- •Предмет, метод и задачи статистики.
- •Статистика в системе социально-экономических наук.
- •Статистическое наблюдение. Формы организации статистического наблюдения.
- •Виды статистических наблюдений.
- •План статистического наблюдения, основные этапы.
- •Переписи населения - классический пример сплошного наблюдения. Критический момент и критическая дата наблюдения.
- •Статистические группировки. Виды группировок, задачи теории группировок.
- •Методология группировок.
- •Статистические таблицы их виды и назначение.
- •Вторичная группировка, методы ее проведения.
- •Плотность распределения (абсолютная и относительная).
- •Относительные величины, их виды, значение и практическое использование.
- •Относительные величины сравнения, выполнения плана.
- •14. Относительная величина динамики.
- •17. Относительная величина интенсивности.
- •19. Расчет моды и медианы в интервальном вариационном ряду.
- •20. Показатели вариации, их значение и способы их расчета.
- •25. Средняя и предельная ошибка выборки в типической выборки.
- •43. Средние величины в рядах динамики.
- •34.Показаткли тесноты связи колич. Признаков.
- •36.Коэф-т детерминации и его значение.
- •35. Роль аналитичес. Группировки в изучении взаимосвязи явлений.
- •47. Индексный метод в экономико-статистич. Анализе.
- •48. Индексы индивидуальн. И свободные
- •44.Методология выявления тренда в динамич. Рядах.
- •Статистическа совокупность. Определение ее однородности. Примеры
- •Ошибки 1 и 2 рода при проверке статистических гипотез
- •Понятие о степенях свободы и примеры их определения в различных ситуациях
- •Примеры вариационных рядов с большим эксцессом и значительной асимметрией.
- •14. Виды дисперсий. Правил их сложения
- •21. Репрезентативность выборки и как она достигается на практике.
- •22. Вариационный ряд – виды, элементы, значение
- •24. Примеры структурных и аналитических группировок.
- •29. Какая цель преследуется при выравнивании динамических и вариационных рядов
- •32. Что вы понимаете под индексом структурных сдвигов
- •33. Примеры типической и серийной выборки.
- •34. Построение гистограммы по неравно-интервальному вариационному ряду.
- •40. Смысл и значение индекса Фишера
- •41.Критерии согласия
- •43. Индексы цен Пааше и Ласпейреса – их сравнение и особенности.
- •45. Что понимается под доверительным интервалом.
- •46. Смысл и значение коэффициента вариации, примеры
- •49. Возможно ли одновременно уменьшить ошибку 1 и 2 рода
- •51. Что следует понимать под ошибкой выборки. Какую роль играет коэффициент доверия.
- •49. Средние индексы
- •Статистические графики
17. Относительная величина интенсивности.
Статистика использует относительные и абсолютные величины. Абсолютная величина явления представляет собой его размер безотносительно к размерам других явлений. Относительная величина - это соотношение размеров данного явления с каким-либо другим или с тем же, но взятым за другое время или по другой территории. При расчете относительных величин следует иметь в виду, что в числителе всегда находится показатель, отражающий то явление, которое изучается, т.е. сравниваемый показатель, а в знаменателе - показатель, с которым производится сравнение, принимаемый за основание или базу сравнения.
В зависимости от содержания и характера отношений выделяют следующие основные виды относительных величин: динамики (известные как темпы роста, базисные и цепные); выполнения плана, структуры (удельные веса); координации (соотношения частей целого между собой); интенсивности (степень распространения, развития какого-либо явления в определенной среде, например, коэффициент рождаемости); сравнения (соотношения одноименных величин, характеризующих разные объекты).
Относительные величины интенсивности показывают, насколько широко распространено изучаемое явление в той или иной среде. Они характеризуют соотношение разноименных, но связанных между собой абсолютных величин.
В отличие от других видов относительных величин относительные величины интенсивности всегда выражаются именованными величинами.
Рассчитываются относительные величины интенсивности делением абсолютной величины изучаемого явления на абсолютную величину, характеризующую объем среды, в которой происходит развитие или распространение явления. Относительная величина показывает, сколько единиц одной совокупности приходится на единицу другой совокупности.
Примером относительных величин интенсивности может служить показатель, характеризующий число магазинов на 10 000 человек населения. Он получается делением числа магазинов в регионе на численность населения региона. ОВИ = одна совокупность/другая совокупность (разноименные).
18. Структурные средние, их значение и практическое применение.
Для характеристики структуры совокупности применяются особые показатели, которые можно назвать структурными средними. К таким показателям относятся мода и медиана.
Модой (Мо) называется чаще всего встречающийся вариант или значение признака. Мода широко используется в коммерческой практике при изучении покупательского спроса (при определении размеров одежды и обуви, которые пользуются широким спросом), регистрации цен.
В дискретном ряду мода – это варианта с наибольшей частотой. Решение вопроса состоит в том, чтобы в качестве моды выявить середину модального интервала. Такое решение будет правильным лишь в случае полной симметричности распределения либо тогда, когда интервалы, соседние с модальными, мало отличаются друг от друга по числу случаев. В противном случае середина модального интервала не может рассматриваться, как мода.
Мода - это именно то число, которое в действительности встречается чаще всего (является величиной определенной) - в практике имеет самое широкое применение (наиболее часто встречающийся тип покупателя). Для интервального вариационного ряда: Мо = Xmo +i ((mmo (mo – нижний индекс) - mme-1 (me-1 – нижний индекс))/((mmo (mo – нижний индекс) - mmo-1 (mo-1 – нижний индекс) + (mmo (mo – нижний индекс) - mmo+1 (mo+1 – нижний индекс)). Xmo - нижняя граница модального интервала; i - величина группового интервала; mmo (mo – нижний индекс) –частота, соответствующая модальному интервалу; mme-1 (me-1 – нижний индекс) – частота, предшествующая медианному интервалу; mmo-1 (mo-1 – нижний индекс) - частота, предшествующая модальному интервалу; mmo+1 (mo+1 – нижний индекс) - частота интервала, следующего за модальным.
Медиана (Me) - это величина, которая делит численность упорядоченного вариационного ряда на две равные части: одна часть имеет значения варьирующего признака меньшие, чем средний вариант, а другая - большие.
Для ранжированного ряда (т. е. построенного в порядке возрастания или убывания индивидуальных величин) с нечетным числом членов медианой является варианта, расположенная в центре ряда. Для ранжированного ряда с четным числом членов (индивидуальных величин) медианой будет средняя арифметическая из двух смежных вариант. Если в бригаде продавцов из шести человек распределение по стажу работы было таким: 1, 3, 4, 5, 7, 9 лет, то медианой будет значение, равное: (4+5)/2 = 4,5 года, т. е. Me = (Xmе + Xmе+1)/2.
Медиана находит практическое применение вследствие особого свойства - сумма абсолютных отклонений членов ряда от медианы есть величина наименьшая Сигма(x - Me) = min.
Вышеназванное свойство Me находит широкое практическое применение в маркетинговой деятельности. Если X(с чертой сверху), Me, Mo совпадают, то данная группа симметрична.