- •Тема 1. Предмет, метод, организация и задачи статистики.
- •1.Предмет статистики
- •2. Метод статистики
- •3.Единая система учёта и статистики рб
- •4.Функции и задачи статистики.
- •5. Организация статистики в рб
- •Тема 2 . Статистические наблюдения
- •1. Статистическое наблюдение
- •2. Три формы организации наблюдения
- •3. Программно-методологические вопросы наблюдения.
- •4. Организация наблюдения.
- •5. Виды статистического наблюдения.
- •6. Источники и способы собирания данных
- •7. Организация статистической отчётности.
- •8. Контроль за данными и ошибки наблюдения
- •Тема 3. Группировки и сводка статистических данных. Статистические таблицы.
- •1. Статистическая сводка.
- •2. Группировки статистических данных.
- •3. Многомерная группировка
- •4. Вторичная группировка
- •5. Организация сводки
- •6. Статичстические таблицы
- •Тема 4. Абсолютные и относительные величины. Графическое изображение статистических данных.
- •1.Принцип построения статистических показателей.
- •2.Абсолютные величины.
- •3.Сущность относительных величин.
- •4.Виды относительных величин.
- •5. Понятие и основыне элементы графики.
- •6.Сравнительные диаграммы.
- •2.Столбиковые, скомбинированные группировкой показателей по 2-м признакам:
- •3.Полосовые (столбчатые, развёрнутые на 900):
- •7.Структурные диаграммы.
- •8.Динамические диаграммы
- •9.Изобразительные диаграммы
- •10.Картограммы и картодиаграммы.
- •Тема 5. Средние величины
- •1. Понятие и сущность средних величин.
- •2. Виды средних.
- •3. Свойства средней арифметической.
- •4. Другие виды средних.
- •Тема 6. Статистические распределения и их основные ха-ки.
- •1. Понятие о вариации признаков.
- •2. Ряды распределения.
- •3. Графическое изображение рядов распределения.
- •4. Показатели центра распределения.
- •5. Показатели вариации.
- •6. Дисперсия и её сво-ва.
- •7. Правило сложения дисперсий.
- •8. Законы вариации и коэффициент асимметрии.
- •Тема 7. Выборочное наблюдение.
- •1. Понятие о выборочном наблюдении.
- •2. Виды выборочного наблюдения.
- •3. Понятие об оценке параметров.
- •4. Требования к оценкам.
- •5. Доверительные интервалы и вероятности.
- •6. Ошибки случайной выборки.
- •7. Определение необходимой численности выборки.
- •8. Ошибка выборки при типическом отборе.
- •9. Ошибка выборки при серийном отборе.
- •10. Ошибка выборки при комбинированной выборке.
- •11 Ошибка выборки при малой выборке.
- •12. Распространение результатов выборки на генеральную совокупность.
- •Тема 8. Статистическое изучение корреляционных связей.
- •1. Понятие и задачи корреляции
- •2. Определение формы связи.
- •3. Измерение тесноты связи между признаками.
- •4. Выявление влияния отдельных факторов на изучаемый.
- •5. Множественная корреляция.
- •6. Применение корреляционного метода анализа связей.
- •Тема 9.Ряды динамики.
- •1.Понятие о рядах динамики (рд) и их виды.
- •2.Показатели ряда динамики (рд)
- •3.Средние показатели ряда динамики.
- •4. Приёмы анализа и обработки рядов динамики.
- •5. Измерение сезонности в явлениях.
- •6. Применение рядов динамики в прогнозировании
- •Тема 10. Индексы
- •1. Понятие об индексах.
- •3. Измерение результатов изменения признаков с несоизмеримыми элементами.
- •4. Изменение роли отдельных факторов в общей динамике показателей.
- •5. Определение влияния структуры явлений на изменение индексируемого признака.
- •6. Средние индексы (и)
- •7. Использование индексов в макроэкономических моделях (только индексы потребительских цен ипц)
- •Тема 11.Комплексное применение статист приемов и показателей.
- •1. Совместное использование статистических приёмов и показателей для решения различных задач
- •2. Статистические расчёты (ср)
- •3. Понятие статистико-математических моделей (смм).
4. Выявление влияния отдельных факторов на изучаемый.
Применение методов корреляционного анализа даёт возможность выражать связь между признаками аналитически и придавать количественное значение. К примеру, связь между признаками может быть выражена уравнением прямой: . В уравнении прямой х всегда известен, поэтому нужно найтии, представляющие собой среднее значение некоторых показателей, принимаемые в уравнении постоянными. Известно, что параметр ао является отрезком ординаты при х=0, а а1=tg угла наклона. Нахождение параметров производится по способу выравнивания наименьших квадратов. Линия связи должна обладать основными сво-вами ср.арифм: ∑d=0, ∑d2=min; если обозначить ординаты фактических точек поля корреляции через yi, а ординаты теоретических линий - , то второе условие можно записать так:. Это условие и лежит в основе способа наименьших квадратов. Поскольку, то:. Вычислив первые производные поиот этой ф-ии и приравняв каждую из производных к 0, мы сможем определить те значенияипри которыхбудет минимальной. После преобразований получим систему из 2ух уравнений: 1),
2) . Для нахожденииинужно найти ∑х, ∑у, ∑х2, ∑ху (данные берутся из представленной таблицы). Подставляя значения из предоставленной таблицы находим и, затем эти значения подставляем в ур-ие.
Параметры итакже можно определить по формулам:,.
Связь между признаками прямая, поэтому нужно разработать мероприятие по усилению влияния фактора. Может быть криволинейная зависимость между признаками: парабола, гипербола. Способ решения будет аналогичен. Кроме парной корреляции можно вычислить зависимость одно признака от нескольких, т.е. мы будем иметь уравнение множественной регрессии.
5. Множественная корреляция.
Методология решения задач множественной корреляции: установление наличия связи, установление тесноты связи, формы связи, влияние отдельных факторов на общий результат. Отличительные особенности этой методологии: иногда приходится укрупнять единицы наблюдения (брать не рабочих, а бригады; не строительные управления, а тресты); численность исследуемой совокупности должна превосходить число факторов в 6-7 раз; должен быть тщательный отбор факторов и их содержательный анализ д/выбора уравнения связи. Д/этого вычисляют х, σ, σ2, v и коэфф-т тесноты связи. Существенным в составлении уравнения регрессии является выбор типа функции. Модель должна иметь математическое решение → её нужно выразить в форме одной из известных функций. Как и при парной корреляции, указание на функций можно получить из логического анализа предыдущего опыта, экспертных оценок, изучение исходных эмпирических данных. Чаще всего д/определения вида уравнения связи исп-ся способ перебора различных уравнений: большое число уравнений связи реализуется на ЭВМ с помощью специально разработанного алгоритма перебора с последующей проверкой, главным образом на основе критерия Стьюдента (очень трудоёмко).
Д/определения тесноты связи при множественной корреляции пользуются коэффициентом множественной корреляции предварительно вычислив парной корреляции. Если х зависит от у и z, то парные коэфф-ты вычисляют по формулам:,,
На их основе вычисляют коэфф-т множественной корреляции: