Статистика

Заказать работу

1. Предмет статистики как науки. Задачи статистики в условиях рыночной экономики.


Статистика - от латинского слова status - состояние или положение вещей.

Статистика - государствоведение. Слово статистика многомерно. В 1740 г. Было сделано первое определение понятия статистика. Как наука возникла в 18 веке.

Статистика - отрасль общественных наук, имеющая целью сбор, упорядочение, анализ и сопоставление фактов, относящихся к самым разнообразным массовым явлениям.

Статистика, как наука подразделяется на:

теорию статистики,

макроэкономическую статистику,

экономическую статистику,

отраслевую статистику.

Каждая отрасль имеет свою статистику. Статистика развивается как отдельная наука. Отраслевая статистика дополняет теорию статистики.

Теория статистики является основополагающей дисциплиной и служит фундаментом для применения статистического метода анализа для хозяйственных субъектов. На любом уровне и в любой сфере эффективность использования статистики во многом определяется качеством исходной информации.

В определении статистики:

совокупность числовых или цифровых данных характеризующих разные стороны жизни государства (экономическую, политическую жизнь общества),

отрасль знаний имеющую свои принципы и методы,

отрасль практической деятельности общества (сбор, обработка, анализ данных).

Предметом статистики является количественное измерение становления многоукладной экономики, с целью получения информации о качественных показателях различных форм хозяйствования с тем, чтобы проводить сопоставительный анализ их деятельности.

Статистика изучает массовые общественные явления. Массовые общественные явления - это явления, которые встречаются в больших количествах, но отличаются друг от друга величиной определенного признака.

Статистика изучает закономерности развития с помощью количественных показателей, поэтому она определяет размеры, уровни и величины различных явлений, изучает структуру явлений, динамику явлений, взаимодействие явлений.

Задачи статистики:

Переход от отраслевого принципа сбора информации к статистики предприятия. Статистика предприятия дает достаточную информацию для взаимосвязанного анализа функционирования рынков труда, капитала, товаров и услуг.

Переход на качественно новые международные стандарты в области статистики цен, занятости, стоимости рабочей силы и уровня жизни населения.

Создана основа для широкого применения разнообразных математических и статистических методов для расчетов и контроля надежности статистических данных.

Создана система статистических показателей для 3-х уровней управления: федерального (макроэкономические показатели), территориального (отрасли и сектора экономики), предприятий (статистика предприятий).


2.Метод группировок в статистике и его применение в статистике.


В зависимости от целей и задач различают:

простую сводку,

сложную сводку.

Простая сводка - подсчет итогов по одному признаку.

Сложная сводка включает статистическую группировку - это расчленение изучающейся совокупности на однородные группы по существенному для них признаку и представления результатов группировки и сводки в виде таблицы.

Задачи:

выделение группового признака,

определение числа групп и интервалов,

обоснование системных показателей по группам,

построение рядов распределения и статистических таблиц.

Виды статистических группировок:

типологические группировки (группы промышленных предприятий по формам собственности в 1995 г.)

структурные группировки (все принимается за 100%)

аналитические группировки по факторному признаку, который является причиной суммирования результативного признака.

Пример:


Формы собственности

1995 г.

1

государственная

5,3 %

2

муниципальная

2,7 %

3

собственность общественных организаций

2,3 %

4

частная

72,6 %

5

смешанная

18,6 %


В зависимости от числа признаков положенных в основу группировки различают:

простая (по одному признаку),

комбинированная или комбинационная (по двум и более признакам),

многомерная (более трех).

Сложные группировки могут быть количественные (число) и атрибутивные (пол, возраст, территория).

Классификация - это устойчивая группировка по атрибутивному признаку, которая дает подробный перечень рассматриваемых статистических показателей.

Задача определения числа групп:

по формуле Стержесса:

n=1+3.322lgN, N - число всей изучаемой совокупности.

Величина интервала (i): i= (xmax-xmin)/n=R/n, где R - размах вариации

s= ((xi-xср)2/n))1/2 - среднее квадратичное отклонение

Число групп определяется с помощью показателя среднего квадратичного отклонения (правильно определяет меру вариации признака).

Если величина интервала 0,5s, то совокупность разбивается на 12 групп, если величина интервала 2/3s или s - 9 или 6 групп.

Интервалы:

равные,

не равные,

открытые,

закрытые,

прогрессивно убывающие,

прогрессивно возрастающие,

специализированные.


3. Статистические ряды распределения, их применение в статистике.


Ряды распределений - это упорядоченные ряды числовых показателей, характеризующие состав или структуру общественных явлений по одному варьирующему признаку.

Ряды распределений:

первичный ряд,

ранжированный ряд (возрастающий или убывающий),

атрибутивный (по признаку),

вариационные (количественный признак)

дискретный (варианты имеют значения целых чисел. Например, число членов семьи - 2,3, 4,5 и т.д.)

интервальный (значения вариант даются в виде интервалов. Например, размер зарплаты 100-200, 200-300 и т.д.)

Элементы ряда распределяются:

варианты или значения признака по которым строятся распределения,

частота - число повторений вариантов,

частость - удельный вес числа единиц каждой группы в итоге.

При обработке материалов полученной группировки мы строит графики:

интервальные ряды - в виде полигона распределения,

дискретные ряды - гистограмма.

Коммулята - интегрированная кривая при графическом изображении ряда распределений. На оси ординат откладываются накопленные частоты.


4.Статистические таблицы, их виды и правила построения.


Статистические таблицы используются для оформления результатов статистических группировок.

Статистические таблицы - сводная числовая характеристика, исследующая совокупность по одному или несколько исследуемым признакам, взаимосвязанным логикой экономического анализа, т.е. это система строк и граф, которые в определенной последовательности и связи излагают результаты сводки и группировки статистической информации.

Статистическая таблица содержит подлежащее и сказуемое. Подлежащее располагается по строкам, а сказуемое - по графам.

В зависимости от подлежащего:

простая таблица (перечневая, хронологическая, территориальная),

групповая таблица по одному признаку,

комбинационная таблица делится на 2 и более групп.

Содержимое может быть простым и комбинационным. Каждая таблица должна иметь заголовок, место и время к которому относятся данные.

Д - отсутствие данных, --- - не располагаем данными.

Анализ таблиц:

структурный,

содержательный.

Таблицы сопряженности - это сводная числовая характеристика изучаемой совокупности по 2 или более атрибутивным или качественным признакам. Применяются при изучении общественного мнения, уровня и образа жизни, общественно-политического строя и т.д.

Наиболее простым видом сопряженности - таблицы частот 2х2.


В1

В2

Итого

А1




А2




Итого:




Графически статистические данные изображают:

диаграммы сравнения,

структурные диаграммы (круговые),

диаграммы динамики,

статистические карты.

Основные правила составления и оформления статистических таблиц:

Таблица должна быть по возможности небольшой по размерам, т.к. краткую таблицу легче проанализировать. Иногда целесообразнее построить 2-3 небольшие таблицы, чем одну большую.

Название таблицы, заглавие строк подлежащего и граф сказуемого должны быть сформулированы точно, кратко и ясно и, если это требуется, должны иметь единицы измерения. В названии таблицы следует указать территорию и период, к которым относятся приводимые данные. Не следует название показателей в таблице сопровождать инструктивными пояснениями, раскрывающими их содержание. Лучше эти пояснения вынести в примечание.

Строки подлежащего и графы сказуемого обычно размещают по принципу от частного к общему, т.е. сначала показывают слагаемые, а в конце подлежащего или сказуемого приводят итоги. Если приводятся не все слагаемые, а выделяются наиболее важные из них, то сначала показывают общие итоги, а затем выделяют наиболее важные их составные части, для этого после итоговой строки дают пояснения «в том числе».

Строки в подлежащем и графы в сказуемом часто нумеруют для того, чтобы удобнее было ссылаться на цифры таблицы. При этом в сказуемом нумеруются только графы, в которые вписываются цифры. Графы подлежащего либо совсем не нумеруются, либо обозначаются литерами («А», «Б» и т.д.).

При заполнении таблицы пользуются следующими условными обозначениями: если данное явление совсем не имеет места, ставят тире, если сведения о данном явлении отсутствуют, ставят многоточие или пишут «нет сведений»; если сведения имеются, но числовые значения меньше принятой в таблице точности, ставят 0,0.

Округленные числа приводят в отдельных графах таблиц с одинаковой степенью точности (до 0,1, до 0,01 и т.д.). Когда показатели в процентах выражаются большими числами, то целесообразно заменить их выражением «во столько-то раз больше или меньше». Например, вместо 2486% лучше написать «в 24,9 раза больше».

Если приводятся не только отчетные данные, но и расчетные данные, то целесообразно сделать об этом оговорку в таблице или в примечании к ней.

Таблица может сопровождаться примечаниями, в которых указываются источники данных, более подробное содержание показателей и другие необходимые пояснения.


5.Абсолютные и относительные величины, их применение в финансовой статистике.


Абсолютные показатели - это обобщающие статистические показатели, выражающие размеры, объемы, уровни, массу, площадь и т.д.

Абсолютные величины - именованные числа, которые выражаются в натуральных, стоимостных, трудовых, условно-натуральных величинах. Также получаются расчетным путем (естественный прирост населения, товарооборот и т.д.).

Относительные величины - это обобщающие показатели, которые дают числовую меру соотношения двух сопоставимых статистических величин.

Сравниваемая величина - А, база сравнения - В.

Относительная величина - ОВ=А/В.

Если В=1, то ОВ - выражается в коэффициентах

если В=100%, то ОВ - выражается в %

если В=1000, то ОВ - в промиллях %o

Коэффициент рождаемости Кр=8,8%o на 1000 чел. - рождается 8 чел.

Если В=10000 ОВ - %oo - продецимилли в здравоохранении и образовании. Численность врачей в 1996 г. 43 %oo - 43 врача на 10000 населения.

Виды относительных величин:

относительная величина структуры - относительная доля (удельный вес) части в целом, выраженная в процентах.

относительная величина динамики используется для характеристики изменения явления во времени. Вычисляются путем отношения величины текущего периода к величине одного из прошлых периодов. Расчет показателей с постоянной и переменной базой.

относительная величина интенсивности - степень развития данного явления по отношению к другому тесно с ним связанному (плотность населения). Например, совокупность детей родившихся в течение какого-то года можно сравнить с совокупностью детей родившихся в предыдущем году.

относительная величина коорд. - это отношение части к части. ППП - промышленно-производственный персонал, ППП - рабочие.

относительная величина сравнения используется для характеристики соотношения одноименных показателей, относящихся к разным объектам, территориям, взятых за одни и те же периоды времени или на один и тот же момент.

относительная величина выполнения задания - отношение фактических данных к заданному заданию.

Основы использования абсолютных и относительных величин:

предварительное теоретическое обоснование изучаемых показателей,

обеспечение сопоставимости данных по методологии территории и времени,

относительную величину необходимо применять в совокупности с абсолютными величинами (особенно в динамике),

надо рассчитать на основе достоверных, полных сведений, которые зависят от правильной организации статистического наблюдения.


6. Средняя, ее сущность и применение в статистике.


Средние величины - это обобщающие показатели, которые дают обобщенную количественную оценку массовых экономических явлений не зависимо от различий между отдельными единицами, входящими в совокупность.

Средние величины характеризуют типичное присущее большинству единиц совокупности, позволяют сравнивать, выявлять закономерности.

Основные условия расчета и применение средних величин:

расчет надо вести для однородной, однокачественной совокупности,

общие средние необходимо дополнить групповыми средними и индивидуальными величинами,

совокупность для расчета средних должна быть достаточно велика min - 20-30 единиц.

необходимо правильно выбрать единицу совокупности для расчета средних.


7. Виды средних и способы расчета.


Виды средних.

Средние относятся к классу степенных средних.

Xcp= ((Sxm)/n)1/m

если m=1 - средняя арифметическая,

если m=-1 - средняя гармоническая,

если m=2 - средняя квадратическая,

если m=0 - средняя геометрическая,

среднее хронологическое, структурное среднее (мода, медиана)

Любая средняя величина исчисляется из экономического содержания показателей.

Средняя себестоимость Zcp=SZq/Sq, где q - сумма всей продукции

Среднее арифметическое и гармоническое наиболее часто применяется для расчета обобщающих показателей.

Средняя арифметическая простая xcp=Sx/n

Средняя арифметическая взвешенная xcp=Sx*f/Sf, где f - частота встречаемости

Средняя гармоническая простая xcp=n/S(1/x)

Средняя гармоническая взвешенная xcp=SM/S(M*(1/x)); M=x*f

Средняя квадратическая простая xcp=((Sx2)/n)1/2

Средняя квадратическая взвешенная xcp=((Sx2*f)/Sf)1/2

применяется только при исчислении показателей вариации

Средняя геометрическая xcp=(x1m*x2m*...*xnm)1/m xcp=(Пx)1/m используется в рядах динамики

Среднее хронологическая - используется для моментальных рядов

xcp=(1/2x1+x2+x3+...+1/2xn)/n-1

Мода - это варианта с наибольшей частотой. Медианта - это варианта, которая лежит в середине ряда распределения и делит совокупность пополам.

Правило выбора средней:

средняя арифметическая применяется тогда когда имеются варианты и абсолютное число единиц вариантов и их удельный вес. Средняя гармоническая применяется когда имеются варианты, а в качестве веса - производная величина. Выбор вида средней зависит от исходной информации.


8. Показатели вариации.


Расчет показателей вариации возник тогда, когда величина варианты формировалась под влиянием множества факторов, в этом случае средняя величина не совпадает с индивидуальным значением и отличается от них. В этом случае вариация - отклонение от средней по индивидуальному значению. Вариация может быть большая и маленькая.

размах в вариации R=xmax-xmin - для выявления не типичных единиц.

среднее линейное отклонение - это среднее арифметическое из абсолютных отклонений индивидуальных значений от их среднего значения.

Для не сгруппированных данных dср=SЅx-xсрЅ/n (1)

для сгруппированных данных dср=SЅx-xсрЅ*f/Sf (2),

применяется редко т.к. не учитывает знак.

Дисперсия или средний квадрат отклонений

s2=S(x-xcp)2/n (1); s2=S(x-xcp)2*f/Sf (2)

применяется в выборочных наблюдениях

Среднее квадратическое отклонение

s=(s2)1/2, используется в экономическом анализе. Дает абсолютную меру вариации признака и выражается в тех единицах в которых выражается среднее.

Коэффициент вариации

V=(s/xcp)*100%

характеризует относительную меру вариации признака и является мерилом типичности, надежней средней и показывает на однородность совокупности.

Вариация:

малая V=5,10,15 %

умеренная V=20,30,35 %

высокая V=40 % (V t = 1; Р=0,954 => t = 2; Р=0,997 => t = 3

Dx=t(s2(1-n/N)/n)0.5 - бесповторный отбор

Для доли: mW=(W(1-W)/n)0.5 повторный mW=(W(1-W)(1-n/N)/n)0.5 бесповторный DW=tmW применяется для собственно-случайной и механической выборки.

При типической выборки:

mx’=(scp.гр2/n)0.5 scp.гр2 - средняя из внутригрупповых дисперсии

mx’=(scp.гр2 (1-n/N)/n)0.5 Dx=tmx’=t(scp.гр2 /n)1/2 mW=(W(1-n)/n)0.5 DW=tmW

При малой выборке: mx’=(s2/(n-1))0.5 s2=S(x-xcp)2/(n-1)

Dx=tm=t(s2 /(n-1))1/2

Вероятность Р рассчитывается по таблице Стьюдента

xcp’ - Dx

Другие материалы

  • Теория вероятности и математическая статистика
  • ... второй смешанной производной. Найдем по двумерной плотности одномерные плотности случайных величин X и Y. Т.к. полученное равенство верно для всех х, то подинтегральные выражение аналогично В математической теории вероятности вводится как базовая формула (1) ибо предлагается, что плотность ...

  • Математическая статистика
  • ... функция распределения Fn(x) , построенной по выборке х1,…,хn, называется функция. Теорема. Если F(x) непрерывна, то распределения статистики Колмогорова Dn не зависит от F(x). Условные математические ожидания и условные распределения. Св-ва условных мат. ожиданий. Аналоги формул полной вероятности ...

  • Статистика населения
  • ... . При этом надо иметь в виду, что по мере развития знаний об объекте открываются его новые стороны, становящиеся отдельным объектом познания. Статистика населения изучает свой объект в конкретных условиях места и времени, выявляя все новые формы его движения: естественное, миграционное, социальное ...

  • Современная прикладная статистика
  • ... план традиционными постановками. Несколько лет назад при описании современного этапа развития статистических методов нами были выделены [29] пять актуальных направлений, в которых развивается современная прикладная статистика, т.е. пять "точек роста": непараметрика, робастность, ...

  • Лекции по статистике
  • ... тогда, когда исследователь не понимает проблемы либо применяемых статистических методов. существует возможность умышленно вводить в заблуждение с помощью статистики. в последнее время специалисты стараются применят все более тонкие статистические методы. Такой практики следует избегать, так как цель ...

  • Управление процессами организации сбора и обобщения статистических данных на примере Алматинского областного управления статистики
  • ... ­мационного обеспечения исполнительных местных органов [7,8]. 3 ОПЫТ УПРАВЛЕНИЯ И ОБОЩЕНИЕ ДАННЫХ НА ПРИМЕРЕ АЛМАТИНСКОГО ОБЛАСТНОГО УПРАВЛЕНИЯ СТАТИСТИКИ3.1 Алматинское областное управление статистики как субъект сбора и обобщения статистической информации   В своей деятельности ...

  • История отечественной статистики
  • ... еще в 30—40-х годах среди передовых русских исследователей социально-экономи­ческой жизни страны. Земская статистика в истории отечественной статис­тики занимает исключительное место. Земские статистики провели большую работу по де­тальному изучению многих сторон жизни русской дерев­ни, выдвигая ...

  • Общая теория статистики
  • ... небольшом по объему статистическому исследованию. 4. Отрасли статистики. В процессе исторического развития в составе статистики как единой науки выделились и получили известную самостоятельность следующие отрасли: 1. Общая теория статистики, которая разрабатывает понятие категорий и методы ...

  • Развитие Российской Государственной статистики
  • ... работ за период с 1811 г. по 1825 г. (Письмо Статистического отделения МВД от 07 октября 7525 г. №18). Существенные перемены в развитии российской государственной статистики наметились к середине 30-х годов XIX века, когда потребности государства вызвали необходимость приступить к организации ...

  • Шпора по статистике
  • ... вопрос выбора единицы измерения в каждом конкретном случае. Это зависит от свойства признака, сущности его и задачи исследования. Все многообразие единиц в статистике сводят к трем типам: 1.     натуральные; 2.     стоимостные; 3.     ...

Каталог учебных материалов

Свежие работы в разделе

Наша кнопка

Разместить ссылку на наш сайт можно воспользовавшись следующим кодом:

Контакты

Если у вас возникли какие либо вопросы, обращайтесь на email администратора: admin@kazreferat.info