- •М. А. Кунилова, о. О. Антоненко статистика
- •Часть I
- •Общая теория статистики
- •Оглавление
- •2.Методология статистики. Ее основные категории
- •Категории статистической науки
- •Классификация признаков единиц совокупности
- •3.Основные задачи статистики. Разделы и службы статистики
- •Международные статистические организации
- •4. Статистическое наблюдение, формы и способы наблюдения, его ошибки
- •Программно-методологические вопросы статистического наблюдения
- •Тест к теме 1
- •3. Под единицей статистической совокупности понимается:
- •2. Статистические группировки, их виды. Определение числа групп и величины интервала группировки
- •Этапы построения группировки
- •3. Статистические ряды распределения
- •Тест к теме 2
- •1.Понятие статистической таблицы. Элементы статистической таблицы
- •Макет статистической таблицы
- •2.Виды статистических таблиц
- •3.Основные правила построения статистических таблиц
- •4.Понятие о статистическом графике. Элементы статистического графика
- •5. Классификация видов графиков
- •Тест к теме 3
- •2.Абсолютные и относительные показатели
- •Тест к теме 4
- •8. По региону имеются следующие данные о вводе в эксплуатацию жилой площади:
- •1. Сущность и значение средних показателей, виды средней величины
- •1) Степенные средние:
- •2) Структурные средние:
- •Средняя арифметическая
- •1) Средняя арифметическая по данным вариационного ряда:
- •Средняя гармоническая
- •Средняя геометрическая
- •Средняя квадратическая и средняя кубическая
- •Структурные средние (показатели центра распределения)
- •1) Определение моды и медианы в дискретном вариационном ряду
- •2. Показатели вариации
- •Абсолютные и средние показатели вариации
- •Показатели относительного рассеивания
- •Дисперсия альтернативного признака
- •3. Дисперсионный анализ
- •Для качественной оценки тесноты связи на основе показателя эмпирического корреляционного отношения можно воспользоваться соотношениями Чэддока :
- •4. Показатели формы распределения
- •Тест к теме 5
- •1. Определение и виды рядов динамики
- •Условия построения ряда динамики
- •(2). Показатели ряда динамики
- •Аналитические показатели ряда динамики
- •Система средних показателей ряда динамики
- •3. Методы выявления основной тенденции развития явления во времени
- •4. Экстраполяция и интерполяция в динамических рядах
- •5.Изучение сезонных колебаний
- •Тест к теме 6
- •1. Индексы, их классификация
- •Агрегатная форма индекса
- •Средняя форма индекса
- •2.Индексы переменного и постоянного состава, индекс структурных сдвигов
- •3. Использование индексного метода в анализе взаимосвязей экономических явлений
- •Тест к теме 7
- •1. Понятие о выборочном наблюдении
- •Условия отбора единиц в выборочную совокупность
- •2. Основные способы формирования выборочной совокупности
- •3.Определение необходимого объема выборки
- •Тест к теме 8
- •1. Понятие корреляционной связи
- •2. Этапы корреляционного анализа
- •1) Логический анализ сущности изучаемого явления и причинно-следственных связей.
- •2) Сбор первичной информации и проверка ее на однородность и нормальность распределения.
- •3) Исключение из массива первичной информации всех резко выделяющихся (аномальных) единиц по уровню признаков-факторов.
- •4) Установление факта наличия и направления корреляционной зависимости между результативным (у) и факторным (х) признаками.
- •5) После установления факта наличия связи и ее формы измеряется степень тесноты связи и проводится оценка ее существенности.
- •Свойства линейного коэффициента корреляции
- •6) После установления достаточной степени тесноты связи выполняется построение модели связи (уравнения регрессии).
- •3. Методы изучения связи социальных явлений
- •Коэффициенты ассоциации и контингенции
- •Коэффициенты взаимной сопряженности Пирсона и Чупрова
- •4. Методы многомерного статистического анализа
- •Факторный анализ
- •Дискриминантный анализ
- •Кластерный анализ
- •Многомерное шкалирование
- •Методы контроля качества
- •Тест к теме 9
- •Тема 10
- •Элементы прогнозирования и интерполяции. Моделирование временных рядов
- •Моделирование временных рядов
- •Прогнозирование
- •Тест к теме 10
- •Значения -процентных пределов в зависимости от степеней свободы и заданного уровня значимости для распределения Стьюдента
- •Критические значения f-критерия Фишера
3. Методы выявления основной тенденции развития явления во времени
Основной тенденцией развития (трендом)называется плавное и устойчивое изменение уровня явления во времени, свободное от случайных колебаний.
Для выявления основной тенденции развития используются следующие методы:
Метод укрупнения периодов времени. Объединяются несколько уровней ряда, затем рассчитываются средние величины, на основании которых судят о тенденции развития.
Метод скользящей средней. Объединяется определенное число, обычно нечетное, первых по порядку уровней ряда. Затем такое же число уровней начиная со второго, затем начиная с третьего и так далее. Рассчитываются средние величины, на основании которых судят о тенденции развития. Если объединяется нечетное число уровней, то среднее значение записывается году, находящемуся по середине. Если объединяется четное число уровней, то применяется так называемыйспособ центрирования.
Пример 4. Дан динамический ряд товарооборота за несколько лет.
Таблица 6.4
Динамика товарооборота фирмы
Годы |
Товарооборот, млн. руб. |
Метод укрупнения периодов, млн. руб. |
Трехлетние скользящие средние, млн. руб. |
Четырехлетние скользящие средние (нецентрирован-ные) |
Четырехлетние скользящие средние (центрирован-ные) |
2000 |
40 |
|
- |
|
- |
2001 |
54 |
53 |
53 |
52,0 |
- |
2002 |
66 |
|
56 |
56,0 |
(52,0+56,0):2=54 |
2003 |
48 |
|
57 |
57,5 |
56,75 |
2004 |
56 |
55 |
55 |
58,5 |
58,00 |
2005 |
60 |
|
62 |
62,0 |
60,25 |
2006 |
70 |
|
64 |
69,0 |
65,50 |
2007 |
62 |
72 |
72 |
|
- |
2008 |
84 |
|
- |
|
- |
Поскольку каждое следующее среднее значение больше предыдущего, то можно сделать вывод, что в данном ряде динамики тенденция к росту.
Метод аналитического выравнивания. Состоит в выражении тенденции с помощью математического уравнения:
,
где – уровни РД, вычисленные по аналитическому уравнению на момент времениt.
Простейшими моделямиявляются:
линейная функция: ,
где - параметры уравнения ;
t– порядковый номер периода;
парабола: ,
экспонента: .
Линейная зависимостьвыбирается в тех случаях, когда в исходном временном ряду наблюдаются более или менее постоянные цепные абсолютные приросты, не проявляющие тенденции ни к увеличению, ни к снижению.
Параболическая зависимостьиспользуется, если цепные абсолютные приросты сами по себе обнаруживают некоторую тенденцию развития, но цепные абсолютные приросты цепных абсолютных приростов (разности второго порядка) никакой тенденции развития не проявляют.
Экспоненциальные зависимостиприменяются, если в исходном временном ряду наблюдается либо более или менее постоянный относительный рост (устойчивость цепных темпов роста, темпов прироста, коэффициентов роста), либо, при отсутствии такого постоянства, – устойчивость в изменении показателей относительного роста (цепных темпов роста цепных же темпов роста, цепных коэффициентов роста цепных же коэффициентов или темпов роста и т. п.).
Выравнивание может производиться по среднему темпу роста, среднему абсолютному приросту, но наиболее точным является выравнивание методом наименьших квадратов, при котором находят такие параметрыи,и т. д., чтобы выполнялосьусловие: сумма квадратов отклонений эмпирических (фактических) уровней от теоретических должна быть минимальной:
(1)
где y – уровни ряда;
– выровненные значения.
Для линейной модели функцияS=– это функция второго порядка от двух неизвестныхи. Свое наименьшее значение она принимает в точке, где частные производные по параметрамиравны нулю. Согласно этому условие метода наименьших квадратов (1) можно преобразовать и получить следующую систему нормальных уравнений:
Если =0, то из последней системы получаем:
Откуда,
Как сделать, чтобы сумма номеров периодов ровнялась нулю (= 0)? Возможны два случая:
число уровней РД нечетное, тогда будем поступать следующим образом: пусть ряд динамики включает произвольные 5 лет:
|
число уровней РД четное, тогда будем поступать следующим образом: пусть ряд динамики включает произвольные 6 лет:
|
Рассмотрим технику выравнивания ряда динамики по прямой линии на примере.
Таблица 6.5
Расчетная таблица
Годы |
Товарооборот, млн. руб. |
Номер года, t | ||||
2003 2004 2005 2006 2007 2008 |
16 18 25 20 23 22 |
-5 -3 -1 1 3 5 |
-80 -54 -25 20 69 110 |
25 9 1 1 9 25 |
17,81 18,95 20,10 21,24 22,38 23,52 |
3,276 0,903 24,01 1,538 0,384 2,310 |
всего |
124 |
0 |
40 |
70 |
124,00 |
32,421 |
Расчетные значения из таблицы 1 подставляем в систему нормальных уравнений:
Получили следующее уравнение прямой:
.
По уравнению прямой находим выровненные значения :
…
Для выровненных и исходных уровней должно всегда выполняться условие:
(124 = 124,00).
Изобразим графически исходные уровни РД и уравнение найденной прямой:
Т.к. > 0, то в РД тенденция к росту (товарооборот фирмы за период с 1995 по 2000 гг. в целом увеличивается).
Система нормальных уравнений для параболы, если=0:
Система нормальных уравнений для экспоненты , если=0:
Для выбора наилучшего уравнения, которое бы наиболее точно отражало динамику явления или процесса, можно воспользоваться формулой стандартной ошибки:
,
где m– число параметров уравнения,
или применить критерий наименьшей суммы квадратов отклоненияэмпирических уровней от теоретических .
Из множества возможных уравнений тренда можно выбрать то уравнение, которому соответствует минимальное значение, т. е. критерий наименьших квадратов отклонений, либо использовать формулу средней ошибки аппроксимации:
.
При аналитическом выравнивании может иметь место автокорреляция, под которой понимается зависимость между соседними членами динамического ряда. Автокорреляцию можно установить с помощью перемещения уровня на одну дату. Коэффициент автокорреляции вычисляется по формуле
где и– соответственно средние квадратические отклонения по рядуи.