рефераты бесплатно
 
Главная | Карта сайта
рефераты бесплатно
РАЗДЕЛЫ

рефераты бесплатно
ПАРТНЕРЫ

рефераты бесплатно
АЛФАВИТ
... А Б В Г Д Е Ж З И К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Э Ю Я

рефераты бесплатно
ПОИСК
Введите фамилию автора:


Cтатистика конспект

Cтатистика конспект

Тема 1: Предмет и метод статистики

1. Статистика как наука

2. Метод статистики

3. Методология статистики

4. Основные категории статистики

5. Основные задачи и направления реформирования государственной статистики

в Российской Федерации

История, пути и направления статистической науки

Термин "статистика" появился в середине 18 века. Означал

"государствоведение". Получил распространение в монастырях. Постепенно

приобрел собирательное значение.

С одной стороны, статистика – это совокупность числовых показателей,

характеризующих общественные явления и процессы (статистика труда,

статистика транспорта).

С другой – под статистикой понимается практическая деятельность по

сбору, обработке, анализу данных по различным направлениям общественной

жизни.

С третьей стороны, статистика – это итоги массового учета,

опубликованные в различных сборниках.

Наконец, в естественных науках статистикой называются методы и способы

оценки соответствия данных массового наблюдения математическим формулам.

Таким образом, статистика – это общественная наука, изучающая

количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с

их качественной стороной.

Ученые, внесшие вклад в развитие статистики

- Уильям Петти – основатель статистики. Его заслуга в том, что он

впервые применил числовой метод для анализа закономерностей

общественной жизни. Работа – "Политическая арифметика".

- Адольф Кетле – бельгийский статистик. Доказал, что даже кажущиеся

случайности общественной жизни обладают внутренней закомерностью и

необходимостью.

- К.Ф. Герман – русский статистик ("Всеобщая теория статистики").

- В.И. Ленин – теория группировок, теория статистического наблюдения.

- Целый ряд других ученых.

Предмет статистики

Статистика изучает количественно определенные качества массовых

социально-экономических явлений. 1

2 3

Существует несколько точек зрения на статистику как на науку:

1) Статистика – это универсальная наука, изучающая массовые явления

природы и общества.

2) Статистика – это методологическая наука, разрабатывающая методы

исследования для других наук.

3) Статистика – это общественная наука.

Явления общественной жизни – это сложное сочетание различных элементов.

- Общественные явления обладают вполне конкретными размерами.

- Общественным явлениям присущи определенные количественные

соотношения, и существуют они независимо от того, изучает ли их

статистика или нет.

Размеры и соотношения количества и качества отдельных явлений

статистика выражает при помощи определенных понятий, статистических

показателей. Числовое значение показателя, относящееся к определенному

месту и времени, называют величиной показателя.

Отрасли статистики

Общая теория статистики – это лишь фундамент. В любой своей части она

связана с другими науками.

|Общая теория статистики |

|Демог|Экономическая статистика |Стати|Медиц|Спорт|

|рафич| |стика|инска|ивная|

|еская| | |я | |

| | |образ|стати|стати|

|стати| |овани|стика|стика|

|стика| |я | | |

|2. |Крестьяне |– |– |– |– |

|3. |Служащие |– |– |– |– |

(2) Структурные группировки

Их задача – изучение состава отдельных типических групп при помощи

объединения единиц совокупности, близких друг к другу по величине

группировочного признака.

|№ |Количество посадочных |Количество |Число |Товарооборо|

|п/п|мест |столов |занятых |т на 1 |

| | | | |место |

|1. |до 25 |– |– |– |

|2. |16 – 50 |– |– |– |

|3. |51 – 70 |– |– |– |

|4. |71 – 100 |– |– |– |

(3) Аналитические группировки

Их задача – выявления влияния одних признаков на другие ( выявить связь

между социально-экономическими явлениями).

|№ |Группы магазинов |Число |Товарооборот |

|п/п|по числу рабочих мест |магазинов | |

| | | |на 1 |на 1 раб. |

| | | |работника |место |

|1. |до 5 |100 |12,0 |13,0 |

|2. |6 – 10 |50 |14,0 |16,0 |

|3. |11 – 15 |10 |15,0 |17,0 |

|4. |16 – 20 |4 |30,0 |39,0 |

|5. |21 – 25 |2 |31,0 |42,0 |

(4) Комбинационные группировки

В них производится разделение совокупности на группы по двум или более

признакам. При этом группы, образованные по одному признаку, разбиваются на

подгруппы по другому признаку.

Такие группировки дают возможность изучить структуру совокупности по

нескольким признакам одновременно.

|№ |Группы предприятий |Оплата |Пол |Количество |

|п/п|по объему основных |труда | |единиц |

| |фондов |в рублях | | |

|1. |до 200 |100 – 120 |М |– |

| | | |Ж |– |

| | |120 – 140 |М |– |

| | | |Ж |– |

| | |140 – 160 |М |– |

| | | |Ж |– |

|2. |200 – 400 |100 – 120 |М |– |

| | | |Ж |– |

| | |120 – 140 |М |– |

| | | |Ж |– |

| | |140 – 160 |М |– |

| | | |Ж |– |

|3. |400 – 600 |100 – 120 |М |– |

| | | |Ж |– |

| | |120 – 140 |М |– |

| | | |Ж |– |

| | |140 – 160 |М |– |

| | | |Ж |– |

|4. |600 – 800 |100 – 120 |М |– |

| | | |Ж |– |

| | |120 – 140 |М |– |

| | | |Ж |– |

| | |140 – 160 |М |– |

| | | |Ж |– |

Система группировок

Социально-экономический анализ предполагает использование системы

простых и комбинационных группировок.

Также очень часто прибегают к вторичной группировке – перегруппировка

уже сгруппированных данных. Вторичная группировка может быть проведена

методом простого укрупнения интервала.

Часто также используется процентная перегруппировка.

Ряды распределения

Рядами распределения называются группировки особого вида, при которых

по каждому признаку, группе признаков или классу признаков известны

численность единиц в группе либо удельный вес этой численности в общем

итоге.

Ряды распределения могут быть построены или по количественному, или по

атрибутивному признаку.

Ряды распределения, построенные по количественному признаку, называются

вариационными рядами. Ряд распределения может быть построен по непрерывно

варьирующему признаку (когда признак может принимать любые значения в

рамках какого-либо интервала) и по дискретно варьирующему признаку

(принимает строго определенные целочисленные значения).

Непрерывно варьирующий признак изображается графически при помощи

гистограммы. Дискретный же ряд распределения графически представляется в

виде полигона распределения.

Тема 4:Абсолютные и относительные величины

4.1 Абсолютные величины

4.2. Относительные величины

Абсолютные статистические величины

Абсолютные статистические величины показывают объем, размеры, уровни

различных социально-экономических явлений и процессов. Они отражают уровни

в физических мерах объема, веса и т.п. В общем, абсолютные статистические

величины – это именованные числа. Они всегда имеют определенную размерность

и единицы измерения. Последние определяют сущность абсолютной величины.

Типы абсолютных величин

1) Натуральные – такие единицы, которые отражают величину предметов,

вещей в физических мерах (вес, объем, площадь и т.д.).

2) Денежные (стоимостные) – используются для характеристики многих

экономических показателей в стоимостном выражении.

3) Трудовые – используются для определения затрат труда (человеко-час,

человеко-день)

4) Условно-натуральные –единицы, которые используются для сведения

воедино нескольких разновидностей потребительных стоимостей (т.у.т =

29,3 МДж/кг; мыло 40 % жирности).

Виды абсолютных величин

- Индивидуальные – отражают размеры количественных признаков у

отдельных единиц изучаемой совокупности.

- Общие – выражают размеры, величину количественных признаков у всей

изучаемой совокупности в целом.

Абсолютные величины отражают наличие тех или иных ресурсов, это основа

материального учета. Они наиболее объективно отражают развитие экономики.

Абсолютные величины являются основой для расчета разных относительных

статистических показателей.

Относительные статистические величины

Относительные статистические величины выражают количественные

соотношения между явлениями общественной жизни, они получаются в результате

деления одной абсолютной величины на другую.

Знаменатель (основание сравнения, база) – это величина, с которой

производится сравнение.

Сравниваемая (отчетная, текущая) величина – это величина, которая

сравнивается.

Относительная величина показывает, во сколько раз сравниваемая величина

больше или меньше базисной или какую долю первая составляет по отношению ко

второй. В ряде случае относительная величина показывает, сколько единиц

одной величины приходится на единицу другой.

Важное свойство – относительная величина абстрагирует различия

абсолютных величин и позволяет сравнивать такие явления, абсолютные размеры

которых непосредственно несопоставимы.

Форма выражения относительных величин

В результате сопоставления одноименных абсолютных величин получают

неименованные относительные величины. Они могут выражаться в виде долей,

кратных соотношений, процентных соотношений, в виде промилле и т.д.

Результатом сопоставления разноименных величин являются именованные

относительные величины. Их название образуется сочетанием сравниваемой и

базисной абсолютных величин.

Выбор формы зависит от характера аналитической задачи, которая состоит

в том, чтобы с наибольшей ясностью выразить соотношение.

Виды относительных величин

Все применяемые на практике относительные статистические величины

подразделяются на следующие виды.

Относительная величина динамики

Достигнутый показатель / базисный показатель.

Относительная величина планового задания

Плановый показатель / базисный показатель.

Относительная величина выполнения плана

Достигнутый показатель / плановый показатель.

Относительная величина структуры

Отношение частей и целого.

Относительная величина координации

Соотношение частей целого между собой.

Относительная величина интенсивности

Характеризует распределение явления в определенной среде (насыщенность

каким-либо явлением). Это всегда соотношение разноименных величин.

Относительная величина уровня социально-экономического явления

Характеризует размеры производства различных видов продукции на душу

населения.

Относительная величина сравнения

Представляет собой отношение одноименных величин, относящихся к

различным объектам.

Тема 5: Средние величины и показатели вариации

5.1 Понятие о средних величинах

5.2. Виды средних и способы их вычисления

5.3 Показатели вариации

Большое распространение в статистике имеют средние величины. Средние

величины характеризуют качественные показатели коммерческой деятельности:

издержки обращения, прибыль, рентабельность и др.

Средняя - это один из распространенных приемов обобщений. Правильное

понимание сущности средней определяет ее особую значимость в условиях

рыночной экономики, когда средняя через единичное и случайное позволяет

выявить общее и необходимое, выявить тенденцию закономерностей

экономического развития.

Средняя величина - это обобщающие показатели, в которых находят

выражение действия общих условий, закономерностей изучаемого явления.

Статистические средние рассчитываются на основе массовых данных

правильно статистически организованного массового наблюдения (сплошного и

выборочного). Однако статистическая средняя будет объективна и типична,

если она рассчитывается по массовым данным для качественно однородной

совокупности (массовых явлений). Например, если рассчитывать среднюю

заработную плату в кооперативах и на госпредприятиях, а результат

распространить на всю совокупность, то средняя фиктивна, так как рассчитана

по неоднородной совокупности, и такая средняя теряет всякий смысл.

При помощи средней происходит как бы сглаживание различий в величине

признака, которые возникают по тем или иным причинам у отдельных единиц

наблюдения.

Например, средняя выработка продавца зависит от многих причин:

квалификации, стажа, возраста, формы обслуживания, здоровья и т.д.

Средняя выработка отражает общее свойство всей совокупности.

Средняя величина является отражением значений изучаемого признака,

следовательно, измеряется в той же размерности, что и этот признак.

Каждая средняя величина характеризует изучаемую совокупность по какому-

либо одному признаку. Чтобы получить полное и всестороннее

представление об изучаемой совокупности по ряду существенных признаков, в

целом необходимо располагать системой средних величин, которые могут

описать явление с разных сторон.

Существуют различные средние:

средняя арифметическая;

средняя геометрическая;

средняя гармоническая;

средняя квадратическая;

средняя хронологическая.

Рассмотрим некоторые виды средних, которые наиболее часто используются в

статистике.

Средняя арифметическая

Средняя арифметическая простая (невзвешенная) равна сумме отдельных

значений признака, деленной на число этих значений.

Отдельные значения признака называют вариантами и обозначают через х

([pic]); число единиц совокупности обозначают через n, среднее значение

признака - через [pic]. Следовательно, средняя арифметическая простая

равна:

[pic]

По данным дискретного ряда распределения видно, что одни и те же

значения признака (варианты) повторяются несколько раз. Так, варианта х

встречается в совокупности 2 раза, а варианта х-16 раз и т.д.

Число одинаковых значений признака в рядах распределения называется

частотой или весом и обозначается символом n.

Вычислим среднюю заработную плату одного рабочего [pic] в руб.:

[pic]

Фонд заработной платы по каждой группе рабочих равен произведению

варианты на частоту, а сумма этих произведений дает общий фонд заработной

платы всех рабочих.

В соответствии с этим, расчеты можно представить в общем виде:

[pic]

[pic]

Полученная формула называется средней арифметической взвешенной.

Статистический материал в результате обработки может быть представлен

не только в виде дискретных рядов распределения, но и в виде

интервальных вариационных рядов с закрытыми или открытыми интервалами.

Исчисление средней по сгруппированным данным производится по формуле

средней арифметической взвешенной:

В практике экономической статистики иногда приходится исчислять среднюю

по групповым средним или по средним отдельных частей совокупности (частным

средним). В таких случаях за варианты (х) принимаются групповые или частные

средние, на основании которых исчисляется общая средняя как обычная средняя

арифметическая взвешенная.

Пример 5.

Основные свойства средней арифметической.

Средняя арифметическая обладает рядом свойств:

1. От уменьшения или увеличения частот каждого значения признака х в п

раз величина средней арифметической не изменится.

Если все частоты разделить или умножить на какое-либо число, то величина

средней не изменится.

2. Общий множитель индивидуальных значений признака может быть вынесен

за знак средней:

[pic]

3. Средняя суммы (разности) двух или нескольких величин равна сумме

(разности) их средних:

[pic]

4. Если х = с, где с - постоянная величина, то [pic].

5. Сумма отклонений значений признака Х от средней арифметической х равна

нулю:

[pic]

Средняя гармоническая.

Наряду со средней арифметической, в статистике применяется средняя

гармоническая величина, обратная средней арифметической из обратных

значений признака. Как и средняя арифметическая, она может быть простой и

взвешенной.

Мода.

Характеристиками вариационных рядов, наряду со средними, являются мода и

медиана.

Мода - это величина признака (варианта), наиболее часто повторяющаяся в

изучаемой совокупности. Для дискретных рядов распределения модой будет

значение варианта с наибольшей частотой.

Для интервальных рядов распределения с равными интервалами мода

определяется по формуле:

[pic]

где [pic] - начальное значение интервала, содержащего моду;

[pic] - величина модального интервала;

[pic] - частота модального интервала;

[pic] - частота интервала, предшествующего модальному;

[pic] - частота интервала, следующего за модальным.

Медиана

Медиана - это варианта, расположенная в середине вариационного ряда.

Если ряд распределения дискретный и имеет нечетное число членов, то

медианой будет варианта, находящаяся в середине упорядоченного ряда

(упорядоченный ряд - это расположение единиц совокупности в возрастающем

или убывающем порядке).

Показатели вариации

Различие индивидуальных значений признака внутри изучаемой

совокупности в статистике называется вариацией признака.

Она возникает в результате того, что его индивидуальные значения

складываются под совокупным влиянием разнообразных факторов, которые по-

разному сочетаются в каждом отдельном случае.

Средняя величина — это абстрактная, обобщающая характеристика

признака изучаемой совокупности, но она не показывает строения

совокупности, которое весьма существенно для ее познания. Средняя величина

не дает представления о том, как отдельные значения изучаемого признака

группируются вокруг средней, сосредоточены ли они вблизи или значительно

отклоняются от нее. В некоторых случаях отдельные значения признака

близко примыкают к средней арифметической и мало от нее отличаются. В таких

случаях средняя хорошо представляет всю совокупность.

В других, наоборот, отдельные значения совокупности далеко отстают от

средней, и средняя плохо представляет всю совокупность.

Колеблемость отдельных значений характеризуют показатели вариации.

Термин "вариация" произошел от латинского variatio –“изменение,

колеблемость, различие”. Однако не всякие различия принято называть

вариацией. Под вариацией в статистике понимают такие количественные

изменения величины исследуемого признака в пределах однородной

совокупности, которые обусловлены перекрещивающимся влиянием действия

различных факторов. Различают вариацию признака: случайную и

систематическую.

Анализ систематической вариации позволяет оценить степень зависимости

изменений в изучаемом признаке от определяющих ее факторов. Например,

изучая силу и характер вариации в выделяемой совокупности, можно оценить,

насколько однородной является данная совокупность в количественном, а

иногда и качественном отношении, а следовательно, насколько характерной

является исчисленная средняя величина. Степень близости данных отдельных

единиц хi к средней измеряется рядом абсолютных, средних и относительных

показателей.

Абсолютные и средние показатели вариации

и способы их расчета.

Для характеристики совокупностей и исчисленных величин важно

знать, какая вариация изучаемого признака скрывается за средним.

Для характеристики колеблемости признака используется ряд показателей.

Наиболее простой из них - размах вариации.

Размах вариации - это разность между наибольшим ([pic]) и наименьшим

([pic]) значениями вариантов.

[pic]

Чтобы дать обобщающую характеристику распределению отклонений,

исчисляют среднее линейное отклонение d, которое учитывает различие всех

единиц изучаемой совокупности.

Страницы: 1, 2, 3, 4


рефераты бесплатно
НОВОСТИ рефераты бесплатно
рефераты бесплатно
ВХОД рефераты бесплатно
Логин:
Пароль:
регистрация
забыли пароль?

рефераты бесплатно    
рефераты бесплатно
ТЕГИ рефераты бесплатно

Рефераты бесплатно, реферат бесплатно, сочинения, курсовые работы, реферат, доклады, рефераты, рефераты скачать, рефераты на тему, курсовые, дипломы, научные работы и многое другое.


Copyright © 2012 г.
При использовании материалов - ссылка на сайт обязательна.