Курс лекций за первый семестр - Статистика - Скачать бесплатно
§1.Понятия статистики, статистическая закономерность и совокупность. 2
§2. Признаки единиц статистической совокупности, их классификация. 2
§1. Понятие статистического наблюдения, его подготовка. 4
§2. Виды статистического наблюдения. 5
§3. Ошибки наблюдения 6
§4. Сводка и группировка 6
§5. Виды статистических группировок 6
§6. Статистические таблицы 7
§7. Статистические графики 8
§1. Фактическое и теоретическое распределение 21
§2. Кривая нормального распределения. 21
§3. Проверка гипотезы о нормальном распределении. 21
§4. Критерии согласия: Пирсона, Романовского, Колмогорова. 21
§5. Практическое значение моделирования рядов распределения. 22
§1. Понятие выборочного наблюдения. Причины его применения. 23
§3. Ошибки выборочного наблюдения. 24
§4. Задачи выборочного наблюдения 25
§5. Распространение данных выборочного наблюдения на генеральную
совокупность. 26
§6. Малая выборка. 26
§1. Понятие корреляционной связи и КРА. 27
§2. Условия применения и ограничения КРА. 27
§3. Парная регрессия на основе метода наименьших квадратов. 28
§4. Применение парного линейного уравнения регрессии. 29
§6. Множественная корреляция. 32
Тема 1.: Введение в статистику.
1. понятия статистики, статистическая закономерность и совокупность.
2. признаки единиц статистической совокупности, их классификация.
3. предмет и метод статистики.
§1.Понятия статистики, статистическая закономерность и совокупность.
Слово статистика происходит от латинского “status” в переводе – состояние,
положение вещей.
Термин статистика возник во 2ой половине 18 века. В связи с познанием
государств, изучением их особенности. К этому же времени относится начало
преподавания статистики в университете. В зависимости от отрасли
статистического исследования различают: статистику населения,
промышленности, с/х и т.д. - прикладная статистика.
Общая теория статистики – совокупность методов и приемов по сбору,
обработке, представлению и анализу числовых данных. Термин статистика в
наши дни употребляется в 3х значениях:
1. как синоним слова «данные»
2. отрасль значений объединяющая принципы и методы работы с числовыми
данными характеризующими массовые явления (продолжительность жизни
мужчин ниже чем женщин)
3. отрасль практической деятельности направленной на обработку и анализ
числовых данных.
Статистика позволяет выявить и измерить закономерность развития социально-
экономических процессов и явлений, а также взаимосвязи между ними в
конкретных условиях места и времени.
Закономерность важнейшая категория статистики.
Под закономерностью понимается повторяемость, последовательность и порядок
изменений в явлениях.
Статистическая закономерность – закономерность в которой необходимость
неразрывно связанном в каждом отдельном явлении со случайностью и лишь во
множестве явлений проявляет себя как закон. Понятию статистической
закономерности противостоит понятие динамической закономерности
проявляющейся в каждом явлении. (пример: Sкруга=(r2 чем > r тем >
Sкруга). Объектом статистического исследования является статистическая
совокупность – множество единиц обладающих массовостью, однородностью,
определяемой целостностью и наличием вариации. Каждый отдельно взятый
элемент называется – единицей статистической совокупности (ЕСС)
§2. Признаки единиц статистической совокупности, их классификация.
ЕСС обладают определенными свойствами которые называются признаками.
Статистика изучает явления через их признаки, чем более однородна
совокупность тем больше общих признаков имеют ее единицы и тем меньше
варьируют значения этих признаков.
1. Описательный признак – признак, который может быть выражен только
словесно.
2. Количественный признак – признак, который может быть выражен численно.
3. Прямой признак – свойство непосредственно присуще характерному
объекту.
4. Косвенный признак – свойства не самого характеризуемого объекта, а
объекта связанного с ним либо входящих в него.
5. первичный признак – абсолютная величина, может быть измерен.
6. вторичный признак – результат сопоставления первичных признаков, он
измеряется непосредственно.
7. натуральный признак – измеряется в штуках, кг, тоннах, литрах и т.д.
8. трудовой признак – измеряется в человеко-днях, человеко-часах.
9. стоимостной признак - измеряется в рублях, $, €, ?.
10. безразмерный признак – измерение в долях, %
11. альтернативный признак – признак, который принимает только одно
значение из нескольких возможных.
12. дискретный признак – принимает только целое значение, без
промежуточного.
13. непрерывный признак – признак, принимающий любые значения в
определенном диапазоне.
14. факторный признак – признак, под действием которого изменяется другой
признак.
15. результативный признак – признак, который изменяется под признаком
другого
16. моментный признак – признак, измеренный на определенный момент
времени.
17. интервальный признак – признак за определенный интервал времени.
Один и тот же признак может быть классифицирован одновременно по разным
классификациям.
§3. Предмет и метод статистики.
Предметом статистического исследования являются статистические совокупности
– множество одно-качественных варьирующих предметов.
Специфика предмета статистики обуславливает специфику метода, они включают
в себя:
1. сбор данных (статистическое наблюдение, публикация)
2. обобщение данных (сводка, группировка)
3. представление данных (таблицы и графики)
4. анализ и интерпретация числовых данных (расчет средних, вариационных
анализ, КРА, ряды динамики, индексы)
тема 2: Организация статистического наблюдения.
Сводка и группировка данных.
§1. Понятие статистического наблюдения, его подготовка.
§2. Виды статистического наблюдения.
§3 Ошибки наблюдения.
§4 Сводка и группировка
§5 Виды статистических группировок.
§6 Статистические таблицы.
§7 Статистические графики.
§1. Понятие статистического наблюдения, его подготовка.
Любое статистическое исследование начинается со сбора данных.
Источники информации:
1. различные публикации (газеты, журналы, и т.д.)
2. главный источник опубликованной статистической информации – издания
органов государственной статистики («РФ в 2001 году» издательство
ГОСКОМСТАТ).
3. проведение статистического наблюдения, т.е. научно организованного
сбора данных.
Статистическое наблюдение – массовое, плановое , научно организованное
наблюдение за явлением социальной и экономической жизни, которая
заключается в регистрации признаков у каждой единицы изучаемой
совокупности.
Процесс проведения наблюдения:
1. Подготовка к наблюдению
2. Проведение массового сбора данных
3. Подготовка данных к обработке
4. Разработка предложений по совершенствованию статистического
наблюдения.
Подготовка наблюдения:
1. Определение цели и объекта наблюдения
2. Определение состава признаков подлежащих регистрации
3. Разработка документов для сбора данных
4. Выбор отчетной единицы и единицы относительно которой будет проводится
наблюдение.
5. Необходимо определить методы и средства получения данных.
Необходимо решить организационные проблемы:
1. необходимо определить состав служб проводящих исследование
2. проинструктировать персонал
3. составить календарный план работы
4. провести тиражирование документов для сбора данных
Объектом наблюдения являются социально-экономические явления и процессы.
Необходимо четко выделить признаки для регистрации.
Программа наблюдения – перечень признаков подлежащих регистрации признаков
в процессе наблюдения.
Требования к программе наблюдения:
1. Программа должна содержать существенные признаки, непосредственно
характеризующие изучаемое явление, не следует включать в программу
признаки, имеющие второстепенные явления или признаки, значения
которых будут заведомо недостоверны или будут вообще отсутствовать.
2. Вопросы программы наблюдения должны быть точными и не двусмысленными,
а также легкими для понимания во избежании трудностей при получении
ответов.
3. Следует определить последовательность вопросов.
4. В программу наблюдения следует включать вопросы непосредственного
характера для проведения и уточнения собираемых данных.
5. для обеспечения единообразия получаемых сведений программа оформляется
в виде документа – называемый статистическим формуляром.
Статистический формуляр - это документ единого образца содержащий
программу и результаты наблюдений.
Различают индивидуальный формуляр (ответы на вопросы по одной единице
наблюдения) и списанный (сведения по нескольким единицам статистической
совокупности).
Формуляр и инструкция по его заполнению являются инструментарием
статистического наблюдения.
Выбор времени наблюдения заключается в решении 2х вопросов:
установлении критической даты либо интервала, определением периода
наблюдения.
Критическая дата – конкретный день года, час дня по состоянию на
который должны быть зарегистрированы признаки по каждой единице изучаемой
совокупности.
Период наблюдения – время в течении которого происходит заполнение
статистических формуляров т.е. время необходимое для сбора данных.
Следует учитывать, что отдаление периода наблюдения от критической
даты или интервала может привести к снижению достоверности получаемых
сведений.
§2. Виды статистического наблюдения.
В отечественной статистике используются три формы статистических
наблюдений.
1. статистическая отчетность предприятий, организаций, учреждений.
2. специально организованное статистическое наблюдение (перепись и т.д.)
3. регистр – форма непрерывного статистического наблюдения за
долговременными процессами
Статистическое наблюдение классифицируется :
По времени наблюдения:
. текущее наблюдение – производится непрерывная регистрация признаков
(загс, преступление, и т.д.).
. периодическое наблюдение – производится через определенные интервалы
времени (уровень жизни в городе Челябинске, стоимость потребительской
корзины, перепись населения).
. Единовременный – наблюдение, производимое один раз под конкретную
цель.
По охвату единиц совокупности:
. Сплошное наблюдение – должна быть получена информация обо всех ЕСС
. Не сплошное наблюдение:
o Способ основного массива – обследованию подвергаются самые
существенные единицы изучаемой совокупности (изучить предприятие
машиностроения Челябинской области).
o Выборочное наблюдение – случайный отбор ЕСС подлежащих
наблюдению.
o Монографическое наблюдение – когда наблюдению подвергается одна
ЕСС, часто используются для составления программы массового
наблюдения.
По способу сбора данных:
. Непосредственное наблюдение – сами регистраторы путем
непосредственного замера, взвешивания устанавливают факт подлежащей
регистрации (ребенок в возрасте до 1 года в поликлинике).
. Документальное наблюдение – используются различные документы
(составление декларации)
Опрос – необходимые сведения получают со слов респондента.
. Экспедиционный опрос – осуществляется специально подготовленными
работниками которые получают необходимую информацию на основе опроса
соответствующих лиц и сами фиксируют ответы в формуляре.
Экспедиционный опрос может быть прямым (лицом к лицу) и опосредованным
(опрос по телефону)
. Корреспондентский опрос – сведения сообщает штат добровольных
корреспондентов, данный способ требует малых финансовых затрат, но не
дает точного значения проводимого наблюдения.
. Саморегистрация – формуляры заполняются самими респондентами, а
регистраторы лишь раздают им бланки опросных листов и объясняют
заполнение их.
§3. Ошибки наблюдения
Основное требование, применяемое к статистическому наблюдению - это
точность.
Точность – степень соответствия какого-либо показателя признака
определенным по материалам статистического наблюдения действительной
величине.
Расхождение между расчетным и действительным значением называется
ошибкой наблюдения в зависимости от причин возникновения различают: ошибки
регистрации и ошибки репрезентативности. Ошибки регистрации делятся на
случайные и систематические.
Случайные ошибки – результат действий случайных факторов (перепутаны
строки, столбцы)
Систематические ошибки – всегда имеют тенденцию либо к завышению либо
к занижению показателя. (возраст)
Ошибки репрезентативности – характер для не сплошного наблюдения и
возникают в результате неточного воспроизведения выборной всей исходной
совокупности.
После получения статистических формуляров необходимо:
1. провести проверку полноты собранных данных.
2. провести арифметический контроль, основанный на связи различных
признаков между собой.
3. провести логический контроль основанный на знании логических
связей между признаками.
§4. Сводка и группировка
На основе собранных данных нельзя произвести расчет и сделать выводы,
для начала их нужно обобщить и свести в единую таблицу. Для этих целей
служат сводка и группировка.
Сводка – комплекс последовательных операций по обобщению конкретных
единичных фактов, образующих совокупность и выявление типичных черт и
закономерностей присущих изучаемому явлению в целом.
Простая водка – подсчет общих итогов по совокупности.
Сложная сводка – комплекс операций по группировке единичных
наблюдений, подсчет итогов по каждой группе и по всему объекту в целом и
представлении результатов в виде статистических таблиц.
По форме обработки материала сводка бывает децентрализованная ,
централизованная – такая сводка проводится при единовременном
статистическом наблюдении.
Группировка – расчленение множества единиц изучаемой совокупности на
группы по определенным признакам.
§5. Виды статистических группировок
Группировки могут быть классифицированы по структуре и по содержанию.
Типологическая – разделение совокупности на классы, социально-
экономические типы (государственные предприятия, ОАО, ООО, ЗАО)
Структурная – разделение совокупности по какому-либо одному признаку.
Возраст
<ээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээээ
|
