![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •1.Статистика, как комплекс научных дисциплин. Предмет и объект каждой из них. Задачи статистики.
- •2.Методологические принципы статистики. Основные категории статистической науки.
- •3. Программно-методические и организационные вопросы статистического наблюдения.
- •4.Ряды распределения: виды, графическое изображение, формы распределений
- •5. Содержание методики статистических группировок.
- •6. Виды статистических группировок, их познавательное значение.
- •7.Статистические таблицы: виды, правила построения, приемы чтения
- •8.Абсолютные величины: виды, познавательное значение. Условия научного использования абсолютных и относительных показателей.
- •9. Средние величины: содержание, типы, виды, научные условия применения.
- •11.Свойства дисперсии. Правило сложения (разложения) дисперсии и его использование в статистическом анализе.
- •12.Виды статистических графиков по содержанию решаемых задач и способам построения.
- •13. Ряды динамики: виды, показатели анализа.
- •14. Методы выявления тенденции в динамических рядах.
- •15. Индексы: определение, основные элементы индексов, задачи, решаемые при помощи индексов, система индексов в статистике.
- •16. Правила построения динамических и территориальных индексов.
- •17. Основы теории выборочного метода.
- •18. Теория малых выборок.
- •19. Способы отбора единиц в выборочную совокупность.
- •20.Виды связей, статистические методы анализа взаимосвязей, понятие корреляции.
- •21.Содержание корреляционного анализа, корреляционные модели.
- •22.Оценка силы (тесноты) корреляционной связи.
- •23. Система показателей социально-экономической статистики.
- •24. Основные группировки и классификации в социально-экономической статистике.
- •25. Национальное богатство: содержание категории и состав.
- •26. Содержание земельного кадастра. Показатели состава земель по формам собственности, целевому назначению и видам угодий.
- •27. Классификация основных фондов, способы оценки и переоценки, показатели движения, состояния и использования.
- •28. Задачи статистики труда. Понятие и содержание основных категорий рынка труда.
- •29. Статистика использования рабочей силы и рабочего времени.
- •30. Показатели производительности труда и методы анализа.
- •31. Показатели производства продукции растениеводства и урожайности с.-х. Культур и угодий.
- •32.Показатели производства продукции животноводства и продуктивности сельскохозяйственных животных.
- •33.Статистика общественных затрат и себестоимости продукции.
- •34.Статистика оплаты труда и расходов на рабочую силу.
- •35.Статистика валовой продукции и доходов.
- •36.Показатели движения и реализации продукции сельского хозяйства.
- •37.Задачи статистического анализа сельскохозяйственных предприятий.
- •38.Статистика цен и товаров отраслей народного хозяйства: задачи и методы анализа.
- •39.Статистика рынка товаров и услуг.
- •40.Статистика показателей общественного производства.
- •41.Статистический анализ цен потребительского рынка.
- •42.Статистика инфляции и основные показатели ее оценки.
- •43.Задачи статистики финансов предприятий.
- •44.Основные показатели финансовых результатов предприятий.
- •45.Задачи статистики государственного бюджета.
- •46. Система показателей статистики государственного бюджета.
- •47. Система показателей статистики денежного обращения.
- •48. Статистика состава и структуры денежной массы в стране.
- •49. Основные задачи банковской статистики.
- •50.Основные показатели банковской статистики.
- •51.Понятие и классификация кредита. Задачи его статистического изучения.
- •52.Система показателей статистики кредита.
- •53.Основные показатели и методы анализа сберегательного дела.
- •54.Задачи статистики фондового рынка и ценных бумаг.
- •55.Задачи и источники страховой статистики.
- •56.Статистика товарных бирж: задачи и система показателей.
- •57.Система национальных счетов: понятия, основные категории и классификация.
- •58.Основные принципы построения снс.
- •59.Основные макроэкономические показатели – содержание, методы определения.
- •60.Межотраслевой баланс: понятия, задачи, виды моб.
- •62.Статистика доходов и расходов населения
20.Виды связей, статистические методы анализа взаимосвязей, понятие корреляции.
Корреляция-взаимосвязь двух или нескольких величин, при которой изменения одной или нескольких из них приводят к изменению другой или других. К.считается простой, когда речь идет об отношениях между двумя величинами или переменными (например, между потреблением и доходами), и множественной, если в ней участвуют три и более переменных (например, потребление, доходы и цены). Частичная К. определяет отношения между двумя переменными, когда для третьей переменной берется определенная постоянная величина (например, корреляция между потреблением и доходами для данного возрастного класса участников).
статистические методы анализа взаимосвязи
Основные виды связей
- балансовая (a+b=c+d)
- компонентная (жесткая) изменение одного результата, полностью преписывается к изменению его состояния (a=c*b) Ypq=Yp*Yq Yp=Ypq/Yq
- факторные (согласованные вариации)
- метод параллельных рядов (несколько параллелей компаративный)
- сравнений (функция, корреляция)
Стохастическая связь- связь между величинами в которых одна из них реагирует на изменение другой величины.
Yсреднее=f(x)+Ej
Неконтролируемые и неучтённые факторы измерения признаков пояляются в случае ошибки
Закон больших чисел
Статистические связи с изменением значения одной из переменных вторая может в определенных пределах принимать любые значения с некоторыми вероятностями, но ее среднее значение или иные статистические характеристики изменяются по определенному закону Y=f(x), C=2ПR, Y=f(x)+E
Корреляционная связь - неполная связь между признаками состоит из функциональной связи средней величины с другими признаками
Функциональная связь- каждое значение факторного признака одно значение результативного признака. Прямая и обратная. Прямолинейная, криволинейная
корреляционно-регрессионный анализ включает следующие этапы:
1. Постановка задачи – определяются показатели, зависимость между которыми подлежит оценке, формулируется экономически осмысленная и приемлемая гипотеза о зависимости между ними;
2. Формирование перечня факторов, их логический анализ – выбирается оптимальное число наиболее существенных переменных факторов, влияющих на зависимый показатель;
3. Спецификация функции регрессии – дается конкретная формулировка гипотезы о форме зависимости;
4. Оценка функции регрессии и проверка адекватности модели – определяются числовые значения параметров регрессии, вычисляется ряд показателей, характеризующих точность проведенного анализа;
5. Экономическая интерпретация – результаты анализа сравниваются с гипотезами, сформулированными на первом этапе исследования, оценивается их правдоподобие с экономической точки зрения, делаются аналитические выводы.
21.Содержание корреляционного анализа, корреляционные модели.
Корреляционная связь - это согласованное изменение двух признаков, отражающее тот факт, что изменчивость одного признака находится в соответствии с изменчивостью другого.
Задача корреляционного анализа сводится к установлению направления (положительное или отрицательное) и формы (линейная, нелинейная) связи между варьирующими признаками, измерению ее тесноты, и, наконец, к проверке уровня значимости полученных коэффициентов корреляции.
Практическая реализация корреляционного анализа включает следующие этапы:
а) постановка задачи и выбор признаков;
б) сбор информации и ее первичная обработка (группировки, исключение аномальных наблюдений, проверка нормальности одномерного распределения);
в) предварительная характеристика взаимосвязей (аналитические группировки, графики);
г) устранение мультиколлинеарности (взаимозависимости факторов) и уточнение набора показателей путем расчета парных коэффициентов корреляции;
д) исследование факторной зависимости и проверка ее значимости;
е) оценка результатов анализа и подготовка рекомендаций по их практическому использованию
Двумерная корреляционная модель
Наиболее простой случай корреляционной зависимости: две нормально распределенные случайные величины. Двумерная линейная корреляционная модель характеризуется пятью параметрами – два математических ожидания, две дисперсии, парный линейный коэффициент корреляции.
Трехмерная корреляционная модель
На примре трехмерной генеральной совокупности достаточно четко просматриваются основные задачи и особенности многомерного корреляционного анализа. Для изучения многообразия взаимозависимости между переменными в модели используют три меры тесноты корреляционной связи – парный, частный, множественный коэффициенты корреляции.