otvetu_stat

1. Предмет, метод и задачи статистической науки.
В системе современных научных знаний под статистикой понимают науку, изучающую количественные методы сбора, обобщения и анализа данных, относящихся к самым разнообразным массовым явлениям окружающего мира.
Изучая с количественной стороны происходящие в обществе массовые социально-экономические явления и процессы, статистика ставит своей целью раскрытие их внутренних особенностей и свойств, выявление и количественное выражение присущих им закономерностей и тенденций развития.
Объектом изучения статистики является общество во всем многообразии его форм и проявлений. В этом отношении статистика является общественной наукой. Круг вопросов, составляющих предмет статистики, связан с изучением количественной стороны общественных явлений и процессов. Иными словами, предметом статистики как общественной науки является количественная сторона качественно определенных массовых социально-экономических явлений и процессов, закономерностей их взаимосвязей и развития в конкретных условиях места и времени. Предмет познания статистики обусловливает её специфические черты и особенности. Основные из них заключаются в следующем :
1 Статистика изучает только социально-экономические явления и процессы имеющие количественное выражение.
2 Статистика исследует не отдельные, а массовые общественные явления и процессы, рассматривая их как совокупности, состоящие из множества единичных элементов или фактов.
3 Явления и процессы в жизни общества изучаются статистикой с количественной стороны и отражаются в различных по виду и форме выражения числовых величинах, называемых статистическими показателями.
4 В отличие от математики, оперирующей с абстрактными величинами, конкретное содержание которых не имеет значения (2х2 всегда 4), для статистики цифры без их качественного содержания, без указания конкретного места и времени, к которым они относятся, лишены всякого смысла.
5 Изучая явления, статистика прежде всего характеризует его структуру, т.е. внутреннее строение, внутренние связи в объекте исследования – его составные части, их соотношение с объектом в целом и между собой.
6 Важным направлением статистики является изучение закономерностей изменения явлений.
7 Явления общественной жизни взаимосвязаны и взаимообусловлены: изменение одних явлений предопределяет изменение других.
8 Статистика изучает количественные характеристики общественных явлений и процессов для того, чтобы на количественной основе познать качественное содержание, сущность явлений.
Задачи статистики условно можно разделить на две группы – методологические и практические.
Методологические задачи связаны с созданием научно-обоснованной статистической методологии, соответствующей потребностям общества на современном этапе его развития, а также международным стандартам статистики.
Целевая направленность методологических задач статистики – разработка и совершенствование теоретических основ и методов. Практические задачи статистики определяются экономическими и социальными потребностями общества на разных этапах его развития.
Для современной отечественной статистики важнейшей задачей практической направленности является всестороннее освещение социально-экономического положения страны.














































2. Статистическое наблюдение – первый этап статистического наблюдения. План статистического наблюдения, его составные.
Начальным этапом всякого статистического исследования служит планомерный, научно организованный сбор данных о явлениях и процессах общественной жизни, называемый статистическим наблюдением. Статистическое наблюдение осуществляется путем оценки и регистрации признаков единиц изучаемой совокупности в соответствующих учетных документах. Процесс статистического наблюдения включает в себя следующие этапы: подготовка наблюдения; массовый сбор данных;
подготовка данных к автоматизированной обработке; контроль качества получаемых данных; разработка предложений по совершенствованию статистического наблюдения.
К статистическому наблюдению предъявляются следующие требования:
1) полноты и практической ценности статистических данных;
2) достоверности и точности данных;
3) их единообразия и сопоставимости.
Задачи статистического наблюдения непосредственно вытекают из задач
статистического исследования и состоят, в частности, в получении массовых данных непосредственно о состоянии изучаемого объекта, в учете состояния явлений, оказывающих влияние на объект, изучении данных о процессе развития явлений. Цели наблюдения определяются прежде всего нуждами информационного обеспечения для экономического и социального развития общества.
Виды статистического наблюдения
Систематическое наблюдение, осуществляемое непрерывно и обязательно по мере возникновения признаков явления, называется текущим. Текущее наблюдение проводится на основе первичных документов, содержащих информацию, необходимую для достаточно полной характеристики изучаемого явления. Статистическое наблюдение, проводимое через некоторые равные промежутки времени, называется периодическим. Примером может служить перепись населения. Наблюдение, проводимое время от времени, без соблюдения строгой периодичности либо в разовом порядке, называется единовременным. Виды статистического наблюдения дифференцируются с учетом различия информации по признаку полноты охвата совокупности. В связи с этим различают сплошное и
несплошное наблюдения.
Способы статистического наблюдения.
Различают непосредственное наблюдение, опрос и документальное наблюдение.

4. Организационные вопросы статистического наблюдения.
Любое статистическое исследование необходимо начинать с точной формулировки его цели и конкретных задач, а тем самым и тех сведений, которые могут быть получены в процессе наблюдения. После этого определяются объект и единица наблюдения, разрабатывается программа, выбираются вид и способ наблюдения.
Объект наблюдения – совокупность социально-экономических явлений и процессов, которые подлежат исследованию, или точные границы, в пределах которых будут регистрироваться статистические сведения.
Единицей наблюдения называется составная часть объекта наблюдения, которая служит основой счета и обладает признаками, подлежащими регистрации при наблюдении.
Программа наблюдения – это перечень вопросов, по которым собираются сведения, либо перечень признаков и показателей, подлежащих регистрации. Программа наблюдения оформляется в виде бланка (анкеты, формуляра), в который заносятся первичные сведения. Необходимым дополнением к бланку является инструкция (или указания на самих формулярах), разъясняющая смысл вопроса. Состав и содержание вопросов программы наблюдения зависят от задач исследования и от особенностей изучаемого общественного явления.
Организационные вопросы охватывают сроки и место проведения наблюдения, положение об организационной стороне наблюдения, подготовку и расстановку кадров и другие, обычно включаемые в организационный план статистического наблюдения.
В целях успешного проведения наблюдения разрабатывается его организационный план.
Организационный план статистического наблюдения - это документ, в котором фиксируется решение важнейших вопросов подготовки и проведения статистического наблюдения с указанием конкретных сроков проведения намеченных мероприятий.
В организационном плане указываются:
объект наблюдения (дается его определение, описание, указываются отличительные признаки);
цели и задачи наблюдения;
структурные подразделения организации, осуществляющие подготовку и проведение наблюдения и менеджеры, несущие ответственность за эту работу;
время и сроки наблюдения;
подготовительные работы к наблюдению (в том числе порядок комплектования и обучения кадров, необходимых для проведения наблюдения);
порядок проведения наблюдения;
порядок приема и сдачи материалов наблюдения;
порядок получения и представления предварительных и окончательных итогов и др.









3. Программно-методологические вопросы статистического наблюдения.
Статистическое наблюдение является первым этапом статистического исследования и представляет собой массовое, планомерное, научно организованное наблюдение за явлениями социальной и экономической жизни, заключающееся в регистрации отобранных признаков у каждой единицы совокупности.
Процесс статистического наблюдения включает в себя следующие этапы:
подготовка наблюдения; массовый сбор данных; подготовка данных к автоматизированной обработке; контроль качества получаемых данных; разработка предложений по совершенствованию статистического наблюдения.
Примерами статистического наблюдения могут служить переписи населения, сельскохозяйственные переписи, бюджетные обследования хозяйств населения, опросы общественного мнения.
Подготовка статистического наблюдения включает в себя различные виды работ.
Сначала необходимо решить методологические вопросы:
определение цели и объекта наблюдения, состава признаков, подлежащих регистрации; разработка документов для сбора данных; выбор отчетной единицы; выбор методов и средств получения данных.
Затем следует решить организационные вопросы:
определение органов, проводящих наблюдение, и их состава; подбор и подготовка кадров для проведения наблюдения; составление календарного плана работ по подготовке, проведению и обработке материалов наблюдения; тиражирование документов для сбора данных; определение источников финансирования работ.
Цель наблюдения - получение достоверной информации для обнаружения закономерностей развития явлений и процессов.
Объект наблюдения - статистическая совокупность, в которой протекают исследуемые социально-экономические явления и процессы. Объектами наблюдения могут быть совокупность физических лиц, юридические лица, физические единицы.
Программа наблюдения - это перечень признаков (или вопросов), подлежащих регистрации в процессе наблюдения. К программе статистического наблюдения предъявляются следующие требования: она должна содержать существенные признаки, непосредственно характеризующие изучаемое явление, его тип, основные черты и свойства.
Вопросы программы должны быть точными и недвусмысленными, иначе полученный ответ может содержать неверную информацию, а также легкими для понимания во избежание лишних трудностей при получении ответа. Кроме того, вопросы должны задаваться последовательно, в логическом порядке, для получения правильных и достоверных сведений.
В программу целесообразно включать вопросы контрольного характера для проверки и уточнения собираемых данных.
Вопросы в программе могут задаваться в различных формах. Они могут быть закрытые и открытые.
Закрытый вопрос - это вопрос альтернативный, т. е. предполагающий выбор одного из двух ответов: «да» или «нет», или же вопрос с выборочным ответом, где предлагаются три или более вариантов ответа на выбор.
На открытые вопросы респондент может ответить бесчисленным количеством способов, если вопрос поставлен без заданной структуры ответа.

5. Единица совокупности и единица наблюдения.
Единица совокупности – это первичный элемент объекта статистического наблюдения, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации и основой ведущегося при обследовании счета.
Численность единиц совокупности характеризует объем и распространенность изучаемого явления.
Единица наблюдения – это та первичная ячейка, от которой должны быть получены необходимые статические сведения.
Определение единиц совокупности важно при разработке программы статистического наблюдения, а определение единиц наблюдения – при решении вопросов организации сбора сведений.
Например, при проведении переписи промышленного оборудования единицей совокупности будет отдельная единица оборудования, а единицей наблюдения будет промышленное предприятие. При переписи населения единица совокупности и единиц наблюдения совпадают.
Единицы совокупности иногда совпадают с единицами наблюдения. Например, при проведении специального обследования с целью изучения численности и состава лиц, занятых в домашнем сельском хозяйстве, которое осуществлялось одновременно с переписью населения 1970 г., каждое лицо в трудоспособном возрасте, занятое на момент переписи в домашнем и личном подсобном с/х, являлось не только составным первичным элементом обьекта исследования (единица совокупности) но и источником сведений (единица наблюдения . Но чаще всего единица совокупности отличается от единицы наблюдения.
Четкое определение единицы совокупности и единицы наблюдения имеет большое значение. Оно дает возможность обеспечить не только полноту и точность учета всех элементов обьекта обследования, но и правильность обработки и анализа результатов статистического наблюдения.
При проведении статистического наблюдения в форме отчетности единицу наблюдения называют отчетной единицей, понимая под этим предприятия, учреждения и организации, которые обязаны представлять статистическую отчетность и несущие ответственность за достоверность ее данных.





6. Статистические признаки и их распределение за формами выражения.
Статистический признак – характерное свойство, определённое качество статистической совокупности. Например, статистическими признаками предприятий могут являться: форма собственности, численность работающих, величина уставного капитала, стоимость активов и т. д.
Значение признака отдельной единицы статистической совокупности называется вариантой.
Статистические признаки можно классифицировать по множеству оснований.
По характеру выражения различают атрибутивные и количественные признаки:
атрибутивные (описательные) – выражаются словесно, например, пол, национальность, образование и др. По ним можно получить итоговые сведения о количестве статистических единиц, обладающих данным значением признака;
количественные – выражаются числовой мерой (возраст, стаж работы, объем продаж, размер дохода и т.д.) По ним можно получить итоговые данные о количестве единиц, обладающих конкретным значением признака, и суммарное или среднее значение признака по совокупности.
По характеру вариации признаки делятся на:
альтернативные которые могут принимать только одно из двух возможных значений признака. Это признаки обладания или не обладания чем-либо. Например, пол, семейное положение.
дискретные – количественные признаки принимающие только отдельные значения, без промежуточных между ними - как правило целочисленные, например, разряд рабочего, число детей в семье и т.д.);
непрерывные – количественные признаки, принимающие любые значения. На практике они, как правило, округляются в соответствии с принятой точностью (например: бухгалтерская прибыль по балансу в рублях, налоговая по налоговым регистрам.
По отношению ко времени различают:
моментные признаки, характеризующие единицы совокупности на критический момент времени.
интервальные признаки, характеризующие явление за определённый временной период (год, квартал, месяц и т.д.), например, дневная выручка, годовой объём продаж и т.д.
По характеру взаимосвязи признаки делятся на:
факторные, вызывающие изменения других признаков, либо создающие возможности для изменений значений других признаков. Факторные признаки подразделяются соответственно на признаки причины и признаки условия;
результативные (признаки следствия), зависящие от вариации других признаков. Например, стоимостной объём выпуска продукции является результативным признаком, величина которого зависит от факторных признаков - численности работников и производительности труда.

7. Дискретные и непрерывные признаки
По характеру вариации значений признака различают:
признаки с прерывным изменением (дискретные);
признаки с непрерывным изменением (непрерывные).
Дискретные - это количественные признаки, которые могут принимать только лишь отдельные значения. (Например, целые числа: число комнат в квартире, число студентов в группе).
Непрерывные признаки способны принимать любые значения в определенных границах. К ним относятся вторичные расчетные признаки, целые, дробные, иррациональные числа. На практике значения непрерывных признаков округляют до определенной степени точности.
Признаки с прерывным изменением могут принимать лишь конечное число определенных значений (например, тарифный разряд рабочих, число детей в семье, число станков, обслуживаемых одним рабочим). Признаки с непрерывным изменением могут принимать в определенных границах любые значения (например, стаж работы, пробег автомобиля, размер дохода и т. д.).
Для признака, имеющего прерывное изменение и принимающего небольшое количество значений, применяется построение дискретного ряда. В первой графе ряда указываются конкретные значения каждого индивидуального значения признака, во второй графе - численность единиц с определенным значением признака.
Для признака, имеющего непрерывное изменение, строится интервальный вариационный ряд, состоящий, так же как и дискретный ряд, из двух граф (варианты и частоты). При его построении в первой графе отдельные значения признака указываются в интервалах “от - до”, во второй графе - число единиц, входящих в интервал. Интервалы образуются, как правило, равные и закрытые.
Величина интервала определяется по формуле I = R/N
где R - размах колебания (варьирования) признака; R = хmax - хmin;
N - число групп.
Число групп приближенно определяется по формуле Стерджесса: N = 1,000+3,322ЧlgN
где N - общее число единиц совокупности.
Полученную по этой формуле величину округляют до целого числа, поскольку количество групп не может быть дробным числом.













8.Программа статистического наблюдения.
Программа статистического наблюдения представляет собой перечень четко сформулированных вопросов, на которые должны быть получены достоверные ответы в процессе проведения наблюдения. А. Кетле в свое время сформулировал три правила составления программы статистического наблюдения. Он полагал, что в нее: 1) желательно включать только те вопросы, на которые необходимо получить ответы для решения поставленной задачи; 2) не следует включать вопросы, на которые невозможно получить ответы удовлетворительного качества; 3) не должны включаться вопросы, которые могут вызвать недоверие обследуемых субъектов относительно целей проводимого обследования. Эти правила не утратили своего значения.
Цель программы статистического наблюдения получение достоверной информации для выявления закономерностей развития явлений и процессов социально-экономической жизни.
Объект наблюдения определенная статистическая совокупность, в которой происходят исследуемые социально-экономические явления и процессы (отдельные граждане, население, предприятия, имущество, природные ресурсы).
Программа статистического наблюдения перечень признаков регистрируемых в процессе наблюдения. Это перечень вопросов, на которые должны быть получены достоверные ответы по каждой единице наблюдения.
Требования к программе статистического наблюдения:
- Программа должна содержать существенные признаки непосредственно характеризующие изучаемые явления.
- В программу не следует включать второстепенные вопросы, которые затрудняют работу по сбору информации, ее обработке и анализу.
- В программу следует включать вопросы контрольного характера, служащие целям проверки и уточнения информации.
Для записи ответов на вопросы программы наблюдения разрабатывается формуляр наблюдения.
Формуляр наблюдения это особым сформированный бланк, в котором содержатся перечень вопросов программы. Статистический формуляр должен быть удобен для чтения, записи и обработки. К формулярам составляется инструкция, где подробно разъясняется, как следует заполнить статистический формуляр.

9.Организационные формы статистического наблюдения.
Все разнообразие видов и способов наблюдения осуществляется на практике посредством двух основных организационных форм:
1) официальные учет и отчетность, организуемые в юридических учреждениях в качестве их функциональной деятельности;
2) специально организованные статистические обследования, проводимые в стране, регионе, ведомстве, в тех же юридических учреждениях. Эта форма позволяет собрать сведения, которых нет в официальных учете и отчетности.
Официальный государственный учет и отчетность являются первой и основной формами статистического наблюдения.
Каждая из форм отчетности
должна содержать следующие сведения:
· наименование;
· номер и дату утверждения;
· наименование предприятия, его адрес и подчиненность;
· адреса, в которые представляется отчетность;
· периодичность, дату представления, способ передачи;
· содержательную часть в виде таблицы;
· должностной состав лиц, ответственных за разработку и достоверность отчетных данных, т.е. обязанных подписать отчет.
Различают прежде всего типовую и
специализированную отчетность. Типовая отчетность имеет одинаковую форму и содержание для всех предприятий либо учреждений отрасли народного хозяйства.
Специализированная отчетность выражает специфические для отдельных предприятий отрасли моменты.
По принципу периодичности отчетность подразделяется на годовую и текущую:
квартальную, месячную, двухнедельную, недельную. В зависимости от способа передачи информации различают почтовую и телеграфную отчетность.
Специально организованное статистическое обследование (перепись) вторая форма статистического наблюдения. Перепись представляет собой специально организованное статистическое наблюдение, направленное на учет численности и
состава определенных объектов (явлений), а также установление качественных характеристик их совокупностей на некоторый момент времени. Переписи представляют статистическую информацию, не предусмотренную отчетностью, а в ряде случаев существенно уточняют данные текущего учета.
Для обеспечения высокого качества результатов статистических переписуй осуществляется комплекс подготовительных работ. Содержание организационных мероприятий по подготовке переписей, осуществляемых согласно требованиям и правилам статистической науки, излагается в специально разрабатываемом документе, называемом организационном планом статистического наблюдения.









10.Виды не сполошного наблюдения.
Имеются следующие виды несплошного наблюдения : монографическое обследование, анкетное обследование, квотный отбор, типический отбор, цензовый отбор, выборочный метод.
Эти базовые виды наблюдения могут в разных сочетаниях комбинироваться, образуя более сложные способы построения схемы обследования.
Монографическое обследование охватывает несколько единиц или серий из генеральной совокупности, которые подлежат детальному изучению. Монографическим обследованием является, например перепись населения. Анкетное обследование предполагает, что участие единиц наблюдения в нем определяется волеизъявлением самих обследуемых. Особенностями анкетного метода являются : невозможность исследователя влиять на формирование обьема и состава обследованной части генеральной совокупности; систематическая ошибка в виде смещения структуры совокупности, имеющего позитивную или негативную направленность; процент охвата генеральной совокупности обследованием, как правило, не превышает 30 %, преобладающая область применения – изучения общественного мнения населения.
Квотный отбор представляет усовершенствованную разновидность анкетного метода. Предварительно генеральная совокупность подразделяется на ряд групп, и определяется доля каждой группы. Далее намеченное к обследованию число единиц необходимо распределить по группам. При этом возможны два пути. Первый способ – подлежащие к обследованию число единиц распределяется на группы в строгом соответствии со структурой генеральной совокупности. Отбор единиц для каждой группы осуществляется в произвольном порядке. Полученные при таком обследовании материалы являются достаточно предварительными для генеральной совокупности по тем признакам, на основе которых формировались группы. Реже применяется второй способ, при котором подлежащие обследованию число единиц распределяется поровну между выделенными группами. При квотном отборе формирование состав единиц, включаемых в каждую группу, осуществляется в ходе обследования.
Квотный отбор целесообразно применять в случаях, когда не представляется возможным реализовать выборочный метод.
Типический отбор – метод несплошного наблюдения, при котором обследуемая совокупность формируется на основании экспертных оценок специалистов, определяющих, какие единицы являются наиболее типичными для конкретных групп единиц генеральной совокупности.
Цензовый метод применим лишь в случае значительной дифференциации единиц генеральной совокупности по своим размерам. Обследованию подлежат только достаточно крупные единицы.

11.Этапы статистического наблюдения, сущность и организационные формы.
Процесс проведения статистического наблюдения включает следующие этапы:
· подготовка наблюдения;
· проведение массового сбора данных;
· подготовка данных к автоматизированной обработке;
· разработка предложений по совершенствованию статистического наблюдения.
Подготовка статистического наблюдения – процесс, включающий разные виды работ. Сначала необходимо решить методологические вопросы, важнейшими из которых являются определение цели и обьекта наблюдения, состава признаков, подлежащих регистрации; разработка документов для сбора данных; выбор отчетной единицы и единицы, относительно которой будет проводиться наблюдение, а также методов и средств получения данных.
Кроме методологических вопросов необходимо решить проблемы организационного характера, например, определить состав органов, проводящих наблюдение; подобрать и подготовить кадры для проведения наблюдения; составить календарный план работ по подготовке, проведению и обработке материалов наблюдения; провести тиражирование документов для сбора данных.
Проведение массового сбора данных включает работы, связанные непосредственно с заполнением статистических формуляров. Он начинается с рассылки переписных листов, анкет, бланков, форм статистической отчетности и заканчивается их сдачей после заполнения в органы, проводящие наблюдение.
Собранные данные на этапе их подготовки к автоматизированной обработке подвергаются арифметическому и логическому контролю. Оба эти контроля основываются на знании взаимосвязей между показателями и качественными признаками. На заключительном этапе проведения наблюдения анализируются причины, которые привели к неверному заполнению статистических бланков, и разрабатываются предложения по совершенствованию наблюдения. Это очень важно для организации будущих обследований.
Получение сведений в ходе статистического наблюдения требует немало затрат финансовых и трудовых ресурсов, а также времени.
Различают две организационные формы статистического наблюдения:
1. наблюдение, осуществляемое путем использования данных отчетности,
2. специально организованное наблюдение.
Статистическая отчетность - особая форма организации сбора данных, присущая только государственной статистике. Она проводится в соответствии с федеральной программой статистических работ.
Специально организованное статистическое наблюдение используют при статистическом изучении явлений, которые не могут быть охвачены отчетностью.
12.Виды и формы статистического наблюдения.
Статистические наблюдения имеют две основные группы:
1) охват единиц совокупности;
2) время регистрации фактов.
По уровню охвата исследуемой совокупности статистическое наблюдение делится на два типа: сплошное и несплошное.
Под сплошным (полным) наблюдением понимается охват всех единиц изучаемой совокупности. Сплошное наблюдение обеспечивает полноту информации об изучаемых явлениях и процессах. Данный тип наблюдения связан с большими затратами трудовых и материальных ресурсов. ередко сплошное наблюдение вообще невозможно, В результате этого проводят несплошные наблюдения. Под несплошным наблюдением понимается только охват определенной части изучаемой совокупности. Проводя несплошное наблюдение, необходимо заблаговременно определить, какая именно часть исследуемой совокупности будет подвергнута наблюдению и какой критерий будет положен в основу выборки. Преимущество организации несплошного наблюдения состоит в том, что оно проводится в короткие сроки, связано с наименьшими трудовыми и материальными затратами, полученная информация носит оперативный характер.
Существует несколько видов несплошного наблюдения: выборочное; наблюдение основного массива; монографическое.
По времени регистрации фактов наблюдение может быть непрерывным и прерывным. Прерывное наблюдение, в свою очередь, включает периодическое и единовременное.
Непрерывное (текущее) наблюдение реализовывается путем непрерывной регистрации фактов по мере их поступления. При таком наблюдении прослеживаются все изменения исследуемых процессов и явлений, что позволяет следить за его динамикой. Непрерывно ведется, например, регистрация органами ЗАГС смертей, рождений, браков. На предприятиях ведется текущий учет отпуска материалов со склада, производства продукции и т. д.
Прерывное наблюдение проводится либо систематически, через установленные промежутки времени(периодическоенаблюдение), либо однократно и нерегулярно по мере необходимости единовременное наблюдение). Примерами периодического наблюдения могут быть перепись населения, проводимая через довольно длительные интервалы времени, и все формы статистических наблюдений, которые носят годовой, полугодовой, квартальный, ежемесячный характер.
Наряду с видами статистического наблюдения в общей теории статистики рассматриваются способы получения статистической информации, важнейшими из которых являются документальный способ наблюдения; способ непосредственного наблюдения; опрос.
Документальное наблюдение основано на использовании в качестве источника информации данных различных документов, например регистров бухгалтерского учета. Учитывая, что к заполнению таких документов, как правило, предъявляются высокие требования, данные, отраженные в них, носят наиболее достоверный характер и могут служить качественным исходным материалом для проведения анализа.
Непосредственное наблюдение осуществляется путем регистрации фактов, лично установленных регистраторами в результате осмотра, измерения, подсчета признаков изучаемого явления. Таким способом регистрируются цены на товары и услуги, производятся замеры рабочего времени, инвентаризация остатков на складе и т. д.
Опрос основывается на получении данных от респондентов (участников опроса). Опрос применяют в тех случаях, когда наблюдение другими способами не может быть осуществлено. Статистическая информация может быть получена разными видами опросов: экспедиционным; корреспондентским; анкетным; явочным.








































13.Суть статистической сводки и статистического группирования.
Статистическая сводка - научная обработка первичных данных в целях получения обобщенных характеристик изучаемого явления по ряду существенных для него признаков.
Сводка представляет собой второй этап статистического исследования. Целью сводки является получение на основе сведенных материалов обобщающих статистических показателей, отражающих сущность социально-экономических явлений и определенные статистические закономерности. Задача сводки – охарактеризовать исследуемый предмет с помощью систем статистических показателей, выявить и измерить его существенные черты и особенности.
Статистическая сводка осуществляется по программе, которая должна разрабатываться еще до сбора статистических данных, практически одновременно с составлением плана и программы статистического наблюдения. Программа сводки включает определение групп и подгрупп; системы показателей; видов таблиц.
Различают простую сводку (подсчет только общих итогов) и сложную сводку (ее еще называют статистической группировкой).
Простая сводка хотя и дает необходимую для оперативного руководства информацию, но не полностью исчерпывает возможности сводки, не подготавливает материал для глубокого анализа и тем самым в полной мере не раскрывает все закономерности содержащиеся в первичном статистическом материале.
Для того чтобы этого достичь, необходимо при сводке первичного материала применять статистические группировки.
Статистическая группировка - это разделение общей совокупности единиц объекта наблюдения по одному или нескольким существенным признакам на однородные группы, различающиеся между собой в качественном и количественном отношении и позволяющие выделить социально-экономические типы явлений, изучить структуру совокупности или проанализировать взаимосвязи и взаимозависимости между признаками.
С помощью метода группировок решают ряд задач, среди которых выделяются четыре:
разделение совокупности на качественно однородные группы (выделение социально-экономических типов) - типологические группировки;
изучение состава совокупности по тем или иным признакам - структурные группировки;
изучение взаимосвязанного изменения варьирующих признаков в пределах той или иной совокупности - аналитические группировки;
распределение единиц совокупности по двум взаимосвязанным признакам, взятым в комбинации - корреляционные группировки.

14.Виды статистического группирования.
С помощью метода группировок решают ряд задач, среди которых выделяются четыре:
разделение совокупности на качественно однородные группы (выделение социально-экономических типов) - типологические группировки;
изучение состава совокупности по тем или иным признакам - структурные группировки;
изучение взаимосвязанного изменения варьирующих признаков в пределах той или иной совокупности - аналитические группировки;
распределение единиц совокупности по двум взаимосвязанным признакам, взятым в комбинации - корреляционные группировки.
При построении типологической группировки основное внимание должно быть уделено идентификации типов и выбору группировочного признака. Вопрос об основании группировки должен решаться, исходя из сущности изучаемого явления. Однако формирование типов явлений связано с конкретными условиями места и времени.
Структурная группировка - это расчленение однородной в качественном отношении совокупности единиц по определенным, существенным признакам на группы, характеризующие ее состав и структуру. Структурные группировки применяются практически в изучении всех социально-экономических процессов и явлений.
Аналитическая группировка - это группировка, выявляющая взаимосвязи и взаимозависимости между изучаемыми социально-экономическими явлениями и признаками их характеризующими.
Признаки, положенные в основу группировки, называют группировочными.
Всю совокупность признаков можно разделить на две группы: факторные и результативные. Взаимосвязь между ними проявляется в том, что с возрастанием значения факторного признака систематически возрастает или убывает среднее значение результативного.
Группировочные признаки могут носить различный характер:
1) они могут иметь количественное выражение (возраст, заработная плата, объем выпущенной продукции). Эти признаки называются количественными, а группировки, построенные по этим признакам, называют вариационными рядами.
2) качественные признаки (социальное положение, профессия, пол, национальность). Группировки, построенные по этим признакам, называются атрибутивными рядами распределения.
3) территориальные признаки (группировка населения по областям, группировка предприятий по районам). Группировки, построенные по таким признакам, именуют географическими или территориальными рядами.
4) признак времени (группировка данных об объекте за ряд лет). Группировки, построенные по таким признакам, носят название рядов динамики.



15.Ряд распределения, его суть, элементы распределения.
Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюдения оформляются в виде статистических рядов распределения. Статистические ряды распределения представляют собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по группировочному (варьирующему) признаку. Они характеризуют состав (структуру) изучаемого явления, позволяют судить об однородности совокупности, границах ее изменения, закономерностях развития наблюдаемого объекта. В зависимости от признака статистические ряды распределения делятся на:
- атрибутивные (качественные);
- вариационные (количественные)
а) дискретные;
б) интервальные.
Атрибутивные ряды образуются по качественным признакам, которыми могут выступать занимаемая должность работников торговли, профессия, пол, образование и т.д.
Вариационные ряды строятся на основе количественного группировочного признака. Вариационные ряды состоят из двух элементов: вариант и частот.
Варианта - это отдельное значение варьируемого признака, которое он принимает в ряду распределения. Они могут быть положительными и отрицательными, абсолютными и относительными. Частота - это численность отдельных вариант или каждой группы вариационного ряда. Частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к итогу, называются частостями. Сумма частот называется объемом совокупности и определяет число элементов всей совокупности.
Вариационные ряды в зависимости от характера вариации подразделяются на дискретные (прерывные) и интервальные (непрерывные). Дискретные ряды распределения основаны на дискретных (прерывных) признаках, имеющих только целые значения (например, тарифный разряд рабочих, число детей в семье).
Интервальные ряды распределения базируются на непрерывно изменяющемся значении признака, принимающем любые (в том числе и дробные) количественные выражения, т.е. значение признаков таких рядах задается в виде интервала.
Ряд распределения принято оформлять в виде таблицы, состоящей из двух колонок (или строк), в одной из которых представлены варианты, а в другой - частоты.
Для построения ряда распределения непрерывно изменяющихся признаков, либо дискретных, представленных в виде интервалов, необходимо установить оптимальное число групп (интервалов), на которые следует разбить все единицы изучаемой совокупности.

16.Методологические вопросы статистического группирования.
Интервал - разница между максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе. Он определяет количественные границы групп, что для статистической практики имеет большое значение, особенно когда нужно образовать качественно однородные группы.
Каждый интервал имеет нижнюю (наименьшее значение признака) и верхнюю (наибольшее значение признака) границы или одну из них. Поэтому величина интервала - разность между верхней и нижней границами интервала. Если у интервала указана лишь одна граница (у первого - верхняя, у последнего - нижняя), то речь идет об открытых интервалах. Если у интервала имеются и нижняя, и верхняя границы, то речь идет о закрытых интервалах. Закрытые интервалы подразделяются на равные и неравные (прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие), а также специализированные и произвольные.
Интервалы бывают:
равные, когда разность между максимальным и минимальным значениями в каждом из интервалов одинакова;
неравные, когда, например, ширина интервала постепенно увеличивается, а верхний интервал часто не закрывается вовсе;
открытые, когда имеется только либо верхняя, либо нижняя граница;
закрытые, когда имеются и нижняя, и верхняя границы.
Равные интервалы в группировке используются тогда, когда изменение количественного признака внутри совокупности происходит равномерно.
Величина равного интервала исчисляется по формуле:
h = хmax - хmin / N
где хmaxхmin- наибольшее и наименьшее значения признака в изучаемой совокупности, n – число групп; при этом величину интервала округляют до целого числа.
Для подсчета числа групп используется формула Стерджесса:
n = 1,000+3,322ЧlgN,
где N – число единиц (объём) совокупности.
Применение неравных интервалов обусловлено неравномерностью вариаций значений признака. Величины интервалов могут меняться по законам арифметической или геометрической прогрессии.














17.Вопросы выбора числа групп и ширины интервала.
При определении числа групп нужно учитывать степень колеблемости группировочного признака (чем она больше, тем больше надо образовывать групп).
На практике для определения оптимального числа групп часто используют формулу Стерджеса:
n = 1+3.322 lgN ,
где n количество групп, N- численность всей совокупности.
Недостаток этой формулы состоит в том, что ее применение дает хорошие результаты, если совокупность из большого числа единиц и распределение единиц совокупности по признаку, положенному в основание группировки, близко к нормальному.
После определения числа групп решается задача определения интервалов группировки.
Интервал группировки это интервал значений варьирующего признака, лежащего в пределах одной группы.
Каждый интервал имеет свою ширину, верхнюю и нижнюю границу или хотя бы одну из них. Нижней границей интервала называется наименьшее значение признака в данном интервале, верхней границей - наибольшее. Ширина интервала представляет собой разность между верхней и нижней границами. Интервалы группировки могут быть равными и неравными. Если вариация признака проявляется в сравнительно узких границах и распределение носит характер близкий к равномерному, то строят группировку с равными интервалами. Величина интервала определяется по формуле:
h = R/n ,
где h-шаг вариации, R-размах вариации (R = Xmax - Xmin) , n количество групп.
Прежде чем определять размах вариации из совокупности наблюдений следует исключить аномальные наблюдения, например, выбросы, т.е. те значения, которые сильно отличаются от смежных с ними значений.

18.Суть статистических таблиц, подлежащие и сказуемое.
Статистическая таблица – это ряд взаимопересекающихся горизонтальных и вертикальных линий, образующих по горизонтали строки, а по вертикали – графы (столбцы, колонки). Внутри таблицы в образующихся от пересечения линий клеточках записывают цифры. Каждая строка и графа имеют свое наименование, которое соответствует содержанию показателей, помещенных в таблице. Таблица имеет общее заглавие (название), определяющее ее содержание. В статистической таблице есть подлежащее и сказуемое. Подлежащим статистической таблицы называется объект изучения. Это могут быть единицы статистической совокупности, их группы, которые характеризуются числовыми показателями. Сказуемым статистической таблицы называется перечень числовых показателей, которыми характеризуется объект изучения, т.е. подлежащее таблицы. Обычно наименование единиц, или групп, образующих подлежащее, даются в левой части таблицы в заголовках строк, а наименование показателей, которыми они характеризуются – в верхней части таблицы, в заголовках граф. В зависимости от построения подлежащего статистические таблицы подразделяются на три вида: простые, групповые и комбинационные. Простыми называются такие статистические таблицы, в подлежащем которых нет группировок. В перечневых простых таблицах в подлежащем дается перечень единиц, составляющих объект изучения. Если в подлежащем таблицы дан перечень территорий (стран, областей, городов и т.п.), то такая таблица называется территориальной простой. Хронологическими простыми таблицами называются такие, в подлежащем которых приводятся периоды времени (годы, кварталы, месяцы и т.д.) или даты. А в сказуемом – ряд показателей. Групповыми называются такие статистические таблицы, в которых изучаемый объект разделен в подлежащем на группы по тому или иному признаку. Иначе говоря, групповые таблицы возникают в результате применения метода группировок при сводке статистического материала. Комбинационные таблицы. Для того, чтобы достаточно полно охарактеризовать сложные общественные явления, недостаточно бывает производить группировку по одному признаку. Изучаемые объекты обычно характеризуются многими свойствами, многими признаками, часто взаимосвязанными. Для того, чтобы раскрыть эти связи и полнее охарактеризовать типы явлений, прибегают к комбинированной группировке по двум или более признакам. Результатом комбинированной группировки является комбинационная таблица. Комбинационной таблицей называется такая, где в подлежащем дана группировка единиц совокупности по двум и более признакам, взятым в комбинации. Следовательно, комбинационная таблица в подлежащем содержит группы, образованные по одному признаку, и подгруппы (внутри групп), образованные по другому признаку.

















19.Класификация таблиц за структурой подлежащего.
По характеру подлежащего различают простые и сложные таблицы. Простые таблицы бывают монографические и перечневые. Сложные таблицы, в свою очередь, делятся на групповые и комбинационные. Простыми называются такие статистические таблицы, в подлежащем которых нет группировок. В перечневых простых таблицах в подлежащем дается перечень единиц, составляющих объект изучения. Если в подлежащем таблицы дан перечень территорий (стран, областей, городов и т.п.), то такая таблица называется территориальной простой. Хронологическими простыми таблицами называются такие, в подлежащем которых приводятся периоды времени (годы, кварталы, месяцы и т.д.) или даты. Если в подлежащем представлена только одна группа или один объект, то таблица называется простой монографической. Если в подлежащем представлен несгруппированный перечень единиц, то таблица называется простой перечневой. Групповыми называются такие статистические таблицы, в которых изучаемый объект разделен в подлежащем на группы по тому или иному признаку. Иначе говоря, групповые таблицы возникают в результате применения метода группировок при сводке статистического материала. Комбинационные таблицы. Для того, чтобы достаточно полно охарактеризовать сложные общественные явления, недостаточно бывает производить группировку по одному признаку. Изучаемые объекты обычно характеризуются многими свойствами, многими признаками, часто взаимосвязанными. Для того, чтобы раскрыть эти связи и полнее охарактеризовать типы явлений, прибегают к комбинированной группировке по двум или более признакам. Результатом комбинированной группировки является комбинационная таблица. Комбинационной таблицей называется такая, где в подлежащем дана группировка единиц совокупности по двум и более признакам, взятым в комбинации. Следовательно, комбинационная таблица в подлежащем содержит группы, образованные по одному признаку, и подгруппы (внутри групп), образованные по другому признаку.

20.Понятие макета таблицы.
Таблица является наиболее рациональной, наглядной и компактной формой представления статистического материала. Таким образом, статистической называется таблица, которая содержит сводную числовую характеристику исследуемой совокупности по одному или нескольким существенным признакам, взаимосвязанным логикой экономического анализа. Табличная форма расположения числовой информации – это такая, при которой число располагается на пересечении четко сформулированного заголовка по вертикальному столбцу, называемому графой, и сформулированного названия по соответствующей горизонтальной полосе – строке. Таким образом, внешне таблица представляет собой пересечение граф и строк, которые формируют ее состав. Каждое пересечение образует клетку таблицы. Размер таблицы определяется произведением числа строк на число граф. Статистическая таблица содержит три вида заголовков: общий, верхние и боковые. Общий заголовок отражает содержание всей таблицы (к какому месту и времени она относится), располагается над ее макетом по центру и является внешним заголовком. Верхние заголовки характеризуют содержание граф (заголовки сказуемого), а боковые (заголовки подлежащего) – срок. Они являются внутренними заголовками. Остов таблицы, заполненный заголовками, образует ее макет. Если на пересечении граф и срок записать цифры, то получается полная статистическая таблица.

21.Абсолютные величины.
Абсолютные показатели отражают физические размеры изучаемых статистикой процессов и явлений, а именно их массу, площадь, объем, протяженность, временные характеристики. Всегда являются именованными числами. Выражаются в натуральных, стоимостных или трудовых единицах измерения. Стоимостные единицы измерения дают денежную оценку социально-экономическим явлениям (стоимость ВВП). Трудовые единицы измерения позволяют учитывать общие затраты труда на предприятии и трудоемкость отдельных операций технологического процесса (чел-дни, чел-часы). Индивидуальные абсолютные показатели получают непосредственно в процессе статистического наблюдения как результат интересующего количественного признака. Сводные объемные абсолютные показатели получают в результате сводки и группировки индивидуальных значений. Абсолютные величины - показатели, которые выражают размеры общественных явлений и процессов числом единиц совокупности. АВ пол-ся в рез-те сводки. АВ хар-т: числ-ть совокупности; объем изуч-го признака; уровень явлений на определенный момент (показатели остатков то варов, численность населения, рабочих предприятий и т. д.); рез-ты процессов за опред-й период времени (объем то варооб-та, объем пр-ва прод-и, затрат сырья и мат-в и т. д.). Индивидуальные АВ – размер кол-х признаков у отдельных единиц изучаемой совок-ти (размер посевной площади к-л отд-го с/х пр-ва, произв-й стаж каждого рабочего и т. д.). Индивидуальные АВ пол-ся в рез-те С набл-я. Общие (суммарные или итоговые) АВ – величины, кот-е выражают размеры кол-х пр-в у всех единиц изучаемой совок-ти.








22.Сущность относительных величин.
Абсолютные величины сами по себе не дают достаточной характеристики оценки явления. Поэтому в статистике наряду с абсолютными величинами используются относительные, которые представляют собой показатели, характеризующие количественные соотношения, присущие конкретным экономическим явлениям (удельный вес городского и сельского населения в общей численности). Отличительной особенностью относительных величин является то, что они обычно в отвлеченной форме выражают соотношение либо индивидуальных, либо суммарных абсолютных величин. К относительным величинам в статистике относят некоторые именованные числа. Подобного рода относительные величины показывают, сколько единиц одной совокупности приходится на единицу другой. При вычислении относительных величин производится сравнение одного или нескольких показателей с базой или основанием (базисной величиной). В зависимости оттого, что именно сравнивать, какие соотношения надо получить, используют в статистике несколько видов относительных величин: 1. относительные величины выполнения планового задания - такие величины, которые выражают соотношения между фактическими показателями и теми, которые планировались. 2. относительные величины структуры. Величина структуры очень важна в статистике и представляет собой соотношение части и целого. При исчислении величины структуры в качестве базы берется общий итог совокупности (общие размеры), а в качестве сравнительных величин берутся значения показателей отдельных групп или отдельных частей. Поэтому в статистике обычно называют отношение части к целому либо долей, либо удельным весом. Относительные величины структуры позволяют выяснять не только структуру, изучаемой совокупности, но и структурные сдвиги, т.е. изменение ее состава, строения, тенденцию, направление, которые произошли за определенный период времени. 3. Относительные величины координации – соотношение частей целого между собой. При расчете одну из составных частей этой совокупности принимают за базу сравнения и находят отношение к ней всех других частей. С их помощью определяют, сколько единиц данной части совокупности приходятся на другую ее часть, принятую за базу сравнения. 4. Относительные величины динамики выражают степень изменения явления во времени, т.е. они измеряют скорость (темп) развития. Относительная величина динамики есть отношение значения (уровня) показателя за данный период (месяц, квартал, год) к его уровню за предыдущее время. 5. Относительные величины сравнения представляют собой отношение одноименных величин, относящихся к разным объектам (численность населения в г. Твери и в г. Торжке). 6. Относительные величины интенсивности – показатели, характеризующие распространение, развитие какого-либо явления в определенной среде. Они измеряют степень или интенсивность распространения показателей или явлений. Чаще всего они представляют собой соотношение разноименных, но связанных явлений, где в числители – величина явления, а в знаменатели – объем, той среды, в которой происходит развитие того явления. В зависимости от характера изучаемого явления и задач исследования базисная величина может принимать различные значения, что приводит к различным формам выражения относительных величин. Относительные величины измеряются в: коэффициентах: если база сравнения принята за 1, то относительная величина выражается целым или дробным числом, показывающим, во сколько раз одна величина больше другой или какую часть ее составляет; процентах, если база сравнения принимается за 100; промилле, если база сравнения принимается за 1000; продецимилле, если база сравнения принимается за 10000; именованных числах (км, кг, Га) и др.

26.Суть моды и формула ее использования.
Характеристиками структуры совокупности являются следующие структурные средние: Мода (Mo) величина признака, наиболее часто встречающаяся в совокупности, т.е. имеющая наибольшую численность в ряду распределения. а) В дискретном ряду распределения мода определяется визуально. б) В интервальном ряду распределения визуально можно определить только интервал, в котором заключена мода, который называется модальным интервалом. Мода будет равна: , где ХMo – нижнее значение модального интервала; mMo – число наблюдений или объем взвешивающего признака в модальном интервале (в абсолютном либо относительном выражении); mMo-1 – то же для интервала, предшествующего модальному; mMo+1 – то же для интервала, следующего за модальным; h – величина интервала изменения признака в группах. Модой (Мо) называют значение признака, которое встречается наиболее часто у единиц совокупности. Для дискретного ряда модой будет являться вариант с наибольшей частотой. Для определения моды интервального ряда сначала определяют модальный интервал (интервал, имеющий наибольшую частоту). Затем в пределах этого интервала находят то значение признака, которое может являться модой.












23.Виды относительных величин.
Абсолютные величины сами по себе не дают достаточной характеристики оценки явления. Поэтому в статистике наряду с абсолютными величинами используются относительные, которые представляют собой показатели, характеризующие количественные соотношения, присущие конкретным экономическим явлениям (удельный вес городского и сельского населения в общей численности). Отличительной особенностью относительных величин является то, что они обычно в отвлеченной форме выражают соотношение либо индивидуальных, либо суммарных абсолютных величин. К относительным величинам в статистике относят некоторые именованные числа. Подобного рода относительные величины показывают, сколько единиц одной совокупности приходится на единицу другой. При вычислении относительных величин производится сравнение одного или нескольких показателей с базой или основанием (базисной величиной). В зависимости оттого, что именно сравнивать, какие соотношения надо получить, используют в статистике несколько видов относительных величин: 1. относительные величины выполнения планового задания - такие величины, которые выражают соотношения между фактическими показателями и теми, которые планировались. 2. относительные величины структуры. Величина структуры очень важна в статистике и представляет собой соотношение части и целого. При исчислении величины структуры в качестве базы берется общий итог совокупности (общие размеры), а в качестве сравнительных величин берутся значения показателей отдельных групп или отдельных частей. Поэтому в статистике обычно называют отношение части к целому либо долей, либо удельным весом. Относительные величины структуры позволяют выяснять не только структуру, изучаемой совокупности, но и структурные сдвиги, т.е. изменение ее состава, строения, тенденцию, направление, которые произошли за определенный период времени. 3. Относительные величины координации – соотношение частей целого между собой. При расчете одну из составных частей этой совокупности принимают за базу сравнения и находят отношение к ней всех других частей. С их помощью определяют, сколько единиц данной части совокупности приходятся на другую ее часть, принятую за базу сравнения. 4. Относительные величины динамики выражают степень изменения явления во времени, т.е. они измеряют скорость (темп) развития. Относительная величина динамики есть отношение значения (уровня) показателя за данный период (месяц, квартал, год) к его уровню за предыдущее время. 5. Относительные величины сравнения представляют собой отношение одноименных величин, относящихся к разным объектам (численность населения в г. Твери и в г. Торжке). 6. Относительные величины интенсивности – показатели, характеризующие распространение, развитие какого-либо явления в определенной среде. Они измеряют степень или интенсивность распространения показателей или явлений. Чаще всего они представляют собой соотношение разноименных, но связанных явлений, где в числители – вели

24. Понятие средней величины.
Средняя величина представляет собой обобщенную количественную характеристику признака статистической совокупности в конкретных условиях места и времени. Показатель в форме средней величины отражает типичные черты и дает обобщающую характеристику однотипных явлений по одному из варьирующих признаков. Сущность средней заключается в том, что в ней взаимопогашаются отклонения значений признака отдельных единиц совокупности, обусловленные действием случайных факторов, и учитываются изменения, вызванные действием основных. Средняя величина только тогда будет отражать типичный уровень признака, когда она рассчитана по качественно однородной совокупности. Различают следующие виды средней, каждая из которых может быть простой и взвешенной: Средняя арифметическая; Средняя гармоническая; Средняя геометрическая; Средняя квадратическая, кубическая и т.д.. Структурные средние: мода и медиана. Средняя арифметическая простая (не взвешенная). Эта форма средней используется в тех случаях, когда расчет осуществляется по не сгруппированным данным. Средняя арифметическая взвешенная. При расчете средних величин отдельные значения признака могут повторяться, встречаться по нескольку раз. В данном случае расчет проводится по сгруппированным данным или вариационным рядам, которые могут быть дискретными или интервальными. Средняя гармоническая это величина, обратная средней арифметической из обратных значений признака. Различают среднюю гармоническую простую и взвешенную. Средняя гармоническая взвешенная применяется тогда, когда статистическая информация не содержит частот по отдельным вариантам совокупности, а представлена как их произведение. Мода Это наиболее часто встречающееся значение признака у единиц данной совокупности. Она соответствует определенному значению признака. Медиана лежит в середине ранжированного ряда и делит его пополам.
,








25.Наиболее распространенные виды средних величин.
Наиболее распространенной формой статистических показателей является средняя величина. Важнейшее свойствосредней заключается в том, что она отражает то общее, что присуще каждой единице изучаемой совокупности, хотя значение признака отдельных единиц совокупности могут колебаться в ту или иную сторону. Типичность среднейнепосредственно связана с однородностью изучаемой совокупности. В случае не однородной совокупности необходимо провести разбивку ее на качественно однородные группы и рассчитать среднюю по каждой по каждой из однородных групп. Определить среднюю можно через исходное соотношение средней (ИСС) ее логическую формулу. Различают следующие виды средней, каждая из которых может быть простой и взвешенной: Средняя арифметическая; Средняя гармоническая; Средняя геометрическая; Средняя квадратическая, кубическая и т.д.. Структурные средние: мода и медиана. Средняя арифметическая простая (не взвешенная). Эта форма средней используется в тех случаях, когда расчет осуществляется по не сгруппированным данным. Средняя арифметическая взвешенная. При расчете средних величин отдельные значения признака могут повторяться, встречаться по нескольку раз. В данном случае расчет проводится по сгруппированным данным или вариационным рядам, которые могут быть дискретными или интервальными. Средняя гармоническая это величина, обратная средней арифметической из обратных значений признака. Различают среднюю гармоническую простую и взвешенную. Средняя гармоническая взвешенная применяется тогда, когда статистическая информация не содержит частот по отдельным вариантам совокупности, а представлена как их произведение.
Средняя арифметическая простая: . Средняя арифметическая взвешенная: . Средняя гармоническая простая: . Средняя гармоническая взвешенная: .

27.Медиана и формула ее использования.
Медиана (Me) значение признака, приходящееся на середину ранжированного ряда, т.е. делящее ряд распределения на две равные части. Медиана не зависит от значений признака на краях ранжированного ряда. Для ранжированного ряда с нечетным числом индивидуальных величин (например, 1, 2, 3, 3, 6, 7, 9, 9, 10) медианой будет величина, которая расположена в центре ряда, т.е. пятая величина. Для ранжированного ряда с четным числом индивидуальных величин (например, 1, 5, 7, 10, 11, 14) медианой будет средняя арифметическая величина, которая рассчитывается из двух смежных величин. медианы – величины признака, которая делит упорядоченную последовательность его значений на две равные по численности части. В итоге у одной половины единиц совокупности значение признака не превышает медианного уровня, а у другой – не меньше его. , где XMe – нижняя граница медианного интервала; hMe – его величина; (Sum m)/2 – половина от общего числа наблюдений или половина объема того показателя, который используется в качестве взвешивающего в формулах расчета средней величины (в абсолютном или относительном выражении); SMe-1 – сумма наблюдений (или объема взвешивающего признака), накопленная до начала медианного интервала; mMe – число наблюдений или объем взвешивающего признака в медианном интервале (также в абсолютном либо относительном выражении).

30.Суть среднелинейного отклонеия.
Более строгими характеристиками являются показатели колеблемости относительно среднего уровня признака. Простейший показатель такого типа – среднее линейное отклонение. Показатель среднего линейного отклонения нашел широкое применение на практике. С его помощью анализируются, например, состав работающих, ритмичность производства, равномерность поставок материалов, разрабатываются системы материального стимулирования. Но, к сожалению, этот показатель усложняет расчеты вероятностного типа, затрудняет применение методов математической статистики.  В практике следует иметь в виду, что величины линейного отклонения различных вариационных рядов можно сравнить лишь в том случае, если эти ряды характеризуются примерно одинаковыми средними. . . Если исходные данные X сгруппированы (имеются частоты f), то расчет среднего линейного отклонения выполняется по формуле средней арифметической взвешенной - получим среднее линейное отклонение взвешенное.








28.Децели и квартили.
Квартили - значения признака, делящие ранжированную совокупность на четыре равновеликие части. Децили - варианты, делящие ранжированный ряд на десять равных частей. Квартили делят ряд по сумме частот на 4 равные части, а децили на 10 равных частей. Квартилей насчитывается три, а децилей  – девять. Расчёт этих показателей вариационном ряду аналогичен расчёту медианы. Он начинается с нахождения порядкового номера соответствующего варианта и определения по накопленным частотам того интервала, в котором этот вариант находится.  Формулы для квартилей в интервальном вариационном ряду имеют следующий вид: нижний (или первый квартиль), верхний (или третий квартиль): , где, – нижние границы соответствующих квартильных интервалов;– величина соответствующего интервала;        - сумма частот ряда;,         – накопленные частоты интервалов, предшествующие соответствующим квартильным;, – частоты соответствующих квартильным интервалов. Вторым квартилем является медиана. Формула для расчёта первого дециля.

29.Суть и показатели вариации.
Конкретные условия, в которых находится каждый из изучаемых объектов, а также особенности их собственного развития (социальные, экономические и пр.) выражаются соответствующими числовыми уровнями статистических показателей. Таким образом, вариация, т.е. несовпадение уровней одного и того же показателя у разных объектов, имеет объективный характер и помогает познать сущность изучаемого явления. Для измерения вариации в статистике применяют несколько способов. Наиболее простым является расчет показателя размаха вариации Н как разницы между максимальным (Xmax ) и минимальным (Xmin) наблюдаемыми значениями признака: H=Xmax - Xmin. Однако размах вариации показывает лишь крайние значения признака. Повторяемость промежуточных значений здесь не учитывается.  Все признаки, отмеченные в статистике, подвержены колебанию. Самым простым показателем такой колеблимости любого признака является размах вариации. В общем случае он представляет собой разность между наибольшим и наименьшим значением признака. Размах вариации зависит от двух значений признака, что в экономике означает неточность определения. Измерение вариации позволяет определить степень воздействия на данный признак других варьирующих признаков. Показатели вариации делятся на абвсолютные и относительные. К абсолютным показателям относятся размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратическое отклонение. К относительным коэффициенты осцилляции, коэффициенты вариации и относительное линейное отклонение. Среднее линейное отклонение отражает все колебания варьирующего признака и представляет собой среднюю арифметическую из абсолютных значений отклонений вариант от средней величины, т.к. сумма отклонений значений признака от средней равно 0, то все отклонения берутся по модулю. Дисперсия средний квадрат отклонений значений признака от их средней величины.Наиболее удобным и широко распространенным на практике показателем является Среднее квадратическое отклонение. Оно определяется как квадратный корень из дисперсии и имеет ту же размерность, что и изучаемый признак. Рассмотренные показатели позволяют получить абсолютное значение вариации, т.е. оценивают ее в единицах измерения исследуемой совокупности. В отличие от них, коэффициент вариации измеряет колеблемость в относительном выражении, относительно среднего уровня, что во многих случаях является предпочтительнее: Если коэффициент вариации не превышает 33%, то совокупность по рассматриваемому признаку можно считать однородной.























31.Дисперсия и среднеквадратическое отклонение.
Средний показатель из отклонений от средней может быть так же получен, если сначала все отклонения возвести в квадрат, затем найти из квадратов среднеарифметическую, а затем из полученной величины извлечь квадратный корень. Полученный таким образом показатель называется среднем арифметическим отклонением (). Среднее арифметическое из квадрата отклонений называется дисперсией. Дисперсия средний квадрат отклонений значений признака от их средней величины. дисперсия – Среднее арифметическое из квадрата отклонений называется дисперсией - средний квадрат отклонения, взвешенный; - средний квадрат отклонения, невзвешенный. Дисперсия - это средний квадрат отклонений значений X от среднего арифместического значения. Дисперсию можно рассчитывать по формуле средней арифметической простой - получим дисперсию простую:
Если исходные данные X сгруппированы (имеются частоты f), то расчет дисперсии выполняется по формуле средней арифметической взвешенной - получим дисперисю взвешенную: . Если преобразовать формулу дисперсии (раскрыть скобки в числителе, почленно разделить на знаменатель и привести подобные), то можно получить еще одну формулу для ее расчета как разность средней квадратов и квадрата средней: . Среднее квадратическое отклонение, обозначаемое малой греческой буквой сигма:. Еще проще можно найти среднее квадратическое отклонение, если предварительно рассчитана дисперсия, как корень квадратный из нее: .

32.Суть вариации. Формулы линейного и квадратического коэффициентов вариации.
Термин «вариация» происходит от латинского слова variation - изменение, колеблемость, различие. В статистике под вариацией понимают такие количественные изменения величин исследуемого признака в пределах качественно однородной совокупности, которые обусловлены взаимосвязанным (перекрещивающимся) воздействием различных факторов. Для измерения вариации признака используют как абсолютные, так и относительные показатели. К абсолютным показателям вариации относят: размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение, дисперсию. К относительным показателям вариации относят: коэффициент осцилляции, линейный коэффициент вариации, относительное линейное отклонение и др. Очень часто для сравнения степени колеблимости, особенно различных вариационных рядов, исчисляют коэффициент вариации. Для того чтобы его вычислить, надо среднее квадратичное отклонение отнести к средне арифметическому, и этот результат выражается в процентах. Коэффициент вариации. Квадратический:Линейный    ; Для характеристики колеблемости явлений среднее квадратическое отклонение сопоставляется с его средней величиной и выражают в процентах. Такой показатель называется коэффициентом вариации. Коэффициент вариации представляет собой отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической. Выражая коэффициент вариации в процентах, различные абсолютные среднеквадратические отклонения приводят к одному основанию и дают возможность сравнивать, оценивать колеблемость величин различных признаков. При помощи коэффициента вариации возможно, например, сравнение размера колеблемости производительности труда рабочих, занятых производством различных видов продукции, размера колеблемости урожаев различных сельскохозяйственных культур и т.д. Чем меньше коэффициент вариации, тем меньше колеблемость признака, и наоборот. По величине коэффициента вариации можно судить о степени вариации признаков совокупности. Чем больше его величина, тем больше разброс значений вокруг средней, тем менее однородна совокупность по своему составу и тем менее представительна средняя. Коэффициент вариации важен в тех случаях, когда нужно сравнивать средние квадратические отклонения, выраженные в разных единицах измерения.














33. Понятие ряда динамики.
Ряд динамики, хронологический ряд, динамический ряд, временной ряд – это последовательность упорядоченных во времени числовых показателей, характеризующих уровень развития изучаемого явления. Всякий ряд динамики включает, следовательно, два обязательных элемента: во-первых, время и, во-вторых, конкретное значение показателя, или уровень ряда. Ряды динамики различаются по следующим признакам. По времени – моментные и интервальные ряды. Интервальный ряд динамики – последовательность, в которой уровень явления относится к результату, накопленному или вновь произведенному за определенный интервал времени. Таковы, например, ряды показателей объема продукции по месяцам года, количества отработанных человеко-дней по отдельным периодам и т.д. Если же уровень ряда показывает фактическое наличие изучаемого явления в конкретный момент времени, то совокупность уровней образует моментный ряд динамики. Примерами моментных рядов могут быть последовательности показателей численности населения на начало года, величины запаса какого-либо материала на начало периода и т.д. Важное аналитическое отличие моментных рядов от интервальных состоит в том, что сумма уровней интервального ряда дает вполне реальный показатель – общий выпуск продукции за год, общие затраты рабочего времени, общий объем продаж акций и т.д., сумма же уровней моментного ряда, хотя иногда и подсчитывается, но реального содержания, как правило, не имеет. Рядом динамики называется ряд статистических данных, характеризующий изменение явления во времени. Составными элементами ряда динамики являются показатели уровней ряда (статистический показатель, характеризующий данное явление за период или на момент времени) и периоды времени (годы, кварталы, сутки) или моменты (даты) времени (периоды времени, которым относятся статистические данные об изучаемом явлении). В любом ряду динамики имеется два основных элемента: 1) показатель времени t; 2) соответствующие им уровни ряда (уровни развития изучаемого явления). В качестве показателя времени в рядах динамики выступают или определенные даты (моменты) времени, или отдельные периоды времени (годы, кварталы, месяца, сутки). Уровни рядов динамики количественную оценку (меру) развития во времени исследуемого

35. Средний уровень ряда динамики
Для количественной оценки рядов динамики применяются различные статистические показатели (характеристики):
1) начальный, конечный и средний уровень ряда;
2) статистические показатели направления размера изменений уровней ряда во времени;
3) средние величины в рядах динамики;
4) основная тенденция развития (тренд) и оценка сезонных колебаний;
5) Каждый ряд динамики состоит из n-ого числа варьирующих во времени уровней (показателей).
Средний уровень ряда – это показатель, обобщающий итоги развития явления за единичный интервал или момент из имеющейся временной последовательности. Расчет среднего уровня ряда динамики определяется видом этого ряда и величиной интервала, соответствующего каждому уровню.
Для интервальных рядов с равными периодами времени средний уровень Y рассчитывается следующим образом:
Yнаверху -, = Eнав. n внизу i Yi / n+1
где n или (n +1) – общая длина временного ряда или общее число равных временных отрезков, каждому из которых соответствует свой уровень Yi (1 = 1, 2, ..., n или 1 = 0, 1, 2, ..., n).
Средний уровень ряда даёт обобщённую характеристику показателя за весь период, охватываемый рядом динамики.
Средний уровень в интервальном и моментальном рядах динамики определяется по разному.
В интервальном ряду с равными периодами (интервалами) средний уровень рассчитывается по формуле простой средней арифметической.
Например, средний уровень добычи нефти, выплавки чугуна и так далее ежегодно (за месяц) за рассматриваемый период.
Таким образом, чтобы исчислить среднюю из интервального ряда, нужно сложить члены ряда и разделить полученную сумму на их число.
Эта средняя известна в статистике как Средняя характеристическая для моментального ряда.
Таким образом, средняя хронологическая из моментального ряда динамики равняется сумме показателей этого ряда (при этом начальный и конечный уровни должны быть взяты в половинном размере), делённой на число показателей без одного.
В случае неравных интервалов времени между фактами (моментами, датами) средний уровень ряда определяется в следующей последовательности: 1) определяется средние за интервалы, ограниченные двумя датами; 2) расчёт из них общей средней; при этом средние за более длительные интервалы должны быть взяты с весами, кратные их длине.
При наличии исчерпывающих данных об изменении момент-ного показателя его средний уровень исчисляется по формуле средней арифметической взвешенной для интервального ряда с разностоящими уровнями:
y= Eyt/Et
где t – число периодов










34.Основные показатели анализа динамики.
А) Для характеристики динамики рядов используют абсолютный прирост, представляющий собой разность уровней ряда динамики. Абсолютный прирост показателей либо увеличивает прирост показателей, либо увеличение уровня ряда за определенный период времени. Чтобы определить размер увеличения показателя за весь период времени, охватываемый ряд динамики, находят общий абсолютный прирост, который равен сумме последовательно вычисляемых абсолютных приростов, и вместе с тем, он равен разности между конечным и начальным уровнем. Цепной абсолютный прирост - . Базисный абсолютный прирост - . Цепной абсолютный прирост характеризует последовательное изменение уровней ряда, а базисный абсолютный прирост - изменение нарастающим итогом. Абсолютный прирост показывает, на сколько абсолютных единиц изменился данный уровень по сравнению: а) с предыдущим уровнем при цепном способе; б) с начальным уровнем при базисном способе. Между цепным и базисным абсолютным приростом существует взаимосвязь - сумма цепных дает соответствующий базисный абсолютный прирост.
Б) Поскольку абсолютный прирост показателей, на сколько единиц в абсолютном выражении, уровень последующего периода больше или меньше уровня предшествующего, то мы не можем получить ответ на вопрос во сколько раз уровень одного периода больше или меньше уровня другого. Поэтому в статистике используют показатель темпа роста, т.е. отношение уровня данного периода к уровню периода ему предшествующего. Иногда используют не предшествующее значение, а другое, принятое за базу. Обычно темпы роста выражаются в виде процентов, либо в виде простых отношений и коэффициентов. Темпы, выраженные в виде простых отношений, называют коэффициентом роста.
Темп роста (Тр) - это соотношение последующего уровня ряда к предыдущему (цепные темпы роста) или постоянному, принятому за базу сравнения (базисные темпы роста). цепной , базисный. Между цепными и базисными темпами роста существует взаимосвязь - произведение цепных темпов роста дает соответствующий базисный темп роста.
В) Темп прироста используется для выражения величины абсолютного прироста уровней ряда динамики в относительных величинах: Он показывает, на какую величину долю (или процент) уровень данного периода или момента времени больше (или меньше) базисного уровня. Темп прироста показывает, на сколько процентов изменяется данный уровень по сравнению: а) с предыдущим уровнем ряда при цепном способе, б) с базисным, начальным уровнем ряда при базисном способе. Базисные темпы прироста: . Цепные темпы прироста: . Между цепными и базисными темпами прироста существует взаимосвязь - произведение цепных темпов прироста дает соответствующий базисный темп прироста.

времени, в течение которых уровень не изменялся.

36.Средние показатели динамики.
Средний абсолютный прирост показывает, на сколько единиц увеличивался или уменьшался уровень по сравнению с предыдущим в среднем за единицу времени. Средний абсолютный прирост характеризует среднюю абсолютную скорость роста (или снижения) уровня и всегда является интервальным показателем.



В качестве основы и критерия правильности исчисления среднего темпа роста можно использовать в роли определяющего показателя произведение цепных темпов роста, которое равно темпу роста за весь рассматриваемый период.





Средний темп прироста (или снижения), выраженный в процентах, показывает, на сколько процентов увеличивался (или снижался) уровень по сравнению с предыдущим в среднем за единицу времени. Средний темп прироста характеризует среднюю интенсивность роста.


















37.Сведение рядов динамики.
Важнейшим условием правильного построения ряда динамики является сопоставимость всех входящих в него уровней.
Статистические данные должны быть сопоставимы по территории, кругу охватываемых объектов, единицам измерения, времени регистрации, ценам, методологии расчета и др.
Сопоставимость по территории предполагает одни и те же границы территории. Вопрос о том, является ли это требование непременным условием сопоставимости уровней динамического ряда, может решаться по-разному, в зависимости от целей исследования. Так, при характеристике роста экономической мощи страны следует использовать данные в имеющихся границах территории, а при изучении темпов экономического развития данные по территории в одних и тех же границах. Объясняется это тем, что изменение границ влияет на численность населения, объем продукции.
Сопоставимость по кругу охватываемых объектов означает сравнение совокупностей с равным числом элементов. При этом нужно иметь в виду, что сопоставляемые показатели динамического ряда должны быть однородны по экономическому содержанию и границам объекта, который они характеризуют (однородность может быть обеспечена одинаковой полнотой охвата разных частей явления).
Сопоставимость по времени регистрации для интервальных рядов обеспечивается равенством периодов времени, за которые приводятся данные. Нельзя, например, при изучении ритмичности работы предприятия сравнивать данные об удельном весе продукции по определенным декадам, т.к. число рабочих дней отдельных декад может оказаться существенно различным, что приводит к различиям в объеме выпуска продукции. Это относится и к рядам внутригодовой динамики с месячными, квартальными уровнями.
Рассмотренные примеры показывают, что часто приходится иметь дело с такими несопоставимыми данными, которые могут быть приведены к сопоставимому виду дополнительными расчетами. В ряде случаев несопоставимость может быть устранена путем обработки рядов динамики приемом, который носит название смыкание ряда динамики. Этот прием позволяет преодолеть несопоставимость данных, возникающую вследствие изменения во времени круга охватываемых объектов или методологии расчета показателей, и получить единый сравнимый ряд за весь период времени. Если, например, имеется два ряда показателей, характеризующих динамику одного и того же явления в новых и старых границах по одному и тому же кругу объектов, то такие динамические ряды можно сомкнуть.
мыкание рядов дает возможность устранить несопоставимость уровней и получить представление о динамике за весь период. Однако при этом следует иметь в виду, что результаты, полученные путем смыкания рядов, являются приближенными, т.е. содержат некоторую погрешность. Таким образом, прежде чем анализировать динамические ряды, следует убедиться в сопоставимости их уровней и, если сопоставимость отсутствует, добиться ее дополнительными расчетами, когда это возможно.

38.Коэфициент ускорения.
Если скорость за промежуток времени изменяется, то имеет смысл сравнивать одноимённые характеристики скорости или ускорения. На базе абсолютных приростов оценивается абсолютное и относительное ускорение.
Абсолютное – разница между абсолютными приростами за ровные интервалы времени.

Если абсолютное ускорение больше 0, то имеется, абсолютное ускорение, если меньше-замедление.
Вычисление темпов ускорения или замедления абсолютной скорости рассчитывают как отношение абсолютных приростов.

Сравнение темпов роста или темпов прироста в рядах динамики за одинаковые промежутки времени позволяет получить коэффициент ускорения или замедления.
К уск=Tp i/Tp i-t К уск= Tp>/ Tp<

39.Коэфициенты опережения.
Коефициент опережения показывает во сколько раз средний темп прироста одного показателя больше чем средний темп прироста другого показателя. При этом данные должны относиться к одному периоду времени. К опер= ср. Т пр. А/ ср. Т пр. Б
Коэффициенты опережения по темпам роста – это отношение темпов роста (цепных или базисных) одного ряда к соответствующим по времени темпам роста (также цепным или базисным) другого ряда. Аналогично находятся и коэффициенты опережения по темпам прироста. Коэффициент опережения должен быть больше единицы.
коефіцієнт еластичності - по-казник, що характеризує міру чутливості економічної величини по відношенню до факторів іншої величини, від яких вона за-лежить. Напр., якою мірою зміниться по-пит на товар чи послугу від зміни основно-го фактора, що впливає на попит (ціни то-вару, послуги та ін.).
Для темпов прироста рассчитывают также эмпирические коефициенты эластичности - изучают для взаимосвязанных показателей Х и У Ч= Тпр.У/ Тпр.Х Коеф. Эластичности показывает на сколько % изменится У если Х изменится на 1%







40.Статистический индекс.
Итак, статистический индекс – это относительная величина сравнения сложных совокупностей и отдельных их частей.
Следует иметь в виду, что не всякая относительная величина является индексом. Например, относительные величины структуры, интенсивности к индексам не относятся.
Индексы как сводные статистические показатели исчисляются с учетом специальных принципов и методов, которые в статистике объединяются понятием теории индексного метода.
Прежде всего, индекс – это относительный показатель, получающийся в результате сравнения двух величин, характеризующих уровень изучаемого явления для двух разных периодов.
В теории индексов тот показатель, изменение которого характеризует индекс, называется индексируемой величиной. Величина, которую сравнивают и которая стоит в числителе индексного отношения, характеризует уровень для отчетного периода: чтобы различать отчетный период принято возле символа индексируемой величины внизу ставить знак «1». Величина, с которой сравнивают и которая стоит в знаменателе индексного отношения, характеризует уровень для базисного периода (обозначается внизу символа индексируемого показателя знаком «0»).
Индекс как относительный показатель может быть выражен в виде коэффициентов (когда базовый уровень принят за 1) или в виде процентов (когда он принят за 100). Если индекс больше 1 (или 100%) уровень изучаемого явления растет, если меньше 1 (или 100%) – снижается.
Индексный метод в статистических исследованиях применяется очень широко. Можно выделить три основные сферы применения индексного метода:
- сравнительная характеристика сложных совокупностей (индексы роста и прироста, индексы выполнения плана, территориальные индексы);
- анализ динамики средних показателей: зависящих от изменения структуры совокупности;
- изучение связей и оценка доли отдельных факторов в изменении сложного явления.

41.Инднксы в узком и широком смысле.
В широком смысле под индексами понимают относительный показатель, который характеризует изменение уровня соц-экономического явления во времени по сравнению с планом и в пространстве.
В узком смысле под индексами понимают только такую относительную величину, которая характеризирует отношение уровней сложного соц-экономического явления, состоящего из большого числа непосредственного несоизмерителя.
Индексируемая величина - это значение признака статистической совокупности, изменение которого является объектом изучения. Например, при изучении изменении цен индексируемой величиной является цена единицы товара р, при изучении изменения физического объема товарной массы в качестве индексируемой величины выступают данные о количестве товаров в натуральных измерителях q.

42.Суть индивидуального индекса.
Индивидуальный индекс характеризует соотношение уровней явления по отдельному виду единицы совокупности.(соотношение объёма производства и себ-сти единицы данного вида продукции.
Между индивидуальными индексами существуют взаимосвязи:
1.если произведение 2 – х показателей даёт третий показатель имеет экономический смысл, то произведение индивидуальных индексов этих показателей равно индивидуальному индексу показателя – произведению.
q = Q/T,отсюда iq = iQ/iT
2.Между индивидуальными индексами планового задания динамики и выполнения плана имеет тоже взаимосвязь, что и между соответствующими величинами.
iZ(динамики) = iZ(ВП) * iZ(ПЗ)
I1/I0 = Ip/Iпл * Iпл/I0
3.Т.к. производительность труда или выработка () и трудоёмкость единицы продукции () является обратными величинами, то между их индексами существует обратная взаимосвязь iq=1/it.

43.Правило построения сводных индексов. Сводный индекс физического объема производства
При построении сводных индексов динамики веса в числителе и в знаменателе могут быть зафиксированы либо на отчетном уровне либо на базисном, при этом получается два различных индекса.
В сводных индексах объемных несоизмеримых показателей фиксируется на уровне базисного периода. Сводный индекс физ. объема производства = 13 QUOTE 1415
сводные индексы характеризуют соотношения явлений, которые в данном рассмотрении однородными не являются. Индекс, показывающий соотношение между ценами некоторого множества различных товаров и услуг в разные периоды времени, можно рассматривать как сводный индекс цен.
Сводный индекс товарооборота (общий индекс товарооборота):
Ipq=E p1q1/E p0q0
Сводный индекс цен (общий индекс цен):
Ip=E p1q1/E p0q1
Сводный индекс физического объема реализации (общий индекс физического объема реализации):
Iq=E p0q1/E p0q0







44.Правило построения сводных индексов. Сводный индекс цен и себестоимости
При построении сводных индексов динамики веса в числителе и в знаменателе могут быть зафиксированы либо на отчетном уровне либо на базисном, при этом получается два различных индекса.
В сводных индексах качественных показателей веса в числителе и знаменателе фиксируются на уровне отчетного периода. Сводный индекс цен = 13 QUOTE 1415 и сводный индекс себестоимости продукции = 13 QUOTE 1415
сводные индексы характеризуют соотношения явлений, которые в данном рассмотрении однородными не являются. Индекс, показывающий соотношение между ценами некоторого множества различных товаров и услуг в разные периоды времени, можно рассматривать как сводный индекс цен.
Сводный индекс товарооборота (общий индекс товарооборота):
Ipq=E p1q1/E p0q0
Сводный индекс цен (общий индекс цен):
Ip=E p1q1/E p0q1
Сводный индекс физического объема реализации (общий индекс физического объема реализации):
Iq=E p0q1/E p0q0

45.Правило расложения абсолютного и относительного прироста.
Прирост результативного показателя за счет кол-ного фактора = прирост самого кол-ного фактора * на качественный фактор в базисном периоде Прирост результативного показателя за счет качетвенного фактора = прирост самого качественного фактора * на колличественный фактор в отчетном периоде.

46.Территориальные инексы.
Индексный анализ позволяет проводить сравнение не только в динамике но и в пространстве. При сравнении показателей в пространстве т.е. при построении территориальных индексов возникает 2 вопроса: 1. Показатели какой территории(страны, района) принять за базу сравнения. 2.как выбрать весовые показатели.
Выбор базы сравнения зависит от случая в задачи исследования. 1.Выбор весов осуществляется в сводных индексах объемных показателей в качестве весов выбирают средний по двум территориям уровень качественного показателя. 2.в сводных индексах качественных показателей в качестве весов выбирают суммарный по двум территориям уровень объёмного показателя.
Сводный терит. Индекс физ. Объема товарооборота по сравнению территории А с Б имеет вид: 13 QUOTE 1415 13 QUOTE 1415. Сводный индекс для разных территорий 13 QUOTE 1415.

47.Индексы переменного, фиксированного и структурного состава.
Анализ динамики среднего уровня качественного показателя происходит путем построения системы взаимосвязанных индексов: переменного состава, фиксированного состава(постоянного) и структурных сдвигов. Индекс переменного состава характеризует изменения среднего уровня качественного показателя в целом т.е. под влиянием двух факторов. 13 QUOTE 1415:13 QUOTE 1415.
Индекс фиксированного состава характер. Изменение среднего уровня качественного показателя под влиянием изменения самого качественного показателя на отдельных предприятиях и участках. 13 QUOTE 1415:13 QUOTE 1415
Индекс структурных сдвигов характеризует изменения среднего уровня качественного показателя под влиянием изменения структуры объемного показателя. 13 QUOTE 1415






















48.Средня форма сводных индексов. Основная форма индексов агрегатная или средняя.
Агрегатная форма сводного индекса может быть преобразована в форму средней величины из индивидуальных индексов преобраз. Сводного индекса в средний производится путем замены индексируемого показателя в числителе или в знаменателе агрегатного индекса соответствующим ему выражением через индивид. Индекс. Еси такая замена произв. в числителе то получают средний арифметический индекс, а если в знаменателе то сред. гармонический.
Сред арифмет. индекс Сводный индекс физ объема прод. 13 QUOTE 1415 преобразуем в средний путем замены индексируемого показателя Q в чис-ле находится условная величина 13 QUOTE 1415 cледовательно Q1=iq*Q0. Подставим выражение Q1 в чис-ле агрегатного индекса Iq=13 QUOTE 1415. Агрегатная форма сводного индекса с/б. 13 QUOTE 1415 может быть преобразованый в среднюю форму путем замены Z0 в знаменателе т.к. знаменатель является условной величиной iz=Z1/Z0 следоват.Z0=Z1/iz при подстановке данные выражения в знаменатель получаем 13 QUOTE 1415 - сред. гармон. индекс. Агрегатная форма сводных индексов является исходной и основной формой т.к. 1. Числит. и знам. этой формы индекса имеет реальное экономическое содержание. 2. Все другие формы индекса строятся как выходящие из агрегатной.

Побудуйте середню форму індексів собівартості (ціни) одиниці продукції та фізичного обсягу продукції.
Сводный индекс физ объема прод. 13 QUOTE 1415 преобразуем в средний путем замены индексируемого показателя Q в чис-ле находится условная величина 13 QUOTE 1415 cледовательно Q1=iq*Q0. Подставим выражение Q1 в чис-ле агрегатного индекса Iq=13 QUOTE 1415. Агрегатная форма сводного индекса с/б. 13 QUOTE 1415 может быть преобразованый в среднюю форму путем замены Z0 в знаменателе т.к. знаменатель является условной величиной iz=Z1/Z0 следоват.Z0=Z1/iz при подстановке данные выражения в знаменатель получаем 13 QUOTE 1415
49.Средня форма индексов. Сред. индекс цены
Уровень производительности труда измеряется выработкой продукции за единицу времени(или выработкой продукции в расчёте на одного работника): q=Q:T. Чтобы построить сводный индекс в производительности труда в агрегатной форме необходимо взять в качестве весов общие затраты времени(или число работников) – Т. Однако в результате этого мы получим объём продукции в натуральном виде: qT=Q. Если продукция разнородная, то её различные виды не соизмеримы, т.е. построение сводного агрегатного индекса обычным путём ( Iq = Јq1T1/ЈqoT1) неприемлимо.
В связи с этим сводный сводный индекс производительности труда представляется формулой: Iq = 1/It=ЈtoQ1/Јt1Q1.
В статистике широко известен и среднеарифметический индекс производительности труда. Он носит название индекса Струмилина.
Iq=
·it*T1/
·T1
Индекс показывает, во сколько раз возросла (уменьшилась) производительность труда или сколько процентов составил рост (снижение) производительности труда в среднем по всем единицам исследуемой совокупности. Среднеарифметические индексы чаще всего применяются на практике для расчета сводных индексов количественных показателей.

50. Индекс производительности труда.
В некоторых случаях умножения качаственного показателя который индексируется на весах дает такой объемный показатель элементы которого не являются сопоставимыми и не могут суммироваться. Это усложняет построение сводного индекса в агрегатной форме именно так происходит при построении сводного индекса производительности труда 13 QUOTE 1415 т.к. q=Q/T ; Q=q*T
Такой индекс может применяться только при суммировании одного и того же вида продукции по разным объектам, т.е. для однородной продукции в случае не однородной продукции сводный индекс производительности труда строится как величина обратная сводному индексу трудоемкости 13 QUOTE 1415 – форма индекса – называется трудовым индексом производительности труда и может применяться для разнородной продукции.



51. Расчет абсолютного прироста товарооборота под влиянием двух факторов в целом для одного товара
Расчет абсолютного прироста товарооборота под влиянием двух факторов в целом для одного товара: 13 QUOTE 1415. Под влиянием цены 13 QUOTE 1415 для одного товара, а для нескольких 13 QUOTE 1415 Под влиянием кол-ва товаров 13 QUOTE 1415 для одного, а для нескольких -13 QUOTE 1415. Расчет относительных приростов товарооборота под влиянием двух факторов в целом 13 QUOTE 1415 для одного товара, а для нескольких 13 QUOTE 1415
Под влиянием цены 13 QUOTE 1415 для одного товара, а для нескольких 13 QUOTE 1415. Под влиянием кол-ва товаров формула принимает такой вид для одно товара 13 QUOTE 1415 , а для нескольких 13 QUOTE 1415

52.Расчет абсолютного прироста общих затрат времени под влиянием двух факторов в целом.
Пусть результативность показателя Q выпуска продукции представим его в виде произведения двух сомножителей – АТ и затраты времени (Q=q*Т) и будем расставлять эти сомножители факторы влияющие на изменение общего выпуска причем 13 QUOTE 1415; 13 QUOTE 1415 в т.ч. 13 QUOTE 1415; 13 QUOTE 1415. Прирост результативного показателя за счет качетвенного фактора = прирост самого качественного фактора * на колличественный фактор в отчетном периоде 13 QUOTE 1415
Абсолютный прирост за счет качественного фактора равен производственная база уровня результативного показателя на разность индексов числителя и знаменателя рассчитывают формулы этого качественного показателя 13 QUOTE 1415. 13 QUOTE 1415=Q0*(T1/T0-1)=Q0*(iT-1).







































1.Предмет, метод и задачи статистической науки
2. Статистическое наблюдение – первый этап статистического наблюдения. План статистического наблюдения, его составные.

3. Программно-методологические вопросы статистического наблюдения

4. Организационные вопросы статистического наблюдения.
5. Единица совокупности и единица наблюдения

6. Статистические признаки и их распределение за формами выражения.

7. Дискретные и непрерывные признаки
8.Программа статистического наблюдения.
9.Организационные формы статистического наблюдения.
10.Виды не сполошного наблюдения.
11.Этапы статистического наблюдения, сущность и организационные формы.
12.Виды и формы статистического наблюдения
13.Суть статистической сводки и статистического группирования.
14.Виды статистического группирования.
15.Ряд распределения, его суть, элементы распределения.
16.Методологические вопросы статистического группирования
17.Вопросы выбора числа групп и ширины интервала.
18.Суть статистических таблиц, подлежащие и сказуемое
19.Класификация таблиц за структурой подлежащего.
20.Понятие макета таблицы.
21.Абсолютные величины.
22.Сущность относительных величин
23.Виды относительных величин.
24. Понятие средней величины.
25.Наиболее распространенные виды средних величин.
26.Суть моды и формула ее использования
27.Медиана и формула ее использования.
28.Децели и квартили.
29.Суть и показатели вариации.
30.Суть среднелинейного отклонеия.
31.Дисперсия и среднеквадратическое отклонение.
32.Суть вариации. Формулы линейного и квадратического коэффициентов вариации.
33. Понятие ряда динамики
34.Основные показатели анализа динамики.
35. Средний уровень ряда динамики
37.Сведение рядов динамики
38.Коэфициент ускорения.
39.Коэфициенты опережения.
40.Статистический индекс.
41.Инднксы в узком и широком смысле.
42.Суть индивидуального индекса.
43.Правило построения сводных индексов. Сводный индекс физического объема производства
44.Правило построения сводных индексов. Сводный индекс цен и себестоимости
45.Правило расложения абсолютного и относительного прироста.
46.Территориальные инексы.
47.Индексы переменного, фиксированного и структурного состава.
48.Средня форма сводных индексов. Основная форма индексов агрегатная или средняя.
49.Средня форма индексов. Сред. индекс цены
50. Индекс производительности труда.
51. Расчет абсолютного прироста товарооборота под влиянием двух факторов в целом для одного товара
52.Расчет абсолютного прироста общих затрат времени под влиянием двух факторов в целом









13 EMBED Equation.3 1415

13 EMBED Equation.3 1415

13 EMBED Equation.3 1415

13 EMBED Equation.3 1415

13 EMBED Equation.3 1415

13 EMBED Equation.3 1415





Рисунок 4Рисунок 1Рисунок 13Рисунок 16Рисунок 1Рисунок 34Рисунок 35Рисунок 38Рисунок 39Рисунок 41Рисунок 83Рисунок 96Рисунок 98среднее квадратическое отклонениеРисунок 102Рисунок 110Рисунок 117Рисунок 127Root EntryEquation NativeEquation NativeEquation NativeEquation NativeEquation NativeEquation Native

Приложенные файлы

  • doc 18395611
    Размер файла: 775 kB Загрузок: 0

Добавить комментарий