- •2. Предмет, метод и задачи статистики.
- •3.Сущность сводки и группировки статистических данных.
- •4. Виды группировок.
- •5. Статистические ряды распределения.
- •6. Понятие статистических таблиц, основные требования построения.
- •7. Статистическое наблюдение: формы, виды, и способы.
- •8. Современная организация государственной статистики России.
- •9. Статистическая отчётность.
- •10. Контроль материалов наблюдения.
- •11. Понятие, методы расчёта абсолютных и относительных величин.
- •12. Виды относительных величин.
- •13. Принципы построения относительных величин. Системы статистических показателей. Общие принципы построения относительных статистических показателей
- •Понятие о системах статистических показателей
- •14. Графическое отображение статистических данных.
- •15. Понятие, сущность, значение средних величин.
- •17.Виды степенных средних.
- •Формула средней гармонической:
- •Гармоническая простая
- •Квадратическая простая
- •Квадратическая взвешенная
- •18.Структурные средние величины.
- •19.Понятие и сущность рядов динамики в статистике.
- •21.Средние показатели рядов динамики.
- •22.Понятие и методология выравнивания рядов динамики.
- •23. Анализ сезонных колебаний.
- •24. Аналитическое выравнивание.
- •Графическое представление полиномов n-порядка
- •25. Методы прогнозирования в статистике.
- •28. Нормальное распределение и его свойства.
- •Моменты
- •Бесконечная делимость
- •Максимальная энтропия
- •29.Сущность, значение и категории выборочного наблюдения.
- •30.Виды и способы отбора.
- •31.Ошибки выборочного наблюдения.
- •32. Определение объема выборки.
- •33. Понятие корреляционно-регрессионного анализа в статистике.
- •I. Множественный корреляционно-регрессионный анализ.
- •37.Понятие и основные элементы индексов.
- •2. Индивидуальные индексы
- •38.Агрегатные индексы.
- •4. Другие агрегатные индексы
- •39. Индексный анализ при изучении экономических явлений.
- •40. Средневзвешенные индексы.
- •41. Понятие вариационного ряда.
- •42. Методологические вопросы построения группировок.
- •43. Статистические таблицы, их виды и основные правила построения и оформления.
- •Групповые таблицы
- •Комбинационные таблицы
- •44. Абсолютные статистические величины, их виды, значение и единицы измерения.
- •45. Понятие о статистическом графике, его основные элементы и правила построения.
- •46. Виды статистических графиков.
- •47. Средняя гармоническая и другие виды средних.
- •48. Обусловленность выбора средней характером исходной информации.
- •49. Мода и медиана, их смысл и значение в социально-экономических исследованиях, способы вычисления.
- •50. Дисперсия альтернативного признака.
- •51. Сущность выборочного наблюдения и его теоретические основы.
- •52. Определение необходимой численности (объема) выборки.
- •53. Понятие о рядах динамики, их виды и правила построения.
- •54. Аналитические показатели динамического ряда, способы их расчета и взаимосвязь.
- •55. Средние показатели динамического ряда и методы их расчета.
- •56. Понятие тенденции ряда динамики и основные методы ее выявления (укрупнение интервалов, способ скользящей средней).
- •57. Аналитическое выравнивание уровней ряда динамики. Уравнение тренда. Понятие о интерполяции и экстраполяции.
- •58. Принципы построения многофакторных индексов.
24. Аналитическое выравнивание.
Более совершенным приемом выявления основной тенденции развития в рядах динамики является аналитическое выравнивание. При изучении общей тенденции методом аналитического выравнивания исходят из того, что изменения уровней ряда динамики могут быть с той или иной степенью точности приближения выражены определенными математическими функциями. Вид уравнения определяется характером динамики развития конкретного явления. На практике по имеющемуся временному ряду задают вид и находят параметры функции y=f(t), а затем анализируют поведение отклонений от тенденции. Чаще всего при выравнивании используются следующие зависимости: линейная, параболическая и экспоненциальная. Во многих случаях моделирование рядов динамики с помощью полиномов или экспоненциальной функции не дает удовлетворительных результатов, так как в рядах динамики содержатся заметные периодические колебания вокруг общей тенденции. В таких случаях следует использовать гармонический анализ (гармоники ряда Фурье). Применение, именно, этого метода предпочтительно, поскольку он определяет закон, по которому можно достаточно точно спрогнозировать значения уровней ряда.
Целью же аналитического выравнивания динамического ряда является определение аналитической или графической зависимости y=f(t). Функцию y=f(t) выбирают таким образом, чтобы она давала содержательное объяснение изучаемого процесса. Это могут быть различные функции.
Системы уравнений вида y=f(t) для оценки параметров полиномов по МНК
(кликабельно)
Графическое представление полиномов n-порядка
1. Если изменение уровней ряда характеризуется равномерным увеличением (уменьшением) уровней, когда абсолютные цепные приросты близки по величине, тенденцию развития характеризует уравнение прямой линии.
2. Если в результате анализа типа тенденции динамики установлена криволинейная зависимость, примерно с постоянным ускорением, то форма тенденции выражается уравнением параболы второго порядка.
3. Если рост уровней ряда динамики происходит в геометрической прогрессии, т.е. цепные коэффициенты роста более или менее постоянны, выравнивание ряда динамики ведется по показательной функции.
После выбора вида уравнения необходимо определить параметры уравнения. Самый распространенный способ определения параметров уравнения — это метод наименьших квадратов, в котором в качестве решения принимается точка минимума суммы квадратов отклонений между теоретическими (выравненными по выбранному уравнению) и эмпирическими уровнями.
Выравнивание по прямой (определение линии тренда) имеет выражение: yt=a0+a1t
t—условное обозначение времени;
а0 и a1—параметры искомой прямой.
Параметры прямой находятся из решения системы уравнений:
Система уравнений упрощается, если значения t подобрать так, чтобы их сумма равнялась Σt = 0, т. е. начало отсчета времени перенести в середину рассматриваемого периода. Если до переноса точки отсчета t = 1, 2, 3, 4…, то после переноса:
если число уровней ряда нечетное t = -4 -3 -2 -1 0 +1 +2 +3 +4
если число уровней ряда четное t = -7 -5 -3 -1 +1 +3 +5 +7
Таким образом, ∑t в нечетной степени всегда будет равна нулю.
Аналогично находятся параметры параболы 2-го порядка из решения системы уравнений:
Выравнивание по среднему абсолютному приросту или среднему коэффициенту роста:
Δ-средний абсолютный прирост;
К-средний коэффициент роста;
У0-начальный уровень ряда;
Уn-конечный уровень ряда;
t-порядковый номер уровня, начиная с нуля.
Построив уравнение регрессии, проводят оценку его надежности. Значимость выбранного уравнения регрессии, параметров уравнения и коэффициента корреляции следует оценить, применив критические методы оценки:
F-критерий Фишера, t–критерий Стьюдента, при этом, расчетные значения критериев сравниваются с табличными (критическими) при заданном уровне значимости и числе степеней свободы. Fфакт > Fтеор - уравнение регрессии адекватно.
n — число наблюдений (уровней ряда), m — число параметров уравнения (модели) регрессии.
Проверка адекватности уравнения регрессии( качества модели в целом) осуществляется с помощью средней ошибки аппроксимации, величина которой не должна превышать 10-12% (рекомендовано).