- •1.Задачи, предмет и содержание теории статистики. Отрасли статистической науки. Теоретические основы статистики как науки.
- •2.Определение особенностей предмета статистического познания. Характеристика статистической методологии.
- •3.Задачи статистики в современных условиях. Современная организация статистики в России.
- •4.Статистическое наблюдение. Этапы его проведения. Общая характеристика.
- •5.Методология статистического наблюдения: цель, объект, единица, программа, место и время наблюдения.
- •6.Роль статистического наблюдения. Организационные формы статистического наблюдения. Способы статистического наблюдения. Примеры.
- •7.Виды статистического наблюдения (по признакам времени, полноты охвата единиц совокупности). Примеры.
- •9.Виды статистических группировок. Характеристика, примеры. Принципы построения группировок.
- •10.Ряды распределения. Их виды. Построение дискретных и интервальных вариационных рядов.
- •11.Статистические таблицы. Их значение. Виды таблиц. Порядок оформления статистических таблиц.
- •12.Понятие и роль статистических графиков. Роль графического способа изображения в статистике. Элементы статистического график правила его построения. Основные виды графических изображений.
- •13.Понятие об абсолютных статистических величинах. Виды абсолютных величин, их значение. Единицы измерения абсолютных величин.
- •14.Понятие об относительных статистических величинах. Виды относительных величин, способы их расчета и формы выражения.
- •15.Средние как типические характеристики единицы совокупности. Виды и формы средних величин. Принципы выбора алгоритма расчета средних величин.
- •16.Структурные средние. Общая характеристика, анализ и интерпретация.
- •17.Понятие о закономерностях распределения. Изучение формы распределения.
- •18.Понятие вариации и ее значение в экономических исследованиях. Задачи статистического изучения вариации. Вариационный ряд, его элементы, виды вариационных рядов.
- •19.Абсолютные показатели размера вариации: размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия и среднее квадратическое отклонение,
17.Понятие о закономерностях распределения. Изучение формы распределения.
В процессе анализа статистических данных, представленных рядами распределения, кроме знания о характере распределения (или структуре совокупности) могут вычисляться различные статистические показатели (числовые характеристики), которые в обобщенном виде отражают особенности распределения изучаемых признаков. Наличие таких характеристик ( показателей) существенно облегчает сравнение различных распределений ( явлений) между собой. Эти характеристики (показатели) могут быть разделены на 3 основные группы: 1) характеристики центра распределения (средняя, мода, медиана); 2) характеристики степени вариации (вариационный размах, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации); 3) характеристики формы (типа) распределения (показатели эксцесса и асимметрии, ранговые характеристики, кривые распределения).
Статистические ряды распределения представляют собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по группировочному (варьирующему) признаку. Они характеризуют состав (структуру) изучаемого явления, позволяют судить об однородности совокупности, границах ее изменения, закономерностях развития наблюдаемого объекта. В зависимости от признака статистические ряды распределения делятся на: - атрибутивные (качественные); - вариационные (количественные) а) дискретные; б) интервальные. Атрибутивные ряды образуются по качественным признакам, которыми могут выступать занимаемая должность работников торговли, профессия, пол, образование Вариационные ряды строятся на основе количественного группировочного признака. Вариационные ряды состоят из двух элементов: вариант и частот. Варианта - это отдельное значение варьируемого признака, которое он принимает в ряду распределения. Частости – это частоты, выраженные в виде относительных величин (долях единиц или процентах).
18.Понятие вариации и ее значение в экономических исследованиях. Задачи статистического изучения вариации. Вариационный ряд, его элементы, виды вариационных рядов.
Средняя представляет собой обобщающую статистическую характеристику, в которой получает количественное выражение типичный уровень признака, которым обладают члены изучаемой совокупности. Но одной средней нельзя отобразить все характерные черты статистического распределения. Возможны случаи совпадения средних арифметических при разном характере распределения.Показатели вариации используются для характеристики и упорядочения статистических совокупностей.
Вариация - колеблемость, многообразие, изменяемость величины признака у отдельных единиц совокупности.
Вариация даёт возможность оценить степень воздействия на данный признак других варьирующих признаков, установить, например, какие факторы и в какой степени влияют на смертность населения, финансовое положение предприятий, урожайность пшени-цы и т. п.
Вариация существует в пространстве и во времени. Под ва-риацией в пространстве понимается колеблемость значений признака по отдельным территориям.
Объективно существует также вариация во времени. Под ней подразумевают изменение значений признака в различные пери-оды (или моменты) времени. Так, со временем изменяются сред-няя продолжительность жизни, срок службы товаров длительно-го пользования, мнения людей и т. д.
Показатели вариации делятся на две группы: абсолютные и относительные. К абсолютным относятся размах вариации, сред-нее линейное отклонение, дисперсия и среднее квадратическое отклонение. Вторая группа показателей вычисляется как отно-шение абсолютных показателей вариации к средней арифмети-ческой (или медиане). Относительными показателями вариации являются коэффициенты осцилляции, вариации, относительное линейное отклонение и др.
Вариационный ряд - последовательность x(1), x(2), x(3), ..., x(k), ..., x(n), полученная в результате расположения в порядке неубывания исходной последовательности независимых одинаково распределённых случайных величин x1, x2, x3, ..., xn.
Вариационный ряд обычно используется в математической статистике как основа непараметрических методов (сам вариационный ряд и его члены представляют собой так называемые порядковые статистики).
Вариационный ряд служит для построения функции эмпирического распределения где µn(x) - число членов вариационного ряда, меньших x, которая является оценкой функции распределения F(x) случайных величин x1, x2, x3, ..., xn.
Промежуток xнабл = [x(1) - x(n)] = [xmin_набл - xmax_набл] между крайними членами вариационного ряда называетсяинтервалом варьирования, его длина Wn = x(n) - x(1) = xmax_набл - xmin_набл называется размахом выборки.
Крайние члены вариационного ряда xmin_набл = x(1) = min{xk} для k=1...n и xmax_набл = x(n) = max{xk} для k=1...n называются экстремальными значениями.
Величина x(k) называется k-й порядковой статистикой.
Использование вариационного ряда для определения выборочной медианы основано на определении его центрального члена: Meнабл = x(m), где m=(n+1)/2 при нечетном n, Meнабл = (x(m)+x(m+1))/2, где m=n/2 при четном n.
По функции распределения F(x) исходных случайных величин x1, x2, x3, ..., xn вычисляются распределения любого члена вариационного ряда и совместные распределения его членов.