- •Тема 1. Предмет, метод, организация и задачи статистики.
- •1.Предмет статистики
- •2. Метод статистики
- •3.Единая система учёта и статистики рб
- •4.Функции и задачи статистики.
- •5. Организация статистики в рб
- •Тема 2 . Статистические наблюдения
- •1. Статистическое наблюдение
- •2. Три формы организации наблюдения
- •3. Программно-методологические вопросы наблюдения.
- •4. Организация наблюдения.
- •5. Виды статистического наблюдения.
- •6. Источники и способы собирания данных
- •7. Организация статистической отчётности.
- •8. Контроль за данными и ошибки наблюдения
- •Тема 3. Группировки и сводка статистических данных. Статистические таблицы.
- •1. Статистическая сводка.
- •2. Группировки статистических данных.
- •3. Многомерная группировка
- •4. Вторичная группировка
- •5. Организация сводки
- •6. Статичстические таблицы
- •Тема 4. Абсолютные и относительные величины. Графическое изображение статистических данных.
- •1.Принцип построения статистических показателей.
- •2.Абсолютные величины.
- •3.Сущность относительных величин.
- •4.Виды относительных величин.
- •5. Понятие и основыне элементы графики.
- •6.Сравнительные диаграммы.
- •2.Столбиковые, скомбинированные группировкой показателей по 2-м признакам:
- •3.Полосовые (столбчатые, развёрнутые на 900):
- •7.Структурные диаграммы.
- •8.Динамические диаграммы
- •9.Изобразительные диаграммы
- •10.Картограммы и картодиаграммы.
- •Тема 5. Средние величины
- •1. Понятие и сущность средних величин.
- •2. Виды средних.
- •3. Свойства средней арифметической.
- •4. Другие виды средних.
- •Тема 6. Статистические распределения и их основные ха-ки.
- •1. Понятие о вариации признаков.
- •2. Ряды распределения.
- •3. Графическое изображение рядов распределения.
- •4. Показатели центра распределения.
- •5. Показатели вариации.
- •6. Дисперсия и её сво-ва.
- •7. Правило сложения дисперсий.
- •8. Законы вариации и коэффициент асимметрии.
- •Тема 7. Выборочное наблюдение.
- •1. Понятие о выборочном наблюдении.
- •2. Виды выборочного наблюдения.
- •3. Понятие об оценке параметров.
- •4. Требования к оценкам.
- •5. Доверительные интервалы и вероятности.
- •6. Ошибки случайной выборки.
- •7. Определение необходимой численности выборки.
- •8. Ошибка выборки при типическом отборе.
- •9. Ошибка выборки при серийном отборе.
- •10. Ошибка выборки при комбинированной выборке.
- •11 Ошибка выборки при малой выборке.
- •12. Распространение результатов выборки на генеральную совокупность.
- •Тема 8. Статистическое изучение корреляционных связей.
- •1. Понятие и задачи корреляции
- •2. Определение формы связи.
- •3. Измерение тесноты связи между признаками.
- •4. Выявление влияния отдельных факторов на изучаемый.
- •5. Множественная корреляция.
- •6. Применение корреляционного метода анализа связей.
- •Тема 9.Ряды динамики.
- •1.Понятие о рядах динамики (рд) и их виды.
- •2.Показатели ряда динамики (рд)
- •3.Средние показатели ряда динамики.
- •4. Приёмы анализа и обработки рядов динамики.
- •5. Измерение сезонности в явлениях.
- •6. Применение рядов динамики в прогнозировании
- •Тема 10. Индексы
- •1. Понятие об индексах.
- •3. Измерение результатов изменения признаков с несоизмеримыми элементами.
- •4. Изменение роли отдельных факторов в общей динамике показателей.
- •5. Определение влияния структуры явлений на изменение индексируемого признака.
- •6. Средние индексы (и)
- •7. Использование индексов в макроэкономических моделях (только индексы потребительских цен ипц)
- •Тема 11.Комплексное применение статист приемов и показателей.
- •1. Совместное использование статистических приёмов и показателей для решения различных задач
- •2. Статистические расчёты (ср)
- •3. Понятие статистико-математических моделей (смм).
2. Ряды распределения.
В процессе группировки производится распределение единиц совокупности по значениям группировочного признака. В результате получается 2 колонки: одна содержит перечень значений признака, другая – данные о численности единиц. Такое распределение единиц совокупности по значению группировочного признака назыв. рядом распределения (РР). РР могут быть образованы по качественным атрибутивным (атрибутивные) и количественным (вариационные) признакам. Различают: дискретные вариационные ряды, интервальные вариационные ряды. Чаще применяются интервальные вар.ряды. При их построении следует соблюдать ряд условий: группы и подгруппы должны существенно отличаться друг от друга; лучше применять неравные интервалы, а применение равных интервалов даёт возможность исп-ть математические приёмы анализа явлений; чем больше колебание признака, тем больше должно быть групп; не должно быть единичных и нулевых групп.
Частоты – абсолютные численности интервалов ряда. Частоты, выраженные в долях или %тах ряда – частности. В интервальных рядах с неравными интервалами непосредственное сравнение численности затруднено, т.к. меняются и интервалы и их численности. В этом случае определяют плотность распределения (отношение частот или частности к ве-не интервала). Плотность может быть: абсолютной (рассчитана на основе частот), относительной (рассчитана по частностям). Частоты в вариационных рядах с равными интервалами и плотностью распределения в рядах с неравными интервалами выр-ют определённую закономерность распределения. Д/ха-ки РР могут исп-ся и накопленные частоты; они д/каждого интервально ряда рассчитываются путём последующего суммирования частот всех интервалов (рассчит-ся в восходящем и нисходящем порядках).
3. Графическое изображение рядов распределения.
Графики!!!!!!!!!!!!!!
Д/графического изображения дискретного ряда исп-ся полигон распределения, гистограммы, в ряде случаев кумулятивная кривая. Гистограмма может быть преобразована в полигон распределения путём соединения середин верхних сторон прямоугольников отрезками прямых. При построении гистограммы д/вариационного ряда с неравными интервалами на ось ординат наносят плотность интервала; тогда высоты прямоугольников отражают плотность распределения.
При ↑ числа наблюдений и ↑ число групп интервального ряда, что приводит к ↓ ве-ны интервала; при этом ↑ число сторон и ломанная линия превратится в кривую распределения (хар-ет вариацию признака и закономерность распределения частот внутри однокачественной совокупности).
4. Показатели центра распределения.
Д/обобщающей ха-ки значения признака в вариационном ряду исп-ся среднее арифметическое, мода, медиана.
Д/дискретного ряда распределение среднего рассчит-ся: Х=∑х/n; X=∑xf/∑f
Д/интервального ряда: Х = ∑хцf/∑f, где Хц – середина интервала.
Мода и медиана являются описательными средними; они ха-ют ве-ну варианта, занимающую определённое значение в ранжированном вариационном ряду.
Мода – наиболее часто встречающаяся ве-на признака в данной совокупности. Если встречается 2 моды → бимодальное распределение. Д/интервального ряда с равными интервалами мода определяется по формуле: ,
где ХM0 начальное значение интервала, содержащего моду; i - величина интервала; FM…- частоты интервалов модального, предшествующего модальному и следующего за модальным.
Медиана - значение признака, стоящего в середине ранжированного ряда: Nme = (n+1)/2 = (f+1)/2; где n,f число единиц.
Д/интервального вар.ряда с равными интервалами медиана определяется по формуле: ,
где - начальное значение интервала, содержащего медиану;i – величина равного интервала; - сумма накопленных частот интервала, предшествующего медианному;-частота медианного интервала; ∑f =n – число единиц
Моду и медиану можно определить графически ???????
Мода применяется при планировании массового выпуска одежды и обуви, при изучении товарооборота рынка, наиболее распространённых размеров зарплаты и т.п.
Медиана применяется при экспертных оценках, при контроле качества продукции
В симметричных рядах мода и медиана равноправны т.к. Х= моде (Мо) = медиане(Ме). Д/ассиметрических рядов лучше Ме, т.к. она находится между Х и Мо.