- •2.Статистическая совокупность, ее особенности. Частная совокупность. Вариация.
- •3.Единица совокупности и ее признаки. Виды признаков.
- •4.Этапы статистического исследования. Способы представления статистической информации.
- •5.Задачи статистического наблюдения. Виды наблюдения. Особенности их проведения.
- •6.Единица и объект наблюдения. Основные вопросы организации статистического наблюдения.
- •7.Два требования к материалам наблюдения. Ошибки наблюдения, способы их устранения.
- •8.Задачи группировки. Виды группировок.Правила их построения.
- •9.Задачи статистической сводки. Понятие о статистическом показателе и системе показателей. Классификация статистических показателей.
- •10.Виды показателей, порядок расчета и анализа показателей разного вида.
- •11.Понятие о средних величинах как о характеристиках типа явлений и совокупности в целом. Условия применения средних величин.
- •12.Логика расчета средних величин. Виды и формы средних величин. Правила их выбора.13.Порядок расчета и анализа средних величин.
- •14.Понятие вариационного ряда. Виды вариационных рядов. Правила построения и графического отображения.
- •15.Показатели размера вариации: порядок их расчета и анализа.
- •16. Показатели формы распределения. Ошибки показателей формы распределения и оценка их существенности.
- •17. Правило разложения дисперсии и его использование в статистических исследованиях.
- •18. Предпосылки применения выборочного наблюдения в статистике. Понятие об ошибке репрезентативности, причины её возникновения. Принципы и способы отбора единиц в выборку.
- •19.Ср. Возможная ошибка выборочной средней и выборочной доли. Факторы, опред-ие ее величину. Порядок расчета средней возможной ошибки.
- •20.Предел ошибка выборки и определяющие ее факторы. Оценка показателей генеральной совокупности по рез-татам выборочного наблюдения.
- •21. Понятие о причинно-следственных связях, их виды и статистические методы изучения.
- •22. Задачи индексного анализа. Понятие индекса, виды и формы индексов.
- •23.Простые и аналитические индексы. Правила их построения и использования.
- •24. Понятие о системе аналитических индексов. Виды индексных систем, правила их построения и анализа.
- •25.Система аналитических индексов для изучения несоизмеримых явлений: порядок построения и анализа индексов постоянного состава, переменного состава и структурных сдвигов.
- •26. Особенности построения индексов стоимости, физического объёма и средних цен для изучения соизмеримых явлений.
- •27. Факторы, влияющие на изменение взвешенной средней. Порядок построения и анализа индексов переменного состава, структурных сдвигов и постоянного состава.
- •28.Аналитические Индексы как средние из индивидуальных: правила построения и применения в экономическом анализе.
- •29.Задачи корреляционно-регрессионного анализа. Отбор факторов и выбор формы связи. Условия его применения
- •30. Расчет параметров парного линейного уравнения регрессии. Показатели силы связи и их эк-кая интерпретация.
- •31. Показатели тесноты парной линейной связи: способы их расчета и экономического анализа.
- •32. Оценка статистической существенности (надежности) уравнения регрессии и характеристик тесноты связи. Оценка качества уравнения регрессии.
- •33. Способы построения пар.Нелин.Уравнения регрессии. Линеаризация переменных.
- •34. Прогнозирование по уравнению регрессии. Вероятностная оценка прогноза.
- •36. Правила формирования информационной базы для изучения динамики.
- •37. Показатели динамики по отрезкам (годам) изучаемого периода: порядок расчёта и использования в анализе.
- •39. Статистические методы выявления тренда. Способы построения линейного тренда, интерпретация его параметров.
- •40. Способы построения нелинейных трендов. Линеаризация переменных.
- •41. Трендовый прогноз. Виды оценок трендового прогноза уровней ряда динамики. Ошибки и доверительный интервал прогноза.
- •44.Показатели силы сезон.Кол.:порядок расчета и интерпретация. Прогнозировании с учетом сезонности. Графическое отображение сезонных колеб.
16. Показатели формы распределения. Ошибки показателей формы распределения и оценка их существенности.
В реальной совокупности среднее квадратическое отклонение по величине всегда больше среднего линейного отклонения. Их соотношение зависит от наличия совокупности ед-ц с резко выделяющимися, т.е. аномальными значениями признака, поэтому данное соотношение может служить индикатором того, что в совокупности имеются ед-цы неоднородные с основной массой. Чем больше по величине соотношения среднего квадратического и среднего линейного отклонений, тем сильнее такая неоднородность. При изучении форм распределения фактическое распределение сравнивают с эталонным. Чаще всего в качестве эталонного рассматривается распределение по нормальному закону
Оценку форм распределения дают 2характ-ки:
1) асимметрия или коэф-нт асимметрии. Он оценивает перекос фактического распределения по сравнению с эталонным.
----для несгруп.данных
----для сгруппиров. данных
Если сдвинуто в сторону больших значенийпризнака, то коф-т ас-рии положительный.
Сли в сторону меньших – отрицат.
2) эксцесс рспределения - характер-ка формы вершины распред-ния
----для несгруп. данных
----для сгруп. Данных
Чем меньше Ex тем более полога вершина.
Гипотеза о распределении заключ-ся в том, что выдвигается предположение, что фактич распределение подчиняется закону номал распределения. Проверка гипотезы закл-ся в том, чтобы на основании сравнения фактич частот с теоретическими сделать вывод о соотношении нашего фактического распределения теоретическому. Проверку гипотезы проводят с помощью t-критерия. При большом числе ед-ц совокупности критич значения t-критерия определяют по табл интегралов вероятности. При числе ед-ц совок-ти <25 - по табл распред-я Стьюдента. Определ. Числом степенй свободы n-1, где n – число едениц сов-ти. Критич значение- такое макс значение t-критерия, при котором принимается нулевая гипотеза и делается вывод о том, что вариация значения признака сложилась под действием случайных причин и различия формы фактич распределения и теоретич случайны. Т.о., если t факт <= tкрит, нулевая гипотеза принимается. Делается вывод о том, что различия в формах распределения фактич и теоретич случайны, и сложились не под действием важных причин. если наоборот – отклоняется и делается обратный вывод.
Необходимо оценить существенность или несущ-ть показателей формы распределения, т.е. асимметрия эксцесса осуществляется с помощью расчета ошибки коэф-та асимметрии или коэф-та эксцесса. Эти ошибки рассчит-ся след образом
Фактическое значение (t-критерий) для асимметрии
, где (ср. квадратичная ошибка коэф-та асимметрии)вычисляется:
Если , то
Если n>100, то
17. Правило разложения дисперсии и его использование в статистических исследованиях.
Дисперсия-квадрат среднего квадратического отклонения. Этот показатель обладает свойством кот известно как правило разложения(сложения) дисперсии. Общая дисперсия признака равна сумме внутригрупповой(остаточной) дисперсии и межгрупповой(факторной)
δ2общ =δ2остат + δ2факт
Дисперсия признака внутри группы при относительном постоянстве значений данного признака возникает за счет действия причин и факторов, не связанных с изучаемым признаком. Такая дисперсия называется остаточной
δостj2=∑(xij +xj )kj2
xij – значение признака i-ой единице соответствия в j-ой группе
xj – среднее значение признака в j-ой группе
kj – число единиц в j-ой группе
Внутригрупповые или остаточные дисперсии рассчитаны по каждой отдельной группе, объединяются в средней величине дисперсии по всем группам
δост2=δостj2*kjkj
Межгрупповая или факторная дисперсия возникает за счет вариации изучаемого признака или фактора
δфакт2= (xi-x)2*kikj
Сравнивая остаточную и факторную дисперсии нужно судить , какие различия преобладают в данной совокупности внутригрупповые или межгрупповые, т.е. преобладают различия, связанные с действиями прочих случайных причин, не связанных с нашим признаком, либо различия, связанные с действием важных, существенных причин, связанных с нашим признаком.