- •1. Предмет и значение статистики как общественной науки.
- •2. Метод статистики.
- •3. Статистическое наблюдение, его содержание и задачи.
- •4. Виды и способы статистического наблюдения.
- •6. Ошибки статистического наблюдения и контроль материалов статистического наблюдения.
- •7. Общее понятие о сводке, ее организация и техника.
- •8. Сущность и задачи группировок, виды группировок.
- •9. Принципы и порядок построения группировки.
- •10. Принципы построения и виды статистических таблиц.
- •11. Общее понятие о статистическом показателе. Системы статистических показателей
- •12. Понятие абсолютных величин, способы их получения и единицы измерения.
- •13. Способы исчисления относительных величин структуры, координации, сравнения, их интерпретация
- •14. Способы исчисления относительных величин динамики, плана и реализации плана, их интерпретация
- •15. Относительные показатели интенсивности, их разновидности и способ расчета
- •16. Графическое изображение статистических данных.
- •17. Сущность средних величин и правила их применения.
- •18. Средняя арифметическая величина. Ее свойства и способы вычисления.
- •19. Виды средних величин, способы расчета и их применение.
- •3)Средняя гармоническая:
- •20. Структурные средние (мода и медиана).
- •21. Общее понятие о вариации признака. Построение вариационных рядов и их графическое изображение.
- •22. Показатели вариации и методы их расчета.
- •23. Дисперсия, ее свойства и методы расчета. Дисперсия альтернативного признака.
- •24. Правило сложения дисперсий и его использование в анализе взаимосвязей.
- •25. Понятие о выборочном наблюдении. Причины его применения и преимущества
- •26. Способы отбора единиц в выборочную совокупность.
- •27. Ошибки выборочного наблюдения.
- •28. Определение необходимой численности выборочного наблюдения.
- •29. Распространение выборочных характеристик на генеральную совокупность.
- •30. Понятие о динамических радах, их виды и правила построения.
- •31. Аналитические показатели рядов динамики. Способы их расчета
- •32. Способы расчета среднего уровня в рядах динамики
- •33. Средние показатели рядов динамики.
- •34. Статистические методы выявления тенденций в развитии явлений (метод укрупнения интервалов, метод скользящей средней).
- •35. Выявление основной тенденции развития с помощью аналитического выравнивания динамического ряда.
- •37. Изучение сезонных колебаний в рядах динамики.
- •36.Прогнозирование рядов динамики(рд) и определение доверительных интервалов прогноза.
- •38. Общее понятие об индексах. Индивидуальные и общие (агрегатные) индексы.
- •39. Сводные индексы в форме средних из индивидуальных индексов.
- •40. Индексы переменного, постоянного состава и структурных сдвигов.
- •41. Индексный метод изучения влияния факторов последовательно-цепной подстановкой
- •42. Территориальные индексы.
- •43. Понятие о функциональной и статистической связи. Основные цели корреляционно-регрессионного анализа.
- •47. Определение параметров уравнения парной регрессии.
- •44. Статистические методы изучения стохастических (корреляционных) взаимосвязей.
- •45. Измерение тесноты связи по результатам аналитической группировки.
- •46. Показатель тесноты парной корреляционной связи.
- •48. Множественное уравнение регрессии.
- •49. Частная и множественная корреляция.
- •50. Оценка результатов корреляционно-регрессионного анализа.
- •51. Понятие и состав национального богатства.
- •52. Понятие и классификация основных фондов в составе национального богатства
- •53. Статистическое изучение объема, состава, состояние и движения основных фондов.
- •54. Сущность и принципы построения системы национальных счетов
- •55. Основные понятия и классификации системы национальных счетов.
- •56. Система цен и налогов в снс.
- •57. Показатели валового выпуска, промежуточного потребления товаров и услуг, валовой и чистой добавленной стоимости. Счет производства
- •60. Показатели образования доходов. Определение валового и чистого национального дохода. Счет образования доходов
- •61..Определение ввп распределительным методом.
- •62. Показатели распределения первичных доходов. Счет распределения первичных доходов
- •63. Показатели вторичного распределения доходов. Определение национального располагаемого дохода. Счет вторичного распределения доходов
- •64. Показатели использования доходов. Счет использования доходов
- •65.Определение валового внутреннего продукта по методу конечного использования.
- •66. Показатели капиталообразования.
- •69. Понятие эффективности общественного производства и задачи ее статистического изучения.
- •70. Система обобщающих показателей эффективности использования примененных и потребленных ресурсов.
- •71. Система частных показателей эффективности общественного производства.
- •72. Анализ влияния факторов эффективности производства на изменение объема валового внутреннего продукта
- •Предмет и значение статистики как общественной науки.
- •Метод статистики.
- •Прогнозирование рядов динамики и определение доверительных интервалов прогноза
- •Разложение абсолютного прироста результата по факторам.
48. Множественное уравнение регрессии.
Важнейший частный случай стат. связи – корреляционная связь. При корреляц. связи разным значениям одной переменной соответствуют различные ср. значения др. переменной, т.е. с изменением значения признака х изменяется ср. значение признака у.
Множественная корреляция – зависимость результат. признака от двух и более факторных признаков.
Матем. корреляц. зависимость результат. переменной от нескольких факторов опис-ся ур-нием множеств. регрессии:
y(x1,x2…xk)= a+b1.2…kx1+b2.13…kx2+….+bk.12…k-1xk
Уравнение множеств. регрессии характ-т ср. изменение y с изменением признаков факторов. При построении уравнения множественной регрессии нужно решить две задачи:
Выбрать признаки – факторы, включенные в регрессию.
Выбрать тип уравнения регрессии.
Решение 1-ой задачи основыв-ся на рассмотрении матрицы парных коэффиц-тов корреляции и выделении тех переменных, для которых выполняется правило:
Ryxj > Rxiyj (где i≠j)
Кроме того, не рекоменд-ся включать во множеств. регрессию переменные, тесно связанные м-ду собой.
Решение 2-ой задачи основыв-ся на соотношении: чем проще тип ур-ния множеств. регрессии, тем очевиднее интерпретация его параметров, тем лучше для использ-ния регрессии с целью анализа и прогноза.
Параметры множеств. ур-ния регрессии так же, как и в парном уравнении регрессии расчитыв-ся методом наим. квадратов.
å(yi-a-b1x1-b2x2-…-bkxk)→min
Получаем систему уравнений:
an + b1åx1+ b2åx2+…+ bkåxk =åy
aåx1 + b1åxi2+ b2åx1x2+…+ bkåx1xk =å yx1
………………………………………………………
aåxk + b1åx1xk + b2åx2xk+…+ bkåxk2 =å yxk
Отсюда a= y(ср.) - å bj xj(ср.)
Коэффиц-ты bj наз-ся коэфф-ми условно чистой регрессии.
Термин условно-чистая регрессия означает, что каждая из величин измеряет среднее по совокупности отклонение результ. признака от его ср. величины на ед-цу его измерения и при условии, что все прочие факторы, входящие в уравнение регрессии не изменяются и не варьируют.
Коэффициенты условно-чистой регрессии явл. именованными величинами, поэтому их преобразуют в сравнимые величины. Полученные показатели наз-т стандартизированными коэфф-ми регрессии ( - коэффициенты). βj= bj*σxj / σy
- коэффициенты показывают на ск-ко отклоняется от своего ср. значения в средних квадратических отклонениях результат. признак y при отклонении факт. признака от своего ср. значения на 1 среднее квадратическое отклонение.
Коэффициенты эластичности показывают на сколько % изменится результ. признак при изменении факторного на 1%:
Эj= bj*( xj(ср.) / y(ср.))
Коэффициент совокупной детерминации: R2=å Ryxi βi
Важно знать вклад каждой объясняющей переменной, он измеряется коэффиц-ми раздельной детерминации:
Di2= Ryxi βi
49. Частная и множественная корреляция.
Поскольку на изучаемый результат. признак влият не один факторный признак, а множество, то возникает задача изолированного измерения тесноты связи результат. признака с каждым из признаков- факторов при элиминировании (погашении связи) др. признаков-факторов, а так же задача измерения тесноты связи между результат. признаками и всеми признаками-факторами, включенными в анализ. В анализ включ-ся те фактор. признаки, для кот. их корреляция м-ду собой слабее корреляции с результат. признаком.
На основе коэф-тов парной корреляции можно рассчитать коэф-ты частной корреляции.
Частная корреляция- чистая корреляция м-ду двумя переменными при погашении связи с др. переменными.
Коэф-т частной корреляции первого порядка, когда погашается связь с одной переменной:
Коэф-т частной корреляции второго порядка:
Точка в подстрочных значках R означает погашение связи х2 и х3 с у и х1. Коэф-ты частной корреляции принимают значения от -1 до 1. На основе коэф-тов частной корреляции расчит-ся коэф-ты частной детерминации. Он обозначается как
R2(yxk .x1x2…xk-1xk+1…xm)
Коэф-ты множественной детерминации показывает, какая часть дисперсии результат. переменной у объясняется за счет учтенных в анализе факторных признаков. Этот показатель обозначается R2(yx1…xk) и изменяется в интервале (0,1)
, где -дисперсия переменной у, а - общая дисперсия переменной у. Извлекая корень квадратный из получим коэф-т множеств. корреляции у. Он должен быть не < максимального из парных или частных коэф-тов корреляции.
Назначение коэф-та множеств. корреляции состоит в оценке качества ур-ня множеств. регрессии: чем > значение R, тем ближе оно к 1, тем лучше уравнение регрессии, тем надежнее рез-ты анализа или прогноза на его основе.