Тема № 1. Предмет, метод и задачи статистики

РЯЗАНСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ РАДИОТЕХНИЧЕСКАЯ АКАДЕМИЯ

СТАТИСТИКА

Часть I

Учебно-методическое пособие

Рязань 2005

ББК C6я 73

УДК 31 (021)

Статистика. Часть I: Учебно-методическое пособие/ Рязан. гос. радиотехн. акад.; Сост.: Н.А. Подгорнова, Н.И. Федотов. Рязань, 2005. 40 c.

Содержит краткий конспект лекций и варианты задач для контрольных работ по статистике населения, труда, занятости, безработицы, трудовых ресурсов, уровня и качества жизни населения, социального развития и культуры, национального богатства, использованию математических методов в исследовании социальных явлений и процессов и изучению группировок, средних величин и вариаций.

Предназначено для студентов заочной и дневной форм обучения специальностей 061000 " Государственное и муниципальное управление" и 6061800 " Математические методы в экономике", изучающих курс " Статистика».

Ил. 1. Библиогр.: 6 назв.

Группировки, вариация, выборочные наблюдения, корреляционная связь, выборка, ряды динамики, индексы

Печатается по решению методического совета Рязанской государственной радиотехнической академии.

Рецензент: кафедра экономической теории Рязанской государственной радиотехнической академии (доц. кафедры ГМУиЭТ Л.А. Чернобродова)

Статистика

Составители: П о д г о р н о в а Наталья Алексеевна

Ф е д о т о в Николай Иванович

Редактор Е.В. Ипатова

Корректор С.В. Макушина

Подписано в печать 12.05.05 Формат бумаги 60 х 84 I/16.

Бумага газетная. Печать трафаретная. Усл. печ. л. 2, 5.

Уч.-изд. л. 2, 5. Тираж 50 экз. Заказ

Рязанская государственная радиотехническая академия.

390005, Рязань, ул.Гагарина, 59/I.

Редакционно-издательский центр РГРТА.

Тема № 1. Предмет, метод и задачи статистики

1. История статистики.

2. Предмет, метод и задачи статистики.

3. Составные части статистики.

4. Статистическая совокупность и ее характеристики.

История статистики

Термин «статистика» происходит от латинского слова status, что в средние века означало политическое состояние государства. В науку этот термин введен немецким ученым Готфридом Ахенвалем (1719-1772 гг.) и означал государствоведение.

Числовые данные, относящиеся к тем или иным явлениям, начали применяться уже в глубокой древности. В те отдаленные времена осуществлялся лишь сбор статистических сведений, а их обработку и анализ, т.е. зарождение статистики как науки, следует отнести ко второй половине XVII в. Именно в это время профессор физиологии и права Г. Ахенваль с 1746 г. начал читать впервые в Марбургском, а затем в Геттенгенском университетах новую учебную дисциплину, которую и назвал статистикой. Основным содержанием этого курса было описание политического состояния государства и его достопримечательностей.

Это направление развития статистики получило название описательного. Гораздо ближе к современному пониманию статистики была английская школа политических арифметиков, которая возникла на 100 лет раньше немецкой описательной школы. Её основателями были В. Петти (1623-1687 гг.) и Дж. Граунт (1620-1674 гг.). Политические арифметики путем обобщения и анализа фактов стремились цифрами охарактеризовать состояние и развитие общества, показать закономерности развития общественных явлений, проявляющихся в массовом материале.

В первой половинеXIX в. возникло третье направление статистической науки — статистико-математическое. Среди представителей этого направления следует отметить бельгийского статистика А. Кетле (1796-1874 гг.) — основоположника учения о средних величинах. Математическое направление в статистике развивалось в работах англичан Ф. Гальтона (1822-1911 гг.) и К. Пирсона (1857-1936 гг.); В. Госсета (1876-1937 гг.), более известного под псевдонимом Стьюдент; Р. Фишера (1890-1962 гг.); М. Митчела (1874-1948 гг.) и др. Представители этого направления считали основой статистики теорию вероятностей, составляющую одну из отраслей прикладной математики.

В развитии российской статистической науки и практики видное место принадлежит И. К. Кириллову (1689-1737 гг.), И.Ф. Герману (1755-1815 гг.), Д.Н. Журавскому (1810-1856 гг.), Н.Н. Семенову-Тян-Шанскому (1827-1914 гг.), Ю.Э. Янсону (1835-1893 гг.), А.А. Чупрову (1874-1926 гг.), В.С. Немчинову (1894-1964 гг.), С.Г. Струмилину (1877-1974 гг.), В.Н. Старовскому (1905-1975 гг.) и др.

Таким образом, история развития статистики показывает, что статистическая наука сложилась в результате теоретического обогащения накопленного человечеством передового опыта учетно-статистических работ, обусловленных, прежде всего, потребностями управления жизнью общества.

Предмет, метод и задачи статистики

В настоящее время слово «статистика» имеет несколько толкований:

§ это наука, изучающая массовые явления, закономерности в социальной, политической и экономической среде;

§ это данные;

§ это методология, которая применяется в различных областях.

Предметом статистики является изучение количественной стороны массовых социально-экономических процессов.

Функции статистики:

1) сбор и обработка информации для принятия управленческого решения на различных уровнях;

2) пропаганда.

Задачи статистики:

1) разработка системы показателей, характеризующих процессы воспроизводства, масштабы, темпы, уровни и пропорции развития, структуру народного хозяйства, социальную структуру общества и методологии их измерений;

2) разработка методов расчета и сравнительного анализа социально-экономических показателей.

Методы статистики:

- наблюдение;

- методы классификации;

- балансовые методы;

- математические методы (метод средних, индексный метод, регрессионный анализ, кластерный анализ и т.д.);

- методы представления информации (таблицы, графики).

Составные части статистики

1. Математическая статистика позволяет обрабатывать результаты наблюдений, рассчитывать различные показатели, проверять статистические гипотезы, строить сложные статистические модели для принятия решений.

2. Общая теория статистики ориентирована на экономику и социологию. В ней рассматриваются общие принципы и методы получения, обработки статистической информации.

3. Экономическая статистика рассматривает применение общих положений и принципов в экономике.

4. Социальная статистика включает статистику населения, трудовых ресурсов, труда, социального развития, культуры, финансов, национального богатства, продукции, затрат и т.д.

5. Практическая статистика.

Тема № 2. Статистическое наблюдение. Источники статистической информации

1. Организация государственной статистики.

2. Виды и способы статистического наблюдения.

3. Подготовка статистического наблюдения.

4. Качество материалов статистического наблюдения.

Организация государственной статистики

Публикации. Они подразделяются на сводные и специализированные.

Существует Статистический ежегодник Российской Федерации, издаваемый ФСА - Федеральным статистическим агенством. Ежегодник содержит макроэкономические показатели, характеризующие развитие страны за истекший год. В рамках отдельных регионов создаются свои статистические сборники.

Рассмотрим устройство органов государственной статистики. Возглавляет статистические органы ФСА, при котором находится институт социально-экономических исследований. В функции данного института входит разработка основных статистических методов. В подчинение ФСА находятся региональные подразделения. Так в г. Рязани это – Рязанский областной комитет государственной статистики. Комитет подразделяется на управления, которые работают в определенном направлении (торговля, промышленность, финансы, население и т.д.). В подчинении региональных центров находятся районные инспекции.

Организацией международной статистики занимается статистическая служба ООН и ее специализированные подразделения.

Подготовка статистического наблюдения

Когда идет подготовка статистического наблюдения, выбираются:

1) объект наблюдения - это совокупность общественных явлений или процессов в определенное время и на определенной территории;

2) единица наблюдения - это явления, признаки которых подлежат регистрации, составляющий элемент объекта наблюдения;

3) территория проведения наблюдения - охватывает все места нахождения единиц наблюдения;

4) время наблюдения - это время, к которому относятся собираемые данные. Если характеристики объекта меняются со временем, то устанавливается критическая дата;

5) программа наблюдения - включает признаки, которые подлежат регистрации по каждой единице наблюдения. Содержание программы зависит от целей и задач исследования и выделенных средств;

6) организационные формы наблюдения:

- отчетность - в этом случае единицы наблюдения предоставляют сведения о своей деятельности в виде формуляров (анкеты, бланки). Формуляры бывают карточными (индивидуальными) и списочными для нескольких единиц наблюдения. Статистическая отчетность различается по периодичности; если ее срок меньше месяца, то она называется срочной, также различают квартальную отчетность (3 месяца), полугодовую и годовую. Круг подотчетных лиц определяется с помощью ЕГРПО (Единый государственный регистр предприятий и организаций);

- специальное статистическое обследование.

Статистическая сводка

Статистическая сводка - это научная обработка первичных данных в целях получения обобщающих характеристик изучаемого явления по ряду существенных для него признаков.

Составные элементы сводки:

1) программа - содержит перечень групп, на которые должна быть разбита совокупность по отдельным признакам, и показатели, характеризующие группы;

2) подсчет групповых и общих итогов;

3) конечные результаты сводки в виде статистических таблиц и графиков.

Статистическая таблица - это система строк и столбцов, в которой в определенной последовательности и связи излагается статистическая информация. Таблица состоит из подлежащего и сказуемого. В подлежащем указывается характеризуемый объект - это либо единицы совокупности, либо группы, либо совокупность в целом. В сказуемом дается характеристика подлежащего в виде системы показателей. Обычно подлежащее располагается слева, а сказуемое - справа. Таблицы бывают простые, когда в подлежащем отсутствует группировка, групповые, когда в подлежащем группировка по одному признаку, и комбинированные, когда в подлежащем группировки по двум и более признакам.

Основные правила построения таблиц:

1) небольшой размер, т.к. большие таблицы трудно анализировать;

2) в заголовках граф указываются единицы измерения;

3) части подлежащего, и показатели сказуемого располагаются от частного к общему;

4) в сказуемом нумеруются графы;

5) если явление отсутствует, то ставится прочерк, если же отсутствуют сведения, то ставится многоточие, если не помещаются в разрядную сетку, то ставится " 0, 0";

6) округление во всех графах делается с одинаковой степенью точности;

7) таблицы могут сопровождаться комментариями.

Графики - это наглядное изображение статистических величин с помощью геометрических линий и фигур. Элементы графика - графический образ, т.е. изображаемая величина, поле графика, пространственные ориентиры, масштабные ориентиры, экспликация.

Классификация графиков:

1) по задачам:

- графики сравнения статистических показателей;

- графики структуры и структурных сдвигов;

- графики динамики;

- графики выполнения плана;

- графики пространственного размещения;

- графики вариационных рядов;

- графики зависимости варьирующих признаков и т.д.;

2) по характеру применяемых образов:

- линейные графики;

- фигурные графики;

3) по способу построения

- диаграммы;

- картограммы;

- картодиаграммы.

Понятие и виды группировок

Группировка - это распределение единиц совокупности по группам в соответствии со следующим принципом - различия внутри группы должны быть меньше, чем между группами. Группировка производится по варьирующим признакам (группированным). Они могут быть атрибутивными или качественными и количественными. Если признак один, то группировка называется простой или монотеической. Если несколько признаков, то это сложная группировка. При этом если есть иерархическая связь между признаками, то группировка комбинированная, если признаки равноправны, то - многомерная.

Виды группировок

1. Типологическая группировка - это разделение всей совокупности на качественно однородные группы, классы или типы.

2. Структурная группировка - это выявление строения однородной в качественном отношении совокупности по определенному признаку.

3. Аналитическая группировка - служит для выявления взаимосвязей между двумя и более признаками.

Признаки делятся на факторные и результативные. Группировки производятся по факторным признакам, а для результативного признака рассчитываются групповые средние.

Классификация - это устойчивая фундаментальная группировка по атрибутивному признаку, которая содержит подробную номенклатуру групп и подгрупп.

Многомерные группировки

Многомерная группировка - это группировка, которая построена не по иерархическому признаку. Метод для ее построения называется кластерным анализом. Единицы совокупности в кластерном анализе представляются точками в m мерном пространстве признаков.

Евклидово расстояние между объектами рассчитывается по формуле. , где i - номер признака; j и l - номера классов. Признаки в этом случае делятся на среднеквадратичные отклонения σ, также можно учитывать вес признака w, тогда формула для расчета евклидового расстояния примет вид . Алгоритм кластерного анализа работает следующим образом: рассчитывается матрица евклидова расстояния и выбирается минимальное расстояние. Объекты с минимальными расстояниями объединяются в один класс, которому присваивается номер - наименьший номер соответствующего объекта. Координаты нового объекта рассчитываются как центр тяжести объединяемых объектов. Процесс продолжается до тех пор, пока не останется один класс. После этого строится дендрограмма, по оси ординат откладывается расстояние между объектами, по оси абсцисс - номера кластеров.

Ряды распределения

Ряд распределения - это упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по какому-либо варьирующему признаку. Если происходит распределение по атрибутивному признаку, то ряды называются атрибутивными, если по количественному, то -вариационными.

Элементы вариационного ряда:

1) варианта - это значение группировочного признака;

2) частота – показывает, как часто встречаются в ряду те или иные варианты;

3) частность - это относительная частота, измеряемая в долях или процентах.

Вариационные ряды делятся:

- на интервальные или непрерывные, в этом случае значения вариант задаются в виде интервалов;

- дискретные - вариантами являются целые числа или другие дискретные значения.

Графическое изображение интервального ряда называется гистограммой (рисуется в виде столбиков, где высота пропорциональна частоте). Графическое изображение дискретного ряда называется полигон (по оси абсцисс откладывается варианта). Графическое изображение накопленных частот называется кумулятой. Существует формула Стёржеса, согласно которой число интервалов , где - число единиц совокупности.

Средние величины

Средняя, являясь обобщенной характеристикой всей статистической совокупности, должна ориентироваться на определенную величину, связанную со всеми единицами этой совокупности.

Эту величину можно представить в виде функции F(x1, x2, x3,..., xn).

Так как данная величина в большинстве случаев отражает реальную экономическую категорию, ее называют определяющим показателем.

Если в F(x1, x2, x3,..., xn) все величины x1, x2,..., xn заменить их средней величиной *, то значение функции должно остаться прежним.

Раскрытие функции F(x1, x2, x3,..., xn) приводит к построению разных средних, наиболее широко используются степенные средние вида: .

Придавая z различные значения, получим различные виды средних.

При Z = -1 - средняя гармоническая;

Z=0 - средняя геометрическая;

Z=1 - средняя арифметическая;

Z=2 - средняя квадратическая.

Все средние связаны правилом, которое называется правилом мажорантности средних:

X_h< =X_g< =X_a< =X_q.

Рассмотренные средние называются простыми и применяются при изучении вариации признака от объекта к объекту и связи признаков. Если средняя величина служит для характеристики обобщенных показателей системы, то используются не простые, а взвешенные средние.

Обобщающая формула для взвешенных средних следующая: , где f - веса вариант, частоты или частности.

; ; ; .

Наиболее часто в качестве средних используется средняя арифметическая (при вычислении которой общий объем признаков совокупности остается неизменным).

Свойства арифметической средней величины

1. Сумма отклонений индивидуальных значений признака от его среднего значения равна нулю .

2. Если каждое индивидуальное значение признака умножить или разделить на постоянное число, то и средняя увеличится или уменьшится во столько же раз , где а - постоянное число.

3. Если к каждому индивидуальному значению признака прибавить или из каждого значения вычесть постоянное число, то и средняя величина возрастет или уменьшится на столько же .

4. Если веса средней взвешенной умножить или разделить на постоянное число, средняя величина не изменится .

Следствия:

- вместо абсолютных значений весов можно использовать доли или проценты;

- если все веса равны, то средняя арифметическая равна средней арифметической взвешенной.

5. Сумма квадратов отклонений индивидуальных значений признака от средней арифметической меньше, чем от любого другого числа .

Правила выбора средней

1. Средняя арифметическая используется, если известны численные значения знаменателя формулы, а значения числителя могут быть получены произведением.

2. Средняя гармоническая используется, если известны числовые значения числителя, а значения знаменателя могут быть получены как частные от деления показателя.

3. Средняя геометрическая применяется, если необходимо найти значение признака, качественно равноудаленного от максимального и минимального значения.

4. Средняя квадратическая применяется для измерения вариации признаков совокупности, что обусловлено 5-м свойством средней арифметической.

5. Средняя хронологическая используется, если данные представлены не за какой-либо период, а по состоянию на дату.

Показатели вариации

В статистической практике для изучения и измерения вариации используются различные абсолютные и относительные показатели (меры) вариаций в зависимости от поставленных перед исследователем задач. К абсолютным показателям относятся размах вариации, среднее линейное отклонение, средний квадрат отклонений (дисперсия), среднее квадратическое отклонение, квартильное отклонение.

Изучение вариации признаков общественных явлений находится в прямой связи с группировками, в частности, с рядами распределения.

Размах вариации является наиболее простым измерителем вариаций признака. Он представляет собой разность между максимальным и минимальным значениями признака в изучаемой совокупности: .

Среднее линейное отклонение представляет собой среднюю величину из отклонений вариантов признака от их средней

, где X_i- i-й вариант признака, - вес i-го варианта, n - объем совокупности.

Дисперсия представляет собой средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины (s). Дисперсия вычисляется по формулам простой невзвешенной и взвешенной соответственно:

и .

Дисперсия обладает рядом свойств, некоторые из них позволяют упростить ее вычисления:

1) дисперсия постоянной величины равна нулю;

2) если все варианты значений признака уменьшить на одно и то же число, то дисперсия не уменьшится ;

3) если все варианты значений признака уменьшить в одно и то же число раз ( k раз), то дисперсия уменьшится в k² раз .

Среднеквадратическое отклонение представляет собой корень второй степени из среднего квадрата отклонений отдельных значений признака от их средней.

- невзвешенное,

- взвешенное.

Для характеристики вариации признаков в совокупности можно применить так называемое квартильное отклонение. Этот показатель также можно применить вместо размаха вариации, чтобы избежать недостатков, связанных с использованием крайних значений:

q = (Q₃ – Q₁) / 2.

Наряду с абсолютными показателями существуют и относительные, которые получают из абсолютных путем деления на :

- коэффициент осцилляции ;

- относительное линейное отклонение ;

- коэффициент вариации ;

- относительное квартильное отклонение .

Момент распределения

Порядок	Начальный	Центральный	Условный



· · · · · · · · · · ·

Выяснение общего характера распределения предполагает оценку степени его однородности, а также вычисление показателей асимметрии и эксцесса.

Для сравнительного анализа степени асимметрии нескольких распределений рассчитывают относительный показатель A_S:

При нормальном распределении коэффициент асимметрии равен 0. Величина показателя асимметрии может быть положительной и отрицательной.

Может быть также рассчитан показатель эксцесса (островершинности):

Эксцесс представляет собой выпад вершины эмпирического распределения вверх или вниз от вершины кривой нормального распределения. В нормальном распределении и показатель эксцесса равен 0.

Наряду с изучением вариации признака по всей совокупности в целом бывает часто необходимо проследить количественные изменения признака по группам, на которые разделяется совокупность, а также между группами. Такое изучение вариации достигается посредством вычисления и анализа различных видов дисперсии при использовании аналитической группировкой.

Межгрупповая дисперсия , где - номер группы, а - число единиц в -й группе. Межгрупповая дисперсия характеризует вариации результативного признака за счет факторного признака .

Внутригрупповая дисперсия характеризует вариацию внутри группы.

Между дисперсиями существует связь - правило сложения дисперсий , где - общая дисперсия, а - средняя из внутригрупповых:

; .

Для оценки тесноты связи между результативным y и факторным х признаками используется эмпирическое корреляционное отношение , а также коэффициент детерминации , который показывает, какая часть вариации вызвана вариацией . Если данный коэффициент равен нулю, то результативные и факторные признаки не связаны между собой, если же равен единице, то между ними существует функциональная зависимость.

Задачи

k – номер варианта

Задача 1

Рассчитайте среднюю заработную плату.

Размер заработной платы, р	Численность, чел.
	10+k
	15+ k
	20+ k
	5+ k

Задача 2

Рассчитайте среднюю заработную плату.

Размер заработной платы, р	Численность, чел.
до 200	10+k
200-400	30+k
	10+k

Задача 3

Рассчитайте среднюю заработную плату по предприятию.

№ цеха	Средняя заработная плата, р	Фонд заработной платы, тыс. р.
		30+k
		60+k

Задача 4

Рассчитайте средний темп роста (в процентах).

Показатель	Год

Товарная продукция, млн р.	20+k	24+k	30+k	40+k

Задача 5

Даны остатки товаров на складе. Рассчитайте средний остаток на 1-й квартал.

На 01.01	20 000 + 1000k (тыс. р.)
На 01.02	250 + 1000k (тыс. р.)
На 01.03	300 + 1000k (тыс. р.)
На 01.04	380 + 1000k (тыс. р.)

Задача 6

Рассчитайте моду и медиану.

Группы предприятий по стоимости ОПФ, млн р.	Число предприятий
14-16	2+k
16-18	6+k
18-20	10+k
20-22	4+k
22-24	3+ k

Задача 7

По данным, приведенным в таблице, рассчитать: среднюю арифметическую взвешенную; размах вариации; среднее линейное отклонение; дисперсию; среднее квадратическое отклонение; коэффициент осцилляции, %; относительное линейное отклонение, %; коэффициент вариации, %.

Стаж работы Х_i	Число учителей к итогу F_i
1	2
	14+k
	20+k
	30+k
	24+k
	12+k

Ошибки выборки

Различают следующие ошибки выборки:

1) ошибки регистрации, которые бывают преднамеренными и непреднамеренными;

2) ошибки репрезентативности, которые делятся на случайные и систематические. Систематическая ошибка связана с плохой системой отбора или с ее нарушением. Случайные ошибки зависят от трех основных факторов:

- от объема выборки;

- степени вариации изучаемого признака в генеральной совокупности, которая характеризуется генеральной дисперсией,

- применяемого способа отбора и единиц отбора.

Простая случайная повторная выборка: согласно теории Ляпунова, при достаточно большом , конечном и ограниченной вероятность того, что расхождение не превзойдет величины , равна функции интеграла Лапласа, т.е. , где , ,

где - стандартная ошибка,

- предельная ошибка.

В математике доказано, что , где , т.е. . Таким образом, с заданной вероятностью можно утверждать, что .

Для альтернативной выборочной стандартная ошибка находится по формуле .

Задача, обратная определению ошибки выборки, - это определение объема выборки. Объем выборки можно выявить из формулы определения стандартной ошибки .

Если известны крайние значения , то для симметричной выборки , асимметричной - размах делится на 5. Для доли берется максимальное значение . , где изменяется от 0 до 1. При этом .

Задачи

k – номер варианта

Задача 1

Каким должен быть объем случайной бесповторной выборки из генеральной совокупности численностью 10 000 единиц при сред-нем квадратическом отклонении не более 20+k, предельной ошибке, не превышающей 5 %, и вероятности 0, 997-k? (Нормальный закон распределения приведен в таблице приложения [4, 5].)

Задача 2

С целью определения трудоемкости изготовления деталей на предприятии проведен хронометраж работы 50 рабочих, отобранных в случайном порядке. По данным обследований получили = 10+k мин., = 1 мин. Определите:

а) как изменится ошибка выборки, если объем выборочной совокупности увеличить в 1, 5 раза?

б) как скажется на ошибке выборки увеличение дисперсии в 2 раза?

в) как изменится ошибка выборки, если с увеличением дисперсии в 1, 44 раза объем выборочной совокупности увеличить в 2, 56 раза?

г) как изменится ошибка выборки, если численность генеральной совокупности будет в 3 раза больше?

Библиографический список

Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 2003.
Социальная статистика: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой М.: Финансы и статистика, 2003.
Статистика. Курс лекций / Под ред. В.Г. Ионина. Новосибирск: Издательство НГАЭиУ, М.: ИНФРА-М, 2000.
Шмойлова Р.А Теория статистики: Учебник 4-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2004.
Шмойлова Р.А. Практикум по теории статистики: Учеб. пособие. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2004.
Экономическая статистика: Учебник для вузов / Под ред. Ю.Н. Иванова. 2-е изд., доп. М.: ИФРА- М, 2004.

Оглавление

Тема № 1. Предмет, метод и задачи статистики. 1

1. История статистики. 1

2. Предмет, метод и задачи статистики. 2

3. Составные части статистики. 3

4. Статистическая совокупность и ее характеристики. 3

Тема № 2. Статистическое наблюдение. Источники статистической информации 5

1. Организация государственной статистики. 5

2. Виды и способы статистического наблюдения. 6

3. Подготовка статистического наблюдения. 6

4. Качество материалов статистического наблюдения. 7

Тема № 3. Группировка и сводка материалов статистических наблюдений 8

1. Статистическая сводка. 8

2. Понятие и виды группировок. 9

3. Основные классификации и группировки в социально-экономической статистике 10

4. Многомерные группировки. 11

5. Ряды распределения. 12

Тема № 4. Средние величины и изучение вариации. 12

1. Однородность и вариация в массовых явлениях. 12

2. Средние величины.. 13

3. Структурные характеристики вариационного ряда. 15

4. Показатели вариации. 18

Задачи. 21

Тема № 5. Выборочный метод в изучении социально-экономических явлений и процессов 23

1. Причины применения выборочного наблюдения. 24

2. Способы отбора и виды выборки. 24

3. Ошибки выборки. 25

4. Влияние вида выборки на величину ошибки выборки. 27

5. Проверка статистических гипотез. 28

Задачи. 30

Тема № 6. Методы изучения корреляционной связи. 30

1. Статистические методы изучения взаимосвязи. 31

2. Схема построения казуальных моделей. 32

3. Особенности применения корреляционно- регрессионного анализа. 37