| На головну |
|
1. Предмет статистики як науки. Завдання статистики в умовах ринкової економіки.
Статистика - від латинського слова status - стан або стан речей.
Статистика - государствоведение. Слово статистика многомерно. У 1740 р Було зроблено перше визначення поняття статистика. Як наука виникла в 18 столітті.
Статистика - галузь суспільних наук, що має на меті збір, упорядкування, аналіз і зіставлення фактів, що відносяться до найрізноманітніших масовим явищам.
Статистика, як наука підрозділяється на:
теорію статистики,
макроекономічну статистику,
економічну статистику,
галузеву статистику.
Кожна галузь має свою статистику. Статистика розвивається як окрема наука. Галузева статистика доповнює теорію статистики.
Теорія статистики є основоположною дисципліною і служить фундаментом для застосування статистичного методу аналізу для господарських суб'єктів. На будь-якому рівні і в будь-якій сфері ефективність використання статистики в чому визначається якістю вихідної інформації.
У визначенні статистики:
сукупність числових чи цифрових даних характеризуючих різні сторони життя держави (економічну, політичне життя суспільства),
галузь знань має свої принципи і методи,
галузь практичної діяльності суспільства (збір, обробка, аналіз даних).
Предметом статистики є кількісний вимір становлення багатоукладної економіки, з метою отримання інформації про якісні показники різних форм господарювання з тим, щоб проводити порівняльний аналіз їх діяльності.
Статистика вивчає масові суспільні явища. Масові суспільні явища - це явища, які зустрічаються у великих кількостях, але відрізняються один від одного величиною певного ознаки.
Статистика вивчає закономірності розвитку з допомогою кількісних показників, тому вона визначає розміри, рівні і величини різних явищ, вивчає структуру явищ, динаміку явищ, взаємодія явищ.
Завдання статистики:
Перехід від галузевого принципу збору інформації до статистики підприємства. Статистика підприємства дає достатню інформацію для взаємозалежного аналізу функціонування ринків праці, капіталу, товарів і послуг.
Перехід на якісно нові міжнародні стандарти в галузі статистики цін, зайнятості, вартості робочої сили і рівня життя населення.
Створена основа для широкого застосування різноманітних математичних і статистичних методів для розрахунків та контролю надійності статистичних даних.
Створена система статистичних показників для 3-х рівнів управління: федерального (макроекономічні показники), територіального (галузі та сектори економіки), підприємств (статистика підприємств).
2.Метод угруповань в статистиці і його застосування в статистиці.
Залежно від цілей і завдань розрізняють:
просту зведення,
складну зведення.
Проста зведення - підрахунок підсумків за однією ознакою.
Складна зведення включає статистичну угруповання - це розчленовування досліджуваної сукупності на однорідні групи з суттєвого для них ознакою і представлення результатів угруповання і зведення у вигляді таблиці.
Завдання:
виділення групового ознаки,
визначення числа груп і інтервалів,
обгрунтування системних показників за групами,
побудова рядів розподілу і статистичних таблиць.
Види статистичних угруповань:
типологічні угруповання (групи промислових підприємств за формами власності в 1995 р)
структурні угруповання (все приймається за 100%)
аналітичні угруповання по факторному ознакою, який є причиною підсумовування результативного ознаки.
Приклад:
№
Форми власності
1995
1
державна
5,3%
2
муніципальна
2,7%
3
власність громадських організацій
2,3%
4
приватна
72,6%
5
змішана
18,6%
Залежно від числа ознак покладених в основу угруповання розрізняють:
проста (за однією ознакою),
комбінована або комбінаційна (з двох і більше ознаками),
багатовимірна (більше трьох).
Складні угруповання може бути кількісні (число) і атрибутивні (стать, вік, територія).
Класифікація - це стійка угруповання по атрибутивному ознакою, яка дає докладний перелік розглянутих статистичних показників.
Завдання визначення числа груп:
за формулою Стержесса:
n = 1 + 3.322lgN, N - число всієї досліджуваної сукупності.
Величина інтервалу (i): i = (xmax-xmin) / n = R / n, де R - розмах варіації
s = ((xi-xср) 2 / n)) 1 / 2- середнє квадратичне відхилення
Кількість груп визначається за допомогою показника середнього квадратичного відхилення (правильно визначає міру варіації ознаки).
Якщо величина інтервалу 0,5s, то сукупність розбивається на 12 груп, якщо величина інтервалу 2 / 3s або s - 9 або 6 груп.
Інтервали:
рівні,
не рівні,
відкриті,
закриті,
прогресивно убуваючі,
прогресивно зростаючі,
спеціалізовані.
3. Статистичні ряди розподілу, їх застосування в статистиці.
Ряди розподілів - це впорядковані ряди числових показників, що характеризують склад або структуру суспільних явищ по одному варьирующему ознакою.
Ряди розподілів:
первинний ряд,
ранжируваних ряд (зростаючий або спадаючий),
атрибутивний (за ознакою),
варіаційні (кількісний ознака)
дискретний (варіанти мають значення цілих чисел. Наприклад, число членів сім'ї - 2,3, 4,5 і т.д.)
інтервальний (значення варіант даються у вигляді інтервалів. Наприклад, розмір зарплати 100-200, 200-300 і т.д.)
Елементи ряду розподіляються:
варіанти або значення ознаки за якими будуються розподілу,
частота - число повторень варіантів,
частость - питома вага числа одиниць кожної групи у підсумку.
При обробці матеріалів отриманої угруповання ми будує графіки:
інтервальні ряди - у вигляді полігону розподілу,
дискретні ряди - гістограма.
Коммулята - інтегрована крива при графічному зображенні низки розподілів. На осі ординат відкладаються накопичені частоти.
4.Статістіческіе таблиці, їх види та правила побудови.
Статистичні таблиці використовуються для оформлення результатів статистичних угруповань.
Статистичні таблиці - зведена числова характеристика, що досліджує сукупність по одному або кілька досліджуваним ознаками, взаємозалежним логікою економічного аналізу, тобто це система рядків і граф, які в певній послідовності і зв'язку викладають результати зведення й угруповання статистичної інформації.
Статистична таблиця містить підмет і присудок. Підмет розташовується по рядках, а присудок - по графам.
Залежно від підмета:
проста таблиця (перечневая, хронологічна, територіальна),
групова таблиця за однією ознакою,
комбінаційна таблиця ділиться на 2 і більше груп.
Вміст може бути простим і комбінаційною. Кожна таблиця повинна мати заголовок, місце і час до якого відносяться дані.
Д - відсутність даних, --- - не маємо дані.
Аналіз таблиць:
структурний,
змістовний.
Таблиці спряженості - це зведена числова характеристика досліджуваної сукупності по 2 або більше атрибутивною або якісними ознаками. Застосовуються при вивченні громадської думки, рівня і способу життя, суспільно-політичного ладу і т.д.
Найбільш простим видом спряженості - таблиці частот 2х2.
В1
В2
Разом
А1
А2
Разом:
Графічно статистичні дані зображують:
діаграми порівняння,
структурні діаграми (кругові),
діаграми динаміки,
статистичні карти.
Основні правила складання та оформлення статистичних таблиць:
Таблиця повинна бути по можливості невеликою за розмірами, тому коротку таблицю легше проаналізувати. Іноді доцільніше побудувати 2-3 невеликі таблиці, ніж одну велику.
Назва таблиці, заголовок рядків підмета і граф присудка повинні бути сформульовані точно, коротко і ясно і, якщо це потрібно, повинні мати одиниці виміру. У назві таблиці слід зазначити територію і період, до яких відносяться наведені дані. Не слід назва показників в таблиці супроводжувати інструктивними поясненнями, що розкривають їх зміст. Краще ці пояснення винести в примітка.
Рядки підмета і графи присудка зазвичай розміщують за принципом від часткового до загального, тобто спочатку показують складові, а наприкінці підмета або присудка наводять підсумки. Якщо наводяться не всі доданки, а виділяються найбільш важливі з них, то спочатку показують загальні підсумки, а потім виділяють найбільш важливі їх складові частини, для цього після підсумкового рядка дають пояснення «у тому числі».
Рядки в підметі і графи в присудок часто нумерують для того, щоб зручніше було посилатися на цифри таблиці. При цьому в присудок нумеруються тільки графи, в які вписуються цифри. Графи підлягає або зовсім не нумеруються, або позначаються літерами («А», «Б» і т.д.).
При заповненні таблиці користуються такими умовними позначеннями: якщо дане явище зовсім не має місця, ставлять тире, якщо відомості про це явище відсутні, ставлять три крапки або пишуть «немає відомостей»; якщо відомості є, але числові значення менше ухваленій у таблиці точності, ставлять 0,0.
Округлені числа наводять у окремих графах таблиць з однаковим ступенем точності (до 0,1, до 0,01 і т.д.). Коли показники у відсотках виражаються великими числами, то доцільно замінити їх вираженням «в стільки-то разів більше або менше». Наприклад, замість 2486% краще написати «в 24,9 рази більше».
Якщо наводяться як звітні дані, але і розрахункові дані, то доцільно зробити про це застереження в таблиці або в примітці до неї.
Таблиця може супроводжуватися примітками, в яких вказуються джерела даних, більш докладний зміст показників та інші необхідні пояснення.
5.Абсолютние і відносні величини, їх застосування у фінансовій статистиці.
Абсолютні показники - це узагальнюючі статистичні показники, які виражають розміри, обсяги, рівні, масу, площу і т.д.
Абсолютні величини - іменовані числа, які виражаються в натуральних, вартісних, трудових, умовно-натуральних величинах. Також виходять розрахунковим шляхом (природний приріст населення, товарообіг і т.д.).
Відносні величини - це узагальнюючі показники, які дають числову міру співвідношення двох порівнянних статистичних величин.
Порівнювана величина - А, база порівняння - В.
Відносна величина - ОВ = А / В.
Якщо В = 1, то ОВ - виражається в коефіцієнтах
якщо В = 100%, то ОВ - виражається в%
якщо В = 1000, то ОВ - в промиллях% o
Коефіцієнт народжуваності Кр = 8,8% o на 1000 чол. - Народжується 8 чол.
Якщо В = 10000 ОВ -% oo - продеціміллі в охороні здоров'я та освіті. Кількість лікарів в 1996 р 43% oo - 43 лікаря на 10000 населення.
Види відносних величин:
відносна величина структури - відносна частка (питома вага) частини в цілому, виражена у відсотках.
відносна величина динаміки використовується для характеристики зміни явища в часі. Обчислюються шляхом відношення величини поточного періоду до величини одного з минулих періодів. Розрахунок показників з постійної і змінної базою.
відносна величина інтенсивності - ступінь розвитку даного явища по відношенню до іншого тісно з ним пов'язаного (щільність населення). Наприклад, сукупність дітей народилися протягом якогось роки можна порівняти з сукупністю дітей народжених у попередньому році.
відносна величина коорд. - Це відношення частини до частини. ППП - промислово-виробничий персонал, ППП - робочі.
відносна величина порівняння використовується для характеристики співвідношення однойменних показників, що відносяться до різних об'єктів, територій, взятих за одні й ті ж періоди часу або на один і той же момент.
відносна величина виконання завдання - ставлення фактичних даних до заданого завданням.
Основи використання абсолютних і відносних величин:
попереднє теоретичне обгрунтування досліджуваних показників,
забезпечення порівнянності даних за методологією території і часу,
відносну величину необхідно застосовувати в сукупності з абсолютними величинами (особливо в динаміці),
треба розрахувати на основі достовірних, повних відомостей, які залежать від правильної організації статистичного спостереження.
6. Середня, її сутність і застосування в статистиці.
Середні величини - це узагальнюючі показники, які дають узагальнену кількісну оцінку масових економічних явищ не залежно від відмінностей між окремими одиницями, що входять у сукупність.
Середні величини характеризують типове притаманне більшості одиниць сукупності, дозволяють порівнювати, виявляти закономірності.
Основні умови розрахунку та застосування середніх величин:
розрахунок треба вести для однорідною, однокачественной сукупності,
загальні середні необхідно доповнити груповими середніми і індивідуальними величинами,
сукупність для розрахунку середніх повинна бути досить велика min - 20-30 одиниць.
необхідно правильно вибрати одиницю сукупності для розрахунку середніх.
7. Види середніх і способи розрахунку.
Види середніх.
Середні відносяться до класу статечних середніх.
Xcp = ((Sxm) / n) 1 / m
якщо m = 1 - середня арифметична,
якщо m = -1 - середня гармонійна,
якщо m = 2 - середня квадратична,
якщо m = 0 - середня геометрична,
середнє хронологічне, структурний середнє (мода, медіана)
Будь середня величина обчислюється з економічного змісту показників.
Середня собівартість Zcp = SZq / Sq, де q - сума всієї продукції
Середнє арифметичне і гармонійне найчастіше застосовується для розрахунку узагальнюючих показників.
Середня арифметична проста xcp = Sx / n
Середня арифметична зважена xcp = Sx * f / Sf, де f - частота народження
Середня гармонійна проста xcp = n / S (1 / x)
Середня гармонійна зважена xcp = SM / S (M * (1 / x)); M = x * f
Середня квадратична проста xcp = ((Sx2) / n) 1/2
Середня квадратична зважена xcp = ((Sx2 * f) / Sf) 1/2
застосовується лише при обчисленні показників варіації
Середня геометрична xcp = (x1m * x2m * ... * xnm) 1 / mxcp = (Пx) 1 / mіспользуется в рядах динаміки
Середнє хронологічна - використовується для моментальних рядів
xcp = (1 / 2x1 + x2 + x3 + ... + 1 / 2xn) / n-1
Мода - це варіанта із найбільшою частотою. Медіант - це варіанта, яка лежить в середині ряду розподілу і ділить сукупність навпіл.
Правило вибору середньої:
середня арифметична застосовується тоді коли є варіанти і абсолютне число одиниць варіантів і їх питома вага. Середня гармонійна застосовується коли є варіанти, а в якості ваги - похідна величина. Вибір виду середньої залежить від вихідної інформації.
8. Показники варіації.
Розрахунок показників варіації виник тоді, коли величина варіанти формувалася під впливом безлічі факторів, у цьому випадку середня величина не збігається з індивідуальним значенням і відрізняється від них. У цьому випадку варіація - відхилення від середньої по індивідуальному значенням. Варіація може бути велика і маленька.
розмах в варіації R = xmax-xmin- для виявлення не типових одиниць.
середнє лінійне відхилення - це середнє арифметичне з абсолютних відхилень індивідуальних значень від їх середнього значення.
Для НЕ згрупованих даних dср = SЅx-xсрЅ / n (1)
для згрупованих даних dср = SЅx-xсрЅ * f / Sf (2),
застосовується рідко т.к. не враховує знак.
Дисперсія або середній квадрат відхилень
s2 = S (x-xcp) 2 / n (1); s2 = S (x-xcp) 2 * f / Sf (2)
застосовується у вибіркових спостереженнях
Середнє квадратичне відхилення
s = (s2) 1/2, використовується в економічному аналізі. Дає абсолютну міру варіації ознаки і виражається в тих одиницях в яких виражається середнє.
Коефіцієнт варіації
V = (s / xcp) * 100%
характеризує відносну міру варіації ознаки і є мірилом типовості, надійніше середній і показує на однорідність сукупності.
Варіація:
мала V = 5,10,15%
помірна V = 20,30,35%
висока V = 40% (V t = 1; Р = 0,954 => t = 2; Р = 0,997 => t = 3
Dx = t (s2 (1-n / N) / n) 0.5- бесповторного відбір
Для частки: mW = (W (1-W) / n) 0.5повторний mW = (W (1-W) (1-n / N) / n) 0.5бесповторний DW = tmWпріменяется для власне-випадкової і механічної вибірки.
При типової вибірки:
mx '= (scp.гр2 / n) 0.5scp.гр2- середня з внутрішньогрупових дисперсії
mx '= (scp.гр2 (1-n / N) / n) 0.5Dx = tmx' = t (scp.гр2 / n) 1 / 2mW = (W (1-n) / n) 0.5DW = tmW
При малій вибірці: mx '= (s2 / (n-1)) 0.5s2 = S (x-xcp) 2 / (n-1)
Dx = tm = t (s2 / (n-1)) 1/2
Імовірність Р розраховується по таблиці Стьюдента
xcp '- Dx