- •Конспект лекций По предмету «Статистика»
- •Содержание
- •Глава 1 Введение. Понятие статистики, предмет и методология. Основные определения………………………………………………………………………......4
- •Глава 2 Статистический анализ рядов распределения…………………….….14
- •Глава 3 Выборочное наблюдение………………………………………………..26
- •Глава 4 Статистическое изучение связей. Корреляционно-регрессионный анализ………………………………………………………………………………..33
- •Глава 5 Статистический анализ временных рядов……………………………45
- •Глава 1 Введение. Понятие статистики, предмет и методология. Основные определения.
- •1.1 Понятие статистики. Предмет и объект изучения статистики
- •1.2 Методология статистики
- •1.3 Этапы статистического исследования
- •1.3.1 Статистическое наблюдение
- •1.3.2 Сводка и группировка данных
- •1.4 Статистические показатели
- •1.4.1 Средняя арифметическая простая
- •1.4.2 Средняя арифметическая взвешенная
- •1.4.3 Средняя гармоническая
- •1.4.4 Средняя геометрическая
- •1.4.5 Средняя квадратическая
- •Глава 2 Статистический анализ рядов распределения
- •2.1 Построение ряда распределения
- •2.2 Графическое изображение вариационных рядов
- •2.3 Показатели центра и структуры распределения
- •2.4 Показатели вариации
- •Среднее линейное отклонение
- •3. Дисперсия
- •4. Среднее квадратическое (стандартное) отклонение
- •Относительное линейное отклонение
- •2.5 Характеристика формы распределения
- •2.6 Выравнивание эмпирических распределений и оценка соответствия эмпирического распределения теоретическому
- •Глава 3 Выборочное наблюдение
- •3.1 Способы отбора единиц в выборочную совокупность
- •3.2 Виды выборки
- •3.3 Ошибка репрезентативности (ошибка выборки)
- •3.4 Правило сложения дисперсий
- •3.5 Ошибка выборки для доли
- •3.6 Определение объема выборки
- •3.7 Особенности малой выборки
- •Глава 4 Статистическое изучение связей. Корреляционно-регрессионный анализ
- •Функционально (жестко-детерминированная) связь
- •2) Статистические связи и зависимости (стохастически детерминированная).
- •4.1 Причины возникновения корреляционной зависимости
- •4.2 Условия применения методов корреляционно-регрессионного анализа
- •4.3 Графическое изображение корреляционной зависимости
- •Показатели корреляции
- •Коэффициент корреляции
- •Коэффициент детерминации
- •Корреляционное отношение
- •Индекс корреляции
- •4.5 Регрессионный анализ. Парное и множественное уравнение регрессии
- •4.5.1 Уравнение парной регрессии
- •4.5.2 Уравнение множественной регрессии
- •4.5.3 Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Отбор факторов
- •4.5.4 Коэффициенты эластичности и β-коэффициенты
- •4.6 Оценка статистической значимости уравнения регрессии и его параметров
- •4.6.1 Оценка статистической значимости уравнения регрессии
- •4.6.2 Оценка статистической значимости параметров уравнения
- •Глава 5 Статистический анализ временных рядов (рядов динамики)
- •5.1 Показатели изменения уровней временного ряда
- •1) Абсолютный прирост;
- •4) Абсолютное значение 1% прироста.
- •Абсолютный прирост
- •1. Абсолютный цепной прирост
- •2. Абсолютный прирост базисный
- •Темп роста (коэффициент роста)
- •5.3.2 Изучение основной тенденции временного ряда. Выравнивание рядов динамики
- •5.3.3 Экстраполяционное прогнозирование на основе трендовых моделей
- •5.4 Автокорреляция в рядах динамики (автокорреляция уровней временных рядов)
- •5.5 Корреляция рядов динамики
- •5.6 Изучение сезонности в динамических рядах
- •5.7 Статистические индексы. Индексный анализ
- •1) Индивидуальные (I)
- •2) Общие индексы (сводные, I)
- •5.7.1 Агрегатные индексы
- •5.7.2 Индексы Ласпейреса и Пааше
- •5.7.3 Идеальный индекс Фишера
- •5.7.4 Индексы средние из индивидуальных
- •5.7.3 Индексы-дефляторы
Темп роста (коэффициент роста)
1. Коэффициент роста цепной:
2. Коэффициент роста базисный:
Коэффициент роста – это относительный показатель изменения уровней ряда. Характеризует, во сколько раз данный уровень ряда больше или меньше предшествующего либо базисного уровня.
Кр · 100% = Тр - показатель темпа роста.
Тр характеризует, сколько процентов данный уровень ряда составляет от предшествующего или базисного уровня.
Цепные коэффициенты роста (темпы роста) называют показатели интенсивности изменения уровней временного ряда.
Темп прироста
Рассчитывается как отношение показателя абсолютного прироста к базе сравнения
- цепной
- базисный
Тпр = Тр – 100%
Показатель характеризует на сколько процентов данный уровень ряда больше или меньше предшествующего либо базисного.
Абсолютное значение 1% прироста
Рассчитывается как отношение величины абсолютного прироста (цепной показатель) к показателю темпа прироста
5.2 Средние показатели рядов динамики
Средние – обобщающие характеристики динамического ряда и скорости и интенсивности изменения уровней ряда.
5.2.1 Средний уровень ряда
Для интервальных динамических рядов средний уровень ряда рассчитываются на основе средней арифметической простой:
, где n – число уровней ряда.
Для моментных рядов средний уровень ряда рассчитывается на основе средней хронологической:
Средний абсолютный прирост
Рассчитывается на основе цепных абсолютных приростов и характеризует на сколько в среднем в единицу времени изменялись уровни изучаемого ряда.
Средний темп роста
Рассчитывается по средней геометрической
Средний темп прироста
На сколько процентов в среднем в единицу времени изменялись уровни изучаемого временного ряда.
При комментарии полученных значений средних показателей обязательно следует указывать на период времени, который описывается динамическим рядом, а также на период времени, к которому относится уровень изучаемого ряда.
5.3 Оценка тенденции динамического ряда и построение трендовой модели
5.3.1 Компоненты динамического ряда
Уровни временных рядов формируются под влиянием множества факторов. Одни из них действуют стабильно на протяжении длительного периода времени и формируют основную тенденцию временного ряда, которую называют трендом (T). Другие факторы (ряд факторов) влияют на уровни ряда с определенной периодичностью. Их действия называют циклическими (C).
Для изучения влияния циклических факторов необходимы достаточно длинные временные ряды.
Сезонные факторы (S). Влияние этих факторов может быть изучено, когда уровни ряда представлены внутригодичными данными (то есть показателями, характеризующими либо квартал, либо месяц).
Случайные факторы (E). Действуют без определенной периодичности. Практически не поддаются изучению.
Исходя из вышесказанного, уровень ряда может быть представлен как функция четырех компонент:
y = f (T, S, C, E)
Чем сильнее влияние нетрендовых компонент (S, C, E), тем сложнее выявить и описать основную тенденцию ряда (тренд), что является основной задачей изучения временных рядов.