Статистика в процессе исследования своего объекта оперирует следующими основными категориями
1)Статис совокупность- множество единичных фактов обществ жизни схожих по одним признака и различных по другим (например признак проживания,соц статуса) 2) Единица статистической совокупности-переменчивый элемент стат совокупности обладающий некими свойствами, качествами, признаками,на основами чего он и включен в данную совокупность.
3)Статистический признак-это некое качество или особенность, свойственных единицы совокупности 4)Статистический показатель-это набор статистических величин, как правило рассчитанных по одним и тем же статистическим стандартам и связанных между собой ,который даёт полную всеторонюю характеристики объекту исследования
Статистические исследования состоит из 3 этапов:1)статистическое наблюдение
2)сводка и группировка классификация информации 3)расчет и анализ обобщающих статистики показателей .
8.закономерности и формы распределения.Закономерностями распределения называются закономерности изменения частот в вариационных рядах.Основная задача анализа вариационных рядов заключается в выявлении подлинной закономерности распределения путем исключения влияния второстепенных, случайных для данного распределения факторов.Если увеличить объем совокупности и уменьшить интервал в группах, то графическое изображение приближается к некоторой плавной кривой, которая называется кривой распределения.Кривая распределения - графическое изображение в виде непрерывной линии изменения частот в вариационном ряду, функционально связанного с изменением вариант.Теоретическая кривая распределения - кривая, выражающая общую закономерность данного типа распределения в чистом виде, исключающего влияние случайных для него факторов.Выяснение общего характера распределения предполагает оценку его однородности, а также расчет показателей асимметрии и эксцесса.При сравнительном изучении асимметрии нескольких распределений с разными единицами измерения вычисляется относительный показатель асимметрии:Его величина может быть положительной (для правосторонней асимметрии) и отрицательной (для левосторонней асимметрии).Применение данного показателя дает возможность определить не только величину асимметрии, но и проверить ее наличие в генеральной совокупности. Принято считать, что асимметрия выше 0,5 (независимо от знака) считается значительной. Если асимметрия меньше 0,25, она считается незначительной.
Любое реальное распределение можно изобразить схематически в виде кривой, воспроизводящей основные особенности данного распределения. Под кривой распределения понимается графическое изображение в виде непрерывной линии изменения частот, функционально связанных с изменением вариант.
Элементами распределения являются:
-варианта –частота В зависимости от вида кривых, изображающих распределение, выделяют несколько основных типов распределения: -одновершинные
-многовершинные К одновершинным относятся те, в которых один, обычно центральный вариант, имеет наибольшую частоту (плотность распределения). Частоты же остальных вариантов убывают по мере удаления от центрального. Если частоты убывают слева и справа от центрального значения одинаково, то такие распределения называются симметричными. Если частоты убывают слева и справа от центра распределения с разной скоростью, то такие распределения называют асимметричными.
Многовершинные распределения — это распределения, в которых несколько центров, т. е. такие, у которых несколько максимумов частот. Для однородных совокупностей, как правило, характерны одновершинные распределения.
Многовершинность распределения свидетельствует о неоднородности изучаемого явления. В этом случае необходимо произвести перегруппировку данных с целью выделения более однородных групп. В статистике широко используются различные виды теоретических распределений: распределение Стьюдента, Пуассона, нормальное распределение, хи-квадрат распределение, распределение Фишера, биномиальное (распределение Бернулли), равномерное распределение. Каждое из теоретических распределений имеет специфику и свою область применения в различных отраслях знаний.