- •2. Абсолютні та відноснівеличини. Їхвиди.
- •3. Суть та етапи статистичного спостереження. Програма та інструментарій статистичного спостереження.
- •4. Розподіли. Критерій злагоди Пірсона.
- •5. Групування та їх види.
- •6. Середнє гармонічне, середнє геометричне. Застосування цих величин. Навести приклад їх обчислення.
- •7. Поняття варіації. Назвіть абсолютні і відносні показники варіації.
- •8. Цепні та базисні величини.
- •9. Дисперсія. Формули її обчислення. Математичні властивості дисперсії.
- •10. Суть середньої величини у статистиці. Формули середніх величин.
- •11. Середнє арифметичне та його властивості.
- •12. Суть та етапи статистичного спостереження. Програма та інструментарій статистичного спостереження.
- •13. Визначення нормального розподілу по вибірковим даним. Застосування для цього оцінки коефіцієнтів асиметрії та ексцесу.
- •14. Суть вибіркового спостереження. Причини й умови його застосування. Способи формування вибірки.
- •15. Поняття варіації. Назвіть абсолютні і відносні показники варіації. Наведить формули обчислення цих показників.
- •16. Основні характеристики генеральної та вибіркової сукупності. Навести приклад оцінювання математичного очикування та його дисперсії.
- •17. Регресійний аналіз. Види регресійних моделей (на прикладах).
- •18. Тренд та його види. Обчислення поліноміального тренду. Навести приклад виділення поліноміального тренду
- •19. Поняття рядів динамки. Класифікація рядів динаміки.
- •20. Багатофакторна лінійна регресія. Припущення щодо регресорів та шуму. Метод найменших квадратів обчислення параметрів рівняння регресії
- •22. Довірчий інтервал для середньої для великої вибірки. Формули його обчислення.
- •23.Довірчий інтервал для середньої для великої вибірки. Формули його обчислення.
- •24. Методи та засоби формування вибіркової сукупності
- •25. Поняття оцінки. Три характеристики оцінок.
- •26. Навести формули обчислення вибіркових оцінок: середньої, дисперсії ознаки (зміщеної та незміщеної), дисперсії середньої
- •27. Коефіцієнт кореляції. Формула його обчислення. Властивості коефіцієнта кореляції.
- •29. Економічні індекси, поняття та класифікації.
- •30. Обчислення індексів.
- •31. Індекси кількісних показників.
- •32. Індекси якісних показників.
- •33.Індекси середніх величин.
- •34. Цепні та базисні індекси.
- •35. Фондові індекси
1. Визначення статистики як самостійної суспільної науки. Статистичні та детерміновані закономірності. Закон великих чисел і його роль у статистиці. Статистичні ознаки. Етапи статистичного дослідження.
Статистика – наука, изучающая методы сбора и интерпретации числовых данных. Интерпретация собранных данных и составляет главную задачу статистики.
Для детерминированной закономерности характерно то, что все единицы совокупности подчиняются одному и тому же закону.
Стохастическая (вероятностная) закономерность проявляется в целом для всех единиц совокупности. Однако для каждой единицы совокупности она может проявляться по-разному.
Статистическая закономерность проявляется более четко при увеличении числа единиц исследуемой совокупности, в этом явлении проявляется действие закона больших чисел.
Единицы статистической совокупности характеризуются общими свойствами, называемыми в статистике признаками. Признаки – свойства, характерные черты или особенности единиц статистической совокупности, которые могут быть охарактеризованы рядом статистических величин. Признаки бывают количественными и качественными(атрибутивными). Количественные признаки могут быть непрерывными и дискретными.
Статистическое наблюдение проводится последовательно по следующим этапам:
-
Разработка программы статистического наблюдения по каждой интересующей исследователя единице
-
Разработка организационного плана наблюдения
-
Контроль материалов статистического наблюдения
2. Абсолютні та відноснівеличини. Їхвиди.
Абсолютные величины – количественные признаки, которые выражают объем или размер общественного явления в определенных границах времени и пространства.
Абсолютные величины бывают:
Индивидуальными абсолютными величинами называются абсолютные величины значений изучаемого показателя каждого объекта совокупности. Они получаются в результате сбора статистической информации путем текущей регистрации или единовременного обследования.
Обобщающие абсолютные величины характеризуют всю совокупность в целом. Этот вид величин необходим для изучения работы предприятий, фирм, отраслей народного хозяйства и народного хозяйства в целом.
Относительные величины – числовая мера сравнения двух абсолютных величин, средства обобщения особенностей конкретных общественных явлений.
Три основные группы:
-
Относительные величины статики, которые характеризуют явления в текущий момент времени;
-
Относительные величины динамики, которые применяются для характеристики развития уровня явления во времени;
-
Относительные величины, в планировании в учете выполнения плановых заданий.
Относительные величины каждой из перечисленных групп могут быть комбинированными и отвлеченными. Примером комбинированной относительной величины является цен, вес единицы товара. Примерами отвлеченных относительных величин могут быть различные коэффициенты, которые не имеют размерности.
3. Суть та етапи статистичного спостереження. Програма та інструментарій статистичного спостереження.
Статистическое наблюдение или первичный учет направлен на получение достоверной статистической информации для характеристики отдельной единицы совокупности и, самое главное, всех единиц совокупности при помощи обощающихстатистичнских показателей.
Статистическое наблюдение проводится последовательно по следующим этапам:
-
Разработка программы статистического наблюдения по каждой интересующей исследователя единице
-
Разработка организационного плана наблюдения
-
Контроль материалов статистического наблюдения
Программой статистического наблюдения называется перечень вопросов(признаков), на которые должны быть получены ответы по единицам наблюдения.
Одновременно с программой разрабатывается инструментарий наблюдения – хронометражные карты, переписные листы и пр.
Организационный план наблюдения устанавливает границы по содержанию, территориальные границы. В плане определяется также исполнитель статистического наблюдения.
4. Розподіли. Критерій злагоди Пірсона.
Статистический ряд распределения – это упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по определенному варьирующему признаку.
В зависимости от варьирующего признака различают атрибутивные и вариационные ряды распределения.
Атрибутивным называют ряд распределения, который построен по качественному признаку.
Вариационным называют ряд распределения, который построен по количественному признаку.
Любой вариационный ряд состоит из двух элементов: вариантов и частот. Вариантами считаются отдельные значения признака, которые он принимает в вариационном ряду. Частоты – числа, показывающие, как часто встречаются те или иные варианты в ряду распределения.
Критерий согласия Пирсона (χ2) применяют для проверки гипотезы о соответствии эмпирического распределения предполагаемому теоретическому распределению F(x) при большом объеме выборки (n ≥ 100). Критерий применим для любых видов функции F(x), даже при неизвестных значениях их параметров, что обычно имеет место при анализе результатов механических испытаний. В этом заключается его универсальность.
Использование критерия χ2 предусматривает разбиение размаха варьирования выборки на интервалы и определения числа наблюдений (частоты) nj для каждого из e интервалов. Для удобства оценок параметров распределения интервалы выбирают одинаковой длины.
Статистикой критерия Пирсона служит величина: