Шпаргалка по "Статистике"

1.Предмет, метод  и задачи статистики   Статистика – это общественная наука, которая изучает количественные и качественные характеристики массовых явлений и процессов. Предмет: количественные и качественные характеристики изучаемых массовых процессов в их взаимной связи и непрерывном развитии. Статистические методы – методы анализа статистических данных. Классификация статистических методов: а) метод массовых наблюдений; б) метод группировок; в) методы анализа с помощью обобщающих показателей. Задача: количественно оценить наиболее важные общественные явления и процессы.

2.Организация статистики в Российской Федерации   Для сбора, обработки и анализа статистической информации в настоящее время в нашей стране функционирует единая централизованная система государственной статистики. Центральным органом этой системы является Федеральная служба государственной статистики. В субъектах РФ статистическая работа осуществляется территориальными органами гос. статистики, комитетами или отделами. Непосредственная обработка поступающих из регионов статистических данных осуществляется в Главном межрегиональном центре обработки и распространения статистической информации, который обладает необходимыми для этих целей мощными вычислительными ресурсами. На Федеральную службу государственной статистики возложено как методологическое, так и практическое руководство всеми работами по сбору, обработке и анализу статистических данных на гос. уровне. Для реализации этих задач в структуре Федеральной службы государственной статистики выделены Управления (например, национальных счетов, статистики торговли и услуг, статистики населения). Работа по сбору стат. информации проводится не только Фед. службой гос. статистики. Отдельные виды стат. Работ осуществляются другими органами гос. управления – Банком России, Минфином России, Минздравом России, МВД России и др. Получаемые данные предоставляются органам фед. власти, а также публикуются для широкого использования («Россия в цифрах», «Статистическое обозрение»). С важнейшими социально-экономическими показателями РФ можно познакомиться через сеть Internet на сайте Федеральной службы гос. статистики – http://www.gks.ru

3.Статистическое наблюдение (план и программа, объект и  единица стат. наблюдения)   Стат. наблюдение – это массовое, планомерное, научно организованное наблюдение за соц.-эк. явлениями и процессами, заключающееся в регистрации необходимых признаков у каждой единицы изучаемой совокупности. План стат. наблюдения состоит из 2 частей, первая вкл. программно-методологические вопросы, а вторая – организационные. Программно-методологическая часть вкл.: а) определение объекта наблюдения; б) определение единицы объекта наблюдения; в) составление программы стат. наблюдения; г) составление программы разработки материалов наблюдения; д) проектирование формуляра наблюдения; е) определение времени проведения стат. наблюд.; ж) составление инструкции. Объектом стат. наблюд. называется та совокупность, о которой должны быть собраны нужные сведения. Единицей наблюдения называют составной элемент объекта наблюдения, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации. Программа наблюдения – это перечень признаков, подлежащих регистрации при проведении стат. наблюд. К программе наблюд. предъявляется ряд требований, которым она должна удовлетворять, а именно: а) программа должна включать только существенные признаки, характеризующие изучаемый предмет; б) в программу не следует включать второстепенные вопросы, которые могут затруднить работу по сбору информации, а в дальнейшем её обработку и анализ; в) разрабатывая программу, необходимо стремиться к полноте собираемых сведений; г) в программу наблюдения должны включаться только такие вопросы, на которые действительно можно получить объективные и достаточно точные ответы; д) в программу иногда следует включать вопросы контрольного характера, служащие целям проверки и уточнения собираемых сведений.

4.Формы стат. наблюд. Виды  стат. наблюдения (по степени охвата  единиц совокупности, по времени  наблюдения)   На современном этапе в статистике сущ. три осн. формы стат. наблюд.: отчетность, специально организованное стат. наблюд. и регистры. Отчетность – это способ получения стат. информации от юрид. лиц. Формы стат. отчетности разрабатываются и утверждаются органами гос. стат. РФ. В период формирования рыночной экономики особое место в системе сбора стат. информации стали занимать специально организованные стат. наблюд., которые проводятся для получения каких-либо данных, не содержащихся в предоставляемой отчетности или которые необходимы для проверки или уточнения данных, содержащихся в отчетах. Особо следует выделить такой вид специально организованного наблюдения, как перепись. Перепись – это специально проводимые широкомасштабные работы по сбору необходимой стат. информации об изучаемых объектах в границах отрасли, региона или страны в целом. Регистровое наблюдение представляет собой постоянный мониторинг состояния и развития наблюдаемых единиц, заключающийся в первичном размещении и своевременной актуализации информации в ведущейся базе данных. Виды стат. наблюдения: 1.по охвату единиц совокупности – сплошное и несплошное (выборочное, метод основного массива и монографическое); 2.по срокам регистрации – непрерывное и прерывное (периодическое и единовременное); 3.по источникам сведений – посредственное наблюдение, документальное наблюдение и опрос.

5.Ошибки статистического  наблюдения   Возникающие расхождения между данными стат. наблюд. и реальными значениями признака называются ошибками. Ошибки определяются как разность или как отношение между этими значениями. В статистике выделяют ошибки регистрации и ошибки репрезентативности. Ошибки регистрации возникают вследствие неправильного установления фактов в процессе наблюдения, или ошибочной их записи, или того и другого вместе. Ошибки регистрации могут иметь место как при сплошном, так и при несплошном наблюдении. При несплошном наблюд. возникают ошибки репрезентативности, или как их еще называют ошибки представительности. Они заключаются в том, что значения признаков по отобранной выборочной совокупности не отражают реально существующей картины. В зависимости от характера ошибки наблюдения бывают случайными и систематическими. Случайные ошибки возникают случайным образом, в рез-те опечаток, описок, оговорок. Систематические ошибки наиболее опасны, т.к. приводят к искажению данных. Например, при переписи населения людям свойственно округлять свой возраст на цифры оканчивающиеся на 5 или 0.  Целью выявления ошибок проводят контроль.  Логический контроль состоит в сопоставлении между собой ответов на вопросы формуляра наблюд. и выяснения их логической совместимости. Арифметический контроль сост. в проверке различ. расчетов, рез-ты которых приведены в формуляре наблюд.

6.Сводка стат. материалов   Под статистической сводкой следует понимать обработку (как правило – суммирование) первичных данных с целью получения обобщенных характеристик изучаемого соц.-эк. явления по существенным для него признакам. Стат. сводка вкл. след. этапы: а) определение группировочного признака; б) выбор числа групп; в) отбор экономически зависимых между собой показателей для хар-ки выделенных групп и подгрупп явления и объекта изучения в целом; г) разработка макетов стат. таблиц для представления рез-тов сводки. Стат. сводку можно классифицировать по ряду признаков: 1.по глубине материала сводка бывает простая и сложная; 2.по форме обработки материала сводка бывает централизованная и децентрализованная; 3.по технике выполнения стат. сводка бывает автоматизированная и ручная.

7.Осн. задачи метода  группировок. Виды стат. группировок   Под стат. группировкой следует понимать разбиение общей совокупности единиц объекта наблюд. по одному или нескольким существенным признакам на однородные группы, различающиеся между собой в количественном и качественном отношении и позволяющие выделить соц.-эк. типы, изучить структуру совокупности и проанализировать связи между отдельными признаками. С помощью метода группировок решаются след. задачи: а) выделение соц.-эк. типов явлений; б) изучение структуры явления; в) выявление взаимосвязи между явлениями и признаками, их характеризующими. Стат. группировки можно классифицировать по ряду признаков: 1.По характеру решаемых задач – типологические, структурные, аналитические; 2.По  способу построения – простые и комбинационные. При изучении связей соц.-эк. явлений необходимо использовать разделение признаков на факторные и результативные.

8.Относительные показатели, их значение в экономических  исследованиях. Виды относительных  показателей   Относительный показатель представляет собой результат деления одного абсолют. показателя на другой и выражает соотношение между колич. хар-ками соц.-эк. процессов и явлений. Без относ. показателей невозможно измерить интенсивность развития изучаемого явления во времени, оценить уровень развития одного явления на фоне других взаимосвязанных с ним явлений, осуществить пространственно-территориальные сравнения, в том числе и на международном уровне. Виды: 1.динамики (ОПД = Текущий уровень/Предшествующий (базисный) уровень); 2.плана (ОПП = Уровень, планируемый на (i+1) период/Уровень, достигнутый в i-м периоде); 3.реализации плана (ОПРП (реализации) = Уровень, достигнутый в (i+1) периоде/ Уровень, планируемый на (i+1) период); 4.структуры (ОПС = Показатель, характеризующий часть совокупности/ Показатель по всей совокупности в целом); 5.координации (ОПК = Показатель, характеризующий i-ю часть совокупности/ Показатель, характеризующий часть совокупности, выбранную в кач-ве базы сравнения); 6.интенсивности и уровня эконом. развития (ОПИ = Показатель, характ. явление А/ Показатель, характ. среду распространения явления А); 7.сравнения (ОПС = Показатель, характ. объект А/ Показатель, характ. объект В).

9.Средние величин. Условия  правильного применения средних  величин   Средняя величина – обобщенная количественная хар-ка признака в стат. совокупности в конкретных условиях места и времени. Показатель в форме средней величины выражает типичные черты и дает обобщающую хар-ку однотипных явлений по одному из варьирующих признаков. Типичность средней непосредственным образом связана с однородностью стат. совокупности. Средняя величина только тогда будет отражать типичный уровень признака, когда она рассчитана по качественно однородной совокупности. Свойства средней величины: 1.Если все варианты уменьшить (увеличить) на одну и ту же величину А, то среднее уменьшится (увеличится) на ту же величину; 2.Если все варианты уменьшить в i раз, то среднее уменьшится в i раз; 3.Сумма всех отклонений варианта от средней равна нулю.

10.Средняя арифметическая. Условия её применения   Наиболее распространенным видом средних величин явл. средняя арифметическая, которая, как и все средние, в зависимости от хар-ра имеющихся данных может быть простой и взвешенной. Эта форма средней используется в тех случаях, когда расчет осуществляется по несгруппированным данным. Формула средней арифметической простой – х = х1+х2+…+хn/n. Формула для средней арифм. взвешенной – х = ∑xf/∑f.

11.Средняя гармоническая.  Выбор формулы для расчета  средней величины   Средняя гармоническая взвешенная используется, когда известен числитель исходного соотношения средней, но не известен его знаменатель. Х = ∑М/∑(М/х). Средняя гармоническая невзвешенная – х = n/∑(1/xi).

12.Ряды распределения:  виды, правила построения    Стат. ряды распр представляют собой простейший вид группировки, в которой каждая выделенная группа характ одним показателем. Стат ряд распр – это упорядоченное количественное распределение единиц совокупности на однородные группы по варьирующему (атрибутивному или количественному) признаку. Атрибутивным наз ряды распр, построенные по качеств признакам, т.е. признакам, характ состояние изучаемого явления и не имеющим числового выражения. Вариационным наз ряды распр, построенные по колич признаку, т.е. признаку, имеющему числовое выражение у отдельных единиц совокупности. Вариац ряд сост из 2 элементов: вариантов признака и частот. Частотами наз численности отдельных вариантов или каждой группы вариац ряда. Частоты показ, как часто встречаются те или иные значения признака в изучаемой совокупности. Дискретный вариац ряд – это ряд распр, в котором группы составлены по признаку, изменяющемуся прерывно, т.е. через опред число единиц, и принимающему только целые значения. Интервальный вариац ряд распр – это ряд распр, в котором группировочный признак, составляющий основание группировки, может принимать в интервале любые значения, отличающиеся друг от друга на сколь угодно малую величину. Построение интервальных вариац рядов целесообразно прежде всего при непрерывной вариации признака, а также если дискретная вариация признака проявляется в широких пределах, т.е. число вариантов дискретного признака достаточно велико. Правила построения рядов распр аналогичны правилам построения группировки: определение группировочного признака – определение числа групп.

13.Расчет средней  арифметической в дискретных  и интервальных рядах распределения   При расчете средних величин отдельные значения осредняемого признака могут повторяться, встречаться по несколько раз. В подобных случаях расчет средней производится по сгруппированным данным или вариац рядам, которые могут быть дискрет или интервал. Дискретный ряд распределения – х = ∑xf/∑f. При расчете средней по интервальному вариац ряду для выполнения необходимых вычислений от интервалов переходят к их серединам – x = середина*f/∑f.

14.Мода и  медиана. Методы их определения  в дискретных и интервальных  рядах распределения   Мода – значение варьирующего признака, который имеет наибольшую частоту. Мода в интервальном ряду значения рассчитывается по формуле: Mo = Xmo+Imo*((fmo - fmo-1)/(fmo – fmo-1)+(fmo – fmo+1)). Медиана – значение варьирующего признака у той единицы совокупности, которая находится в середине ранжированного ряда. Медиана в интервальном ряду распределения: Me = Xme+Ime*((∑f/2 – f накопленное до медианного интервала)/f локального медианного интервала).

15.Дисперсия  и среднее квадратическое отклонение, методы их расчета   Дисперсия представляет собой средний квадрат отклонения значений признака от их средней величины. Порядок её вычисления можно выразить следующими формулами. Если каждый вариант повторяется один раз, то дисперсия равна Ъ^2 = ∑(x-x)^2/n. Для вариац ряда с неравными частотами формула примет вид Ъ^2 = ∑(x-x)^2*f/∑f. Квадратный корень из дисперсии носит название среднего квадратического отклонения от средней Ъ = √Ъ^2. Правило сложения дисперсий: Ъ^2 = б^2+Ъi^2. Общая Ъ^2=∑(xi-x)^2*fi/∑fi. Внутригрупповая ъi^2=∑(xi-xi)^2*ni/∑ni. Средняя из внутригрупповых Ъ^2=∑ъi^2*ni/∑ni. Межгрупповая бx^2=∑(xi-x)^2*ni/∑ni.

16.Абсолютные  и относительные показатели вариации   Показатели вариации делятся на 2 группы: абсолютные и относительные. К абсолютным показателям относятся: размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия и среднее квадратическое отклонение. К относительным показателям вариации относятся: коэффициент вариации, относительное линейное отклонение и др. Размах вариации вычисляется как разность между наибольшим и наименьшим значениями варьирующего признака R = Xmax – Xmin. Если каждый вариант в ряду распр повторяется один раз, то среднее линейное отклонение равно d = ∑|Xi – x|/n. Дл вариац ряда с неравными частотами: d = ∑|xi – x|*fi/∑fi. Коэф вариации: V = Ъ/х * 100%.

17.Ряды динамики. Виды рядов динамики   Ряды динамики – это ряды изменяющихся во времени значений статистического показателя, расположенных в хронологическом порядке. Ряды динамики классифицируются: I. По времени, отраженному в РД – 1.моментные – на определенные моменты времени, 2.интервальные – явления за определенные интервалы (промежутки времени); II.По полноте времени, отраженному в РД – 1.полные РД – моменты наблюдений или периоды следуют друг за другом с равными интервалами, 2.неполные – равные интервалы не соблюдаются.