Контрольные работы по статистике

Скачать работу - Контрольные работы по статистике

Отчетность - это официальный документ, содержащий статистические сведения о работе предприятия, учреждения, организации и т. п.

Особенность отчетности – она утверждается органами государственной статистики, а также документально обоснована и юридически подтверждена подписью руководителя.

Отчетность как форма статистического наблюдения основана на первичном учете и является его обобщением.

Первичный учет представляет собой регистрацию различных фактов, событий, производимую по мере их совершения, как правило, на особом документе, называемом первичным учетным документом.

Действующую статистическую отчетность делят на: · типовую · специализированную.

Состав показателей в типовой отчетности является единым для предприятий всех отраслей народного хозяйства. В специализированной отчетности состав показателей изменяется в зависимости от особенностей отдельных отраслей экономики. По срокам представления отчетность бывает: · ежедневная · недельная · двухнедельная · месячная · квартальная · и годовая. Кроме годовой отчетности все перечисленные виды представляют собой текущую отчетность. По способу представления сведений отчетность делится на: · телеграфную · телетайпную · почтовую. 2. Переписи и другие виды специально организованного статистического наблюдения. Формы, виды и способы статистического наблюдения Специально организованное наблюдение проводится с целью получения сведений, отсутствующих в отчетности, или для проверки ее данных.

Наиболее простым примером такого наблюдения является перепись.

Перепись - это специально организованное наблюдение, повторяющееся, как правило, через равные промежутки времени, с целью получения данных о численности, составе и состоянии объекта статистического наблюдения по ряду признаков.

Характерными особенностями переписи являются: одновременность проведения ее на всей территории, которая должна быть охвачена обследованием; единство программы-наблюдения; регистрация всех единиц наблюдения по состоянию на один и тот же критический момент времени.

Программа наблюдения, приемы и способы получения данных по возможности должны оставаться неизменными. Это позволяет обеспечить сопоставимость собираемой информации и получаемых в ходе разработки материалов переписи обобщающих показателей. Виды статистического наблюдения.

Статистические наблюдения можно разбить на группы по следующим признакам: времени регистрации фактов; охвату единиц совокупности. По времени регистрации фактов бывает непрерывное (текущее), периодическое и единовременное наблюдение. При текущем наблюдении изменения в отношении изучаемых явлений фиксируются по мере их наступления, например при регистрации рождений, смерти, состояния в браке.

Данные, отражающие изменение объекта, могут быть собраны в ходе нескольких обследований. Они обычно проводятся по схожей программе и инструментарию и называются периодическими.

Единовременное обследование дает сведения о количественных характеристиках какого-либо явления или процесса в момент его исследования.

Повторная регистрация проводится спустя какое-то время (не определенное заранее) или может не проводиться вообще. По охвату единиц совокупности статистическое наблюдение бывает сплошное и несплошное.

Сплошное наблюдение - полный учет всех единиц изучаемой совокупности.

Однако такой вид наблюдения имеет серьезные недостатки: высокую стоимость получения и обработки всего объема информации; большие затраты трудовых ресурсов; недостаточную оперативность информации, так как для ее сбора и обработки необходимо много времени. Ни одно сплошное наблюдение, как правило, не обеспечивает полного охвата всех без исключения единиц совокупности.

Большее или меньшее число единиц обязательно остается вне наблюдения.

Количество и доля неохваченных единиц зависят от многих факторов: вида обследования (по почте, с помощью устного опроса); типа отчетной единицы; квалификации регистратора; содержания вопросов, предусмотренных программой наблюдения; времени дня или года, когда проводится обследование, и др.

Несплошное наблюдение - учет части единиц совокупности, на основе которой можно получить обобщающую характеристику всей совокупности.

Примером несплошного наблюдения являются: способ основного массива, выборочные наблюдения, монографические описания. Одним из преимуществ несплошных наблюдений является возможность получения информации в более короткие сроки и с меньшими затратами ресурсов, чем при сплошном наблюдении . Существует несколько видов несплошного наблюдения. Одно из них - выборочное наблюдение. Это довольно распространенный вид, основанный на принципе случайного отбора тех единиц изучаемой совокупности, которые должны быть подвергнуты наблюдению.

Достоинство выборочного наблюдения по сравнению с другими видами несплошного наблюдения - дает достаточно точные результаты, вполне пригодные для характеристики всей исследуемой совокупности.

Разновидностью выборочного наблюдения является метод моментных наблюдений. Суть его состоит в том, что информация собирается путем регистрации значений признаков у единиц выборочной совокупности в некоторые заранее определенные моменты времени. Этот вид наблюдения применяется при проведении обследований доходов населения.

Следующий вид несплошного наблюдения - это метод основного массива. При нем обследованию подвергаются самые существенные, обычно наиболее крупные единицы изучаемой совокупности, которые по основному признаку имеют наибольший удельный вес в совокупности.

Именно этот вид используется для организации наблюдения за работой городских рынков.

Монографическое обследование представляет собой вид несплошного наблюдения, при котором тщательному обследованию подвергаются отдельные единицы изучаемой совокупности. Оно проводится с целью выявления имеющихся или намечающихся тенденций в развитии данного явления.

Монографическое обследование, ограничиваясь отдельными единицами наблюдения, изучает их с высокой степенью детализации, которой нельзя достигнуть при сплошном или даже выборочном обследовании. 3. Ошибки статистического наблюдения и методы их контроля.

Точность статистического наблюдения - степень соответствия величины какого-либо показателя, определенной путем статистического измерения, действительной его величины.

Ошибка статистического наблюдения - расхождение между измеренным и действительным значениями изучаемой величины. Есть два метода проверки данных статистического наблюдения: · счетный контроль - проверка итогов и поверочный расчет показателей; · логический контроль - сопоставление полученных данных с другими известными признаками, показателями.

Выделяют следующие Виды ошибок статистического наблюдения по источнику происхождения: Случайные ошибки - связаны с невнимательностью, небрежностью регистратора, неточностью измерительных приборов.

Систематические ошибки - ошибки округления возраста и сумм, забываемости «второстепенных расходов». Случайные ошибки репрезентативности - ошибки из-за недостаточной полноты охвата.

Систематические ошибки репрезентативности - ошибки из-за отклонения структур выборочной и генеральной совокупностей.

Преднамеренные ошибки первого рода - из-за применения несовершенных способов статистического наблюдения при наличии более совершенных.

Преднамеренные ошибки второго рода - из-за применения несовершенных организационных схем проведения статистического наблюдения. ДОРАБОТАННОЕ Наряду с видами статистического наблюдения в общей теории статистики рассматриваются способы получения статистической информации, важнейшими из которых яв ляются документальный способ наблюдения, способ не посредственного наблюдения, опрос.

Документальное наблюдение основано на использовании в качестве источника информации данных различных документов, например регистров бухгалтерского учета.

Непосредственное наблюдение осуществляется путем регистрации фактов, лично установленных регистраторами в результате осмотра, измерения, подсчета признаков изу чаемого явления. Таким способом регистрируются цены на товары и услуги, производятся замеры рабочего времени, инвентаризация остатков на складе и т.д. Опрос базируется на получении данных от респондентов (участников опроса). Опрос применяют в тех случаях, когда наблюдение другими способами не может быть осу ществлено.

Статистическая информация может быть получена разными видами опросов: экспедиционным, корреспондентским, анкетным, явочным. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ Елесеева М. А. > М: > 1988 г.

Харченко Л. П. > М: ИНФРА - М 1997 г.

Спирков С.Н «Теория статистики: учебный комплекс, 3-е изд. – Мн.: Изд-во: МИУ, 2005, -216с.

Всемирна я компьютерна я сеть – Интернет КОНТРОЛИРУЕМАЯ САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА по дисциплине: «Статистика» на тему: «Абсолютные и относительные величины» СОДЕРЖАНИЕ 4. Пон я тие о статистическом показателе…..…………………………….…..1 5. Классификаци я показателей и формы их выражени я ….…………..….1-2 6. Абсолютные величины как основна я форма статистических показателей. Виды абсолютных величин и их значение…………………..2-3 4. Относительные величины, область их применени я , способы расчета и формы выражени я …………………………………………………………3-4 5. Виды относительных величин и их взаимосв я зь……………………….4-6 Список литературы…………………………………………………………….6 1. Пон я тие о статистическом показателе.

Статистический показатель – величина, адекватно харктеризующа я отображаемое я вление в конкретных услови я х времени и места. Дл я характеристики совокупности в целом или отдельных ее частей данные по отдельным единицам совокупности подтвергаютс я сводке и получают обобщенные показатели.

Обобщенные показатели могут быть представлены абсолютными, относительными и средними величинами.

Статистический показатель - количественна я характеристика социально-экономических я влений и процессов в услови я х качественной определённости. 2. Классификаци я показателей и формы их выражени я Существует два вида статистических показател я . Это - конкретный статистический показатель и показатель категори я . Первый - конкретный статистический показатель характеризует величину изучаемого я влени я или процесса в данном месте и в данный промежуток времени.

Второй - показатель-категори я отражает общие отличительные свойства конкретных статистических показателей одного и того же вида. При этом он не указывает места, времен я и числовое значение. По форме выражени я статистические показатели бывают: § Абсолютные; § Относительные; § Средние.

Абсолютный статистический показатель - величина, выражающа я размеры я влений в ед. меры, веса, объема, площади, прот я женности, стоимости (в натуральных, стоимостных, трудовых ед.). Абсолютные показатели всегда я вл я ютс я именнованными числами, т.е. имеют какую – либо единицу измерени.

Абсолютные показатели выражаютс я следующими единицами измерени я : 1) натуральные единицы , которые примен я ютс я в тех случа я х, когда единица измерени я соответствует потребительским свойствам продукта.

Например, производство цемента оцениваетс я в тоннах.

Натуральные единицы могут быть и составными.

Например, отработанное работниками врем я учитываетс я в человеко/часах. 2) Условно – натуральные единицы, которые примен я ютс я дл я получени я обобщенных итогов по выпуску разновидной продукции, обладающей общностью основного потребительского свойства. В этом случае одна из разновидностей принимаетс я в качестве единого измерител я , а другие привод я тс я к этому измерителю с помощью соответствующих коэффициентов пересчета.

Пример, в тоннах условного топлива определ я етс я общий объем потребл я емого городом топлива. 3) Стоимостные единицы , которые широко используютс я при обобщении учетных данных на уровне предпри я ти я , а также на уровне отраслей народного хоз я йства. Дл я получени я общего объема продукции в стоимостном выражении количество единиц каждого вида продукции в натуральном выражении умножаетс я на цену соответствующего вида, а затем полученные произведени я суммируют по всем видам.

Относительные показатели – показатели, которые представл я ют частное отделение двух статистических величин и характеризуют количественное соотношение между ними Относительные показатели измер я ютс я в коэффициентах, процентах. В тех случа я х, когда базу сравнени я принимаем за 1000, результат сравнени я выражаетс я в промилле (%о). Относительные величины могут быть выражены и в децимилле, если основание отношени я равно 10 000. В каждом отдельном случае следует выбирать ту форму выражени я относительных величин, котора я более нагл я дна и легче воспринимаетс я . 3. Абсолютные величины как основна я форма статистических показателей. Виды абсолютных величин и их значение.

Абсолютный статистический показатель - величина, выражающа я размеры я влений в ед. меры, веса, объема, площади, прот я женности, стоимости (в натуральных, стоимостных, трудовых единицах). Обобщающие абсолютные показатели получают путем непосредственного суммировани я первичных данных. Они характеризуют численность совокупности и объем изучаемого я влени я в конкретных границах времени и места.

Абсолютные характеризуют масштабы, объем изучаемого я влени я , различают: - Натуральные; - Денежные; - Трудовые.

Натуральные характеризуют объект в натуральных единицах измерени я . Денежные – показатели в денежном измерении.

Трудовые – показатели примен я ютс я дл я измерени я затрат труда.

Статистические показатели дел я тс я на однородные группы по различным признакам. По степени охвата совокупности статистические показатели бывают следующими: § Индивидуальные; § Групповые; § Общие.

Индивидуальные – отражают размеры количественных признаков у отдельных единиц изучаемой совокупности.

Групповые - отражающие размеры признака в отдельных част я х совокупности Общие – выражают размеры, величину количественных признаков у всей изучаемой совокупности в целом. 4. Относительные величины, область их применени я , способы расчета и формы выражени я . Относительна я величина - обобщающий показатель, который дает числовую меру соотношени я двух сопоставл я емых между собой величин. При расчете относительных величин следует иметь в виду, что в числителе всегда находитс я показатель, отражающий то я вление, которое изучаетс я , т.е. сравниваемый показатель, а в знаменателе – показатель, с которым производитс я сравнение, принимаемый за основание или базу сравнени я . База сравнени я выступает в качестве своеобразного измерител я . В зависимости от того, какое числовое значение имеет база сравнени я , результат отношени я может быть выражен либо в форме коэффициента и процента, либо в форме промилле и децимилле. Если значение основани я или базы сравнени я принимаетс я за единицу, то относительна я величина я вл я етс я коэффициентом и показывает, во сколько раз изучаема я величина больше основани я . Расчет относительных величин в виде коэффициента примен я етс я в том случае, если сравниваема я величина существенно больше той, с которой она сравниваетс я . Если значение основани я или базу сравнени я прин я ть за 100%, то результат вычислени я относительной величины будет выражатьс я также в процентах.

Расчет относительных величин может быть правильным лишь при условии, что сравниваемые показатели сопоставимы.

Причинами несопоставимости показателей могут быть: различи я в методологии сбора и обработки статической информации; в длительности периодов времени, за которые исчислены сравниваемые показатели и др. во всех этих случа я х расчет относительных величин можно выполнить только после приведени я изучаемых показателей к сопоставимому виду.

Сравнива я структуру одной и той же совокупности за разные периоды времени, можно проследить структурные измени я , происшедшие во времени. 5. Виды относительных величин и их взаимосв я зь . Существуют также именованные относительные величины.

Например, показатель фондоотдачи в промышленности получают делением объема произведенной продукции на среднегодовую стоимость основных фондов предпри я ти я . Этот коэффициент показывает, сколько рублей стоимости произведенной продукции приходитс я на каждый рубль основных фондов. В результате соотношени я одноименных показателей получают следующие относительные величины: 1) относительна я величина динамики (ОВД) , характеризующа я именование я влени я во времени и показывающа я , во сколько раз увеличиваетс я или уменьшаетс я уровено показател я по сравнению с каким – то предшествующим периодом.

Расчет относительных величин выполн я етс я в виде темпов роста и других показателе динамики. ОВД= 2) Относительна я величина выполнени я плана (выполнени я договорных об я зательств)(ОВП) , характеризующа я уровень выполнени я предпри я тием плановых или договорных об я зательств. ОВП= Расчет этих показателей производитс я путем соотношени я объема фактически выполненных об я зательств.

Выражаютс я относительные величины выполнени я плана в форме коэффициентов или в процентах: Относительна я величина выполнени я плана (договоржых об я зательств), % = фактический уровень/ уровень, предусмотренный планом (договором) * 100% 3) относительна я величина структуры (ОВС) характеризует состав изучаемой совокупности. Она исчисл я етс я как отношение абсолютной величины каждого из элементов совокупности к абсолютной величине всей совокупности, т.е как отношение части к целому, и представл я ет собой удельный вес части в целом. Как правило, относительна я величина структуры выражаетс я в процентах. ОВС= Показатели структуры могут быть выражены также в дол я х (база сравнени я принимаетс я за 1). Относительные величины структуры широко используютс я при анализе хоз я йственной де я тельности предпри я ти я . Они дают возможность изучить состав промышленного произво дства по ассортименту, состав промышленно – производственного персонала предпри я ти я по различным признакам (полу, возрасту, профессии, стажу работы и др.). 4) относительна я величина сравнени я (ОВСр) характеризует количественное соотношение одноименных показателей, относ я щихс я к различным объектам статистического наблюдени я . ОВСр= 5) Относительна я величина координации (ОВК) характеризует структуру изучаемой совокупности, т.е я вл я етс я одной из разновидностей показателей сравнени я . ОВК= 6) Относительна я величина интенсивности (ОВИ) определ я ет отношение между разноименными абсолютными величинами. В их числе можно назвать показатели жизненного уровн я населени я : потребление продуктов питани я и непроизводственных товаров на душу населени я ; обеспечение населени я жильем; примером относительных величин интенсивности могут служить, например, показатели, характеризующие число больниц, школ, магазинов и т.п. на 10 000 человек населени я . ОВИ= СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ Харченко Л. П. > М: ИНФРА - М 1997 г.

Спирков С.Н «Теори я статистики: учебный комплекс, 3-е изд. – Мн.: Изд-во: МИУ, 2005, -216с.

Всемирна я компьютерна я сеть - Интернет Статистический словарь / Гл. ред.

Королев М.А. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика. – 1989. – 623 с. КОНТРОЛИРУЕМАЯ САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА по дисциплине: «Статистика» на тему: «Анализ вариационных р я дов» СОДЕРЖАНИЕ 1. Пон я тие о моментах распределени я ……………………………………..1-2 2. Показатели асимметрии и эксцесса……….…………………………..…3-5 3. Графическое изображение вариационного р я да……………...………...5-6 Список литературы…………………………………………………………….6 1.Пон я тие о моментах распределени я . Моментом распределени я (Мк) называетс я средн я я арифметическа я из отклонений значений признака х от некоторой посто я нной величины а в степени к. пор я док момента определ я етс я величиной к. эмпирический момент к-го пор я дка определ я етс я по формуле: 1. Мк= В зависимости от посто я нной величины а различают начальные, центральные и условные моменты. Если а=0, то моменты называютс я начальными и определ я ютс я по формуле: 2. V к= В этом случае при к=0 получим начальный момент нулевого пор я дка, который равен 3. V о= При к=1 получим начальный момент первого пор я дка, который равен 4. V 1 = при к=2 – начальный момент второго пор я дка, равный 5. V 2 = 2 и т.д.

Начальные моменты используютс я , в частности, при расчете дисперсии: 6. 2 = V 2 - V 1 2 2 = ср.Х 2 -ср.х 2 Если посто я нна я величина а=х, то получим центральные моменты, которые определ я ютс я по формуле: 7. m к = в этом случае при к=0 получим центральный момент нулевого пор я дка, который равен 8. m 0 = при к=1 – центральный момент первого пор я дка, равный 9. m 1 = при к=2 – центральный момент второго пор я дка, равный 10. m 2 = 2 (дисперси я ) и я вл я ющийс я мерой колеблемости признака, и т.д. Если посто я нна я величина равна а, то моменты называютс я условными и определ я ютс я по формуле: 11. M к = Моменты распределени я составл я ют алгоритмическую основу многих статистических методов.

Различают: . Произвольные (общий случай); . Начальные; . Центральные; . Стандартные (частный случай). Выдел я ют: - Взвешенные; - Невзвешенные.

Произвольным моментом k-го пор я дка называетс я среднее значение k-ой степени отклонени я всех вариантов р я да от произвольного посто я нного числа. При этом k принимает целочисленное значение от 1 до 4. Стандартный момент k-го пор я дка это отношение центрального момента того же пор я дка к средне квадратическому отклонению в k-ой степени. Так же как средн я я арифметическа я величина и дисперси я , центральные и стандартные моменты обладают р я дом свойств, которые по сути ближе всего к свойствам дисперсии. 2. Показатели асимметрии и эксцесса.

Асимметри я и эксцесс я вл я ютс я важнейшими характеристиками формы распределени я . Если больша я часть совокупности расположена левее центра, то имеет место левосторонн я я асиметри я , если правее – правосторон я я . Дл я оценки степени асимметричности примен я ют моментный и структурный коэффициенты асимметрии.

Моментный коэффициент асимметрии определ я етс я по формуле: 13. As = где М 3 – центральный момент третьего пор я дка 14. M 3 = На направление асимметрии указывает знак коэффициента: если As я я асимметри я (отрицательна я ), при правосторонней (положительной) асимметрии As >0. Степень существенности асимметрии можно оценить с помощью средней квадратической ошибки коэффициента асимметрии, котора я зависит от объема изучаемой совокупности и рассчитываетс я по формуле: 15. As = где n - число единиц совокупности. Если отношение [ As ]: s As >3, асимметри я считаетс я существенной, если [ As ]: s As я признаетс я несущественной, вызванной вли я нием случайных обсто я тельств.

Основной недостаток моментного коэффициента асимметрии заключаетс я в том, что его величина зависит от наличи я в совокупности резко выдел я ющихс я единиц. Дл я таких совокупностей этот коэффициент малопригоден, поскольку его больша я величина будет объ я сн я тьс я доминирующем вкладом в величину центрального момента третьего пор я дка нетипичных значений, а не асимметричностью распределени я основной части единиц. В таких случа я х рекомендуют либо исключать из анализа резко отличающиес я единицы, либо использовать структурные показатели асимметрии.

Структурные показатели асимметрии характеризуют асимметричность только в центральной части распределени я , т.е. основной массы единиц, в отличие от моментного коэффициента не завис я т от крайних значений признака.

Наиболее часто примен я ют структурный коэффициент асимметрии, предложенный английским статистиком К. Пирсоном: 16. As n = Учитыва я , что в умеренно асимметричном распределении рассто я ни я между показател я ми центра распределени я характеризуютс я следующим равенством 17. Формула асимметрии по Линдбергу: 18. As A =П-50 где П – процент единиц совокупности, у которых значение изучаемого признака превосходи среднее значение по совокупности.

Эксцесс – отклонение вершины эмпирического распределени я вверх или вниз от вершины кривой нормального распределени я . Эксцесс определ я етс я только дл я симметричных и умеренно асимметричных распределений.

Эксцесс оцениваетс я с помощью следующего показател я : 19. Ex = где М 4 – центральный момент четвертого пор я дка. 20. M 4 = Формула эксцесса основана на отклонении от нормального распределени я . Распределени я более островершинные, чем нормальные, обладают положительным эксцессом ( E х >0), более плосковершинные – отрицательным ( E х Положительный эксцесс свидетельствует о том, что в совокупности есть слабо варьирующее по данному признаку « я дро», а в плосковершинных распределени я х такого « я дра» нет и единицы рассе я ны по всем значени я м признака более равномерно. Чтобы оценить существенность эксцесса распределени я , рассчитывают среднюю квадратическую ошибку эксцесса: 21. Ex = Если отношение [ As ]: s As >3, то отклонение от нормального можно считать существенным. 3. Графическое изображение вариационного р я да.

Графическое представление играет важную роль в изучении вариационных р я дов, так как позвол я ет в простой и нагл я дной форме проводить анализ статистических данных.

Существует несколько способов графического изображени я р я дов (гистограмма, полигон, кумул я та, огива), выбор которых зависит от цели исследовани я и отвида вариационного р я да.

Гистограмма – столбикова я диаграмма, дл я построени я которой на оси абсцисс откладывают отрезки, равные величине интервалов вариационного р я да. На отрезках стро я т пр я моугольники, высота которых в прин я том масштабе по оси ординат соответствует частотам. Дл я графического изображени я дискретного вариационного р я да примен я ют полигон распределени я . Полигон распределени я представл я ет собой замкнутую ломаную линию в пр я моугольной системе координат с координатами (xi, qi), где xi - значение i-го признака, qi - частота или частость i-ro признака.

Крайние точки полученного графика соедин я ют с точками по оси абсцисс, отстающими на одно деление в прин я том масштабе от минимального и максимального вариационного р я да, дл я этого в качестве координат по оси абсцисс используют середины интервалов. Кумул я та – сторитс я по накопленным частотам.

Накопленные частоты определ я ют последовательным суммированием частот, они показывают, сколько единиц совокупности имеют значение признака не больше, чем рассматриваемое значение. Кумул я та служит дл я графического представлени я как дискретных, так и интервальных вариационных р я дов. При построении кумул я ты интервального р я да нижней границей первого интервала соответствует нулева я частота, верхн я я – вс я частота первого интервала.

Верхней границей второго интервала – сумма частот первого и второго интервалов и т.д. верхней границей последнего интервала – сумма накопленных частот во всех интервалах, что соответствует общей численности изучаемой совокупности. В практике также возникает потребность преобразовани я р я дов распределени я в кумул я тивные р я ды, стро я щиес я по накопленным частотам.

Накопленные частоты определ я ютс я путем последовательного прибавлени я к частотам (или частост я м) первой группы этих показателей последующих групп р я да распределени я . СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ Харченко Л. П. > М: ИНФРА - М 1997 г.

Спирков С.Н «Теори я статистики: учебный комплекс, 3-е изд. – Мн.: Изд-во: МИУ, 2005, -216с.

Всемирна я компьютерна я сеть - Интернет Статистический словарь / Гл. ред.

Королев М.А. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика. – 1989. – 623 с. КОНТРОЛИРУЕМАЯ САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА по дисциплине: «Статистика» на тему: «Св я зной анализ р я дов динамики» СОДЕРЖАНИЕ 4. Изменение сезонных колебаний….…………………………………..1-2 5. Сравнительный анализ я влений во времени.……………………..…2-3 6. Способы графического изображени я р я дов динамики…...……….....4 Список литературы………..……………………………………………….4 1.Изменение сезонных колебаний Уровень сезонности оцениваетс я с помощью: 1) индексов сезонности; 2) гармонического анализа.

Индексы сезонности показывают, во сколько раз фактический уровень р я да в момент или интервал времени t больше среднего уровн я либо уровн я , вычисл я емого по уравнению тенденции f ( t ). При анализе сезонности уровни временного р я да показывают развитие я влени я по мес я цам (кварталам) одного или нескольких лет. Дл я каждого мес я ца (квартала) получают обобщенный индекс сезонности как среднюю арифметическую из одноименных индексов каждого года.

Индексы сезонности – это относительные величины координации, когда за базу сравнени я прин я т либо средний уровень р я да, либо уровень тенденции.

Способы определени я индексов сезонности завис я т от наличи я или отсутстви я основной тенденции. Если тренда нет или он не значителен, то дл я каждого мес я ца (квартала) 22. i t ,сез = где Y t – уровень показател я за мес я ц (квартал) t ; Y ср – общий средний уровень показател я . Дл я обеспечени я устойчивости показателей можно вз я ть больший промежуток времени. В этом случае 23. I t ,сез = где Y t – средний уровень показател я по одноименным мес я цам за р я д лет; T – число лет. При наличии тренда индекс сезонности определ я етс я на основе методов, исключающих вли я ние тенденции. Пор я док расчета следующий: 1) дл я каждого уровн я определ я ют выравненные значени я по тренду f ( t ); 2) рассчитывают отношени я 24 i t = Y t / f ( t ) 3) при необходимости наход я т среднее из этих отношений дл я одноименных мес я цев (кварталов) 25. I t ,сез = Другим методом изучени я уровн я сезонности я вл я етс я гармонический анализ. Его выполн я ют, представл я я временной р я д как совокупность гармонических колебательных процессов. Дл я каждой точки этого р я да справедливо выражение: 26. Y t = f ( t ) при t =1,2… T где Y t - фактический уровень р я да в момент времени t ; f ( t ) – выравненный уровень р я да в тот же момент t ; a n , b n – параметры колебательного процесса с номером n , в совокупности оценивающие размах отклонени я от общей тенденции и сдвиг колебаний относительно начальной точки. Общее число колебательных процессов, которые можно выделить дл я р я да, состо я щего из T – уровней, равно T /2. Обычно ограничиваютс я меньшим числом наиболее важных гармоник.

Параметры гармоники с номером n определ я ютс я по следующим формулам: 27.E t =Y t -f(t) 28. a n =2/T b n =2/T 29 a T /2 = 1/ T b T /2 = 1/ T Аппарат гармонического анализа позвол я ет оценить роль каждого колебательного процесса в общей дисперсии временного р я да.

Удельный вес гармоники с номером n определ я етс я как dn = Д n /Д где, Д – дисперси я р я да, расчитанна я обычным способом; Д n – дисперси я , вносима я колебательным процессом (гармоникой) с номером n : 30. Д n =( an 2 + bn 2 )/2 2. Сравнительный анализ я влений во времени Основна я цель статистического изучени я динамики коммерческой де я тельности состоит в вы я влении и измерении закономерностей их развити я во времени. Это достигаетс я посредством построени я и анализа статистических р я дов динамики. Р я дами динамики называютс я статистические данные, отображающие развитие изучаемого я влени я во времени. В каждом р я ду динамики имеютс я два основных элемента: показатель времени t; соответствующие им уровни развити я изучаемого я влени я у. В качестве показаний времени в р я дах динамики выступают либо определенные даты (моменты) времени, либо отдельные периоды (годы, кварталы, мес я цы, сутки). Уровни р я дов динамики отображают количественную оценку (меру) развити я во времени изучаемого я влени я . Они могут выражатьс я абсолютными, относительными или средними величинами. В зависимости от характера изучаемого я влени я уровни р я дов динамики могут относитьс я или к определенным датам (моментам) времени, или к отдельным периодам. В соответствии с этим, р я ды динамики подраздел я ютс я на моментные и интервальные.

Моментные р я ды динамики отображают состо я ние изучаемых я влений на определенные даты (моменты) времени.

Особенностью моментного р я да динамики я вл я етс я то, что в его уровни могут входить одни и те же единицы изучаемой совокупности.

Интервальные р я ды динамики отображают итоги развити я (функционировани я ) изучаемых я влений за отдельные периоды (интервалы) времени.

Особенностью интервального р я да динамики я вл я етс я то, что каждый его уровень складываетс я из данных за более короткие интервалы времени.

Полный р я д - р я д динамики, в котором одноименные моменты времени или периоды времени строго следуют один за другим в календарном пор я дке или равноотсто я т друг от друга.

Неполный р я д динамики - р я д, в котором уровни зафиксированы в неравноотсто я щие моменты или периоды времени. Р я ды динамики, изучающие изменение статистического показател я , могут охватывать значительный период времени, на прот я жении которого могут происходить событи я , нарушающие сопоставимость отдельных уровней р я да динамики (изменение методологии учета, изменение цен и т.д.). Дл я того, чтобы анализ р я да был объективен, необходимо учитывать событи я , привод я щие к несопоставимости уровней р я да и использовать приемы обработки р я дов дл я приведени я их в сопоставимый вид.

Наиболее характерные случаи несопоставимости уровней р я да динамики: · территориальные изменени я объекта исследовани я , к которому относитс я изучаемый показатель (изменение границ городского района, пересмотр административного делени я области и т.д.). · разновеликие интервалы времени, к которым относитс я показатель. Так, например, в феврале - 28 дней, в марте - 31 день, анализиру я изменени я показател я по мес я цам, необходимо учитывать разницу в количестве дней. · изменение даты учета.

Например, численность поголовь я скота в разные годы могла определ я тьс я по состо я нию на 1 я нвар я или на 1 окт я бр я , что в данном случае приводит к несопоставимости. 3. Способы графического изображени я р я дов динамики Способы графического изображени я р я дов динами весьма разнообразны.

Однако, их можно объединить в две группы: картограммы и диаграммы.

Картограммы – изображение определенного признака на географической карте с помощью штриховки, расцветки, точек и других графических символов.

Диаграммы бывают различных видов. В зависимости от способа построени я различают: линейные, столбиковые, ленточные, секторные, фигурные. В линейных диаграммах на оси абсцисс располагают отрезки, представл я ющие собой даты, а на оси ординат – уровни р я да динамики. Кажда я точка такой диаграммы соответствует уровню динамического р я да, относ я щемус я к определенному промежутку времени.

Примен я ют также радиальные диаграммы. Они удобны при том случае, когда динамика я влени я носит периодический характер.

Столбиковые диаграммы примен я ютс я дл я попул я ризации развити я я влений за короткие промежутки времени.

Столбики могут располагатьс я вплотную или раздельно. Они должны иметь одинаковое основание, а высота должна быть соответственно пропорциональна числовым значени я м изображаемых показателей.

Ленточные диаграммы представл я ют собой диаграммы из лент (горизонтальных пр я моугольников), ширина которых одинакова, а длина представл я ет величину рассматриваемых я влений. Все это отражаетс я в соответствии с выбранным масштабом.

Секторные диаграммы – это диаграммы, в которых я влени я представлены в виде секторов. В основном данные диаграммы представл я ютс я в процентах.

Фигурные диаграммы. В них величина изображаемого показател я пропорциональна площади фигуры, отражающей данное я вление. Еще р я ды динамики могут быть отражены с помощью картодиаграмм. Они представл я ют собой сочетание картограммы с диаграммой.

Распределение различных показателей отражаетс я в форме столбиков, пр я моугольников, силуэтов и других графических символов. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ Теори я статистики: учебник/под ред. Р.А. Шмавловой. – М.: Финансы и статистика, 1996 Спирков С.Н «Теори я статистики: учебный комплекс, 3-е изд. – Мн.: Изд-во: МИУ, 2005, -216с.

Всемирна я компьютерна я сеть - Интернет Статистический словарь / Гл. ред.

Королев М.А. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика. – 1989. – 623 с. КОНТРОЛИРУЕМАЯ САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА по дисциплине: «Статистика» на тему: «Использование индексного метода дл я пространственных сопоставлений» СОДЕРЖАНИЕ 7. Территориальные индексы. Пон я тие и принципы построени я .……..1-2 8. Индексы переменного и посто я нного составов..…………………..…2-4 9. Использование индексов в практике статистических исследований…4 Список литературы…………………………………………………………..4 1. Территориальные индексы. Пон я тие и принципы построени я . Территориальные индексы – разновидность относительных величин сравнени я , когда сопоставл я ютс я сложные показатели, относ я щиес я к одному и тому же периоду времени, но к разным территори я м.

Построение простейших территориальных индексов рассмотрим на примере показател я товарооборота дл я двух районов – А и Б. Территориальный индекс товарооборота – это отношение суммы выручки от продажи в одном из районов к аналитическому показателю в другом. Одним из районов беретс я за базу сравнени я , т.е. 31. I QA /Б = территориальный индекс физического объема товарооборота рассчитываетс я как 32. I qA /Б = а территориальный индекс цен – как 32. I qA /Б = в этих формулах p - средн я я межрайонна я цена товара каждого вида, p = (ра* qa + p б* q б)/( qa + q б); q =( qa + q б) – суммарный по двум районам объем продаж каждого вида товара.

Использование таких территориальных индексов дл я анализа абсолютной разницы товарооборотов дает в какой-то мере приближенный результат.

Следует отметить, что при распределении прироста итогового показател я по нескольким факторам динамики предварительно определ я ют последовательность, очередность соответствующих индексов в мультипликативной индексной модели. Если имеетс я F факторов (индексов), то классическа я схема анализа, когда предполагаетс я последовательное изменение итогового показател я сначала за счет сугубо количественного, а затем за счет все более и более качественных факторов, представл я ет лишь один из возможных вариантов очередности вли я ни я факторов. Всего таких вариантов будет F !, и при отсутствии информации о фактической динамике я влени я , когда и индексы, и величина итогового признака станов я тс я известными лишь по конечному результату всего периода, люба я последовательность вли я ни я факторов в мультипликативной индексной схеме оказываетс я равноверо я тной. В услови я х полной неопределенности следует ориентироватьс я на так называемые схемы индексного анализа. 2. Индексы переменного и посто я нного составов Индексы переменного состава – относительна я величина, характеризующа я динамику двух средних показателей дл я однородной совокупности.

Индексы переменного состава – соотношение средних величин какого-либо признака в отчетном и базисном периодах: I переем. = Как видно из формулы, индекс переменного состава характеризует изменение среднего уровн я признака за счет вли я ни я двух факторов: 1) Изменени я значений осредн я емого признака (х) у отдельных единиц совокупности; 2) Структурных изменений, под которыми понимаетс я изменение доли отдельных единиц совокупности в общей их численности ( d = f / f ). Дл я разных качественных показателей индексы переменного состава легко записать в виде отношений: I себестоим. = ср. с 1 :ср. с 0 = I цен. = ср. р 1 :ср. р 0 = I урожайн. = ср. у 1 :ср. у 0 = I пр. труда. = ср. t 1 :ср. t 0 = Свое название индексы переменного состава получили потому, что средние величины, динамику которых эти индексы отражают, могут мен я тьс я не только за счет изменени я данного индексируемого показател я у отдельных объектов. Так, например, средн я я себестоимость определенного вида продукции, выпускаемой разными компани я ми, зависит не только от уровн я себестоимости продукции в отдельных компани я х, но и от качества продукции, выпускаемой этими компани я ми.

Индекс себестоимости переменного состава отражает изменение средней себестоимости как в каждой компании, так и за счет изменени я удельного веса отдельных предпри я тий в общем выпуске продукции.

Аналогично индекс цен переменного состава показывает, как изменилась средн я я цена отдельного вида продукта, реализуемого по разным ценам на разных рынках, за счет изменени я цен и за счет изменени я доли продукции, проданной на разных рынках.

Индекс производительности отражает ее изменение на отдельных участках и за счет перераспределени я работников по участкам.

Индекс урожайности переменного состава отражает изменение средней урожайности группы культур за счет изменени я урожайности отдельных культур и за счет изменени я структуры посевных площадей и т.п. Таким образом, все индексы переменного состава нар я ду с изменением индексируемого показател я отражают вли я ние изменени я состава той совокупности, дл я которой рассчитаны средние.

Индекс посто я нного состава отражает изолированное действие первого фактора – показывает средний размер изменени я изучаемого признака у отдельных единиц совокупности и стоитс я как отношение средних взвешенных величин посто я нного состава: I пост. = Индекс посто я нного состава может быть рассчитан и в агрегатной форме: I пост = Индекс структурных сдвигов характеризует вли я ние изменени я структуры изучаемой совокупности на динамику среднего уровн я признака: I стр. = Индексы переменного и посто я нного составов и структурных сдвигов указывают на следующую систему: I перем .= I пост * I стр Система индексов переменного, посто я нного состава и структурных сдвигов строитс я дл я изучени я динамики среднего уровн я цен, себестоимости, фондоотдачи, рентабельности, производительности труда, заработной платы и других вторичных признаков. 3. Использование индексов в практике статистических исследований . Индексный метод примен я етс я в статистике дл я изучени я динамики средних величин и вы я влени я факторов, вли я ющих на динамику средних. Эти задачи решаютс я с помощью системы взаимосв я занных индексов переменного и посто я нного составов и структурных сдвигов. С помощью индексных показателей решаютс я следующие основные задачи: 1) характеристика общего изменени я сложного экономического показател я или формирующих его отдельных показателей – факторов; 2) выделение в изменении сложного показател я вли я ни я одного из факторов путем элиминировани я вли я ни я других факторов; 3) обособление вли я ни я изменени я структуры я влени я на индексируемую величину. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ Теори я статистики: учебник/под ред. Р.А. Шмавловой. – М.: Финансы и статистика, 1996 Спирков С.Н «Теори я статистики: учебный комплекс, 3-е изд. – Мн.: Изд-во: МИУ, 2005, -216с.

оценка рыночной стоимости облигаций в Липецке
оценка дома с участком в Смоленске
оценка объектов коммерческой недвижимости в Курске