Главная Сочинения Рефераты Краткое содержание ЕГЭ Русский язык и культура речи Курсовые работы Контрольные работы Рецензии Дипломные работы Карта
загрузка...

Статистика

 Статистика
Оглавление
Статистические группировки, их сущность, задачи и виды 3
Показатели вариации, их значение в статистике. Характеристика показателей 8
Практическая часть 12
Задача 8 12
Задача 19 13
Список литературы 15
Статистические группировки, их сущность, задачи и виды
Статистическая группировка - первый этап статистической сводки, позволяющий выделить из массы исходного статистического материала однородные группы единиц, обладающих общим сходством по одному или нескольким существенным качественным или количественным признакам.
Принципы применения метода группировок:
1) всесторонний, глубокий анализ сущности и природы изучаемого явления, позволяющий определить его типические свойства и внутренние различия;
2) определение существенных признаков, по которым должна проводиться группировка;
3) объективное, обоснованное установление границ групп при условии, что образованные группы должны объединять однородные элементы совокупности, а сами группы (одна по отношению к другой) должны существенно различаться.
Для построения статистических группировок нужно выбрать группировочный признак, далее определить количество групп, на которые разбивают изучаемую статистическую совокупность, и зафиксировать границы интервалов группировки. Для каждой группировки нужно находить конкретные показатели или их систему, которые должны охарактеризовать изучаемые группы.
Выбор группировочного признака - сложный вопрос в теории статистической группировки и статистического исследования в целом.
Группировочный признак - это основание, по которому проводится разбивка единиц совокупности на отдельные группы. От степени точности группировочного признака зависит правильность выводов статистического исследования.
В группировку входят количественные и атрибутивные (качественные) признаки. Количественные признаки обычно имеют числовое выражение. Атрибутивные признаки дают качественную характеристику единицы совокупности.
Число групп, на которые расчленяется статистическая совокупность, зависит от количества градаций атрибутивного признака.
Важно изучить экономическую сущность исследуемого явления при построении группировки по количественному признаку.
После установления числа групп решается вопрос об определении интервалов группировки.
Интервал группировки - это интервал значений варьирующего признака, лежащих в пределах определенной группы. Каждый интервал имеет свою длину (ширину), верхнюю и нижнюю границы.
Нижняя граница интервала - это наименьшее значение признака в интервале, а верхняя граница интервала - его наибольшее значение.
Ширина интервала - это разность между верхней и нижней границами.
Интервалы группировки в зависимости от их ширины бывают равными и неравными. Неравные делятся на прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие, произвольные и специализированные.
Выбор равных или неравных интервалов зависит от степени заполнения интервалов.
Интервалы группировок могут быть закрытыми и открытыми.
Закрытыми интервалами являются интервалы, в которых указаны верхняя и нижняя границы. Открытые интервалы имеют только одну границу.
К количественным признакам можно отнести непрерывный признак, или дискретный.
Специализированные интервалы - это интервалы, которые применяются для выделения из совокупности одних и тех же типов по одному и тому же признаку у явлений, находящихся в различных условиях.
Первичная группировка - непосредственная группировка данных статистического наблюдения. Вторичная группировка - это перегруппировка ранее сгруппированных данных. Необходимость вторичной группировки возникает в двух случаях:
1) ранее произведенная группировка не удовлетворяет целям исследования в отношении числа групп;
2) для сравнения данных, относящихся к различным периодам времени или к различным территориям, если первичная группировка была произведена по разным группировочным признакам или по разным интервалам.
Существуют два способа вторичной группировки: объединение мелких групп, а более крупные и выделение определённой доли единиц совокупности.
Основные задачи, решаемые с помощью группировок:
1) выделение в совокупности изучаемых явлений их социально-экономических типов;
2) изучение структуры общественных явлений;
3) выявление связей и зависимостей между общественными явлениями.
Типологическая группировка - это разделение качественно разнородной исследуемой совокупности на однородные группы единиц в соответствии с социально-экономическими типами.
Структурная группировка - группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирующему признаку. В основу структурных группировок могут быть положены один или более атрибутивные или количественные признаки. Их выбор определяется задачами конкретного исследования и сущностью изучаемой совокупности.
Аналитическая группировка - распространенный прием статистического изучения связей, которые обнаруживаются при параллельном сопоставлении обобщенных значений признаков по группам. Различают признаки зависимые - результативные, значения которых изменяются под влиянием других признаков, и факторные признаки, оказывающие влияние на другие. В основе аналитической группировки лежит признак-фактор, а по результативным признакам производится расчет групповых средник, по изменению величины которых определяют наличие связи между признаками.
Группировки и классификации в практике статистики
Система группировок представляет собой ряд взаимосвязанных статистических группировок по наиболее существенным признакам, всесторонне отражающим важнейшие стороны изучаемых явлений. Если в основу группировки положено несколько признаков, такую группировку называют сложной. В зависимости от вида группировочных признаков различают группировки по количественным и качественным признакам. В статистической практике часто качественный признак имеет большое число разновидностей, и перечислять их все нецелесообразно. В этих случаях разрабатывают классификацию разновидностей, т. е. осуществляют систематизированное распределение наблюдаемых статистикой объектов на классы (группы).
Под классификацией понимается устойчивое разграничение единиц наблюдения, которое используется в течение длительного времени. Клас¬сификации могут подвергаться более или менее существенным изменениям, когда возникает необходимость отразить произошедшие изменения в объекте наблюдения. Утверждают классификации, как правило, в качестве национального или международного стандарта.
Классификаторы - кодированные перечни множества качественных признаков, описывающих изучаемое явление. Важнейшие классификаторы:
1) ОКАТО - общероссийский классификатор объектов административно - территориального деления, предназначен для обеспечения достоверности, сопоставимости и автоматизированной обработки информации в сфере статистики;
2) ОКВЭД - общероссийский классификатор видов экономической деятельности, предназначен для классификации и кодирования видов экономической деятельности и информации о ник;
3) ОКОГУ - общероссийский классификатор органов государственной власти и управления, предназначен для упорядочения и систематизации информации об органах государственной власти и управления;
4) ОКФС - общероссийский классификатор форм собственности, предназначен для формирования информационных ресурсов, регистров, реестров и кадастров, содержащих сведения о субъектах гражданского права, решения аналитических задач в области статистики;
5) ОКОПФ - общероссийский классификатор организационно-правовых форм, также предназначен для решения аналитических задач в сфере статистики;
6) ОКСМ - общероссийский классификатор стран мира, предназначен для идентификации стран.
Принципы разработки основных классификаторов:
1) классификаторы входят в состав Единой системы классификации и кодирования технико-экономической и социальной информации Российской Федерации (ЕСКК),
2) классификаторы разрабатываются в соответствии с нормативно-правовой базой, действующей в РФ, и гармонизируются со Статистической классификацией, принятой в Европейском экономическом сообществе;
3) при разработке классификаторов используют иерархический метод классификации и последовательный метод кодирования.
Системы классификаций, принятые в государственной статистике, являются официальными стандартами Российской Федерации и используются для решения аналитических задач, на них основана методология сбора и обработки статистической информации для внутренних нужд и для сопоставления на международном уровне.
Показатели вариации, их значение в статистике. Характеристика показателей
Термин «вариация» произошел от латинского varito - изменение, колеблемость, различие. Однако не всякое различие называется вариацией. Под вариацией в статистике понимают такие количественные изменения величины исследуемого признака в пределах однородной совокупности, которые обусловлены перекрещивающимся влиянием действия различных факторов.
Исследование вариации в статистике имеет важное значение, т.к. дает возможность оценить степень воздействия на данный признак других варьирующих признаков. Определение вариации необходимо при организации выборочного наблюдения, построения статистических моделей, разработке материалов экспертных опросов и т.д.
Средняя величина - это обобщающая характеристика признака изучаемой совокупности. Она не дает представления о том, как отдельные значения изучаемого признака группируются вокруг средней. Поэтому для характеристики колеблемости признака используют показатели вариации.
Однородность статистических совокупностей характеризуется величиной вариации (рассеяния) признака, т.е. несовпадением его значений у разных статистических единиц. Для измерения вариации в статистике используются абсолютные и относительные показатели.
К абсолютным показателям вариации относятся:
Размах вариации R
Среднее линейное отклонение dср
Средний квадрат отклонений (дисперсия) δ2
Среднее квадратическое отклонение δ
Размах вариации R является наиболее простым показателем вариации:R = хmax - хmin
Этот показатель представляет собой разность между максимальным и минимальным значениями признаков и характеризует разброс элементов совокупности. Размах улавливает только крайние значения признака в совокупности, не учитывает повторяемость его промежуточных значений, а также не отражает отклонений всех вариантов значений признака.
Размах часто используется в практической деятельности, например, различие между max и min пенсией, заработной платой в различных отраслях и т.д.
Среднее линейное отклонение d является более строгой характеристикой вариации признака, учитывающей различия всех единиц изучаемой совокупности. Среднее линейное отклонение представляет собой среднюю арифметическую абсолютных значений отклонений отдельных вариантов от их средней арифметической. Этот показатель рассчитывается по формулам простой и взвешенной средней арифметической:
В практических расчетах среднее линейное отклонение используется для оценки ритмичности производства, равномерности поставок. Так как модули обладают плохими математическими свойствами, то на практике часто применяют другие показатели среднего отклонения от средней - дисперсию и среднее квадратическое отклонение.
В общей теории статистики показатель дисперсии является оценкой одноименного показателя теории вероятностей и (как сумма квадратов отклонений) оценкой дисперсии в математической статистике, что позволяет использовать положения этих теоретических дисциплин для анализа социально-экономических процессов.
Если вариация оценивается по небольшому числу наблюдений, взятых из неограниченной генеральной совокупности, то и среднее значение признака определяется с некоторой погрешностью. Расчетная величина дисперсии оказывается смещенной в сторону уменьшения. Для получения несмещенной оценки выборочную дисперсию, полученную по приведенным ранее формулам, надо умножить на величину n / (n - 1). В итоге при малом числе наблюдений (< 30) дисперсию признака рекомендуется вычислять по формуле
.Обычно уже при n > (15÷20) расхождение смещенной и несмещенной оценок становится несущественным. По этой же причине обычно не учитывают смещенность и в формуле сложения дисперсий.
Если из генеральной совокупности сделать несколько выборок и каждый раз при этом определять среднее значение признака, то возникает задача оценки колеблемости средних. Оценить дисперсию среднего значения можно и на основе всего одного выборочного наблюдения по формуле
,где n - объем выборки; s2 - дисперсия признака, рассчитанная по данным выборки.
Величина носит название средней ошибки выборки и является характеристикой отклонения выборочного среднего значения признака Х от его истинной средней величины. Показатель средней ошибки используется при оценке достоверности результатов выборочного наблюдения.
К относительным показателям, позволяющим сравнивать характер рассеивания в различных распределениях, относятся следующие:
1. Коэффициентом осцилляции отражает относительную колеблемость крайних значений признака вокруг средней
.2. Относительное линейное отключение характеризует долю усредненного значения признака абсолютных отклонений от средней величины
.3. Коэффициент вариации:
является наиболее распространенным показателем колеблемости, используемым для оценки типичности средних величин.
В статистике совокупности, имеющие коэффициент вариации больше 30-35 %, принято считать неоднородными.
Практическая часть
Задача 8
Имеются данные о распределении работников по стажу работы:
Таблица 1
Стаж работы, лет Число работников, чел.
10 21
12 47
14 62
16 58
18 34
20 11
Определите:
а) средний стаж работников;
б) моду;
в) медиану;
г) среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации.
Решение:
Средний стаж можно определить по формуле средней взвешенной величины
Cср = = (10 * 21 + 12 * 47 + 14 * 62 + 16 * 58 + 18 + 34 + 20 * 11) / (21 + 47 + 62 + 58 + 34 + 11) = 14,6 лет
Мода - наиболее часто встречающийся показатель в ряду
Мо = 14 лет
Медиана - значение находящееся в середине совокупности
Ме = 14 лет, т.е. 50% работников имеют стаж меньше 14 лет, 50% - больше 14 лет.
Среднее квадратическое отклонение можно определить по формуле
σ = = 2,63 года
Коэффициент вариации
Vσ = σ / Вср * 100% = 2,63 / 14,6 * 100% = 18%
Коэффициент вариации меньше 33%, следовательно, совокупность работников однородна по величине стажа.
Задача 19
В таблице приведены данные о реализации товаров:
Таблица 2
Товарная группа Выручка от реализации во 2 полугодии (тыс. руб.) Изменение цены во 2 полугодии по отношению к 1 полугодию (%)
Копченые колбасы 345 +8
Масло растительное 180 без изменения
Определите:
а) как в среднем изменились цены на товары, реализованные во 2 полугодии по сравнению с 1 полугодием;
б) прирост выручки за счет изменения цен.
Решение:
Величина выручки во втором полугодии в ценах 1 полугодия
В2/1 = В2 / (1 + Тпрцен)
В2/1копч.колб = 345 / (1 + 0,08) = 319,44 тыс.руб.
В2/1масл.раст = 180 / (1 + 0) = 180 тыс.руб.
Общая выручка во втором полугодии в ценах 1 полугодия
В2/1 = 319,44 + 180 = 499,44 тыс.руб.
Общая выручка во втором полугодии
В2 = 345 + 180 = 525 тыс.руб.
Общий индекс цен
Iр = В2 / В2/1 = 525 / 499,44 = 1,0512
В среднем цены на товар во втором квартале увеличились по сравнению с первым на 5,12%.
Прирост выручки за счет изменения цен
∆Вр = В2 - В2/1 = 525 - 499,44 = 25,56 тыс.руб.
Прирост выручки (увеличение затрат покупателей) за счет увеличения цен составляет 25,56 тыс.руб.
Список литературы
1. Гусаров В.И. Теория статистики. М.: ЮНИТИ, 2003.
2. Ефимова М.Р. Практикум по общей теории статистики / М.Р. Ефимова, О.И. Ганченко, Е.В. Петрова. М.: Финансы и статистика, 2005.
3. Ефимова М.Р. Статистика: Учебное пособие. М.: Инфра-М, 2007.
4. Спирин А.А. Общая теория статистики / А.А. Спирин, О.Э. Башина. М.: Финансы и статистика, 2000, 2001.
5. Харченко Л.П. Статистика: Курс лекций / Л.П. Харченко, В.Г. Долженкова, В.Г. Ионин. Новосибирск: Инфра-М, НГАЭиУ, 2003.
 
« Пред.   След. »
Понравилось? тогда жми кнопку!

Заказать работу

Заказать работу

Кто на сайте?

Сейчас на сайте находятся:
4 гостей
загрузка...
Проверить тИЦ и PR