Сущность закона больших чисел заключается в следующем. Методы статистики

Теоретической основой статистики является материалистическая диалектика, которая требует рассмотрения общественных явлений во взаимосвязи и взаимообусловленности, в непрерывном развитии (в динамике), в исторической обусловленности; она указывает на переход количественных изменений в качественные.

Специфические приёмы, с помощью которых статистика изучает свой предмет, образуют статистическую методологию . Она включает методы:

статистическое наблюдение – сбор первичного статистического материала, регистрация фактов. Это первый этап статистического исследования;

сводка и группировка результатов наблюдения в определённые совокупности. Это второй этап статистического исследования;

методы анализа полученных сводных и сгруппированных данных специальными приёмами (третий этап статистического исследования): при помощи абсолютных, относительных и средних величин, статистических коэффициентов, показателей вариации, индексный метод, показатели рядов динамики, корреляционно-регрессионный метод. На этом этапе выявляются взаимосвязи явлений, определяются закономерности их развития, даются прогнозные оценки.

Методы статистики применяются как инструмент исследования во многих других науках: экономическая теория, математика, социология, маркетинг и т.д.

1.4. Задачи статистики в условиях рыночной экономики.

Основными задачами статистики в современных условиях являются:

разработка и совершенствование статистической методологии, методов расчета статистических показателей исходя из потребностей рыночной экономики и внедренной в статистический учёт СНС, обеспечение сопоставимости статистической информации в международных сравнениях;

исследование происходящих экономических и социальных процессов на основе научно-обоснованной системы показателей;

обобщение и прогнозирование тенденций развития современного общества, в том числе экономики, на макро- и микроуровнях;

обеспечение информацией структур законодательной и исполнительной власти, органов управления, хозяйственных органов, общественности;

совершенствование практической системы статистического учета: сокращение отчётности, её унифицирование, переход от сплошной отчётности к несплошным видам наблюдения (единовременные, выборочные обследования).

1.5. Сущность закона больших чисел.

Изучаемые статистикой закономерности – формы проявления причинной связи – выражаются в повторяемости с определённой регулярностью событий с достаточно высокой степенью вероятности. При этом должно соблюдаться условие, что факторы, порождающие события, изменяются незначительно или не меняются вообще. Статистическая закономерность обнаруживается на основе анализа массовых данных, подчиняется закону больших чисел.

Сущность закона больших чисел заключается в том, что в сводных статистических характеристиках (суммарное число, получаемое в результате массового наблюдения) действия элементов случайности погашаются, а выступают в них определённые правильности (тенденции), которые не могут быть обнаружены на небольшом числе фактов.

Закон больших чисел порождён связями массовых явлений. Необходимо помнить, что тенденции и закономерности, вскрытые с помощью закона больших чисел, имеют силу только как массовые тенденции, но не как законы для индивидуальных единиц, для отдельных случаев.

ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ -- принцип, по которому частота финансовых потерь определенного вида может быть предсказана с высокой точностью тогда, когда есть большое количество потерь аналогичных видов.…

ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ -- в теории вероятностей утверждает, что эмпирическое среднее (среднее арифметическое) конечной выборки из фиксированного распределения близко к теоретическому среднему (математическому ожиданию) этого распределения.

УСИЛЕННЫЙ ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ -- Закон больших чисел в теории вероятностей утверждает, что эмпирическое среднее (среднее арифметическое) конечной выборки из фиксированного распределения близко к теоретическому среднему (математическому ожиданию) этого распределения.

ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ в наиболее простой форме гласит, что количественные закономерности массовых явлений отчетливо проявляются лишь в достаточно большом их числе.

Таким образом, сущность его заключается в том, что в числах, получающихся в результате массового наблюдения, выступают определенные правильности, которые не могут быть обнаружены в небольшом числе фактов.

Тенденции и закономерности, вскрытые с помощью закона больших чисел, имеют силу лишь как массовые тенденции, но не как законы для каждого отдельного случая.

Принцип математической статистики, согласно которому совместное действие набора случайных факторов может привести к неслучайному (детерминированному) результату. Первым примером действия этого принципа может служить сближение частоты наступления случайного события с его вероятностью при возрастании числа испытаний.

Простейший пример - опыт с бросанием монеты. Теоретически выпадение орла или решки равновероятно. Это значит, что если подбросить монету 10 раз, то 5 раз должен выпасть орел и 5 раз - решка. Однако общеизвестно что вероятность этого очень мала. С тем же успехом может выпасть 9 к 1, 3 к 5 и т.д. Тем не менее, если увеличить число опытов, скажем, до 100, то вероятность выпадения орла или решки приблизится к 50%. В пределе, если устремить число опытов к бесконечности, то вероятность выпадения орла и решки будет асимптотически стремиться к 50%.

То, какой стороной упадет монета, зависит от множества случайных факторов: как она будет лежать на ладони у экспериментатора, силы броска, высоты падения, скорости и т. д. Тем не менее при достаточно большом числе опытов независимо от действия этих факторов мы всегда можем утверждать, что эмпирическая (опытная) вероятность будет близка к теоретической.

Например, пусть требуется оценить доходы населения в некотором регионе. Если мы рассмотрим 10 наблюдений, в которых у 9 респондентов доходы были около 20 000, а у одного - 500 000, то расчет простого среднего покажет доход на уровне 68 000, что, вообще говоря, не отражает реальную картину. Если же мы рассмотрим 100 наблюдений, из которых 99 покажут доход 20 000 и только один - 500 000, то среднее составит около 28 000, что более адекватно отражает реальную ситуацию. При увеличении числа наблюдений, среднее будет стремиться к своему истинному значению.

Именно закон больших чисел при анализе данных требует, что называется, «набрать статистику», т. е. использовать как можно большее число наблюдений, для получения достоверных результатов.

Под законом больших чисел в теории вероятностей понимается совокупность теорем, в которых устанавливается связь между средним арифметическим достаточно большого числа случайных величин и средним арифметическим их математических ожиданий.

В повседневной жизни, бизнесе, научных исследованиях мы постоянно сталкиваемся с событиями и явлениями с неопределённым исходом. Например, торговец не знает, сколько посетителей придёт к нему в магазин, бизнесмен не знает курс доллара через 1 день или год; банкир - вернут ли ему заём в срок; страховые компании - когда и кому придётся выплачивать страховое вознаграждение.

Развитие любой науки предполагает установление основных закономерностей и причинно-следственных связей в виде определений, правил, аксиом, теорем.

Связующим звеном между теорией вероятностей и математической статистикой являются так называемые предельные теоремы, к которым относится закон больших чисел. Закон больших чисел определяет условия, при которых совокупное воздействие множества факторов приводит к результату, не зависящего от случая. В самом общем виде закон больших чисел сформулировал П.Л.Чебышев. Большой вклад в изучение закона больших чисел внесли А.Н.Колмогоров, А.Я.Хинчин, Б.В.Гнеденко, В.И.Гливенко.

К предельным теоремам относится также так называемая Центральная предельная теорема А.Ляпунова, определяющая условия, при которых сумма случайных величин будет стремиться к случайной величине с нормальным законом распределения. Эта теорема позволяет обосновать методы проверки статистических гипотез, корреляционно-регрессионный анализ и другие методы математической статистики.

Дальнейшее развитие центральной предельной теоремы связано с именами Линденберга, С.Н. Бернштейна, А.Я. Хинчина, П.Леви.

Практическое применение методов теории вероятностей и математической статистики основано на двух принципах, фактически основывающихся на предельных теоремах:

принцип невозможности наступления маловероятного события;

принцип достаточной уверенности в наступлении события, вероятность которого близка к 1.

В социально - экономическом смысле под законом больших чисел понимается общий принцип, в силу которого количественные закономерности, присущие массовым общественным явлениям, отчетливо проявляются лишь в достаточно большом числе наблюдений. Закон больших чисел порожден особыми свойствами массовых социальных явлений. Последние, в силу своей индивидуальности, отличаются друг от друга, а также имеют нечто общее, обусловленное их принадлежностью к определенному виду, классу, к определенным группам. Единичные явления в большей степени подвержены воздействию случайных и несущественных факторов, чем масса в целом. В большом числе наблюдений взаимно погашаются случайные отклонения от закономерностей. В результате взаимопогашения случайных отклонений средние, исчисленные для величин одного и того же вида, становятся типичными, отражающими действие постоянных и существенных факторов в данных условиях места и времени. Тенденции и закономерности, вскрытые с помощью закона больших чисел, - это массовые статистические закономерности.

Сущность закона больших чисел.

Закон больших чисел.

Тема 2.

Организация государственной статистики в РФ.

Задачи статистики.

Метод статистики.

Отрасли статистики.

Общая теория статистики связана с другими науками.

Общая теория статистики

1. Демографическая (социальная) статистика

2. Экономическая статистика

3. Статистика образования

4. Медицинская статистика

5. Спортивная статистика

2.1 Статистика труда

2.2 Статистика заработной платы

2.3 Статистика мат.-техн. снабжения

2.4 Статистика транспорта

2.5 Статистика связи

2.6 Статистика финансового кредита

2.6.1 Высшие финансовые вычисления

2.6.2 Статистика денежного обращения

2.6.3Статистика валютных курсов

Прочие

Статистика также разрабатывает теорию наблюдения.

Метод статистики предполагает следующую последовательность действий:

1. выработка статистической гипотезы,

2. статистическое наблюдение,

3. сводка и группировка статистических данных,

4. анализ данных,

5. интерпретация данных.

Прохождение каждой стадии связано с использованием специальных методов, объясняемых содержанием выполняемой работы.

1. Разработка системы гипотез, характеризующих развитие, динамику, состояние социально-экономических явлений.

2. Организация статистической деятельности.

3. Разработка методологии анализа.

4. Разработка системы показателей для управления хозяйством на макро- и микроуровне.

5. Сделать данные статистического наблюдения общественно доступными.

Принципы:

1. централизованное руководство,

2. единое организационное строение и методология,

3. неразрывная связь с органами государственного управления.

Система государственной статистики имеет иерархическую структуру, состоящую из федерального, республиканского, краевого, областного, окружного, городского и районного уровней.

Госкомстат имеет управления, отделы, вычислительный центр.

Массовый характер общественных законов и своеобразие их действий предопределяет крайне важно сть исследования совокупных данных.

Закон больших чисел порожден особыми свойствами массовых явлений, которые, с одной стороны, отличаются друг от друга, а с другой – имеют нечто общее, обусловленное их принадлежностью к определенному классу, виду. Причем единичные явления в большей степени подвержены воздействию случайных факторов, нежели их совокупность.

Закон больших чисел - ϶ᴛᴏ определение количественных закономерностей массовых явлений, которые проявляются лишь в достаточно большом их числе.

Τᴀᴋᴎᴍ ᴏϬᴩᴀᴈᴏᴍ, сущность его состоит по сути в том, что в числах, получающихся в результате массового наблюдения, выступают определенные правильности, которые не бывают обнаружены в небольшом числе фактов.

Закон больших чисел выражает диалектику случайного и крайне важно го. В результате взаимопогашения случайных отклонений средние величины, исчисленные для величины одного и того же вида, становятся типичными, отражающими действия постоянных и существенных фактов в условиях места и времени.

Сущность закона больших чисел. - понятие и виды. Классификация и особенности категории "Сущность закона больших чисел." 2017, 2018.

Особенности статистической методологии. Статистическая совокупность. Закон больших чисел.

Закон больших чисел

Массовый характер общественных законов и своеобразие их действий предопределяет необходимость исследования совокупных данных.

Закон больших чисел порожден особыми свойствами массовых явлений. Последние в силу своей индивидуальности, с одной стороны, отличаются друг от друга, а с другой – имеют нечто общее, обусловленное их принадлежностью к определенному классу, виду. Причем единичные явления в большей степени подвержены воздействию случайных факторов, ежели их совокупность.

Закон больших чисел в наиболее простой форме гласит, что количественные закономерности массовых явлений отчетливо проявляются лишь в достаточно большом их числе.

Закон больших чисел выражает диалектику случайного и необходимого. В результате взаимопогашения случайных отклонений средние величины, исчисленные для величины одного и того же вида, становятся типичными, отражающими действия постоянных и существенных фактов в данных условиях места и времени. Тенденции и закономерности, вскрытые с помощью закона больших чисел, имеют силу лишь как массовые тенденции, но не как законы для каждого отдельного случая.

Свой предмет статистика изучает с помощью различных методов:

· Метод массовых наблюдений

· Метод статистических группировок

· Метод динамических рядов

· Метод индексного анализа

· Метод корреляционно-регрессивного анализа связей показателей и т.д.

Полит. арифметики изучали общие явления с помощью числовых характеристик. Представителями этой школы являлись Грацит – исследовал закономерности массовых явлений, Пети – создатель эк. статистики, Галей – заложил идею закона больших чисел.

Статистическая совокупность - множесттво однокачественных, варьирующих явлений. Отдельные элементы,составляющие совокупности - единицы совокупности. Статист.совокупность называется однородной, если самые существенные признаки для каждой её единицы явл. в основном одинаковые и разнородные и,если объединяются разные типы явлений. Частота-повторяемость признаков в совокупности (в ряду распределения).

Признак- характерная черта (свойство) или инная особенность единиц объектов явлений.Признаки делятся на:1) количественные(эти признаки выражены числами.Они играют преобладающую роль в статистике.Это признаки отдельные значения которых отличаются по величине); 2)качественные ((атрибутивные) выражаются в виде понятий, определений, выражаю-х их сущность, качественное состояние); 3) альтеранативные (качественные признаки,которые могут принимать только одно из двух противоположных значений).Признаки отдельных единиц совокупности принимают отдельные значения. Колеблиемость признаков - вариация.

Единицы статистической совокупности и вариация признаков. Статистические показатели.

Явления и процессы в жизни общества характеризуются статистикой с помощью статистических показателей. Статистический показаетль – это количественная оценка свойств изучаемого явления. В статистическом показателе проявляется единство качественной и количественной сторон. Если не определена качественная сторона явления, нельзя определить и его количественную сторону.

Статистика при помощи стат. показателей характеризует: размеры изучаемых явлений; их особенность; закономерности развития; их взаимосвязи.

Статистические показатели подразделяются на учетно – оценочные и аналитические.

Учетно – оценочные показатели отражают объем или уровень изучаемого явления.

Аналитические показатели используются для характеристики особенностей развития явления, распространенности в пространстве, соотношения его частей, взаимосвязи другими явлениями. В качестве аналитических показателей используются: средние величины, показатели структуры, вариации, динамики, степени тесноты и др. Вариация - это многообразие, изменяемость величины признака у отдельных единиц совокупности наблюдения.

Вариация признака - пол - мужской, женский.

Вариация з/п - 10000, 100000, 1000000.

Отдельные значения признака называются вариантами этого признака.

Каждое отдельное явление, подлежащее статистическому изучению, называется

Стадии статистического наблюдения. Статистическое наблюдение. Цели и задачи статистического наблюдения. Основные понятия.

Статистическое наблюдение – это сбор необходимых данных по явлениям, процессам общественной жизни.

Любое статистическое исследование состоит из следующих этапов:

· Статистическое наблюдение – сбор данных об изучаемом явлении.

· Сводка и группировка – подсчет итогов в целом или по группам.

· Получение обобщающих показателей и их анализ (выводы).

Задачей статистического наблюдения является получение достоверной исходной информации и получение ее в возможно короткий срок.

Стоящие перед менеджером задачи определяют цель наблюдения. Она может вытекать из постановлений правительственных органов, администрации региона, маркетинговой стратегии фирмы. Общая цель статистического наблюдения состоит в информационном обеспечении управления. Она конкретизируется в зависимости от многих условий.

Объект наблюдения – совокупность единиц изучаемых явлений, о котором должны быть собраны данные.

Единица наблюдения – тот элемент объекта, который обладает изучаемым признаком.

Признаки могут быть:

Количественные
Качественные (атрибутивные)

Для регистрации собранных данных используетсяформуляр – специально подготовленный бланк, имеющий обычно титульную, адресную и содержательную части. В титульной части содержится наименование обследования, организация, проводящая обследование, и кем и когда утвержден формуляр. Адресная часть содержит наименование, местонахождение объекта исследования и др. реквизиты, позволяющие его идентифицировать. В зависимости от построения содержательной части различают два вида формуляра:

§ Бланк-карточка, который составляется на каждую единицу наблюдения;

§ Бланк-список, который составляется на группу единиц наблюдения.

У каждого из формуляров есть свои достоинства и недостатки.

Бланк-карточка удобен для ручной обработки, но связан с дополнительными затратами в оформлении титульной и адресной книги.

Бланк-список применяется для автоматической обработки и экономий затрат на подготовку титульной и адресной частей.

Для сокращения затрат на сводку и ввод данных целесообразно использовать машины, читающие формуляры. Вопросы содержательной части формуляра должны быть сформулированы таким образом, чтобы на них можно было получить однозначные, объективные ответы. Лучший вопрос это тот, на который можно ответить «Да» или «Нет». Нельзя включать в формуляр вопросы, на которые трудно или нежелательно отвечать. Нельзя соединять в одной формулировке два разных вопроса. Для оказания помощи опрашиваемых в правильном понимании программы и отдельных вопросов составляются инструкции . Они могут быть как на бланке формуляра, так и в виде отдельной книги.

Чтобы направить ответы респондента в правильное русло применяются статистические подсказы , то есть готовые варианты ответов. Они бывают полные и неполные. Неполные дают респонденту возможность для импровизации.

Статистические таблицы. Подлежащее и сказуемое таблицы. Простые (перечневые, территориальные, хронологические), групповые и комбинированные таблицы. Простая и сложная разработка сказуемого статистической таблицы. Правила построения таблиц в статистике.

Результаты сводки и группировки должны быть представлены так, чтобы ими можно было пользоваться.

Существует 3 способа представления данных:

1. данные могут быть включены в текст.

2. представление в таблицах.

3. графический способ

Статистическая таблица – система строк и столбцов, в которой в определенной последовательности излагается статистическая информация о социально-экономических явлениях.

Различают подлежащее и сказуемое таблицы.

Подлежащим называется объект характеризующийся числами, обычно подлежащее дается в левой части таблицы.

Сказуемое – система показателей с помощью которых характеризуется объект.

Общий заголовок должен отражать содержание всей таблицы, располагается над таблицей по центру.

Правило составления таблиц.

1. по возможности таблицу следует составлять небольшой по размеру, легко обозримой

2. общий заголовок таблицы должен кратко выражать по размеру ее осн. содержание (территория, дата)

3. нумерация граф и строк (подлежащего), которые заполняются данными

4. при заполнении таблиц нужно использовать условные обозначения

5. соблюдение правил округления чисел.

Статистические таблицы делятся на 3 вида:

1. простые таблицы не содержат в подлежащем систематизации изучаемых единиц статистической совокупности, а содержит перечислений единиц изучаемой совокупности. По характеру представляемого материало эти таблицы бывают перечневые, территориальные и хронологические . Таблицы, в подлежащем которых приводится перечень территории (районов, областей и т.п.), называются перечневыми территориальными.

2. групповые статистические таблицы дают более информативный материал для анализа изучаемых явлений благодаря образованным в их подлежащем группам по существенному признаку или выявлению связи между рядом показателей.

3. при построении комбинационных таблиц каждая группа подлежащего, сформированная по одному признаку, делится на подгруппы по второму признаку, каждая вторая группа делится по третьему признаку, т.е. факторные признаки в данном случае берутся в определенном сочетании, комбинации. Комбинационная таблица устанавливает взаимное действие на результативные признаки и существенную связь связь между факторными группировки.

В зависимости от задачи исследования и характера исходной информации сказуемое статистических таблиц бывает простым и сложным . Показатели сказуемого при простой разработке располагаются последовательно один за другим. Распределяя показатели на группе по одному или нескольким признаком в определенном сочетании, получают сложное сказуемое.

Статистические графики. Элементы статистического графика: графический образ, поле графика, пространственные ориентиры, масштабные ориентиры, экспликация графика. Виды графиков по форме графического образу и по образу построения.

Статистический гафик – представляет собой чертеж, на котором при помощи условных геометрических фигур (линий, точек или др. символических знаков) изображаются статистические данные.

Основные элементы статистического графика:

1. Поле графика – место, на котором он выполняется.

2. Графический образ – это символические знаки, с помощью которых изображаются стат. данные (точки, линии, квадраты, груги и т.д.)

3. Пространственные ориентиры определяют размещение графических образов на поле графика. Они задаются координатной сеткой или контурными линиями и делят поле графика на части, соответствие значениям изучаемых показателей.

4. Масштабные ориентиры стат. графика придают графическим образам количественную значимость, которая передается с помощью системы масштабных шкал. Масштаб графика – это мера перевода численной величины в графическую. Масштабная шкала – линия, отдельной точки которой читаются как определенного числа. Шкала графика может быть прямолинейной и криволинейной, равномерной и неравномерной.

5. Эксплуатация графика – это пояснение его содержания, включает в себя заголовокграфика, объеснение масштабных шкал, пояснения отдельных элементов графического образа. Заголовок графика в краткой и четкой форме поясняет основное содержание изображаемых данных.

Также на графике дается текст, делающий возможным чтение графика. Цифровые обозначения шкалы дополняются указанием единиц измерения.

Классификация графиков:

По способу построения:

1. диаграмма представляет чертеж на котором стат. информация изображается посредством геометрических фигур или символических знаков. В стат. применяют след. виды диаграмм:

§ линейные

§ столбиковые

§ ленточные (полосовые) графики

§ круговые

§ радиальные

2. Картограмма – это схематическая (контурная) карта, или план местности, на которой отдельные территории в зависимости от величины изображаемого показателя обозначаются с помощью графических символов (штриховки, расцветки, точек). Картограмма подразделяется на:

§ Фоновые

§ Точечные

В фоновых картограммах территории с различной величиной изучаемого показателя имеют различную штриховку.

В точечных картограммах в качестве графического знака используются точки одинакого размера, размещенные в пределах определенных территориальных единиц.

3. Картодиаграммы (стат. карты) представляет собой сочетание контурной карты (плана) местности с диаграммой.

По форме применяемых графических образов:

1. В точечных графиках в качестве граф. образов применяется совокупность точек.

2. В линейных графиках граф. образами являются линии.

3. Для плоскостных графиков граф. образами являются геометрические фигуры: прямоугольники, квадраты, окружности.

4. Фигурные графики.

По характеру решаемых задач графики:

Рядов распределения; структуры стат. совокупности; рядов динамики; показателей связи; показателей выполнения заданий.

Вариация признака. Абсолютные показатели вариации: размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратическое отклонение. Относительные показатели вариации: коэффициенты осцилляции и вариации.

Показатели варьирования осредненных статичтических признаков: размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее кватратическое отклонение (дисперсия), коэффициент вариации. Расчетные формулы и порядок расчета показателей вариации.

Применение показателей вариации при анализе статистических данных в деятельности предприятий и организаций, учреждений БР, макроэкономических показателей.

Средний показатель дает обобщающий, типичный уровень признака, но не показывает степень его колеблемости, вариации.

Поэтому средние показатели необходимо дополнять показателями вариации. От размера и распределения от клонений зависит надежность средних показателей.

Важно знать основные показатели вариации, уметь правильно их рассчитывать и использовать.

Основными показателями вариации являются: размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.

Формулы показателей вариации:

1. размах вариации.

X μαχ - максимальное значение признака

X min - минимальное значение признака.

Размах вариации может служить лишь приближенной мерой вариации признака, т.к. он исчисляется на основе двух крайних ее значений, а остальные во внимание не принимаются; при этом крайние значения признака для данной совокупности могут быть чисто случайными.

2. среднее линейное отклонение.

Означает, что отклонения берутся без учета их знака.

Среднее линейное отклонение довольно редко используется в экономическом статистическом анализе.

3. Дисперсия.

Индексный метод сравнения сложных совокупностей и его элементы: индексируемая величина и соизмеритель (вес). Статистический индекс. Классификация индексов по объекту исследования: индексы цен, физического объема, себестоимости и производительности труда.

Слово «индекс» имеет несколько значений:

Показатель,

Указатель,

Опись и т.д.

Это слово, как понятие, используют в математике, экономике и др. науках. В статистике под индексом понимается относительный показатель, который выражает соотношение величин какого-либо явления во времени, в пространстве.

С помощью индексов решаются следующие задачи:

1. Измерение динамики, социально-экономического явления за 2 и более периода времени.

2. Измерение динамики среднего экономического показателя.

3. Измерение соотношения показателей по разным регионам.

По объекту исследования индексы бывают:

Производительности труда

Себестоимости

Физического объема продукции и т.д.

P1- цена единицы товара в текущем периоде

P0- цена единицы товара в базисном периоде

2. индекс физического объема показывает как изменился объем продукции в текущем периоде по сравнению с базисным

q1- кол-во проданного или произведеннго товара в текущем периоде

q0-кол-во проданного или произведенного товара в базисном периоде

3. индекс себестоимости показывает, как изменилась себестоимость единицы продукции в текущем периоде по сравнению с базисным.

Z1- себестоимость единицы продукции в текущем периоде

Z0- себестоимость единицы продукции в базисном периоде

4. индекс производительности труда показывает, как изменилась производительность труда одного работающего в текущем периоде по сравнению с базисным периодом

t0- трудоемкость обного работающего за базисный период

t1- трудоемкость одного работающего за текущий период

По методу отбора

Повторный

Бесповторный вид выборки

При повторной выборке общая численность единиц генеральной совокупности в процессе выборки неизменна. Единицу, попавшую в выборку после регистрации снова возвращают в генеральную совокупность- «отбор по схеме возвращенного шара». Повторная выборка в социально-экономической жизни встречается редко. Обычно выборку организуют по схеме бесповторной выборки.

При бесповторной выборке единица совокупности, попавшая в выборку в генеральную совокупность возвращается и в дальнейшем в выборке не участвует (отбор по схеме невозвращенного шара) . Т.о., при бесповторной выборки численность единиц генеральной совокупности сокращается в процессе исследования.

3. по степени охвата единиц совокупности:

Большие выборки

Малые выборки(малая выборка (n<20))

Малая выборка в статистике.

Под малой выборкой понимается несплошное статистическое обследование, при котором выборочная совокупность образуется из сравнительно небольшого числа единиц генеральной совокупности. Объем малой выборки обычно не превышает 30 единиц и может доходить до 4-5 единиц.

В торговле к малой выборке прибегают, когда большая выборка или невозможна, или нецелесообразна (например, если проведение исследования связано с порчей или уничтожением обследуемых образцов).

Величина ошибки малой выборки определяется по формулам, отличным от формул выборочного наблюдения со сравнительно большим объемом выборки(n>100). Средняя ошибка малой выборки вычисляется по формуле:

Предельная ошибка малой выборки определяется по формуле:

T- коэффициент доверия, зависящий от вероятности (P), с какой предельная ошибка определяется

μ- средняя ошибка выборки.

При этом значение коэффициента доверия t зависит не только от заданной доверительной вероятности, но и от численности единиц выборки n.

Посредством малой выборки в торговле решается ряд практических задач, прежде всего установление предела, в котором находится генеральная средняя изучаемого признака.

Выборочное наблюдение. Генеральная и выборочная совокупности. Ошибки регистрации и репрезентативности. Ошибка выборочного наблюдения. Средняя и предельная ошибки выборки. Распространение результатов выборочного наблюдения на генеральную совокупность.

При любых статичтических исследованиях воз0никают ошибки двух видов:

1. ошибки регистрации могут иметь случайный(непреднамеренный) и ситематический (тендециозный) характер. Случайные ошибки обычно уравновешивают друг друга, поскольку не имеют преимущественного нарпавления в сторону преувеличения или преуменьшения значения изучаемого признака. Систематические ошибки направлены в одну сторону вследствие преднамеренного нарушения правил отбора. Их можно избежать при правильной организации и проведении наблюдения.

2. Ошибки репрезентативности присущи только выборочному наблюдению и возникают в силу того, что выборочная совокупность не полностью воспроизводит генеральную.

выборочная доля

генеральная дисперсия

генеральное среднее квадратическое отклонение

выборочная дисперсия

выборочное среднее квадратическое оттклонение

При выборочном наблюдении должна быть обеспечена случайность отбора единиц.

Доля выборки- отношение числа единиц выборочной совокупности к числу единиц генеральной совокупности.

Выборочная доля (или частость)- отношение чмсла единиц, обладающих изучаемым признаком m к общему числу единиц выборочной совокупности n.

Для характеристике надежности выборочных показателей различают среднюю и предельную ошибку выборки.

1. средняя ошибка выборки при повотрном отборе

Для доли предельная ошибка при повотрном отборе равна:

Доля при бесповторном отборе:

Значение интеграла Лапласа- это вероятность (P) для разных tприведены в специальной таблице:

при t=1 P=0.683

при t=2 P=0.954

при t=3 P=0.997

Это означает, что с вероятностью 0,683 можно гарантировать, что отклонение генеральной средней от выборочной не превысит однократной средней ошибки

Причинно-следственные связи между явлениями. Этапы изучения причинно-следственнных связей: качественный анализ, построение модели связи, интерпретация результатов. Функциональная связь и стохастическая зависимость.

Исследование объективно существующих связей между явлениями - важнейшая задача теории статистики. В процессе статистического исследования зависимостей вскрываются причинно -следственные отношения между явлениями, что позволяет выявлять факторы (признаки),

оказывающие основное влияние на вариацию изучаемых явлений и процессов. Причинно -следственные отношения - это такая связь явлений и процессов, когда изменение одного из них - причины ведет к изменению другого - следствия.

Признаки по их значению для изучения взаимосвязи делятся на два класса. Признаки, обуславливающие изменения других, связанных с ними признаков, называют факторными, или просто факторами. Признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков, называют

результативными.

Понятие о взаимосвязи между различными признаками изучаемых явлений. Признаки-факторы и результативные признаки. Виды взаимосвязи: функциональная и корреляционная. Поле корреляции. Прямая и обратная связь. Линейные и нелинейные связи.

Прямые и обратные связи.

В зависимости от направления действия функциональные и стохастические связи могут быть прямыми и обратными. При прямой связи направление изменения результативного признака совапдает с направлением изменения признака-фактора, т.е. с увеличением факторного признака увеличивается и результативный, и, наоборот, с уменьшением факторного признака уменьшается и результативный признак. В противном случае между рассматриваемыми величинами существуют обратные связи. Например, чем выше квалификация рабочего (разряд), тем выше уровень производительности труда- прямая связь. А чем выше производительность труда, тем ниже себестоимость единицы продукции- обратная связь.

Прямолинейные и криволинейные связи.

По аналитическому выражению (форме) связи могут быть прямолинейными и криволинейными. При прямолинейной связи с возрастанием значения факторного признака происходит непрерывное возрастание (или убывание) значений результативного признака. Математически такая связь представляется уравнением прямой, а графически прямой линией. Отсюда ее более короткое название- линейная связь.

При криволинейных связях свозрастанием значения факторного признака возрастание (или убывание) результативного признака происходит неравномерно или же направление его измененияменяется на обратное. Геометрически такие связи представляются кривыми линиями (гиперболой, параболой и т.д.).

Предмет и задачи статистики. Закон больших чисел. Основные категории статистической методологии.

В настоящее время термин «статистика» употребляется в 3х значениях:

· Под «статистикой» понимают отрасль деятельности, к-рая занимается сбором, обработкой, анализом, публикаций данных о различных явлениях общественной жизни.

· Статистикой называют цифровой материал, служащий для характеристики общих явлений.

· Статистикой называют отрасль знания, учебный предмет.

Предметом статистики является количественная сторона массовых общих явлений в неразрывной связи с их качественной стороной. Свой предмет статистика изучает при помощи опр. категорий:

· Статистическая совокупность – совокупность соц.-эк. объектов и явлений общ. Жизни, объединен. Некоторой кач. Основой н-р, совокупность пред-тий, фирм, семей.

· Единица совокупности – первичный элемент статистической совокупности.

· Признак – кач. Особенность единицы совокупности.

· Статистический показатель – понятие отбражает количеств. харак-ки (размеры) признаков общ. явлений.

· Система статистич. Показателей – совокупность статистич. показателей, отражающая взаимосвязи, к-рые существ. между явлениями.

Основными задачами статистики являются:

1. всестороннее исследование глубоких преобразований эк. и соц. процессов на основе научнообоснов. системы показателей.

2. обобщение и прогнозирование тенденций развития разл. отраслей экономики в целом

3. своевременное обеспеч. надежности информации гос., хоз., эк. органов и широкой общ-сти