Шпаргалка по "Статистике"

В каждом конкретном случае применяется одна из средних  величин: арифметическая, гармоническая, геометрическая, квадратическая, кубическая и т.д. Средняя арифметическая применяется в тех случаях, когда объем варьирующего признака для всей совокупности является суммой значений признаков отдельных ее единиц. Чтобы рассчитать среднюю арифметическую, нужно сумму всех значений признаков разделить на их число ( ), х – значения признака, n – число вариант.

Если частоты неравны, то применяется формула средней ариф.взвешанной ( ),  х – значения признака, f - веса средней или частота.

Средняя гармоническая применяется, когда частоты неизвестны, а известны варианты и производные показатели ( ), х – значения признака, М-веса средней.

Средняя квадратическая: .

Для изучения внутреннего  строения и структуры рядов распределения  значений признака применяют структурные  средние:

Мода – значение признака наиболее часто встречающегося в изучаемой совокупности.

Медиана – вариант, расположенный в середине упорядоченного вариационного ряда, делящий его на две равные части.

10. Понятие  о вариации признака. Система  показателей вариации её применение  в анализе экономической деятельности  предприятия.

Вариация – это различие в значениях какого-либо признака у разных единиц данной совокупности в один и тот же период или момент времени. Для измерения отдельных значений признака от средней исчисляют основные обобщающие показатели вариации:

1. Дисперсия – средняя арифметическая квадратов отклонений отдельных значений признака от их средней арифметической (простая , взвешенная , межгрупповая). Для характеристики качества статистических оценок используется их дисперсия.
2. Среднее квадратическое отклонение (СКО):

СКО показывает на сколько  в среднем отклоняются конкретные варианты от их среднего значения.

3. Коэффициент вариации используется для сравнения размеров вариации различных признаков, а также для сравнения степени вариации одноименных признаков в нескольких совокупностях:

По этой величине можно судить об однородности состава  совокупности. Чем больше величина коэффициента вариации, тем больше разброс значений признака вокруг средней.

11. Виды  дисперсий. Правило сложения дисперсий. Расчёт на его основе коэффициента детерминации и эмпирического корреляционного отношения.

Дисперсия –  средняя арифметическая квадратов  отклонений отдельных значений признака от их средней арифметической (простая  , взвешенная , межгрупповая ).

Общая дисперсия измеряет вариацию признака по всей совокупности под влиянием всех факторов, обусловивших эту вариацию. Межгрупповая дисперсия  характеризует систематическую  вариацию результативного признака, обусловленную влиянием признака-фактора, положенного в основание группировки.

Правило сложения дисперсий:

Общая дисперсия равна  сумме средней от частных дисперсий  и межгрупповой. Пользуясь правилом сложения дисперсий, можно всегда по двум известным дисперсиям определить третью – неизвестную. Если основанием группировки является факторный признак, то с помощью этого правила можно измерить силу его влияния на результативный признак, вычислив коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение.

Коэффициент детерминации показывает долю вариации результативного признака у под влиянием факторного признака х и равен отношению межгрупповой дисперсии к общей. Эмпирическое корреляционное отношение – это  корень квадратный из эмпирического  коэффициента детерминации: . Он показывает тесноту связи между группировочным и результативным признаками. Эмпирическое корреляционное отношение может принимать значения от 0 до 1. Если связь отсутствует, то корреляционное отношение равно нулю, если связь функциональная, то корреляционное отношение будет равно единице. Чем значение корреляционного отношения ближе к единице, тем теснее, ближе к функциональной зависимости связь между признаками.

12. Метод  выборочного наблюдения. Виды выборки.  Практика применения выборочного метода в статистическом анализе экономической деятельности предприятия.

Выборочное наблюдение – наблюдение, при котором отбор подлежащих обследованию единиц осуществляется в случайном порядке, отобранная часть изучается, а результаты распространяются на всю исходную совокупность. Совокупность, из которой производится отбор, называется генеральной.  Совокупность отобранных единиц именуют выборочной совокупностью. Основная задача выборочного наблюдения состоит в том, чтобы на основе характеристик выборочной совокупности (средней и доли) получить достоверные суждения о показателях средней и доли в генеральной совокупности.

По виду различают индивидуальный, групповой и комбинированный отбор. При индивидуальном отборе в выборочную совокупность отбираются отдельные единицы генеральной совокупности; при групповом отборе – качественно однородные группы или серии изучаемых единиц; комбинированный отбор предполагает сочетание первого и второго видов.

По методу выборки различают повторную и бесповторную выборки. При повторной выборке общая численность единиц генеральной совокупности в процессе выборки остается неизменной. При бесповторной выборке единица совокупности, попавшая в выборку, в генеральную совокупность не возвращается и в дальнейшем в выборке не участвует.

Виды выборки: собственно-случайная, механическая, типическая, серийная, комбинированная. К собственно-случайной выборке относится отбор единиц из всей генеральной совокупности посредством жеребьевки. Механическая выборка - отбор единиц в выборочную совокупность из генеральной  производится таким образом, что из каждой группы в выборку отбирается лишь одна единица. Типическая выборка используется, когда все единицы генеральной совокупности можно разбить на несколько качественно однородных, однотипных групп по признакам, влияющим на изучаемые показатели. Серийная выборка предполагает случайный отбор из генеральной совокупности не отдельных единиц, а их равновеликих групп (серий) с тем, чтобы в таких группах подвергать наблюдению все без исключения единицы. Комбинированная выборка заключается в объединении различных способов выборки, рассмотренных ранее.

13. Методика расчёта  ошибок выборки для средней  и доли. Определение численности  выборочной совокупности

Основные характеристики параметров генеральной и выборочной совокупностей обозначаются символами: N – объем генеральной совокупности (число входящих в нее единиц);  n – объем выборки (число обследованных единиц);  - генеральная средняя (среднее значение признака в генеральной совокупности); - выборочная средняя; p – генеральная доля (доля единиц, обладающих данным значением признака в общем числе единиц генеральной совокупности); w – выборочная доля. Доля выборки есть отношение числа единиц выборочной совокупности к числу единиц генеральной совокупности: . Выборочная доля ( w ), определяется отношением числа единиц, обладающих изучаемым признаком m, к общему числу единиц выборочной совокупности n: w = m / n . Для характеристики надежности выборочных показателей различают среднюю и предельную ошибки выборки. Ошибка выборки - разность соответствующих выборочных и генеральных характеристик: для средней количественного признака ; для доли (альтернативного признака) . Выборочная средняя и выборочная доля являются случайными величинами, которые могут принимать различные значения.

Предельная ошибка выборки для средней при повторном  отборе . При случайном бесповторном отборе нужно умножить подкоренное выражение на 1 – (n/N).

Формулы для  определения необходимой численности  выборки n получают из формул ошибок выборки (нужно выразить n). Формулы показывают, что с увеличением предполагаемой ошибки выборки значительно уменьшается необходимый объем выборки. Для расчета объема нужно знать дисперсию.

14. Виды и формы взаимосвязей социально-экономических явлений. Корреляционная связь, ее особенности, методы выявления и оценки тесноты связи.  Корреляционная связь – частный случай статистической связи при котором разным значениям переменной соответствуют разные средние значения другой переменной.  Классификация связи:1.По степени тесноты связи: -функциональные у=f(х)

-стахостические коррялиционные связи у = f(х) + ε 2. По направлении:

-прямые и обратные.При  прямой связи с увеличением  факторного признака, увеличивается  результативный. При обратной с  увеличением факторного признака, результативный уменьшается. 3. По аналитическому выражению.-прямолинейная у = ах+в -криволинейная у = х³    4. По количеству взаимодействующих факторов:

-однофакторные

-многофакторные

5. По силе связи: -слабые и сильные.  Чем ближе она к функциональной, тем она считается сильнее.I.Исследование связи начинается с качественного, теоретического анализа явления, определение факторного и результативного признака и проверки наличие связи.Наличие связи проверяется с использованием методов:  1.Метод параллельных рядов. Факторные признаки располагаются в порядке возрастания. Параллельно им записываются значение результативного признака.. Связь существует с возрастанием одного растет другое, связь прямая. Сопоставляя значение этих двух рядов делают вывод о наличии и направление связи.2.Графический метод. Заключается в построении графика, где по оси х откладывается значение факторного признака, по оси у – результативного признака. Совокупность точек х и у образуют корреляционное поле, по их расположению можно сделать вывод о наличии и направлении связи. 3.Метод корреляционных таблиц. Корреляционная таблица – это таблица в подлежащей которой перечисляется значение факторного признака или группы, сказуемым значение результативного признака или их группы. В клетке таблицы  записываются частоты.Если частоты концентрируются вдоль главной диагонали, то делают вывод о наличии прямой связи, если она концентрируется вдоль побочной диагонали – то наличие обратной связи, если расположены беспорядочно, то отсутствие связи.4.Метод аналитической группировки. Совокупность разбивается на группы по факторному признаку.И каждая группа характеризуется средним значением факторного и результативного признака.Сопоставляя среднее значение делают вывод о наличии направление связи.

     II.Этап изучение совокупности. Оценка существенности связи. Оцениваются с помощью критерия Филлера. Для этого рассчитывается фактическое значение критерия. Ф расч. сравнивается с табличной. Фрасч.>Фтабл. – вывод о существенности связи. Фрасч.<Фтабл – вывод о незначимости связи. III.Изучение формы связи. Среди многих форм связей важнейшей  является причинная, определяющая все другие формы.Сущность  причинности состоит в порождении одного явления другим.

15. Корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязей социально-экономических явлений* его сущность и этапы. Уравнение регрессии как форма аналитического выражения связи.  I.Исследование связи начинается с качественного, теоретического анализа явления, определение факторного и результативного признака и проверки наличие связи.Наличие связи проверяется с использованием методов: 1.Метод параллельных рядов. Факторные признаки располагаются в порядке возрастания. Параллельно им записываются значение результативного признака.. Связь существует с возрастанием одного растет другое, связь прямая. Сопоставляя значение этих двух рядов делают вывод о наличии и направление связи. 2.Графический метод. Заключается в построении графика, где по оси х откладывается значение факторного признака, по оси у – результативного признака. Совокупность точек х и у образуют корреляционное поле, по их расположению можно сделать вывод о наличии и направлении связи. 3.Метод корреляционных таблиц. Корреляционная таблица – это таблица в подлежащей которой перечисляется значение факторного признака или группы, сказуемым значение результативного признака или их группы. В клетке таблицы  записываются частоты.Если частоты концентрируются вдоль главной диагонали, то делают вывод о наличии прямой связи, если она концентрируется вдоль побочной диагонали – то наличие обратной связи, если расположены беспорядочно, то отсутствие связи. 4.Метод аналитической группировки. Совокупность разбивается на группы по факторному признаку.И каждая группа характеризуется средним значением факторного и результативного признака.Сопоставляя среднее значение делают вывод о наличии направление связи.II.Этап изучение совокупности. Оценка существенности связи. Оцениваются с помощью критерия Филлера. Для этого рассчитывается фактическое значение критерия. Ф расч. сравнивается с табличной. Фрасч.>Фтабл. – вывод о существенности связи. Фрасч.<Фтабл – вывод о незначимости связи. III.Изучение формы связи. Среди многих форм связей важнейшей  является причинная, определяющая все другие формы.Сущность  причинности состоит в порождении одного явления другим. Основная задача корреляционного анализа – установление тесноты связи между признаками. Регрессионный анализ – установление формы связи. Регрессионная связь Выбор типа функции может опираться на графический, логич., экрномич. и теоретич.анализ. Уравнение приближенно выражающее зависимость результативного признака от факторного называется уравнением регрессии. Наиболее простая является линейная зависимость.