- •1.Предмет и методы стат-ки
- •2.Основн.Принципы и задачи стат-ки
- •3.Организация стат.Службы в рб
- •4.Связь стат-ки с др.Накуами
- •13.Понятие вариации
- •5.Стат.Исслед-е и его этапы
- •6.Стат. Наблюд-е и его этапы
- •7.Виды стат.Наблюд-я
- •8.Способы стат.Наблюд-я
- •9.Достоверность и своеврем.Наблюд-я…
- •10.Понятие средних величин
- •11. Формы средних и их применение.
- •3. Средняя хронологическая:
- •12.Свойства средней арифметической
- •14.Абсолютные показатели вариации
- •15.Относительные показатели вариации
- •16. Максимальные значения показателей вариации и область их применения.
- •17.Группировка как осн.Часть сводки
- •18.Виды группировок
- •30.Виды парной к-р связи
- •19.Виды интервалов и их опред-е….
- •20.Системы группировок. Перегруппировка
- •22.Выб.Наблюд-е, как осн.Вид…
- •23.Обознач-е пок-лей при выб.Наблюд-ем
- •36. Коэффициенты Пирсона-Чупрова
- •24.Способы отбора ед. Виды выборки
- •25.Матем. Основы выб.Наблюд-я
- •26.Формулы для расчёта хар-к при выб.Набл.
- •27.Малая выборка и её особенности
- •28.Усл. Применения к-р анализа
- •29.Этапы кра
- •31.Поиск ур-ния множествен. К-р модели
- •32.Оценка тесноты связи в к-р модели
- •33.Оценка достоверности параметров к-р модели
- •34.Методы изуч-я кор.Связей непараметр….
- •35. Коэффициенты ассоциации и контингенции
- •37. Непараметрические показатели связи.
- •38. Понятие о динамич. Рядах
- •39.Показатели рядов динамики
- •60.Методы расчёта ввп
- •41.Тренд. Аналит. Выравнивание…..
- •40.Приёмы выравнивания рядов динамики
- •42.Сезонные колебания в рядах динамики
- •43.Корреляция рядов динамики, ур.Регрессии
- •50.Инд.Анализ себест-ти прод. И полн.Затрат
- •51.Инд.Анализ товарооборота
- •44.Интерполяция и экстраполяция.Регрессии
- •45.Общее понятие об индексах
- •47.Синт. И аналит. Концепции индексов
- •72.Классификация нб
- •74.Баланс а и п нб
- •48.Формы построения индексов
- •49.Индексы объёмных и кач-вен. Пок-лей
- •71.Задачи и методы оценки нб
- •76. Основы пб, правила д и к
- •77.Классификация пб
- •75.Категории и принципы построения пб
- •61.Системе осн. Счетов снс рб
- •62. Счёт производства
- •63. Счета доходов
- •64. Счёт образования доходов
- •65. Счёт распределения первичного дохода
- •66. Счёт вторичного распр-ия доходов
- •67. Счета использования доходов
- •68. Счёт капитала
- •69. Финансовый счёт
- •70. Поняти нац. Богатства(нб), его состав, система показателей нб
- •74.Счета внешних связей
- •79.Стат-кое изучение расходов населения и потребления мат-х услуг и благ
- •80.Показатели накопленного имущества и обеспеченности населения жильём.
- •81. Обобщыющие показатели уровня жизни населения
- •57 Класиф счетов в снс:
- •52 Понятие снс, история возникновени снс:
- •53 Задачи снс, принципы построения:
- •54Осн понятия и поредел-я снс:
- •55 Группировка хоз единиц в снс по секторам:
- •56 Отраслевая класифик хоз единиц в снс:
36. Коэффициенты Пирсона-Чупрова
Кп = квад.кор. /квад.кор.1 +
Кч= квад.кор. /квад.кор.(к1-1)(к2-1) где показатель взаимной сопряженности. Чем ближе Кп и Кч к 1, тем связь теснее. В нашем случае связь средняя, ближе к слабой.
24.Способы отбора ед. Виды выборки
Под способом отбора понимают порядок отбора единиц из генеральной совокупности в выборочную. Различают: 1) повторный (могут участвовать в исслед-ях) 2) бесповторный способы отбора(не могут). Виды выборки: 1.Собственно-случайный (жеребьевка). 2.Механический. 3. Типический или районированный. 4.Серийно-гнездовой. 5.Комбинированный из предыдущих четырех. Принципы отбора: 1.Обеспечение случайности. 2.Обеспечение достаточного числа отобранных единиц. Выборка является репрезентативной если она обладает всеми качественными характеристиками генеральной совокупности.
25.Матем. Основы выб.Наблюд-я
П.Ч.Чебышев, А.М.Ляпунов, А.А.Марков. Задачи: 1.Если определены возможные пределы ошибки репрезентативности с заданной вероятностью. 2.Если определена вероятность "Р" того, что возможные пределы ошибки репрезен тативности не превосходят заданных величин. 3.Необходимо решить вопрос о том, каким должен быть объем выборки "n" для того, чтобы получить результаты с заранее заданной точностью, и чтобы можно было гарантировать эту точность с заранее заданной вероятностью. Решение трех задач обеспеч-ся теоремойП.Л.Чебышева: где и h – как угодно малые величины, а объем выборки "n" – достаточно большое число. Теорема Ляпунова: Случайная переменная величина, состоящая из большого числа взаимно независимых слагаемых, среди которых нет ни одного, резко выдающегося своей колеблемостью, имеет нормальное распределение.
26.Формулы для расчёта хар-к при выб.Набл.
Метод отбора Вид выборки |
Повторный |
Бесповторный |
|||
для средней |
для доли |
для средней |
для доли |
||
1.Собствен.- Случ. и мех. |
|
|
|
|
|
2. Типическая
|
|
|
|
|
|
3. Серийная (гнездовая) |
|
|
|
|
27.Малая выборка и её особенности
Малой считают выборку, объем кот. 5<n30. При малой выборке нельзя принимать равенство дисперсий , как это делается для большой выборки. Особенность малой выборки в том, что ее случайные ошибки не подчиняются закону нормального распределения.
28.Усл. Применения к-р анализа
Связь наз. К-Р, если значению результативного показателя соответствует несколько значений факторного признака, и наоборот. За резуль тативный показатель в каждом конкретном анализе выбирается более важный признак, отражающий результаты деятельности. Регрессионная связь – это связь вариаций различных показателей, когда изменение одного признака влияет на изменение другого признака.
КРА заключается в построении и анализе эк.-матем. модели в виде уравнения регрессии. В общем виде уравнение регрессии записывается в следующем виде : Yx1,x2,…,xn = f(x1;x2;…;xn), где n – число факторов. Условия применения КРА: 1.Для построения К-Р модели надо иметь достаточно большое количество значений каждого показателя. 2.Распределение показателей должно быть близким к нормальному .