Не хватает вопросов: 9, 15, 26, 28, 30, 32, 33, 37, 40, 46, 47, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 63, 64, 65, 67, 69, 70,71, 72,73, 74,75

Не хватает вопросов: 9, 15, 26, 28, 30, 32, 33, 37, 40, 46, 47, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 63, 64, 65, 67, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75

Ответы на билеты были взяты из лекций и из учебника Шмойловой Р.А. «Теория статистики»

Предмет статистики.

Предметом статистики является количественная сторона массовых социально-экономических явлений, неразрывные связи с их качественной стороной, конкретных условий, места и времени. Из данного определения следуют основные черты предмета статистической науки:

1. Статистика - наука общественная.

2. В отличие от других общественных наук статистика изучает количественную сторону общественных явлений.

3. Статистика изучает массовое явление.

4. Статистика изучает количественную сторону явлений в неразрывной связи с количественной стороной и это находит свое воплощение в существовании системы статистических показателей.

5. Статистика изучает количественную сторону явлений в конкретных условиях места и времени.

Особенности статистической методологии. Метод статистики.

Статистическая методология – совокупность предметов способов и методов обработки статистической информации.

Важнейшими составными элементами метода статистики и статистической методологии являются массовое статистическое наблюдение, сводка и группировка, а также анализ полученных данных

1. статистическое наблюдение - сбор первичных данных об изучаемом объекте. Например: в процессе переписи населения страны собираются данные о каждом человеке, проживающем на ее территории, которая заносится в специальный формуляр.

2. сводка и группировка - разделение совокупности данных, полученных на этапе наблюдения на однородные группы по одному или несколько признаков. Например в результате группировки материалов переписи населения делится на группы (по полу, возрасту, населению, образованию и т.д.).

3. анализ полученных данных заключается в вычислении и социально-экономической интерпретации обобщающих статистических показателей:

1. Абсолютных

2. Относительных

3. Средних

4. Показателей вариации

5. Динамики

6. Индексов и т.д.

Три основных элемента статистической методологии составляют также три стадии любого статистического исследования.

Теоретические основы статистики. 5. Основные категории статистической науки

Теоретическую основу статистики составляют понятия и категории, в совокупности которых выражаются основные принципы данной науки. В статистики к важнейшим категориям и понятиям относятся:

· Статистическая совокупность

· Единица

· Признак

· вариация

· Статистический показатель

· закономерность

Статистическая совокупность - совокупность явлений или процессов общественной жизни, существующих в пространстве и времени, имеющие 1 или несколько общественных признаков. Статистической совокупностью можно считать, к примеру, совокупность жителей России по состоянию на 1 января 1997г., совокупность фермерских хозяйств Ростовской области в 1997г.

Ед. совокупности – элемент статистической совокупности, который является носителем конкретных признаков.(человек, промышленное предприятие и т.д.)

Признак – свойство, характерная черта или иная особенность, которую можно измерить или которую можно наблюдать. По форме внешнего выражения признаки делятся на:

- атрибутивные (качественные) - признаки не поддаются прямому количественному (числовому) выражению.

- количественные (вариационные) - признаки делятся на дискретные (прерывные) и (непрерывные).

Важнейшим свойством статистической совокупности является ее неразложимость. Это означает, что дальнейшее дробление индивидуальных явлений не вызывает потери их качественной основы. Исчезновение или ликвидация одного или ряда явлений не разрушает качественной основы статистической совокупности в целом.

Вариация – изменение значение признака во времени или в пространстве. Вариация возникает под воздействием случайных, прежде всего внешних причин.

Важнейшей категорией статистики является статистическая закономерность. Под закономерностью принято называть повторяемость, последовательность и порядок изменений в явлениях.

Статистическая же закономерность в статистике рассматривается как количественная закономерность изменения в пространстве и времени массовых явлений и процессов общественной жизни, состоящих из множества элементов (единиц совокупности). Она свойственна не отдельным единицам совокупности, а всей их массе, или совокупности в целом.

Статистическая закономерность - это форма проявления причинной связи, выражающаяся в последовательности, регулярности, повторяемости событий с достаточно высокой степенью вероятности, если причины (условия), порождающие события. Не изменяются или изменяются незначительно.

Отрасли статистической науки.

1. Общая теория статистики, которая разрабатывает понятие категорий и методы измерения количественных закономерностей общественной жизни.

2. Экономическая статистика изучающая количественные закономерности процессов воспроизводства на различных уровнях.

3. Социальная статистика, изучающая количественную сторону развития социальной инфраструктуры общества (статистика здравоохранения, образования, культуры, моральная, судебная и др.).

4. Отраслевые статистики (статистика промышленности, агропромышленного комплекса, транспорта, связи и т.д.).

Все отрасли статистики, развивая и совершенствую свою методологию способствуют развитию статистической науки в целом.

Основные задачи и принципы организации государственной статистики в России.

Основными задачами статистики в условиях развития в России рыночных отношений являются следующие:

1. Совершенствование учета и отчетности и сокращение на этой основе документооборота.

2. Усиление работы по контролю за достоверностью статистической информации, предоставляемой предприятиям, учреждениям и организациям всех отраслей экономики и форм собственности.

3. Повышение своевременности статистической информации как в поступающий статистический орган, так и предоставляемые ими структуры государственной власти и управления.

4. Углубление аналитических функций, разрабатываемых статистических данных, формирование тематики проводимых статистических в соответствии с текущими задачами социально-экономическом развитии страны.

5. Дальнейшее развитие и совершенствование статистической методологии на основе все более широкого внедрения ПЭВМ практика и... статистического анализа не прогнозировалась.

Понятие о статистическом наблюдении, этапы его проведения.

Статистическое наблюдение - это массовое, планомерное, научно организованное наблюдение за явлениями социальной и экономической жизни, которое заключается в регистрации отобранных признаков у каждой единицы совокупности.

Примером статистического наблюдения являются опросы общественного мнения. Такое наблюдение принимается с целью выявления отношения людей к некоторым представляющим интерес вопросам или спорным событиям. Изучение общественного мнения входит в основу общей системы исследования рынка и является его важной составной частью. Такое наблюдение требует опроса ряда лиц по заранее определенной программе.

Статистическое наблюдение может проводиться органами государственной статистики, научно-исследовательскими институтами, экономическими службами банков, бирж, фирм.

Процесс проведения статистического наблюдения включает следующие этапы:

- подготовка наблюдения

- проведение массового сбора данных

- подготовка данных к автоматизированной обработке

- разработка предложений по совершенствованию статистического наблюдения

Типологические группировки.

Типологические группировки разделение исследуемой совокупности на социально-экономические явлении путем выделения однородных к качественным отношениям групп. Например: группировка предприятиям отраслей экономики.

Типологические группировки широко применяются в исследовании социально-экономических явлений и процессов. Они позволяют проследить зарождение, развитие и отмирание различных типов явлений.

Структурные группировки.

Структурной называется группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирующему признаку. Например: состав населения по полу, возрасту, месту проживания; состав предприятий по численности занятых, стоимости ОФ; структура депозитов по сроку их привлечения и т.д.

В изменении структуры общественных явлений отражаются важнейшие закономерности их развития.

Аналитическая - группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками.

Группировка, в которой группы образованы по одному признаку, называется простой. Для характеристики явления бывает недостаточно разбить совокупность на группы по какому-либо однородному признаку. В этом случае строят сложные группировки.

Сложной называется группировка, в которой разделение совокупности на группы производится по двум и более признакам, взятым в сочетании (комбинации).

Абсолютные показатели.

В международной практике используются такие натуральные единицы измерения, как тонны, килограммы, унции, квадратные, кубические и простые метры, мили, километры, галлоны, литры, штуки и т.д.

В условиях рыночной экономики наибольшее значение и применение имеют стоимостные единицы измерения, дающие денежную оценку социально-экономическим явлениям и процессам, например ВНП.

К трудовым единицам измерения, позволяющим учитывать как общие затраты труда на предприятии, так и трудоемкость отдельных операций технологического процесса, относятся человеко-дни и человеко-часы.

Относительные показатели.

Относительные показатели могут выражаться в коэффициентах, процентах, промилле, продецимилле или быть именованными числами. Если база сравнения принимается за 100, 1000 или 10 000, то относительный показатель выражается в процентах (%), промилле (‰) и продецимилле (‰).

Виды средних величин.

1)Средняя арифметическая простая

Взвешенная (сложная)

W(i)=x(i)*f(i)

2) Средняя гармоническая является первообразной формой средней арифметической. Она рассчитывается в тех случаях, когда веса fi не заданы непосредственно, а входят как сомножитель в один из имеющихся показателей. Также как и арифметическая, средняя гармоническая может быть простой и взвешанной.

Средняя гармоническая простая:

Средняя гармоническая смешанная:

Wi - произведение вариантов на частоты

При расчете средних величин необходимо помнить о том, что всякие промежуточные вычисления должны приводить как в числителе, так и в знаменателе и имеющим экономический смысл показателям.

3)Ср. хронологическая

4)Ср. геометрическая

5)Ср. квадратическая

Виды структурных средних

1. Мода – значение признака, которое наиболее часто встречается в совокупности(т.е. одна из вариант признака, которая в ряду распределения имеет наибольшую частоту

1) Если исходные данные не группированы и представлены в виде числовой последовательности, то мода определяется визуально, как наиболее часто встречающееся значение признаков в совокупности

2) Если исходные данные представлены в виде дискретного ряда распределения то мода – значение признака с максимальной частотой

3) Если исходные данные представлены в виде интервального вариационного ряда распределения

Х(0) – нижняя граница модального интервала

h- разница между верхней и нижней границей модального интервала

, , -частота модального интервала, предмодального и послемодального интервалов

Модальным называется интервал, у которого частота максимальна

Дисперсия и ее свойства.

дисперсия – средний квадрат отклонения значений признака от их средней величины

Свойства дисперсии:

1. Дисперсия постоянной величины равна нулю.

2. Уменьшение всех значений признака на одну и ту же величину А не меняет величины дисперсии. Значит средний квадрат отклонений можно вычислить не по заданным значениям признака, а по отклонениям их от какого-то постоянного числа.

3. Уменьшение всех значений признака в k раз уменьшает дисперсию в k2 раз, а среднее квадратическое отклонение - к раз. Значит, все значения признака можно разделить на какое-то постоянное число (скажем, на величину интервала ряда), исчислить среднее квадратическое отклонение, а затем умножить его на постоянное число.

4. Если исчислить средний квадрат отклонений от любой величины А, то в той или иной степени отличающейся от средней арифметической (X~), то он всегда будет больше среднего квадрата отклонений, исчисленного от средней арифметической. Средний квадрат отклонений при этом будет больше на вполне определенную величину - на квадрат разности средней и этой условно взятой величины.

Правило сложения дисперсий.

Существует закон, связывающий три вида дисперсии. Общая дисперсия равна сумме средней из внутригрупповых и межгрупповых дисперсий:

Данное соотношение называют правилом сложения дисперсий. Согласно этому правилу, общая дисперсия, возникающая под действием всех факторов, равна сумме дисперсии, возникающей за счет группировочного признака.

Зная любые два вида дисперсий, можно определить или проверить правильность расчета третьего вида.

Правило сложения дисперсий широко применяется при исчислении показателей тесноты связей, в дисперсионном анализе, при оценке точности типической выборки и в ряде других случаев.

48, 50

48. Анализ взаимосвязи качественных признаков. 50. Показатели взаимной сопряженности.

Для исследования взаимосвязи качественных альтернативных признаков, принимающих только 2 взаимоисключающих значения, используется коэффициент ассоциации и контингенции. При расчете этих коэффициентов составляется т.н. таблица 4-х камней, а сами коэффициенты рассчитываются по формуле:

Группы по признаку Y	Группы по признаку X	+	-	Итого:
+	a	B	a+b
-	c	D	c+d
Итого:	a+c	c+d	a+b+c+d

Если коэффициент ассоциации ³ 0, 5, а коэффициент контингенции ³ 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:

С - коэффициент Пирсена

К - коэффициент Чупрова

j - показатель взаимной сопряженности

K - число значений (групп) первого признака

K1 - число значений (групп) второго признака

fij - частоты соответствующих клеток таблицы

mi - столбцы таблицы

nj - строки

Для расчета коэффициентов Пирсена и Чупрова составляется вспомогательная таблица:

Группа признака Y	Группа признака X			...	I	Итого:
	f11	f12	...	f1i	n1
	f21	f22	...	f2i	n2
...	...	...	...	...	...
J	fji	fj2	...	Fji	nj
Итого:	m1	m2	...	Mi	SSminj

При ранжировании качественных признаков с целью изучения их взаимосвязи используется коэффициент корреляции Кэндалла.

n - число наблюдений

S - сумма разностей между числом последовательностей и числом инвервий по второму признаку.

S=P+Q

P - сумма значений рангов, следующих за данными и превышающих его величину

Q - сумма значений рангов, следующих за данными и меньших его величины (учитывается со знаком «-»).

При наличии связанных рангов формула коэффициента Кендалла будет следующей:

Vx и Vy определяются отдельно для рангов X и Y по формуле:

54, 57.