- •1. Зарождение и формирование статистики. Предмет, метод, совершенствование.
- •2. Виды дисперсий, методика их расчета и условия применения в экономико-статистическом анализе
- •3 Дисперсии количественного признака:
- •3. Предмет статистической науки. Основные стат. Категории. Задачи статистики на совр. Этапе разв.
- •4. Статистическая сводка материалов наблюдения, её значение и задачи в исследовании коммерческой деятельности. Программа разработки первичных данных статистического наблюдения. Этапы сводки.
- •5. Статистические методы изучения связей в торговле. Корреляционно-регрессионный анализ статистической связи социально-экономических явлений.
- •6. Основные виды несплошного наблюдения, их значение в новых условиях коммерческой деятельности.
- •7. Виды и формы связей, изучаемых в статистике. Задачи статистического изучения связи в торговле.
- •9. Условия применения выборочного метода в торговле. Этапы выборочного исследования.
- •10. Общая тенденция (тренд) ряда динамики. Стат. Методы выявления и мат. Оценки тренда основные модели общей тенденции рд.
- •13. Виды средних величин, условия их применения в экономическом анализе.
- •2. Сумма X(I)`*f(I)/ сумма f(I) – для интервального ряда распределения.
- •15. Виды абсолютных и относительных величин, их природа, познавательные свойства и условия применения в экономико-статистическом анализе.
- •16. Статистические таблицы, их виды и значение в изложении результата статистической сводки. Основные правила построения статистических таблиц.
- •18. Сезонные колебания в торговле, статистические методы выявления и математической оценки сезонной волны.
- •19 Индексный метод изучения динамики среднего уровня
- •21. Индексы физического объемы товарной массы, способы их вычисления, условия применения в экономическом анализе.
- •23. Индивидуальные и агрегатные индексы, их взаимосвязь и применение в анализе коммерч-й деят-ти.
- •24. Ошибки наблюдения и меры по обеспечению надежности статистической информации.
- •25.Индексы цен, их экономическое содержание. Способы определения суммы экономического эффекта от изменения цены.
- •27. Ошибки выборочного наблюдения. О пределение необходимой численности выборки.
- •28 Понятие о статистических индексах, их значение и задачи в изучении коммерческой деятельности.
- •30. Виды статистических наблюдений. Понятие о выборочном методе исследования, его значение и задачи.
- •32. Основные задачи и условия применения корреляционно-регрессионного метода анализа стат. Связей соц.-эк-х явлений. Использование эвм для корреляционно-регрессионного анализа.
- •34. Метод статистичесгруппировок при изучении соц-эк-х явлений. Задачи этого метода при сборе и обр-ке стат. Информации.
- •37. Обобщающие характеристики генеральной и выборочной совокупности. Способы отбора единиц из генеральной совокупности.
- •40. Современная организация статистики в россии.
- •44. Малая выборка. Практика применения малой выборки в коммерческой деятельности.
- •46. Программно-методологические вопросы статистического наблюдения.
- •48. Статистические ряды распределения. Виды рядов распределения. Графическое изображение рядов распределения.
- •49. Международные статистические организации. Статистика в оон.
- •Статистические органы (службы) системы оон
- •Международные организации
- •Комитет по статистике стран снг
- •50. Способы отбора единиц из генеральной совокупности.
- •53 Понятие статистической таблицы. Виды таблиц по характеру подлежащего. Основные правила построения таблиц.
- •55. Понятие о статистических показателях, их значение и основные функции в экономико-статистическом исследовании. К лассификация статистических показателей.
13. Виды средних величин, условия их применения в экономическом анализе.
Средние величины – обобщающие показатели, в которых находят выражение действие общих условий, закономерность изучаемого явления.
При помощи средних происходит сглаживание различий в величине признака, которые возникают по тем или иным причинам у отдельных единиц наблюдения. Средние имеют те же единицы измерения, что и признаки, по которым они вычисляются.
Виды средних величин:
- средняя арифметическая
- средняя гармоническая
- средняя агрегатная
- средняя квадратическая
- средняя геометрическая
- средняя хронометрическая
- структурные средние величины
Главная задача, перед проведением расчетов – выбор подходящей формулы из множества имеющихся. Формулы выбираются после тщательного изучения располагаемой информации.
Если надо вычислить среднюю не по абсолютным пок-ям, то следует найти «исходное соотношение средней» - записать формулу, по которой вычисляется данный относительный или средний показатель.
средняя арифметическая
а) простая (невзвеш.) – применяется для несгруппированных данных или если отдельные значения признака можно суммировать.
Х(средняя, сверху черта) = сумма(хi)/n (сумма х(i) – все значения признака, n – число наблюдений) – самое точное значение
б) средняя арифметическая взвешенная – применяется в рядах распределения для сгруппированных данных и в некоторых других случаях(когда известны x(i) и f(i))
X(средняя, сверху черта) = 1. (сумма xi)*fi/сумма fi – для дискретного ряда распределения
2. Сумма X(I)`*f(I)/ сумма f(I) – для интервального ряда распределения.
средняя гармоническая
а) простая (невзвеш) – применяется, когда произведение вариантов (x(i) и частот (w(i)) равны между собой
X(средняя, сверху черта)= n/сумма (1/xi)
б) средняя гармоническая взвешенная – применяется в случаях, когда неизвестны частоты (f(i)), но известны варианты и произведение вариантов и частот.
X(средняя, сверху черта)=сумма wi/сумма(wi/xi)
средняя агрегатная - применяется в случаях, когда неизвестны варианты (xi), но известны частоты и произведение вариантов и частот.
X(средняя, сверху гориз черта)=сумма w(i)/сумма f(i)
средняя геометрическая – величина, используемая как средняя из отношений или в рядах распределения, представленных в виде геометрической прогрессии.
X(средняя, сверху гориз черта)=(корень n-ой степени)П(x).
средняя квадратическая
х (ср.)= корень (сумма(х квадрат)/n) – среднее квадратическое отклонение
средняя хронометрическая
у (ср.)= (у0/2+у1+…+у(n-1)+уn/2) / (n-1) – чистая ср. хроном.
структурные средние величины – применяются для характеристики структуры рядов распределения, в дополнение к относительным и средним показателям (мода, медиана, квартили, децили…).
Модальная величина (мода) – значение признака, который чаще всего встречается в данной совокупности, т.е. наиболее типичн для нее. Мода широко используется в практике статистического анализа, например при изучении покупательского спроса, при регистрации цен и др.
В дискретном ряду распределения мода – вариант, имеющий наибольшую частоту.
В интервальном ряду используется следующая методика:
а) по f(max) определяется модальный интервал; б) определение моды по формуле Мо=Хо+i*(Fмо- Fмо-1/ ((Fмо- Fмо-1)+( Fмо- Fмо+1))); в) графический способ
Медиана – значение признака, который находится в середине ряда распределения, т.е. делит его на 2 равные части.
Соотношение между средней медианой и модой показывает направление ассиметрии ряда распределения. X(ср)<<=Me<=<Mo – левостор. (<<= - соотв. Варианты знаков)
Величины, приходящиеся на одной четверти и на трех четвертях расстояния от начала ряда, называются квартилями, на одной десятой – децилями, на одной сотой – процентилями.
14.