24. Виды диаграмм, правила их построения, недостатки и преимущества различных диаграмм. Использование логарифмической шкалы в представлении экономико-статической информации. Статистические карты.

Наиболее распространёнными диаграммами сравнения являются столбиковые диаграммы, принцип построения которых состоит в изображении статистических показателей в виде поставленных по вертикали прямоугольников – столбиков. Каждый столбик изображает величину отдельного уровня исследуемого статистического ряда. При построении столбиковых диаграмм необходимо начертить систему прямоугольных координат, в которой располагаются столбики. На горизонтальной оси располагаются основания столбиков, величина основания определяется произвольно, но устанавливается одинаковой для всех. Величина каждого столбика по вертикали соответствует размеру изображаемого на графике статистического показателя. Правила построения столбиковых диаграмм допускают одновременное расположение на одной горизонтальной оси изображений нескольких показателей. Также разновидностью столбиковых диаграмм составляют ленточные или полосовые диаграммы. Анализ направленных диаграмм (разновидность ленточных) позволяет делать достаточно содержательные выводы, так как особое расположение придаёт графику яркое изображение. Достоинство диаграмм сравнения в виде фигур-знаков заключается в высокой степени наглядности, отражающая содержание сравниваемых совокупностей.

Секторные диаграммы сохраняют наглядность и выразительность лишь при небольшом числе частей совокупности, и преимущество столбиковых структурных диаграмм по сравнению с секторными являются их большая ёмкость, возможность отразить более широкий объём полезной информации.

Полулогарифмической сеткой называется сетка, в которой на одной оси нанесён линейный масштаб, а на другой – логарифмический. Применяя логарифмический масштаб, можно без всяких вычислений характеризовать динамику уровня. Если кривая на логарифмическом масштабе несколько отклонена от прямой и становится вогнутой к оси абсцисс, значит, имеет место падение темпов; когда кривая в своём течении приближается к прямой – стабильность темпов.

Статистические карты представляют собой вид графических изображений статистических данных на схематической географической карте, характеризующих степень распространения того или иного явления на определённой территории.

Картограмма – схематическая географическая карта, на которой штриховкой точками или окраской показывается сравнительная интенсивность какого-либо показателя в пределах каждой единицы территориального деления.

Картодиаграмма – сочетание диаграмм с географической картой.

25. Показатели взаимосвязи. Корреляционно-регрессионный анализ.

Корреляционная зависимость является частным случаем стохастической зависимости, при которой изменение значений факторных признаков влечёт за собой изменение среднего значения результативного признака. Цель корреляционного анализа - изучение взаимосвязи показателей. Он позволяет решить следующие задачи: 1) оценка тесноты связи между показателями с помощью парных, частных и множественных коэффициентов корреляции; 2) оценка уравнения регрессии. Предпосылка анализа – необходимость подчинения совокупности значений всех факторных и результативного признаков k-мерному нормальному закону распределения или близость к нему. Если объём совокупности больше 50, то нормальность распределения может быть подтверждена на основе расчёта и анализа критериев Пирсона, Ястремского, Колмогорова. Если меньше 50, то закон распределения данных определяется на базе построения и визуального анализа поля корреляции. Цель регрессионного анализа – оценка функциональной зависимости условного среднего значения результативного признака от факторных. Предпосылка анализа – это то, что только результативный признак подчиняется нормальному закону распределения, а факторные признаки могут иметь произвольный закон распределения. В качестве факторного признака выступает время t, и заранее подразумевается наличие причинно-следственных связей между результативным и факторным признаками.

Чтобы наилучшим образом построить статистическую модель связи, надо соблюдать некоторые требования: 1) совокупность исследуемых данных должна быть однородной и математически описываться непрерывными функциями; 2) все факторные признаки должны иметь количественное выражение; 3) отсутствие количественных ограничений на параметры модели связи.

Одной из проблем построения уравнения регрессии является её размерность, т.е. определение числа факторных признаков, включаемых в модель >>> их число должно быть оптимальным. Сокращение размерности за счёт исключения второстепенных факторов позволяет получить модель, быстрее и качественнее реализуемую.