- •Предмет статистической науки.
- •Основные методы статистической науки.
- •Место общей теории статистики в комплексе статистических дисциплин.
- •Отраслевые статистики их роль в статистической науке.
- •Основные категории статистической науки (статистическая совокупность, ее единицы, статистическая закономерность).
- •Основные категории статистической науки (статистические признаки и показатели).
- •Статистическое наблюдение, его роль в процессе статистического исследования.
- •Формы статистического наблюдения
- •Виды и способы статистического наблюдения.
- •Виды несплошного наблюдения
- •Способы статистического наблюдения
- •Организационные формы статистического наблюдения.
- •Виды несплошного наблюдения.
- •Статистические таблицы и их виды.
- •Понятие системы статистических показателей объекта.
- •Основные функции статистических показателей.
- •Абсолютные величины и их разновидности в зависимости от применяемых единиц измерения.
- •Относительные величины и их разновидности
- •Виды относительных величин
- •Средние величины, их сущность и виды.
- •Свойства средней арифметической и техника ее вычисления.
- •Расчет средней арифметической по данным интервального вариационного ряда.
- •Средняя гармоническая величина, ее смысл и обоснование применения.
- •Ряды распределения (вариационные ряды) статистических данных и их виды. Основы техники построения интервальных рядов.
- •Графические методы отображения вариационных рядов.
- •Техника построения гистограмм. 24.Техника построения полигонов.
- •25.Техника перехода от гистограммы к полигону и наоборот.
- •26. Общая характеристика показателей центра распределения вариационного ряда.
- •27. Мода вариационного ряда, ее определение для дискретного и интервального ряда.
- •28. Медиана вариационного ряда, ее определение для дискретного и интервального ряда.
- •Абсолютные показатели колеблемости (вариации) признака в ряду.
- •Относительные показатели колеблемости (вариации) признака в ряду, области их целесообразного применения.
- •Показатели формы распределения вариационного ряда, их интерпретация.
- •Статистическая проверка гипотезы о соответствии данных вариационного ряда некоторой теоретической функции распределения.
- •Критерий согласия Пирсона.
- •36. Простая случайная выборка.
- •40. Типическая выборка
- •41. Серийная выборка
- •42. Районированная
- •43. Механическая
- •44. Понятие корреляционной связи.
- •46. Метод параллельных рядов.
- •Метод групповых таблиц.
- •Метод корреляционных таблиц.
- •Метод корреляционных полей.
- •50. Парная корреляция. Линейный коэффициент корреляции.
- •51. Эмпирическое корреляционное отношение, его значение и свойства, техника расчета.
- •52. Коэффициент ранговой корреляции.
- •53. Коэффициент Спирмена, его свойства.
- •54. Коэффициент ранговой корреляции Кендела.
- •55. Понятие связанных рангов.
- •56. Коэффициент конкордации, его свойства и техника расчета.
- •59. Коэффициенты Пирсона и Чупрова, их свойства.
- •60. Понятие уравнение регрессии.
- •61. Парная регрессия.
- •62. Применение мнк для оценки параметров уравнения регрессии.
- •65. Множественная регрессия.
- •67. Ряды динамики: понятие, виды. Показатели ряда динамики.
- •68. Содержание и аспекты проблемы сопоставимости уровней ряда.
- •69. Тренд динамического ряда.
- •70. Простейшие показатели динамики количественных признаков, связь между ними.
- •71. Техника расчета средних значений для интервальных рядов.
- •72. Техника расчета средних значений для моментных рядов.
- •73. Выравнивание динамического ряда, его цель, метод скользящей средней.
- •74. Аналитическое выравнивание динамического ряда мнк.
- •75. Использование трендовых моделей динамических рядов в прогнозировании.
- •76.Анализ сезонной неравномерности динамического ряда и ее аналитическое выражение.
28. Медиана вариационного ряда, ее определение для дискретного и интервального ряда.
Медиана — это значение признака, которое лежит в основе ранжированного ряда и делит этот ряд на две равные по численности части.
Для определения медианы в дискретном ряду при наличии частот сначала вычисляют полусумму частот , а затем определяют, какое значение варианта приходится на нее. (Если отсортированный ряд содержит нечетное число признаков, то номер медианы вычисляют по формуле:
Ме = (n(число признаков в совокупности) + 1)/2,
в случае четного числа признаков медиана будет равна средней из двух признаков находящихся в середине ряда).
При вычислении медианы для интервального вариационного ряда сначала определяют медианный интервал, в пределах которого находится медиана, а затем — значение медианы по формуле:
где:
— искомая медиана
— нижняя граница интервала, который содержит медиану
— величина интервала
— сумма частот или число членов ряда
- сумма накопленных частот интервалов, предшествующих медианному
— частота медианного интервала
Абсолютные показатели колеблемости (вариации) признака в ряду.
Основными показателями, характеризующими силу колеблемости уровней, выступают показатели, характеризующие вариацию значений признака в пространственной совокупности. Однако вариация в пространстве и колеблемость во времени принципиально различны.
Вариация - различия признака в пространственной совокупности.
Колеблемость - отклонение уровней динамического ряда от тренда.
Колебания всегда происходят во времени, не может существовать колебаний вне времени, в фиксированный момент. На основе качественного содержания понятия колеблемости строится и система ее показателей.
Абсолютные показатели силы колебаний уровней:
амплитуда отклонений уровней отдельных периодов или моментов от тренда (по модулю),
среднее линейное отклонение (абсолютное отклонение уровней от тренда / по модулю),
среднее квадратическое отклонение уровней от тренда.
Относительные показатели колеблемости (вариации) признака в ряду, области их целесообразного применения.
Относительные показатели колеблемости — аналоги коэффициента вариации:
относительное линейное отклонение от тренда;
коэффициент колеблемости.
1) Амплитуда отклонений уровней отдельных периодов или моментов от тренда (по модулю)
вычисляется сложением (по модулю) самого низкого значения отклонения уровня отдельных периодов от тренда ( ) и самого высокого значения отклонения.
2) Среднее линейное отклонение a(t)=∑|yi-y(^)|/n-p
3) Среднее квадратическое отклонение Сигма(t)=√((∑(yi-y(^)i)^2)/(n-p))
где: n – число уровней ряда; yi – фактический уровень ряда; y(^)i - выравненный (расчетный) уровень ряда; P – число параметров тренда.
Знак времени «t» в скобках после обозначения показателя означает, что это показатель не обычной пространственной вариации, а показатель колеблемости во времени.
Относительные показатели колеблемости вычисляются делением абсолютных показателей на средний уровень за весь изучаемый период:
Коэффициент колеблемости v(t)=(сигма(t))/y(-)