Оглавление:
| Здравствуйте! Я Людмила Анатольевна Фирмаль, занимаюсь помощью студентам более 17 лет. У меня своя команда грамотных, сильных преподавателей. Мы справимся с любой поставленной перед нами работой технического и гуманитарного плана. И неважно – она по объёму на две формулы или огромная, сложно структурированная, на 125 страниц! Нам по силам всё, поэтому не стесняйтесь, присылайте. |
| Если что-то непонятно — вы всегда можете написать мне в WhatsApp и я вам помогу! |
Как заказать выполнение заданий по статистике
Вы можете написать сообщение в WhatsApp. После этого я оценю ваш заказ и укажу стоимость и срок выполнения вашей работы. Если условия Вас устроят, Вы оплатите, и преподаватель, который ответственен за вашу работу, начнёт выполнение и в согласованный срок или, возможно, раньше срока Вы получите файл готовой работы в личные сообщения.
Сколько может стоить заказ статистики
Стоимость заказа зависит от задания и требований Вашего учебного заведения. На цену влияют: сложность, количество заданий и срок выполнения. Поэтому для оценки стоимости заказа максимально качественно сфотографируйте или пришлите файл задания, при необходимости, загружайте поясняющие фотографии лекций, файлы методичек, указывайте свой вариант.
Какой срок выполнения заказа
Минимальный срок выполнения заказа составляет 2-4 дня, но помните, срочные задания оцениваются дороже.
Как оплатить заказ
Сначала пришлите задание, я оценю, после вышлю вам форму оплаты, в которой можно оплатить с баланса мобильного телефона, картой Visa и MasterCard, apple pay, google pay.
Гарантии и исправление ошибок
В течение 1 года с момента получения Вами готового решения заказа действует гарантия. В течении 1 года я и моя команда исправим любые ошибки в заказе.
Чуть ниже я предоставила теорию она поможет освежить знания перед защитой у преподавателя заказанной у меня работы.
Введение в статистику
Термин «Статистика» произошел от латинских слов: stato – государство и status – положение вещей, политическое состояние.
Возникновение статистики было обусловлено общественными потребностями, т.е. необходимостью получения сведений о численности населения, его составе и имущественном положении. Эти данные использовались, прежде всего, при налогообложении и в военных целях.
Наиболее ранние сведения о таких работах в Китае относятся к XXIII веку до нашей эры. В Древнем Риме проводились цензы (учеты) свободных граждан и их имущества.
Однако только к XVIII веку статистика оформилась как наука. К этому времени возникли 2 научные статистические школы (направления).
Первое направление возникло в Германии и известно как Государствоведение или описательная школа.
Её представители считали своей задачей описание достопримечательностей государства: территории, климата, населения, политического устройства, ведения хозяйства, торговли – без анализа закономерностей и взаимосвязей между ними.
Основоположником данной школы был немецкий ученый Герман Конринг (1606 – 1681). Он ввел преподавание учебной дисциплины «Государствоведение» в университетах Германии. Его последователь Готфрид Ахенваль (1719 – 1772) заменил название дисциплины на «Статистика».
Второе направление возникло в Англии под названием «Политическая арифметика».
Его представители: Джон Граунт (1620 –1674), Э. Галлей (1656 – 1742), Уильям Петти (1623 – 1687) заложили основы теории статистического счета, т.е. от описания явлений и процессов перешли к их измерению и исследованию.
У. Петти попытался оценить национальное богатство и национальный доход страны.
В начале XIX века возникло третье направление статистической науки – статистико-математическое.
Основатель этого направления бельгийский статистик А. Кетле (1796 – 1874) обосновал идею использования закономерностей, выявленных из массы случаев для познания общественных процессов, тем самым, положив начало использования теории вероятностей в статистических исследованиях.
В России развитию статистики способствовали труды земских статистиков XVIII, XIX веков: Ивана Кирилловича Кириллова (1689 – 1737), Василия Никитича Татищева (1686 – 1750), Михаила Васильевича Ломоносова (1711 – 1765), Карла Федоровича Герман (1767 – 1838), Радищева, Герцена, Огарева и других.
В настоящее время статистика как наука представляет собой целостную систему научных дисциплин:
1. Теория статистики.
Это наука о наиболее общих принципах и методах статистического исследования социально-экономических явлений. Она разрабатывает понятийный аппарат и систему категорий статистической науки, рассматривает методы сбора, сводки, обобщения и анализа статистических данных, т.е. общую методологию статистического исследования.
2. Экономическая статистика и её отраслевые статистики.
Они изучает экономику народного хозяйства в целом и отдельных его отраслей: промышленности, сельского хозяйства, лесного хозяйства, транспорта, связи, строительства, торговли и других.
3. Социальная статистика и её отраслевые статистики.
Они изучают социальные явления: население, политику, образование, культуру, искусство, здравоохранение, науку и другие.
Основные задачи статистики на современном этапе:
1. Всестороннее изучение происходящих в обществе экономических и социальных процессов на основе научно обоснованной системы показателей.
2. Обобщение и прогнозирование текущего развития общества.
3. Выявление имеющихся резервов эффективности общественного производства.
4. Своевременное обеспечение надежной информацией законодательной власти, управленческих, исполнительных и хозяйствующих структур, а также широкой общественности.
Практическое решение этих задач осуществляет система органов государственной статистики.
Система органов государственной статистики в РФ образована в соответствии с административно-территориальным делением страны.
Главным статистическим органом России является Федеральная служба государственной статистики (Руководство осуществляется Правительством РФ). Она осуществляет руководство всей статистической деятельностью в стране, организует сбор, обработку и анализ данных о развитии страны, предоставляет органам государственного управления официальную информацию о социальноэкономическом развитии страны.
Госкомстату подчиняются комитеты по статистике территориальных единиц:
1. Республиканские комитеты – в республиках входящих в РФ.
2. Государственные комитеты по статистике – в автономных областях и округах, краях и регионах, г. Москва и Санкт-Петербург.
В свою очередь им подчинены управления (отделы) государственной статистики, расположенные в городах и районах.
Координация статистических служб в странах СНГ осуществляется созданным в 1992 году Статистическим комитетом СНГ.
Работа статистических служб в мире координируется Статистической комиссией при ООН.
Возможно эта страница вам будет полезна:
| Предмет статистики |
Предмет, основные понятия и категории статистики
Статистика – это наука, изучающая количественную сторону качественно определённых массовых общественных явлений и закономерности их развития в конкретных условиях места и времени.
Основные черты предмета статистики:
1. Изучаются массовые общественные явления (социальной статистикой – население и его общественная деятельность, экономической – количество произведенной в стране продукции услуг), на основе изучения отдельных процессов и явлений их составляющих.
2. Изучается количественная сторона массовых общественных явлений (дается их цифровая характеристика).
3. Изучается количественная сторона общественных явлений в неразрывной связи с их качественным содержанием и переход количественных изменений в качественные (количественные изменения в структуре экспорта и импорта товаров свидетельствуют о качественных изменениях в экономике страны).
4. Изучается количественная сторона общественных явлений в конкретных условиях места и времени, а также изменении их во времени и в пространстве (численность населения, объем производства и другие).
5. Изучаются количественные связи между общественными явлениями (теснота связи, сила влияния и другие).
Основные категории статистики:
1. Статистическая совокупность.
Это множество однокачественных единиц с отличающимися индивидуальными признаками.
Пример:
— совокупность населения или его отдельных контингентов (трудоспособное население, пенсионеры, сельское и городское население);
— совокупность предприятий (промышленности, сельского хозяйства, торговли, малых и средних и других);
— совокупность работников (отдельного предприятия, отрасли или сектора экономики).
2. Единицы совокупности. Это элементы, множество которых образует изучаемую совокупность.
Пример:
— единицей совокупности пенсионеров является отдельный пенсионер;
— единицей совокупности предприятий является конкретное предприятие;
— единицей совокупности работников является конкретный работник.
3. Признак. Это свойство, особенность единиц совокупности по которым судят о явлении в целом.
Пример:
— признаком предприятия являются: объем производства, прибыль, себестоимость, количество персонала, основных и оборотных фондов и другие;
— признаком человека являются: пол, возраст, национальность, уровень образования и другие.
Выделяют 2 основные группы признаков:
1) Качественные (атрибутивные) признаки. Это признаки, выраженные смысловыми понятиями.
Пример:
— признаки населения: а) по полу: мужской и женский; б) по уровню образования: среднее, среднеспециальное, высшее.
— признаки специализации магазинов: продовольственные и непродовольственные.
2) Количественные. Это признаки, выраженные числовыми значениями.
Пример: возраст, стаж работы, зарплата, объем производства, цены и другие.
4. Показатель.
Это количественная оценка свойства изучаемого явления.
В зависимости от целевой функции они делятся на 2 основных вида:
1) Учётно-оценочные. Они дают статистическую характеристику размера качественно определенных общественных явлений в конкретных условиях места и времени.
В зависимости от специфики изучаемого явления они отображают:
а) объемы распространения явления в пространстве. Пример: объем розничного товарооборота в 1990 году составил 264 млрд. руб.
в) достигнутые на определенную дату уровни развития. Пример: численность населения России составила на начало 1991 года 148,5 млн. чел.
2) Аналитические показатели.
Применяются для анализа статистической информации и характеризуют особенности развития изучаемого явления.
Это:
а) относительные величины;
б) средние величины;
в) показатели вариации;
г) показатели динамики;
д) показатели структуры;
е) показатели взаимосвязи.
5. Система показателей.
Это совокупность показателей, связанных между собой и расположенных в логической последовательности.
Она охватывает все стороны жизни общества как на макроуровне (страна, регион) так и на микроуровне (предприятие, фирма, домохозяйство, семья).
Пример: система показателей сельского хозяйства:
а) показатели ресурсов (производства площадь сельскохозяйственных угодий, численность работников, стоимость ОПФ и другие);
б) показатели объемов производства (валовой сбор зерновых, производство свинины, говядины и другие);
в) эффективности производства (прибыль, уровень рентабельности, производительность и другие).
Методы статистики и этапы статистического исследования
Совокупность способов и приемов, с помощью которых статистика изучает свой предмет, составляют метод статистики.
Основные методы:
а) метод массовых наблюдений;
б) сводка и группировка результатов наблюдения;
в) метод обобщающих показателей;
г) анализ рядов динамики;
д) индексный метод;
е) корреляционно-регрессионный метод;
ж) методы математического моделирования.
Статистические методы используются комплексно в процессе статистического исследования состоящего из 3 этапов:
1. Статистическое наблюдение (сбор первичной информации).
Это процесс массовой регистрации признаков у отдельных единиц совокупности.
2. Сводка и группировка данных наблюдения.
Это обобщение и систематизация данных статистического наблюдения.
3. Анализ полученного материала.
Это процесс выявления закономерностей, общей тенденции в развитии, формирования выводов и предложений.
Статистическое наблюдение
Основы теории статистического наблюдения
Для проведения статистического исследования какого-либо явления необходимо первоначально собрать сведения о его состоянии и результатах развития за определенный период времени – статистическую информацию о нем.
Формирование информационной базы для статистического анализа требует организации статистического наблюдения.
Статистическое наблюдение – это массовое, планомерное, научно организованное наблюдение за социальными и экономическими явлениями, заключающееся в регистрации отобранных признаков у каждой единицы изучаемой совокупности.
Статистическое наблюдение проводится органами государственной статистики, научно-исследовательскими институтами, экономическими службами банков, бирж, фирм.
Этапы проведения статистического наблюдения:
1. Подготовка наблюдения.
На этом этапе решаются:
А) Методические вопросы:
— постановка цели и задач наблюдения;
— определение объекта и единицы наблюдения;
— определение состава признаков, подлежащих регистрации (программа наблюдения);
— выбор организационной формы, вида и способа наблюдения.
Б) Организационные вопросы:
— определение состава служб, проводящих наблюдение;
— подбор и подготовка кадров для проведения наблюдения;
— разработка организационного плана наблюдения, включающего указания органов наблюдения, время и сроки наблюдения, порядок проведения, приема и сдачи материалов;
— тиражирование документов для сбора данных.
2. Проведение массового сбора данных.
Заключается в заполнении статистических формуляров.
Начинается с рассылки переписных листов, анкет, бланков, форм статистической отчетности.
Заканчивается их сдачей после заполнения в органы, проводящие наблюдение.
3. Подготовка данных к автоматизированной обработке.
Заключается в их арифметическом и логическом контроле.
4. Разработка предложений по совершенствованию статистического наблюдения.
Заключается в анализе причин, которые привели к неверному заполнению статистических бланков и разрабатываются предложения по совершенствованию наблюдения.
Требования к статистическому наблюдению.
1. Полнота статистических данных.
Необходимо обеспечить полноту охвата единиц изучаемой совокупности, сторон рассматриваемого явления, его изменения с течением времени.
2. Достоверность и точность данных.
Необходима тщательная и всесторонняя проверка качества собираемых фактов.
3. Единообразие и сопоставимость данных.
Все показатели должны быть рассчитаны по единой методике.
Возможно эта страница вам будет полезна:
| Примеры решения задач по статистике |
Организационные формы статистического наблюдения
1. Отчетность предприятий, организаций и учреждений.
Это форма статистического наблюдения, при которой сведения поступают в виде обязательных отчетов в определённые сроки и по утвержденным формам.
Источником сведений является первичный учет, проводимый в документах бухгалтерского и оперативного учета.
2. Специально организованное статистическое наблюдение.
Представляет сбор сведений отсутствующих в отчетности посредством переписей, единовременных учетов и обследований.
Основные виды:
А) Перепись (населения, предприятий, материальных ресурсов, строек незавершенного строительства). Она повторяется, как правило, через равные промежутки времени с целью получения данных о численности, составе и состоянии объекта наблюдения по ряду признаков.
Б) Бюджетные обследования. Проводятся с целью характеристики структуры потребительских доходов и расходов семей.
В) Социологические исследования.
3. Регистровое наблюдение.
Это форма непрерывного статистического наблюдения за долговременными процессами, имеющими фиксированное начало, стадию развития и фиксированный конец.
Оно основано на ведении статистического реестра (базы данных) и представляет постоянно следящую за состоянием единицы наблюдения систему. Каждая единица в нем характеризуется совокупностью показателей, которые обновляются по мере их изменения.
Выделяют:
1) Регистр населения. Это поименный и регулярно обновляемый перечень жителей страны. В нем определяются общие признаки: пол, дата рождения, дата вступления в брак и другие.
Регистр ведется по отдельным регионам страны.
2) Регистр предприятий. Он включает предприятия всех видов экономической деятельности и основные признаки по каждой единице объекта: время создания (регистрации) предприятия, название и адрес, организационно-правовую форму, вид экономической деятельности и другие.
Регистр ведется по отдельным регионам и в целом по стране.
В настоящее время существует единый регистр для всех хозяйственных единиц: Единый государственный регистр предприятий и организаций всех форм собственности – ЕГРПО.
Способы и виды статистического наблюдения
Способы наблюдения.
1. Непосредственное наблюдение.
Это наблюдение, при котором сами регистраторы путем непосредственного замера, взвешивания, подсчета или проверки работы устанавливают факт, подлежащий регистрации.
Применяется при наблюдении за вводом в действие жилых домов, переписи оборудования на предприятии, учете остатков товаров в торговле и других.
2. Документальный.
Основан на использовании информации учетных документов: актов инвентаризации, документов бухгалтерской отчетности, технических паспортов, паспортов торгового предприятия.
3. Опрос.
Основан на получении сведений со слов опрашиваемого (респондента).
Выделяют:
А) Устный опрос. Регистраторы получают информацию на основе опроса респондента прямым способом, встречаясь «лицом к лицу», и опосредованным – по телефону.
Б) Саморегистрацию. Формуляры заполняются самими респондентами.
В) Корреспондентский. Сведения собирает штат добровольных корреспондентов.
4. Анкетный способ.
Сбор информации в виде анкет, либо путем публикации в печати.
Он применяется, если не требуется высокая точность, а нужны ориентировочные результаты. Например: при изучении общественного мнения о работе городского транспорта, торговых предприятий, спроса населения на отдельные товары и других.
5. Явочный.
Предусматривает представление сведений в органы, ведущие наблюдение в явочном порядке. Например: при регистрации браков, рождений и другие.
Виды статистического наблюдения.
1. По времени регистрации фактов выделяют:
а) Текущее наблюдение. Изменения в отношении изучаемых явлений фиксируются по мере их наступления.
Пример: регистрация браков, учет произведенной продукции, выручка магазинов и т.п.
б) Периодическое наблюдение.
Это наблюдение, повторяющееся через определенные промежутки времени.
Пример: перепись населения – раз в 10 лет; регистрация цен – ежемесячно.
в) Единовременное (разовое).
Проводится по мере надобности или вообще единожды.
Пример:
— инвентаризация незавершенного производства проводилась в 1990 году;
— изучение мнений покупателей о качестве товаров.
2. По охвату единиц совокупности выделяют:
А) Сплошное наблюдение.
Это получение сведений о всех единицах совокупности (переписи, отчетность).
Недостатки:
— высокая стоимость получения и обработки информации;
— большие затраты трудовых ресурсов;
— недостаточная оперативность информации.
Б) Несплошное наблюдение.
Это обследование только части единиц совокупности.
Выделяют следующие способы несплошного наблюдения:
1) Выборочное наблюдение. Оно дает характеристику всей совокупности по некоторой части, отобранной в случай ном порядке.
Пример: применяется:
— в промышленности для контроля качества продукции;
— в сельском хозяйстве при определении продуктивности скота;
— в торговле при выявлении эффективности новых форм торговли, спроса населения и других.
2) Метод моментных наблюдений.
Информация собирается путем регистрации значений признаков у единиц выборочной совокупности в некоторые заранее определённые моменты времени.
Пример: при проведении обследований доходов населения.
3) Метод основного массива.
Обследуются самые существенные, наиболее крупные единицы совокупности.
Пример: При наблюдение за работой городских рынков из всех городов для наблюдения выбираются крупные административные центры ( всего 308 городов), в которых проживает свыше 50% населения, а оборот рынков составляет свыше 60% всего товарооборота рыночной торговли.
4) Анкетное обследование.
Проводится по принципу добровольного заполнения анкетных листов.
5) Монографический.
Представляет детальное, глубокое изучение и описание отдельных характерных единиц совокупности обычно принадлежащим к новым типам явлений.
Оно проводится в целях выявления имеющихся тенденций в развитии явления, изучения и распространения передового опыта, выявления недостатков в работе отдельных предприятий.
Возможно эта страница вам будет полезна:
| Курсовая работа по статистике |
Методы первичной обработки информации
Сводка статистических данных
В результате статистического наблюдения получают статистическую информацию, представляющую большое количество первичных разрозненных сведений об отдельных единицах объекта исследования. Поэтому необходимо для дальнейшего социально-экономического анализа привести эти материалы в порядок – систематизировать. Это достигается в результате сводки.
Сводка – это научно организованная обработка и систематизация первичного статистического материала в целях выявления типичных черт и закономерностей развития изучаемых явлений.
Задачи сводки:
1. Систематизация и группировка цифровых данных.
2. Характеристика образованных групп системой показателей.
3. Подсчет соответствующих итогов и представление результатов в виде таблиц и графиков.
Инструменты систематизации информации:
1. Классификации.
2. Номенклатуры.
3. Группировки.
Классификация – это систематизированное распределение явлений и объектов на определенные секции, группы, классы, позиции и виды на основании какого-либо признака (критерия) или нескольких признаков (критериев).
Основой классификации служат классификаторы, представляющие собой систематизированный перечень объектов (отраслей, предприятий, продукции, занятий, основных фондов и т.п.), каждому их которых присваивается код.
Пример:
1) Международная стандартная отраслевая классификация всех видов экономической деятельности – МСОК. Она разделяет экономическую деятельность на 17 секций, 159 групп, образующих 290 классов.
2) Общероссийский классификатор видов экономической деятельности, продукции и услуг – ОКДП. Он имеет 6 уровней классификации: раздел, подраздел, группа, подгруппа, класс, подкласс. В него входит 55 тыс. видов продукции и услуг по всем отраслям экономики.
Для установления принадлежности явлений и объектов к определённым классам и группам классификатор дополняется номенклатурой – т.е. стандартным перечнем объектов и их групп.
Пример: Товарная номенклатура внешнеэкономической деятельности.
В России существует Единая система классификации и кодирования информации – ЕСКК. Она обеспечивает взаимосвязь объектов, которые описываются в различных классификаторах. В свою очередь наибольшая часть общероссийских классификаторов базируется на действующих международных классификаторах.
Статистические группировки
В сводке статистического материала все объекты и единицы статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировок.
Статистическая группировка – это метод разделения множества единиц изучаемой совокупности на однородные по существенным признакам группы.
Пример:
1) Группировка промышленных предприятий по формам собственности.
2) Группировка населения по среднедушевому доходу.
3) Группировка коммерческих банков по сумме активов баланса.
С помощью метода группировки решаются следующие задачи:
1. выявление социально-экономических типов явлений;
2. изучение состава явления (его структуры);
3. выявление связи и зависимости между отдельными признаками общественных явлений.
Классификация группировок.
1. В зависимости от решаемых задач.
1) Типологические.
Разделяют качественно однородные совокупности на классы, социальноэкономические типы, однородные группы.
Пример:
1) Группировка населения по уровню образования.
2) Группировка предприятий по формам собственности.
Таблица 1. -Группировка промышленных предприятий региона по формам собственности.
Вывод: Подавляющее большинство предприятий находится в федеральной собственности, менее 5% составляют предприятия с частной формой собственности и только 1,5% — с муниципальной и смешанной собственностью.
2. Структурные.
Группировки, разделяющие однородные совокупности на группы, характеризующие их структуру по какому-либо количественному признаку.
Пример:
1) Группировка хозяйств по объему продукции.
2) Группировка предприятий по стоимости ОПФ.
3) Группировка населения по размеру среднедушевого дохода.
Таблица 2. — Группировка населения России по размеру среднедушевого дохода (1998).
Вывод: Данные показывают, что более 43% населения имело среднедушевой доход от 80 до 160 руб. в месяц, доход до 80 руб. получало 17% населения.
3. Аналитические (факторные).
Группировки, выявляющие взаимосвязи между изучаемыми признаками.
В этих группировках выделяют факторные — Х и результативные — У признаки. Факторными являются признаки, под воздействием которых изменяются результативные признаки. В основе построения данных группировок лежит факторный признак и каждая выделенная группа (по факторному признаку) характеризуется соответствующими значениями результативного признака.
Пример:
1) Группировка рабочих по квалификации (факторный признак) с указанием их среднемесячной зарплаты (результативный признак). С помощью ее можно выявить зависимость уровня зарплаты рабочих от их квалификации.
2) Группировка предприятий по техническому уровню (факторный признак) с указанием производительности труда на предприятии (результативный признак). С ее помощью можно выявить зависимость производительности труда от технической оснащенности предприятий.
3) Группировка банков по сумме их активов с указанием средней численности занятых и суммы балансовой прибыли.
Таблица 3. — Группировка коммерческих банков России по сумме активов баланса.
Вывод: Данные таблицы показывают, что чем больше сумма активов, тем выше прибыль банка и численность его сотрудников. У первой группы средняя численность занятых в 2,8 раза меньше, чем у пятой, а балансовая прибыль меньше в 9,1 раз.
4. Многомерные группировки.
Используются для анализа влияния множества факторных признаков, действующих в различных направлениях, на изменение величины результативного признака.
При её построении абсолютные значения результативного признака 
заменяются отношениями:
где 
– среднее значение результативного признака;
n – число результативных признаков.
Абсолютные значения факторных признаков 
заменяются отношениями:
, где 
– среднее значение i — го вида факторного признака;
n – количество факторных признаков i — го вида;
В результате этой замены получается матрица отношений:
Если связь между результативным и факторным признаком обратная, то для каждой единицы определяется величина: 
На основе отношений 
определяется показатель: 
, где
k – число факторных признаков.
Данная величина покажет взаимосвязь между множеством факторных признаков и результативным.
2. В зависимости от числа признаков
1) Простые группировки.
Группировки, в которых группы образованы по одному признаку.
Пример: таблицы 1 и 2.
2) Сложные группировки (комбинированные).
Группировки, в которых разделение на группы производится по двум и более признакам, взятым в сочетании.
В данных группировках сначала группы формируются по одному признаку, затем они делятся на подгруппы по другому признаку, которые в свою очередь могут подразделяться по третьему и т.д.
Пример:
А) Дополнив простую группировку населения по возрастным группам, группировкой по полу получим сложную группировку.
Б) Группировку рабочих по стажу работы можно дополнить подгруппами рабочих в зависимости от классности.
III. Ряды распределения.
Ряд распределения – это упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по определенному признаку.
В зависимости от признака положенного в основу образования ряда выделяют:
1. Атрибутивные ряды распределения.
Ряды, построенные по качественным признакам.
2. Вариационные ряды распределения.
Ряды, построенные по количественному признаку.
Вариация – это количественное различие признака внутри изучаемой совокупности.
Состав вариационных рядов:
а) варианты – это отдельные значения признака в ряду;
б) частоты – это численности отдельных вариант или группы вариационного ряда, показывающие, как часто встречаются одинаковые варианты в ряду.
Сумма всех частот определяет численность всей совокупности.
Частоты, выраженные в долях единицы или в % к итогу называются частостями. Сумма частостей равна 1 ил 100%.
Вариационные ряды подразделяют на:
1) Дискретные (прерывные).
Ряды, где варианты имеют значения целых чисел.
2) Интервальные (непрерывные).
Ряды, где признак может принимать любые значения в определённых пределах (интервалах), а варианты признака представлены в виде интервалов (от – до).
3) Ранжированные.
Ряды, где значения признака (варианты) расположены в порядке возрастания или убывания их количественных значений.
Графическое изображение рядов распределения дает наглядное представление о характере изменения частот вариационного ряда (форме распределения). Выделяют следующие графические изображения этих рядов:
1. Полигон. Используется для изображения дискретных вариационных рядов.
Для его построения по оси абсцисс (х) откладываются ранжированные значения признака, а по оси ординат (у) – величины частот.
Таблица 4 — Распределение жилого фонда района по типу квартир.
Рис. 1. Полигон распределения жилого фонда района по типу квартир.
2. Гистограмма.
Применяется для изображения интервальных вариационных рядов.
При ее построении по оси х откладываются величины интервалов признака, а частоты изображаются прямоугольниками, построенными на соответствующих интервалах. Высота частот пропорциональна частотам.
Пример:
Таблица 5.- Распределение семей по размеру жилой площади приходящейся на 1 человека.
Рис. 2. Гистограмма распределения семей по размеру жилой площади, приходящейся на 1 человека.
3. Кумулята.
С её помощью изображается ряд накопленных частот. Накопленные частоты – это частоты показывающие, сколько единиц совокупности имеют значения признака не выше рассматриваемого значения.
При её построении по оси х откладываются варианты ряда, а по оси у – накопленные частоты (таблица 5).
Рис. 3. Кумулята распределения семей по размеру жилой площади, приходящейся на 1 человека.
Изображение ряда в виде кумуляты эффективно для рядов, частоты которых выражены частостями.
4. Огива.
Если при графическом изображении ряда в виде кумуляты оси поменять местами, то получится огива.
IV. Правила построения статистических группировок.
Построение группировок включает несколько этапов:
1. Изучение явления и выбор группировочного признака. В качестве данного признака берется факторный признак.
2. Определение числа групп и величины интервала.
2.1. Если признак качественный, то число групп будет соответствовать числу качественных вариант.
2.2. Если признак количественный, то необходимо:
2.2.1. Построить ранжированный ряд группировочного признака.
2.2.2 Построить графическое изображение ранжированного ряда
На основе графического изображения оценивается интенсивность изменения группировочного признака.
На этом этапе возможно провести выделение групп.
А) Если группировочный признак изменяется плавно, то для определения числа групп можно использовать формулу: 
где
n – число групп данной группировки;
N – число единиц совокупности.
Тогда величина интервала определяется:
, где
– максимальное значение признака; 
– минимальное значение признака.
Б) Если группировочный признак изменяется резко или имеет значительный размах между минимальным и максимальным значением, то строятся неравные интервалы. Они могут быть прогрессивно возрастающими или убывающими в:
1) Арифметической прогрессии.
В этом случае величина интервала определяется: 
, где
a – число на которое последующий интервал больше предыдущего.
2) Геометрической прогрессии.
В этом случае величина интервала будет определяться: 
, где
q – число, показывающее во сколько раз последующий интервал больше предыдущего.
В) Многие группировки в экономике строятся с произвольными интервалами, различными по своей величине, в зависимости от решаемых задач.
3. Построение интервального ряда распределения.
4. Выбор показателей для характеристики групп и построение вспомогательной таблицы для их расчета.
5. Построение итоговой группировочной таблицы, в которой определяется средний уровень для характеристики групп.
6. Анализ полученных данных.
Возможно эта страница вам будет полезна:
| Контрольная работа по статистике |
Статистические величины
I. Абсолютные величины.
Исходной первичной формой выражения статистических показателей, отражающих уровень развития явления, служат абсолютные величины.
Абсолютные величины – это показатели, характеризующие размеры общественных явлений в конкретных условиях места и времени.
В зависимости от способа выражения они делятся на:
1. Индивидуальные.
Характеризуют размеры признака у отдельных единиц совокупности.
Пример:
а) зарплата отдельного работника;
б) величина вклада в банке конкретного вкладчика;
в) выработка отдельного рабочего за конкретный период.
Эти величины получаются непосредственно в процессе наблюдения и фиксируются в первичных документах.
2. Суммарные (сводные).
Характеризуют объем признака по определённой совокупности объектов (сумму значений признака всех единиц совокупности) и численность совокупности (сумму количества единиц совокупности).
Пример:
а) количество промышленных предприятий;
б) фонд заработной платы;
в) объем производства продукции всех промышленных предприятий.
Абсолютные величины выражаются в конкретных единицах измерения, которые разделяются на:
1. Натуральные единицы. Они подразделяются на:
а) простые (т., шт., м. и другие);
б) сложные (тонно-километры – измеряют грузооборот, пассажиро-километры – пассажирооборот, киловатт-часы – производство электроэнергии и другие);
в) условно-натуральные (условное топливо, условное мыло, условные консервные банки и другие);
2. Стоимостные единицы.
Дают денежную оценку признака.
3. Трудовые единицы.
Позволяют учитывать общие затраты труда и трудоемкость отдельных операций технологического цикла (человеко-день, человеко-час и другие).
II. Относительные величины.
Относительная величина – это величина, выражающая количественное соотношение между абсолютными величинами.
Схема расчета:
Формы выражения относительных величин:
1. Коэффициент. Если база сравнения приравнивается к единице.
2. Процент (%). Если база сравнения приравнивается к 100.
3. Промилли или продецимилли (‰). Если база сравнения приравнивается к 1000 или 10 000.
Виды относительных величин.
1. Относительная величина динамики.
Характеризует изменение изучаемого явления во времени.
Определяется как отношение текущего показателя к базисному (предшествующему). Она показывает, во сколько раз текущий показатель превышает предшествующий или какую долю от него составляет. Данный показатель выражается коэффициентом роста или при умножении на 100% — темпом роста.
2. Относительная величина планового задания.
Характеризует отношение уровня запланированного на предстоящий период к уровню фактически сложившемуся в этом периоде. Она показывает на сколько необходимо превысить фактический показатель.
3. Относительная величина выполнения планового задания.
Характеризует степень выполнения плана. Определяется как отношение достигнутого уровня к плановому.
4. Относительная величина структуры.
Определяется как отношение части к целому. Показывает какую долю или какой удельный вес имеет отдельная часть в общем итоге.
Пример:
а) доля городского населения в общей его численности;
б) доля личных подсобных хозяйств в производстве продукции сельского хозяйства;
в) доля товарооборота предприятия в общем объеме товарооборота района.
5. Относительная величина интенсивности.
Характеризует степень распространения явления в присущей ему среде.
Определяется как отношение показателя характеризующего явление А к показателю, характеризующему среду его распространения.
Пример:
а) число родившихся на 1000 человек;
б) количество человек на 1 км2 (плотность населения).
6. Относительная величина координации.
Характеризует соотношение отдельных частей целого между собой.
Определяется как отношение показателя характеризующего отдельную часть совокупности к показателю, характеризующему часть совокупности, выбранную в качестве базы сравнения.
Пример:
а) сколько специалистов со средним специальным образованием приходится на 1 специалиста с высшим;
б) сколько рублей составляет 1 доллар США;
в) сколько рублей экспорта приходится на 1 рубль импорта.
7. Относительная величина сравнения.
Характеризует соотношение одноимённых показателей, относящихся к различным объектам. Определяется как отношение показателя характеризующего объект А к показателю, характеризующему объект Б.
Пример:
а) соотношение численности населения Москвы и Санкт-Петербурга;
б) соотношение уровня производительности труда на различных предприятиях;
в) соотношение себестоимости различных видов продукции.
Возможно эта страница вам будет полезна:
| Помощь по статистике |
III. Средние величины.
Средние величины – это показатели, дающие обобщающую количественную характеристику однородным общественным явлениям по какому-либо признаку.
Сущность средних заключается в сглаживании различий в величине признака, возникающих по тем или иным причинам у отдельных единиц совокупности и определении размера признака, выражающего общие для данной совокупности условия.
Пример:
1) Месячная заработная плата шахтеров в силу различия их квалификации, стажа, отработанного времени и других признаков отличается друг от друга. Однако средняя зарплата всех шахтеров отражает типичный уровень оплаты труда работников данной специальности.
2) Цены на рынке на одинаковую продукцию отличаются по тем или иным причинам. Однако средняя цена характеризует стоимость данной продукции.
Для того, чтобы средняя объективно характеризовала совокупность необходимо соблюдать условия:
1. Расчет средней должен проводиться для качественно однородной совокупности.
Пример: 1) Если определить средний уровень доходов служащих какого-либо района, получится не объективный показатель, т.к. в данную совокупность включаются служащие предприятий различных типов (государственных, совместных, акционерных, сферы культуры, образования и другие), имеющих различный уровень заработной платы. Поэтому для расчета типичных средних необходимо сгруппировать служащих по различным типам предприятий и определить средний доход по этим группам.
2) Средняя себестоимость, определённая для группы однородных товаров или товаров одного вида будет более объективна, чем средняя себестоимость, вычисленная для всей совокупности выпускаемых товаров.
2. Расчет средней должен проводиться при охвате максимально возможного числа единиц совокупности.
Такая средняя наиболее достоверна, т.к. согласно закону больших чисел случайные индивидуальные различия между единицами совокупности взаимопогашаются и не оказывают существенного влияния на среднее значение.
3. Для объективной характеристики сложных явлений необходимо использовать систему средних показателей.
Пример: При изучении изменения доходов торговых предприятий используют несколько средних величин: средний оборот на 1 предприятие; средний размер дохода на одно предприятие; средний размер доходности и другие.
Различают две группы средних величин:
1. Степенные средние.
2. Структурные средние.
Степенные средние делятся на несколько видов. При этом выбор вида используемой средней производится в зависимости от содержания изучаемого явления и конкретных данных, по которым её приходится рассчитывать.
Виды степенных средних:
1. Средняя арифметическая.
А) простая:
– i-е значение признака;
n – число единиц совокупности.
Применяется если:
а) индивидуальные значения признака не имеют повторов;
б) ряд индивидуальных значений признака не сгруппирован.
Б) взвешенная:
— частота (повторяемость индивидуальных значений признака).
Определяется по сгруппированным данным или если отдельные значения признака имеют повторы.
2. Средняя гармоническая.
Используется, когда известны отдельные значения признака и общий объем явления, а частоты по отдельным вариантам отсутствуют.
А) простая:
— сумма обратных значений признака. Применяется, когда объемы явления 
по каждому признаку равны.
Б) взвешенная:
3. Средняя хронологическая.
Применяется если информация представлена на начало или конец каких-то промежутков времени. Рассчитывается по динамическим рядам.
А) простая:
Применяется если временные интервалы равны между собой.
Б) взвешенная:
— длительность интервалов времени между уровнями.
Применяется если временные интервалы не равны между собой.
4. Средняя геометрическая.
Применяется при определении среднего темпа роста или прироста в рядах динамики.
– темп роста или прироста;
n – число темпов роста или прироста.
Структурные средние – это показатели, характеризующие внутреннее строение рядов распределения.
Виды структурных средних:
1. Мода 
Это значение признака чаще всего встречающегося в статистическом ряду, т.е. вариант, имеющий наибольшую частоту 
Мода широко применяется при изучении покупательского спроса, регистрации цен, анализа доходов населения и т.д.
При определении моды в интервальных рядах используют формулу:
– нижняя граница модального интервала;
– величина модального интервала; 
– частота модального интервала; 
– частота интервала предшествующего модальному; 
– частота интервала следующего за модальным.
Модой в интервальном ряду будет один из центральных вариант модального интервала, т.е. интервала, имеющего наибольшую частоту.
2. Медиана (Ме). Это вариант, который находится в середине ряда и делит его численность на 2 равные части.
Для нахождения медианы в дискретном ряду необходимо ранжировать ряд, а затем определить порядковый номер медианы, т.е. номер под которым она находится в ряду:
1) 
– для ряда с нечетным количеством вариант.
2) 
– для ряда с четным количеством вариант.
При нахождении медианы в интервальном ряду используют формулу:
– нижняя граница медианного интервала; 
– величина медианного интервала; 
– накопленная частота интервала предшествующего медианному; 
– частота медианного интервала.
Возможно эта страница вам будет полезна:
| Задачи статистики: предмет, метод, теория |
Медианный интервал определяется следующим образом:
1) Рассчитываются накопленные частоты. Они определяются путём постепенного суммирования частот, начиная от интервала с наименьшим значением признака.
2) Определяется номер медианы.
3) Находится накопленная частота медианного интервала. Она равна или превышает значение номера медианы.
4) Находится медианный интервал – по накопленной частоте.
Медиана используется при анализе доходов населения, маркетинговых исследованиях и других случаях, когда необходимо определить среднее значение ряда.
3. Аналогично медиане определяются значения признака делящие совокупность на 4 равные части по числу единиц – квартели, на пять – квинтели, десять – децели, сто – перцентели.
Пример расчета децелей:
– i-й децель; 
– нижняя граница интервала содержащего i-й децель; 
– величина интервала содержащего i-й децель; 
– накопленная частота интервала, предшествующего интервалу содержащему i-й децель; 
– частота интервала содержащего i-й децель; 
– номер под которым находится i-й децель. Он определяется:
или n / 10; 
или 2n / 10; 
или 3n / 10 и т.д.
IV. Показатели вариации.
Показатели вариации – это величины характеризующие вариацию признака статистической совокупности.
Значения показателей вариации.
1. Они дополняют средние величины.
2. Характеризуют границы вариации признака.
3. Характеризуют степень однородности совокупности по данному признаку и типичность средней величины.
4. Соотношение показателей вариации характеризует взаимосвязь между признаками.
Показатели вариации:
1. Размах вариации.
– наибольшее значение признака; – наименьшее значение признака.
Данный показатель указывает на общие размеры вариации и применяется когда для анализа важны значения либо максимальных, либо минимальных вариант.
Пример: При определении качества продукции, перспектив роста и других.
2. Среднее линейное отклонение.
Определяется по:
А) средней арифметической простой:
– абсолютное отклонение отдельных вариант от их средней величины.
Б) средней арифметической взвешенной:
Этот показатель характеризует степень однородности совокупности по анализируемому признаку. С его помощью можно проанализировать однородность состава рабочих на том или ином предприятии, ритмичность производства, вариацию цен и т.п.
3. Дисперсия.
Она определяется по:
А) средней арифметической простой:
Б) средней арифметической взвешенной:
– квадрат отклонений вариант от их среднего значения.
4. Среднее квадратическое отклонение.
Среднее квадратическое отклонение показывает на сколько в среднем отклоняются конкретные варианты от их среднего значения и выражается в тех же единицах что и анализируемый признак.
5. Коэффициент вариации.
Он дает характеристику однородности совокупности и типичности средней величины.
Совокупность считается количественно однородной, если коэффициент вариации не превышает 33 %. В этом случае средняя типична для данной совокупности. Если коэффициент вариации превышает 33 %, то необходимо разбить изучаемую совокупность на более однородные группы и рассчитать для них типичные групповые средние.
Коэффициент вариации позволяет сравнивать вариации различных признаков: возраста рабочих и их квалификации; зарплаты и стажа; себестоимости и прибыли – а также колеблемость одного и того же признака в нескольких совокупностях с различными средними.
Кроме того, при экономическом анализе могут применяться и другие показатели вариации:
1. Коэффициент осцилляции.
2. Линейные коэффициенты вариации:
Ряды динамики
I. Ряды динамики и их виды.
Ряд динамики – это ряд расположенных в хронологической последовательности статистических показателей, характеризующих изменение явления во времени.
Элементы ряда динамики.
1. Уровни ряда – это показатели, числовые значения которых составляют динамический ряд – У.
2. Момент времени – это период времени, к которому относится конкретный уровень динамического ряда – t. 
– ряд динамики.
Классификация рядов динамики.
1. По времени.
а) Моментные ряды.
Характеризуют уровень какого-либо явления на определённый момент времени. С помощью этих рядов анализируют динамику численности населения, ресурсов производства: ОПФ, земельных угодий, числа рабочих и других.
б) Интервальные ряды.
Характеризуют уровень явления за интервал времени. С их помощью анализируют динамику объема производства, фонда заработной платы, объема товарооборота, числа родившихся и другие показатели.
2. По форме представления уровней.
А) Ряды абсолютных величин.
Пример: а) суммы продаж, млн. руб.; б) добычи нефти, млн. т.; в) численности населения, млн. чел.
Б) Ряды относительных показателей.
Пример: а) доли городского и сельского населения; б) уровня безработицы; в) индексов цен.
В) Ряды средних величин.
Пример: а) средней зарплаты; б) урожайности; в) производительности.
3. По расстоянию между уровнями ряда.
А) Равноотстоящие.
Если уровни ряда представлены через равные следующие друг за другом интервалы времени.
Б) Неравноотстоящие.
Если уровни ряда представлены за неравномерные интервалы времени.
Правила построения динамических рядов.
1. Периодизация динамики.
Разделение ряда динамики во времени на однородные этапы, характеризующиеся одной закономерностью развития.
2. Сопоставимость статистических данных.
А) По территории.
Необходимо анализировать явление в одних и тех же территориальных единицах.
Б) По кругу охватываемых объектов.
Показатели динамического ряда должны быть однородны по экономическому содержанию и границам объекта.
Пример: При характеристике динамики численности студентов высших учебных заведений по годам нельзя в одни годы учитывать только численность студентов дневного отделения, а в другие численность студентов всех видов обучения.
В) По времени регистрации.
Для интервальных рядов должно обеспечиваться равенство периодов времени, за которые приводятся данные (нельзя сравнивать квартальную продукцию с годовой). Для моментных рядов показатели следует приводить на одну и ту же дату.
Г) По единицам измерения.
Уровни динамического ряда должны выражаться в одинаковых единицах измерения, а стоимостные показатели в сопоставимых ценах.
Д) По методологии расчета.
Необходимо сравнивать показатели, рассчитанные по единой методике.
Пример:
Если в одни годы средняя урожайность сельскохозяйственных культур рассчитывалась с засеянной площади, а в другие с убранной. Или в одни годы производительность труда в промышленности определялась в расчете на 1 работника, а в другие – на одного работника промышленно-производственного персонала. В этих случаях необходимо показатели пересчитать по единой методике.
3. Упорядоченность рядов динамики во времени.
Замена пропусков уровней их расчетными показателями. Расчет недостающих уровней динамического ряда осуществляется при помощи метода интерполяции.
II. Показатели динамического ряда.
Абсолютные и относительные показатели:
1. Абсолютный прирост – ∆у.
а) базисный:
– сравниваемый i-й уровень ряда; 
– уровень, принятый за постоянную базу сравнения.
б) цепной:
– уровень предшествующий i-му уровню ряда.
2. Темп роста — 
а) базисный:
б) цепной:
3. Темп прироста – 
а) базисный:
б) цепной:
Если определён показатель темпа роста, то темп прироста можно рассчитать: Тпр = Тр – 100 %
4. Абсолютное значение 1 процента прироста – А.
Средние показатели динамического ряда.
1. Средний уровень динамического ряда.
А) В моментных рядах динамики с равноотстоящими уровнями средний уровень определяется по формуле средней хронологической:
Б) В моментных рядах динамики с неравноотстоящими уровнями – по формуле:
– длительность интервалов времени между уровнями.
В) В интервальных рядах с равноотстоящими уровнями – по средней арифметической простой:
Г) В интервальных рядах с неравноотстоящими уровнями – по средней арифметической взвешенной:
2. Средний абсолютный прирост.
n – число абсолютных цепных приростов. или 
, где n – число уровней ряда.
3. Средний темп роста.
n – число индивидуальных темпов роста. или 
, где n – число уровней ряда.
4. Средний темп прироста.
Или по формуле средней геометрической аналогично
5. Среднее значение абсолютного значения 1 процента прироста.
n – число абсолютных значений 1 процента прироста.
III. Методы выявления основной тенденции развития.
Одной из важнейших задач статистики является определение в рядах динамики общей тенденции развития явления (тренда), т.е. устойчивого плавного изменения уровня явления во времени, освобожденного от действия различных случайных факторов.
Методы выявления основной тенденции развития.
1. Метод укрупнения интервалов.
Заключается в укрупнении периодов времени, к которым относятся уровни ряда динамики, путем замены индивидуальных уровней, средними по укрупненным периодам.
Укрупняют пока не выявится тенденция.
2. Метод скользящей средней.
Заключается в расчете средних для индивидуальных уровней ряда по периодам, начиная с первого и постоянно сдвигая их на одну дату вперёд.
3. Метод аналитического выравнивания.
Заключается в описании основной тенденции развития в виде определённой функции времени:
– уровни ряда на момент времени t.
При этом имперические (фактические) уровни ряда () заменяются теоретическими (выравненными) — , которые рассчитываются по определённому уравнению, наилучшим образом отображающему основную тенденцию развития.
Такое уравнение должно соответствовать условию:
Выбор уравнения для выравнивания ряда динамики осуществляется на основании графического изображения фактических данных, дополненного анализом особенностей развития исследуемого явления.
Основные уравнения, выражающие тенденцию развития.
1. Линейное. Характеризует равномерное развитие.
t – время; 
– параметры уравнения регрессии.
С помощью этих уравнений описываются ряды со стабильными абсолютными цепными приростами.
2. Параболическое. Характеризует равноускоренное (равнозамедленное) развитие.
при 
– происходит ускоренное развитие;
при 
– происходит равнозамедленное развитие.
С помощью этих уравнений описываются ряды с устойчивыми абсолютными цепными приростами первого порядка, но при отсутствии стабильности в абсолютных цепных приростах второго порядка.
3. Гипербола. Характеризует развитие с замедленным снижением роста.
4. Экспонента (показательная функция).
С помощью этих уравнений описываются ряды с устойчивыми цепными темпами роста.
