Статистические показатели и их классификация шпоры

1. Понятие статистики как науки
2. Категории статистики
3. Метод статистики
4. Организация государственной статистики в России
5. История развития статистики
6. Статистическое измерение
7. Понятие статистической сводки и ее виды
8. Статистические группировки
9. Виды и формы выражения статистических показателей
10. Виды средних величин
11. Понятие о рядах распределения. Их элементы и виды
12. Методика построения рядов распределения
13. Графическое изображение вариационных рядов
14. Показатели, характеризующие вариационные ряды
15. Понятие о статистическом наблюдении
16. Этапы проведения статистического наблюдения
17. Программно-методические вопросы статистического наблюдения
18. Формы, виды и способы статистического наблюдения
19. Точность статистического наблюдения
20. Понятие о выборочном наблюдении
12. Ошибки выборочного наблюдения

Приведённый ознакомительный фрагмент книги Статистика. Шпаргалка (Е. А. Замедлина, 2009) предоставлен нашим книжным партнёром — компанией ЛитРес.

2. Категории статистики

К основным категориям статистики относятся совокупность, признак, вариация, показатель, статистическая закономерность.

Статистическая совокупность – это множество реальных объектов, явлений и процессов, имеющих единую качественную основу, но отличающихся по ряду признаков.

Отдельные объекты, образующие совокупность, называются единицами совокупности.

Признак – это конкретное свойство единиц совокупности, которое можно пронаблюдать и измерить. Различают количественные и качественные (атрибутивные) признаки. Количественные признаки могут быть выражены числами и отличаются друг от друга по величине, т.е. могут быть непосредственно измерены, исчислены. Различают дискретные и непрерывные количественные признаки. Дискретные признаки характеризуются тем, что варианты выступают в виде прерывных величин, т.е. отличаются друг от друга на какую-то конечную величину и принимают целые значения. Непрерывные признаки в определенных пределах могут принимать как целые, так и дробные значения. Под качественными признаками понимают признаки, которые не могут быть измерены и значения которых отличаются друг от друга сущностными чертами. Внутреннее содержание качественных признаков, их форма, свойства могут быть выражены с помощью атрибута, слова, понятия, отражающего суть конкретного объекта (пол, профессия, вид продукции, цвет и т.д.). Альтернативные признаки – это признаки, которые могут принять только одно из двух противоположных значений.

Основные признаки характеризуют внутреннее содержание и сущность изучаемого явления или процесса.

Второстепенные признаки дают дополнительную информацию и непосредственно не связаны с внутренним содержанием явления.

Статистический показатель – количественная оценка социально-экономических явлений и процессов в конкретных условиях места и времени.

Для характеристики статистической совокупности применяют следующие виды статистических показателей: абсолютные и относительные величины, средние величины, показатели вариации и динамики, показатели связи, индексы и др.

Статистические закономерности изучают распределение единиц статистической совокупности по отдельным признакам под воздействием всего множества факторов.

Статистическая закономерность – объективная закономерность сложного массового процесса, она является формой проявления причинной связи. Статистические закономерности обнаруживаются на основе массового статистического наблюдения. Этим обусловливается ее связь с законом больших чисел. Статистическая закономерность с определенной вероятностью гарантирует устойчивость средних величин при сохранении постоянного комплекса условий, порождающих данное явление.

#статистика

Все возрастающее количество накапливаемых данных порождает проблемы возможного сокращения их количества без существенной потери полезной информации, потенциально в них заложенной. Поэтому, во-вторых, под статистикой понимают науку извлечения полезной информации из множества данных.

Существует несколько определений статистики - наука принятия разумных решений перед лицом неопределенности. Для принятия решения в отношении исследуемого объекта мы должны:

1. иметь о нем информацию, т.е. располагать определенным образом собранными и сгруппированными результатами наблюдения;

2. иметь методы анализа и обработки статистических данных в зависимости от цели исследования.

Таким образом, статистика - наука о методах организации сбора, систематизации и обработки статистических данных с целью удобного из представления, правильной интерпретации и получения научных и практических выводов.

Статистика может быть представлена в виде двух составных частей:

1. описательной статистики, позволяющей с помощью специальных методов осуществить удобное представление данных для последующего анализа в виде частотных распределений, графических изображений и различных характеристик.

2. математической (теории принятия статистических решений)

Зарождение описательной статистики отмечается уже в 2200 году до н. э. в. Китае. В дальнейшем, практическая статистика в административных и военных целях находит применение в Египте, Персии, Римской Империи, подтверждая свое название. Значительно позднее, на базе теории вероятностей, зародилась математическая статистика, благодаря трудам выдающихся математиков Я..Бернулли, П. Лапласа, К. Гаусса.

Общей чертой сведений, составляющих статистику служит то, что в каждом конкретном случае объектом статистического изучения является статистическая совокупность, состоящая из качественно однородных единиц, но отличающихся по каким-то другим признакам. Качественная однородность элементов совокупности определяется исходя из цели исследования. Генеральной совокупностью называются все изучаемые однородные объекты, выборка -специально организованная часть генеральной совокупности.

Задача получения необходимой информации решается с помощью двух взаимно дополняющих принципов : выборочного метода и свертки информации. Первый предусматривается отказ от генеральной совокупности в пользу выборки, второй - заменяет всю выборку несколькими числами (ее характеристиками). Статистические характеристики различают как для генеральной совокупности, так и для выборки. Необходимо сделать несколько замечаний по применению статистических методов:

1. результаты статистического анализа могу противоречить действительности, это происходит тогда, когда исследователь не понимает проблемы либо применяемых статистических методов.

2. существует возможность умышленно вводить в заблуждение с помощью статистики.

3. в последнее время специалисты стараются применят все более тонкие статистические методы. Такой практики следует избегать, так как цель анализа не показать знание сложных аналитических методов, а правильно решить задачу.

Статистические методы в современной жизни находят свое применение в самых разнообразных областях: в экономике (исследования рынка и производства, контроль качества продукции, подбор кадрового персонала, предсказания конъюнктуры рынка и т.д.), в управлении ( аппарат которого нуждается в информации о народонаселении, совокупном общественном продукте, внешней торговле). Без применения стат. методов практически невозможно никакое социально-научное исследование. С появлением ЭВМ, статистика проникает и в медицину, биологию, психологию и другие науки.

В зависимости от учреждений, использующих статистические методы, различают официальную и неофициальную статистику. Под официальной статистикой понимают статистические исследования и меры по сбору информации, предпринимаемые в соответствии с правительственными распоряжениями. К неофициальной статистике относят исследования, проводимые в фирмах, институтах общественного мнения и на предприятиях.

Тема 1. Основные понятия описательной статистики.

Совокупность - множество элементов, обладающих некоторыми общими свойствами, существенными для их характеристики.

Единица совокупности - элемент совокупности, подлежащий наблюдению. Признак - свойство элементов совокупности. Самым важным различием признаков является их классификация на контролируемые (входные) и признаки отклика (выходные). Например, уровень финансовых вложений в производство является входным признаком, а продуктивность - выходным. Второй особенностью наблюдений является математический характер соответствующего признака, в частности, тип множества допустимых значений, который принимает признак в процессе наблюдения. В этом смысле признаки делятся на качественные и количественные. Качественные признаки это те признаки, которыми объект либо обладает, либо не обладает. К ним относятся: пол, цвет волос или национальность и т.д. Такие признаки не являются физически измеримыми, однако они могут быть двузначными или многозначными.

Количественные признаки являются измеримыми и определяются путем измерений, взвешиваний и подсчетов. В соответствии с этим различают дискретные и непрерывные количественные признаки.. Дискретные признаки могут принимать лишь изолированные значения, отличающиеся друг от друга на некоторую конечную величину. Примером таких признаков является академическая система успеваемости: 5 - отлично, 4 - хорошо и т.д. Совокупность возможных значений, среди которых изменяется (варьируется) дискретный признак называется системой вариант. Отдельное значение системы называется вариантой.

Непрерывные признаки могут принимать любые значения на некотором числовом интервале, отличающиеся друг от друга на сколь угодно малую величину. К таким признакам относятся, например, возраст, рост и вес человека.

Множество допустимых значений признаков как качественного, так и количественного вида характеризуются типом шкалы в которой они изменяются. различают три основных типа шкал: номинальная или шкала наименований, порядковая и количественная, количественная в свою очередь подразделяется на интервальную, шкалу отношений и абсолютную шкалу.

В номинальной шкале все элементы совокупности классифицированы и классы обозначены номерами. То, что номер оного класса больше или меньше другого, еще не говорит о свойствах элементов, за исключением того, что они различаются. Номинальная шкала может быть категоризированной или нет. В категоризированной шкале исследователю заранее известны уровни, принимаемые признаком. Например, раса, цвет глаз, автомобильные номера, клинические диагнозы и т.д.

В порядковой шкале соответствующие значения чисел, которые присваиваются элементам совокупности, отражают количество анализируемого признака. Однако равные разности числе не означают равных разностей в количествах признака. Например, твердость минералов, награды за заслуги, военные ранги, уровень интеллекта и т.д.

В интервальной шкале существует единица измерения ( масштаб), при помощи которой объекты можно не только упорядочить, но и приписать им числа так. чтобы равные разности чисел, присвоенные объектам, отражали бы равные различия в количествах измеряемого признака. Нулевая точка интервальной шкалы выбирается произвольно и не указывает на отсутствие признака. Например, календарное врем, шкалы температур и т.д.

В шкале отношений, числа, присвоенные элементам совокупности, обладают всеми интервальными признаками, но помимо этого существует абсолютный нуль, который свидетельствует об отсутствии анализируемого признака. Отношение чисел, присвоенных элементам в процессе измерений. отражает количественное отношение наличия признака. Например, рост, вес, объем, урожайность.

Абсолютная шкала является безразмерной шкалой отношений.

Тема 2. Вариационные ряды.

Приведем оценки 45 студентов по курсу статистика в порядке сдачи экзамена:

5 3 3 4 2 4 4 3 5 4 4 5 5 4 4

3 3 3 2 5 5 4 4 4 3 4 3 4 5 4

4 4 4 3 3 4 3 4 3 2 3 2 3 3 3

При таком представлении информации трудно делать какие-либо выводы об успеваемости. Произведем группировку данным путем подсчета количества различных оценок.

Работа содержит ответы на 40 вопросов по дисциплине "Статистика".

шпоры стат 2012 1.docx

29. 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.

Cвой предмет статистика изучает методом обобщающих показателей.

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 имеет дело с такими категориями как статистическая совокупность, вариация, варьирующие признаки, статистические закономерности, закон больших чисел.

Статистическая совокупность это масса единиц одного и того же вида, объединенных единой качественной 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.

Задача статистики состоит в том, чтобы правильно определить эти уровни, подсчитать объемы и численности совокупностей. Статистика, подсчитывая количество произведенной продукции, исходит из ее качественного содержания. Рассчитываются также такие показатели, как себестоимость, производительность труда и т.д.

Предметом ст.явл. массовые социально-экономические явления с их количественной стороны, внепосредственной связи с их качественным содержанием. И закономер.их развития в опред.условиях, времени и месте.

Задачи: сбор достоверной ст. инф-ии; соверш-ие сист. ст. инф-ии, с пом. кот. ст. описывает изучаемые соц-эк явл.; на совр. этапе – дальнейшая разработка выб. метода набл., кот. позволит в более сжатые сроки и с меньшими затратами получать ст. инф-ю, на осн. кот. принимают те или иные управл. Решения, изучение состояние и развитие экономике, создание информационной инфраструктуры.

Приемы, с помощью которых статистика изучает свой предмет называются статистической методологией. Во всяком статистическом исследовании можно выделить 3 стадии:

1. Статистическое наблюдение, т.е. сбор первичного статистического материала (метод массовых наблюдений)

2. Сводка и разработка результатов наблюдений (группировка, ряды распределения, таблич.и графич.метод)

3. Анализ полученных сводных материалов (метод обобщающих показателей, выборочный метод, индексный метод, динамич.ряды, корреляционно-регрессион. анализ)

22.Показатели состояния, движения и использования основных фондов.

Под движением основных фондов понимается любое пополнение или выбытие основных фондов, в результате которых изменяются объем и структура основных фондов.

К показателям движения основных фондов относятся:

1.Коэффициент динамики оценивает изменение стоимости основных фондов на конец периода по сравнению с началом и исчисляется как отношение стоимости ОФ на конец года к стоимости ОФ на начало года: К_дин. = Ф₂ / Ф₁ * 100%

2.Коэф.обновления характеризует долю новых основных фондов в их общем объеме на конец периода и исчисляется по формуле: К_обн. = П_н / Ф₂ * 100%, где П_н – стоимость введенных в действие новых ОФ.

3.Коэф.выбвтия – характерезует долю выбывших ОФ в течение периода в общей их стоимости на начало периода: К_в = В /Ф₁ * 100, где В – полная стоимость выбывших за период ОФ.

К показателям состоянии ОФ относятся:

1.Коэф.износа показывает, какую часть своей полной стоимости ОФ уже утратили в результате их использования. К износа на начало периода: К_и1 = И₁ / Ф₁ * 100 = Ф₁ – Ф_ост1 / Ф₁ * 100, где И₁ – сумма износа за все годы эксплуатации ОФ на начало периода, Ф_ост1 – остаточ.стоимость ОФ на начало периода.

2.Коэф.годности показывает, какую часть своей полной стоимости ОФ сохранили на определенную дату. К_{г1 =} Ф_ост1 – Ф₁ * 100, или К_{г1 =} 100 - К_и1

К показателям использования ОФ относят: фондоотдачу и фондоемкость

1. Показатель фондоотдачи оценивает количество продукции, приходящийся на 1 рубль ОФ. Фоноотдача является прямым показателем эффективности использ.ОФ: чем выше фондоотдача, тем лучше использ.ОФ, и наоборот. Фондоотдача исчисляется как отношение объемв выпуска продукции к средней стоимости ОФ:

Фондоотдача = Q / Ф

2. Показатель фондоемкости явл.обратным показателем эффективности использования ОФ. Чем ниже уровень фондоемкости, тем эффективнее использ. основные фонды. Фондоемкость = Ф / Q.

16. Методы изучения уровня и динамики эффективности использования ОФ

Для оценки обеспеченности труда основными фондами в статистике используют показатель фондовоо руженности. Показатель фондовооруженности оценивает, какой объем ОФ приходится в среднем на одного работника. Фондовооруженность исчисляется как отношение среднегодовой стоимости ОФ к среднесписочной численности работников: Фондовооруженность = Ф / Т

Кроме того можно рассчитать показатели техновооруженности (с учетом среднегодовой стоимости активных элементов ОФ) и машиновооруженности (с учетом среднегодовой стоимости производственного оборудования) труда

Баланс основных фондов представляет собой стат.таблицу, данные которой характеризуют объем, структуру, воспроизводство ОФ.

Для балансов ОФ должно соблюдаться следующее балансовое равенство:

Ф₁ + П = В + Ф₂, где Ф_1, Ф₂ – стоимость ОФ на начало и на конец периода, П – стоимость поступивших за период фондов, В – стоимость выбывших за период фондов.

Средняя годовая стоимость определяется по формуле средней хронологической:

19. Основные понятия статистической науки: ст сов-ть, ед. сов-ти, … Статистич.совокупность – множество изучаемых объектов или явлений, объединенные единой качественной основой с целью конкретных исследований. Пример, совокупность предприятий, производящих однотипную продукцию, но различающихся между собой объемами производства, трудовыми и финансовыми ресурсами.

Под единицами совокупности понимается ее неделимые первичные элементы, выражающие ее качественную однородность. Пример, население – человек.

Единицы стат.совокупности характеризуются общими свойствами, признаками.

Признак – показатель, характеризующий некоторое свойство объекта совокупности, рассматриваемый как случайная величина.

Вариация – различия в значения того или иного признака у отдельных единиц стат.совокупности.

Варьирующие признаки делятся по форме на:

-количественные, если их варианты выражаются числовыми значениями (возраст, стаж работы)

-неколичественные (атрибутивные) не имеющие числовое значение и представляющие собой смысловое понятие (профессия, социальная принадлежность)

По характеру вариации различают следующие признаки:

-альтернативные (2 значения, да-нет). Пример, продукция может быть годной и бракованной

-множественные (более 2)

По роли изучаемых явлений:

-факторные признаки – независимые, оказывает влияние на другие признаки.

- результативные признаки – зависимые признаки, которые изменяются под влиянием факторных признаков. Пример, квалификация, стаж работника – факторные признаки; производительность труда – результативный.

Статистическая закономерность – количественная закономерность изменяемая в пространстве и во времени массовых явлений и процессов общественной жизни, состоящих из множества элементов.

Статистический показатель – это количественно-качественная обобщающая характеристика какого-то свойства группы единиц или совокупности в целом. Стат.показатели условно можно подразделять на первичные (характеризуют либо общее число единиц совокупности, либо сумму значений какого либо признака, пример, общая численность студентов вузов, объем выпускаемой продукции за год) и вторичные (производные показатели обычно выражаются средними и относительными величинами, пример, рост или снижение производительности труда, материалоемкости.)

Также бывают синтетические показатели – характеризуют сложный комплекс социально-экономических явлений и процессов. (ВВП, производительность общественного труда).

В зависимости от объема и содержание объекта стат.изучения различают индивидуальные (характеризующие отдельные единицы совокупности) и сводные или обобщающие стат.показатели.

Система стат.показателей – это совокупность взаимосвязанных показателней, объективно отражающая существующие между собой явления взаимосвязи, она охватывает все стороны жизни общества. Виды и формы таких систем весьма разнообразны и зависят от решаемых задач.

49. Статистическое наблюдение, его формы, виды и способы …

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.

Требования наблюдения:

- наблюдение должно иметь научную или практич.ценность.

-собираемые данные должны быть полны

-наблюдение должно проводится по ранее разработанному плоану, включающие программно методологич. И организацион.вопросы.

Программно-методологтч. Вопросы: определение целей исследования, определение стат.совокупности и ее единицы, разработки программы наблюдения, пере\ень признаков подлежащих регистрации, выбор формы способа и вида Н.

Организацион.вопросы: исполнительно (субъект наблюдения), сроки проведения (субъективное время), объективное время (вр емя на которое регистр.данные).

Применяется две формы сбора первичных статистических материалов:

1. В форме статистической отчетности. Отчетность – представление сведний виде обязат.отчетов в определенные сроки по заранее установленной форме.

2. Специально организованное стат.наблюдение. Профодится в форме: перепись (1 раз в 10 лет), единовременный учет, специальное обследование.

Способы наблюдения:

А) Непосредственное наблюдение (вид)

Виды статистического наблюдения:

1. Подразделяется на:

-по времени наблюдения

-по охвату единиц наблюдения

2. По охвату единиц совокупности

Сплошное наблюдение - переписи населения.

Несплошное наблюдение организуется в зависимости от задач исследования и характера объекта. К видам несплошного наблюдения относятся выборочное наблюдение, анкетное и монографическое.

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 17 Марта 2013 в 16:29, шпаргалка

Работа содержит ответы на вопросы для экзамена (зачета) по "Статистике"

шпоры по энергосбережению.doc

шпоры по философии.docx

шпоры по статистике 2.doc

шпоры по статистике 1.doc

Предмет, метод и задачи статистики в современных условиях.

Статистика – это 1. определенная отрасль практической деятельности (сбор, обработка, анализ данных, которые отражают различные явления в общественной жизни), 2. Цифровой материал отражающий состояние различных явлений, отраслей, организаций и т.д. 3. Наука, отрасль знания.

Предметом статистики является массовое общественное явление, которое изучается с количественной стороны в конкретных условий места и времени.

Свой предмет статистика изучает при помощи определенных категорий: 1. Статистическая совокупность – масса отдельных единиц одного и того же вида, объединенного единой качественной основой, но отличающиеся друг от друга по ряду признаков (однородные, разнородные).

2.Единица совокупности – первичный элемент статистической совокупности, является носителем признаков, подлежащих регистрации.

3. Признак – качественная особенность единицы совокупности.

4. Статистический показатель – понятие отражающее количественные характеристики соотношения признаков общественных явлений.

5. Система статистических показателей – отражающая взаимосвязи, которые объективно существуют между явлениями.

Метод – это совокупность приемов, при помощи которых статистика исследует свой предмет.

Виды методов: 1. Метод массовых наблюдений (сбор первичного статистического материала). 2. Метод группировок (систематизация и классификация собранного материала). 3. Метод обобщающих показателей (расчет разнообразных показателей).

2.Основные категории статистики, как науки.

3.Статистическое наблюдение и его задачи. Классификация статистического наблюдения и степени охвата единиц изучаемой совокупности.

Статистическое наблюдение – представляет собой, научно организованный, планомерный, систематический сбор и учет массовых данных.

Основными требованиями статистического наблюдения является достоверность информации, полнота информации, наиболее короткие сроки.

По полноте охвата единиц совокупности статистическое наблюдение бывает 1. Сплошное наблюдение – производят полный учет всех единиц совокупности. 2. Несплошное наблюдение – изучают только часть единиц совокупности. В несплошном выделяют: выборочное наблюдение (отбор в случайном порядке), способ основного массива (наблюдение проводится за частью наиболее крупных единиц), анкетное наблюдение (при помощи анкет), монографическое описание (подробное описание отдельных типичных единиц совокупности).

По учету фактов во времени: 1. Текущее (регистрируются все случаи, факты по мере их возникновения). 2. Периодическое (проводятся через определенные равные промежутки времени). 3.Единовременное (по мере возникновения потребности).

4. Классификация статистического наблюдения по способу организации и источникам получения сведений.

5. Программно - методологический вопросы статистического наблюдения.

Статистическое наблюдение проводится в соответствии с планом статистического исследования. При подготовке и проведении статистического наблюдения необходимо решить ряд вопросов, которые подразделяют на: 1. Программно - методологические. 2. Организационные вопросы.

К программно-методологическим вопросам относятся: 1.Опредиление цели статистического наблюдения, 2. Выбор объекта и единицы наблюдения, 3. Разработка инструментария, 4. Определение круга признаков.

6. Организационные вопросы статистического наблюдения.

Организационные вопросы охватывают: 1. Сроки и место проведения наблюдения. 2. положение об организационной стороне наблюдения. 3.Подготовку и расстановку кадров. 4. Другие мероприятия, обычно включаемые в организационный план статистического наблюдения.

7. Ошибки статистического наблюдения и меры борьбы с ними.

Ошибки наблюдения по источнику происхождения делятся на: 1.Преднамеренные. 2. Непреднамеренные (1.случайные, 2. систематические. 3. Репрезентативности (представительности).

Преднамеренные – завышают или занижают конкретные значения признака, показателя. Это самые злостные ошибки, они грубо искажают действительное положение и требуют сплошного контроля. Закон предусматривает экономические и административные меры наказания к предприятиям и лицам за злостные ошибки.

Непреднамеренные: 1. Случайные – связаны с невниматель-ностью, небрежностью заполнения документации, неточностью измерительных приборов. Что бы избежать этой ошибки нужно тщательно подбирать и обучать кадры, участвующие в наблюдении, проверять измерительные приборы и т.д.

2. Систематические - возникают при округлении признака в большую или меньшую сторону.

3. Репрезентативности – возникает в результате расхождения между выборочной и генеральной совокупности.

8. Понятия о статистической сводке, составные элементы её и задачи.

В результате статистического наблюдения получают множество данных о каждой единице совокупности.

Систематизация и подсчет данных с целью обобщения результатов наблюдения – называется Сводкой.

Виды сводки: 1. Простая – подсчет общих итогов по массе сведений, полученных в результате исследования. 2. Групповая сводка – сводка проводится по сгруппированным данным.

По способу разработки статистическая сводка бывает: 1. Централизованная – данные собираются в одном месте и сводятся по единой разработанной методике. 2.Децентрализованная – данные сводятся на местах сбора информации.

9. Группировка – научная основа сводки. Виды группировок. Вторичная группировка.

Группировка – расчленение единицы совокупности на группы и подгруппы по каким либо существенным признакам. Группировочный признак – это признак, положенный в основу группировки, может быть качественным и количественным.

Виды группировки: 1. Атрибутивные – принимающие разные качественные признаки (отражают свойства явлений, не могут быть измерены количественно). 2. Количественные – признаки которые измеряются количественно (могут быть подсчитаны, измерены).

В зависимости от числа группировки бывают: 1. Простые (в основу положен один признак). 2. Многомерные (сведения группируются по нескольким признакам).

В зависимости от решаемых задач: 1. Технологические (выделение социально-экономических типов). 2. Структурные (расчленение единиц однотипной совокупности на группы по характерным признакам). 3. Аналитические (выявление связей и зависимостей между явлениями).

Среди простых групп особо выделяют ряды распределения – ряд чисел показывающий как распределяются единицы совокупности по тем или иным признакам (Атрибутивные и вариационные (дискретные и интервальные)).

При проведении группировки данных стоит вопрос о числе групп и величины интервала. Количество групп зависит от размаха вальвирования и численности изучаемой совокупности.

Интервал – разница между макс. и мин. значением признака в каждой группе. Интервалы бывают равные и неравные. Границы могут быть закрытые и открытые.

Особым видом в статистики является вторичная группировка - наз. образование новых групп на основе ранее проведенной группировки. Способы образования групп: 1. Изменение первоначальных интервалов. 2. Закрепление за каждой группой определенной доли единиц совокупности.

10. Понятие группировки. Последовательность выполнения группировки по количественному признаку.

При проведении группировки по количественному признаку большое значение имеет количество групп, на которое будет разделана совокупность. Зависимость между числом групп (n) и численностью единиц совокупности (N) рассчитывается по формуле амер. ученого Стерджерсса n = 1+3,322*Ig N.

После определения числа групп нужно узнать размер интервала. Интервал – разница между макс. (Хmaх) и мин. (Хmin) значением признака в каждой группе. i = Хmaх – Хmin /n

Интервалы бывают равные (разность между макс. и мин. значениями в каждом интервале одинакова) и неравные (разность не одинакова). Границы могут быть закрытые (когда имеются обе границы) и открытые (когда отсутствуют верхняя, нижняя или обе границы).

11.Статистические ряды. Ряды распределения и их виды.

Статистические ряды – ряды статистических данных, расположенных в хронологической последовательности (динамические ряды) или в последовательности изменения величины признака, положенного в основании построения ряда.

Ряды распределения – это упорядоченное распределение, единиц совокупности на группы по какому - либо варьирующему признаку

Виды: 1. Атрибутивные ряды распределения - распределение по атрибутивным признакам.

2. Вариационные ряды – ряды построенные по количественным признакам. В вариационном ряду различают два элемента: 1. Варианта – отдельное значение группировочного признака в вариационном ряду (Х). 2. Частота – число, которое показывает, как часто в ряду распределения встречается то или иное значение признака (f). По способу построения вариационные ряды бывают: 1. Интервальные – значения вариант даны в виде интервалов.

2. Дискретные – значения варианта даны в виде конкретных чисел.

12. Статистические таблицы: их значения и виды.

Статистические таблицы – это наглядное выражение результатов исследования. Статистическая таблица имеет подлежащие (объект изучения) и сказуемое (цифровые данные, характеризуют подлежащие).

Подлежащие в таблице может быть простым (нет группировок), групповым (объект разделен на группы по какому-либо признаку) и комбинационным (дана группировка единиц совокупности по двум и более признакам, взятым в комбинации). Разработка сказуемого в таблице может быть простой (параллельное расположение показателей) и сложной (комбинированное расположение).

Виды таблицы: 1. Перечневые – в подлежащем отражается перечень единиц, составляющих объект изучения.

2.Территориальные – в подлежащем даётся перечень территорий, областей, стран, городов и т.д.

3. Хронологические – в подлежащем приводятся периоды времени или даты.

Когда перечень единиц или территорий сочетаются с периодами или моментами то бывают перечнево-хронологические и территориально-хронологические таблицы.

13. Абсолютные статистические величины: их виды, способы получения и единицы измерения.

Абсолютные величины – показатели характеризуют размеры, объемы и уровни изучаемых общественных явлений.

Виды: 1. Индивидуальные – абсолютные величины образуются в процессе статистического наблюдения.

2. Итоговые (общие) - абсолютные величины образуются в процессе обработки материалов наблюдения, обобщения абсолютных размеров признака у отдельных единиц совокупности или групп единиц совокупности или в результате соответствующих расчетов.

Единицы измерения: 1. Натуральная (кг., м., л). 2. Условно-натуральная (туб.). 3. Трудовая (человеко-часы, человеко-дни). 4.Комбинированная (т*км., кВт*ч). 5. Стоимостная (рубли).

14. Понятие об относительных величинах и формах их выражения.

Относительные величины – обобщающий показатель, получаемый в результате деления двух величин. Числитель относительной величины – называется текущим или отчетным показателем. Знаменатель – называется основанием или базой сравнения.

В зависимости от познавательной сущности разделяют следующие виды относительных величин: 1. Относительная величина планового задания – плановый темп рост, отношение планового задания текущего периода к фактическому уровню предыдущего периода. Рассчитывают в %.

2. Относительная величина выполнения плана - отношение фактического уровня к плановому за один и тот же период. Выражается в процентах. Разность между относительной величиной выполнения плана и 100% представляет собой процент перевыполнения (недовыполнения) плана.

Читайте также: