Предмет, метод, задачи и организация статистики

1. Предмет науки статистики - общ наука, сфера общ. деят-ти людей. Наука исследует состояние и закономерное развитие массовых общ-х явлений, создавая информ. основу для управления ими. Объект: стат. сов-ть (мас явл-я и процессы, напр. сов-ть студентов, жив-х, предпр-ий). Черты стат. сов-ти: 1. Общность единиц по какому-л св-ву; 2. Вариабельность др. признаков у кажд ед. сов-ти. Каждая ед, входящая в сов-ть хар-ется набором признаков колич-х и кач-х, например предприятие характеризуется его специализацией (качественный признак), кол-вом произв-го молока (признак кол-венный). Объекты исслед-я стат. явлений - все стороны жизни общ-ва: население, мат. усл жизни общ-ва, эк. жизнь общ-ва, соц. бытовые стороны жизни, образование. Виды сов-ти: 1.Прост - неделимые (машина) 2. Сложн - имеющ внутр стр-ру и содерж сов-ти высших/низших порядков. Предмет стат-ки система общих признаков состояния, развития и взаимодействия общ-ва (стат пок-ли). 2 формы сущ-ния стат. пок-лей: 1.Стат факт 2.Познанный факт Стат. пок-ль – обобщающая характ-ка масс.общ.-го явления в его кол-ной, кач-ной, временной и пространственной определённости. Пок-ль дб существенным, т.е. способным отражать гл особ-ти решения, быть основой дл решения научн и стат практ задач.

2.Метод статистической науки. Стат метод – это сов-ть приёмов, принципов, и правил с помощью кот наука познаёт свой объект. Этапы стат.наблюдения: 1.Методологическая основа – метод диалектики – изучение явления с позиции развития и сущ-ния взаимосвязи в обществе. 2.Общенаучные методы познания – «анализ и синтез» «индукция и дедукция». Гипотезе – научн.предпол. требующее док-ва; Абстракция – абстрагируемся от случ-тей; Аналогия – перенесение св-в 1 признака на др. 3.Специфические методы стат-ки – статистические методологии. Основные черты метода статистики: - рассмотрение всей сов-ти фактов о массовом явлении; из этой черты возникает такой прием как стат. наблюдение; в т.ч. выборочное. - учет качественного своеобразия явлений; (как метод статистических группировок); - рассмотрение явлений в развитии и взаимосвязи. (индексы и индексный анализ, анализ составных стат. пок-лей, метод корреляции, приемы анализа рядов динамики). - применение научного абстрагирования, т.е. исключения всего случайного. Приемы изучения мас. общ-ных явлений: а)уяснение кач-го содержания изучаемых пок-лей на основе всесторонней науч. оценки исследуемых явл-й. б)выбор объекта исследования и его ограничение от др. явлений, определение стат. сов-ти и единиц стат-го наблюдения. в)составление программы стат. наблюдения, выбор форм и способов его проведения. г)решение вопросов о стат. группировке первичных данных наблюдения, их сводке, табличном и граф. оформлении, форме представления итогов работы польз-лям инф-ции. д)разработка рекомендаций по анализу полученных данных и увязка их с др. пок-ми, входящими в системы стат-х пок-лей разных уровней.

3.Стат. сов-ти как объект стат. исследования: сущность и виды. Объект стат-ки - стат.сов-ти (массовые явления и процессы, напр сов-ть студентов, жив-х, предпр-ий). Черты стат. сов-ти: 1.Общность единиц по какому-либо св-ву; 2.Вариабельность др.признаков у каждой ед. сов-ти. Признак – это характ.черта или свойство единицы сов-ти. Признаки единиц стат.совокупности: - это св-ва отдел.ед сов-ти, облад. общностью. - существенные и несущ. - по хар. выражения: атрибутивные, кол-венные., дискретные, непрерывные; - по отнош к ед. сов-ти: прямые, косвенные. - расчетные: первичные и вторичные. Этапы стат. исследования: 1.проведение стат наблюдения (как планомерно организованной регистрации значения признаков по все еденицам стат.сов-тей). 2.стат сводка – сов-ть приёмов обобщения множества индив. значений признаков, полученных на 1 этапе, обеспечивающих получение требуемых стат.пок-лей. 3.анализ полученных стат-х пок-лей. Виды стат. сов-тей: 1. по охвату единиц: - генеральные (если все ВУЗЫ обследованы); - выборочные (если выборка из общего числа ВУЗОВ). 2. по упорядоченности единиц сов-ти: - неупорядоченная по признакам; - упорядоченная по признакам (ряды распр-ия). 3. по числе-ти сов-ти: - бесконечная (число возможных сочетаний условий жизни человека, условий формирования плодовых деревьев в саду или растений на опытном участке); - конечная (численность населения или крестьянских хозяйств данной области). 4. по реальности совершения событий: - фактическая (реально сущ-щая); - гипотетическая (возможная при реализации опред.условий).5. по однородности признаков едениц: - однородные; - неоднородные.

4.Особености предмета и метода статистики сельского хозяйства. Статистика с/х – отраслевая ветвь соц.-эконом. статистики. Объектом с/х стат-ки м.б. любые массовые явления и процессы, связанные с с/х произ-вом. Изучается: условие производства, ход производства, результат. Особенность методологии в с/х – разнообразие форм и программ при сборе инф-ции, из-за большой числ-ти с/х к-р и жив-х и технол.процессов. -Учёт качеств-го состояния мас.явлений осущ-ся так же как в с/х. -Метод абстрагирования широко исп-ся в с/х.(абстрагируются от метеор-х условий отдельных лет, исп-зуя средние и типич. пок-ли). Предмет с/х статистики – это система показателей, состояния, развития и взаимосвязей с/х произ-ва. Показатели СХС имеют специфику, связанную с особенностями самого с/х произ-ва: 1.В с/х экон.процесс воспроиз-ва тесен с естеств-ми (биолог.) процессами. Продукт форм-ся под воздействием труда, и в рез-те развития раст. и жив-х, вместе являющиеся специф-ми ср-вами произ-ва. Поэтому наряду с пр-ями и орган-ми в с/х важное значение имеют сов-ти участков земли, раст. и жив-х, для их изучения исп-ют специф.признаки, не применяемые в др. областях. 2.С/х рассредоточено по территории- пот. земля –гл.ср-во произ-ва и фактор пр-ва в отрасли, зависящие от климат. и метереолог. условий. 3.С/х отличается выс.ур. сезонности. Произ-во связано со временем года, поэтому пок-ли с/х стат-ки рассч-ся по времени, и отн-ся к опред.сезонам. 4.Зональная специализация с/х произ-ва и форм-ние разл.произ-х типов пр-ий.(из-за подразделения с/х на раст. и жив-во, а также влияния почв-климат.условий). 5.Разнообразие видов и форм хозяйств (крупные, малые, средние). Для каждой из форм разраб-ны специф.пок-ли (занятости, произв-ти труда, форм-ние и исп-ние доходов раб-ов). 6.Система управления отраслью. (1. внутрихозяйственная; 2.большая часть произв. связей остаётся на региональном уровне).

5.Функции статистических показателей при изучении социально-экономических явлений. Стат.показатель – это обобщающая характ-ка масс.общ.-го явления в его кол-ной, кач-ной, временной и пространственной определённости. Система (стат) пок-лей – это совокупность взаимосвязанных и расположенных в логической последовательности показателей, всесторонне характеризующих общество, как сложную систему. Через стат.пок-ли делается хар-ка: 1.современного состояния соц-экон. жизни в стране. 2.закономерностей развития явлений. 3.взаимосвязи явлений и выявление причинно-следственных связей. Ф-ции стат.показателей: 1.Позновательная – стат.показатели подтверждают и иллюстрируют открытые эк. Теорией законы. Выявляются новые закономерности. 2.Учётная – через кол-ные хар-ки статистика учитывает кол-во ресурсов, даёт хар-ку рез-тов и оценивает экон. эффективность. 3.Оценочно-стимулирующая – некот. Пок-ли это критерии выда деят-ти пред-ий, региона. Система показателей включает в себя показатели: - населения; - национального богатства и окружающей среды; - производства и потребления продукции; - финансов; - цен и тарифов; - уровня жизни населения; - системы национальных счетов (макроэкономические показатели функционирования современных национальных государств).

6. Методология агроэкономических исследований в статистике.

При осущ-нии стат.работ в с/х трад.методы стат.ки требуют модификации. Необходимо учитывать соц.экон. особенности с/х и технико - экономические, и протекающие в с/х воспроизводственные процессы. Данные отличия проявляются на всех этапах стат. исслед-ния – при орг-ции наблюдения, сводке данных и анализе полученных пок-лей. - Особенность стат.наблюдения в отрасли – 1.разнообразие форм и программ при сборе инф-ции, из-за большой числ-ти с/х к-р и жив-х и технол.процессов. 2.Сроки наблюдения – есть критич. технолог.процессы(уборка, посев, реализация продукции), когда большой объём работ надо вып-ть за короткий срок. -Учёт качеств-го состояния мас.явлений осущ-ся так же как в с/х. -Метод абстрагирования широко исп-ся в с/х.(абстрагируются от метеор-х условий отдельных лет, исп-зуя ср и типич. пок-ли).

7.Система показателей социально-экономической статистики.

Система (стат) пок-лей – это сов-ть взаимосвязанных и расположенных в логической последовательности пок-лей, всесторонне хар-щих общ-во, как сложную систему. Система пок-лей включает в себя пок-ли: -населения; -нац богатства и окр среды; -производства и потребления продукции; -финансов; -цен и тарифов; -ур жизни населения; -СНС (макроэкономические пок-ли функционирования современных нац гос-в). Кажд из разделов содержит подсистему: 1.Размер явления или степень распространения. 2.Обяз пок-ли структуры. 3.Пок-ли движения объектов, их воспроизводства. 4.Исп-ние объектов, соц и эк эфф-ти их ф-ция.

8.Направления развития государственной статистики. Офиц. гос. стат. – система орг-ций, отвечающих за сбор соц-х и экон-х данных и их обобщение по опред. территории, за их точность и достоверность. Система гос.стат-ки в России сложилась во 2пол. XIXв. Гл. орган гос.стат-ки явл-ся Госкомстат РФ. В кажд. субъекте РФ имеется региональный комитет по стат-ки. В Госкомстате разр-ся федер.план стат.работ на год и перспективу, методология рассчёта стат.пок-лей, сбора и разработки стат.данных, подводятся итоги работы гос. стат-ки за год. Госкомстат РФ входит в стр-ру федер.органов исполн.власти. Оперетивность и качество стат.работ зависят от развития технологии сбора, передачи, обработки и хранения инф-ции. Все комитеты стат-ки (областные, районные, межрайонные, республиканские) имеют вычислительные центры. Большое значение приобретают локальные вычислит. сети связывают банки данных стат. служб. Научно-исследовательский институт стат-ки Госкомстата РФ и совет научно-методологический совет Госкомстата имеют важное значение в методолог. работе. Методол.работа направлена на внедрение интегрированной системы учёта и стат-ки, соответствующей междунар. стандартам, на разоаботку системы нац.счетов РФ, позволяющей исслед-ть форм-ние экономики и рассчит. важн. макроэк. пок-ли, а также на измерение инфляции и уровня жизни. Эта работа ведётся при участии междунар. стат-х орг-ций и национ.стат. служб развитых стран.

9.Современная орг-ция стат-ки в РФ. Федер. служба гос. стат-ки –проводит и координирует орг-цию стат.работ.(Госкомстат России). Кот имеет террит.подразделения во всех субъектах РФ, межрайонные и р-ные отделы стат-ки. Ежегодно РОССТАТ разрабатывает и согласовывает с прав-ом РФ федер.прогр-му стат.работ (исследований). В программу вкл. регулярно проводимые работы и новые (напр: Всероссийская перепись населения, с/х перепись, экон. перепись). Госкомстат России вкл. управления: -стат.планирования и орг-ции стат.наблюдения; -национал. счетов; -статистики предприятий и структурн. обследований; -стат-ки труда; -переписи населения; -стат-ки уровня жизни; -стат-ки цен и финансов; -стат-ки внутр. и внешней торговли и д.р. Стат.данные о числ.нас-ния, о стр-ре экон-ки, о состоянии рынка труда, уровне цен публикуются в стат.сборниках.(Напр:стат.ежегодник РФ, россия в цифрах). Осн. функции всех стат. органов: - сбор, обработка, анализ и представление данных в удобной для польз-лей форме. Офиц. стат-ка в РФ явл-ся централизованной (Госкомстат), но сущ-ет и ведомственная стат-ка. (Стат-ка Министерств и ведомст), и региональная стат-ка. Пользователями стат. инф. – прежд всег органы власти.

10.Стат наблюдение: сущность и задачи. Стат. набл – первый этап исследования массовых общ. явл-й и важнейшим методом стат-ки. Оно представляет собой планомерную, научно обоснованную работу по сбору данных о состоянии таких явлений путём регистрации значений признаков по ед. стат. сов-тей. Требования: 1)Полнота охвата- данные наблюдения не д.б. отрывочными, а охватывать все ед. сов-ти и характеризовать важнейшие их стороны. 2)Достоверность- соответствие данных тому, что есть на самом деле. 3)Сопоставимость- это возможность обобщать и сравнивать данные. Для этого данные должны собираться в одно и то же время и по одной методике. 4)Своевременность- общест. явления очень подвижны, изменчивы не только в пространстве, но и во времени, так что несвоевременное поступление даже достоверных данных не позволяет их использовать для решения неотложных задач.

11. План и программа стат наблюдения. План наблюдения: 1)Программно-методологические вопросы. - Определяется цель, объект и единица наблюдения, разрабатывается инструментарий и программа. 2)Организационные вопросы. - Срок и место проведения наблюдения, его критический момент, вид наблюдения (способ сбора информации), подготовка и расстановка кадров, решение финансовых вопросов. Цель набл-я: Цель конкретизируется в зависимости от задач, стоящих перед исследователем. Общ цель – обеспечение информацией органов управления. Объект набл –сов-ть явл-й, факторов (напр., сов-ть предприятий). Объекты наблюдения мб первичными и вторичными. Сов-ть обл-й – вторичная, сов-ть предприятий области – первичная. Стат сов-ть м.б общей и частной, разных уровней - внутрихоз сов-ти (машины, товары). Люб сов-ть состоит из элементов, поэт сущ-ет понятие ед. наблюдения – составной элемент объекта, кот явл носителем признаков, подлежащих регистрации. Домохозяйства - 1 чел или неск лиц, проживающих в отдельном жилом помещении или его части, ведущие общее дом хоз-во, объединяя при этом свои доходы и расходы. Признаки делятся на кач-венные и кол-венные, первичн и вторичн. П-ый – регистр-ется непоср в ходе наблюдения. Вт-ый - опр-ся на основе пер-ых. Программа наблюдения - перечень признаков, подлежащих регистрации. Общие правила: 1)Программа д сод-ть существенные признаки. Включение в программу второстепенных признаков затрудняет сбор, обработку и анализ. 2)Необходимо стремиться к доброкачественности данных. 3)В программу следует включать вопросы контрольного характера. 3)И нельзя включать вопросы, на которые не могут быть даны объективные ответы. Инструментарий включает инструкции по проведению наблюдений и носители первичной информации. (Формуляры – особым образом разграфленный лист, в котором содержится перечень вопросов программы и свободные места для записи ответов, а иногда шифры или коды ответов для удобства дальнейшей обработки). Вопросы должны быть сформулированы кратко и четко, чтобы избежать различного толкования. Инструкция – совокупность разъяснений и указаний по программе статистического наблюдения. Критич момент – м-т, по состоянию на кот регистрируются факты.

12. Виды статистического наблюдения по охвату единиц и периодичности. Вид наблюдения по охвату ед. совокупности: 1)Сплошная- регистрация признаков по всем ед. изучаемой сов-ти (напр. перепись, обязательная отчётность хозяйствующих субъектов, регистрация актов рождения и смерти и т.д) 2)Несплошная- признаки регистрируются только по части ед. сов-ти: а)Выборочное наблюдение- наблюдаются признаки по отдельным единицам. б)Обследование основного массива- изучение основной части сов-ти и проводится в том случае, если это существенно не влияет на точность результатов или когда нет возможности осуществить сплошное наблюдение. Он позволяет сократить затраты труда и средств и при этом получить достаточно точные данные для оценки уровня и тенденций массового явления. в)Анкетное- состоит в рассылке опросных листов группе лиц или организаций, кот заполняют и отсылают их добровольно. г)Монографические- подробное описание отдельных единиц совокупности и учётом многих их качественных характеристик, кот по каким-либо причинам не м.б. включены в общую программу наблюдения. Виды наблюдения по периодичности: 1)Непрерывное наблюдение- факты регистрируются непрерывно (запись актов гражданского состояния). 2) Периодическое – проводится через определенный интервал времени (перепись населения). 3) Единовременное – один раз по мере необходимости.

13.Формы и способы статистического наблюдения. Формы: 1)регулярное представление сведений в установленном порядке(отчётность). 2)специально организованное наблюдение(перепись, единовременный учёт). Отчётность- по опр. Ед. стат. Сов-ти органы госстатистики, налоговые органы и ряд других организаций получают в регулярном порядке сведения по за ранее установленным формам. Виды отчётности: а)общая(унифицирована для всех типов предприятий и организаций). б) специализированная. По срокам предоставления: а)оперативная б)годовая. По способу предоставления отчётов: а)электронная б)почтовая. Перепись- стат. наблюдение, кот проводится одновременно по всей стране или другой территории по единой программе и методике. Принципы переписи: 1)полный охват всех единиц. 2)заранее подготовка программы. 3)периодичность. 4)сохраннее инфы переписи за разные периоды. 5)единый момент регистрации данных. 6)квалифицированные работники. 7)специальный контроль переписи, централизованная организация проведения переписи. Единовременный учёт- разновидность стат. наблюдения. Кот проводится время от времени, чтобы собрать инфу, необходимую для решения крупномасштабных управленческих задач(учёт остатков товаров, запасов зерна). Способы статистического наблюдения: 1)Непосредственное наблюдение- осмотр ед. сов-ти(машин, помещений, животных) и измерение или подсчёта их признаков. 2)Документальный способ- регистрация признаков осущ на основе документов первичного или бухучёта, а так же по опубликованным данным. 3)Опрос- необходимые сведения предоставляют опрашиваемые лица, он может проводиться двумя способами: а)экспедиционный- опрос проводят специально подготовленные счётчики или интервьюеры. б)корреспондентом- опрашиваемы сами заполняют документы с вопросами программы наблюдения и высылают их органам стат-ки. 4)Экспериментальный- примен научн и научн-производств органами (испытание новых сортов растений, проверка эф-ти удобрений и др.)

14. Ошибки стат наблюдения, способы их устранения. Полнота охвата единиц- для этого состав обследованных ед. сопоставляется с данными предыдущих или аналогичных наблюдений, а так же со списком единиц, имевшихся до начала исследования. Полнота заполнения формуляров- наличие пропусков в ответах на вопросы программы: а)логический контроль- проверяется соответствие ответа поставленному вопросу, заранее установленным правилам и соотношениям, согласованность ответов между собой, их непротиворечивость. б)арифметический контроль- призван обеспечить, чтобы сумма частных показателей не превышала общего итога или равнялась ему, чтобы часть не была больше целого, а относительные показатели правильно рассчитаны как соотношение включенных в программу наблюдения абсолютных величин. Ошибка регистрации- касаются значения регистрируемых признаков, они могут возникнуть из-за описок, округлений, оговорок, неправильной работы приборов. Эти ошибками бывают случайными и систематическими: Случайные- обычно не имеют видимых причин и опр. направленности, они м.б как преувеличивать, так и преуменьшать значения признаков. Систематические- имеют опр. направленность, величина отдельных признаков при этом систематически завышается или занижается, что приводит к искажению сводных показателей: а)Непреднамеренные- систематические ошибки возникают из-за неточных формулировок или неверного понимания вопросов программы. б) Преднамеренные- систематические ошибки, вызванные сознательным стремлением лиц, предоставляющих сведения, увеличить или уменьшить значения тех или иных признаков с корыстными целями(скрыть доходы от налогообложения).

Статистическое измерение социально-экономических явлений. Виды и формы статистических показателей

16. Сущность, значение и виды абсолютных показателей. Абс пок-ли показывают размеры, объемы без сопоставления с другими величинами. Сначала всегда определяется число величин(N). Число единиц так же называется объем совокупности,его измеряют в шт. или в числе повторений тех или иных факторов. Объем явления- это общий размер признака по всем единицам совокупности. Он определяется по индивид.значениям признаков путем их суммирования а иногда умножения(например если х-скорость). Абсолютные показатели являются именоваными величинами. Ед.измирения объема явления: меры веса, длины,площади,объема времени,энергии мощности,стоимости и число единиц и случаев. Функции абс.пок-ей.1)Учетная(Изучает размеры и свойства массовых явлений) 2)Оценка выполения планов,договоров. А так же для расчета средних и относительныхвеличин. Натур пок-ли.Отражают физические размеры однотипных единиц совокупности,выделенных по природным или потребительским характ-ам.Ед измерения могут простыми(кг, л, м) и составными (чел-день,тонна-км,машино-день). Условно-натуральные показатели,позволяют определить общий объем по группам едениц или признаков,однородных в каком-то существенном отношении.Одна из величин исп-ся в кач-ве эталона стравнения,а др. переводятся в эти ед. изминия. Стоимостные(денежные) абсолютные денежные показатели являются наиболееобщими. Они позволяют суммировать объемы качественно разнородных элементов сов-ти, имеющие стоимостную оценку. При определении стоимостных показателей необходимо определить сопостовимые цены по времени, ед. измерения и др прзнакам,по которым натуральные показатели переводятся в стоимостную форму.

17.Относ величины. Значение и виды относ величин. Относит. пок-ли позволяют получить сопостовимые оценки качественно-разнородных явлений. Различают отн. пок-ли сравнения и соотношения. При сравнении они отражают отношение однородных величин. в зав-ти от базы сравнния мы полчаем динамики, ср-ния с др совок-ями. Показателии соотношения получаются путем соотношенияполучютчя путем сопоставления разнородных показателей одной и той же совокупности: пок-ли струкутры, координации, дифференциации, интенсивности и взаимосвязи. Виды отн. пок-лей:1) Пок-ль Динамики характеризует изменение явлений во времени. Расч-ся путем сравнения отчетных уровней с предыдущими уровнями.Можно рассматривать как абс так и относит изменения Абс прирос: А1=У1-У0,А2=У2-У1; Коэф. роста К1=У1/У0, К2=У2/У1, коэф прироста Т1=А1/У0, Т2=А2/У1 2) Пок-ли сравнения с другими совок-ями исп-ют для х-ки стран,территорий, различных групп в единой сов-ти. Здесьрасчитываются абс разности и коэф приростоа.К пок-лям сравнения относят баллы оценки различных объектов,когда эталон приравнивается к 100бвллам,а фактический уровень выражается через него 3)Пок-ли выполнения плана(договора,прокта) получают делением фактического отчетного уровня Хi на расчетный Х0, взятый за базу сравнения и приравниваемый к 100%. Следует сопоставить фактический объем, выраженный через базисный уровень с плановым. При сравнении необходимо обеспечивать сопоставимость сравниваемых результатов: по содержанию, по методике получения и примерам расчета; по еденицам измерения, а для сопостовимых пок-лей-по применяемым ценам; в динамике- по территории, а при срав-ии территории-по аремени; по степени охвата ед. сов-ти 4)Пока-ли структуры характеризуют внутренний состав сов-ти, соотношение ее частей, однородных в том или ином отношении. При изучении реальных сов-тей исп-ют сит-му пок-лей стр-ры. По наелению страны изуч-ся стр-ра его распр-ия по территориям, внутри территорий- по полу, национальности, возрасту; отдельно м и ж- по возрасту; занятого населения- по занятости отраслям уровню доходов Набор пок-лей стру-ры образует структурный ряд. Если деление сов-ти производится по одному признаку- простой ряд, а если 2 и более- сложный 5) Пок-ли координации характеризуют соотношение двух частей одной и той же со-ти, отличающихся каким-либо специфически кач-вом. Данные показатели хар-ют структуру явл.,детлизируя отдельные их стороны 6)Пок-ли дифференциации массовых явлений отражают неравномерность распределения их объемов по ед. совокупности, их концентрацию в определенной части этих ед. Их рассчитываю путем сопоставления двух структурных рядов, 1-распределение ед, а др- объем принадлежащего этим ед признака.7)П-ли интенсивности представляют собой соотношение разнокачественных пок-ейодной и той же сов-ти. Важнейшие эк показатели- про-ть труда, фондоотдача,материалоемкость, про-ти земли и жи-х, себ-ть пр-ции, рент-ть их называют качественные пок-ли. Пок-ли интенсивности. показываю сколько ед однго признака прих-ся на ед др явл 8)Пок-ли взаимосвязи позволяют определить, как влияет в данной сов-ти изменение факторных приз-ов на рез-вные Отн. пок-ли мб простыми, составными и сложными. К слож отн- индексы; К сопост-м пок-ли интесивности

18. Натуральные, условно-натуральные и стоимостные показатели: содержание и область применения. По форме и способу расчета различают абс, ср и относ стат пок-ли; в сов-ти они дают всестороннюю характеристику изучаемой совокупности. Абсолютные статистические показатели получают при сводке данных статистического наблюдения. Абсолютные показатели показывают размеры, объемы или степень распространения массовых явлений непосредственно, без сопоставления с другими величинами. Виды абсолютных стат. показателей: 1) Объем совокупности (число единиц совокупности) (N); 2) Объем явления – общий размер признака по всем единицам совокупности (∑x_i). Функции абсолютных показателей: учетная, позволяющая изучать размеры и свойства массовых явлений (число прибыльных и убыточных предприятий, доходы населения и т.д.); применяются для оценки выполнения планов, договоров, целевых программ, а также для расчета средних и относительных величин. В зависимости от степени охвата совокупности и единицы измерения различают натуральные, условно-натуральные и стоимостные абсолютные показатели. Натуральные показатели отражают физические размеры однотипных единиц совокупности, выделенных по природным или потребительским характеристикам. Единицы измерения могут быть простыми (килограмм, литр, метр) и составными (человеко-день, тонно-километр). Условно-натуральные показатели позволяют определить общий объем по группам единиц или признаков, однородных в каком-то существенном отношении. При этом одна из этих величин используется в качестве эталона сравнения или своеобразной единицы измерения, а остальные переводятся в нее по специально рассчитанным коэффициентам (1 кг сена = 0,5 корм. ед., 1 кг зеленой массы трав = 0,2 корм. ед.). Стоимостные (денежные) абсолютные показатели позволяют суммировать объемы качественно-разнородных элементов совокупности, имеющих стоимостную оценку (общая величина используемых в производстве орудий и предметов труда, затраты на производство, объемы полученной продукции, капитальных вложений, ВВП страны и т.д.).

20. Ср величины и пок-ли вариации в стат анализе соц-эк явлений и процессов. Важно иметь обобщенное представление о знач признака для ед-цы совок-ти. Для этого исп-ся стат-кая средняя, дающая вместо варьир-щих значений признака хi единственное знач х(ср). По содержанию средняя – это типич-кий размер признака для ланной совок-ти опред-щих условий. Т.к. случайные колебания имеют разную направл-ть и при осреднении признака взаимно погашают друг друга. Т.о. статистич средняя явл-ся абстрактной величиной, относящ-ся к отдельн ед-цам и одновр-но характ-щей всю совок-ть в целом. По способу расчета ср величина – соотн-ние абсолютн пок-лей объема явления и объема совок-ти. Важно, чтобы ед-цы совок-ти были кач-но однородны, числ-ть ед-ц совок-ти должна быть достаточно большая. Виды средних: 1)Ср-няя арифм-кая простая – сопоставление объема явления и числа ед-ц совок-ти хср = (сум х)/n. 2)Ср-няя арифм-кая взвеш – применяется когда значения хi известны не по кажд ед-це совок-ти, а по группам ед-ц числ-тью ni хср = (сум х*n)/сум n. Если все частоты разделить на 1 и ту же величину, то величина средней не изм-ся хср = (сум х*n)/сум n = ( (1/к)* (сум х*n))/ (1/к)*сум n. 3)Ср гармоническая – прим-ся когда известно значение варьир-щего признака хi, а числ-ть ед-ц совок-ти непоср-но не дана. Ппостая гармон. хср= n/ (сум(1/х)) n. Взвеш-ная гарм-кая хср= (сум W) / (сум (W/n)). 4) Ср хронологическая – расчит-ся не по совок-ти ед-ц, рассредоточенных в пространстве, а по ед-цам, представляющим определенные периоды или моменты времени для одного и того же объекта с различн.значениями признаков. Примен-ся при обобщении признаков в рядах динамики. 5) Ср геометрическая – применяется при изучении относительных изменений какого-либо признака.Чаще всего исп-ют для анализа динамики Кср= корень n-ой степени из К1*К2*..Кn. 6)Ср квадратические – применяют для анализа вариации признаков. Сист-ма пок-ей вариации хар-ет изменчивость признаков, позволяющая выявить ее причины.1) Размер вариации- разность м/у крайними значениями признака в ранж ряду Хmax-Xmin. Пок-ет в каких пределах колеблется изучаемый признак, мера его вариации 2)Отклонение варьирующих признаков от типического уровня(ср. велечины) Хi-Xcр. Отражают влияние инд-ых и случайных усл формирования признаков. Хi-Xcр.нельзя суммировать =0. 3)Ср. линейное отклонение L=(EIxi-xcpI)/n 4) Cр. квадрат отклонения(дисперсия) = (сум ((хi-хср)кв))/n 5) Ср. кв откл (стандартное откл) б= кор кв из (сум ((хi-хср)кв))/n 6) Коэф вариации V=б/хср *100% Пок-ль можно исп-ть для сравнения уровня вариации вразличных сов-тях.

21. Понятие о сводке, ее задачи и осн содержание. 2м эт стат исследования после наблюдения - сводка данных. Сводка – это сов-ть приемов научной обработки первичных данных, позволяющая из множества индивид признаков получить обобщенные стат пок-ли, хар-щие сост, взаимосвязи, закономерности развития явления. сводка – систематизация единичных факторов, позволяющая перейти к обобщ пок-лям, относящя ко всей изучаемой сов-ти и её частям, и осущ-ть анализ и прогноз-е изуч-х явл-й и проц-в. Сводки различают: а)децентрализ-ные - расчёт пок-лей на основе промеж данных; б)централиз- расчёт конечных пок-лей на основе наблюдений. По технике выполнения: а)комп-ая; б)ручная. По глубине обработки: а) простая - получ-ая по всем ед-; б)сложная -по гр или подгр. Стат. сводка в шир смысле - систематизация и группировка цифр данных, хар-ку образованных итогов и представление результатов сводки в виде таблиц, графиков. Этапы сводки: 1.формулировка задачи сводки на основе целей статистического исследования; 2.формирование групп и подгрупп, определение группировочных признаков, числа групп и величины интервала. Решение вопросов связанных с осуществлением группировки, включая выделение существенных признаков, установление интервалов, построение комбинированных группировок;3.осуществление технической стороны сводки, т.е. проверка полноты и качества собранного материала, подсчёт итогов и необходимых показателей для характеристики всей совокупности и её частей.

22. Задачи метода статистических группировок. Основное содержание теории статистических группировок. Стат. группировка- это метод разделения ед. сов-ти на группы по оному или нескольким признакам. Необходимость группировки:1.многие из единиц существуют как единство противоположностей;2.ряд объектов функционирует на территории страны при различных природно-климатических и географических условиях;3.в процессе развития внутри однородных явлений появляются новые группы;4.даже внутри качественно однородной совокупности имеются количественные различия. Основные теоретические положения стат. группировок:1.при проведении группировки предшествует теоретический анализ (экономическая эффективность, как подходить к измерению);2. Признак, который подразделяет на группы д.б. с определяющим свойством совокупности;3.выделенные группы д.б. многочисленны, т.к. типичные черты явления могут проявиться при большом числе наблюдений;4.единицы в пределах группы д.б. однородными. При объединении неоднородных явлений получаются фиктивные средние характеристики;5.группы должны характеризоваться не одним признаком, а их системой(необходимо выявить причинно-следственные связи). Если изучаемое явление сложное, то целесообразней применять комплекс группировок разных видов. Задачи, решаемые способом группировок:1.выявление и характеристика типов явлений в сложных социально-экономических совокупностях;2.анализ взаимосвязей между признаками;3.анализ структуры явлений и структуры признаков.

23. Виды группировок по целям проведения, количеству и виду группировочных признаков. По целям проведения: а)типологическая- выделение и характеристика типов;б) аналитическая- выделение и анализ связи между признаками;в)структурная-характеристика структурных явлений и структурных сдвигов. По количеству группировочного признака:а) простая-1 признак;б)комбинированная-выделение группы по 1 признаку, затем выделение подгрупп;в)многомерные-группы выделяются по нескольким признакам. По виду группировочного признака: а)группировочный признак качественный: 1)атрибутивные-несколько градаций; 2)альтернативные -2 градации (либо есть, либо нет) .б)группировочный признак количественный: 1) дискретный-целое число;2)непрерывный-целое, дробное число.

24. Типологические группировки: приемы выделения групп. Стат. стандарты и классификации. Типологическая группировка - заключается в выделении качественно различных ед. совокупности; получаемые при этом группы отражают главные различия в изучаемом явлении(пример:группировка населения по общественным классам). При использовании метода типологических группировок важно правильно выбрать группировочный признак. При атрибутивном признаке с незначительным разнообразием его значений число групп определяется свойствами изучаемого явления: группировка населения по половозрастному признаку.Выделение типов на основе количественного признака состоит в определении групп с учетом значений величины изучаемых признаков. При этом важно правильно установить интервал группировки, на основе которого количественно различаются одни группы от других, намечаются границы выделения их нового качества. Классификация- это научно обоснованные и практически проверенные группировки принятые в мировой практике и в отдельном гос-ве. Каждому объекту присваивается код, обозначающий определенную группу, т.е. ячейка-накопитель информации. Коды служат основой для автоматизации сводки данных. Во всех органах управления один и тот же объект идёт под одним кодом, это позволяет обмениваться инфой. Классификаторы:1) международные - базовые, статистическая комиссия ООН,обеспечивают сопоставимость международных сравнений;2)гос-ые;3)отраслевые. Примеры классификаторов: ОКФС-форм собственности; ОКАТО-административно территориальных объектов; ОКУД-управленчиская документация и др.

25. Структурные группировки: назначение, методика проведения и анализа. Структурная группировка разделяет однородную в качественном отношении совокупность единиц по определенным, существенным признакам на группы, характеризующие ее состав и структуру. Структурные группировки применяются в изучении практически всех социально-экономических явлений и процессов. С их помощью исследуется состав населения по полу, возрасту, месту проживания; В качестве группировочных признаков, так же как и при построении типологической группировки, могут рассматриваться количественные и атрибутивные признаки. При группировке по атрибутивному признаку группы отличаются друг от друга по характеру признака. Число групп, на которые де­лится изучаемая совокупность, как правило, определяется числом градаций атрибутивного признака.Практическое применение структурных группировок позволяет на локальном уровне раскрыть стр-ру сов-ти, проанализ изучаемые явл-я и процессы, изменение их во времени или закономерности изм сост сов-ти во времени,

26. Графический способ изображения статистических данных. Графики в статистике-это способ наглядного изображения статистических показателей в идее геометрических фигур, знаков, рисунков или схематических карт. Поле графика – пространство, где размещены геометрические знаки или знаки-символы, отражающие величину статистических показателей, содержащие их графический образ. Очень часто на поле имеется координатная сетка с масштабными шкалами. Экспликация графика включает его название и словесное описание используемых знаков. График должен иметь заголовок, место и время, к которому относятся представленные показатели. Поле графика выбирают в зависимости от способа его демонстрации. В прямоугольной системе координат используют 2 шкалы:вертикальную (для изображения величины показателей) и горизонтальную (для размещения объектов, групп, совокупностей). Геометрические знаки выбирают в зависимости от характера показателей(например для изображения рядов динамики используют линейные или столбиковые диаграммы).Линии графика могут быть пронумерованы в соответствии с экспликацией или номерами показателей в таблице. В экспликации даётся полное пояснение знаков и линий. Единицы измерения указываются на шкалах. Обеспечивая высокую наглядность графики, могут также сильно искажать представляемые процессы и явления, чрезмерно подчёркивать одни их стороны и затушевывать другие.

27. Система показателей статистики как результат сводки данных.Сравнение и сопоставление служит основой для расчёта системы относительных показателей. В относительных показателях выделяют базисный показатель-это величина, с которой ведется сравнение и отчетный показатель. Различают относительные показатели сравнения и соотношения. Сравнения это показатели динамики, показатели сравнения с другими совокупностями, выполнения плана. Показатели соотношения это показатели структуры, координации, дифференциации, интенсивности и взаимосвязи. Показатели динамики характеризуют изменение явлений во времени. Их получают путем сравнения отчётных уровней с предыдущими уровнями, взятыми за базу сравнения. Абсолютный прирост Аi=Yi-Yi-1; коэффициент роста Ki=Yi/Yi-1; коэффициент прироста Ti=Ai/Yi-1. Если базисная величина приравнивается к 1, то получают коэффициенты, если к 100%- темпы роста Ki и прироста Ti. Показатели сравнения с другими совокупностями используют для характеристики стран, различных групп в единой совокупности. Здесь, так же, как в динамике рассчитываются абсолютные разности и коэффициенты. Показатели выполнения плана получают делением отчётного уровня Xi на расчётный X0, взятый за базу сравнения и приравниваемый к 100%. Показатели структуры характеризуют внутренний состав совокупности, соотношения ее частей. Это отношение части к целому, доля или %.Набор показателей структуры образуют структурный ряд.Показатели координации характеризуют соотношение двух частей одной и той же совокупности, отличающихся каким-либо специфическим качеством. Показатели дифференциации массовых явлений отражают неравномерность распределения их объемов по единицам совокупности. Их рассчитывают путем сопоставления двух структурных рядов, один из которых показывает распределение единиц совокупности, а другой-объем принадлежащего этим единицам признака. Показатели интенсивности представляют собой соотношение разнокачественных показателей одной и той же совокупности. Произв-сть труда, фондоотдача, материалоемкость, себ/ть и др. –коэф-ты интенсивности. Пок-ли взаимосвязи они позволяют определить, как влияет в данной совокупности изменение факторных признаков на результативные.

28. Табличный метод. Виды таблиц. Правила составления и приемы чтения статистических таблиц.Стат. таблица-комплекс взаимосвязанных показателей, общее содержание и формы которых обозначены в наименовании таблицы, ее строк и граф, а величины показателей даны цифрами на пересечении строк и граф.В таблицах раличают подлежащие –это изучаемые групп и подгруппы, отдельные единицы и совокупность в целом; и сказуемое-система показателей, характеризующих изучаемые объекты.Виды таблиц:1.простые-приводятся показатели, характеризующие отдельные объекты или отдельные единицы совокупности;2.групповые-описывают результаты группировки по одному признаку; их сказуемое включает ряд показателей, характеризующих выделенные группы типической или аналитической группировки; 3.комбинационные- группы, выделенные по одному признаку, разделяются на подгруппы по другому признаку и характеризуются рядом показателей(образующих сказуемое);4.симметричные-комбинационные таблицы, в которых по строкам отражается группировка совокупности по одному признаку, а по графам-по другому; в этом случае по группам и подгруппам приводится один показатель. К специальным относят балансовые таблицы-таблицы межотраслевого баланса типа «затарты-выпуск» и др. Выделяют таблицы:с простой разработкой сказуемого (простой перечень показателей);с комбинированной (каждый из показателей имеет дальнейшую дифференциацию). Правила составления таблиц: разработка макета таблицы-готовая таблица без цифровых значений показателя;таблица д.б. ясной,наглядной, доходчивой; заголовок должен точно и полно отражать содержание табл.;необходимо выбрать рациональное построение таблицы м разместить названия подлежащего и сказуемого; табл. д.б. компактной; таблица не д. б. перегружена инфой; при записи цифровых значений использовать округления; все клетки таблицы д.б. заполнены.Чтение и анализ таблицы состоит в сравнении чисел. Основная задача грамотного чтения таблиц – понять характерные свойства и отличия изучаемых объектов, выявить главную закономерность изучаемых процессов и явлений.

Анализ рядов динамики.

29. Статистические ряды динамики: правила построения и задачи анализа. Ряд динамики - ряд числовых значений признаков расположенных в хронологической последовательности. Задачи статистического анализа рядов динамики:1. количественная оценка среднего уровня признака и оценка его колеблемости во времени. Рассчитывается средний показатель уровня и показатель вариации индивидуальных уровней. 2. характеристика количественного изменения признака во времени. Задача решается системой показателей динамики.3. характеристика направления изменения развития явлений (анализ тенденции). Задача решается с помощью методов выравнивания динамических рядов и формирование трендовых моделей. 4.характеристика устойчивых колебаний, оценка сезонности, цикличности. Решается с помощью индексов сезонности и аналитическая функция Фурье. 5. Статистическое моделирование динамических процессов. Решается с помощью комплекса методов: метод средней величины, метод трендовых и регрессионных моделей.6. Статистическое производство динамического процесса. Решается на основе результата моделирования и метода электрополяции – предположение, что тенденция останется в будущем. Ряды динамики м.б. построены по абсолютным, средним или относительным показателям. Характерно наличие 2-х элементов: t (дата) и У (показатель). Правила построения РД:1. Периодизация развития, т.е. расчленение его во времени на однородные этапы, в пределах которых показатель подчиняется одному закону развития. По существу, это типологическая группировка во времени.2. Статистические данные должны быть сопоставимы по территории, кругу охватываемых объектов, единицам измерения, времени регистрации, ценам, методологии расчета.3. Величины временных интервалов должны соответствовать интенсивности изучаемых процессов. Чем больше вариация уровней во времени, тем чаще следует делать замеры, соответственно для стабильных процессов интервалы можно увеличить.4. Числовые уровни рядов динамики должны быть упорядоченными во времени. Не допускается анализ рядов с пропусками отдельных уровней, если же такие пропуски неизбежны, то их восполняют условными расчетными значениями.

30. Система показателей динамики. К показателям рядов динамики относятся: 1. Абсолютный прирост:At=Yt-Yt-1 Абс. прирост делится на: цепные A1=Y1-Y0; A2=Y2-Y1;базисные A1=Y1-Y0; A2=Y2-Y0. Базисный прирост ∑Ац=Аб: цепные (Y1-Y0)+(Y2-Y1)+(Y3-Y2)=Y3-Y0;базисные (Y3-Y0)+(Y2-Y0)=Y3-Y2 2.Коэффициент роста: Kt=Kt/Yt-:цепные: K1=Y1/Y0;K2=Y2/Y1 базисные: K1= Y1/Y0; K2=Y2/Y0; 3. Темп роста: K%= K*100% 4. Темп прироста:T=(K-L)*100= K%-100%= At/Yt-1 5.Абсолютное значение 1% прироста: процентное определение по разным объектам не сопоставимы друг с другом, процент изменения в анализе дополняют абс знач1% изменений Пt=At/T(%). Средние показатели динамики1. Ср уровень РД: а) интервальный ряд с равным промежутком времени: Ycp.t=∑Yt/n; б) интервальный ряд с не равными промежутками времени: Ycp.t =∑Yt*T/∑T; Т- продолжительность интервала в течении которого показатель не меняется; в) моментный ряд динамики с равными промежутками времени: Ycp.t= Y2* Y0+ Y1* Y2+..+Y2* Yn/n-1 г) ряд моментный с разными промежутками времени: Ycp.= ((y0+y1/2)* T1+(y1+y2/2)* T2+(y3+y2/2) *T3)/ ∑T= (∑(yt+yt-1/2)*T)/ ∑T 2. Определение среднего абсолютного прироста: A cp.=∑Ay/n=Yn-Y0/n 3.Средние коэффициент роста: K cp.= корень n степени из ПКy= корень n степени из yn/y0.4. T cp.=(K cp.-1)*100– показывает на сколько % за каждый период времени происходит изменение показателей.

31. Изучение сезонных колебаний в динамике. В РД, наряду с долговременными тенденциями роста или снижения их уровня, нередко встречаются периодические колебания. Они так же носят закономерный, систематический характер, но при этом через определённый промежуток времени величина признака возвращается к исходному уровню. Ещё более заметные циклические колебания можно наблюдать при рассмотрении рядов динамики по кварталам, месяцам, декадам в пределах одного года; они прямо связаны со сменой времён (сезонов) года, поэтому их называют сезонными колебаниями. Устойчивые сезонные колебания происходят одновременно с изменениями уровней ряда под влиянием долговременных тенденций и случайных причин, в связи, с чем возникает специальная задача выявления их закономерностей, выявления сезонной составляющей из общей вариации ряда. При отсутствии сезонности и сдвигов, обусловленных долговременной тенденцией, ежемесячные уровни динамического ряда будут примерно одинаковыми, и различаться только из-за случайных колебаний. Сезонность приводит к тому, что в одни месяцы эти уровни будут ощутимо выше среднего, в другие ниже среднего. При анализе сезонности из фактических помесячных уровней исключают изменения, обусловленные общей тенденцией (тренд), а так же случайные колебания; на основе полученных данных рассчитывают индексы сезонности, характеризующие величину периодических колебаний уровней ряда по месяцам и кварталам года.

32. Статистическое прогнозирование динамических рядов. Одно из важнейших практических применений статистического изучения тенденций динамики и колеблемости состоит в прогнозировании на его основе возможных оценок величины изучаемого признака. Прогнозирование на основе измерения тренда и колеблемости один из методов статистического прогнозирования. Стат прогноз – это вероятностная оценка возможностей развития того или иного объекта (процесса) и величины его признаков в будущем, полученная на основе статистической закономерности, выявленной по данным прошлого периода. Стат п-з предполагает не только верное качественное предсказание, но и достаточно точное количественное измерение вероятных возможностей ожидаемых значений признаков. Для данной цели необходимо, чтобы прогностическая модель имела достаточную точность или допустимо малую ошибку прогноза. Ошибка статистического прогноза будет тем меньше, чем меньше срок упреждения – временной промежуток от базы прогноза до прогнозируемого периода, и чем длиннее база прогноза – прошлый период, однородный по закономерностям развития, на основе информации за который построена прогностическая модель. Прогнозирование всегда опирается на опыт развития изучаемого явления в прошлом. Поэтому любой прогноз как выход за пределы изучаемого периода можно рассматривать как экстраполяцию. Прогноз выражается как в виде точечной или интервальной оценке. Точечный прогноз есть оценка прогнозируемого показателя в точке (в конкретном году, месяце, дне, середине периода прогноза) по уравнению, описывающему тенденцию показателя. Интервальный прогноз по типу прогнозируемого показателя распадается на три вида: прогноз вероятных границ тренда; прогноз вероятных границ уровней отдельных лет с учетом их возможной колеблемости относительно тренда; прогноз вероятных границ ср-годовых уровней динамического ряда.

33. Приемы аналитического выравнивания динамических рядов. Аналитическое выравнивание ряда динамики используется для того, чтобы дать количественную модель, выражающую основную тенденцию изменения уровней динамического ряда во времени. Способами выравнивания динамического ряда являются: укрупнение периодов, расчет групповой средней, расчет скользящей средней, метод наименьших квадратов:1.Укрупнение периодов — применяется, когда явление в интервальном ряду выражено в абсолютных величинах, уровни которых суммируются по более крупным периодам. Применение возможно при кратном числе периодов.2.Вычисление групповой средней — применяется, когда уровни интервального ряда выражены в абсолютных, средних или относительных величинах, которые суммируются, а затем делятся на число слагаемых. Способ применяется при кратном числе периодов.3.Расчет скользящей средней — применяется, когда уровни явлений любого ряда выражены в абсолютных, средних или относительных величинах. Данный метод применяется при наличии некратного числа временных периодов достаточно длинного динамического ряда. Данный метод применяется, когда не требуется особой точности, когда имеется достаточно длинный ряд и можно пренебречь потерей двух значений ряда; в случаях, когда изучается развитие явления под влиянием одного или двух факторов.4.Метод наименьших квадратов применяется для более точной количественной оценки динамики изучаемого явления. Этим способом получаются такие выровненные значения уровней ряда, квадраты отклонений которых от истинных (эмпирических) показателей дают наименьшую сумму.

34. Приемы выявления основной тенденции в динамическом ряду.В ряду динамики основная тенденция нередко гасится влиянием случайных причин. Для целей выявления тенденции изменения показателя, статистика разработала ряд приемов сглаживания рядов динамики. Все приемы сглаживания делят на:1.приемы механического выравнивания (выравнивание по определенному абсолютному приросту)2.приемы аналитического выравнивания (по среднему коэффициенту роста)3.прием укрупнения периодов (метод наименьших квадратов)4.метод скользящей средней.Прием укрупнения периодов - сущность в том, что исходные уровни замещаются средними значениями признака за более продолжительный период времени. При осреднении случайная вариация погашается (частично) и тенденция проявляется более четко. Выбор периода осреднения:1.Если явлению свойственна внутренняя цикличность, то период осреднения должен быть кратным циклу. Чтобы полностью избавиться от климатических различий период осреднения должен быть = 11 – 12 годам. 2.Метод скользящей средней – это тот же прием округления периода, только период сдвигается на одну дату. Приемы аналитического выравнивания. 1.Выравнивание по среднему абсолютному приросту. Последовательность: определяется средний абсолютный прирост по формуле: Ā= A : n = (Y_n – Y₀) : n y _t=y₀ + Āt, где t – порядковые номера дат. Графически выравнивание представляет собой прямую линию, соединяющую начало и конец ряда динамики; если срединные значения сильно отклоняются от этих величин, то данный прием выравнивания искажает прием тенденцию развития. Поэтому его целесообразно использовать в случае равномерно нарастающих (убывающих) рядов.2.По среднему коэффициенту роста. Наблюдаются те же недостатки, что и у первого приема. Целесообразно использовать для равноускоренных рядов, т.е. когда относительные изменения примерно = друг другу. - определяем: К= ⁿ(y_n : y₀) - на основании К рассчитываем выровненную урожайность: y _t = y₀K^t, где t – порядковый номер дат. 3.Выравнивание методом наименьших квадратов. Тренд – это функция, отражающая динамические изменения (может быть линейная и нелинейная) -линейный тренд (уравнение прямой: y_t = a₀ + a₁t), где а₀ и а₁ – параметры уравнения;-система уравнений для выравнивания по прямой у = na₀ + a₁t или yt = a₀t + a₁ t²; -если за 0 принять середину ряда динамики, то t=0, и тогда система упрощается и принимает следующий вид: 1)у = na₀; 2)yt = a₁t². В любом случае, критерием наилучшего способа выравнивания является минимальное отклонение выровненного уровня от фактических данных.

35. Статистическое моделирование динамических рядов. Модели, которые построены по данным, характеризующим один объект за ряд определенных последовательных периодов, называется моделями динамических рядов. Динамический ряд – это совокупность значений определенного показателя за несколько последовательных периодов времени. Каждый уровень динамического ряда может формироваться из трендовой (Т), циклической или сезонной компоненты (S), а также случайной (E) компоненты. Модели, где временной ряд представлен в виде суммы перечисленных компонентов называются аддитивными, если в виде произведения – мультипликативными моделями. Аддитивная м-ль: Y = T + S + E; Мультипликативная м-ль: Y = T * S * E Построение модели динамического ряда: 1.производят выравн-е динамич ряда (например, методом скользящей средней); 2.рассчитывают значения сезонной компоненты;3.устраняют сезонную компоненту и получают выровненный ряд;4.проводят аналитическое выравнивание уровней (T и Е) и расчет значений Е с использованием полученного уравнения тренда; 5.рассчитывают значения T и Е ; 6.рассчитывают абс и относ ошибки; Аналитическое выравнивание времен ряда Построение аналитической ф-ции при моделировании тренда, в любой задаче на временные ряды, называют аналитическим выравниванием вро ряда и в осн применяются ф-ции: линейную, степенную, гиперболич-ю, параболическую. Параметры тренда опр-ются как и в случае линейной регрессии методом МНК, где в качестве независимой переменной выступает время, а в качестве зависимой переменной – уровни временного ряда. Критерием отбора наилучшей формы тренда служит наибольшее значение коэффициента детерминации, критерии Фишера и Стьюдента. Автокорреляция в остатках – кор-ная зависимость м/д значениями остатков за текущий и предыдущ моменты времени. Для определения автокорреляции остатков исп-ся критерий Дарбина – Уотсона: d = (cум(Et-Et-1)² )/сум Е_t кв. (пометка ниж гр сумм : t=2 u t-1).

36. Индексы: назначение и правила построения. Строение индекса: 1)величина, применение которой мы находим (индексируемая  q) 2)коэффициент соизмерения; позволяет разнородные элементы привести к сопоставимому виду (р). Задачи: 1)оценит степень выполнения плана по группе разнородных продуктов по предприятию или отрасли в целом 2)охарактеризовать абсолютные и относительные изменения сложных явлений во времени и пространстве 3)определить степень влияния факторов на те или иные результативные показатели. (между факторами и результатами в индексах функциональный характер связи) 4)оценить влияние структурных сдвигов в составе сложного явления на результативный показатель

37. Классификация индексов. 1. По содержанию индексируемых величин: 1) объемных показателей (изменение числа единиц совокупности или объема явления). Индекс физического объема продукции: I=q₁p₀ / q₀p₀. Та величина, которая сравнивается, называется текущей или отчетной величиной, а та, с которой сравнивают называется базисной отчетной величиной. Индекс называют по индексируемой величине: индекс животных, индекс посевных площадей 2) индексы относительных показателей: Ip = q₁p₁ / q₁p₀ , (руб/ед). например: индекс производительности труда, индекс себестоимости, … урожайности и др. 2. В зависимости от базы сравнения: 1) плановые индексы (базой сравнения выступают плановые показатели) 2) динамические индексы (прошлый период времени) 3) территориальные индексы (числитель и знаменатель относится к разным террит.) 3. По степени охвата явления: 1)индивидуальные – характеризует изменение одного элемента. 2) групповые– отражают изменение группы элементов, имеющих общность, но непосредственно не сопоставимых: индекс объема производства продукции растениеводства 3) общие – измеряют изменение всей совокупности: индекс объема производства с/х продукции. В анализе общий индекс должен дополняться групповыми индексами, т.к. это позволит выявить как уменьшение отдельных частей, которые могут сказаться на общем результате. По базе сравнения: базисные и цепные

40. Индексный анализ объемных показателей в разнородных совокупностях. В системе эк индексов различают индексы:1)Постепенного(фиксированного состава)-это тот в кот меняется только 1 величина:(индекс цены, объёма, производительности и себестоимости).2)Переменного состава- это отношение 2-х переменных величин:(индекс стоимостного объёма продукции, стоимостной индекс производительности труда, индекс ср затрат на 1 руб продукции). Сущ индексного анализа состоит а разложении индексов переменного состава на индексы постоянного состава с целью опр роли факторов в общем изменении. Разложение индексов для разнородных элементов: Iстоимостного объёма продукции=Iкол-во*I_р, Σq₁p₁/Σq₀p₀ =Σq₁*p₀/ Σq₀p₀* Σp₁q₁/ Σp₀q₁. I произ.труда =Σq₁*p_сопоставимо_е/ ΣT₁* Σq₀* pсопоставимое/ ΣT₀ =Σq₁*pсопоставимое/ Σq₀*pсопоставимое* ΣT₁/ ΣT₀. (Σq₁*pсопоставимое/ Σq₀*pсопоставимое₌I_q. ΣT₁/ΣT₀=I_t). Iпроиз труда= I_q/I_t. Iср.затрат= (Σz₁*q₁/Σq₁*pсопоставимое)/ (Σz₀*q₀/ Σq₀*p_сопоставимо_е)= (Σz₁*q₁/Σz₀*q₀)/ (Σq₁*p_сопоставимое/Σq₀*pсопоставимое). Σz₁*q₁/Σz₀*q₀= I_{общ затрат.}I_{ср.затрат на 1 руб продукции} =I_{общ затрат}/I_q. Доля однородных элементов(Σq₁-множественное суммирование разных видов мяса и овощей). Индексная схема:I_{общ.объёма явл}= I_{объёма и структуры явл}*I_{объёма показателей}. Х-урожайность ц/га, q- кол-во (с га),х*q=валовый сбор, х+q=суммарный валовый сбор, Σx_i*q_i=объём явления валового сбора. I_{общ.объёма}=Σх₁*q₁/Σx₀*q₀= (Σq₁*x₀/Σq₀*x₀)* (Σx₁*q₁/Σq₁*x₀). Σq₁*x₀/Σq₀*x₀= I_{объёма и структуры}. Σx₁*q₁/Σq₁*x₀= I_{качественного показателя.} I_{объёма явления} =Σq₁/Σq₀*(Σq₁*x₀/Σq₀*x₀)* Σq₁/Σq_0. Σq₁/Σq₀= I_{объёма показателя.} Σq₁*x₀/Σq₀*x₀)* Σq₁/Σq₀= I_{структуры посевных S.}

44. Национальное богатство в системе макроэкономической статистики. Национальное богатство – это совокупность материальных ресурсов, учтенных и вовлеченных в экономический оборот природных богатств, которыми общество располагает на определенный момент времени. Воспроизводство накопленного богатства осуществляется за счет производства продукта. Показатели накопленного богатства характеризуются условиями производства и жизни людей. Общественный продукт – результат процесса производства. Накопленное богатство измеряется в денежных и натуральных измерителях. Натуральные используются для отдельных элементов богатства, денежные исчисляют все национальное богатство. В системе национального богатства под национальным богатством понимают совокупность накопленных экономических активов (не финансовых и чисто финансовых) по состоянию на определенный момент времени.. Чистые финансовые активы – это стоимостные финансовые активы за вычетом финансовых обязательств перед другими странами. Экономический актив – это ресурс страны, являющийся необходимым условием для существования процесса производства и обеспечения жизни людей. Признак экономического актива – это возмож. получение экономической выгоды их собств.

46. Система показателей земельного фонда. Размеры изучаемого состава земли. -по территории; -по формам собственности; -по целевому назначению; -по землепользованию; -по виду угодий; По формам собственности: -гос. собственности (бессрочное пользование, краткосрочное–до 3 лет, долгосрочное–свыше 3-х); -муниципальная собственность; -частная собственность По целевому назначению: -с/х назначения (41%); -земли промышленности, транспорта, связи, космического обеспечения и др наук (1%); -земли особо охраняемых территорий (1,7%); -земли лесного фонда (49%); -земли водного фонда (1%); -земли гос. запаса (6%) По категории землепользователей. Все земли, кроме гос. запаса, находятся в составе у конкретных граждан и организаций. По виду угодий: -с/х угодья = 100% (из них: пашня = 59%, залежи = 0,7%, многолетние насаждения = 0,9%, сенокосы = 10%, пастбища = 28%) -не с/х угодья = 100% (из них: оленьи пастбища = 22%, леса = 51%, болота, застроенные территории, овраги = 27%) Движение земельного фонда - трансформация одного вида угодий в другие. Для получения показателей трансформации угодий исп-ся баланс земельных угодий в виде шахматной таблицы, где указывается, в угодье каких видов превращается данное угодье и за счет чего оно расширяется. Показатели качественного состояния угодий. -удельный вес с/х угодий в общей площади земли (степень с/х освоенности территорий); -удельный вес пашни в площади с/х угодий (коэффициент распаханности); -удельный вес пахотно-пригодной земли вне с/х угодий (потенциал возможного расширения земли) Показатели засоленности, заболоченности, каменистости и т.д. Выход продукции на единицу площади. -в стоимостной оценке (по разнородной продукции) -в натуральных измерителях (по однородной продукции)

45. Содержание и направления анализа показателей ресурсов предприятий. Показатели испол-я рес-в харак-ют рез-т целесообр-го их применения в процессе производства:-абсолютные пок-ли(времени работы и использования ресурсов(Т),объем выполненных работ(Q),обработанная площадь,обслуженное поголовье)Показатели рассм-ся в целом,по видам,внутри в соотн-нии с объемами ресурсов и м/у собой.по ним также изучают пок-ли объема,состава,движения,формирования,размера,качества. Также получают показатели затрат,отражающие использование всех ресурсов вместе взятых. Схема анализа пок-лей испол-я машин. Использование машин, в конечном счете, хар-ся объемом выпол. ими работы. Объем работы кажд. ед. оборудования складывается из ср. продолж-ти работы оборудования и выработки в ед. времени. В связи с этим особое зн-ние имеют след. пок-ли: коэф-т исп-я оборудования по времени, по мощности и интегральный (суммарный) коэф-т исп-я оборудования. Коэф-т исп-я оборудования по времени представляет отн-е ср. факт. продолжительности работы оборудования к возмож­ной продолжительности. В анализе за базу нередко берется режимное раб. время (время, соответствующее технологиче­ским возможностям). При анализе выполнения плана производится также сопоставление со временем, установленным планом. Коэф-т использования оборудования по мощности исчисляется отдельно для силового и производственного оборудования. Для силового оборудования - это отн-е фактически развитой мощности к установленной. Использование мощности производственного оборудования хар-ся отн-ем фактич. выработки в ед. времени к выработке возможной. Полный коэф-т исп-я оборудования или коэф-т интегральной нагрузки - отн-е фактич. выработки за опр. период к возмож­ной выработке. Он явл. результативным коэффициентов исп-я оборудования по времени и мощности. Коэф-т исп-я оборудования по времени объединяет пок-ль исп-я наличного парка машин и пок-ль исп-я раб. дня. Пок-ль исп-я наличного парка машин – отн-е ср. числа фактически работающих машин к среднеспис. их числу. Пок-ль исп-я раб. дня машины – отн-е времени работы машины в течение дня к календарной продолжительности раб. дня. При анализе исп-я тракторов и автотранспорта нужно разложить общ. пок-ли исп-я на составляющие их пок-ли. Гл. задача состоит в том, чтобы установить какие факторы и в какой ст. влияют на каждый из этих част. пок-лей исп-я. При анализе исп-я автотранс­порта, следует учесть, что на ст. исп-я особое влияние оказывают обеспеченность резиной, обратными грузами, приспособленность кузовов для полной загрузки соответствующи­ми видами грузов, механизация погрузки и разгрузки, качество дорог.

47.Экономико-статистический анализ использования земельных ресурсов в сельском хозяйстве. Посевная площадь – это площадь, на которой высеяны семена. Размер посевных площадей: 1.Физическая площадь, занятая посевами как показатель бесповторного счета. 2.Убранная обработанная площадь может содержать повторный счет Существует 4 показателя площадей: 1)обсемененная площадь. Вся площадь, на которую высеяны семена; содержит повторный счет 2)весенняя - продуктивная – площадь сохранившихся посевов к моменту окончания весеннего сева; не содержит повторного счета 3)уборочная площадь – содержит прогрессивный счет 4)фактическая убранная площадь – меньше уборочной площади на величину неубранных посевов по различным причинам 1)Состав посевных площадей по группам культур: зерновые, зернобобовые, технические, картофель, овощебахчевые, кормовые. 2)Состав посевных площадей по биологич-м особен-м: озимые, яровые 3)Состав посевных площадей по характеру конечного пользователя: семенная, продовольственная, фуражная

41. Приемы оценки структурных сдвигов в социально-экономических явлениях. При изучении динамики качественных показателей приходится определять изменение средней величины индексируемого показателя, которое обусловлено взаимодействием двух факторов - изменением значения индексируемого показателя у отдельных групп ед-ц и изменением структуры явл. Под изменением структуры явления понимается изменение доли отдельных групп ед-ц совок-ти в общей из численности. Так как на изменение ср значения показателя оказывают воздействие несколько факторов, возникает задача определить степень влияния каждого из факторов на общую динамику средней. Эта задача решается с помощью индексного метода, т.е. путем построения системы взаимосвязанных индексов, в которую включаются три индекса: переменного состава, постоянного состава и структурных сдвигов. Индексом переменного состава называется индекс, выражающий соотношение средних уровней изучаемого явления, относящихся к разным периодам времени. Например, индекс переменного состава себестоимости продукции одного и того же вида рассчитывается по формуле: Iпс=z^1/z^0 = (z1q1/q1)/ (z0q0/q0), где Iпс – индекс переменного состава. Индекс переменного состава отражает изменение не только индексируемой величины (в данном случае себестоимости), но и структуры совокупности (весов).Индекс постоянного (фиксированного) состава - это индекс, исчисленный с весами, зафиксированными на уровне одного какого-либо периода, и показывающий изменение только индексируемой величины. Индекс фиксированного состава определяется как агрегатный индекс. Так, индекс фиксированного состава себестоимости продукции рассчитывают по формуле: Idpс=(z1q1/q1)/ (z0q1/q1) = z1q1/z0q1, где Idpс - индекс фиксированного состава. Под индексом структурных сдвигов понимают индекс, характеризующий влияние изменения структуры изучаемого явления на динамику среднего уровня этого явления. Индекс определяется по формуле (при изучении изменения среднего уровня этого явления. Индекс определяется по формуле (при изучении изменения среднего уровня себестоимости): Icс=(z0q1/q1)/ (z0q0/q0)= (z0q1/z0q0)/ (q1/q0),где Icс - индекс структурных сдвигов. Наряду с агрегатными индексами в статистике широко используют индексы средних уровней признаков: IXср=X1ср/X0ср, где X1ср - средний уровень изучаемого признака X за отчетный период, а X0ср - его базисное значение (за прошлый период, по другой совокупности, по плану и т.д.). Средние уровни могут быть рассчитаны по группе однородных или разнородных элементов. Рассмотрим сначала индекс среднего уровня по однородной совокупности, элементы которой поддаются непосредственному суммированию. В общем виде индекс среднего уровня IXср в процессе его анализа разлагается на два составляющих: индекс уровня признака IX и индекс структуры Iстр, так что IXср=IXIстр, или IXср= X1ср/X0ср= (X1ср/Xуслср) (Xуслср/X0ср); IXср=∑d1Х1/∑d0Х0 =(∑d1Х1/∑d1Х0) (∑d1Х0/∑d0Х0). Индекс структуры. Разложение общ объема сложных явл возможно по двум схемам. 1-я схема – общая, применяется для любых совок-тей. В этом случае общий индекс разлагается на средний индекс значения признака х и индекс численности и структуры единиц совокупности. IW==∑S1x1/∑S0x0= (∑S1x1/∑S1x0) (∑S1x0/∑S0x0)= IxIстр. 2-я схема применяется для явления, численность ед-ц которых м.б. непосредственно просуммирована в натуральном выражении. Это позволяет рассчитать индекс численности ед-ц IS=∑S1/∑S0, а индекс численности и структуры разложить на 2 индекса – численности и структуры отдельно: Iстр=(∑S1x0/∑S0x0)/(∑S1/∑S0). В итоге индекс общ объема сложного явления разлагается на три индекса: Iобъема явления = Iобъема совокупности * Iпризнака * Iструктуры.

43. Статистические модели урожайности культур и продуктивности сельскохозяйственных животных. Наряду с трудностями пров-ия стат-кого набл-ия это вызвано целым рядом причин. 1)Сложность категорий урож-ти и продукт-ти как резул-ых признаков, множ-во пок-лей их уровня, необходи­мость рассм-ия всей их системы и выбора наиболее важных для углубленного анализа с учетом поставленных задач и имеющейся ин­формации. 2)Многообразие факторов урож-ти и проду-ти (почвы, климат, кач-во жив-х, интенсификация, агротех­ника, зооветеринарные мероприятия) и хара-х их пок-­лей. 3)Особ-ти вариации фак-ов урож-ти и продукт-ти. Если пок-ли кач-ва почв и климата относ-но устойчивы во времени и изм-ся в 1-ую очередь в пространстве (по тер-рии), то ост-ые фак-ры более изменчивы и варьируют как в пространстве, так и во времени. 4)Различная степень влияния каждого фактора на рез-т в зави­с-ти от места и времени, культур и видов жив-ых, сочетания фактора с др-и. Это требует дифференц-ого подхо­да, углуб-го анализа, его постоянного повторения с учетом ме­няю-ся условий. Установленная при одних условиях эф-сть того или иного фактора в др-х усл-ях может оказаться со­вершенно иной, что потребует дополнительных оценок. 5)Разл-й хар-р изучаемых стат-х совок-тей и разные источники данных. Организации и хоз-ва, произв-­ные участки, фермы хар-тся хоз-ными данными, всем комплексом факторов урож-ти и продукт-ти в динамике и пространстве, а опытные участки земли и экспер-ные группы жив-х - заданными экспериментаторами факторами и сопутст­вующими условиями проведения опытов (почвы, метеоусловия, кормление). В каждой из сов-стей урож-ть и про­дук-ть могут изучаться в разных направлениях: в динамике, по территории, одновременно во времени и в пространстве. Сод-ние и схема анализа опреде-ся в 1-ую очередь ха­р-ром сов-сти, ее размерами и сложностью (страна, регион, группа предприятий, длительный опыт или ряды динамики), а также целями исслед-ия. Осн задачи стат изучения ур-ти и пр-ти: 1)выявление различий в уровне урож-ти культур и продукт-ти жив-х по исследуемому массовому явлению как объекту ста­т-ого анализа; 2) анализ влияния комплекса фак-ров на урож-ть и проду-ть, их уровень и динамику; 3) оценка степени и стат-кой достов-ти влияния отд-ых факт-в или их однор-ых групп.

49. Пок-ли агротехники с.х.культур. Агротехника возделывания любой культуры хар-ся составом работ и применяемых при их осуществлении ресурсов ( техника, удобрения и др.) Набор показателей агротехники специфичен для каждой культуры и во многом зависит от вида почв, метеорологических и организационно – экономических условий ведения производства. Показатели агротехники: Объемы работ и вложений характеризуются в первую очередь абсолютными показателями за период: площадь зяблевой вспашки, объемы внесения удобрений количество обработок болезней и вредителей, площадь уборки и объем собранной продукции. Для оценки уровня агротехники определяются относительные показатели в расчете на 1 га посевной площади: 1 расход материальных ресурсов 2 распространенность ( плотность) работ Состав и качество работ и вложений учитывают по их видам с подразделением по подвидам и качеству. Качество работ и вложений характеризуется частными показателями: глубина вспашки или заделки семян, степень рыхления почвы при вспашке и бороновании, равномерность внесения и разбрасывания удобрений и т.д. Способ проведения работ и форма вложений характеризуется относительными показателями структуры ( например доля комбайновой уборки) и качественными признаками. Сроки проведения работ и вложений характеризуется их общей прод-тью (в часах, днях или неделях), а также долей работ и вложений, проведенных в оптимальные сроки. Таким образом система показателей агротехники весьма обширна и дифференцирована по культурам.

53. Показатели оборотных средств в сельском хозяйстве Обор Ф: Матер-ые (семена, корма, удобрения, зап.части,молодняк жив-ых); нематер-ые(фин-е)активы(ден-е ср-ва, дебит-я задолж-ть). Величина потребл-х обор-х ср-в возобновл-ся за счет выручки или в натур-ом выраж-ии из прод-ции данного года. Суммарное выражение потр-ых обор-ых ср-в наз-ся матер-ми затратами. Матер-ёмк прод= МЗ(стоим)/ВП(стоим); Кормоёмкость=К(ед, стоим.)/ Q(объем) Коборач-ти= Выручка/об.ср-ва(среднегод); Тоборота=365/Об.ср-ва пр-ва

42.Статистическое изучение причинно-следственных связей в экономике и социальной сфере. Формы проявления взаимосвязей весьма разнообразны. В качестве двух самых общих их видов выделяют функциональную (полную) и корреляционную (неполную) связи. При функциональной связи величине факторного признака соответствует одно или несколько значений функции. Этот вид связи часто проявляется в физике, химии. В экономике примером может служить прямо пропорциональная зависимость между производительностью труда и увеличением производства продукции. Корреляционная связь (неполная) проявляется в среднем, когда заданным значениям зависимой переменной соответствует некоторый ряд вероятных значений независимой переменной. Каждому значению аргумента соответствуют случайно распределенные значения функции. По направлению связи бывают:- прямыми (положительными), когда зависимая переменная растет с увеличением факторного признака;- обратными (отрицательными), при которых рост факторного признака сопровождается уменьшением функции. Относительно своей аналитической формы связи бывают линейными и нелинейными. В первом случае между признаками в среднем проявляются линейные отношения. Нелинейная взаимосвязь выражается нелинейной функцией, а переменные связаны между собой в среднем нелинейно. Если характеризуется связь двух признаков, то ее называют парной. Если изучается связь более двух переменных, то называют множественной. Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между признаками, определению неизвестных причинных связей и оценке факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак. Традиционные методы корреляции и регрессии широко представлены в разного рода статистических пакетах программ для ЭВМ. Методы оценки тесноты связи подразделяются на: Параметрические (корреляционные) основаны на использовании оценок нормального распределения и применяются в случаях, когда изучаемая совокупность состоит из величин, которые подчиняются закону нормального распределения. Непараметрические методы не накладывают ограничений на законы распределения изучаемых величин. Парная множественная корреляции. Простейшим приемом выявления связи между двумя признаками является построение корреляционной таблицы. Линейный коэффициент корреляции имеет большое значение при исследовании социально-экономических явлений и процессов, распределение которых близко к нормальному. Легко доказать, что условие r = 0 является необходимым и достаточным для того, чтобы величины x и y были независимы. Линейный коэффициент корреляции изменяется в пределах от -1 до +1. rxy=covxy/δxδy=∑(X-Xcp)*(Y-Ycp)/корень из выражения∑(X-Xcp)²*∑(Y-Ycp)².Значимость линейного коэффициента корреляции проверяется на основе t-критерия Стьюдента: tэмп=|(Xcp-Ycp)/Sd|.Для статистически значимого линейного коэффициента корреляции можно построить интервальные оценки с помощью z-распределения Фишера. В анализе социально - экономических явлений часто приходится прибегать к различным условным оценкам, например, рангам, а взаимосвязь между отдельными признаками измерять с помощью непараметрических коэффициентов связи . Данные коэффициенты исчисляются при условии, что иследуемые признаки подчиняются различным законам распределения. Ранжирование - это процедура упорядочения объектов изучения, которая выполняется на основе предпочтения. Ранг - это порядковый номер значений признака, расположенных в порядке возрастания или убывания их величин. Если значения признака имеют одинаковую количественную оценку, то ранг всех этих значений принимается равным средней арифметической от соответствующих номеров мест, которые определяют. Данные ранги называются связными. Регрессионный анализ заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины (называемой зависимой или результативным признаком) обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторов), а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на зависимую величину, принимается за постоянные и средние значения. Целью регрессионного анализа является оценка функциональной зависимости условного среднего значения результативного признака (у) от факторных. Основной предпосылкой регрессионного анализа является то, что только результативный признак (у) подчиняется нормальному закону распределения, а факторные признаки могут иметь произвольный закон распределения. При этом заранее подразумевается наличие причинно-следственных связей между результативным (у) и факторными признаками . Число факторных признаков должно быть в 5-6 раз меньше объема изучаемой совокупности. Изучение связи между тремя и более связанными между собой признаками носит название множественной (многофакторной) регрессии. При исследовании зависимостей методами множественной регрессии задача формулируется так же, как и при использовании парной регрессии, т. е. требуется определить аналитическое выражение связи между результативным признаком у и факторными признаками , найти функцию: Построение моделей множественной регрессии включает несколько этапов: выбор формы связи (уравнения регрессии);выбор факторных признаков; обеспечение достаточного объема совокупности для получения несмещенных оценок. Выбор формы связи затрудняется тем, что, используя математический аппарат, теоретически зависимость между признаками может быть выражена большим числом различных функций.Выбор типа уравнения осложнен тем, что для любой формы зависимости выбирается целый ряд уравнений, которые в определенной степени будут описывать эти связи . Некоторые предпосылки для выбора уравнения регрессии получают на основе анализа предшествующих аналогичных исследований. Наиболее приемлемым способом определения вида уравнения регрессии является метод перебора различных уравнений. Сущность метода заключается в том, что большое число уравнений (моделей) регрессии реализуется на ЭВМ с помощью специально разработанного алгоритма перебора с последующей статистической проверкой, главным образом на основе t-критерия Стьюдента и F-критерия Фишера-Снедекора.