Шпаргалка по "Статистике"

1. Предмет,  метод и задачи статистики.

Статистика это сложная и многогранна наука, в курсе которой излагаются основные категории и принципы статистической науки, научные основы методов анализа статистических данных. Статистика учит, как нужно собирать, сводить и анализировать статистические материалы. Статистика  это сбор массовых первичных данных, их обработка и анализ. Статистика изучает с количественной стороны качественное содержание массовых общественных явлений и процессов. Она исследует количественное выражение массовых закономерностей общественного развития в конкретных условиях места и времени. Следовательно, статистика изучает количественные характеристики процессов и явлений общественного развития. Статистика является общественной наукой. В массовом наблюдении и обобщении фактов состоит познавательная сила статистики. Без широкого привлечения массовых, научно обработанных статистических данных невозможно глубокое исследование состояния и развития общества. Статистика изучает количественные характеристики общественных явлений и процессов с учетом их качественного содержания. Статистика исследует множества, количественно характеризуя их по разным признакам. Она обнаруживает закономерности изменения этих характеристик, которые проявляются в массовом обобщении фактов. Предметом статистики выступают размеры и количественные соотношения качественно определённых социально-экономических явлений, закономерности их связи и развития в конкретных условиях места и времени.

Приемы, с помощью которых  статистика изучает свой предмет называются статистической методологией. Различают следующие статистические методы: 1. метод массовых наблюдений, 2. выборочный метод, 3. метод группировки, 4. метод анализа на основе сводки, 5. метод анализа рядов динамики, 6. корреляционно-регрессионный метод анализа, 7. индексный метод.

Задачи статистики: 1. организация работ, связанных с подготовкой и проведением Всероссийской переписки населения; 2. приоритет вопросам совершенствования статистики малого предприятия; 3. создание единого статистического информационного пространства федеральных органов государственной власти и координация их статистической деятельности; 4. целесообразность проведения переоценки основных фондов; 5. совершенствование расчётов в области неформальной и скрытой экономики; 6. повышение качества статистических разработок; 7. совершенствование статистики отдельных отраслей социально-экономической сферы; 8. организация системы муниципальной статистики.

2. Основные  понятия статистической науки:  статистическая совокупность, единицы совокупности и их признаки, статистический показатель. Статистическая закономерность и обобщающие статистические показатели. Система показателей.

Статистическая  совокупность это масса единиц одного и того же вида, объединенных качественной единой основой, но различающихся между собой по ряду признаков. Таким образом массовые явления всегда представляют совокупности единиц, которые в определенном отношении однородны, а в других отношениях различаются между собой. Статистика характеризует совокупности своими числами, т.е. показателями. Эти показатели дают обобщающую характеристику объемов совокупности и характеризуют достигнутые уровни развития и играют в статистике первостепенную роль.

Единица совокупности это неделимые первичные элементы, выражающие её качественную однородность, т.е. являющиеся носителями признаков. Множество совокупностей можно разделить на несколько критерий: 1. Критерий однотипности явлений (однородности и разнородности совокупности). Однородность, т.е. сходство единиц по каким-либо существенным признакам, но различающимся по каким-либо другим признакам. В разнородных существенный признак различный. 2. Критерий статичности (статистические и динамические совокупности). 3. По закону распределения единиц совокупности (когда ед. совокупности распределены по нормальному закону и когда по другим законам).

Признак – показатель, характеризующий некоторое свойство объекта совокупности, рассматриваемый как случайная величина. Варьирующий признак – каждая единица обладает определёнными свойствами, т.е. существенными признаками, которые будут характеризовать совокупность и которые принадлежат изучению имеют вариации, т.е. колебания у различных единиц. Варьирующие признаки могут быть количественные, если их варианты выражаются числовыми значениями и неколичественные, эти признаки представляют собой смысловые понятия. Количественные признаки могут быть дискретными и непрерывными. Случаи, когда варианты признака могут принимать только одно из двух противоположных значений, говорят об альтернативном признаке (да, нет). Признаки подразделяются на существенные или главные, выражающие содержательную сторону явлений, и несущественные, или второстепенные. Признаки, характеризующие статистическую совокупность взаимосвязаны между собой, поэтому следует различать факторные признаки – это независимые признаки, оказывающие влияние на другие, связанные с ними признаками, и результативные признаки – это зависимые признаки, которые изменяются под влиянием факторных признаков.

Статистический  показатель, совокупность состоит из множества отдельных единиц. Задача статистики, чтобы установить общее свойство для совокупности в целом. Это достигается с помощью расчета статистических показателей и анализа этих показателей. Ст. показатель - это обобщающая характеристика какого-либо св-ва, группы единиц или всей совокупности в целом.

Обобщающий  показатель строится тремя путями: 1. Суммирование абсолютных значений признака; 2. Вычисление среднего значения признака; 3. Нахождение относительных величин (темп роста, индекс цен).

Для описания сложного явления  обычно используется не один ст. показатель, а система ст. показателей. Система ст. показателей -  это совокупность взаимосвязанных показателей, объективно отражающая существующие между явлениями взаимосвязи, она охватывает все стороны жизни общества. Показатели в системе могут быть связаны, как жёсткой связью, так и стохастической, т.е. случайной.

Статистическая  закономерность – это форма проявления причинной связи, это повторяемость отдельных явлений с достаточно высокой вероятностью. Не проявляется на отдельных единицах совокупности, а появляется в массе, когда статистические данные обновляются. Закономерность для которой, каждый отдельный элемент является случайным, а в массе случаев проявляет себя, как закон. Опирается на закон больших чисел. С увеличением числа наблюдений исчезают случайности. Чем больше кол-во наблюдений, тем лучше результат.

3. Статистическое  наблюдение, его формы, виды и  способы. Программно-методологические  и организационные вопросы сбора  информации.

Статистическое  наблюдение это первая стадия всякого статистического исследования, представляющая собой планомерную научно организованную систематическую работу по собиранию массовых первичных данных о явлениях и процессах общественного развития. Всякое статистическое исследование должно начинаться со сбора первичного материала. Этот материал в зависимости от целей и содержания статистической работы может быть разнообразен по своему содержанию и способам получения. Статистическое наблюдении всегда научно организованное и всегда массовое.

В статистическом наблюдении различаются 3 этапа работы: 1. Подготовка наблюдения;

2. Сбор материалов; 3. Контроль  материала перед пуском в разработку.

Задачей статистического  наблюдения является получение достоверной  исходной информации и получение ее в возможно короткий срок.

Применяется две  формы сбора первичных статистических материалов:

1. В форме статистической  отчетности – это такая форма,  при которой сведения поступают  в ст. органы от предприятий,  учреждений, организаций в виде обязательных отчётов об их деятельности (общегосударственные и внутриведомственные).

2. Специальные органы  наблюдения – это наблюдение  органов, с какой либо особой  целью для получения тех данных, которые не представляются с  помощью отчётности (перепись и обследования).

Виды статистического  наблюдения: по охвату единиц объекта делятся на: 1. Сплошное – обследуются все единицы совокупности. 2. Несплошное – обследованию подвергаются не все единицы изучаемой совокупности, а только их часть, на основе которой можно получить обобщающую характеристику всей совокупности. Делится на: 1. Метод основного массива – выбираются самые крупные, самые существенные единицы совокупности. 2. Метод выборочный – основан на случайном выборе единиц совокупности. 3. Монографический – обследованию подвергаются отдельные единицы совокупности. По частоте делятся на: 1. Текущие – этот процесс всё время протекает, но идёт регистрация фактов по мере их совершения. 2. Прерывные или периодические – когда наблюдения происходят через определённые промежутки времени. 3. Единовременные – это наблюдение проводится по мере необходимости.

Способы статистических наблюдений: 1. Экспедиционный – сам регистрирует, и сам записывает. 2. Самоисчисление – не регистрирующий записывает, а сами единицы. 3. Корреспондентский – когда статистические органы заключают разговор с человеком и отправляют по почте сведения в статистические органы.

При подготовке статистических наблюдений решаются такие вопросы: 1. Программно-методологические вопросы. К ним относят формулировку задач наблюдений, определение цели, объёма и единиц наблюдения, составление программы наблюдения, проектировка формуляров и текста инструкций, установление источников и сбора информации. Объект наблюдения – это некоторая ст. совокупность в которой протекают социально-экономические явления, процессы. Таким образом между объектом и единицей есть существенные различия. Программа наблюдения – это перечень вопросов, ответы на которые надо получить в процессе наблюдения. 2. Организационные вопросы. Относятся такие вопросы, где определяется вид и способ наблюдения, а также место и сроки проведения наблюдения. Формируется список единиц изучаемой статистической совокупности.

4. Статистическая  сводка, её содержание и задачи, роль в обобщении финансово-экономической информации предприятия.

Статистическая  сводка – вторая стадия статистического исследования; это научно организованная обработка материалов наблюдения, включающая в себя систематизацию, группировку данных, сопоставление таблиц, подсчет групповых и общих итогов, расчет производных показателей (средних, относительных величин). В зависимости от целей и задач исследования, используют простую и сложную сводку. Простая сводка – это подсчет данных по одноименному признаку, она дает представление о размерах и уровнях развития явлений. На основе этих показателей (данных) можно исчислить относительные и средние показатели. Сложная сводка - это выявление типичных показателей по отдельным группам для изучения этих закономерностей развития. По технике или способу выполнения сводка может быть ручная или механизированная. Статистическая сводка проводится по определенной программе и плану. Программа статистической сводки устанавливает следующие этапы: выбор группировочных признаков; определение порядка формирования групп; разработка системы статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом; разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки. План статистической сводки содержит указания о последовательности и сроках выполнения отдельных частей сводки, ее исполнителях и о порядке изложения и представления результатов.

Задачи: 1. Упорядочение и обобщение первичного собранного материала на основе которого даётся характеристика всего объекта с помощью обобщающих показателей. 2. Группировка – разделение всей совокупности на отдельные группы

5. Метод статистической  группировки, его задачи. Виды  группировок, их применение в  анализе финансово-экономической  деятельности предприятия.

В сводке статистического материала отдельные единицы статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировок. Статистическая группировка – это процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части или объединения изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам, каждая из которых характеризуется системой статистических показателей. Особым видом группировок является классификация, представляющая собой устойчивую номенклатуру классов и групп, образованных на основе сходства и различия единиц изучаемого объекта. Метод группировок применяется для решения задач, возникающих в ходе научного статистического исследования. К таким задачам относятся: выделение социально-экономических типов явлений; изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем; изучение связей и зависимостей между отдельными признаками явления. Для решения этих задач применяются (соответственно) три вида группировок: типологические, структурные и аналитические (факторные). Типологическая группировка решает задачу выявления и характеристики социально-экономических типов путем разделения качественно разнородной совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научной группировки. Признаки, по которым производится распределение единиц изучаемой совокупности на группы, называются группировочными признаками, или основанием группировки. Выделить типичное  можно не по любому признаку, а только по определенному, который должен изменяться в зависимости от условий места и времени. Структурной группировкой называется группировка, в которой происходит разделение выделенных с помощью типологической группировки типов явления, однородных совокупностей на группы, характеризующие их структуру по какому-либо варьирующему признаку. К структурным относится группировка населения по размеру дохода, группировка хозяйства по объему продукции и т.д. Анализ структурных группировок, взятых за ряд периодов или моментов времени, показывает изменение структуры изучаемых явлений, т.е. структурные сдвиги. Аналитические (факторные) группировки, в частности, исследуют связи и зависимости между изучаемыми явлениями и их признаками. В основе аналитической группировки лежит факторный признак и каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признаки. В зависимости от степени сложности массового явления и от задач анализа группировки могут проводиться по одному или нескольким признакам. Если группы образуются по одному признаку, группировка называется простой. Группировка по двум или нескольким признакам называется сложной. Если группы, образованные по одному признаку, делятся на подгруппы по второму, а последние – на подгруппы по третьему и т.д. признакам, т.е. в основании группировки лежит несколько признаков, взятых в комбинации, то такая группировка называется комбинационной. При составлении структурных группировок на основе варьирующих количественных признаков необходимо определить  количество групп и интервалы группировки. При определении количества групп необходимо стремиться к тому, чтобы были учтены особенности изучаемого явления. Число групп должно быть оптимальным, в каждую группу должно входить достаточно большое число единиц совокупности, что отвечает требованию закона больших чисел. Интервал – количественное значение, отделяющее одну единицу (группу) от другой. Т.е. интервал очерчивает количественные границы групп. Интервалы могут быть равными и неравными. Неравные интервалы применяются, когда интервалы изменяются прогрессивно (прогрессивно убывающие, прогрессивно возрастающие). Группировка с равными интервалами целесообразны в тех случаях, когда вариация проявляется в сравнительно узких границах и распределение является практически равномерным. Для группировок с равными интервалами величина интервала будет равна: i = (X_max - X_min)/n, где X_max, X_min – наибольшее и наименьшее значения признака, n – число групп.