- •Оглавление
- •Глава 1. Предмет, метод и организация статистики………………………………………...3
- •Глава 2. Статистическое наблюдение………………………………………………………10
- •Глава 3. Статистическая сводка и группировка………………………………………….16
- •Глава 4. Графическое представление статистической информации…………………...34
- •8.6. Методы изучения связи качественных признаков……………………………….99
- •Глава 9. Статистическое изучение динамики
- •Глава 10. Статистический анализ структуры……………………………………………123
- •Глава 11. Индексы…………………………………………………………………………...132
- •Глава 1. Предмет, метод и организация статистики
- •Статистика как наука и отрасль практической деятельности
- •Статистическая деятельность в Российской Федерации
- •Основные категории статистики
- •Глава 2. Статистическое наблюдение
- •2.1. Сущность и виды статистического наблюдения
- •2.2. План статистического наблюдения
- •2.3. Точность статистического наблюдения
- •Глава 3. Статистическая сводка и группировка
- •3.1. Задачи сводки и се содержание
- •3.2. Виды статистических группировок
- •3.3. Принципы построения статистических группировок и классификаций
- •Группировка коммерческих банков по величине капитала
- •Группировка коммерческих банков по величине капитала (в %% к итогу)
- •Группировка коммерческих банков по величине капитала
- •Группировка коммерческих банков по величине капитала и работающим активам
- •3.4. Сравнимость статистических группировок. Вторичная группировка
- •3.5. Статистическая таблица и ее элементы
- •Название таблицы
- •3.6. Виды статистических таблиц
- •Ввод в действие зданий жилого назначения в Российской Федерации в 2003 г.
- •Ввод в действие зданий в Российской Федерации в 2003 г.
- •Распределение населения Российской Федерации по возрастным группам в 2002 г. (на начало года)
- •Группировка предприятий пищевой промышленности одного из регионов Российской Федерации по величине прибыли и численности промышленно- производственного персонала в 2003 г.
- •Распределение строительных организаций различных форм собственности по объему работ, выполненных по договорам строительного подряда в 2003 г.
- •3.7. Основные правила построения и анализа статистических таблиц
- •Глава 4. Графическое представление статистической информации
- •4.1. Роль и значение графического метода в статистике
- •4.2. Общие правила построения графического изображения
- •4.3. Классификация основных видов статистических графиков
- •4.4. Диаграммы сравнения
- •4.5. Диаграммы структуры
- •4.6. Диаграммы динамики
- •Динамика валового сбора кормовых культур в регионе за 1995-2004 г.
- •Динамика производства газа в регионе за 1975-2004 гг. (млн. Мi)
- •4.7. Статистические карты
- •1. Для построения фоновой картограммы предполагается предварительная группировка 16 районов по величине изучаемого признака - урожайности картофеля:
- •Глава 5. Абсолютные, относительные и средние статистические показатели
- •5.1. Абсолютные показатели
- •5.2. Относительные показатели
- •5.3. Средние показатели
- •Сделки по акциям эмитента «X» за торговую сессию
- •Себестоимость продукции «z»
- •Распределение сотрудников предприятия по возрасту
- •Валовой сбор и урожайность сельскохозяйственной культуры «y» по районам области
- •5.4. Структурные средние
- •Доход 100 104 104 107... 162 164 ... 200 50000
- •Глава 6. Анализ вариации
- •6.1.Основные показатели вариации
- •6.2. Использование показателей вариации в анализе взаимосвязей
- •Выполнение работ проектно-изыскательскими организациями разной формы собственности
- •4. Определяется средняя из внутригрупповых и межгрупповая дисперсия. Для это го расчета полученные ранее данные заносятся в таблицу.
- •Глава 7. Выборочное наблюдение
- •7.1. Цели и этапы выборочного наблюдения
- •7.2. Собственно-случайная (простая случайная) выборка
- •Расчет среднего дохода домохозяйства и дисперсии
- •7.3. Механическая (систематическая) выборка
- •7.4. Типическая (стратифицированная) выборка
- •Результаты обследования безработного населения области
- •7.5. Серийная выборка
- •Результаты выборочного обследования готовой продукции
- •Глава 8. Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений
- •8.1. Причинность, регрессия, корреляция
- •Количественные критерии оценки тесноты связи
- •8.2. Парная регрессия на основе метода наименьших квадратов
- •Зависимость между размером страховых возмещений и страховой суммой на автотранспорт одной из страховых компаний г. Москвы на 01.01.2004 г.
- •8.3. Множественная (многофакторная) регрессия
- •Основные характеристики корпоративных ценных бумаг
- •Расчетная таблица для определения параметров уравнения регрессии выручки от реализации корпоративных ценных бумаг
- •8.4. Собственно-корреляционные параметрические методы изучения связи
- •Оценка линейного коэффициента корреляции
- •8.5. Принятие решений на основе уравнений регрессии
- •8.6. Методы изучения связи качественных признаков
- •Зависимость участия населения города в экологических акциях от образовательного уровня
- •Зависимость уровня доходов сотрудников коммерческой структуры от уровня их образования
- •8.7. Ранговые коэффициенты связи
- •Расчет коэффициента Спирмена
- •Расчет коэффициента конкордации
- •Глава 9. Статистическое изучение динамики социально-экономических явлений
- •9.1 Понятие о рядах динамики и их виды
- •9.2. Сопоставимость уровней и смыкание рядов динамики
- •Динамика общего объема оборота розничной торговли
- •9.3. Аналитические показатели ряда динамики
- •9.4. Средние показатели в рядах динамики и методы их исчисления
- •9.5. Методы анализа основной тенденции (тренда) в рядах динамики
- •Динамика продажи магнитофонов в торговой сети за 2004 год
- •9.6. Методы выявления сезонной компоненты
- •9.7. Элементы прогнозирования и интерполяции
- •Прогнозные значения численности проданных квартир в n-ом регионе
- •Глава 10. Статистический анализ структуры
- •10.1. Понятие структуры и основные направления ее исследования
- •10.2. Частные показатели структурных сдвигов
- •10.3. Обобщающие показатели структурных сдвигов
- •Структура использования денежных доходов населения рф в 1995 – 2001 гг.
- •10.4. Показатели концентрации и централизации
- •Распределение доходов населения России в 2002 г.
- •Глава 11. Индексы
- •11.1. Общие понятия об индексах
- •Цены и объем реализации трех товаров
- •11.2. Средние формы сводных индексов
- •Данные о реализации и ценах по товарной группе
- •Данные о реализации трех товаров в натуральном и стоимостном выражении
- •11.3. Расчет сводных индексов за последовательные периоды
- •11.4. Индексный анализ влияния структурных изменений
- •Данные о ценах и объемах реализации товара «X» в двух регионах
4.3. Классификация основных видов статистических графиков
Для графического представления статистических данных используются самые разнообразные виды графиков (рис. 4.2 и 4.3). Их можно классифицировать по разным признакам: характеру графического образа, способу построения и назначению (содержанию).
По характеру графического образа различают графики объемные, линейные и плоскостные (рис. 4.2).
способу построения графики можно разделить на диаграммы и статистические карты (рис. 4.3).
Диаграмма представляет собой чертеж, показывающий соотношение статистических данных при помощи разнообразных геометрических и изобразительных средств.
Статистические карты предназначены для графического изображения одноименных показателей, относящихся к разным территориям. Для этого в основу изображения берется географическая карта. Изображение на карте статистических данных называется картограммой или картодиаграммой.
По содержанию или назначению можно выделить графики сравнения в пространстве, графики относительных величин (структуры, динамики и т.п.), графики вариационных рядов, графики взаимосвязанных показателей и графики размещения по территории (рис. 4.3).
4.4. Диаграммы сравнения
Различные виды диаграмм применяются для сравнения одноименных статистических данных, характеризующих разные территории или объекты. Наиболее распространённым видом таких диаграмм являются столбиковые диаграммы. Они представляют собой график, в котором различные величины представлены расположенными в высоту прямоугольниками («столбиками») одинаковой или разной высоты. Столбиковые диаграммы применяются для сравнения некоторых объектов во времени.
Построение такого рода диаграмм требует только одной вертикальной масштаб-вой шкалы, которая определяет высоту каждого столбика.
Масштабная шкала должна начинаться с нуля, быть непрерывной и на ней записываются лишь круглые или округленные значения.
Столбики должны быть даны на некотором, одинаковом для всех расстоянии или вплотную друг к другу. Ширина столбиков берется произвольной. На шкале должна быть указана единица измерения. При выборе масштаба надо рассчитать так, чтобы максимальное число было представлено на графике.
Пример. Требуется изобразить с помощью столбиковой диаграммы данные о трудоустройстве граждан органами государственной службы занятости региона (цифры условные): в 2004 г. трудоустроено 2822 чел,; в 2003 г. - 2398 чел.; в 2002 г. - 2406 чел.; в
2001 г. - 2218 чел. Примем масштаб: 500 чел. соответствует 1 см. Тогда высота первого столбика (трудоустройство в 2001 г.) будет равна 4,4 см (1 см*2218/500), высота второго ' (в 2002 г.)-4,8 см; высота третьего (в 2003 г.)-4,79 см; высота четвертого (в 2004 г.)-5,6 см.
Наглядность данной диаграммы достигается сравнением высоты столбиков (рис. 4.4).
На рис. 4.5 с помощью столбиковой диаграммы показана структура посевных площадей сельхозпредприятий N-ой области РФ за 2004 г. (цифры условные). На этой диаграмме столбики располагаются вплотную по группам объектов в пространстве/
Масштаб принят такой, что каждым 5000 тыс. га соответствует отрезок в 1 см.
Если прямоугольники, изображающие показатели, расположить не по вертикали, а
по горизонтали, то диаграмма получит название ленточной. В качестве примера приведем полосовую диаграмму сравнения, характеризующую данные о реализации минеральных удобрений сельхозпредприятиями в N-ом регионе за 2001-2004 гг. (рис. 4.6).
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000
тыс.т
Рис. 4.6. Динамика реализации минеральных удобрений сельскохозяйственными предприятиями в N-ом регионе за 2001-2004 гг.
Иногда разница между наименьшими и наибольшими значениями сравниваемых данных настолько велика, что установление подходящего масштаба для столбиков или полос оказывается затруднительным. В этих случаях вместо столбиковой (полосовой) диаграммы целесообразно применить плоскостную (двухмерную) диаграмму - квадратную или круговую. Принцип построения этих диаграмм заключается в том, что величины сравниваемых данных изображаются площадями квадратов или кругов. Иными словами, площади квадратов (кругов) должны быть пропорциональны величинам изображаемых явлений, но сами площади квадратов (кругов) пропорциональны квадратам их сторон (радиусов). Следовательно, стороны квадратов или радиусов кругов должны быть пропорциональны корням квадратным из величин изображаемых статистических данных.
Пример. Необходимо с помощью квадратной диаграммы изобразить реализацию
молочных продуктов предприятиями розничной торговли в одном из регионов за 2004 г.
по следующим данным:
Товар |
Товарооборот, млн. руб. |
творог |
11 |
сметана |
16 |
молоко |
19 |
Для построения квадратной диаграммы сначала извлечем квадратные корни из чисел: √11=3,32; √16=4; √19=4,36. Затем установим масштаб, например, примем 1см-1,5 млн. руб. Тогда сторона 1-го квадрата составит 2,2см (3,32:1,5); 2-го - 2,7см; 3-го - 2,9см (4,36:1,5). Далее строим квадраты.
Для правильного построения диаграммы квадраты необходимо расположить на одинаковом расстоянии друг от друга, а в каждой фигурке указать числовое значение, которое она изображает, не приводя масштаба измерения (рис. 4.7).
19
16
11
творог сметана молоко
Рис. 4.7. Реализация молочных продуктов предприятиями розничной торговли в одном из регионов в 2004 г., млн. руб.
Круговая диаграмма строится аналогично квадратной с той разницей, что находим, величину радиуса для каждого круга.
Пример. По данным об иностранных инвестициях в экономику РФ по основным: странам-инвесторам за 2002 г. построить круговые диаграммы:
Страна |
Германия |
Кипр |
Швейцария |
Инвестиции, млн долларов США (х) |
4001 |
2327 |
1349 |
√x |
63,25 |
48,24 |
36,7 |
R |
3,2 |
2,4 |
1,8 |
Диаграммы, предназначенные для популяризации, иногда строятся в виде стандартных фигур-рисунков, характерных для изображаемых статистических данных, что} лает диаграмму более выразительной, привлекает к ней внимание. Такие диаграммы называются фигурными или изобразительными. Каждая фигурка имеет одинаковый размер и принимается за определённую величину изображаемых статистических данных.
Пример. Изобразим в виде фигурной диаграммы количество проданных магнитофонов в N-ом регионе за 2001-2004 гг. по следующим данным:
Годы |
2001 |
2002 |
2003 |
2004 |
Продано, тыс. шт. |
1977 |
862 |
875 |
995 |
Рис. 4.9.Динамика продажи магнитофонов за 2001 - 2004 .
Примем условно за один знак 300 тыс. штук магнитофонов. Тогда продажа магнитофонов в 2001 г. в размере 1977 тыс. штук будет изображена в количестве 6,6 магнитофона, в 2002 г. - 2,9 магнитофона, в 2003 г. - 2,9 магнитофона, в 2004 г. - 3,3 магнитофона (рис. 4.9).
Недостаток фигурных диаграмм заключается в том, что во многих случаях приходится либо округлять изображаемые данные, либо изображать, кроме целых фигур, их части, размер которых на глаз оценивать трудно.
Для графического изображения трех взаимосвязанных показателей, один из которых равен произведению двух других, российский статистик проф. В.Е.Варзар предложил использовать прямоугольную диаграмму, названную им «статистическим знаком». В настоящее время такие диаграммы часто называют знаком Варзара.
Знак Варзара строится в виде прямоугольника, основание которого пропорционально одному показателю-сомножителю, а высота - второму показателю сомножителю. Тогда произведение этих показателей, т.е. третий показатель, будет изображаться площадью прямоугольника.
Пример. Имеются следующие данные в 2001 г. по всему миру:
ВНП - 46403 млрд. долл.
ВНП на душу населения - 7570 долл.
Средняя численность населения - 6,1298 млрд. чел.
Нужно изобразить эти данные с помощью знака Варзара (рис. 4.10). Взаимосвязь этих показателей можно представить в виде
Рис. 4.10. Зависимость общего производства ВНП от производства ВНП на душу
населения и средней численности населения мира в 2001 г.