Контрольная работа по «Статистике»

Таблица 4-х полей (4-х ячеек)

признаки	A(да)	(нет)	Итого
B	a	b	a+b
	c	d	c+d
Итого	a+c	b+d	N

18. Дисперсия, ее виды. Правило сложения  дисперсия.

Дисперсия – разбросанность количественного признака.

Виды дисперсий:

1. общая дисперсия – характеризует вариацию признака, которая зависит от всех условий в данной совокупности.

=

2. межгрупповая дисперсия отражает выражение изучаемого признака, возникающий под влиянием признака-фактора, положенного в основу группировки. Она характеризует колеблемость групповых, частных средних, около общей средней.

3. средняя из внутригрупповых дисперсий характеризует случайную вариацию. Эта вариация возникает под влиянием других факторов и не зависит от фактора, положенного в основании группировки.

= ; ()

Правило сложения дисперсий: согласно правилу сложения дисперсий, общая дисперсия равна сумме средней из внутригрупповых и межгрупповой дисперсий.

 

 

19. Статистические методы прогнозирования  в рядах динамики, условия краткосрочного  прогноза.

Экстраполяция – расчет статистических показателей на будущее.

Для проведения прогнозирования (экстраполяции) предполагается, что  выявленная в прошлом тенденция  развития явления сохранится некоторое  время и в будущем.

Существует 3 метода прогноза:

1 и 2 – методы на  основе показателей динамики, 3-и1  – метод экстраполяции по трендовой  модели.

1. метод среднего абсолютного прироста:

= + ∙e

2. метод среднего коэффициента роста:

=+

3. метод трендовой модели:

+

Периодом упреждения при прогнозировании мы называем отрезок времени от момента, для которого имеются последние статистические данные об изучаемом объекте, до момента, к которому относится прогноз. По длительности периода упреждения общепринято различать три вида прогнозов: краткосрочные – период упреждения от нескольких дней до года, полутора лет; среднесрочные – свыше года до 3-5 лет; долгосрочные – от 6 лет и выше. Указанные виды прогнозов, естественно, различаются по своему существу. Долгосрочные и, в известной мере, среднесрочные прогнозы нацелены на выявление общей тенденции развития экономической характеристики. Обычно предполагается, что в будущем в силу воздействия кратковременных, в том числе случайных факторов, будут наблюдаться некоторые отклонения от этой тенденции. Краткосрочные прогнозы предназначены для выполнения другой функции. С их помощью пытаются уловить конкретные реализации изучаемого процесса, иначе говоря, краткосрочные прогнозы оценивают влияние тех факторов, которые и приводят к отклонениям от долговременных тенденций.

 

 

 

21. Понятие о статистических показателях,  их значение и основные функции  в экономико-статистическом анализе.

Статистический  показатель есть количественно-качественная обобщающая характеристика какого-либо свойства статистической совокупности в условиях конкретного места и времени. Этим он отличается от индивидуальных значений признака(вариант). Например, средняя заработная плата работников предприятия – статистический показатель, а заработная плата конкретного работника – это индивидуальное значение признака (варианта).

В отличие от индивидуального  значения признака статистический показатель может быть получен только расчетным  путем. Это может быть простой  подсчет единиц совокупности, суммирование их значений признак, или более сложные расчеты.

В соответствии с определением статистический показатель имеет определенную структуру, в нем различают качественную и количественную стороны.

Качественная  сторона статистического показателя определяется признаком, который подлежит изучению и отражается в названии показателя, количественная сторона - в численном значении показателя.

Еще одной особенностью статистических показателей является то, что они всегда привязаны к конкретным обстоятельствам места и времени.

Система статистических показателей - это совокупность статистических показателей, отражающая объективно существующие взаимосвязи между явлениями. Система статистических показателей позволяет получить целостную статистическую характеристику социально-экономического явления.

На практике для отражения  разнообразных сторон социально-экономических  явлений и процессов используются разнообразные статистические показатели, которые можно классифицировать следующим образом:

Плановые показатели - отражают директивную функцию, ориентированы на выполнение поставленных задач, учётные – показывают реальное состояние изучаемого явления, а прогностические – его возможное состояние в будущем.

Индивидуальные – характеризуют отдельный объект или отдельную единицу совокупности – предприятие, домохозяйство и др. Примером индивидуальных статистических показателей может быть объем продаж торговой фирмы, численность работающих предприятия и т.д.

Сводные (обобщающие) показатели исчисляются по всей совокупности в целом, являются научными абстракциями и занимают особое место в познании статистических закономерностей.

Абсолютные – исходная первичная форма выражения статистических показателей.

Относительные – производные, вторичные показатели по отношению к абсолютным, выражающие определённые соотношения между количественными характеристиками статистических совокупностей.

Средние – наиболее распространённая форма статистических показателей, характеризующая наиболее типичный уровень явления. Рассчитываются на единицу статистической совокупности или на единицу признака.

 

Статистические  показатели выполняют ряд функций: 
- директивная – чаще всего эту функцию выполняют так называемые плановые показатели, они ориентируют руководителей и работников предприятия на выполнение поставленных задач;

- учетная – эта функция выполняется по средствам отчетных показателей, они позволяют повести анализ итогов работы предприятия, устранить имеющие недостатки и перекосы, выявить неиспользованные резервы;

- стимулирующая – располагая статистическими данными о работе отдельных работников, подразделений предприятия, можно заинтересовать материально и морально в достижении наилучших результатов в работе (дух соревнования);

 

23. Теоретические основы статистики. Основные категории статистики.

 

Статистика от лат. – «status» (положение вещей)

Термин «статистика» используют в 3х случаях:

1. практическая деятельность людей, направленная на сбор, обработку, хранение и передачу данных о социально-экономическом развитии страны, регионов, территорий и т.д.;
2. наука, которая разрабатывает методы и приемы для изучения социально-экономических явлений и процессов;
3. различные статистические данные, опубликованные в статистических сборниках, справочниках, к-ые являются результатом статистической работы.

Предметом статистической науки является количественное изучение массовых явлений и процессов, происходящих в обществе и экономике в неразрывной связи с их качественной стороной в определенных границах места и времени.

Любой статистический показатель состоит из определенных характеристик:

1. количество;
2. качество;
3. пространство (территория);
4. время.

Статистическое  исследование проходит 3 этапа:

1. сбор данных (на этой стадии используется метод массового статистического наблюдения);
2. сводка и группировка статистических данных (1.подсчет общих итогов; 2.расчленение единиц статистической совокупности на группы по какому-то признаку) – методы;
3. анализ статистической информации (метод статистики – метод анализа обобщающих стат.показателей).

Методы статистической науки:

1. метод стат.наблюдения;
2. сводка и группировка;
3. анализ информации;
4. метод обобщения стат.показателей;
5. метод построения рядов распределения;
6. дисперсионный анализ;
7. построение и анализ рядов динамики;
8. индексный метод;
9. изучение взаимосвязей и явлений (корреляция и регрессия).

Структура статистической науки:

Теория статистики

 

Экономическая статистика                                                              Социальная статистика

(статистика промышленности, транспорта)                                  (ст-ка населения, культуры)

 

Категории статистики – специальные термины и понятия, к-ыми пользуется статистика:

1. статистический показатель;
2. статистический признак;
3. статистическая совокупность;
4. единица статистической совокупности;
5. закономерность;
6. вариация – изменение (колеблемость) величины значения признака.

24.Ошибки  выборочного наблюдения.

Распространяя результаты выборочного  обследования на генеральную совокупность, следует иметь в виду, что между  характеристиками генеральной и  выборочной совокупности возможно расхождение. Оно обусловлено тем, что обследуется  не вся статистическая совокупность, а лишь ее часть. Такого рода несовпадения наз-ся ошибками репрезентативности.

Виды ошибок при  выборочном наблюдении:

1. ошибки регистрации (случайные и систематические);
2. ошибки репрезентативности (средняя ошибка (М) и предельная (∆).

Систематические ошибки возникают в связи с принятым способом отбора или нарушением правил.

Случайные ошибки неизбежно возникают при проведении выборочного обследования. Оценка таких ошибок и есть задача статистики (т.е. определить абсолютную величину ошибки и ее допустимый уровень).

Ошибкой выборки (репрезентативности) наз-ся пределы отклонений генеральной совокупности от характеристик, полученных на основе выборки.

В стат.практике исчисляют: а) средние ошибки (М); б) предельные ошибки (∆).

Средние ошибки выборки характеризуют среднюю величину возможных расхождений выборки и генеральной средней (или доли) и представляют собой по форме и по содержанию среднее квадратическое отклонение.

Средняя ошибка выборочной средней при повторном отборе определяется по следующей формуле:

 

Средняя ошибка выборки при  повторном отборе зависит от показателя вариаций и объема выборки.

Средняя ошибка выборочной доли определяется при повторном  отборе по следующей формуле:

 

При бесповторном отборе в  формулах под знаком радикала появляется множитель (1-)

Предельная  ошибка (∆) – отклонение выборочной характеристики от генеральной, которая рассчитывается, как + краткая средняя ошибка.

Общая формула предельной ошибки выборки для повторного отбора:

∆x = t ∙ M= t∙

∆W = t ∙

При бесповторном отборе в  формулах под знаком радикала появляется множитель (1-)

Предельная ошибка связана  с заданным уровнем вероятности, где t – коэф-т доверия (краткость ошибки выборки, т.е. показатель, зависящий от вероятности ft, которая определяется по таблице значений материальной формации Лапласа.

Основные значения параметров

ft	t
0,683	1
0,954	2
0,997	3