заполнение статистических формуляров, т.е. время, необходимое для проведения массового сбора данных.

Формы, виды и способы статистического наблюдения представлены на рис. 2.1.

Ошибки статистического наблюдения

Точность статистического наблюдения - это степень соответствия величины какого-либо показателя, полученной по материалам статистического наблюдения, действительной (фактической) его величине. Расхождение между расчетным и действительным значениями изучаемых величин называется ошибкой наблюдения. Различают:

1. Ошибки регистрации - это отклонения между значением показателя, полученного в ходе статистического наблюдения, и фактическим, действительным его значением.

1.1. Случайные ошибки регистрации - это результат действия различных факторов (например, переставлены цифры, перепутаны соседние строки или графы и т.д.).

1.2. Систематические ошибки регистрации всегда имеют одинаковую тенденцию либо к увеличению, либо к уменьшению показателя по каждой единице наблюдения и поэтому величина показателя по совокупности в целом будет включать накопленную ошибку (например, округления).

2. Отклонение значения показателя обследованной совокупности и его величины по исходной совокупности называется ошибкой репрезентативности.

2.1. Случайные ошибки репрезентативности возникают, если отобранная совокупность неполно воспроизводит всю совокупность в целом.

2.2. Систематические ошибки репрезентативности появляются вследствие нарушения принципов отбора единиц из исходной совокупности, которые должны быть подвергнуты наблюдению.

3. Сводка и группировка данных. Ряды распределения. Статистические таблицы. Статистические графики

3.1 Понятие и виды сводки и группировки

Сводка представляет собой комплекс последовательных операций по обобщению конкретных единичных фактов, образующих совокупность, для выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом.

Простой сводкой называется операция по подсчету общих итогов по совокупности единиц наблюдения.

Сложная сводка - комплекс операций, включающих группировку единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по всему объекту и представление результатов группировки и сводки в виде статистических таблиц.

Группировкой называется расчленение множества единиц изучаемой совокупности на группы по определенным существенным для них признакам.

Статистические группировки по задачам, решаемым с их помощью, делятся на: типологические, структурные и аналитические.

Типологическая группировка - это разделение исследуемой качественно разнородной совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научной группировки. Примером является группировка промышленных предприятий по формам собственности.

При проведении типологической группировки основное внимание должно быть уделено идентификации типов социально-экономических явлений.

Структурной называется группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирующему признаку.

Аналитическая группировка выявляет взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками.

3.2 Принципы построения группировок

Процесс построения группировок состоит из следующих этапов.

1. Определение группировочного признака.

Группировочным признаком называется признак, по которому проводится разбивка единиц совокупности на отдельные группы. Его часто называют основанием группировки.

В основание группировки могут быть положены как количественные, так и качественные признаки. Первые имеют числовое выражение (объем товарооборота, возраст человека и т.д.), а вторые отражают состояние единицы совокупности (пол человека, национальность, и т.д.)

Всю совокупность признаков можно разделить на две группы: факторные и результативные. Факторными называются признаки, под воздействием которых изменяются другие признаки, которые образуют группу результативных признаков.

2. Определение количества групп.

Число групп зависит от задач исследования и вида признака, положенного в основание группировки, численности совокупности. Степени вариации признака.

При построении группировки по качественному признаку групп будет столько, сколько имеется градаций, видов, состояний у этого признака (пол - 2, регионов России - 89 и т.д.).

Если группировка проводится по количественному признаку, то необходимо обратить внимание на число единиц исследуемого объекта и степень колеблемости группировочного признака.

Чем больше колеблемость группировочного признака, тем больше следует образовать групп.

Если распределение признака условно равномерно, то для определения количества групп используется формула Стерджесса:

Гдеn - число групп;

N - объем совокупности.

Недостаток формулы состоит в том, что ее применение дает хорошие результаты, если совокупность состоит из большого числа единиц и распределение единиц по признаку, положенному в основание группировки, близко к нормальному.

1. Определение интервала группировки.

Интервал - значения варьирующего признака, лежащие в определенных границах. Каждый интервал имеет свою величину, верхнюю и нижнюю границы или хотя бы одну из них. Величина интервала - разность между верхней и нижней границами интервала.

Интервалы группировки в зависимости от их величины бывают равные и неравные. Последние делятся на прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие, произвольные и специализированные.

Если вариация признака проявляется в сравнительно узких границах и распределение носит более или менее равномерный характер, то строят группировку с равными интервалами.

Величина равного интервала определяется по следующей формуле:

Прежде чем определять размах вариации, из совокупности рекомендуется исключить аномальные наблюдения (крайние точки).

Полученная величина является шагом интервала.

Открытые интервалы - те, у которых указана только одна граница.

Закрытые интервалы - те, у которых обозначены обе границы.

Ширина открытого интервала принимается равной ширине соседнего с ним закрытого интервала.

Если вариация признака носит неравномерный характер, то в этом случае могу использоваться группировку с монотонно возрастающими (убывающими) интервалами и произвольными интервалами.

Понятие и виды рядов распределения. Их графическое изображение.

Результатом сводки и группировки является статистический ряд распределения (frequency distribution) - это упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по определенному варьирующему признаку.

В зависимости от признака, положенного в основу группировки различают атрибутивные и вариационные ряды распределения.

Атрибутивными называют ряды, построенные по качественным признакам.

Вариационными рядами называют ряды распределения, построенные по количественному признаку. Каждый вариационный ряд состоит из двух элементов: вариантов и частот. Вариантами (variant) считаются отдельные значения признака, которые он принимает в вариационном ряду, т.е. конкретное значение варьирующего признака.

Частоты (frequency) - это численности отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда, показывающие, как часто встречается та или иная варианта в ряду. Частостями называют частоты, выраженные в процентах или долях единицы. Плотность распределения - это частота, рассчитанная на единицу ширины интервала.

В зависимости от характера вариации признака различают дискретные (ungrouped frequency distribution) и интервальные (grouped frequency distribution) вариационные ряды. В случае дискретной вариации величина количественного признака принимает только целые значения. В случае непрерывной вариации величина признака у единиц совокупности может принимать в определенных пределах любые значения.

Ряды распределения визуализируются с помощью графического изображения.

Полигон (frequency polygon) используется при изображении дискретных вариационных рядов. При этом, на оси абсцисс откладываются значения признака, а на оси ординат - частоты.

Гистограмма (histogram) применяется для изображения интервальных рядов. При этом, на оси абсцисс откладываются интервалы признака, на оси ординат - частоты. В случае, если интервальный ряд построен с неравными интервалами, то вместо частот на ось ординат наносится плотность распределения признака в соответствующих интервалах.

Для изображения вариационных рядов может также использоваться кумулятивная кривая (кривая сумм). При помощи кумуляты (ogive) изображается ряд накопленных частот, которые определяются последовательным суммированием частот по группам и показывают, сколько единиц совокупности имеют значения признака не больше, чем рассматриваемое значение. На ось абсцисс наносятся значения признака, а на оси ординат откладываются накопленные частоты.

Для изображения статистической информации могут использоваться различные виды графиков (рис. 3.1).

Вторичная группировка.

Вторичная группировка - операция по образованию новых групп на основе ранее осуществленной группировки.

Применяют два способа для образования новых групп:

1. способ укрупнения интервалов - объединение первоначальных интервалов - используется в случае

2. перехода от более мелких интервалов к более крупным, а также в случаях, когда границы новых и старых интервалов совпадают.

3. способ долевой перегруппировки - создание новых интервалов на основе закрепления за каждой группой определенной доли единиц совокупности.

3.3 Статистические таблицы

Статистической называется таблица, которая содержит числовую характеристику исследуемой совокупности по одному или нескольким существенным признакам, взаимосвязанным логикой экономического анализа.

По логическому содержанию таблица представляет собой статистическое предложение. Подлежащим статистической таблицы называется объект, характеризующийся цифрами, который обычно располагается в левой части таблицы, в наименовании строк. Сказуемое статистической таблицы образуется системой показателей, которыми характеризуется подлежащее (объект изучения). Сказуемое формирует верхние заголовки и составляет содержание граф.

Если в подлежащем представлена только одна группа или один объект, то таблица называется простой монографической. Если в подлежащем представлен несгруппированный перечень единиц, то таблица называется простой перечневой. Если в подлежащем представлена группировка единиц совокупности по одному признаку, то таблица называется сложной групповой. Если же в подлежащем представлена группировка единиц по нескольким признакам, то таблица называется сложной комбинационной.

По разработке сказуемого различают таблицы с простой и сложной разработкой сказуемого. При простой разработке сказуемого показатель, определяющий его, не подразделяется на подгруппы, и итоговые значения получаются путем простого суммирования значений по каждому признаку отдельно, независимо друг от друга. Сложная разработка сказуемого предполагает деление признака на формирующие его подгруппы.

Размещено на Allbest.ru