- •Контрольные вопросы к зачету по «Статистике» (общая теория статистики)
- •1.Стадии статистического исследования.
- •2.Статистическое наблюдение.
- •3.Что включают методологические и организационные вопросы плана наблюдения?
- •4.Причины ошибок наблюдения.
- •5.Способы контроля достоверности данных статистического наблюдения.
- •6.Статистическая отчетность.
- •7.Реквизиты формы отчетности.
- •Статистическая отчётность малых предприятий
- •Отчётность предприятий, не являющихся субъектами малого предпринимательства
- •8.Виды статистической сводки.
- •9.Статистическая группировка.
- •10.Формы выражения группировочных признаков.
- •11.Основные задачи и виды группировок.
- •12.Значение статистических таблиц.
- •13.Правила построения таблиц.
- •14.Основные виды графических изображений.
- •Столбиковые диаграммы.
- •Полосовые диаграммы
- •Квадратные и круговые диаграммы
- •Фигурные диаграммы.
- •15.Абсолютные величины.
- •16.Единицы измерения абсолютных величин.
- •17.Относительные величины
- •18.Определение относительных величин реализации прогноза, динамики, структуры, сравнения, интенсивности. Индекс динамики
- •Индекс планового задания
- •Индекс выполнения плана
- •Индекс структуры
- •Индекс координации
- •Индекс сравнения
- •Индекс интенсивности
- •19.Сущность и значение средних величин.
- •20.Виды средних величин.
- •21.Формулы средней арифметической простой и средней арифметической взвешенной и случаи их использования. Средняя арифметическая простая
- •Средняя арифметическая взвешенная
- •Средняя арифметическая для интервального ряда
- •Средняя арифметическая обладает целым рядом свойств, которые более полно раскрывают ее сущность и упрощают расчет:
- •22.Формулы средней гармонической простой и средней гармонической взвешенной и случаи их использования.
- •25.Основные показатели вариации.
- •26.Формулы показателей вариации и их значение.
- •27.Отличие функциональной и корреляционной связей.
- •28.Различие признаков-факторов и результативных признаков.
- •29.Характеристика тесноты связи признаков.
- •30.Математический метод при нахождении коэффициентов линейной регрессии.
- •31.Показатель шкалы Чеддока.
- •32.Виды нелинейных зависимостей регрессионного анализа.
- •Цели регрессионного анализа
- •Математическое определение регрессии
- •34.Средний уровень в моментальном и моментном рядах динамики. Интервальные ряды динамики
- •Моментные ряды динамики
- •35.Виды показателей рядов динамики.
- •36.Базисные и цепные показатели динамики.
- •37.Приемы преобразования рядов динамики.
- •38.Понятие индексов в статистике.
- •39.Отличие индивидуальных и общих индексов.
- •40.Отличие базисных и цепных индексов.
- •41.Расчет индекса физического объема продукции.
- •42.Расчет индекса производительности труда.
- •43.Взаимосвязь индексов.
- •44.Расчет индекса стоимости.
- •45.Расчет индекса цен.
- •46.Расчет индекса себестоимости.
- •47.Индексы количественных и качественных показателей.
- •48.Средний арифметический и средний гармонический индексы.
- •49.Преимущества выборочного наблюдения над сплошным.
- •50.Ошибки выборочного наблюдения.
- •51.Повторная и бесповторная выборки.
- •52.Коэффициент доверия выборочного наблюдения.
- •53.Способы осуществления распространения результатов выборочного наблюдения на всю совокупность.
20.Виды средних величин.
На этапе статистической обработки могут быть поставлены самые различные задачи исследования, для решения которых нужно выбрать соответствующую среднюю. При этом необходимо руководствоваться следующим правилом: величины, которые представляют собой числитель и знаменатель средней, должны быть логически связаны между собой.
Используются две категории средних величин:
степенные средние;
структурные средние.
Первая категория степенных средних включает: среднюю арифметическую, среднюю гармоническую, среднюю квадратическую и среднюю геометрическую.
Вторая категория (структурные средние) - это мода и медиана. Эти виды средних будут рассмотрены в теме «Ряды распределения».
Введем следующие условные обозначения:
- величины, для которых исчисляется средняя;
- средняя, где черта сверху свидетельствует о том, что имеет место осреднение индивидуальных значений;
- частота (повторяемость индивидуальных значений признака).
Различные средние выводятся из общей формулы степенной средней:
(5.1)
при k = 1 - средняя арифметическая; k = -1 - средняя гармоническая; k = 0 - средняя геометрическая; k = -2 - средняя квадратическая.
Средние величины бывают простые и взвешенные. Взвешенными средними называют величины, которые учитывают, что некоторые варианты значений признака могут иметь различную численность, в связи с чем каждый вариант приходится умножать на эту численность. Иными словами, «весами» выступают числа единиц совокупности в разных группах, т.е. каждый вариант «взвешивают» по своей частоте. Частоту f называют статистическим весом или весом средней.
Средняя арифметическая - самый распространенный вид средней. Она используется, когда расчет осуществляется по несгруппированным статистическим данным, где нужно получить среднее слагаемое. Средняя арифметическая - это такое среднее значение признака, при получении которого сохраняется неизменным общий объем признака в совокупности.
Формула средней арифметической (простой) имеет вид
(5.2)
где n - численность совокупности.
Например, средняя заработная плата работников предприятия вычисляется как средняя арифметическая:
Определяющими показателями здесь являются заработная плата каждого работника и число работников предприятия. При вычислении средней общая сумма заработной платы осталась прежней, но распределенной как бы между всеми работниками поровну. К примеру, необходимо вычислить среднюю заработную плату работников небольшой фирмы, где заняты 8 человек:
При расчете средних величин отдельные значения признака, который осредняется, могут повторяться, поэтому расчет средней величины производится по сгруппированным данным. В этом случае речь идет об использовании средней арифметической взвешенной, которая имеет вид
(5.3)
Так, нам необходимо рассчитать средний курс акций какого-то акционерного общества на торгах фондовой биржи. Известно, что сделки осуществлялись в течение 5 дней (5 сделок), количество проданных акций по курсу продаж распределилось следующим образом:
1 - 800 ак. - 1010 руб.
2 - 650 ак. - 990 руб.
3 - 700 ак. - 1015 руб.
4 - 550 ак. - 900 руб.
5 - 850 ак. - 1150 руб.
Исходным соотношением для определения среднего курса стоимости акций является отношение общей суммы сделок (ОСС) к количеству проданных акций (КПА):
ОСС = 1010 ·800+990·650+1015·700+900·550+1150·850= 3 634 500;
КПА = 800+650+700+550+850=3550.
В этом случае средний курс стоимости акций был равен
Необходимо знать свойства арифметической средней, что очень важно как для ее использования, так и при ее расчете. Можно выделить три основных свойства, которые наиболее всего обусловили широкое применение арифметической средней в статистико-экономических расчетах.
Свойство первое (нулевое): сумма положительных отклонений индивидуальных значений признака от его среднего значения равна сумме отрицательных отклонений. Это очень важное свойство, поскольку оно показывает, что любые отклонения (как с +, так и с -), вызванные случайными причинами, взаимно будут погашены.
Доказательство:
Свойство второе (минимальное): сумма квадратов отклонений индивидуальных значений признака от средней арифметической меньше, чем от любого другого числа (а), т.е. есть число минимальное.
Доказательство.
Составим сумму квадратов отклонений от переменной а:
(5.4)
Чтобы найти экстремум этой функции, необходимо ее производную по а приравнять нулю:
Отсюда получаем:
(5.5)
Следовательно, экстремум суммы квадратов отклонений достигается при . Этот экстремум - минимум, так как функция не может иметь максимума.
Свойство третье: средняя арифметическая постоянной величины равна этой постоянной: при а = const.
Кроме этих трех важнейших свойств средней арифметической существуют так называемые расчетные свойства, которые постепенно теряют свою значимость в связи с использованием электронно-вычислительной техники:
если индивидуальное значение признака каждой единицы умножить или разделить на постоянное число, то средняя арифметическая увеличится или уменьшится во столько же раз;
средняя арифметическая не изменится, если вес (частоту) каждого значения признака разделить на постоянное число;
если индивидуальные значения признака каждой единицы уменьшить или увеличить на одну и ту же величину, то средняя арифметическая уменьшится или увеличится на ту же самую величину.
Средняя гармоническая. Эту среднюю называют обратной средней арифметической, поскольку эта величина используется при k = -1.
Простая средняя гармоническая используется тогда, когда веса значений признака одинаковы. Ее формулу можно вывести из базовой формулы, подставив k = -1:
(5.6)
К примеру, нам нужно вычислить среднюю скорость двух автомашин, прошедших один и тот же путь, но с разной скоростью: первая - со скоростью 100 км/ч, вторая - 90 км/ч. Применяя метод средней гармонической, мы вычисляем среднюю скорость:
В статистической практике чаще используется гармоническая взвешенная, формула которой имеет вид
(5.7)
Данная формула используется в тех случаях, когда веса (или объемы явлений) по каждому признаку не равны. В исходном соотношении для расчета средней известен числитель, но неизвестен знаменатель.
Например, при расчете средней цены мы должны пользоваться отношением суммы реализации к количеству реализованных единиц. Нам не известно количество реализованных единиц (речь идет о разных товарах), но известны суммы реализаций этих различных товаров. Допустим, необходимо узнать среднюю цену реализованных товаров:
Вид товара |
Цена за единицу, руб. |
Сумма реализаций, руб. |
а |
50 |
500 |
б |
40 |
600 |
с |
60 |
1200 |
Получаем
Если здесь использовать формулу средней арифметической, то можно получить среднюю цену, которая будет нереальна:
Средняя геометрическая. Чаще всего средняя геометрическая находит свое применение при определении средних темпов роста (средних коэффициентов роста), когда индивидуальные значения признака представлены в виде относительных величин. Она используется также, если необходимо найти среднюю между минимальным и максимальным значениями признака (например, между 100 и 1000000). Существуют формулы для простой и взвешенной средней геометрической.
Для простой средней геометрической
Для взвешенной средней геометрической
(5.9)
Средняя квадратическая величина. Основной сферой ее применения является измерение вариации признака в совокупности (расчет среднего квадратического отклонения).
Формула простой средней квадратической
(5.10)
Формула взвешенной средней квадратической
(5.11)
В итоге можно сказать, что от правильного выбора вида средней величины в каждом конкретном случае зависит успешное решение задач статистического исследования. Выбор средней предполагает такую последовательность:
а) установление обобщающего показателя совокупности;
б) определение для данного обобщающего показателя математического соотношения величин;
в) замена индивидуальных значений средними величинами;
г) расчет средней с помощью соответствующего уравнения.