Статистика
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:
1. совокупность числовых или цифровых данных характеризующих разные стороны
жизни государства (экономическую, политическую жизнь общества),
2. отрасль знаний имеющую свои принципы и методы,
3. 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:
1. Переход от отраслевого принципа сбора информации к статистики
предприятия. Статистика предприятия дает достаточную информацию для
взаимосвязанного анализа функционирования рынков труда, капитала, товаров
и услуг.
2. Переход на качественно новые международные стандарты в области
статистики цен, занятости, стоимости рабочей силы и уровня жизни
населения.
3. Создана основа для широкого применения разнообразных математических и
статистических методов для расчетов и контроля надежности статистических
данных.
4. 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:
1. простую сводку,
2. 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:
1. выделение группового признака,
2. определение числа групп и интервалов,
3. обоснование системных показателей по группам,
4. построение рядов распределения и статистических таблиц.
Виды статистических группировок:
1. типологические группировки (группы промышленных предприятий по формам
собственности в 1995 г.)
2. структурные группировки (все принимается за 100%)
3. 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:
1. простая (по одному признаку),
2. комбинированная или комбинационная (по двум и более признакам),
3. 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
(= ((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 0,5(, то совокупность разбивается на 12 групп, если
величина интервала 2/3( или ( - 9 или 6 групп.
Интервалы:
1. равные,
2. не равные,
3. открытые,
4. закрытые,
5. прогрессивно убывающие,
6. прогрессивно возрастающие,
7. 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:
1. первичный ряд,
2. ранжированный ряд (возрастающий или убывающий),
3. атрибутивный (по признаку),
4. вариационные (количественный признак)
e. дискретный (варианты имеют значения целых чисел. Например, число членов
семьи - 2,3, 4,5 и т.д.)
f. интервальный (значения вариант даются в виде интервалов. Например,
размер зарплаты 100-200, 200-300 и т.д.)
Элементы ряда распределяются:
1. варианты или значения признака по которым строятся распределения,
2. частота - число повторений вариантов,
3. частость - удельный вес числа единиц каждой группы в итоге.
При обработке материалов полученной группировки мы строит графики:
1. интервальные ряды - в виде полигона распределения,
2. 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:
1. простая таблица (перечневая, хронологическая, территориальная),
2. групповая таблица по одному признаку,
3. 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.
( - отсутствие данных, --- - не располагаем данными.
Анализ таблиц:
1. структурный,
2. 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:
1. диаграммы сравнения,
2. структурные диаграммы (круговые),
3. диаграммы динамики,
4. статистические карты.
Основные правила составления и оформления статистических таблиц:
1. Таблица должна быть по возможности небольшой по размерам, т.к. краткую
таблицу легче проанализировать. Иногда целесообразнее построить 2-3
небольшие таблицы, чем одну большую.
2. 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.
3. 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».
4. 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.).
5. 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.
6. 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».
7. Если приводятся не только отчетные данные, но и расчетные данные, то
целесообразно сделать об этом оговорку в таблице или в примечании к ней.
8. 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 %(
Коэффициент рождаемости Кр=8,8%( на 1000 чел. - рождается 8 чел.
Если В=10000 ОВ - %(( - продецимилли в здравоохранении и образовании.
Численность врачей в 1996 г. 43 %(( - 43 врача на 10000 населения.
Виды относительных величин:
1. относительная величина структуры - относительная доля (удельный вес)
части в целом, выраженная в процентах.
2. 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.
3. 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.
4. относительная величина коорд. - это отношение части к части. ППП -
промышленно-производственный персонал, ППП - рабочие.
5. 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.
6. относительная величина выполнения задания - отношение фактических данных
к заданному заданию.
Основы использования абсолютных и относительных величин:
1. предварительное теоретическое обоснование изучаемых показателей,
2. обеспечение сопоставимости данных по методологии территории и времени,
3. относительную величину необходимо применять в совокупности с абсолютными
величинами (особенно в динамике),
4. 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:
1. расчет надо вести для однородной, однокачественной совокупности,
2. общие средние необходимо дополнить групповыми средними и индивидуальными
величинами,
3. совокупность для расчета средних должна быть достаточно велика min - 20-
30 единиц.
4. необходимо правильно выбрать единицу совокупности для расчета средних.
7. Виды средних и способы расчета.
Виды средних.
Средние относятся к классу степенных средних.
Xcp= (((xm)/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=(Zq/(q, где q - сумма всей продукции
Среднее арифметическое и гармоническое наиболее часто применяется для
расчета обобщающих показателей.
Средняя арифметическая простая xcp=(x/n
Средняя арифметическая взвешенная xcp=(x*f/(f, где f - частота
встречаемости
Средняя гармоническая простая xcp=n/((1/x)
Средняя гармоническая взвешенная xcp=(M/((M*(1/x)); M=x*f
Средняя квадратическая простая xcp=(((x2)/n)1/2
Средняя квадратическая взвешенная xcp=(((x2*f)/(f)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.
1. размах в вариации R=xmax-xmin - для выявления не типичных единиц.
2. среднее линейное отклонение - это среднее арифметическое из абсолютных
отклонений индивидуальных значений от их среднего значения.
Для не сгруппированных данных dср=((x-xср(/n (1)
для сгруппированных данных dср=((x-xср(*f/(f (2),
применяется редко т.к. не учитывает знак.
3. Дисперсия или средний квадрат отклонений
(2=((x-xcp)2/n (1); (2=((x-xcp)2*f/(f (2)
применяется в выборочных наблюдениях
4. Среднее квадратическое отклонение
(=((2)1/2, используется в экономическом анализе. Дает абсолютную меру
вариации признака и выражается в тех единицах в которых выражается
среднее.
5. Коэффициент вариации
V=((/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((40% - однородная совокупность)
9. Коэффициент однородности
Коднород.= 100 - V
Математические свойства дисперсии.
Дисперсия - разность между среднем квадратом значения признака и квадратом
среднего значения признака.
(2=x2cp-(xcp)2=(x2*f/(f - ((x*f/(f)2=((x-xcp2)f/(f
При анализе социально-экономических явлений бывает важно выделить какие-
либо основные факторы, которые влияют на вариацию признака. Выделение и
Страницы: 1, 2