- •И.Е. Оглоблина Учебное пособие по дисциплине «статистика»
- •080504.65 - Государственное и муниципальное управление
- •Содержание
- •Тема 3 Статистика макроэкономических расчетов, система национальных счетов 86
- •Тема 4 Статистика национального богатства 94
- •Тема 5 Статистическая оценка уровня жизни населения 102
- •Раздел 1 Общая статистика Предисловие
- •Тема 1 Предметная область статистической науки
- •1.1 Возникновение статистики как науки
- •1.2 Предмет и метод статистики
- •1.3 Организация статистики в Российской Федерации
- •Вопросы:
- •2 Статистическое наблюдение
- •2.1 Понятие о статистическом наблюдении, этапы, формы, виды и способы статистического наблюдения
- •Вопросы:
- •Глава 3 Абсолютные и относительные статистические величины
- •3.1 Понятие абсолютной и относительной величины в статистике
- •3.2 Виды и взаимосвязи относительных величин
- •Вопросы:
- •Тема 4 Классификации и группировки
- •4.1 Классификация и группировка как метод обработки и анализа первичной статистической информации
- •4.2 Основные приемы построения и выполнения группировок
- •4.3 Виды группировок. Статистическая таблица
- •3.5. Графическое представление статистических данных
- •Вопросы:
- •Тема 5 Средние величины в анализе финансовых показателей
- •5.1 Понятие средней величины. Степенные средние.
- •5.1.1. Средняя арифметическая и ее свойства
- •5.1.2 Средняя гармоническая.
- •5.1.3 Средняя геометрическая
- •5.1.4 Средняя квадратическая величина
- •5.2 Медиана и мода - структурные (распределительные) средние величины
- •Вопросы:
- •Тема 6 Ряды распределения
- •6.1 Ряды распределения и их построение
- •6.2 Кривые распределения и критерии согласия
- •Вопросы:
- •Тема 7 Выборочное наблюдение
- •7.1 Основы выборочного метода
- •7.2 Ошибки выборки
- •7.3 Способы отбора единиц из генеральной совокупности
- •Вопросы:
- •Тема 8 Корреляционная связь и ее анализ
- •8.1 Сущность корреляционной связи. Корреляционно-регрессионный метод анализа
- •8.2 Непараметрические показатели связи
- •Вопросы:
- •Тема 9 Ряды динамики и их применение в анализе
- •9.1 Ряды динамики и их виды
- •9.2 Показатели изменений уровней динамических рядов
- •9.3 Способы обработки динамического ряда
- •9.4 Статистические таблицы и графики
- •Вопросы:
- •Тема 10 Индексы и их использование в статистике
- •10.1 Индексы, их общая характеристика и сфера применения
- •10.2 Индексы количественных показателей
- •10.3 Индексы качественных показателей. Факторный анализ
- •Вопросы:
- •Социально-экономическая статистика Тема 1 Статистика населения и занятости
- •1.1 Основные показатели численности населения и методика их расчета
- •1.2 Анализ естественного движения и миграции населения
- •1.3 Трудовые ресурсы и занятость
- •1.4 Статистический анализ безработицы
- •Вопросы:
- •2 Статистика оплаты труда
- •2.1 Фонд заработной платы
- •2.2 Статистические показатели использования трудовых ресурсов предприятия
- •2.3 Показатели производительности труда
- •Вопросы:
- •Тема 3 Статистика макроэкономических расчетов, система национальных счетов
- •3.1 Понятие и структура системы национальных счетов (снс)
- •3.2 Система показателей и общие принципы построения снс
- •3.3 Методы расчета показателей ввп и нд
- •3.4 Распределительный метод
- •3.5 Метод конечного использования
- •3.6 Переоценка ввп в постоянных ценах
- •Вопросы:
- •Тема 4 Статистика национального богатства
- •4.1 Национальное богатство в системе макроэкономической статистики. Состав национального богатства
- •4.2 Статистика основных фондов
- •4.3 Статистика материальных оборотных фондов
- •Тема 5 Статистическая оценка уровня жизни населения
- •5.1 Статистика потребления материальных благ и услуг
- •5.2 Показатели статистики доходов населения
- •Данные к расчетному заданию по вариантам
- •Список использованных источников
- •Учебное пособие по дисциплине «Статистика» для студентов специальности 080504.65 - Государственное и муниципальное управление
- •656038, Г.Барнаул, пр-т Ленина,46
- •656038 Г.Барнаул, пр-т Ленина, 46
- •656038 Г.Барнаул, пр-т Ленина, 46
4.2 Основные приемы построения и выполнения группировок
Если для построения группировки используется только один признак, то такую группировку называются простой, если группировка проводится по нескольким признакам, ее называют сложной. Сложная группировка бывает или комбинационная, или многомерная.
Комбинационная группировка выполняется последовательно: группы, выделенные по одному признаку, затем выделяются в подгруппы по другому признаку, которые, в свою очередь, могут выделяться по следующему другому признаку. В этом случае число групп будет равно произведению числа выделенных групп на число группировочных признаков. Процедура определения оптимального числа групп основана на применении формулы Стерджесса:
n = 1 + 3,322∙lgN
где n - число групп;
N - число единиц совокупности.
Из формулы видно, что выбор числа групп зависит от объема совокупности. Если групп оказывается много и они включают малое число единиц, то групповые показатели могут стать ненадежными. Поэтому альтернативой комбинационной группировке является многомерная группировка, которая осуществляется по комплексу признаков одновременно. Ее применение требует использования электронной вычислительной техники. С помощью специально разработанных электронных программ формируются однородные группы на основании близости по всему комплексу признаков.
Определение числа групп тесно связано с понятием величина интервала: чем больше число групп, тем меньше величина интервала, и наоборот. Интервал - разница между максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе. Он определяет количественные границы групп, что для статистической практики имеет большое значение, особенно когда нужно образовать качественно однородные группы. Например, исследуется совокупность предприятий по выполнению коллективных договоров. Здесь нельзя объединять предприятия, которые не выполнили обязательства, и те, которые их перевыполнили. Показатель здесь - величина интервала.
Другим примером является невозможность образовывать группу 95 - 105%, поскольку это разные части совокупности. Следует образовать две группы: 95 - 100% и 101 - 105%. В этом случае границы, по которым различаются совокупности, абсолютно соблюдаются.
Каждый интервал имеет нижнюю (наименьшее значение признака) и верхнюю (наибольшее значение признака) границы или одну из них. Поэтому величина интервала есть разность между верхней и нижней границами интервала. Если у интервала указана лишь одна граница (у первого - верхняя, у последнего - нижняя), то речь идет об открытых интервалах. Если у интервала имеются и нижняя, и верхняя границы, то речь идет о закрытых интервалах. Закрытые интервалы подразделяются на равные и неравные (прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие), а также специализированные и произвольные.
Группировку с равными интервалами строят тогда, когда исследуются количественные различия в величине признака внутри групп одинакового качества, а также если распределение носит более или менее равномерный характер. Если можно заранее установить определенное количество групп, то величину равного интервала можно вычислить по формуле:
где i - величина равного интервала;
xmax , xmin - наибольшее и наименьшее значения признака;
n - число групп.
Если не требуется предварительного установления числа групп, то используется другой способ определения величины равного интервала - по формуле Стерджесса
где n - число наблюдений.
Если величина равного интервала рассчитывается по данной формуле, то следует знаменатель предварительно округлить до целого числа (как правило, всегда большего), так как количество групп не может быть дробным числом.
В статистической практике чаще применяются неравные интервалы (постепенно возрастающие или постепенно убывающие). При этом исследуемая совокупность делится на группы примерно равного заполнения с большим числом единиц. Неравные интервалы могут использоваться, например, в таких случаях:
а) при исследовании группировки с применением нескольких признаков, дающих возможность составить несколько подгрупп, где требуются уже и более длинные и более короткие интервалы;
б) при образовании крупных групп с новым качеством на базе мелких групп при условии сохранения их однородности, что приводит к увеличению интервалов.
В статистической практике используются также специализированные интервалы. Интервалы называют специализированными, если речь идет об установлении границ интервала в группах, схожих по типу и по признаку, но имеющих отношение, скажем, к разным отраслям производства.