Содержание
- 2. Раздел 1 Общая теория статистики Тема 1. Предмет, метод и задачи общей теории статистики Тема 2.
- 3. Тема 1. Предмет, метод и задачи общей теории статистики 1.1. Предмет общей теории статистики 1.2. Основные
- 4. 1.1. Предмет общей теории статистики
- 5. Изначально термин «статистика» (происходит от лат. status - состояние, положение вещей) употреблялся в значении «политическое состояние»
- 6. Уильям Петти (Petty) - английский экономист, родоначальник буржуазной классической политической экономии. Получил медицинское образование в университетах
- 7. Адольф Кетле (Lambert-Adolph-Jacques Quetelet) главным образом известен как отец современной статистики. Посетив Англию, Шотландию, Швейцарию, Италию
- 8. Первый русский профессор и член Петербургской Академии наук, человек энциклопедических знаний, разносторонних интересов и способностей. В
- 9. Из данного определения следуют основные черты предмета статистической науки: 1. Статистика - наука общественная. 2. В
- 10. 1.2. Основные понятия теории статистики
- 11. 1. Статистическая совокупность – это множество единиц изучаемого явления, объединенных в соответствии с задачей исследования единой
- 12. 2. Статистический показатель – это количественная оценка свойства изучаемого явления.
- 13. 3. Признак – это качественная особенность единицы совокупности. Показатель: {Качественная сторона}={Количественная сторона} Признак Количественный Атрибутивный Непрерывный
- 14. 4. Статистическая закономерность - это форма проявления причинной связи, выражающаяся в последовательности, регулярности, повторяемости событий с
- 15. 1.3. Стадии и методы статистического исследования
- 16. Статистическое исследование количественной стороны общественных явлений проходит три стадии. 1. Сбор первичной статистической информации. На этой
- 17. 1.4. Задачи статистики
- 18. На каждом этапе развития перед статистикой встают специфические задачи, обусловленные характером самого этапа. В условиях рыночной
- 19. Особое внимание должно быть уделено совершенствованию методологии анализа важнейших пропорций: между производством и потреблением, потреблением и
- 20. Практическое решение этих задач призвана осуществлять система органов государственной статистики. Конкретные задачи определены: Гражданским кодексом Российской
- 21. В постановлении Правительства РФ от 30 июля 2004 г. отмечается, что Федеральная служба государственной статистики (далее
- 22. С целью реализации полномочий в установленной сфере деятельности Федеральная служба государственной статистики имеет право: запрашивать и
- 23. Федеральная служба государственной статистики http://www.fsgs.ru/
- 24. Тема 2. Массовые статистические наблюдения 2.1. Основные требования, предъявляемые к массовым статистическим наблюдениям 2.2.Основные организационные формы,
- 25. 2.1. Основные требования, предъявляемые к массовым статистическим наблюдениям Точность и достоверность. Полнота в отношении охвата данных:
- 26. 2.2.Основные организационные формы, виды и способы статистического наблюдения
- 27. В российской статистике используются три основные организационные формы статистического наблюдения: Статистическая отчетность (предприятий, организаций, учреждений и
- 28. В практике статистики различают регистры населения и регистры предприятий. Регистр населения - поименованный и регулярно актуализируемый
- 29. Виды статистического наблюдения классифицируются по следующим признакам: ■ времени регистрации фактов: непрерывное (текущее), периодическое и единовременное;
- 30. Способами статистического наблюдения являются непосредственное наблюдение (замер, подсчет); документальный учет фактов (необходимые сведения берутся из соответствующих
- 31. 2.3. Организационный план статистического наблюдения
- 33. 2.4. Ошибки статистического наблюдения
- 34. Ошибки регистрации - это отклонения между значением показателя, полученным в ходе статистического наблюдения, и фактическим, действительным
- 35. случайные и систематические (преднамеренные и непреднамеренные) случайные (оцениваются с помощью аппарата математической статистики) и систематические (нельзя
- 36. После получения статистических формуляров следует провести проверку полноты и качества собранных данных. Контроль полноты - это
- 37. Тема 3. Сводка и группировка статистических данных. Статистические таблицы
- 38. Программа сводки включает определение: групп и подгрупп; системы показателей; видов таблиц. С помощью метода группировок решаются
- 39. Группировка – это разбиение совокупности на группы, однородные по какому-либо признаку. Классификация – это узаконенная, общепринятая,
- 40. Для определения число групп с используется формула Стерджесса: n = 1 + 3,322 lgN, где n
- 46. Методы многомерной классификации. Кластерный анализ Claster (англ.) – группа элементов, характеризуемых каким-либо общим свойством Пример Провести
- 47. Расстояние между наблюдениями 1 и 2 (евклидово расстояние): Расстояние между кластерами по принципу "ближайшего соседа": 6
- 48. 1 2 3 4 5
- 49. Тема 4. Абсолютные и относительные величины
- 50. А. Абсолютные величины отражают физические размеры изучаемых статистикой процессов и явлений, а именно их массу, площадь,
- 51. 1. Относительная величина динамики (ОВД) - отношение уровня исследуемого процесса или явления за данный период времени
- 52. Пример 1
- 53. 2. Относительная величина расчетного задания (ОВРз) - отношение величины расчетного задания на период к достигнутой величине
- 54. ОВРз·ОВРвз=ОВД Пример 2
- 55. 4. Относительная величина структуры (ОВС) - соотношение структурных частей изучаемого объекта и их целого:
- 56. Пример 3 На основании данных примера 1 рассчитать относительные величины структуры
- 57. 5. Относительная величина координации (ОВК) - отношение одной части совокупности к другой части этой же совокупности:
- 58. Пример 4 На основании данных примера 1 рассчитать относительные величины координации
- 59. 6. Относительная величина интенсивности (ОВИ) характеризует степень распространения изучаемого процесса или явления и представляет собой отношение
- 60. Пример 5
- 61. 7. Относительная величина сравнения (ОВСр) - соотношение одного и того же абсолютного показателя, характеризующего разные объекты:
- 62. Пример 6
- 63. Тема 5. Анализ рядов распределения 5.1. Средние величины 5.2. Анализ вариации 5.3. Анализ формы кривой распределения
- 64. Основные стадии анализа рядов распределения: Оценка массового уровня признака с помощью расчета средних показателей. Оценка колеблемости
- 65. 5.1. Средние величины 5.1.1. Принципы применения средних величин 5.1.2. Классификация средних величин 5.1.3. Степенные средние 5.1.4.
- 66. 5.1.1. Принципы применения средних величин При определении средней в каждом конкретном случае нужно исходить из качественного
- 67. 5.1.2. Классификация средних величин
- 68. 5.1.3. Степенные средние
- 69. Простая средняя считается по несгруппированным данным: Взвешенная средняя считается по сгруппированным данным: =n
- 71. Если рассчитать все виды средних для одних и тех же исходных данных, то значения их окажутся
- 72. В отдельных случаях веса могут быть представлены не абсолютными величинами, а относительными (в % или долях
- 73. Пример 1 Средняя арифметическая взвешенная Средняя гармоническая взвешенная
- 74. Пример 2
- 75. Пример 3
- 76. Пример 4 Финансирование инвестиций за счет собственных средств по предприятиям АО за отчетный период характеризуются следующими
- 77. Пример 5 Портфель инвестора состоит из акций трех компаний. Их доходность равна соответственно 15, 18 и
- 78. Пример 6
- 79. Пример 7 Определить среднеквартальный коэффициент роста выпуска продукции. Простая геометрическая средняя
- 80. Пример 8 Определить среднегодовой темп роста душевого дохода в США в рассматриваемом периоде. Взвешенная геометрическая средняя
- 81. 5.1.4. Структурные средние
- 82. Мода (Мо) - наиболее часто встречающееся значение признака в совокупности.
- 83. Для дискретного ряда мода определяется по таблице или графику.
- 84. Для интервального ряда мода определяется в два этапа: определяется модальный интервал; уточняется значение моды внутри модального
- 86. 2. Медиана (Ме) – значение признака в середине ранжированного ряда. Определение медианы для несгруппированных данных
- 87. Для дискретного ряда медиана определяют путем накапливания частот с начала ряда до варианта, в котором сумма
- 88. Для интервального ряда медиана определяется в два этапа: определяется медианный интервал; уточняется значение медианы внутри медианного
- 90. Определение моды и медианы для вариационного ряда с неравными интервалами
- 91. xmin xmax Me Q3 Q2 Q1 50% 75% 25%
- 92. 5.2. Анализ вариации
- 93. Колеблемость отдельных значений характеризуют показатели вариации. Термин «вариация» произошел от латинского variatio - изменение, колеблемость, различие.
- 97. Простейшие свойства σ Если все частоты умножить или разделить на какое-либо постоянное число, то σ не
- 98. Чем меньше Vσ и σ, тем надежнее среднее. Условная граница однородности Vσ =33%.
- 99. Пример 1
- 100. Пример 2
- 101. Пример 3
- 102. Правило сложения дисперсий Если некоторая совокупность единиц делится на группы, то наряду с общей дисперсией могут
- 103. В математической статистике доказывается, что общая дисперсия равна: Средняя из групповых дисперсий Межгрупповая дисперсия
- 104. Пример 4
- 105. 5.3. Анализ формы кривой распределения
- 106. При построения кривой распределения выделяют два подхода: Прямой, который заключается в постепенном уменьшении величины интервалов и
- 107. Математическое выравнивание сводится к отысканию кривой распределения, которая отражает закономерность изменения плотности в чистом виде. Математической
- 108. Нормальное распределение Условие его возникновения: Если интересующий нас признак формируется под влиянием суммарного действия взаимонезависимых факторов,
- 109. Нормальное распределение Гаусса-Ляпунова выражается следующей формулой:
- 110. Заменив через , переходим к стандартной системе единиц, где начало отсчета , а единица измерения .
- 112. Выравнивание эмпирического ряда распределения по нормальной кривой осуществляется в следующей последовательности. 1. Определить центры интервалов в
- 115. Критерий Колмогорова Несовпадения между эмпирическим и теоретическим (по нормальному закону) рядами распределения обусловлены двумя причинами: расхождения
- 118. Асимметрия распределения Два варианта оценки степени асимметрии: Коэффициент асимметрии При левосторонней (отрицательной) асимметрии: При правосторонней (положительной)
- 120. 2.
- 122. Эксцесс Используется для характеристики островершинности кривой распределения. Определяется по формуле:
- 123. Нормальное распределение E=0, r=3 Острая вершина E>0, r>3 Плоская вершина E
- 126. Скачать презентацию