- •Предмет и задачи статистики. История статистики.
- •Особенности статистической методологии. Статистическая совокупность. Закон больших чисел. Закон больших чисел
- •Единицы статистической совокупности и вариация признаков. Статистические показатели.
- •Система государственной статистики в Российской Федерации.
- •Задачи и принципы организации государственного учета. Статистические стандарты Российской Федерации.
- •Функции органов государственной статистики. Современные технологии организации статистического учета.
- •Статистическое наблюдение и этапы его проведения. Цели и задачи статистического наблюдения.
- •Программа статистического наблюдения.
- •Объекты и единицы статистического наблюдения. Статистический формуляр. Статистический момент и срок (период) статистического наблюдения.
- •Точность статистического наблюдения. Ошибки регистрации и ошибки репрезентативности. Арифметический и логический контроль качества информации.
- •Виды статистического наблюдения по времени регистрации фактов: непрерывное (текущее), периодическое и единовременное.
- •Виды статистического наблюдения по охвату единиц совокупности: сплошное, выборочное, основного массива, монографическое.
- •Непосредственное наблюдение. Документальный способ. Опрос и его виды: экспедиционный, саморегистрация, корреспондентский, анкетный, явочный.
- •Формы статистического наблюдения.
- •Статистическая отчетность и ее виды. Специально организованное статистическое наблюдение.
- •Перепись населения. Регистровая форма наблюдения.
- •Статистическая сводка. Виды сводки по глубине и форме обработки материала, технике выполнения.
- •Программа статистической сводки. Результаты сводки.
- •Группировка статистических данных. Группировочные признаки. Принцип оптимизации числа групп. Формула Стерджесса.
- •Простые и сложные группировки. Факторные и результативные признаки. Перегруппировка статистических данных.
- •Ряд распределения. Атрибутивные и вариационные ряды распределения. Элементы вариационного ряда.
- •Дискретные и интервальные ряды распределения.
- •Графическое изображение рядов распределения: полигон, гистограмма, кумулята и огива.
- •Статистические таблицы. Простая и сложная разработка сказуемого статистической таблицы. Правила построения таблиц в статистике.
- •Структурный и содержательный анализ статистических таблиц.
- •Индивидуальные и сводные абсолютные показатели. Натуральные, стоимостные и трудовые единицы измерения абсолютных показателей.
- •Коэффициенты, проценты, промилле в статистике.
- •Относительные показатели динамики, плана, выполнения плана, структуры, координации, интенсивности и сравнения.
- •Степенные средние величины в статистике: средняя арифметическая, средняя квадратическая, средняя гармоническая.
- •Правило мажорности степенных средних в статистике.
- •Расчет средних показателей способом моментов.
- •Вариация. Абсолютные показатели вариации: размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратическое отклонение.
- •Способы расчета дисперсии. Относительные показатели вариации: коэффициенты осцилляции, вариации.
- •Мода. Медиана. Квартили, децили и перцентили. Квартильные и децильные коэффициенты.
- •Показатели изменения уровней рядов динамики: базисные, цепные и средние абсолютные приросты, коэффициенты и темпы роста (прироста).
- •Основные компоненты динамического ряда: основная тенденция (тренд); динамические (конъюнктурные), сезонные и случайные колебания.
- •Тренд. Методы анализа основной тенденции в рядах динамики.
- •Сезонные колебания. Индексы сезонных колебаний и сезонная волна.
- •И ндексы. Классификация индексов в статистике по степени охвата явления, базе сравнения, форме построения, объекту исследования, составу явления, периоду исчисления.
- •И ндивидуальные и общие индексы. Агрегатный индекс.
- •Средние индексы.
- •Индексы структурных сдвигов.
- •Факторный анализ.
- •Выборочное наблюдение. Индивидуальный, групповой и комбинированный отбор.
- •По виду
- •Бесповторный и повторный отбор.
- •По методу отбора
- •Виды выборки: собственно-случайная, механическая, типическая, серийная, комбинированная.
- •Малая выборка в статистике.
- •Генеральная и выборочная совокупности. Полнота выборки.
- •Ошибка выборочного наблюдения.
- •Средняя и предельная ошибки выборки.
- •Корректировка выборки. Распространение результатов выборочного наблюдения на генеральную совокупность.
- •Причинно-следственные связи между явлениями. Качественный анализ изучаемого явления.
- •Построение модели связи. Интерпретация результатов.
- •Функциональная связь и стохастическая зависимость.
- •Прямая и обратная связь. Линейные и нелинейные связи.
- •Корреляция. Парная, частная и множественная корреляция.
- •Корреляционный анализ. Коэффициенты корреляция. Корреляционно-регриссионный анализ.
- •Линейная и нелинейная регрессия.
- •Прямая (положительная) и обратная (отрицательная) регрессия.
- •Парная регрессия. Множественная (многофакторная) регрессия.
- •Уравнения регрессии. Коэффициенты регрессии.
- •Адекватность моделей, построенных на основе уравнения регрессии. Интерпретация моделей регрессии.
- •Построение модели множественной регрессии включает этапы:
Малая выборка в статистике.
Под малой выборкой понимается несплошное статистическое обследование, при котором выборочная совокупность образуется из сравнительно небольшого числа единиц генеральной совокупности. Объем малой выборки обычно не превышает 30 единиц и может доходить до 4-5 единиц.
В торговле к малой выборке прибегают, когда большая выборка или невозможна, или нецелесообразна (например, если проведение исследования связано с порчей или уничтожением обследуемых образцов).
Величина ошибки малой выборки определяется по формулам, отличным от формул выборочного наблюдения со сравнительно большим объемом выборки(n>100). Средняя ошибка малой выборки вычисляется по формуле:
Предельная ошибка малой выборки определяется по формуле:
t - коэффициент доверия, зависящий от вероятности (P), с какой предельная ошибка определяется
μ- средняя ошибка выборки.
При этом значение коэффициента доверия t зависит не только от заданной доверительной вероятности, но и от численности единиц выборки n.
Посредством малой выборки в торговле решается ряд практических задач, прежде всего установление предела, в котором находится генеральная средняя изучаемого признака.
Генеральная и выборочная совокупности. Полнота выборки.
Пусть требуется изучить совокупность однородных объектов относительно некоторого качественного или количественного признака, характеризующего эти объекты. Например, если имеется партия деталей, то качественным признаком может служить стандартность детали, а количественным - контролируемый размер детали.
И ногда проводят сплошное обследование, т. е. обследуют каждый из объектов совокупности относительно признака, которым интересуются. На практике, однако. сплошное обследование применяют сравнительно редко. Например, если совокупность содержит очень большое число объектов, то провести сплошное обследование физически невозможно. Если обследование объекта связано с его уничтожением или требует больших материальных затрат, то проводить сплошное обследование практически не имеет смысла. В таких случаях случайно отбирают из всей совокупности ограниченное число объектов и подвергают их изучению.
Выборочной совокупностью или просто выборкой называют совокупность случайно отобранных объектов.
Г енеральной совокупностью называют совокупность объектов, из которых производится выборка.
О бъемом совокупности (выборочной или генеральной) называют число объектов этой совокупности. Например, если из 1000 деталей отобрано для обследования 100 деталей, то объем генеральной совокупности N=1000, а объем выборки n=100.
З амечание. Часто генеральная совокупность содержит конечное число объектов. Однако если это число достаточно велико, то иногда, в целях упрощения вычислений или для облегчения теоретических выводов допускают, что генеральная совокупность состоит из бесчисленного множества объектов. Такое допущение оправдывается тем, что увеличение объема генеральной совокупности (достаточно большого объема) практически не сказывается на результатах обработки данных выборки.