Помощничек
Главная | Обратная связь


Археология
Архитектура
Астрономия
Аудит
Биология
Ботаника
Бухгалтерский учёт
Войное дело
Генетика
География
Геология
Дизайн
Искусство
История
Кино
Кулинария
Культура
Литература
Математика
Медицина
Металлургия
Мифология
Музыка
Психология
Религия
Спорт
Строительство
Техника
Транспорт
Туризм
Усадьба
Физика
Фотография
Химия
Экология
Электричество
Электроника
Энергетика

Предмед и метод статистики



На современном этапе цивилизации развития под статистикой понимают:

1)массив числовой и отребутивной информации;

2) область человеческой деятельности;

3)наука

Статистика- это наука исследующая массовых явлений и процессов общественной жизни неразрывной связи с их качественной стороной в конкретных условиях сеста и времени на основе специально разработанной научной методологии

Предметом статистики являются колич сторона сложных массовых явлений и процессов

К методам статистики относят

1)Метод сводки и группировки

2)таблично-графический

3)метод относительных и средних величин

4)показатели вариации изменчивости

5)ряды динамики

6)индексный метод

7)анализ взаимосвязи

8)метод явлений и процессов

2.Эмпирическое корреляционное отношение: смысл и способы расчета.Эмпирическое корреляционное отношение измеряет, какую часть общей колеблемости результативного признака вызывает изучаемый фактор. Этот показатель принимает значения в интервале [0,1]: чем ближе к 1, тем теснее связь, и наоборот. Для изучения влияния нескольких факторов на результат проводится многофакторная аналитическая группировка. Она строится как комбинационная группировка по признакам-факторам, и для каждой подгруппы рассчитывается среднее значение результативного признака.

Эта группировка позволяет проследить колеблемость прибыли под влиянием двух факторов. Конечно, уверенность нашего заключения е, том, что прибыль изменяется от группы к группе именно за счет изменений запаса оборотных средств и скорости их обращения, зависит от того, насколько обеспечено погашение влияния прочих факторов, т.е. от числа единиц в подгруппах (Ид). В данном примере наполненность групп недостаточна для того, чтобы выявить «чистое» влияние изучаемых факторов. Многофакторная аналитическая группировка — очень гибкий прием изучения связей. Она позволяет уловить влияние факторов на результат с изменением условий (закреплением прочих факторов на разных уровнях). Однако при всех отмеченных плюсах этот метод имеет огромный минус - дробление совокупности, в результате чего выделяются подгруппы с малым числом единиц. В этом случае средние значения результативного признака неустойчивы, не достигается погашение прочих факторов, соответственно, ненадежными становятся и показатели связи. Но если совокупность большого объема и распределение признаков-факторов не являются крайне асимметричными, этот метод, как никакой другой, позволяет получить много информации об отношениях между переменными. В какой-то мере избежать дробления данных и при этом получить «чистые» характеристики связей между переменными позволяет применение метода стандартизации распределений в комбинационной таблице. Если в группах по одной переменной, скажем, по г в табл. 6.7, распределение по другой переменной х принять стандартным и на его основе рассчитать групповые средние величины результативного признака, то они будут отличаться за счет принадлежности к разным группам по признаку z при элиминировании признака х. В качестве стандартного применяется распределение в целом по совокупности.

3.Классификация статист.признаков.Единицы совокупности обладают определенными свойствами, качествами. Эти свойствапринято называть признаками. Например, признаки человека: возраст, образование, занятие,рост, вес, семейное положение и т.д.; признаки предприятия: форма собственности,специализация (отрасль), численность работников, величина уставного фонда, экономическаяэффективность его деятельности и т. Д.

Основная классификация
по характеру ихвыражения по способуизмерения по отношению кхарактеризуемомуобъекту по характерувариации по отношению ковремени
1. Описательные 1. Первичные илиучитываемые 1. Прямые(непосредственные) 1. Альтернативные 1. Моментные
2. Количественные 2. Вторичные илирасчетные 2. Косвенные 2. Дискретные 2. Интервальные
      3. Непрерывные  

Признаки различаются способами их измерения и другими особенностями, влияющими на приемыстатистического изучения. Это дает основание для классификации признаков (табл. 1.2). Описательные признаки выражаются словесно: национальность человека, разновидность почв,материал стен здания. Описательные признаки подразделяются на номинальные и порядковые.Эти термины взяты из теории измерений. Отличия между ними в том, что номинальные этоописательные признаки, по которым нельзя ранжировать данные, а порядковые это признаки,по которым можно ранжировать, упорядочивать данные. Например, пользуясь оценкамиэкспертов, ранжируют фигуристов по технике и артистичности исполнения программы илиработников по мастерству и т. д.Количественные признаки выражены числами. Они играют преобладающую роль в статистике.Таковы возраст человека, площадь пашни, заработная плата рабочих, население города, доходкооператива и т. д.Первичные признаки характеризуют единицу совокупности в целом. Это абсолютные величины.Они могут быть измерены, сосчитаны, взвешены и существуют сами по себе, независимо от ихстатистического изучения. Например, площадь пашни, мощность двигателей на предприятии,численность населения города, число автомобилей, произведенных в стране.

Вторичные, или расчетные, признаки не измеряются непосредственно, а рассчитываются. Ониявляются продуктами человеческого сознания, результатом познания изучаемого объекта.Например, себестоимость единицы продукции, производительность труда, рентабельность,урожайность и т. п. Вторичные признаки представляют собой соотношения первичныхпризнаков: деление объема выпущенной продукции на численность работников даетпоказатель производительности труда; деление суммы затрат на произведенную продукцию начисло единиц данной продукции дает себестоимость и т. д. Несмотря на расчетный характерпризнаков, они тоже имеют объективный характер. Процесс познания есть отражениеобъективных свойств явлений и процессов, и расчеты, статистические методы познанияявляются таким же необходимым средством отражения объективных свойств совокупности, какизмерение, взвешивание. Вторичный не означает второстепенный. Термин определяет толькопуть познания: сначала надо измерить значения первичных признаков, а уже потом, во вторуюочередь, на основе первичных признаков рассчитать значения вторичных.

Прямые (непосредственные) признаки - это свойства, непосредственно присущие тому объекту,который ими характеризуется.Таковы возраст человека, поголовье коров на ферме, объем продукции завода, численность егорабочих.Косвенные признаки являются свойствами, присущими не самому объекту, а другимсовокупностям, относящимся к объекту, входящим в него. Например, продуктивность коров каккосвенный признак фермы. Хотя продуктивность не фермы, а коров это их прямой признак, новедь продуктивность характеризует и ферму, которой принадлежат эти коровы (или дажецелую область). Такова и оплата труда рабочих по отношению к заводу. Это косвенныйпризнак завода, но очень важный для того, кто собирается поступать на работу и выбираетпредприятие.

Практически деление признаков на прямые и косвенные совпадает с их делением на первичныеи вторичные. Признаки различаются в статистике и по характеру их вариации, т.е. поразличиям их значений у разных единиц совокупности. Выделяются альтернативные признаки,которые могут принимать только два значения. Таковыми являются признаки обладания илинеобладания чемто. Например, все садовые участки по признаку наличия посадок вишни можноразделить на имеющие посадки вишни и не имеющие их. Альтернативным признаком являютсяпол человека, место проживания (город, село), двигатель трактора (гусеничный или колесный).К дискретным относятся количественные признаки, которые могут принимать толькоотдельные значения, без промежуточных значений между ними. Дискретные признаки, какправило, целочисленные. Это число членов семьи, количество этажей здания, комнат вквартире.Непрерывные, точнее, непрерывно варьирующие признаки способны принимать любыезначения, конечно, в определенных границах. К непрерывным относятся расчетные вторичныепризнаки. Ведь их значения результат деления, а оно может приводить к любым числам целым, дробным, иррациональным. На практике значения непрерывных признаков округляют сконечной степенью точности, так что они становятся квазидискретными. С другой стороны,дискретные по существу признаки, например число работников предприятия на 1 января,поголовье коров на ту же дату, имеют такое громадное число возможных значений, что напрактике статистика вынуждена обращаться с ними, как с квазинепрерывными. Об этом будетсказано в главах 5 и 6 при обсуждении метода группировок.Моментные признаки характеризуют изучаемый объект в какойто момент времени,установленный планом статистического исследования. Они существуют на любой моментвремени и характеризуют наличие чеголибо: численность населения, стоимость фондов,количество скота, размеры жилой площади.К интервальным относятся признаки, характеризующие результаты процессов. Поэтому ихзначения могут возникать только за интервал времени: год, месяц, сутки, но не на моментвремени. Таковы число родившихся, умерших, объем промышленной продукции, надой молока,сумма полученной прибыли. Различие между моментными и интервальными признакамисущественно при изучении динамики . Единицы измерения моментных признаков относятся только к характеризуемым ими свойствамобъектов, а единицы измерения интервальных признаков содержат еще и указание тогоотрезка времени, за который определено значение признака.

4.Центры распределения:смысл и способы расчета. Показатели положения центра распределения. К ним относятся степенная средняя в виде средней арифметической и структурные средние – мода и медиана. Средняя арфметическая для дискретного ряда распределения рассчитывается по формуле: гдеχi- варианты значений признака, ni- частота повторения данного признака. В интервальном вариационном ряду средняя арифметическая определяется по ф рмуле: гдеbi - середина соответствующего интервала. В отличие от средней арифметической, рассчитываемой на основе всех вариант, мода и медиана характеризует значение признака у статистической единице, занимающей определенное положение в вариационном ряду. Медиана (Me) - значение признака у статистической единицы, стоящей в середине ранжированного ряда и делящей совокупность на две равные по численности части. Мода (Mo) - наиболее часто встречаемое значение признак в совокупности. Мода широко используется в статистической практике при изучении покупательского спроса, регистрации цен и др. Для дискретных вариационных рядов Mo и Me выбираются в соответствии с определениями: мода - как значение признака с наибольшей частотой ni : положение медианы при нечетном объеме совокупности определяется ее номером , где N – объем статистической совокупности. При четном объеме ряда медиана равна средней из двух вариантов, находящихся в середине ряда. Медиану используют как наиболее надежный показатель типичного значения неоднородной совокупности, так как она нечувствительна к крайним значениям признака, которые могут значительно отличаться от основного массива его значений.Мода определяется следующим образом: • По максимальному значению частоты определяется интервал, в котором находится значение моды. Он называется модальным. • Внутри модального интервала значение моды вычисляется по формуле: где x - нижняя граница модального интервала, a - ширина модального интервала, nMo , nMo−1 , nMo+1 - соответственно частоты модального, предмодального (предшествующего модальному) и постмодального (следующего за модальным) интервалов. Для расчета медианы в интервальных рядах используется следующий подход: • По накопленным частотам находится медианный интервал. Медианным называется интервал, содержащий центральную единицу. • Внутри медианного интервала значение Me определяется по формуле:

где x - нижняя граница медианного интервала, a -ширина медианного интервала, N – объем статистической совокупности, NMe−1 - накопленная частота предмедианного интервала, nMe - частота медианного интервала. В неравноинтервальных рядах при вычислении Mo используется другая частотная характеристика – абсолютная плотность распределения:

где ϕ Mo - абсолютная плотность распределения модального

интервала, ϕ Mo−1 - абсолютная плотность распределения предмодального

интервала, ϕ Mo+1 - абсолютная плотность распределения послемодального

интервала.

5.стат.совокупность, ее границы и характерные особенности.Статистическая совокупность – множество существующих во времени и пространстве варьирующих явлений, однокачественных (однородных) по определенному признаку. Это может быть совокупность жителей Санкт-Петербурга, совокупность студентов ИТМО, и т.д.

Статистическая совокупность является объектом статистического изучения.

Предложенное определение статистической совокупности позволяет

выделить основные её свойства:

• Неразложимость – частичное возникновение или частичное

исчезновение элементов статистической совокупности не разрушаёт её

качественной основы, все её качественные характеристики сохраняются. Студенты ИТМО как статистическая совокупность не изменит своей качественной характеристики независимо оттого, что часть студентов

(выпускники) ежегодно покидают ИТМО, и часть (первокурсники) вливается

в их состав. • Статистическая совокупность всегда однородна хотя бы по одному признаку. Все элементы статистической совокупности обладают хотя бы одним общим свойством. Однако, общее не означают одинакового.

Значения общего признака у разных единиц совокупности, как правило,

отличаются друг от друга. Однородность статистической совокупности

устанавливается в каждом конкретном статистическом исследовании в

соответствии с его целями и задачами.

• Важнейшим свойством статистической совокупности является вариация - количественное изменение значения статистического признака при

переходе от одного ее элемента к другому. Если значения признака у всех

элементов одинаково, нет смысла в изучении всей статистической

совокупности, достаточно рассмотреть лишь один её элемент, чтобы

получить знание обо всем явлении. Вариация возникает под воздействием

определённого комплекса условий и причин. Статистика не занимается

выявлением и выяснением этих причин. Этим занимаются специальные

экономические дисциплины, а статистика количественно оценивает

воздействие каждой причины на вариацию конкретного признака, что

позволяет учитывать указанное воздействие при принятии управленческих решений различного уровня. Все статистические совокупности можно разделить на следующие

группы: - созданные самой жизнью и образующие единство вне зависимости от

того подвергаются они статистическому исследованию или нет (статистические совокупности работников предприятия, статистические совокупности промышленных предприятий Санкт-Петербурга и т.д.). Это реально существующие статистические совокупности, они имеют

определённый конкретный размер.

- образованные специально для целей статистического исследования

(совокупность покупателей определённого товара в маркетинговых

исследованиях) - стохастические совокупности (гипотетические множества) – мысленные, нереальные, предполагаемые совокупности (совокупность небесных тел в галактике; совокупность бесконечно большого числа бросаний монеты, падающей “орлом” либо “решкой”).

 




Поиск по сайту:

©2015-2020 studopedya.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.