- •1. Формы и способы организации с. Наблюдения.
- •2. Анализ экон. Процессов на основе парного кореляц.-регрес. Анализа.
- •3. Средняя арифметическая величина, ее свойства и способы определения.
- •4. Анализ ритмичности.
- •5. Основные понятия статистики.
- •7. Понятия и свойства нормального распределения.
- •8. Агрегатные индексы.
- •9. Вычисление и характеристика непарных средних величин.
- •10. Статистика численности и распределения населения.
- •13. Группировки, виды группировок с. Данных.
- •14. Обобщающие показатели динамических рядов. К обобщающим показателям относят:
- •15. С. Показатель, его суть и категории.
- •16. Показатели асимметрии и эксцесса.
- •17. Программа наблюдения.
- •18. Классификация взаимосвязей.
- •19. Организация статистики в Украине.
- •21. Понятие, задачи и этапы сводки.
- •22. Множественный кореляц.-регрес. Анализ.
- •24. Этапы построения моделей множественной регрессии.
- •25. Группировка населения по классам, соц. Группам, отраслям нар. Хоз., …
- •26. Основные понятия кра.
- •29. Виды относительных величин и способы их расчета.
- •30. Статистика механического движения населения.
- •31. Абсолютные с. Величины, их классиф. И способы получения единиц измерения.
- •32. Статистика естественного движения и воспроизводства населения.
- •34. Анализ сезонных колебаний.
- •35. Классификация средних величин.
- •36. Анализ экономических процессов на основе парного кра.
- •37. Относительные показатели вариации.
- •38. Виды трендовой компоненты и проверка гипотезы о существовании трендовой тенденции.
- •39. Абсолютные показатели вариации.
- •40. Таблицы смертности и средней продолжительности предстоящей жизни.
- •41. Статистика численности и состава населения.
- •42. Правило вычисления общей дисперсии с помощью межгрупповой и внутригрупповой дисперсии.
- •43. Понятие и классификация рядов динамики.
- •44. Состав населения по национальности и родному языку.
- •45. Средневзвешенные индексы.
- •46. Периодические и непериодические колебания.
- •47. Индексы переменного, фиксированного состава и структурных сдвигов.
- •48. Контроль данных.
- •49. Статистика состава населения по половому, возрастному и семейному положению.
- •50. Этапы проведения множественного кра.
- •51. Метод смыкания динамических рядов.
- •52. Оценка тесноты связи между результат. Признаком и факторами…
- •53.Сопоставимость уровней рядов динамики.
- •54.Относительные величины выполнения плана, планового задания, динамики и их взаимосвязь.
- •55. Относительные величины структуры, координации, сравнения.
- •56.Частные коэффициенты корреляции, их характеристика.
- •72. Индивидуальные индексы, их характеристика.
- •57.Понятие прогноза и его виды.
- •58.Случайная компонента вариационного ряда.
- •11. Основные вопросы методологии построения с. Группировок.
- •12. Анализ равномерности.
- •59.Адекватность регрессионных моделей.
- •70.Статистическая методология.
- •60.Метод скользящей средней.
- •61.Метод наименьших квадратов при сглаживании рядов динамики.
- •66. Индексный метод анализа экономических процессов.
- •71. Основные характеристики интервального распределения.
- •67. Классификация наблюдений.
- •68. Основные понятия моментов.
66. Индексный метод анализа экономических процессов.
Индексный метод основан на построении факторных (агрегированных) индексов. Применение агрегированных индексов означает последовательное элиминирование влияния отдельных факторов на совокупный показатель. Преимущество индексного метода заключается в том, что он позволяет произвести «разложение» по факторам не только абсолютное изменение показателя, но и относительное, что особенно важно при изучении факторных динамических моделей.
Так, индекс изменения выпуска продукции можно выразить через произведение индексов численности и выработки:
С помощью индексного метода можно определить влияние факторов, в том числе структурных сдвигов, на абсолютное отклонение результативного показателя.
Индексный метод целесообразно применять в том случае, когда каждый фактор является сложным (совокупным) показателем. Например, численность персонала предприятия представляет собой соотношение численности отдельных категорий работников или рабочих различных разрядов. Изменение объёма выпуска продукции происходит не только под влиянием численности и выработки, но и структурных сдвигов в составе персонала.
71. Основные характеристики интервального распределения.
Интервальные ряды распределения базируются на непрерывно изменяющемся значении признака, принимающем любые (в том числе и дробные) количественные выражения, т.е. значение признаков таких рядах задается в виде интервала.
При наличии достаточно большого количества вариантов значений признака первичный ряд является труднообозримым, и непосредственное рассмотрение его не дает представления о
распределении единиц по значению признака в совокупности. Поэтому первым шагом в упорядочении первичного ряда является его ранжирование – расположение всех вариантов в возрастающем (убывающем) порядке.
Для построения дискретного ряда с небольшим числом вариантов выписываются все встречающиеся варианты значений признака , а затем подсчитывается частота повторения варианта . Ряд распределения принято оформлять в виде таблицы, состоящей из двух колонок (или
строк), в одной из которых представлены варианты, а в другой - частоты.
Для построения ряда распределения непрерывно
изменяющихся признаков, либо дискретных, представленных в виде интервалов, необходимо установить оптимальное число групп (интервалов), на которые следует разбить все единицы изучаемой совокупности.
67. Классификация наблюдений.
Как только вы вычислили показатели классификации для наблюдений, легко решить, как производить классификацию наблюдений. В общем случае наблюдение считается принадлежащим той совокупности, для которой получен наивысший показатель классификации (кроме случая, когда вероятности априорной классификации становятся слишком малыми; см. ниже). Поэтому, если вы изучаете выбор карьеры или образования учащимися средней школы после выпуска (поступление в колледж, в профессиональную школу или получение работы) на основе нескольких переменных, полученных за год до выпуска, то можете использовать функции классификации, чтобы предсказать, что наиболее вероятно будет делать каждый учащийся после выпуска. Однако вы хотели бы определить вероятность, с которой учащийся сделает предсказанный выбор. Эти вероятности называются апостериорными, и их также можно вычислить. Однако для понимания, как эти вероятности вычисляются, вначале рассмотрим так называемое расстояние Махаланобиса.
Расстояние Махаланобиса. Вы можете прочитать об этих расстояниях в других разделах. В общем, расстояние Махаланобиса является мерой расстояния между двумя точками в пространстве, определяемым двумя или более коррелированными переменными.
Имеется одно дополнительное обстоятельство, которое следует рассмотреть при классификации образцов. Иногда вы знаете заранее, что в одной из групп имеется больше наблюдений, чем в другой. Поэтому априорные вероятности того, что образец принадлежит такой группе, выше. Например, если вы знаете заранее, что 60% выпускников вашей средней школы обычно идут в колледж, (20% идут в профессиональные школы и остальные 20% идут работать), то вы можете уточнить предсказание таким образом: при всех других равных условиях более вероятно, что учащийся поступит в колледж, чем сделает два других выбора. Вы можете установить различные априорные вероятности, которые будут затем использоваться для уточнения результатов классификации наблюдений (и для вычисления апостериорных вероятностей).
На практике, исследователю необходимо задать себе вопрос, является ли неодинаковое число наблюдений в различных совокупностях в первоначальной выборке отражением истинного распределения в популяции, или это только (случайный) результат процедуры выбора. В первом случае вы должны положить априорные вероятности пропорциональными объемам совокупностей в выборке; во втором - положить априорные вероятности одинаковыми для каждой совокупности. Спецификация различных априорных вероятностей может сильно влиять на точность классификации.