Статистика

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



Реклама
В соцсетях
бесплатно скачать рефераты бесплатно скачать рефераты бесплатно скачать рефераты бесплатно скачать рефераты бесплатно скачать рефераты бесплатно скачать рефераты бесплатно скачать рефераты