Шпаргалка по "Статистике"

33. Ряды распределения.

Результаты сводки и  группировки материалов статистического  наблюдения оформляются в виде статистических рядов распределения и таблиц. 
 
Рядами распределения называются ряды числовых показателей, характеризующие распределение единиц изучаемой совокупности в зависимости с группировочного признака. Они характеризуют состав (структуру) изучаемого явления, позволяют судить об однородности совокупности, границах ее изменения, закономерностях развития наблюдаемого объекта. 
В зависимости от группировочного признака ряды распределения могут быть:  
1) атрибутивными, если они образованы по качественному признаку (специальность, национальность, пол и т.п.); 
2) вариационными, если они образованы по количественному признаку (срок лишения свободы, размер штраф сумма иска и т.п.). 
 
Вариационные ряды подразделяются на два вида: дискретные и интервальные. В дискретных рядах распределение признака дается только в виде целых чисел. Например, количество обвиняемых, приходящихся на одно уголовное дело. В интервальных рядах вариация исследуемого признака дается в виде непрерывно изменяющейся величины, т.е. значение признака может быть вы-ражено любым дробным числом. Например, сроки лишения свободы, варьирующие в пределах года (6 месяцев, 9 месяцев и пр.). Для интервальных вариационных рядов характерно, что они строятся на основе количественного признака, выражающегося в виде интервала «от ... до».

34. Средняя прогрессивная.

Средняя прогрессивная — это средняя арифметическая, рассчитанная из показателей, которые выше средней арифметической по всей совокупности. 
 
Например, 5 спортсменов пробежали 100-метровку со следующими результатами: 
 
1-й за 15 сек., 2-ой за 12 сек., 3-й за 10 сек., 4-й за 14 сек., 5-й за 19 сек. Средняя арифметическая по всей совокупности будет равна 14 сек. Средняя прогрессивная будет равна 11 сек.И наоборот, средняя арифметическая, рассчитанная из показателей, которые по ему значению уступают средней арифметической всей совокупности может быть названа средней регрессивной, т.е. средней по худшим показателям, какими показателями в нашем примере есть показатели 1-го (15 сек.) и 5-го 19(сек.) спортсменов. Таким образом, средняя регрессивная будет равна 17 сек, те (17+19)\2.

35. Показатели вариации.

 Для характеристики  степени однородности изучаемой  совокупности, степени колеблемости  индивидуальных знаний признака  от средней по всей совокупности  применяются так называемые показатели  вариации: размах вариации, среднее  линейное отклонение, среднее квадратическое  отклонение и коэффициент вариации. Размах вариации - это разность  между максимальным и минимальным  значением признака по данной  совокупности. Показывает лишь разницу  между максимальным и минимальным  значением изучаемого признака, не касаясь степени колеблемости (варьирования) признаков остальных  единиц совокупности. 
 
Среднее линейное отклонение - это средняя арифметическая, полученная из абсолютных отклонений индивидуальных значений признака от средней арифметической по всей совокупности. 
 
Среднее квадратичное отклонение определяется путем извлечения корня квадратного, из суммы квадратов линейных отклонений, поделенных число индивидуальных значений признаков изучаемой совокупности. Коэффициент вариации:процентное отношение среднего квадратичного отклонения к средней арифметической.

36. Условия правильного построения динамических рядов.

Основным условием правильного  построения динамического ряда - это  обеспечение сопоставимости уровней  ряда (числовых значений изучаемого явления). 
 
Сопоставимость уровней (показателей) ряда обеспечивается путем строгого соблюдения целого ряда правил построения динамического ряда. 
 
1. все показатели динамического ряда должны быть выражены в одних и тех же единицах измерения. Если, например, анализируется динамика преступности, то все показатели динамического ряда должны быть выражены или в количестве зарегистрированных преступлений; или в количестве лиц, осужденных за преступления и т.д. Понятно, что эти показатели могу значительно отличаться друг от друга. 
 
2. все показатели динамического ряда рассчитываются по единой методике, одним и тем же способом. 
 
3. все показатели динамического ряда должны быть одинаковы по полноте охвата изучаемой совокупности. Это означает, что все показатели динамического ряда должны относиться к равным периодам времени (или за месяц, или за квартал, или за год и т.д.), к одной и той же территории. 
Наконец, вполне понятно, что для правильного построения динамического ряда необходимо обеспечить полную достоверность всех показателей ряда, их научную обоснованность, так как любая небрежность, неточность может и корне исказить исследуемую закономерность (тенденцию).

37. Понятие и виды индексов.

Индекс-относительная  величина (показатель) , выражающая изменение  сложного явления во времени, в пространстве или по сравнению с планом. В  связи с этим различают динамические, территориальные индексы, а также  индексы выполнения плана.  
 
Чтобы рассчитать индексы, необходимо сравнивать различные уровни, которые относятся либо к различным периодам времени, либо к плановому заданию, либо к различным территориям. В связи с этим различают базисный период (период, к которому относится величина, подвергаемая сравнению) и отчетный период (период, к которому относится сравниваемая величина) . При исчислении важно правильно выбрать период, принимаемый за базу сравнения. Индексы могут относиться либо к отдельным элементам сложного явления, либо ко всему явлению в целом. Показатели, характеризующие изменение более или менее однородных объектов, входящих в состав сложного явления, называются индивидуальными индексами. Индекс получает название по названию индексируемой величины. В большинстве случаев в числителе стоит текущий уровень, а в знаменателе – 
базисный уровень. Индексы измеряются либо в виде процентов (%) , либо в виде коэффициентов. Сложные явления, для которых рассчитывается сводный индекс, отличаются той особенностью, что элементы, их составляющие, неоднородны и, как правило, несоизмеримы друг с другом. Сопоставимость может быть достигнута различными способами: сложные явления могут быть разбиты на такие простые элементы, которые в известной степени являются однородными; Цель теории индексов – изучение способов получения относительных величин, используемых для расчета общего 
изменения ряда разнородных явлений.  
Сводные индексы в агрегатной форме позволяют нам измерить не только относительное изменение отдельных элементов изучаемого явления и явления в целом в текущем периоде по сравнению с базисным, но и абсолютное изменение.  
Агрегатная форма индекса – одна из важнейших, но не единственная. В практических расчетах очень часто используются средние индексы. Частное от деления последующего базисного индекса на предыдущий индекс дает нам цепной индекс за соответствующий период.

38. Понятие относительных величин. Применение в статистике.

Все статист величины можно  разделить на 2 большие группы: абсолютные величины и обобщающие показатели( относит и средние величины). Относит  величины: обобщающие показатели, кот  хар-ют явления в их соотношении  друг с другом. По форме выражения  выступают обычно в виде кратных  отношений(когда за базу принимается  единица) или в виде процентов. По своему содержанию подразделяютя на неск видов: отношение части к  целому(отн интенсивности); хар-щие  структуру совокупности; динамику;выполнение плана;отношения степени и сравнения. Требования для расчета: сопоставимость показателей по времени, месту, иным данным в базе сравнения.  
 
Относительная величина показывает, во сколько раз 
сравниваемая величина больше или меньше базисной или какую долю первая составляет по отношению ко второй. В ряде случае относительная величина показывает, сколько единиц одной величины приходится на единицу другой. 
 
Важное свойство – относительная величина абстрагирует различия абсолютных величин и позволяет сравнивать такие явления, абсолютные размеры которых непосредственно несопоставимы.  
 
Широко используются в разл отраслях статистики, позволяют наиболее глубоко анализировать изучаемые явления, давая им не только количественные, но и качественные оценки.

39. Применение средних величин в правовой статистике

Средние величины- разновидность  обобщающих показателей, характеризующих  интересующее нас явление не по качест а по количеств признаку и выражаются именованными, а не отвлеченными числами. В прав стат средние величины используются чаще для хар-ки среднего размера  иска, средних сроков рассмотрения той или иной категории дел, среднего размера ущерба, ср нагрузки следователей и судей, ср возраста осужденных и  тд.