Шпаргалка по "Статистике"

50.Под вариацией понимают количественные изменения величины исследуемого признака в пределах однородной совокупности, которые обусловлены перекрещивающимся влиянием действия различных факторов. Различают вариацию признака: случайную и систематическую.

Систематическая вариация помогает оценить степень зависимости изменений в изучаемом признаке от определяющих ее факторов.

Меру вариации более объективно отражает показатель дисперсии.

Среднее квадратическое отклонение – это мерило надежности средней.

Для характеристики меры колеблемости изучаемого признака исчисляются показатели колеблемости в относительных величинах, которые  позволяют сравнивать характер рассеивания  в различных распределениях. Расчет показателей меры относительного рассеивания осуществляют отношением абсолютного показателя рассеивания к средней арифметической и умножают на 100%.

52.В настоящее время  термин "статистика" употребляют  обычно в трех значениях:

во-первых, это совокупность цифровых сведений, статистические данные, представляемые в отчетности предприятий, организаций, отраслей экономики, а также публикуемые в сборниках, справочниках, периодической прессе, которые являются результатом статистической работы.

во-вторых, статистика - это  отрасль практической деятельности, связанная со сбором, обработкой и  распространением данных.

в-третьих, статистика - сложная  и многогранная наука. Как наука  она подразделяется на две части: общая теория статистики и социально-экономическая статистика.

Общая теория статистики по существу является математической дисциплиной, сливаясь с математической статистикой. Базовой основой общей  теории статистики служит теория вероятности. В этой части статистика выступает  методологической наукой широкого профиля, исследующая и разрабатывающая методы количественного отображения, анализа и моделирования массовых варьирующих явлений в обществе, экономике, производстве, природных явлениях.

Социально-экономическая  статистика подразделяется, согласно Основополагающим принципам официальной статистики ООН (на четыре основные ветви: экономическую, социальную, демографическую статистику и статистику окружающей среды, базирующихся на Системе национальных счетов ООН .

 

Место общей теории статистики в системе отраслей статистики

Общая теория статистики (математическая статистика)	Экономическая статистика	Социальная статистика	Демографическая статистика	Статистика окружающей среды
Теория вероятности	Система национальных счетов

55. Статистика понимается в настоящее время в трех значениях:   

1) статистическая наука – вся практическая деятельности человека по сбору, обработке, накоплению и анализу цифровых данных, которые характеризуют образование, экономику страны, ее культуру и другие жизненно важные явления в жизни общества;   

2) статистика – наука, которая занимается разработкой технических положений и методов, используемых статистической практикой. Существует тесная связь между статистической наукой и статистической практикой. Статистическая практика применяет правила, которые разработала статистическая наука, но в то же время статистическая наука опирается на те материалы, которые были получены статистической практикой, обобщает ее опыт и разрабатывает на основе всего этого свои новые положения;    

3) представленные предприятием, организацией статистические данные в виде финансовой отчетности называют статистикой. А также могут быть использованы данные, которые публикуются в справочниках, в периодических изданиях, в сборниках, они и представляют собой результат статистической работы.  

Предметом статистической науки являются:   

1) массовые социально-экономические  явления жизни;   

2) количественная сторона  этих явлений в конкретных  условиях места и времени.   

Посредством статистических показателей статистика изучает все явления и процессы, протекающие в жизни общества.    

Количественная оценка свойства изучаемого объекта – это статистический показатель. В зависимости от функции статистические показатели можно разделить на: аналитические показатели, учетно-оценочные показатели.   

Аналитические показатели применяются для того, чтобы проанализировать статистическую информацию и охарактеризовать особенность развития изучаемых  явлений.   

Учетно-оценочные показатели – это статистическая характеристика размера качественно определенных социально-экономических явлений в конкретных условиях места и времени.   

В статистике признаки могут  выражаться смысловыми понятиями и  числовыми значениями.   

Атрибутивными принято называть признаки, которые выражаются смысловыми понятиями. Если атрибутивные признаки принимают одно из двух противоположных значений, их называют альтернативными.    

Количественными принято называть признаки, которые выражены числовыми значениями.   

Варьирующими называют признаки, принимающие различные значения у отдельных единиц изучаемого явления. Значение варьирующего признака у отдельных единиц изучаемого явления называется вариантом.   

В статистическом исследовании признаки подразделяются на:   

1) основные – определяют основное (главное) содержание изучаемого объекта;   

2) второстепенные – это признаки, которые непосредственно не связаны с основным их содержанием.    

Изучая свой предмет, статистическая наука образует статистические совокупности.   

Множество единиц, объединенных в соответствии с задачей исследования качественной единой основой, называют статистической совокупностью.   

Единицей совокупности называют первичный элемент статистической совокупности. Единица совокупности является носителем признаков, подлежащих регистрации, и основой ведущегося при обследовании счета.   

Статистический показатель – та категория, которая отображает количественные характеристики соотношения признаков общественных явлений. Статистические показатели бывают:   

1) объемными (численность  населения);   

2) расчетными (средние  величины);   

3) плановыми;   

4) отчетными;   

5) прогностическими.

56.Связь  между признаками проявляется  лишь в среднем, в массе случаев.  При корреляционной связи каждому  значению аргумента соответствуют  случайно распределенные в некотором интервале значения функции. По направлению связи бывают прямыми, когда зависимая переменная растет с увеличением факторного признака, и обратными, при которых рост последнего сопровождается уменьшением функции. Такие связи также можно назвать соответственно  положительными и отрицательными.

Практически для количественной оценки тесноты  связи широко используют линейный коэффициент  корреляции. Иногда его называют просто коэффициентом корреляции. Если заданы значения переменных Х и У, то он вычисляется по формуле

Коэффициент корреляции принимает значения в  интервале от -1 до + 1. Принято считать, что если  |r| < 0,30, то связь слабая; при  |r| = (0,3÷0,7) – средняя; при  |r| > 0,70 – сильная, или тесная. Когда  |r| = 1 – связь функциональная. Если же r принимает значение около 0, то это дает основание говорить об отсутствии линейной связи между У и X. Однако в этом случае возможно нелинейное взаимодействие. что требует дополнительной проверки и других измерителей, рассматриваемых ниже.

58.Статистическая  группировка - первый этап статистической сводки, позволяющий выделить из массы исходного статистического материала однородные группы единиц, обладающих общим сходством по одному или нескольким существенным качественным или количественным признакам.

Принципы применения метода группировок:

1) всесторонний, глубокий анализ сущности и природы изучаемого явления, позволяющий определить его типические свойства и внутренние различия;

2) определение существенных признаков, по которым должна проводиться группировка;

3) объективное, обоснованное установление границ групп при условии, что образованные группы должны объединять однородные элементы совокупности, а сами группы (одна по отношению к другой) должны существенно различаться.

Группировочный  признак - признак, по которому происходит объединение отдельных единиц совокупности в отдельные группы. Для группировки следует брать существенные признаки, выражающие наиболее характерные черты изучаемого явления.

Первичная группировка - непосредственная группировка данных статистического наблюдения. Вторичная группировка - это перегруппировка ранее сгруппированных данных. Необходимость вторичной группировки возникает в двух случаях:

1) ранее произведенная группировка не удовлетворяет целям исследования в отношении числа групп;

2) для сравнения данных, относящихся к различным периодам времени или к различным территориям, если первичная группировка была произведена по разным группировочным признакам или по разным интервалам.

Существуют два способа  вторичной группировки: объединение  мелких групп, а более крупные  и выделение определённой доли единиц совокупности.

Основные задачи, решаемые с помощью группировок:

1) выделение в совокупности  изучаемых явлений их социально-экономических  типов;

2)  изучение структуры общественных явлений;

3)  выявление связей и зависимостей между общественными явлениями.

Типологическая группировка - это разделение качественно разнородной исследуемой совокупности на однородные группы единиц в соответствии с социально-экономическими типами.

Структурная группировка - группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирующему признаку. В основу структурных группировок могут быть положены один или более атрибутивные или количественные признаки. Их выбор определяется задачами конкретного исследования и сущностью изучаемой совокупности.

Аналитическая группировка - распространенный прием статистического изучения связей, которые обнаруживаются при параллельном сопоставлении обобщенных значений признаков по группам. Различают признаки зависимые -результативные, значения которых изменяются под влиянием других признаков, и факторные признаки, оказывающие влияние на другие. В основе аналитической группировки лежит признак-фактор, а по результативным признакам производится расчет групповых средник, по изменению величины которых определяют наличие связи между признаками. 

61.Статистический график, его элементы

Современную науку  невозможно представить себе без  применения графических методов, настолько  прочно вошли они в арсенал  средств научного общения и в  методику научного исследования.

Особое место  графические методы занимают в статистике и экономике, имеющих дело с большими комплексами цифр, сведенных в громоздкие таблицы. Здесь графические методы помогают, прежде всего описанию, а затем и анализу этих данных. С помощью графиков легко выявить и наглядно представить закономерности, которые часто трудно бывает уловить в сложных статистических таблицах. При этом используются различные графики, многообразие видов которых обусловлено различиями в их статистическом содержании, способах построения и широтой круга изображаемых ими общественных явлений и процессов.

Графиками в  статистике называются условные изображения  числовых величин и их соотношений  в виде различных геометрических образов,-- точек, линий, плоских фигур  и т.п. Использование графиков для  изложения статистических показателей позволяет придать последним наглядность и выразительность, облегчить их восприятие, а во многих случаях, помогает уяснить сущность изучаемого явления, его закономерности и особенности, увидеть тенденции его развития, взаимосвязь характеризующих его показателей.

Каждый график состоит из графического образа и  вспомогательных элементов. Графический  образ -- это совокупность точек, линий  и фигур, с помощью которых  изображаются статистические данные. Эти знаки образуют собственно языковую ткань графика, его основу.

Вспомогательными элементами графика являются:

1)поле графика -- то пространство, в котором размещаются образующие  график геометрические знаки.  Поле графика характеризуется  его форматом, т.е. размером и  пропорциями (соотношением сторон);

2)пространственные ориентиры, определяющие расположение геометрических знаков в поле графика;

3)масштабные ориентиры,  придающие геометрическим знакам  количественную определенность. Масштабные  ориентиры определяются системой  масштабных шкал или специальными  масштабными знаками;

4)экспликация графика,  состоящая из объяснения:

а)предмета, изображаемого  графиком (его названия), и

б)смыслового значения каждого знака, применяемого на данном графике. Без экспликации график нельзя прочитать и понять. Название графика должно кратко и точно  раскрывать его содержание. Пояснительные  тексты могут располагаться в  пределах графического образа или рядом с ним (ярлыки), а также выноситься за его пределы (ключ).

Статистические  графики можно классифицировать по разным признакам: назначению (содержанию), способу построения и характеру  графического образа.