- •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
Количественные критерии оценки тесноты связи
Величина показатели связи |
Характер связи |
До ±0,3 |
Практически отсутствует |
±0,3 - ±0,5 |
слабая |
±0,5 - ±0,7 |
умеренная |
±0,7 - ±1,0 |
сильная |
По направлению выделяют связь прямую и обратную. Прямая - это связь, при которой с увеличением или с уменьшением значений факторного признака происходит увеличение или уменьшение значении результативного признака. Так, рост объемов производства способствует увеличению прибыли предприятия. В случае обратной связи значения результативного признака изменяются под воздействием факторного, но в противоположном направлении по сравнению с изменением факторного признака, то есть обратная - это связь, при которой с увеличением или с уменьшением значений одного признака происходит уменьшение или увеличение значений другого признака. Так, снижение себестоимости единицы производимой продукции влечет за собой рост рентабельности.
По аналитическому выражению выделяют связи прямолинейные (или просто линейные) и нелинейные. Если статистическая связь между явлениями может быть приблизительно выражена уравнением прямой линии, то ее называют линейной связью вида:
(8.1.)
Если же связь может быть выражена уравнением какой-либо кривой, то такую связь называют нелинейной или криволинейной, например:
параболы - (8.2.)
гиперболы - ; и т.д..
Для выявления наличия связи, ее характера и направления в статистике используются методы: приведения параллельных данных; графический; аналитических группировок; корреляции, регрессии.
Метод приведения параллельных данных основан на сопоставлении двух или нескольких рядов статистических величин. Такое сопоставление позволяет установить наличие связи и получить представление о ее характере.
Графически взаимосвязь двух признаков изображается с помощью поля корреляции. В системе координат на оси абсцисс откладываются значения факторного признака, а на оси ординат - результативного. Каждое пересечение линий, проводимых через эти оси, обозначаются точкой. При отсутствии тесных связей имеет место беспорядочное расположение точек на графике. Чем сильнее связь между признаками, тем теснее будут группироваться точки вокруг определенной линии, выражающей форму связи.
Рис. 8.1. График корреляционного поля
В статистике принято различать следующие виды зависимостей:
1. Парная корреляция - связь между двумя признаками (результативным и факторным, или двумя факторными).
Частная корреляция - зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков.
Множественная корреляция - зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование.
Корреляционный анализ имеет своей задачей количественное определение тесноты и направления связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи).
Теснота связи количественно выражается величиной коэффициентов корреляция, которые, давая количественную характеристику тесноты связи между признаками, позволяют определять «полезность» факторных признаков при построении уравнения множественной регрессии. Знаки при коэффициентах корреляции характеризуют направление связи между признаками.
Регрессия тесно связана с корреляцией и позволяет исследовать аналитическое выражение взаимосвязи между признаками.
Регрессионный анализ заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины (называемой зависимой или результативным признаком), обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторных признаков).
Одной из проблем построения уравнений регрессии является их размерность, то есть определение числа факторных признаков, включаемых в модель. Их число должно быть оптимальным. Сокращение размерности за счет исключения второстепенных, несущественных факторов позволяет получить модель, быстрее и качественнее реализуемую. В то же время, построение модели малой размерности может привести к тому, что она будет недостаточно полно описывать исследуемое явление или процесс.
При построении моделей регрессии должны соблюдаться следующие требования:
Совокупность исследуемых исходных данных должна быть однородной и математически описываться непрерывными функциями.
Возможность описания моделируемого явления одним или несколькими уравнениями причинно-следственных связей.
Все факторные признаки должны иметь количественное (числовое) выражение.
Наличие достаточно большого объема исследуемой совокупности (в последующих примерах в целях упрощения изложения материала это условие нарушено, т.е. объем очень мал).
Причинно-следственные связи между явлениями и процессами должны описываться линейной или приводимой к линейной форме зависимостью.
Отсутствие количественных ограничений на параметры модели связи.
7. Постоянство территориальной и временной структуры изучаемой совокупности. Соблюдение данных требований позволяет построить модель, наилучшим образом описывающую реальные социально-экономические явления и процессы.