Технология системного анализа данных.

Этапы:

1.оценка предварительных условий для проведения статистической обработки

2.описательный (дискрептивный) анализ

3.проверка нормальности распределения (требуется если планируется использ параметр метод)

4.аналитическая статистика

5.построение графов

6.анализ и интерпретация данных, выводы

(1)каков характер заданных заданий? каким образом были получены статист данные? в какой шкале измерена переменна или признак?

(2)описательное представление отдельных переменных: создание частотной таблицы, вычисление статист характеристик или графическое представление. Частотные таблицы строятся для переменных относящихся к номинальной и порядковой шкалам имеющих не слишком много критериев. Для переменных относящихся к номинальной шкале нельзя вычислить никаких значимых статист. Характеристик. Для переменных интервальной шкалы чаще вычисляется среднее значение станд. Отклонения(станд.ошибка).

Для переменных относящихся ко всем статист шкалам (за искл номинальной) можно построить графики и вычисл характеристики: сред значениен, сумма, станд отклонение, станд ошибка, дисперсия, минимум, максимум, размах, эксцесс, ассиметрия.

(3)тест на нормальность(тест Колмогорова-Смирнова) проводятся для интервальной и относительной шкал если предполагается использ параметр методы (дисперсионный анализ, многофакторный анализ)

(4)аналитические методы (тесты значимости) при применении которых определяется уровень вероятности р (уровни статист значимости). Отбираются те тесты которые напрямую решают поставленную задачу.

Правило1: в первую очередь использ метод анализа являющийся более мощным и наиболее достоверным в получении результата.

Правило2: если прямой метод не дал требуемого результата то подбирается другой менее мощный итд пока не будет получен требуемый результат

(5)2D грфы строятся при наличии 1 или 2 переменных: 1 необходима если строится ряд динамики

3D графы требуются 2 или 3 переменные. 2-если t=const+2 переменные или просто 2 переменные

Правило3: если никакими методами не обнаружена какая-л связь это не означает что связи нет.

(6)Интерпретация- трактовка поставленных целей и задач.

Правило4: отсутствие статист результата-тоже результат

Выводы-обобщение проведенного исследования с точки зрения достигнутых результатов.

Дескриптивный анализ данных

Этот вид анализа включает описательное представление отдельных переменных. К нему относятся создание частотной таблицы, вычисление статистических характеристик или графическое представление. Частотные таблицы строятся для переменных, относящихся к номинальной шкале и для порядковых переменных, имеющих не слишком много категорий; В основе дескриптивного анализа лежит использование двух групп статистических мер. Первая – включает меры «центральной тенденции», или меры, которые описывают типичного респондента или типичный ответ (средняя величина, мода, медиана). Вторая – включает меры вариации, или меры, описывающие степень схожести или несхожести респондентов или ответов с «типичными» респондентами или ответами (распределение частот, размах вариации и среднее квадратическое отклонение).

Для переменных относящихся к номинальной шкале нельзя вычислить никаких значимых статистических характеристик. Наиболее часто для порядковых переменных и переменных, относящихся к интервальной шкале, но не подчиняющихся нормальному распределению, вычисляются медианы и оба квартиля; при небольшом числе категорий можно использовать вариант для концентрированных данных

Для переменных, относящихся к интервальной шкале и подчиняющихся нормальному распределению, чаще всего вычисляется среднее значение и стандартное отклонение пли стандартная ошибка. Однако следует выбрать только одну из этих двух характеристик разброса. Для переменных, относящихся ко всем статистическим шкалам, можно построить большое разнообразных графиков, на которых представлены частоты, средние значения или другие характеристики.

20. Формы проявления взаимосвязей весьма разнообразны. В качестве двух самых общих их видов выделяют функциональную (полную) и корреляционную (неполную) связи. В первом случае величине факторного признака строго соответствует одно или несколько значений функции. Достаточно часто функциональная связь проявляется в физике, химии. В экономике примером может служить прямо пропорциональная зависимость между производительностью труда и увеличением производства продукции.

Корреляционная связь (которую также называют неполной, или статистической) проявляется в среднем, для массовых наблюдений, когда заданным значениям зависимой переменной соответствует некоторый ряд вероятных значений независимой переменной. Объяснение тому – сложность взаимосвязей между анализируемыми факторами, на взаимодействие которых влияют неучтенные случайные величины. Поэтому связь между признаками проявляется лишь в среднем, в массе случаев. При корреляционной связи каждому значению аргумента соответствуют случайно распределенные в некотором интервале значения функции.

Например, некоторое увеличение аргумента повлечет за собой лишь среднее увеличение или уменьшение (в зависимости от направленности) функции, тогда как конкретные значения у отдельных единиц наблюдения будут отличаться от среднего. Такие зависимости встречаются повсеместно. Например, в сельском хозяйстве это может быть связь между урожайностью и количеством внесенных удобрений. Очевидно, что последние участвуют в формировании урожая. Но для каждого конкретного поля, участка одно и то же количество внесенных удобрений вызовет разный прирост урожайности, так как во взаимодействии находится еще целый ряд факторов (погода, состояние почвы и др.), которые и формируют конечный результат. Однако в среднем такая связь наблюдается – увеличение массы внесенных удобрений ведет к росту урожайности.

В наиболее общем виде задача статистики в области изучения взаимосвязей состоит в количественной оценке их наличия и направления, а также характеристике силы и формы влияния одних факторов на другие. Для ее решения применяются две группы методов, одна из которых включает в себя методы корреляционного анализа, а другая – регрессионный анализ. В то же время ряд исследователей объединяет эти методы в корреляционно-регрессионный анализ, что имеет под собой некоторые основания: наличие целого ряда общих вычислительных процедур, взаимодополнения при интерпретации результатов и др.

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

По характеру графического образа различают графики объемные, линейные и плоскостные.

По способу построения графики можно разделить на диаграммы и статистические карты.

Диаграмма представляет собой чертеж, показывающий соотношение статистических данных при помощи разнообразных геометрических и изобразительных средств.

Статистические карты предназначены для графического изображения одноименных показателей, относящихся к разным территориям. Для этого в основу изображения берется географическая карта. Изображение на карте статистических данных называется картограммой или картодиаграммой.

По содержанию или назначению можно выделить графики сравнения в пространстве, графики относительных величин (структуры, динамики и т.п.), графики вариационных рядов, графики

взаимосвязанных показателей и графики размещения по территории.

2D графы строятся при наличии 1 или 2 переменных. 1 необходима в том случае, если строится ряд динамики.

3D графы строятся при наличии 2 или 3 переменных. 2 – если имеется t=const + 2 переменные, либо значения 3х переменных.

Строятся для статистических моделей. Графическое представление мб как самостоятельным методом анализа (графический анализ), либо как визуальное представление данных с целью упрощения.

Часто графический анализ позволяет вы йти из ситуации, когда ни один статистический тест не дает требуемого результата.

22. графическое изображение структуры.

Структурные диаграммы - такие диаграммы, в которых отдельные статистические совокупности сопоставляются по их структуре, характеризующейся соотношением разных параметров совокупности или ее отдельных частей.

Широко распространенный метод графического изображения структуры статистических данных заключается в составлении структурных круговых или секторных диаграмм. Секторные диаграммы удобно строить следующим образом: вся величина явления принимается за сто процентов, рассчитываются доли отдельных частей в процентах. Круг разбивается на секторы пропорционально частям изображаемого целого.

Другим видом структурных статистических диаграмм являются диаграммы удельных весов, отражающие структуры сравниваемых совокупностей по процентному соотношению в них отдельных частей, выделяемых по тому или иному количественному или атрибутивному

признаку. Эти диаграммы получены путем преобразования простой полосовой диаграммы с подразделенными полосами. Полосовые диаграммы удельных весов могут вскрыть экономически существенные особенности многих изучаемых экономических явлений.

Значительными преимуществами полосовых структурных диаграмм по сравнению с другими видами является их большая емкость, возможность отразить на небольшом пространстве большой объем полезной информации. Секторные диаграммы выглядят убедительно при существенных различиях сравниваемых структур, а при небольших различиях они могут быть недостаточно выразительны.

Графическое изображение динамики

Для изображения и внесения суждений о развитии явления во времени строятся диаграммы динамики. В рядах динамики используются для наглядного изображения явлений многие диаграммы: столбиковые, ленточные, квадратные, круговые, линейные, радиальные

и другие. Выбор вида диаграмм зависит в основном от особенностей исходных данных, от цели исследования.

Часто для наглядности используют столбиковые, квадратные или круговые диаграммы. Они зрительно впечатляют, хорошо запоминаются, но не годны для изображения большого числа

уровней, так как громоздки, и если число уровней в ряду динамики велико, то целесообразно применять линейные диаграммы, которые воспроизводят непрерывность процесса развития в виде непрерывной ломаной линии.

Нередко на одном линейном графике приводится несколько кривых, которые дают сравнительную характеристику динамики различных показателей или одного и того же показателя в разных странах. Линейные диаграммы с равномерной шкалой имеют недостаток, снижающий их познавательную ценность. Этот недостаток заключается в том, что равномерная шкала позволяет измерять и сравнивать только отраженные на диаграмме абсолютные приросты или уменьшения показателей на протяжении исследуемого периода.

Полулогарифмической системой называется система, в которой на одной оси нанесен линейный масштаб, а на другой логарифмический.

К диаграммам динамики относятся и радиальные диаграммы, построенные в полярных координатах и предназначенные для отражения процессов, ритмически повторяющихся во времени. Чаще всего эти диаграммы применяются для иллюстрации сезонных колебаний, и в

этом отношении они имеют преимущество перед статистическими кривыми. Радиальные диаграммы делятся на два вида: замкнутые и спиральные. Эти два вида диаграмм отличаются друг от друга по технике построения, все зависит от того, что взято в качестве базы

отсчета - центр круга или окружность.

Замкнутые диаграммы отражают весь внутригодичный цикл динамики одного года. Спиральные диаграммы отличаются от замкнутых тем, что в них декабрь одного года соединяется не с январем данного же года, а с январем следующего года. Это дает возможность

изобразить весь динамический ряд за несколько лет в виде одной кривой.

Для отображения зависимости одного показателя от другого строится диаграмма взаимосвязи.

23. Технический анализ - это исследование динамики рынка, чаще всего посредством графиков, с целью прогнозирования будущего направления движения цены.

Графические данные строятся в виде диаграммы, ось ординат которой обозначает цену. В результате вычислений определяется шаг динамики цены (фильтр). В случае, когда дневная динамика цены актива менее фиксированного шага, изменение стоимости актива графически не отображается.

Область диаграммы включает в себя несколько линий: сопротивления и поддержки.

Линия сопротивления означает верхнюю границу цены актива. Скачок цены акции выше указанной линии может служить поводом для приобретения данного актива. В дальнейшем можно ожидать некоторый стабильный рост курса данной бумаги, так как был преодолен психологический барьер инвесторов.

Линия поддержки отражает нижнюю предельную границу цены актива. Снижение курса бумаги ниже данной линии означает сигнал к продаже актива, так как ожидается и дальнейшее падение курса ценной бумаги.

Динамику ценового тренда наглядно отображает диаграмма, которую принято называть «голова и плечи». Геометрическая фигура состоит из трех пиков, крайние два из которых меньше, чем средний. По точкам, расположенным на плечах (между пиками) выстраивается шея, которая является линией сопротивления.

В том случае, когда цена актива опускается ниже указанной линии (шеи), то происходит смена тренда на прямо противоположный. Наиболее часто используемым приемом технического анализа является метод скользящей средней, которая определяется как среднее арифметическое значение за определенный промежуток времени, определяемый самостоятельно. Чем длиннее будет анализируемый период времени, тем более точными будут данные для прогноза переломов тренда.

24. Важнейшие экономические индексы и их взаимосвязь.

Между важнейшими индексами существуют взаимосвязи, позволяющие на основе одних индексов получить другие. Зная, например, значение цепных индексов за какой-либо период времени, можно рассчитать базисные индексы. И наоборот, если известны базисные, то путем деления одного из них на другой можно получить цепные индексы.

Существующие взаимосвязи между важнейшими индексами позволяют выявить влияние различных факторов на изменение изучаемого явления, например связь между индексом стоимости продукции, физического объема продукции и цен. Другие индексы также связаны между собой. Так, индекс издержек производства - это произведение индекса себестоимости продукции и индекса физического объема продукции.

Индекс затрат времени на производство продукции может быть получен в результате умножения индекса физического объема продукции и величины, обратной величине индекса трудоемкости, т.е. индекс производительности труда.

Существует важная взаимосвязь между индексами физического объема продукции и индексами производительности труда.

Индекс производительности труда представляет собой отношение средней выработки продукции (в сопоставимых ценах) в единицу времени (или на одного занятого) в текущем и базисном периодах. Например, индекс физического объема продукции равен произведению индекса производительности труда на индекс затрат рабочего времени (или численности занятых).

Взаимосвязь между отдельными индексами может быть использована для выявления отдельных факторов, оказывающих воздействие на изучаемое явление.

Индивидуальные индексы

Индивидуальные индексы служат для характеристики изменения

отдельных элементов сложного явления. Пример. Изменение объема производства отдельных видов продукции (телевизоров, электроэнергии и т. д.), а так же цен на акции какого – либо предприятия.

В зависимости от экономического назначения индивидуальные индексы бывают: физического объема продукции, себестоимости, цен, трудоемкости и.т.

Индивидуальный индекс физического объема продукции показывает во сколько раз возрос ( уменьшился) выпуск какого – либо одного товара в отчетном периоде по сравнению с базисным, или сколько процентов составляет рост ( снижение) выпуска товара.

i_q= q₁/q₀

Если из значения индекса, выраженного в процентах, вычесть 100%, то полученная величина покажет на сколько возрос (уменьшился) выпуск продукции.

Индивидуальны индекс цен характеризует изменение цены одного определенного товара в текущем периоде по сравнению с базисным i_p= р₁/р₀

Индивидуальный индекс себестоимости единицы продукции показывает изменение себестоимости одного определенного вида продукции в текущем периоде по сравнению с базисным i_z= z₁/z₀

Производительность труда может быть измерена количеством продукции, производимой в единицу времени (v), или затратами рабочего времени на производство единицы продукции (t). Поэтому можно построить:

- Индекс количества продукции, произведенной в единицу времени

I_v= v₁/v₀₌(q₁/T₁) / (q₀/Т₀)

- Индекс производительности труда по трудовым затратам I_t= t₁/t₀

Индивидуальный индекс стоимости продукции (товарооборота) отражает, во сколько раз изменилась стоимость какого - либо товара в текущем периоде по сравнению с базисным, или сколько процентов составляет рост (снижение) стоимости товара, и определяется по формуле i_pq= q₁p₁/q₀p₀

Свободные индексы

Сводные (общие) индексы служат для измерения сложного явления, составные части которого непосредственно несоизмеримы. Пример. Изменения физического объема продукции, включающей разноименные товары, индекса цен акций предприятий региона и т. п.

Сводный (общий) индекс цен относится к числу классических показателей, разработкой которого исследователи занимаются с XVII в.

Наиболее широкое применение в статистической практике получили агрегатные формулы сводных индексов цен, разработанные в середине XVIII в. немецкими учеными Э. Ласпейресом и Г. Пааше.

Индекс Ласпейреса: I_p= ∑ q₀p₁ / ∑ q₀p₀ , ∑ q₁p₀— стоимость продукции реализованной в базисном (предыдущем) периоде по ценам отчетного периода; ∑ q₀p₀— фактическая стоимость продукции в базисном периоде

Индекс Пааше: I_p= ∑ q₁p₁ / ∑ q₁p₀, ∑ q₀p₁— фактическая стоимость продукции отчетного периода; ∑ q₀p₀— стоимость товаров реализованных в отчетном периоде по ценам базисного период.

Числитель и знаменатель в приведенных индексах состоят из агрегатов, включающих индексируемую величину р и вес q. Различие между индексами Ласпейреса и Пааше заключается в выборе периодов весов. В индексе Ласпейреса берутся веса базисного или предшествующего периода, а в индексе Пааше - текущего периода. При использовании в индексе Ласпейреса весов одного и того же базисного периода в течение длительного времени получают систему сводных индексов цен с постоянными весами, что позволяет учитывать свойство круговой сходимости индексов.

Средние индексы

Средний индекс – это индекс, вычисленный как средняя величина из индивидуальных индексов.

При исчислении средних индексов используются две формы средних: средняя арифметическая и средняя гармоническая.

Средний арифметический индекс будет тождествен агрегатному индексу, если весами индивидуальных индексов будут слагаемые знаменателя агрегатного индекса.

Зависимость для определения среднего арифметического индекса физического объема продукции будет иметь вид

i_q =∑ i_qp₀q₀ / ∑ p₀q₀

Так как i_q*q₀= q₁, то формула этого индекса легко преобразуется в полученную ранее формулу

I_q = ∑ q₁p₀ / ∑ q₀p₀

⇐ Предыдущая 1 234 5 6 7 8 Следующая ⇒