- •1. Роль и знаение ст-ки в общ-ве. Связь с другими науками.
- •2. Предмет статистической науки.
- •3. Общее понятие о методе (методологии) ст-ки.
- •4. Сущность ст-кого наблюдения и его задачи. Формы организации ст-кого наблюдения.
- •5. Виды ст-кого наблюдения.
- •6. Программа статистического наблюдения.
- •7. Сущность классификации и группировки, их задачи. Виды группировок и их назначение.
- •8. Понятие, виды и принципы выбора группировачных признаков. Образование групп и определение интервалов груп-ки.
- •Образование групп и определение интервалов груп-ки.
- •9. Общее понятие и виды ст-кой сводки.
- •10. Общие понятия о ст-ких таблицах. Виды ст-ких таблиц.
- •11. Понятие о ст-ких графиках. Осн. Элементы графика.
- •12. Виды ст-ких графиков: столбиковые, полосовые, квадратные, круговые и фигурные диаграммы.
- •13. Абсолютн. Ст-кие величины, их основные виды.
- •14. Относительные величины, их значение и основн. Виды.
- •15. Понятие и виды ст-ких рядов распределения.
- •16. Графический метод изучения рядов распределения.
- •18. Сущность и знач-е средних величин в ст-ке. Виды средних величин.
- •19. Средняя арифметическая, ее св-ва и методы ее расчета.
- •20. Понятие и осн. Показатели вариации. Техника исчислений простых показателей вариации.
- •21. Свойства дисперсии и ее расчет.
- •22 . Сложение дисперсии изучаемого признака.
- •23. Понятие рядов динамики и их виды.
- •24. Основные показ-ли рядов динамики.
- •25. Средн. Показ-ли в рядах динамики.
- •26. Изучение осн. Тенденции разития мас.Явл-я: метод укрупненных интервалов, метод сглаживания по скользящей средней; метод аналитического выравнивания.
- •27. Совместный анализ нескольких рядов динамики.
- •28. Общие понятия об индексах. Виды индексов.
- •29. Индивидуальные и общие индексы.
- •30. Агрегатн.Форма общ.Индекса. Преобраз. Агрегатного индекса в среднеарифм. И среднегармонич. Индексы.
- •31. Индексы переменного и фиксированного состава.
- •32.33. Система взаимосвязанных индексов. Индексный метод анализа роли факторов в динамике сложных явлений и анализ взаимосвязи экономических явлений.
- •34. Выборочное статистическое наблюдение и его виды.
- •35. Ошибка выборки.
- •36. Обоснование численности выборки.
- •37. Способы отбора единиц из генеральной совокупности.
- •38. Малая выборка.
- •39. Задачи измерения связи в ст-ке. Основные виды связей между явлениями.
- •40. Статистические методы выявления наличия корреляционной связи.
- •41. Статистические измерения тесноты корреляционной связи. Парная линейная корреляция.
- •42. Корреляция рангов.
- •43. Изучение корреляционной зависимости между рядами динамики.
42. Корреляция рангов.
r и базируются на предположении о нормальности или близком к норм. з. распределению рассмотренных признаков.Кроме этого значения этих признаков должно иметь колич выражение. Для оценки степени тесноты связи таких признаков, процессов, явлений прибегают к использованию непараметрических методов оценки. В них соотношения между проявлениями признака по отд ед сов-ти выражается рангами или их порядковым номером. Единица, имеющая самое слабое проявление данного признака (самое сильное) получает ранг 1. Единица, имеющая следующий уровень проявления данного признака –2 и тд.По факторному признаку порядковые номера располагаются упорядоченно. Приводятся соотв. порядковые номера(ранги) индивидуальных значений результативного признака.Паралл ряды рангов факт-их и резул-ых признаков анализ-ся на их согласованность.Если с увеличением рангов факторных признаков увеличиваются ранги результ. признака, то наличие между ними прямой положит связи.иначе-обратная отриц связь..
Статистическая наука располагает большим числом непараметрических методов оценки степени тесноты корреляционной связи. В стат исследо-ях наиболее часто применяют коэффиц паралл рангов, разработанные Спирменом и Кендером.
=1-6d2/n(n2-1) d2=(Rx-Ry)2 по Спирмену -11
=2S/n(n-1) S=Q+P
Q- согласованность в изменении рангов рез.пр. по сравн c ранг факт признака. P-несоглас рангов результат.-//- Q опред. По каждому рангу результ. признака путем подсчета количества рангов, которые больше рассмотренного ранга.Для практического применения более обоснованным яв-ся коэф-т , так как составл спец таблицы для проверки степени надежности полученных коэф-ов корреляции рангов.
43. Изучение корреляционной зависимости между рядами динамики.
При изучении развития массового явл во времени возникает необходимость оценить степень взаимосвязей в изменении уровней нескольких рядов динамики: x →x1,x2,…xn;
y →y1,y2,…yn;
z →z1,z2,…zn;
Примен мет-ов классич теории кор-ии в этом случае имеет ряд особенностей:
1.между урав-ми ряда динамики для многих признаков наблюдается зависимость между последующими и предыдущими уровнями. Такая связь называется автокор-ей.При изучении взаимосвязи м/у такими рядами динамики с применением методов кор-но-регрессивного анализа автокор-ция д. б. исключена из каждого из изучаемых рядов динамики.
2.В изменении уровней нескольких рядов динамики существует ЛАГ, то есть смещение во времени изменений уровней одного ряда по сравнению с изменением другого ряда динамики. Для получения правильной оценки степени тесноты связи м/у этими рядами необ-мо исключить этот ЛАГ, то есть нужно сдвинуть уровни одного ряда относительно другого на определенный промежуток времени: x →x1,…xn-1,xn;
y →y1,y2,…yn;
z →z1,z2,…zn
3.Условия формирования уровней рассмат-ых рядов динамики изменяются с течением времени. Эти изменения могут быть незначит(ими можно пренебречь) и могут быть существ. В посл случае будут изменяться и теснота связи между ними. Т.об. при оценке тесноты кор-ной связи м/у такими рядами приходится иметь дело с переменной кор-ией.Т.об. при изучении кор-ной связи м/у несколькими рядами динамики необходимо:
1. измерить связь между предыдущими и последующими уровнями
2.выявить наличие ЛАГа в изменении уровней рядов динамики и с учетом этого составить преобразованные ряды динамики с искл-ем ЛАГа.
3.оценить связь м\у этими рядами динамики:
x →x1,x2,…xn | xt=ψ(xt-1)
y →y1,y2,…yn | yt=ψ(yt-1)
В качестве показателей степени тесноты связи последних уровней ряда и предыдущих принимается коэф-т линейной или парной корреляции.
Исключающиеся автокорреляции (при наличии ее) в рядах динамики может осуществляться несколькими способами:
1.состоит в исключении из ряда тренда(осн. тенеденции). Исходный ряд заменяется следующим рядом:
, где
В этом случае кор-ная связь м/у исход. рядами динамики рассматривается как кор-ция отклонений (фактич. значений от рассчетных)
2.состоит в замене исходных рядов динамики на ряд разностей м/у последующими и предыдущими уровнями.
Т об кор-ная связь м/у исход рядами динамики рассчитывается как кор-ция рядов цепных приростов.При использовании 2 способа необ иметь в виду следующее: исключающие автокорреляции при использовании 1-ых приростов достигаются только в том случае, если связь прямолинейная , если связь имеет форму параболы 2-ого порядка
Исключение автокорреляции достигается при использовании вторых разностей:
При изучении корреляционной связи между рядами динамики со сдвигом во времени в общем случае на 1 год x-то, что вкладываем, y-отдачаВ этом случае целесообразно корреляционную связь с различными сдвигами во времени (1,2,3 года)
2 года: x1, x2, … xn-2,
y3, y4, … yn
Сравнение полученных результатов колич. хар-ки связи м\ду такими рядами динамики позволят получить наиболее объективную картинку с какого временно сдвига изменения одного уровня одного ряда будут сказываться на уровень другого взаимосвязанного ряда динамики. В данном случае необходимо иметь в виду что при каждом сдвиге на 1 показатель времени количество уровней во взаимосвязанных рядах динамики сокращаются на 1.