метожичка по статистике

Предмет и метод статистической науки. 1. Предмет статистики. Актуальность и место этой науки в современных условиях. 2. Основные категории статистики. 3. Метод статистики. 4. Задачи статистической науки. 1. Предмет статистики. Актуальность и место этой науки в современных условиях.

Статистика как наука сформировалась в результате слияния двух самостоятельных направлений: немецкого описательного государствоведения и английской политической арифметики. С немецкой стороны основатели: Шлецер, Ахенваль и с английской стороны В. Петти (17-18 века). Значительный вклад в развитие статистики внес Адольф Кетле (первая половина 19 века). Он соединил в одно две ветви.

Во второй половине 19 века - земские статисты. Начало 20 века – активное внедрение математики в статистику. Статистика как наука изучает количественную сторону массовых социально-экономических явлений в неразрывной связи с их качеством. Существуют два вида количественных закономерностей:  Динамические закономерности – характеризуют однозначную зависимость между причиной и следствием (характерно для естественных наук);  Статистические закономерности – характеризуют неоднозначные зависимости

между причиной и следствием. Они проявляются только как тенденция в массовых явлениях. Статистика как наука неразрывно связана с другими общественными науками (экономической теорией, финансами и кредитом, экономикой предприятий и т.д.). Она заимствует у этих наук основные экономические категории и опирается на фундаментальные законы этих наук. Со своей стороны статистика предлагает этим наукам целую систему статистических методов и обеспечивает их результатами анализов количественных закономерностей.

Статистика тесно связана с математической статистикой и теорией вероятности, так как сердцевину статистической методологии составляют методы математической статистики. 2. Основные категории статистики. К числу основных категорий в статистике относятся:  Признак;  Статистическая совокупность;  Единица совокупности;  Вариация и др. Признак – это свойство, характерная черта явления,

подлежащая статистическому изучению. Признаки классифицируются:  Качественные (атрибутивные);  Количественные. Качественные признаки – выражают существенное неотъемлемое свойство предмета. Противоположные качественным признаки называют альтернативными (например, мужчина – женщина). Любой качественный признак можно свести к альтернативному (например, студент обучающийся на «отлично»

– студент не обучающийся на «отлично»). Признаки, отдельные значения которых различаются по величине, называются количественными (например, возраст, рост, вес). Признаки, исходя из их значения для характеристики изучаемого явления делятся на существенные и несущественные. Деление это условное и определяется целью исследования. Статистическая совокупность – это множество явлений, имеющих один или несколько общих признаков и отличающихся

между собой по значениям других признаков. Каждое отдельное явление, подлежащее статистическому изучению, называется единицей совокупности. Объективность результатов статистического анализа зависит от степени однородности статистической совокупности. Качественно и количественно однородной считается совокупность, единицы которой имеют общие качественные признаки и близкие по значениям количественные (существенные) признаки. 3. Метод статистики. В основе статистической методологии лежит диалектический метод.

Диалектика рассматривает явления во взаимосвязи и во взаимозависимости, в динамике, обнаруживает причинно-следственные связи, выделяет главное и второстепенное. Принципы, категории и законы диалектики нашли отражение в конкретных статистических методах. Статистическим преломлением закона перехода количественных изменений в качественные является закон больших чисел, который лежит в основе статистической методологии.

Он гласит, что статистическая закономерность может проявляться с достаточной очевидностью только при массовом статистическом наблюдении, а полученные выводы тем более надежны, чем многочисленней объект исследования. Доказано, что индивидуальные случайные отклонения от некоторого закономерного для данной совокупности процесса или уровня явления при достаточно большом числе единиц совокупности взаимопогашаются. В результате обнаруживаются причинно-следственные связи или измеряется типичный уровень явлений.

4. Задачи статистической науки. Задачи статистики можно условно разделить на две группы:  Постоянные (долговременные);  Актуальные. Постоянные задачи: 1) Обеспечить органы управления государством, регионами, отраслями и отдельными предприятиями своевременной полной и достоверной информацией, необходимой для принятия решения; 2) Информировать общественность о явлениях и процессах, происходящих в обществе.

Актуальные задачи формируются исходя из потребности общества и экономики на современном этапе: Получение объективной информации о деятельности хозяйственных структур с учетом теневого сектора; Создание автоматизированных баз данных о деятельности текущих хозяйственных структур с возможностью санкционированного доступа к ним для получения информации, необходимой для решения текущих хозяйственных задач; Прогнозирование развития важных социально-экономических процессов и явлений;

Распространение выборочных обследований во всех секторах общественной и экономической жизни; Проведение организационно-методологической работы по постепенному переходу на систему национальных счетов. Организация статистики (как области практической деятельности). Принципы: 1. Это единая система организации статистики в стране. Это единая система показателей, единая методология их расчета, единая форма отчетности, единые сроки

и формы их представления. 2. Соответствие статистических органов государственному устройству и административному территориальному делению страны (то есть Россия, Есть Госкомстат). 3. Увязка в единую систему показателей и форм бухгалтерской и статистической отчетности. Есть статистическая комиссия ООН, которая осуществляет разработку международной статистической методологии и систем сопоставимых статистических показателей, осуществляет методическую и консультативную деятельность

(помощь) органам ООН по вопросам сбора и обработки информации. Исполнительный орган – статистическое бюро секретариата ООН. Международный статистический институт – общественная организация, членами которой являются национально-статистические организации и наиболее видные ученые различных стран мира, которые занимаются обобщением научных исследований в различных странах мира. Системы статистических показателей.

1. Понятие статистического показателя. Сущность системы статистических показателей. 2. Классификация статистических показателей. 1. Понятие статистического показателя. Сущность системы статистических показателей. Статистический показатель – это качественно определенная переменная величина, количественно характеризующая объект исследования или его свойства. Качественную определенность обеспечивает набор признаков, содержащихся в его определении.

Количественная определенность показателя связана с признаками места и времени. В процессе развития экономики показатели видоизменяются, появляются новые показатели, ликвидируются ранее действующие. Учитывая сложный взаимосвязный характер социально-экономических явлений, их нельзя охарактеризовать с помощью одного или нескольких разрозненных статистических характеристик. Необходима система взаимоувязанных статистических показателей, представляющих собой статистическую

модель экономики и общества. 2. Классификация статистических показателей. Статистические показатели делятся на однородные группы по различным признакам. По степени охвата совокупности:  Индивидуальные;  Групповые;  Общие. В зависимости от того, каким образом статистический показатель характеризует изучаемую совокупность:  Абсолютные; 

Относительные;  Средние. Абсолютные характеризуют масштабы, объем изучаемого явления, различают:  Натуральные;  Денежные;  Трудовые. Натуральные характеризуют объект в натуральных единицах измерения. Для соизмерения объектов с различными потребительскими свойствами применяют условно натуральные единицы измерения. Пересчет в натуральные показатели осуществляется с помощью коэффициентов, характеризующих

отношение фактических потребительских свойств товара к некоторому условному эталону. Иногда пересчет осуществляется применительно к товарам, выпущенным в различных по объему упаковках. Система условно натуральных показателей преобладала в административно-командной экономике. Денежные – показатели в денежном измерении. Трудовые – показатели применяются для измерения затрат труда, производительности труда, потерь рабочего времени.

Относительные показатели – представляют соотношение двух и более статистических характеристик, измеряется в коэффициентах, процентах. Виды: Относительные величины динамики (показывают изменение явления во времени) – это частное отделение текущего отчетного показателя на значение аналогичного показателя в прошлом:  Базисные;  Цепные. Базисные в качестве базы сравнения один и тот же уровень показателя в прошлом . Цепные – отношение текущего показателя и показателя предыдущего периода .

Между цепными и базисными относительными величинами динамики существует определенная взаимосвязь. Базисная относительная величина динамики равна произведению цепных относительных величин динамики, взятых в виде коэффициентов за весь анализируемый период. Относительная величина планового задания , где - планируемый уровень, - предплановый уровень. Относительная величина выполнения плана , где - фактический или отчетный показатель.

Произведение относительной величины выполнения плана на относительную величину планового задания дает относительную величину динамики. Относительная величина структуры показывает отношение части к целому (доля) , где - часть, - целое. Относительная величина координации показывает соотношение частей целого между собой . Относительная величина интенсивности – это соотношение двух разнородных величин . Чаще всего эти величины используются для характеристики интенсивности производства, потребления какого-

либо товара. Статистическое наблюдение. 1. Понятие статистического наблюдения и его место в статистическом исследовании. 2. Программно-методологические и организационные вопросы статистического наблюдения. 3. Классификация видов статистического наблюдения. 4. Ошибки наблюдения. Пути повышения точности статистического наблюдения. 1. Понятие статистического наблюдения и его место в статистическом исследовании.

Статистическое исследование можно условно разделить на 3 этапа: 1) Непосредственный сбор данных или статистическое наблюдение. 2) Сводка и группировка статистических данных. 3) Статистический анализ, то есть исследование статистических закономерностей, то есть обнаружение взаимосвязей, выявление тенденций развития явления во времени. Все этапы связаны между собой.

Опытный исследователь начинает сбор данных, заранее предполагая, как он их будет обобщать, и какие закономерности могут быть выявлены в результате исследования. Не всякий сбор данных – это статистическое наблюдение. Статистическое наблюдение – это научно-обоснованный планомерно-организованный и, как правило, систематический сбор данных о процессах и явлениях общественной жизни.

Информация, полученная в ходе наблюдения должна быть полной, достоверной и отвечающей цели исследования, то есть только то, что нужно. 2. Программно-методологические и организационные вопросы статистического наблюдения. Основные категории: 1. Объект наблюдения – статистическая совокупность, о которой должны быть собраны интересующие исследователя данные. 2. Единица статистического наблюдения – это составной элемент объекта наблюдения, который подвергается

исследованию. Каждая единица должна обладать набором признаков, которые регистрируются в процессе наблюдения. 3. Программа статистического наблюдения – перечень признаков подлежащих регистрации. Программа должна включать наиболее существенные признаки исходя из цели исследования и качественных особенностей объекта наблюдения. Программа должна быть предельно лаконична, так как включение каждого дополнительного признака увеличивает затраты на сбор и обработку информации прямо пропорционально числу

единиц наблюдения. Для оставления программы необходимо хорошо знать специфику объекта наблюдения. Составляя программу необходимо одновременно продумать план обработки информации, готовить макеты сводок и статистических таблиц. 4. Для регистрации собранных данных используется формуляр – специально подготовленный бланк, имеющий обычно титульную, адресную и содержательную части. В титульной части содержится наименование обследования, организация, проводящая обследование, и кем

и когда утвержден формуляр. Адресная часть содержит наименование, местонахождение объекта исследования и др. реквизиты, позволяющие его идентифицировать. В зависимости от построения содержательной части различают два вида формуляра:  Бланк-карточка, который составляется на каждую единицу наблюдения;  Бланк-список, который составляется на группу единиц наблюдения.

У каждого из формуляров есть свои достоинства и недостатки. Бланк-карточка удобен для ручной обработки, но связан с дополнительными затратами в оформлении титульной и адресной книги. Бланк-список применяется для автоматической обработки и экономий затрат на подготовку титульной и адресной частей. Для сокращения затрат на сводку и ввод данных целесообразно использовать машины, читающие формуляры. Вопросы содержательной части формуляра должны быть сформулированы таким

образом, чтобы на них можно было получить однозначные, объективные ответы. Лучший вопрос это тот, на который можно ответить «Да» или «Нет». Нельзя включать в формуляр вопросы, на которые трудно или нежелательно отвечать. Нельзя соединять в одной формулировке два разных вопроса. Для оказания помощи опрашиваемых в правильном понимании программы и отдельных вопросов составляются

инструкции. Они могут быть как на бланке формуляра, так и в виде отдельной книги. Чтобы направить ответы респондента в правильное русло применяются статистические подсказы, то есть готовые варианты ответов. Они бывают полные и неполные. Неполные дают респонденту возможность для импровизации. 5. Время наблюдения – продолжительность календарного периода, за который собираются данные об объекте,

а так же сезон непосредственного проведения наблюдения. 6. Период проведения наблюдения (регистрации) – время непосредственного сбора данных. Период наблюдения прямо пропорционален сложности объекта наблюдения, динамичности его наблюдения, численности объекта исследования и обширности программы наблюдения. 7. Критический момент – момент времени, по состоянию на который регистрируются данные.

Устанавливается при исследовании динамично изменяющегося объекта. 8. Для успешного проведения массового статистического наблюдения составляется организационный план наблюдения. В нем указываются органы наблюдения, время, период и критический момент наблюдения, а так же мероприятия по подготовке и обучению кадров, подготовке бланков формуляров и инструкции, мероприятий по сбору и обработке информации и представлению итогов исследования.

Все мероприятия расписаны по срокам с указанием исполнителей, ответственных за мероприятия. 3. Классификация видов статистического наблюдения. Любое наблюдение, в конечном счете, осуществляется в одной из двух основных формах:  Статистической отчетности;  Специально организованное наблюдение. В условиях административно-командной системы основной формой была отчетность.

Отчетность – система сбора предприятиями, учреждениями и организациями сведений о своей деятельности и обязательно представление их статистическим органами или вышестоящей организации в установленные сроки в виде отчетов, выполненных по утвержденной форме. Источником информации для отчетности служат данные первичного и бухгалтерского учета. Первичный учет – регистрация фактов по мере их возникновения.

Различают отчетность:  Общегосударственная отчетность собирается органами общегосударственной статистики по всем хозяйственным структурам не зависимо от формы их собственности и отраслевой принадлежности;  Ведомственная отчетность собирается для нужд управления в рамках министерств или других многофилиальных организаций. Так же различают:  Общая отчетность содержит показатели, характерные для всех хозяйственных структур независимо от их отраслевой

или ведомственной принадлежности;  Специализированная отчетность содержит показатели типичные для конкретной отрасли или вида деятельности. По времени наблюдения различают:  Годовая отчетность содержит данные за год;  Текущая отчетность – квартальная, полугодовая, месячная и т.д. Для рыночной экономики основной источник информации это специально организованное наблюдение.

По времени проведения различают: • Текущее наблюдение; • Непрерывное наблюдение ведется за состоянием и движением населения, за деятельностью предприятий; • Прерывное наблюдение может быть:  Периодическое наблюдение проводится через относительно равные промежутки времени, повторяющееся;  Единовременное наблюдение – по мере необходимости.

По степени охвата совокупности бывает: • Сплошное наблюдение – охватывает всю совокупность (генеральную совокупность); • Несплошное наблюдение – исследование части совокупности, но с обязательным распространением результатов на всю совокупность, может быть:  Выборочный метод – наиболее разработанный и распространенный метод, при котором отбор из генеральной совокупности осуществляется таким образом, чтобы у каждой единицы были равные шансы попасть в выборку;

 Метод основного массива – это выбор для исследования наиболее представленной части генеральной совокупности;  Монографическое наблюдение – это выбор и детальное исследование наиболее типичной единицы наблюдения. Данные исследования могут быть получены путем: • Непосредственного наблюдения – данные регистрируются непосредственным наблюдателем на месте их возникновения; • Документальное наблюдение – источником являются документы; •

Опрос – наблюдение, при котором регистрируются устные и письменные ответы респондента. По способу организации различают: • Экспедиционный способ наблюдения, это непосредственное наблюдение, осуществляемое специалистами или специально обученными лицами, наиболее дорогой и трудоемкий способ; • Самоисчисление или саморегистрация – данные заполняются респондентом, а специалист его консультирует и осуществляет последующий контроль; • Анкетный способ – предполагает самостоятельное заполнение респондентами

распространенных между них анкет. Наиболее неточный способ. Эффективен только тогда, когда сами респонденты заинтересованы в анкетировании; • Корреспондентный способ – предусматривает сбор и регистрацию информации об объекте наблюдения специально созданной сетью корреспондентов; • Явочный способ – способ, при котором опрашиваемый сообщает информацию, явившись в органы ее регистрации. 4. Ошибки наблюдения.

Пути повышения точности статистического наблюдения. Ошибки наблюдения по источникам и причинам возникновения можно разделить на две группы: 1) Ошибки регистрации; 2) Ошибки репрезентативности. Ошибки регистрации связаны с неправильным установлением и/или отражением фактов в процессе наблюдения, могут быть: • Случайные ошибки регистрации, которые возникают из-за невнимательности или усталости

регистратора или респондента; • Систематические ошибки регистрации, которые бывают:  Преднамеренные ошибки, которые возникают из-за нежелания респондента дать объективную информацию;  Непреднамеренные систематические ошибки возникают из-за недостаточной квалификации регистраторов. Ошибки репрезентативности возникают при несплошном наблюдении из-за несоответствия составов генеральной и отобранной совокупностей, бывают: • Случайные ошибки, которые характерны для выборочного метода и

обусловлены волею случая; • Систематические ошибки возникают из-за неправильно проведенного отбора. Случайные ошибки поддаются расчету с помощью специальных методов, систематические не поддаются. Для предотвращения ошибок применяются: • Логический контроль – проверка логической совместимости собранных данных; • Арифметический контроль – подсчет и проверка итогов по строкам и столбцам, проверка значений расчетных показателей. Сводка. Группировка. 1. Понятие и назначение статистической сводки.

2. Сущность и понятие статистической группировки. 3. Определение интервалов. 4. Виды статистических группировок. 5. Понятие и виды статистических таблиц. 1. Понятие и назначение статистической сводки. Сводка – это второй этап статистического исследования, собранные и проверенные данные должны систематизироваться таким образом, чтобы можно было обнаружить взаимосвязи между признаками, тенденции развития явления

во времени или описать характер статистических распределений. Сводку понимают в узком и широком смысле. Сводка в широком смысле касается содержательной стороны этого процесса, это распределение собранной информации по группам и подгруппам, подбор системы показателей, характеризующих эти группы и подгруппы, составление макетов статистических таблиц. Эта сторона обработки информации тесно связана со спецификой предмета исследования.

Сводка в узком смысле это технические операции по распределению данных по группам, по распределению их по таблицам и подсчет итогов. Сводка бывает:  Централизованная сводка – сбор информации осуществляется на местах и собранные данные передаются в центр для обработки. Достоинства: возможность более глубокого анализа без потерь информации, применение мощной вычислительной техники и современного программного обеспечения, участие высококвалифицированных специалистов.

Недостатки: на местах не могут воспользоваться в полной мере результатами анализа, снижается оперативность обработки.  Децентрализованная сводка – обработка информации на местах с передачей сводных данных в вышестоящие организации. В этом случае часть первичной информации и аналитических возможностей утрачивается, но ускоряется процесс обработки. В современных условиях при наличии сканирующей, вычислительной техники, программного обеспечения - техническая сторона сводки утрачивает первостепенное значение, появляется

возможность для более глубокого анализа. 2. Сущность и понятие статистической группировки. Группировка – объединение единиц статистической совокупности в количественные однородные группы в соответствии со значениями одного или нескольких признаков. Один из наиболее распространенных и древних статистических методов (применяется более 300 лет). Группировки составляются:  Для выявления социально-экономических типов явлений; 

Для отражения структуры совокупности;  Для обнаружения взаимосвязи социально-экономических явлений. Бывают:  Группировки по количественным признакам;  Группировки по качественным признакам. 3. Определение интервалов. Требования при определении величины интервала: 1.

Интервалы должны выбираться таким образом, чтобы состав выделенных групп был количественно и качественно однороден, но группы различались между собой. 2. Интервалы не должны быть слишком малыми, так как при этом образуется большое число малочисленных групп, по которым нельзя обнаружить закономерности, а внутри групп не действует закон больших чисел. 3. Интервалы не должны быть слишком большими, так как это приводит к образованию неоднородных групп, искажению истинного характера, распределения и взаимосвязи.

4. Считается, что величина интервалов и число выделяемых групп зависят от численности статистической совокупности и вариаций изучаемого признака, чем больше численность и выше колеблемость исходных данных, тем больше групп мы должны и можем выделить. Группировка осуществляется поэтапно. Вначале определяется примерное число групп, затем величина интервала. Строится 1й вариант группировки, потом при необходимости уточняется.

Для определения числа групп может применяться формула Стерджесса: , где N - численность совокупности, r – число групп. Величина интервала определяется по формуле: , где xmax, xmin – соответствующие максимальное и минимальное значения признаков совокупности, с – величина интервала. Полученный результат округляется. Равные интервалы группировки применяются для однородных совокупностей,

а для социально-экономических явлений чаще применяются неравноинтервальные группировки. Если крайнее значение единиц совокупности значительно отличается по величине от остальных, применяются группировки с открытыми границами интервалов. Пример: Группировка по уровню среднемесячного дохода на одного члена семьи. Среднедушевой доход, руб. Число семей, в % к итогу

До 700 25,0 701-1500 19,1 1501-500 50,7 Свыше 5000 5,2 Итого 100 Первый интервал с открытой нижней границей, последний интервал с открытой верхней границей. Величина первого интервала принимается равной величине следующего за ним интервала (не более чем). Величина последнего интервала с открытой верхней границей принимается равной величине предпоследнего интервала. 4. Виды статистических группировок. В соответствии с задачами группировки подразделяются

на:  Типологические группировки служат для выявления социально-экономических типов явлений.  Структурные группировки предназначены для выявления структуры совокупности, то есть соотношение между частями целого. Пример: Группировка рабочих цеха по профессии. Профессия Численность в % к итогу Токари 35 Фрезеровщики 10 Слесари 40 Прочие 15 Итого 100  Аналитические группировки позволяют установить, в какой

мере изменение значений одного из признаков (признак-фактор), влияя на вариацию другого (результативного) признака. Пример: Аналитическая группировка магазинов по величине торговой площади. Группа магазинов с торговой площадью, кв. м Число магазинов Средний уровень издержек, в % к товарообороту До 200 12 28,7 От 200 до 400 23 24,5 От 400 до 600 17 21,3 Свыше 600 15 18,7

Группировка показывает обратную связь между торговой площадью и издержками магазина в расчете на 100 руб. товарооборота.  Комбинационные группировки применяются в тех случаях, когда для выявления социально-экономического типа недостаточно одного признака. Комбинационные группировки строятся по иерархической системе, когда группы, выделенные по одному признаку, делятся на подгруппы по значениям других признаков.

Пример: Группировка промышленных предприятий по стоимости основных фондов и среднесписочной численности работников. Группы предприятий по стоимости основных фондов, тыс. руб. В том числе с численностью рабочих, чел. Число предприятий До 500 До 50 7 51-100 4 101-500 2 501-1000 - Свыше 1000 - 501-1000 До 50 1 51-100 3 101-500 4 501-1000 4 Свыше 1000 -

Построение комбинационной группировки требует многочисленной совокупности, в противном случае при образовании большого числа групп появляются малочисленные и пустые интервалы. Недостаток комбинационной группировки: устраняет многомерные группировки, появившиеся в 60-70 годах прошлого века.  Многомерные группировки предназначены для выделения групп однородных по совокупности признаков. Для решения этой задачи применяются различные математические алгоритма, общая

идея которых заключается в разбиении исходного множества на непересекающиеся подмножества (кластеры, таксоны), элементы, которые либо подобны друг другу, либо наименее удалены друг от друга в N-мерном пространстве признаков. 5. Понятие и виды статистических таблиц. Статистическая таблица – наиболее рациональная и распространенная форма представления статистических данных. Существует примерно 300 лет. Любая статистическая таблица состоит из ряда элементов.

Пересечение строк и столбцов называется скелетом таблицы. Если включить в скелет таблицы заголовки граф и строк, получим макет таблицы, который отражает основную цель ее построения. Макеты таблиц обязательно составляются на этапе подготовки программы статистической сводки, для уточнения программ и схемы обработки собранной информации. По аналогии с грамматикой, содержание таблицы делится на подлежащее и сказуемое.

Подлежащим таблицы считается объект исследования, сказуемым – перечень признаков, характеризующих объект исследования. В зависимости от характера разработки подлежащего таблицы делятся на:  Простые таблицы;  Групповые таблицы;  Комбинационные таблицы. В подлежащем простых таблиц содержатся либо перечень единиц наблюдений, либо показатели времени, либо отдельные территории. В зависимости от этого различают: 

Перечневые простые таблицы;  Хронологические простые таблицы;  Территориальные простые таблицы. Подлежащее групповых таблиц содержит группировку по одному признаку, а комбинационных по нескольким признакам. Сказуемое таблица может быть:  Простым – содержит перечень признаков, характеризующих подлежащее;  Комбинированным – содержит группировку признаков, характеризующих подлежащее.

При составлении таблиц рекомендуется соблюдать ряд общепринятых требований: 1. Таблица не должна быть слишком громоздкой, перенасыщенной показателями, лучше построить 2-3 простых таблиц; 2. Общий заголовок таблицы должен лаконично отображать ее содержание, определять место и время, к которому относятся статистические данные; 3. Территориальные единицы в подлежащем даются в алфавитном порядке, а даты в хронологическом порядке; 4. Кратко формулируются заголовки граф и строк, и в них указываются

единицы измерения. Общая единица измерения указывается в общем заголовке; 5. Все показатели таблицы даются с одинаковой точностью, если значение показателя не имеет смысла ставится «х», если отсутствует «-», если данные не известны «….», если величина очень мала «0,0…»; 6. Таблицы могут сопровождаться примечаниями со ссылками на источники информации и методы расчета данных. Ряды распределения. 1. Понятие и виды рядов распределения.

2. Частотные характеристики рядов распределения. 3. Графическое изображение рядов распределения. 1. Понятие и виды рядов распределения. Ряд распределения – упорядоченная совокупность значений признака. Бывают ряды распределения:  Качественных признаков (атрибутивные ряды распределения);  Количественных признаков (вариационные ряды распределения).

Любой ряд состоит из 2 видов элементов:  Вариантов ряда (значения признака);  Его частотной характеристики. Атрибутивные ряды характеризуют распределение качественных признаков, например распределение рабочих по полу, профессии, образованию. Вариационные ряды обычно упорядочиваются в соответствии с увеличением значений количественного признака. Они бывают дискретные и интервальные.

Варианты дискретного ряда – это дискретно прерывно изменяющиеся значения признак, обычно это результат подсчета. Пример: Распределение мужских костюмов, реализованных магазинами за месяц по размерам. Размер костюма Число проданных костюмов, шт. 44 12 46 31 48 127 50 215 52 164 54 91 56 47 58 28 60 11 Итого 726 Интервальные ряды предназначены для анализа распределения непрерывно изменяющегося признака, значение которого чаще всего регистрируется путем измерения или взвешивания.

Варианты такого ряда – это группировка. Пример: Распределение покупок в продуктовом магазине по сумме. Сумма покупки, руб. Число покупок До 50 37 50,1-100 78 100,1-150 111 150,1-200 105 200,1-250 68 Свыше 250 49 Итого 448 Если в атрибутивных и дискретных вариационных рядах частотная характеристика относится непосредственно к варианту ряда, то в интервальных к группе вариантов. Поскольку в расчетах группа должна быть представлена обычно одним вариантом, в качестве этого варианта

условно выбирается середина каждого интервала. Такой подход возможен исходя из гипотезы о равномерном распределении вариантов внутри каждого интервала. Интервальный ряд, таким образом, преобразуется в дискретный, варианты которого – это середины соответствующих интервалов. Середины закрытых интервалов определяются как полусумма нижней и верхней границы интервала. Середина первого интервала с открытой нижней границей определяется по формуле , где xВ1 – верхняя граница

первого интервала, c2 – второй интервал. Середина последнего интервала определяется по формуле , где xнn – нижняя граница n-го интервала, сn-1 – предыдущий интервал (предпоследний). 2. Частотные характеристики рядов распределения. Различают абсолютные и относительные частотные характеристики. Абсолютная характеристика – частота, показывает, сколько раз встречается в совокупности данный вариант ряда. Достоинство частоты – простота, недостаток – невозможность сравнительного анализа рядов распределения

разной численности. Для подобных сравнений применяют относительные частоты или частости, которые рассчитываются по формуле: , где N – численность совокупности. Это относительная величина структуры (по форме). Сумма частостей равна 1. Если частости выражены в процентах или в промилях их суммы равны соответственно 100 или 1000. В неравных интервальных рядах распределения частотные характеристики зависят не только от распределения вариантов ряда, но и от величины интервала при прочих равных условиях расширение границ

интервала приводит к увеличению наполненности групп. Для анализа рядов распределения с неравными интервалами используют показатели плотности: Абсолютная плотность: , где fi – частота, ci - величина интервала – показывает, сколько единиц в совокупности приходится на единицу величины соответствующего интервала. Абсолютная плотность позволяет сопоставлять между собой насыщенность различных по величине интервалов

ряда. Абсолютные плотности не позволяют, однако, сравнивать ряды распределения разной численности. Для подобных сравнений применяются относительные плотности: , где di – частости (доли), ci - величины соответствующих интервалов – показывает, какая часть (доля) совокупности приходится на единицу величины соответствующего интервала. 3. Графическое изображение рядов распределения. Графическое изображение рядов распределения дает наглядное представление о закономерностях распределения.

Дискретный ряд изображается на графике в виде ломаной линии – полигона распределения. Интервальные ряды изображаются в виде гистограмм распределения (то есть столбиков диаграмм) при этом основанием каждого прямоугольника служит величина соответствующего интервала, а высотой его частотная характеристика. Любая гистограмма может быть преобразована в полигон распределений, для этого необходимо соединить между собой отрезками прямой вершины ее прямоугольников.

При графическом изображении рядов с неравными интервалами по оси ординат откладываются абсолютные или относительные плотности. Поскольку , то и площадь каждого прямоугольника такой гистограммы равна частоте соответствующего интервала, а общая площадь гистограммы равна численности совокупности. Если на графике откладываются относительные плотности , то , то площадь каждого прямоугольника равна частости соответствующего интервала, а общая площадь гистограммы равна 1.

При равноинтервальной группировке графики распределений составленные по частотам, частостям и плотностям, подобны друг другу. Графики распределений с неравными интервалами различаются в зависимости от того, по какой частотной характеристике они строятся. Для характеристики рядов распределения применяют так же графики накопленных частот или куммуляты. Пример: Распределение хозяйств по урожайности зерновых. Урожайность, га

Число хозяйств, Накопленная частота, До 6 2 2 6-10 8 10 (2+8) 10-14 17 27 (10+17) 14-18 12 39 (12+27) 18-22 6 45 (6+39) Свыше 22 2 47 (25+2) Итого 47 Накопленная частота – это сумма частот данного и всех предшествующих интервалов. Куммулята позволяет определить, какая часть совокупности обладает значениями изучаемого признака не превышающими заданного предела, а какая часть – наоборот – превышает этот предел. Средние величины. 1. Понятие средней величины. 2.

Средняя арифметическая величина и ее расчет прямым способом. 3. Свойства средней арифметической величины. 4. Практическое использование свойств средней арифметической. 5. Степенные средние. 6. Мода и процентили. 1. Понятие средней величины. Уровень любого показателя формируется под воздействием существенных закономерных для данного явления, а так случайных причин. Поскольку случайных причин множество и их действия носят стихийный разнонаправленный

характер, необходимо нивелировать (устранить) результат такого воздействия, для того чтобы определить типичный закономерный для данных условий места и времени уровень показателей. Таким уровнем является средняя величина. Средняя – это обобщающая характеристика количественно и качественно однородной совокупности в определенных условиях. Среднее определяется по какому-либо признаку. Среднее проявляется в результате действия закона больших чисел, когда в массовых совокупностях индивидуальные

отклонения от типичного уровня взаимопогашаются. Среднее позволяет заменить множество значений показателей одним типичным, что значительно упрощает последующий анализ явлений. Средняя является объективной характеристикой только для однородных явлений. Средние для неоднородных совокупностей называются огульными и могут применяться только в сочетании с частными средними однородных совокупностей. Средняя применяется в статистических исследованиях для

оценки сложившегося уровня явления, для сравнения между собой нескольких совокупностей по одному и тому же признаку, для исследования динамики развития изучаемого явления во времени, для изучения взаимосвязей явлений. Средние широко применяются в различных плановых, прогнозных, финансовых расчетах. 2. Средняя арифметическая величина и ее расчет прямым способом. Средняя арифметическая – наиболее распространенный на практике вид средних.

Различают 2 вида арифметических средних:  Невзвешенную (простую);  Взвешенную. Средняя арифметическая невзвешенная рассчитывается для несгруппированных данных по формуле: , где - сумма вариантов, N – их число – применяется обычно для совокупностей численностью N 15. Для массовых статистических совокупностей рассчитывается взвешенная средняя арифметическая по

формуле: , где - частоты. Пример: Расчет средней выработки рабочими токарного цеха. Количество деталей, изготовленных рабочим за смену, шт. Число рабочих, чел Объем производства, До 300 3 290 870 300-320 9 310 2790 320-340 15 330 4950 340-360 12 350 4200 360-380 6 370 2220 Свыше 380 6 390 2340 Итого 51 17370 Из таблицы: 1. Средняя величина всегда тяготеет к вариантам с наибольшими частотами.

2. Средняя величина может не совпадать ни с одним из вариантов дискретного ряда. 3. Средняя величина находится внутри интервала значений вариантов ряда. Сумма помимо чисто математического, как правило, имеет смысловое значение, наличие смыслового значения – один из способов проверки правильности выбора средней. Даже если варианты ряда представлены целыми числами, среднее может быть смешанным число