- •1. Статистическое наблюдение, его формы, виды и способы.
- •2. Виды статистических группировок. Построение группировки по количественному признаку
- •3. Абсолютные, средние и относительные статистические показатели.
- •4 Аналитические показатели временного ряда
- •5. Индивидуальные и сводные индексы, их взаимосвязи.
- •6. Методы проверки временных рядов на наличие тенденции.
- •7. Методы выбора формы трендовой модели
- •8. Построение моделей авторегрессионных преобразований.
- •1. Основан на использовании, так называемых, последовательных или конечных разностей.
- •2. Метод отклонений эмпирических значений признака от теоретических по уравнению тренда полученных.
- •3. Метод Фриша-Воу
- •9. Прогнозирование на основе средних аналитических показателей временных рядов.
- •10. Прогнозирование на основе экстраполяции тренда.
- •11. Прогнозирование с учетом дисконтирования информации
- •12. Прогнозирование на основе кривых роста Гомперца и Перля-Рида.
- •13. Автокорреляция, ее выявление в уровнях временного ряда
- •14. Прогнозирование связных временных рядов
- •15. Оценка точности и надежности прогнозов.
- •16. Основные понятия теории выборочного наблюдения
- •17. Алгоритмы формирования выборочной совокупности
- •18. Простая случайная и систематическая выборки
- •19. Расслоенная выборка
- •20. Кластерная (сериальная) выборка
- •21.Предмет, задачи и система показателей макроэкономической статистики
- •22. Статистическое исследование результатов экономической деятельности
- •23. Статистическое исследование трудового потенциала и трудовых ресурсов
- •24. Статистическое исследование цен и ценообразования
- •25.Статистическое исследование внешней экономической деятельности
- •26. Сводный счет «Производство», его назначение и система показателей.
- •27. Методология исчисления валового внутреннего продукта и национального дохода
- •28. Межотраслевой баланс производства и распределения продукции в снс
- •29. Система макроэкономических показателей, применяемая в международной статистической практике
- •30. Предмет, метод, функции и система показателей социальной статистики
- •1. Общество, его основные характеристики и дифференциация
- •2. Условия жизни
- •3. Уровень жизни (материальная сторона)
- •4. Способ жизни и качественные аспекты жизни
- •Расчет коэффициентов корреляции Кэндела и Спирмена . [-1;1]
- •31.Статистическое исследование социальной структуры и социальной мобильности населения
- •32.Статистическое исследование жизненного уровня населения
- •33.Статистическое исследование дифференциации населения по денежным доходам
- •34.Статистическое исследование сферы обслуживания и охраны здоровья населения
- •35.Предмет, задачи и система показателей демографической статистики
- •36.Статистическое исследование численности, размещения и состава населения
- •37.Статистическое исследование естественного движения населения
- •38.Статистическое исследование миграционного движения населения.
- •39.Статистическое исследование воспроизводства населения
- •40. Понятие, принципы и методы демографического прогнозирования
- •41.Случайные величины. Закон распределение вероятностей дискретной случайной величины
- •42. Функция распределения и плотность вероятности случайной величины, их свойства
- •43. Основные числовые характеристики случайной величины и их свойства
- •44.Биноминальный и нормальный законы распределения случайной величины
- •45.Парные и частные коэффициенты корреляции, их свойства
- •46. Множественные коэффициенты корреляции и детерминации, их свойства
- •47. Понятие генеральной совокупности и выборки из нее
- •48. Определение точечной оценки (статистики) и основные требования, предъявляемые к точечной оценке (несмещенность, состоятельность, эффективность)
- •49. Интервальные оценки параметров генеральной совокупности
- •50. Интервальная оценка генеральной средней нормально распределенной генеральной совокупности.
- •51. Интервальная оценка генеральной дисперсии нормально распределенной генеральной совокупности.
- •52. Статистические гипотезы и правила их проверки. Статистические критерии.
- •53. Сущность дисперсионного анализа. Основные задачи, решаемые с его помощью
- •54. Определение оценок параметров классической линейной модели множественной регрессии с помощью метода наименьших квадратов
- •55. Факторный и компонентный анализ как методы снижения размерности
- •56. Кластерный анализ как метод многомерной классификации
- •57. Проверка значимости уравнения множественной регрессии и его коэффициентов. Интервальное оценивание коэффициентов уравнения регрессии
- •58. Гомо- и гетероскедастичность остатков в регрессионных моделях.
- •59. Обобщенный метод наименьших квадратов (омнк). Свойства омнк-оценок
- •60. Дискриминантный анализ как метод многомерной классификаций с обучением
16. Основные понятия теории выборочного наблюдения
Методология статистического исследования массовых социально–экономических явлений различает, как известно, два способа наблюдения в зависимости от полноты охвата объекта: сплошное и несплошное. Разновидностью несплошного наблюдения является выборочное, которое в условиях развития рыночных отношений в России находит все более широкое применение. Под выборочным понимается такое несплошное наблюдение, при котором статистическому обследованию подвергаются единицы изучаемой совокупности, отобранные по специально разработанной схеме, базирующейся, как правило, на принципе случайности. Выборочное наблюдение ставит перед собой задачу – по обследуемой части дать характеристику всей совокупности единиц, при условии соблюдения всех правил и принципов поведения статистического наблюдения и научно организованной работы по отбору единиц. Теория выборочных обследований базируется на принципе, исключающем субъективность и тенденциозность поведения отбора единиц для их последующего изучения по заранее разработанной программе. Она исходит из следующих положений:
− выбор той или иной конкретной единицы для обследования должен быть независим от воли, субъективного подхода лица, производящего отбор;
− выбор должен быть независим от значений изучаемых статистических характеристик (показателей), которыми обладают отдельные единицы совокупности;
− процесс отбора должен быть организован так, чтобы все единицы совокупности имели равные шансы, равные вероятности быть отобранными.
Предметом выборочного обследования является количественная сторона массовых социально экономических явлений в неразрывной связи с качественной стороной в конкретных условиях места и времени, исследуемая на основе принципов выборочного метода. Методология выборочного статистического исследования включает три элемента:
1. Выборочное наблюдение – на этом этапе собираются сведения о каждой единице совокупности, сформированные на основе того или иного способа отбора из общей совокупности единиц.
2. Сводка и группировка полученных на основе выборочного обследования материалов – на этом этапе сведения, относящиеся к каждой единице выборочной совокупности, объединяются в группы и подгруппы по заранее разработанной программе.
3. Собранные и сгруппированные данные анализируются и распространяются на всю изучаемую совокупность, при этом рассчитываются абсолютные, относительные, средние показатели
Необходимым условием применения методологии выборочного наблюдения является решение таких вопросов, как предварительная оценка необходимого объема выборки и, когда это возможно, ее точности.
Достоверность и обоснованность рассчитанных по выборочным данным характеристик в значительной степени определяются репрезентативностью выборочной совокупности, которая, в свою очередь, зависит от способа отбора единиц из генеральной совокупности. По виду различают индивидуальный, групповой и комбинированный отбор. При индивидуальном отборе в выборочную совокупность отбираются отдельные единицы генеральной совокупности, при групповом отборе - группы единиц, а комбинированный отбор предполагает сочетание группового и индивидуального отбора.
Метод отбора определяет возможность продолжения участия отобранной единицы в процедуре отбора. Бесповторным или отбором без возвращения называется такой отбор, при котором попавшая в выборку единица не возвращается в совокупность, из которой осуществляется дальнейший отбор.
При повторном отборе или отборе с возвращением попавшая в выборку единица после регистрации наблюдаемых признаков возвращается в исходную (генеральную) совокупность для участия в дальнейшей процедуре отбора. При этом методе отбора объем генеральной совокупности на всем протяжении процедуры выборки остается неизменным, что обусловливает постоянною вероятность попадания в выборку для всех единиц совокупности.
Повторный метод отбора применяется в тех случаях, когда характер исследуемого явления предполагает возможность повторной регистрации единиц. К повторному также приравнивается отбор из совокупности, границы которой не определены. В подобных случаях значения отобранных единиц рассматриваются как гипотетические величины, не исключающие возможности многократного повторения. Ошибки при таком отборе всегда получаются значительно выше.
Способ отбора определяет конкретный механизм или процедуру выборки единиц из генеральной совокупности. В мировой практике выборочных обследований наибольшее распространение получили следующие выборки:
• собственно-случайная (простая случайная);
• механическая (систематический отбор);
• типическая (расслоенная, стратифицированная);
• серийная (гнездовая);
• комбинированная;
Бесповторный отбор – процесс формирования выборочной совокупности, при котором попавшая в выборку единица в дальнейшей процедуре отбора не участвует.
Выборочная доля – доля единиц в выборочной совокупности, обладающих определенным вариантом или вариантами изучаемого признака.
Выборочная совокупность – совокупность отобранных для обследования единиц.
Выборочная средняя – среднее значение изучаемого признака по выборочной совокупности.
Выборочное наблюдение – несплошное наблюдение, при котором признаки регистрируются у отдельных единиц изучаемой стат. совокупности, отобранных с использованием спец. методов, а полученные в процессе обследования результаты с определенным уровнем вероятности распространяются на всю исходную совокупность.
Генеральная доля – доля единиц в генеральной совокупности, обладающих определенным вариантом или вариантами изучаемого признака.
Генеральная совокупность – исходная изучаемая стат. совокупность, из которой на основе отбора единиц или групп единиц формируется выборочная совокупность.
Генеральная средняя – среднее значение изучаемого признака по генеральной совокупности.
Метод отбора – алгоритм извлечения единиц или групп единиц из генеральной совокупности, реализующий принцип случайности отбора и лежащий в основе того или иного способа формирования выборочной совокупности (вида выборки).
Объем выборочной совокупности – планируемое или фактическое число единиц ген. совокупности, отбираемых ля регистрации наблюдаемых признаков.
Ошибка репрезентативности – расхождение между стат. хар-ками выборочной совокупности и генеральной совокупностей, обусловленное нарушением принципов формирования выборки или случайными факторами.
Повторный отбор – процесс формирования выборочной совокупности, при котором попавшая в выборку единица продолжает участвовать в дальнейшей процедуре отбора и может быть отобрана в выборочную совокупность повторно.
содержание