Статистика - это общетеоретическая наука, изучающая количественные изменения в явлениях и процессах.

Государственная статистика, службы статистики, Росстат (Госкомстат), статистические данные, статистика запросов, статистика продаж, статистика игрока

Статистика - это, определение Государственная статистика Службы статистики Национальные статистические службы СНГ Статистика России Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики www.gks.ru Главная О Росстате Новости Официальная статистика для респондентов Госзакупки Сообщество Журнал "Вопросы статистики" Статистика как наука Математическая статистика Теория вероятностей Типы игр Статистика игрока Статистика рабочей силы Источники и ссылки

Статистика - это, определение

Статистика - это обширная область знаний, включающая в себя знания из различных научных дисциплин - математики, физики, экономики, излагающая вопросы сбора, измерения количественных изменений в явлениях и процессах и анализ этих данных. Статистика как термин включает в себя несколько значений: математическая статистика , экономическая статистика, прикладная статистика, статистика в области физики и физических явлений. Во всех этих смежных дисциплинах статистика выявляет закономерности развития процессов , поведения объектов на основе анализа собранных статистических данных .

Стати́стика — это совокупность цифровых сведений , характеризующих состояние массовых явлений и процессов общественной жизни; статистические данные, представляемые в отчетности предприятий, организаций, отраслей экономики, а также публикуемых в сборниках, справочниках, периодической печати и в сети Интернет, которые являются результатом статистической работы.

Статистика - это отрасль практической деятельности («статистический учет») по сбору, обработке, анализу и публикации массовых цифровых данных о самых различных явлениях и процессах общественной жизни.

Статистика - это количественный учет массовых явлений.

Статистика - это специальные разделы статистики, изучающие отдельные области жизни общества и выделенные в самостоятельные дисциплины.

Статистика - это некий параметр ряда случайных величин, получаемый по определенному алгоритму из результатов наблюдений, например, статистические критерии (критические статистики), применяющиеся при проверке различных гипотез (предположительных утверждений) относительно природы или значений отдельных показателей исследуемых данных, особенностей их распределения и пр.

Статистика (Statistics) - это

Государственная статистика

Государственная статистика - это деятельность, осуществляемая органом государственной статистики и его службами. Эта деятельность направлена на осуществление функций по формированию официальной статистической информации о социальном, экономическом, демографическом и экологическом положении страны.

Организация государственной статистики в Российской Федерации и международной статистики

Как уже отмечалось, статистическая работа состоит в том, чтобы собрать числовые данные о массовых явлениях, обработать их, представить в форме, удобной для анализа, проанализировать и интерпретировать полученные результаты.

Собирание данных лежит в основе всего исследования. От качества используемых данных, о тих достоверности и точности зависит достоверность результатов анализа. Люди по-разному относятся к статистической информации: одни не воспринимают ее, другие безоговорочно верят, третьи согласны с мнением английского политика Б. Дизраэли (1804-1881): «Есть ложь, есть наглая ложь, а есть статистика». Однако ему же принадлежит следующее утверждение: «В жизни, как правило, преуспевает больше тот, кто располагает лучшей информацией». На основе статистической информации правительство разрабатывает свою экономическую и социальную политику, оценивает ее результаты, составляет экономические прогнозы. Статистическая обеспечивает подготовку двухсторонних и многосторонних экономических соглашений между государствами. Статистика дает информацию для решения региональных задач, для предпринимательской деятельности - об уровне цен на товары в разных регионах, объемах реализации товаров, условиях кредитования, уровне и темпах инфляции, занятости и т.д.; наконец, в той или иной степени статистика нужна каждому из нас для принятия решений по выбору стратегии поведения.

На любом уровне и в любой сфере эффективность использования статистики во многом определяется качеством исходных данных.

Где можно получить статистические данные?

Статистические данные могут быть прежде всего получены из различных публикаций, например такие статистические данные, как курсы валют, объемы продаж валют, колебания цен , темпы и формы приватизации и т. д. приводятся в журнале « », газетах «Экономика и жизнь», «Финансовая газета», «Коммерсант daily» и др.

Предоставление статистической информации - главная задача органов государственнойстатистики и продукция их деятельности. Как любая продукция, она имеет стоимость.Особенно дорогой является та информация, получение которой выходит за пределы программыработы государственной статистики.

Структура органов государственной статистики соответствуета дминистративно-территориальному делению страны. В двух городах - Москве и Санкт-Петербурге — имеются местные комитеты по статистике, то же - в автономныхреспубликах. В краях и областях также работают комитеты статистики. Низовым звеномявляются районные инспектуры государственной статистики, которые имеются вадминистративных районах краев и областей, крупных городов.

Основные функции всех статистических органов состоят в сборе, обработке, анализе ипредставлении данных в удобном пользователю виде. Статистические службы должны оперативно предоставлять информацию органам управления, осуществлять обмен информациейс центробанком РФ и его конторами на местах, мин фином РФ и егоместными органами, Госкомимуществом РФ и его службами. Комитетом по труду и занятости РФ ит.д.

Все статистические органы, кроме райинспектур, имеют внутреннюю структуру: отделы статистики предприятий , сельского хозяйства, капитальногостроительства и т. д. Государственная статистика призвана отражать комплексность развитиянародного хозяйства страны и отдельных регионов, взаимосвязи между территориями. Этифункции выполняют отделы (управления ) балансовых работ и системы национальных счетов,статистики финансов, сводный отдел.

Оперативность и качество статистических работ зависят от развития технологии сбора,передачи, обработки и хранения информации. Все областные, краевые и республиканскиеуправления и комитеты по статистике имеют вычислительные центры. Мощныйвычислительный центр имеет Росстат (Госкомстат РФ (ГВЦ РФ)). Все большее значение приобретают локальные вычислительные сети, связывающие банки данных статистических служб, других держателей региональной и федеральной информации.

Статистические публикации - это один из возможных источников статистической информации. Используя его, следует критически относиться к статистическим данным, прикидывая,насколько та или иная цифра реальна. Полезно иметь данные из разных источников. Если они различаются значительно в несколько раз, то данные не вызывают доверия. Пользоваться лучше теми данными, способ получения которых понятен. Достоверность данных государственной статистики определяется тем, что это результат профессиональной деятельности специально подготовленных работников, использующих единую методологию, соответствующую в большинстве случаев международным стандартам, дающую возможность проследить динамику какого-либо показателя за ряд лет.

Если нет соответствующих данных в статистических сборниках, то можно получить их самим, т.е. провести статистическое наблюдение - научно организованный сбор данных. В системе государственной статистики не менее трети всего объема работ связано с получением данных.

Кем бы и когда бы ни проводилось статистическое наблюдение, оно должно быть организованопо определенным правилам, соблюдение которых позволяет обеспечить надежную основустатистического исследования.

Службы статистики

Статистические службы международных организаций

Организация международной статистики осуществляется статистическими службами организации Объединенных Наций (ООН), специализированных учреждений (МОТ, ФАО, ВОЗ и др.) и других международных организаций - организации экономического сотрудничества и развития (ОЕСД), Европейского сообщества (ЕС), Международного валютного фонда,Мирового банка и т.д. Деятельность статистических служб этих организаций включает разработку международных стандартов, обеспечивающих сравнимость статистических показателей разных стран, осуществление международных сопоставлений, публикацию данных по группам стран, регионам и миру в целом. Зарубежные национальные и международные статистические публикации, так же как и отечественные, можно подразделить на сводные, включающие данные по всем разделам статистики, и специализированные, включающие данные по какой-либо одной отрасли , например по финансовой, демографической, сельскохозяйственной и другой статистике.

Статистика (Statistics) - это

Из сводных изданий важнейшим является ежегодник ООН - Statistical Yearbook. Научным международным центром в области статистики является Международный статистический институт (ISI).

Перечень статистических служб международных организаций:

Отдел статистики ООН statistics Division, United Nations;

Статистический отдел Европейской экономической комиссии ООН (ЕЭК ООН) Statistical Division, United Nations Economic Commission for Europe;

Отдел статистики Экономической и социальной комиссии ООН для стран Азии и Тихого Океана (ЭСКАТО ООН) statistics Division, UN Economic and Social Commission for Asia and the Pacific (ESCAP);

Бюро статистики Международной организации труда (МОТ) Bureau of statistics, International Labour Office (ILO);

Отдел статистики ФАО (организация ООН по вопросам продовольствия и сельского хозяйства) statistics Division, FAO;

Отдел статистики ЮНЕСКО Institute for statistics, UNESCO;

Статистический департамент Международного валютного фонда statistics Department, International Monetary Fund ;

Департамент развития экономики Мирового банка development Economics Department, The World Bank;

Статистическое бюро Евро союза (Евростат) Statistical Office of the European Communities (Eurostat);

Статистический директорат организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) statistics Directorate, Organisation for Economic Co-operation and development (OECD);

Постоянное бюро Международного статистического института (МСИ) Permanent office, International Statistical Institute (ISI);

Окружающая среда;

Международная статистика(Международные сравнения, Программа международных сопоставлений, Базы данных международных организаций);

Опережающие индикаторы по видам экономической деятельности;

Публикации (План денежной эмиссии публикаций, Каталог публикаций);

Базы данных (ЦБСД, ЕМИСС, Показатели муниципальных образований, Список витрин);

ССРД МВФ.

Информация для респондентов

Формы федерального статистического наблюдения;

Статкалендарь;

Статистическая отчетность в электронном виде;

Общероссийские классификаторы;

К сведению хозяйствующих субъектов.

Госзакупки

В данном разделе содержится информация о конкурсах, конкурсах и котировках Росстата, госзакупках в ТОГС и статистика размещения заказов. Кроме того, можно ознакомиться с планом-графиком размещения заказов и нормативной документацией по госзакупкам.

Сообщество

В данном разделе содержится информация о Научно-методологическом совете, Общественном совете, Секции статистики ЦДУ РАН, Молодежном совете Росстата.

СМИ

В данном разделе содержится информация о публикациях, выступлениях и интервью руководства Росстата в СМИ, а также отражена деятельность Клуба деловой журналистики Росстата.

Статистика (Statistics) - это

Журнал "Вопросы статистики"

В данном разделе содержится информация о научно-информационном журнале "Вопросы статистики", основателем которого является Росстат.

Росстат (Госкомстат РФ) является методологическим и организационным центром работы всех служб государственной статистики. В его структуре имеется специальное управление методологи и статистических работ. Здесь разрабатываются федеральный план статистических работ на годи перспективу, методология расчета статистических показателей, сбора и разработки статистических данных.

Большую роль в методологической работе играет Научно-исследовательский институт статистики. В этой работе принимает участие и Научно-методологический совет Росстата (Госкомстата РФ), который объединяет ведущих работников государственной статистики и представителей экономической и статистической науки.

В последние годы методологическая работа Росстата (Госкомстата РФ) направлена на внедрение интегрированной системы учета и статистики, соответствующей международным стандартам, прежде всего на разработку системы национальных счетов РФ, позволяющей исследовать формирование основных пропорций экономики и рассчитывать важнейшие макроэкономические показатели, используемые в международной практике, а также на измерение инфляции и уровня жизни. Эта работа ведется при участии международных статистических организаций и национальных статистических служб развитых стран. Широко распространились международные связи между национальными статистическими службами и на региональном уровне.

Статистика как наука

Слово «статистика» происходит от латинского status — состояние, положение вещей с точки зрения закона . Первоначально оно употреблялось в значении «политическое состояние». В науку термин «статистика» ввел немецкий ученый Готфрид Ахенваль в 1746 году, предложив заменить название курса «Государствоведение», реподававшегося в университетах Республики Германии, на «статистику», положив тем самым начало развитию статистики как науки и учебной дисциплины. Несмотря на это, статистический учет велся намного раньше: проводились переписи населения в Древнем Китае, осуществлялось сравнение военного потенциала государств, велся учет имущества граждан в Древнем Риме и пр.

Статистика разрабатывает специальную методологию исследования и обработки материалов: массовые статистические наблюдения, метод группировок, средних величин, индексов, балансовый метод, метод графических изображений и другие методы анализа статистических данных. Статистика как наука включает разделы: теоретическая статистика (общая теория статистики), прикладная статистика, математическая статистика, экономическая статистика, эконометрика, правовая статистика, медицинская статистика, технометрика, хемометрика, биометрика, наукометрика, иные отраслевые статистики и др.

Статистикой называется также набор определенных статистических данных (статистика смертности, статистика посещений сайта, …).

Развитие представлений о статистике

Первая опубликованная статистическая информация появляется уже в «Книга чисел» в Ветхом Завете, в которой рассказано о переписи военнообязанных, проведённой под руководством Моисея и Аарона. Впервые термин «статистика» встречается в художественной литературе — в «Гамлете» Шекспира. Смысл этого слова у Шекспира — знать, придворные. Оно происходит от латинского слова status, что в оригинале означает «состояние» или «политическое состояние».

В течение следующих 400 лет термин «статистика» понимали и понимают по-разному. Вначале под статистикой понимали описание экономического и политического состояния государства или его части. Например, к 1792 г. относится определение: «статистика описывает состояние государства в настоящее время или в некоторый известный момент в прошлом». И в настоящее время деятельность государственных статистических служб вполне укладывается в это определение.

Однако постепенно термин «статистика» стал использоваться более широко. По Наполеону Бонапарту, «статистика — это вещей». Тем самым статистические методы были признаны полезными не только для административного управления, но и для применения на уровне отдельного предприятия . Согласно формулировке 1833 г., «цель статистики заключается в представлении фактов в наиболее сжатой форме»

В ХХ в. Статистику часто рассматривают прежде всего как самостоятельную научную дисциплину. Статистика есть совокупность методов и принципов, согласно которым проводится сбор, анализ, сравнение, представление и интерпретация числовых данных. В 1954 г. академик АН УССР Б. В. Гнеденко дал следующее определение: «статистика состоит из трёх разделов:

Сбор статистических сведений, то есть сведений, характеризующих отдельные единицы каких-либо массовых совокупностей;

Статистическое исследование полученных данных, заключающееся в выяснении тех закономерностей, которые могут быть установлены на основе данных массового наблюдения;

Разработка приёмов статистического наблюдения и анализа статистических данных. Последний раздел, собственно, и составляет содержание математической статистики.

Термин «статистика» употребляют ещё в двух смыслах. Во-первых, в обиходе под «статистикой» часто понимают набор количественных данных о каком-либо явлении или процессе. Во-вторых, статистикой называют функцию от результатов наблюдений, используемую для оценивания характеристик и параметров распределений и проверки гипотез.

Предмет, метод и задачи статистики

Статистика - самостоятельная общественная наука, имеющая свой предмет и метод исследования. Возникла она из практических потебностей общественной жизни. Уже в древнем мире появилась потребность подсчитывать численность жителей государства, учитывать людей, пригодных к военному делу, определять колличество скота, размеры земельных угодий и другого имущества. Информация такого рода была необходима для сбора налогов, ведения боевых действий и т.п. В дальнейшем, по мере развития общественной жизни, круг учитываемых явлений постепенно расширяется.

Особенно возрастает объем собираемой информации с развитием капитализма и мирохозяйственных связей. Потребности этого периода вынуждали органы государственного управления и капиталистические предприятия собирать для практических нужд обширную и разнообразную информацию о рынках труда и сбыта товаров, сырьевых ресурсах.

В середине 17-го века в Британии возникло научное направление, получившее название "политической арифметики". Начало этому направлению положили Вильям Петти (1623-1687) и Джон Граунт (1620-1674 г.г.) "Политические арифметики" на основе изучения информации о массовыхобщественных явлениях стремились открыть закономерности общественой жизни и таким образом ответить на вопросы, возникавшие в связи с развитием капитализма.

Наряду со школой "политических арифметиков" в Великобритании , в Федеративной Республики Германии развивалась школа описательной статистики или "государствоведения". Возникновение этой науки относится к 1660 г.

Развитие политической арифметики и государствоведения привело к появлению науки статистики.

В научный оборот термин "статистика" ввел профессор Геттингенского университета Готфрид Ахенваль (1719-1772). В зависимости от объекта изучения статистика как наука подразделяется на социальную, демографическую, экономическую, промышленную, торговую, банковскую, финансовую, медицинскую и т.д. Общие свойства статистических данных, независимо от их природы и методы их анализа рассматриваются математической статистикой и общей теорией статистики.

Предмет статистики. Статистика имеет дело прежде всего с колличественной стороной явлений и процессов общественной жизни. Одной из характерних особенностей статистики является то, что при изучении колличественной стороны общественных явлений и процессов она всегда отображает качественные собенности исследуемых явлений, т.е. изучает колличество в неразрывной связи, единстве с качеством.

Качество в научно-филосовском понимании - это свойства, присущие предмету или явлению, которые отличают данный предмет или явление от других. Качество -- это то, что делает предметы и явления определенными. Пользуясь филосовской терминологией, можно сказать, что статистика изучает общественные явления как единство их качественной и колличественой определенности, т.е. изучает меру общественных явлений.

Статистическая . Важнейшими составными элементами статистической методологии являются:

Массовое наблюдение;

Группировки, применение обобщающих (сводных) характеристик;

Анализ и обобщение статистических фактов и обнаружение закономерностей в изучаемых явлениях.

Чтобы охаратеризовать с колличественной стороны любое массовое явление, необходимо сначала собрать информацию о составляющих его элементах. Это и достигается при помощи массового наблюдения, осуществляемого на основе выработанных статистической наукой правил и способов.

Собранные в процессе статистического наблюдения сведения подвергаются в дальнейшем сводке (первичной научной обработке), в процессе которой из всей совокупности обследованных единиц выделяются характерные части (группы). Выделение групп и подгрупп единиц из всей обследованной массы называется в статистике группировкой. Группировка в статистике является основой обработки и анализа собранной информации. Осуществляется она на основе определенных принципов и правил. В процессе обработки статистической информации совокупность обследованных единиц и выделенные ее части на основе применения метода группировок характеризуются системой цифровых показателей: абсолютных и средних величин, относительных величин, показателей динамики и т.д.

Задачи статистики. Большое значение статистики в обществе объясняется тем, что она представляет собой одно из самых основных, одно из наиболее важных средств, с помощью которых хозяйствующий субъект ведет учет в хозяйстве.

Учет является способом систематического измерения и изучения общественных явлений с помощью колличественных методов.

Не всякое изучение колличественных соотношений есть учет. Различные колличественные отношения между явлениями можно представить в виде тех или иных математических формул, и это само по себе еще не будет учетом. Одна из характерных особенностей учета - подсчет отдельных элементов, отдельных единиц, из которых складывается то или иное явление. В учете используются различные математические формулы, но их применение обязательно связано с подсчетом элементов. Учет является средством контроля и мысленного обобщения процес сов общественного развития. Лишь благодоря статистике управляющие органы могут получать всестороннюю характеристику управляемого объекта, будь то национальное хозайство вцелом или отдельные его отрасли или предприятия.

Статистика дает сигналы о неблагополучии в отдельных частях механизма управления, показывая таким образом необходимость обратной связи - управляющих решений. Общие принципы и методы научного познания служат фундаментом для понимания и правильного использования статистической методологии. Итак, основной задачей статистики является сбор, учет, обработка и хранение данных (информации), отображающих ход общественного развития.

Таким образом, статистика выступает важнейшим инструментом познания и использования экономических и других законов общественного развития.

Задачи и объект статистического наблюдения, виды и формы наблюдения

Статистическое наблюдение, или первичный статистический учет, является научной, специально организованной регистрацией признаков каждой единицы совокупности и записью их в определенных документах. Статистическим наблюдением называется планомерный научно организованный сбор или получение массовых сведений о явлениях общественной жизни. В процессе статистического наблюдения получаются статистические данные, необходимые для осуществления познаватльной и контрольно-организаторской функции статистики.

Статистическое наблюдение выступает первым этапом статистического исследования, оно совпадает в основном с первой (чувственной или эмпирической) ступенью процесса познания общественной жизни, является важнейшим специфическим статистическим приемом исследования. Всякое исследование, в т.ч. и статистическое, начинается со сбора фактов, наблюдения; выводы, обобщения как в науке, так и в практике ценны лиш тогда, когда они обоснованы фактами.

К статистическим данным, пригодным для обобщений, предъявляется ряд требований:

Данные должны быть максимально полными, но не отрывочными, случаймо выхваченными;

Данные должны быть абсолютно достоверными и точными;

Данные должны соответствовать принципу единообразия, сопоставимости;

Данные должны соответствовать принципу своевременности (сбор должен быть организован только в строго определенное время, но кроме этого, данные должны быть представлены так же в срочном порядке).

Объектом статистического наблюдения называется та совокупность, о которой должны быть собраны необходимые сведения. Объектом наблюдения может быть, например, совокупность фермерских хозяйств республики (или же какого-либо района), совокупность ВУЗ-ов, совокупность промышленных предприятий и т.д.

Единицей наблюдения называют тот составной элемент объекта наблюдения, который является носителем признаков, подлежащих регистрации. В одном каком- либо наблюдении может быть не одна, а несколько единиц наблюденияТак при переписи населения, например, единицей наблюдения может быть или человек (житель), или семья, или то и другое. Единицы наблюдения, как и объект в целом, обладают, как правило, множеством различных признаков. Все их учесть невозможно. Поэтому необходимо определить какие признаки следует регистрировать в процессе наблюдения.

Перечень признаков, регистрируемых в процессе наблюдения, называют программой статистического наблюдения. Наряду с составлением перечня признаков, включаемых в программу наблюдения, важное значение имеет также точное, ясное и исчерпывающее определение каждого признака. Точная и исчерпывающая формулировка вопросов программы необходима для того, чтобы обеспечить одинаковое их понимание всеми участвующими в наблюдении лицами. В этих целях часто в формулировку вопросов включается так называемый подсказ, т.е. варианты возможных ответов.

Статистическое наблюдение может производится в двух основных формах: в форме отчетности и в форме специально организованных статистических обследований. Специальные статистические обследования освещают моменты, не охватываемые статистической отчетностью, служат средством для проверки и анализа материалов этой отчетности, дают дополнительный материал как для национальнохозяйственного прогнозирования и оперативных мероприятий, так и для познания закономерностей развития экономики.

Для изучения особенностей и закономерностей общественных явлений применяются различные виды и способы сбора статистических сведений. В зависимости от задач исследования и конкретных условий статистическое наблюдение может быть единовременным или текущим. Единовременное наблюдение - запись признаков единиц наблюдения, приуроченная к данному "критическому моменту" времени. Единовременное наблюдение или учет состояния проводится через некоторые периоды времени, охватывает длительно существующую совокупность. Такое наблюдение проводится для определения численности, состава и качественных особенностей совокупности. Программа сбора сведений в этом случае должна быть в основном аналогичной содержанию предшествующих единовременных наблюдений. Текущее наблюдение или текущий учет ведется для определения измерений состояния явления. Единицы наблюдения и их признаки регистрируются в момент возникновения или же в ближайший после этого момент времени.

Материалы единовременного и текущего наблюдений взаимно дополняют друг друга; создается возможность получения данных на любой момент времени или за любой период времени.

Сплошное наблюдение - учет всех без исключения единиц в пределах данной совокупности, например перепись всех видов оборудования или материалов в данном предприятии. Материалы сплошного наблюдения позволяют выделить в составе изучаемой массе единицы качественно однородной группы и определить по каждой группе средние величины по наиболее существенным признакам. Единовременное и текущее наблюдения осуществляются в форме сполошного наблюдения, если необходимо получить сведения об объеме изучаемых явлений.

Организация сплошного наблюдения не всегда возможна и целесообразна, особенно для контроля за качеством продукции. В этом случае сплошное наблюдение приводит к исключению из сферы практического использования массы продукции предприятий. Поэтому необходимо осуществлять несплошное (частичное) наблюдение - учитывать только часть единиц совокупности, по которой составляют представление о характерных особенностях изучаемого явления в целом.

Несплошное наблюдение имеет определенные преимущества по сравнению со сплошным наблюдением:

Требуется значительно меньше издержек труда и средств в связи с уменьшением числа обследуемых единиц;

Данные могут быть собраны в более короткие сроки и по более широкой программе, чтобы в заданных пределах всесторонне раскрыть особенности изучаемой совокупности, провести более глубокое научное исследование;

Данные несплошного наблюдения привлекаются для контроля материалов сплошного наблюдения;

Несплошное наблюдение должно быть репрезентативным (представительным).

Обследуемые единицы отбираются так, чтобы, опираясь на полученные по этим единицам данные, составить правильное представление о явлении в целом.

Поэтому одной из существенных особенностей несплошного наблюдения является организация отбора единиц обследуемой совокупности способами: основного массива, монографическим, анкетным и выборочным наблюдением.

Способ основного массива предусматривает отбор единиц совокупности, преобладающих по изучаемому признаку. Данный способ не обеспечивает отбора единиц, которые представляли бы все части совокупности.

Монографическое наблюдение - детальное описание небольшого числа единиц совокупности. Типическая монография, как один из способов изучения особенностей единиц совокупности, предусматривает отбор из состава всей совокупности качественно однородных единиц одного типа. Собираются сведения по 1-3 единицам с индивидуальными значениями признака, близкими к типичным значениям признака в группе;

К числу недостатков типической монографии относится субъективный выбор единиц наблюдения, когда руководствуются только общим представлением об их характерных особенностях. Кроме того, число отобранных единиц невелико, не соответствуют численности самой группы, и полученные данные не позволяют изучить распределение единиц (состав, долю) в пределах отдельной группы.

Большая уверенность в репрезентативности данных, полученных типической монографией, достигается, если выбор единиц основан на данных ранее выполненных сплошных наблюдений.

Анкетный способ предусматривает раздачу анкет (иногда анкеты публикуют) всем единицам совокупности для специальных обследованний, например с целью изучения регулярности доставки почтовой корреспонденции, мнений по отдельным вопросам. Анкеты заполняются добровольно и поэтому не всегда обеспечивается репрезентативность выборки. Программа анкетного обследования содержит узкий круг вопросов, ответы на которые часто дают только заинтересованные лица.

Большое распространение получает метод интервью, когда опрос ведется путем личного общения по специально разработанной программе. Такой метод широко применяется в социологических исследованиях. Наиболее совершенным с научной точки зрения видом несплошного наблюдения является выборочное наблюдение. Выборочное наблюдение представляет собой такой вид статистического наблюдения, при котором обследованию подвергается некоторая часть единиц изучаемой совокупности, отобранная в определенном строго научном порядке, с целью последущей характеристики всей совокупности.

Сплошное и несплошное статистическое наблюдение осуществляется различными способами: непосредственным наблюдением, опросом и документированной записью.

Источником сведений служит опрос. По способу регистрации фактов опрос имеет разновидности: экспедиционный способ, саморегистрация, корреспондентский способ и документированная запись.

Экспедиционный способ предусматривает сбор сведений на месте возникновения факта. Специальный регистратор производит опрос и сам записывает ответ. Этот способ обеспечивает точную информацию, но требует значительных расходов времени, труда и средств.

Саморегистрация осуществляется с участием специального регистратора на месте сбора сведений. Регистратор только разъясняет порядок ответов на поставленные вопросы в бланке, а ответы даются обычно представите лями организаций и предприятий. Этот способ требует значительных издержек времени и средств, а также привлечения высококлалифицированных статистических работников.

Корреспондентский способ предполагает рассылку статистическими и другими органами управления специально разработанных бланков и инструкций по их заполнению хозяйствующим субъектам или специально выделенным лицам - корреспондентам для изучения определенного вопроса. Сведения поступают в установленные сроки по почте, телеграфом или доставляются нарочным. Способ не требует особых расходов, но качество информации зависит от уровня знаний и степени подготовки корреспондентов.

Документированная запись - основная форма статистического наблюдения является основным источником расчета статистических показателей

Математическая статистика

Математическая статистика — раздел математики, посвященный методам анализа данных, преимущественно вероятностной природы. В зависимости от математической природы конкретных результатов наблюдений статистика математическая делится на статистику чисел, многомерный статистический анализ, анализ функций (процессов) и временных рядов, статистику объектов нечисловой природы.

Статистика (Statistics) - это

Выделяют описательную статистику, теорию оценивания и теорию проверки гипотез.

Описательная статистика есть совокупность эмпирических методов, используемых для визуализации и интерпретации данных (расчет выборочных характеристик, таблицы, диаграммы, графики и т.д.), как правило, не требующих предположений о вероятностной природе данных. Некоторые методы описательной статистики опираются на продвинутую теорию и возможности современных компьютеров. К ним относятся, в частности, кластерный анализ, нацеленный на выделение групп объектов, похожих друг на друга, и многомерное шкалирование, позволяющее наглядно представить объекты на плоскости.

Методы оценивания и проверки гипотез опираются на вероятностные модели происхождения данных. Эти модели делятся на параметрические и непараметрические. В параметрических моделях предполагается, что характеристики изучаемых объектов описываются посредством распределений, зависящих от (одного или нескольких) числовых параметров. Непараметрические модели не связаны со спецификацией параметрического семейства для распределения изучаемых характеристик. В математической статистике оценивают параметры и функции от них, представляющие важные характеристики распределений (например, мат ожидание, медиана, стандартное отклонение, квантили и др.), плотности и функции распределения и пр. Используют точечные и интервальные оценки.

Большой раздел современной математической статистики - статистический последовательный анализ, фундаментальный вклад в создание и развитие которого внес А. Вальд во время Второй мировой войны. В отличие от традиционных (непоследовательных) методов статистического анализа, основанных на случайной выборке фиксированного объема, в последовательном анализе допускается формирование массива наблюдений по одному (или, более общим образом, группами), при этом решение об проведении следующего наблюдения (группы наблюдений) принимается на основе уже накопленного массива наблюдений. Вввиду этого, теория последовательного статистического анализа тесно связана с теорией оптимальной остановки.

В математической статистике есть общая теория проверки гипотез и большое число методов, посвящённых проверке конкретных гипотез. Рассматривают гипотезы о значениях параметров и характеристик, о проверке однородности (то есть о совпадении характеристик или функций распределения в двух выборках), о согласии эмпирической функции распределения с заданной функцией распределения или с параметрическим семейством таких функций, о симметрии распределения и др.

Большое значение имеет раздел математической статистики, связанный с проведением выборочных обследований, со свойствами различных схем организации выборок и построением адекватных методов оценивания и проверки гипотез.

Задачи восстановления зависимостей активно изучаются более 200 лет, с момента разработки К. Гауссом в 1794 г. метода наименьших квадратов.

Разработка методов аппроксимации данных и сокращения размерности описания была начата более 100 лет назад, когда К. Пирсон создал метод главных компонент. Позднее были разработаны факторный анализ и многочисленные нелинейные обобщения.

Различные методы построения (кластер-анализ), анализа и использования (дискриминантный анализ) классификаций (типологий) именуют также методами распознавания образов (с учителем и без), автоматической классификации и др.

В настоящее время компьютеры играют большую роль в математической статистике. Они используются как для расчётов, так и для имитационного моделирования (в частности, в методах размножения выборок и при изучении пригодности асимптотических результатов).

Статистика (Statistics) - это

Теория вероятностей

Неотъемлемой частью математической статистика является такая дисциплина как Теория вероятностей. Теория вероятности - это раздел математики, в частности, математической статистики, в котором изучаются закономерности случайных явлений.

Основным понятием вероятности являктся Событие. Событие может быть невозможное, достоверное или случайное. События могут быть несовместимые.

Статистика (Statistics) - это

Внроятность - это количественная оценка возможности реализации объекта. Это классическое определение. Но есть еще одно определение вероятности , статистическое. Статистическое определение вероятности основывается на эксперементальном подходе к теории и заключается в следующем:

если проводится N испытаний и событие А реализовалось М раз, то относительная частота появления события А есть M/N.

Классическое определение является идиализацией статистического определения вероятности,. Оно основано на умозаключении. Но не бывает идеально одинаковых кубиков, карт, рук. Статистическое определение более прикладное.

Статистика (Statistics) - это

К этой же теме относится еще один очень интересный раздел математики - Теория игр.

Статистика (Statistics) - это

Теория игр - это математический метод оатимального разрешения конфликта между игроками.

Статистика (Statistics) - это

Смысл теории игр проще всего пояснить на «Дилемме заключенного», классическая формулировка которой звучит так:

А теперь представим развитие ситуации, поставив себя на место заключенного А. Если мой подельник молчит, лучше его сдать и выйти на свободу. Если он говорит, то так же лучше все рассказать, и получить всего два года, вместо десяти. Таким образом, если каждый спекулянт выбирает, что лучше для него, оба сдадут друг друга, и получат два года, что не является идеальной ситуацией для обоих. Если бы каждый думал об общем благе, они бы получили всего по пол года.

Типы игр

Кооперативнаянекооперативная игра

Кооперативной игрой является конфликт, в котором спекулянты могут общаться между собой и объединяться в группы для достижения наилучшего результата. Примером кооперативной игры можно считать карточную игру Бридж, где очки каждого спекулянта считаются индивидуально, но выигрывает пара, набравшая наибольшую сумму. Из двух типов игр, некооперативные описывают ситуации в мельчайших деталях и выдают более точные результаты. Кооперативные рассматривают игры в целом. Не смотря на то, что эти два вида противоположны друг другу, вполне возможно объединение предприятий стратегий, которое может принести больше пользы, чем следование какой-либо одной.

С нулевой суммой и с ненулевой суммой

Игрой с нулевой суммой называют игру, в которой выигрыш одного спекулянта равняется проигрышу другого. Например банальный спор: если вы выиграли сумму N, то кто-то эту же сумму N проиграл. В игре же с ненулевой суммой может изменяться общая игры, таким образом принося выгоду одному игроку, не отнимаю ее цену у другого. В качестве примера здесь отлично подойдут шахматы: превращая пешку в ферзя спекулянт А увеличивает общую сумму своих фигур, при этом не отнимая ничего у спекулянта Б. В играх с ненулевой суммой проигрыш одного из спекулянтов не является обязательным условием, хотя такой исход и не исключается.

Параллельные и последовательные

Параллельной является игра, в которой спекулянты делают ходы одновременно, либо ход одного спекулянта неизвестен другому, пока не завершится общий цикл. В последовательной игре каждый спекулянт владеет информацией о предидущем ходе своего оппонента до того, как сделать свой выбор. И совсем не обязательно информации быть полной, что подводит на с кледующему типу.

С полной или неполной информацией

Эти типы являются подвидом последовательных игр, и названия их говорят сами за себя.

Метаигры

Эти игры являются «леммами» теории игр. Они полезны не сами по себе, а в контексте какого-либо конфликата, расширяя его набор правил.

В любом конфликте типы объединяются, определяя таким образом правила игры, будь это кооперативная последовательная игра с нулевой суммой, или метаигра с неполной информацией.

Проблемы практического применения

Безусловно, следует указать и на наличие определенных границ применения аналитического инструментария теории игр. В следующих случаях он может быть использован лишь при условии получения дополнительной информации.

Во-первых, это тот случай, когда у спекулянтов сложились разные представления об игре, в которой они участвуют, или когда они недостаточно информированы о возможностях друг друга. Например, может иметь место неясная информация о платежах конкурента (структуре издержек). Если неполнотой характеризуется не слишком сложная информация, то можно применять опыт подобных случаев с учетом определенных различий.

Во-вторых, теорию игр трудно применять при множестве ситуаций равновесия. Эта проблема может возникнуть даже в ходе простых игр с одновременным выбором стратегических решений.

В-третьих, если ситуация принятия стратегических решений очень сложна, то спекулянты часто не могут выбрать лучшие для себя варианты. Например, на рынок в разные сроки могут вступить несколько предприятий или реакция уже действующих там предприятий может оказаться более сложной, нежели быть агрессивной или дружественной.

Экспериментально доказано, что при расширении игры до десяти и более этапов спекулянты уже не в состоянии пользоваться соответствующими алгоритмами и продолжать игру с равновесными стратегиями.

К сожалению, ситуации реального мира зачастую очень сложны и настолько быстро изменяются, что невозможно точно спрогнозировать, как отреагируют конкуренты на изменение тактики. Тем не менее, теория игр полезна, когда требуется определить наиболее важные и требующие учета факторы в ситуации принятия решений в условиях конкурентной борьбы. Эта информация важна, поскольку позволяет учесть дополнительные переменные или факторы, имеющие возможность повлиять на ситуацию, и тем самым повысить эффективность решения.

Заключение

В заключение следует особо подчеркнуть, что теория игр является очень сложной областью знания. При обращении к ней надо соблюдать известную осторожность и четко знать границы применения. Слишком простые толкования таят в себе скрытую опасность. Анализ и консультации на основе теории игр из-за их сложности рекомендуются лишь для особо важных проблемных областей. Опыт показывает, что использование соответствующего инструментария предпочтительно при принятии однократных, принципиально важных плановых стратегических решений, в том числе при подготовке крупных кооперационных договоров.

Попклярные игры, основанные на статистической вероятности - рулетка, карточные игры, особенно покер, нарды.

Статистика игрока

Математическая статистика, теория вероятностей, теория игр - методы из этих дисциплин широко используются в он-лайн играх для сбора сведений об спекулянтах. Развилась целая сбора информации об спекулянтах наиболее популярных игр, таких как Мир танков (World-of-Tanks), Покер. Часть статистики спекулянта можно увидеть на специальных сайтах совршенно бесплатно.

Всю статистику на интересующего спекулянта или на большую группу спекулянтов можно купить на соответствующих сервисах предоставления статистики.

Сайты для получения статистики на спекулянтов в покер:

Сайт, предоставляющий статистику по MTT - PokerProLabs;

Статистику по кеш играм дает сайт PokerTableRatings. Здесь также можно купить обширные свежие базы с историями рук (майнинг);

Так же статистику по МТТ можно посмотреть на officialpokerrankings.com;

Наверное, один из самых известных сайтов на эту тему sharkscope.com

Понятие "социальная статистика" имеет два толкования: как область науки и как область практической деятельности. Социальная статистика как область науки разрабатывает систему приемов и методов сбора, обработки и анализа числовой информации о социальных явлениях и процессах в обществе. Социальная статистика как область практической деятельности направлена на выполнение органами государственной статистики и другими организациями работы по сбору и обобщению числовых материалов, характеризующих те или иные социальные процессы.

Автономное существование социальной статистики как области науки или как области практической деятельности было бы бессмысленным. Эти области должны и могут развиваться лишь в единстве и взаимосвязи.

Ранние примитивные формы фиксирования информации о различных сторонах жизни общества, государства не имели специально разработанной научно обоснованной методики. По мере усложнения содержания учитываемых данных и по мере возрастания их значимости в управлении государством и экономикой возникала необходимость в более сложных приемах регистрации и обобщения данных. Потребовались специальные меры по обеспечению единообразия и достоверности информации.

Учетно-статистические работы стали самостоятельным видом профессиональной деятельности, и были созданы специальные органы, осуществляющие эти работы в центре и на местах. Научно-методические разработки отделились от практической работы по учету. Стала проводиться подготовка кадров специалистов в области статистики. Из единой прежде статистики выделились самостоятельные отраслиэтой науки: статистика промышленности, статистика сельского хозяйства, статистика населения и т. д. Одной из последних получила "права автономии" социальная статистика.

Социальная статистика отличается от других отраслей статистики не только своими особыми предметом и объектом исследования. Ее своеобразие состоит и в особых каналах получения исходной информации, и в применении специальных приемов обработки и обобщения этой информации, и в особых путях практического использования результатов анализа. Все это подтверждает необходимость выделения социальной статистики в качестве отдельного направления учетно-статистических работ, а также как особого направления научных разработок, в рамках которого решаются теоретико-методологические вопросы социальной статистики.

Социальная статистика, как и любая область науки, связана с другими областями знания различными отношениями. Понимание этих отношений способствует более точному определению предмета, объекта и методологии социальной статистики. Наиболее тесными являются связи социальной статистики с другими отраслями статистики, прежде всего с теорией статистики, разрабатывающей общеметодическую базу для отраслевых статистик. Единые по своей сущности методические приемы конкретизируются и модифицируются применительно к задачам и условиям анализа социальных явлений и процессов. В последующих разделах курса будет показано, насколько своеобразную форму приобретают общеизвестные статистические методы, если они используются в социальной статистике. Нередко арсенал методов исследования, предоставляемых теорией статистики, оказывается недостаточным. В таких случаях социальная статистика заимствует необходимые методы у других отраслей знания - социологии, психологии и др.

Существует полная или частичная общность объекта исследования социальной статистики с объектами ряда наук - демографии, социологии, статистики населения, экономики труда, этнографии, медицинской статистики и др. С ними социальная статистика имеет некоторые точки соприкосновения и в отношении предмета исследования, хотя они выражены значительно слабее общности объектов исследования. В большей мере близость наукможет проявляться в вопросах определения методологии, методики, объекта исследования.

Частичнаяобщность наук исторически обусловлена. Это может быть проявлением "остаточных" связей наук, выделившихся в самостоятельные области знания в процессе дифференциации научных знаний и обособления предмета исследования. Это может быть следствием сближения наук, их интеграции, когда в ранее достаточно далеких друг от друга областях знания при их развитии обнаруживались точки соприкосновения в вопросах методологии, а также в предмете и объекте исследования.

Однако такая общность отнюдь не означает тождественности. Например, и статистика населения, и социальная статистика обращаются к населению как объекту исследования. Вместе с тем если для первой основной интерес представляет все население страны, то для второй отдельные его категории. Статистика населения исследует динамику численности жителей, состав населения, его воспроизводство. Все это вопросы, относящиеся к населению в целом. Социальная же статистика, акцентирующая внимание на различных сторонах условий жизни, должна соответственно обращаться прежде всего к тем группам населения, для которых условия жизни наиболее актуальны и специфичны. Так, вопросы социального обеспечения касаются в первую очередь лиц пенсионного возраста и инвалидов. Программы просвещения и образования адресованы детям школьного возраста и молодежи, программы охраны материнства и детства - молодым семьям и т. д.

Статистика населения традиционно подходит к изучению населения как биологической популяции, а социальная статистика исследует социальные аспекты жизни людей. Заметим, что грань между этими подходами весьма условная: изучая рождаемость, смертность, брачность, разводимость, механическое движение населения (миграцию), нельзя обойтись без анализа социальных факторов.

Статистический анализ явлений и процессов, происходящих в социальной жизни общества, осуществляется с помощью специфических для статистики методов - методов обобщающих показателей, дающих числовое измерение количественных и качественных характеристик объекта, связей между ними, тенденций их изменения. Эти показатели отражают социальную жизнь общества, выступающую как предмет исследования социальной статистики.

Сложная и многогранная по своей природе социальная жизнь общества представляет собой систему отношений разного свойства, разных уровней, разного качества. Будучи системой, эти отношения взаимосвязаны и взаимообусловлены. Их единство проявляется в разнообразных формах: во взаимодействии, в соподчиненности, в противоречивости. Из этого следует, что вычленение отдельных направлений исследования в рамках социальной статистики не более чем условный прием, облегчающий познание. Изолированно взятая статистика жилищных условий населения или статистика бюджетов населения столь же условна. как, например, выделение в самостоятельную область медицины таких специализаций, как дерматология, микробиология, онкология и др.

Подобного рода узкая специализация, позволяя углубить и расширить знания в конкретной области, несет потенциальную опасность того, что окажутся упущенными из поля зрения общие связи и отношений. Первопричины могут быть подменены симптомами, Программы исцеления и оздоровления (и организма каждого отдельного человека в медицине, и организма общества в целом в социальной сфере) будут в таком случае ориентированы на устранение не причин, а лишь последствий неблагополучной ситуации.

Так, замкнувшись на анализе в рамках криминальной статистики, можно упустить главную стратегическую задачу - преодоление причин, порождающих криминогенную ситуацию. Узко понятая криминальная статистика будет давать лишь выводы и рекомендации преимущественно тактического плана - о методах и главных направлениях борьбы с преступностью в текущем периоде. Отсюда вытекает актуальность тенденции интеграции научного знания, так как именно на этом пути сохраняются преимущества дифференциации и нейтрализуются ее слабые стороны,

Наиболее результативен такой подход к определению предмета социальной статистики, при котором одновременно выделяются для анализа отдельные стороны социальной жизни общества и принимаются во внимание их единство и взаимосвязь.

К числу наиболее значимых направлений исследования в социальной статистике относятся: социальная и демографическая структура населения и ее , уровень жизни населения, уровень благосостояния, уровень здоровья населения, культура и образование, моральная статистика, общественное мнение, политическая жизнь. Применительно к каждой области исследования разрабатывается система показателей, определяются источники информации и существуют специфические подходы к использованию статистических материалов в целях регулирования социальной обстановки в стране и регионах. Вместе с тем все эти направления дают в конечном счете единую последовательную и интегрированную информацию о картине социальной жизни, о тенденциях и закономерностях развития общества.

Определяя в общем виде задачи социальной статистики, следует выделить те, которые решаются любой отраслевой статистикой применительно к своему объекту исследования. Такими задачами для социальной статистики являются: систематический анализ ситуации в социальной сфере; анализ важнейших тенденций и закономерностей развития отраслей социальной инфраструктуры: изучение уровня и условий жизни населения:

Оценка степени дифференциации этих характеристик; анализ динамики : прогнозирование наиболее вероятного хода развития на ближайшую и более отдаленную перспективу;

Исследование факторов, под влиянием которых сложилась данная ситуация;

Оценка степени соответствия фактических параметров их нормативным значениям; выяснение соотношения и роли объективных и субъективных факторов; исследование взаимодействия социальных процессов с другими составляющими общественного развития.

Кроме того, существуют особые задачи, присущие именно социальной статистике. Их специфика зависит прежде всего от трудностей, возникающих в практике изучения социальных процессов. К ним относятся следующие.

Преодоление автономности отдельных направлений социальной статистики и обусловленной этим несопоставимости многих статистических показателей; действительное формирование единой взаимосвязанной системы социальной статистики. Недоработки в этой области объясняются не только объективной причиной - резкими различиями в сущности и формах проявления разных социальных процессов, но и некоторыми организационными предпосылками. Сбор социальной информации осуществляется разными подразделениями (секторами, отделами) органов государственной статистики: статистики цен, бюджетов, статистики труда и т. д. Социальные показатели оказываются изначально включенными в разные подсистемы показателей социально-экономической статистики, что накладывает отпечаток на решение ряда методологических вопросов. Вместе с тем влияет и разный "возраст" отдельных показателей социальной статистики: одни показатели используются в практике статистических работ давно и по инерции сохраняется традиционный подход к решению методических вопросов; другие показатели возникли недавно и более ориентированы на современные методологии.

Достижение соответствия ряда статистических показателей оценке сущности социальных явлений и процессов, так как показатели не дают их качественных характеристик. Учитываются лишь отдельные формальные количественные параметры. Например, состояние системы здравоохранения трудно реально оценить, опираясь лишь на данные о числе приходящихся на 1000 человек населения врачей и больничных коек. По мере расширения различных форм медицинской помощи, основанных на коммерческих началах, возрастает качества работы, доступности, разнообразия видов специализированных медицинских учреждений. Все должно найти отражение в статистических показателях.

Интегрирование исследований на макро- и микроуровнях, что позволит более глубоко и полно вскрыть первопричины и механизмы изучаемых процессов. Пока еще социальная статистика ориентирована преимущественно на исследование явлений и процессов на макроуровне, где обнаруживаются конечные результаты процесса. Децентрализация всей системы управления в стране усиливает актуальность информационного обеспечения на региональном уровне.

Разработка показателей, построение моделей, оценка гипотез, дифференцирование для наиболее характерных социально-культурных, социально-этнических, социально-демографических групп населения. Используемые при этом схемы группировок населения следует корректировать по мере того, как происходят сдвиги в составе населения. Действующая система показателей социальной статистики практически нивелирует реально существующую дифференциацию условий жизнедеятельности различных групп населения, системы их ценностных ориентации и т. д. Тенденция возрастания социального расслоения общества усиливает актуальность этого вопроса.

Преодоление существующей несопоставимости показателей социальной статистики и показателей, представленных в других отраслевых статистиках.

Моделирование социально-экономических связей с целью обнаружения механизмов взаимодействия в общественной системе. На макроуровне представлен ряд объективно существующих ограничительных факторов, предопределяющих пределы возможных колебаний социальных показателей в конкретных условиях (без разрушения системы). Это важно учитывать при выработке социальных программ.

Расширение круга показателей статистики мнений. Актуальность этой задачи заключается в том, что важнейшей составляющей социальных процессов выступает психологический фактор. Субъективные личностные оценки факторов и событий предопределяют реакцию населения на них, поведение населения в различных сферах жизнедеятельности.

Проведение специальных мер, компенсирующих по возможности такие слабые стороны многих показателей, как: элементы субъективизма; неточности данных анамнеза (информация о событиях и фактах прошлых лет, получаемая при опросах населения); неполнота учета фактов, о которых люди неохотно дают информацию; отсутствие объективных однозначных критериев и шкал для различного рода оценочных суждений и т. д. Это одно из важных условий построения полноценной системы показателей социальной статистики, повышающее ее достоверность и информационную емкость. Смягчить негативные проявления можно с помощью ряда специальных приемов. Среди них: совместный анализ информации о фактах и мнениях по одному и тому же вопросу; повторное обращение в анкетах к тому же вопросу с некоторым изменением оттенков смысла и редакции; детализация вопроса, т. е. расчленение его на несколько отдельных вопросов с последующим построением интегрального показателя; контрольные вопросы, позволяющие выявить недостоверные ответы, и т. д.

Приведеннымипримерами далеко не исчерпывается перечень актуальных задач совершенствования методологии и методики социальной статистики.

Актуальность исследования социальных проблем определяется уровнем развития социальной инфраструктуры. Так, на середину 80-х гг. в структуре валового внутреннего продукта на долю сферы услуг приходилось: в США - 64%, в Британии - 59, во Франции - 54, в Японии - 54, в Перуанская республика - 49, в Таиланде - 41, в Индии - 34. в СССР - 38, в Марокко -39%1. Приведенные показатели можно рассматривать как общую оценку степени ориентации экономики на удовлетворение потребностей населения и как оценку общего уровня экономического развития.

Производителиуслуг дифференцированы по формам собственности, принципам организации работ, размерам, отраслевой специализации; имеются бесприбыльные некоммерческие организации, к которым относятся благотворительные организации, органы самоуправления населения в микрорайонах и др.

Специфика объектов социальной статистики предопределяет и своеобразие используемых методических приемов. Многие характеристики не имеют числового выражения. Эти атрибутивные признаки накладывают свои ограничения на решение методических вопросов.

Поведениенаселения как приобретателя услуг и участника социальных процессов имеет ту существенную особенность, что наряду с объективными факторами оно детерминировано субъективным фактором - сознанием. Индивидуальное, групповое и общественное сознание вырабатывает особые системы ценностей, социальные нормы, иерархию приоритетов в сфере пот "тления. Измерение влияния субъективных факторов представляет особые трудности, и статистика обращается к методикам, выработанным социологией и психологией. В связи с большой трудоемкостью таких работ они выполняются лишь периодически и как выборочные исследования.

В рамках государственной статистики в нашей стране в порядке текущего учета в основном измеряется объем предоставляемых населению услуг. Качественные особенности потребления, его тенденции и факторы не поддаются, как правило, учету на массовом уровне. Поэтому актуальные и острые социальные проблемы в статистических данных обычно зафиксированы лишь как симптомы, причины которых не раскрыты.

Систематическое предоставление информации по названным вопросам региональным и центральным органам власти для своевременного принятия мер по стабилизации обстановки, предупреждению возможных кризисов и обострении - актуальная задача статистики.

Для социальной статистики характерна множественность объектов исследования. Их можно подразделить на два типа.

Первый и основной тип объектов составляют потребители услуг, материальных и духовных ценностей, информации. Они представлены индивидуальными и групповыми объектами. Индивидуальный объект - человек (население как совокупность индивидов). Это также все население и отдельные его категории в зависимости от исследуемого социального процесса. Коллективный объект - группа лиц, совместно осуществляющая потребление, совместно участвующая в социальном процессе. Такими объектами являются: семья, трудовой коллектив, садовое товарищество, гаражный кооператив и др.

Второй тип объектов охватывает лиц, организации, структуры, предоставляющие населению услуги, организующие тот или иной социальный процесс. Их деятельность определяет объем и качество предоставленных услуг и ценностей. Производство и потребление услуг, ценностей, информации составляют две взаимосвязанные стороны процесса. Этим предопределяется целесообразность их параллельного исследования. Так, жилищная проблема может быть раскрыта, если информация получена по разным видам объектов: семьям, где система показателей характеризует жилищные условия и их динамику, иорганизациям, формирующим рынок недвижимого имущества. К ним относятся: строительные организации, различные жилищные отделы и комиссии в составе местных органов управления, разнообразные посреднические конторы и фирмы по обмену, купле, продаже, найму жилья.

В отдельных случаях оба типа объектов представлены в единстве - когда, например, семьи сами своими силами осуществляют строительство жилого дома для себя. Однако подобная ситуация носит эпизодический характер, так как строительство дома - единовременное событие, приобретателем же жилья семья является постоянно, т. е. доминирует один аспект.

Четкое определение объекта исследования важно потому, что этот вопрос выступает как исходный на стадии сбора информации, а также на стадии ее обработки - группировки, классификации, построения системы показателей. Множественность объектов требует особенно тщательного подхода к исследованию, решению методических вопросов. Но это лишь одно из проявлений специфики объектов анализа в социальной статистике. Имеются и другие не менее важные особенности, присущие главным образом социальной статистике и сравнительно слабо выраженные, например. при изучении чисто экономических процессов.

В сфере производства в качестве единиц совокупности представлены предприятия, отличающиеся территориальной закрепленностью, не подверженные быстрым, частым и радикальным изменениям. Единицам совокупности, а социальной статистике, если рассматривать объекты первого типа (потребителей), присущи противоположные свойства. Население отличается большой территориальной подвижностью, поэтому затрудняется сбор информации. Дело усугубляется тем, что далеко не всякая смена места жительства отражается в данных документального учета. Рождаемость и смертность непрерывно меняют состав населения каждой территории. Каждый человек, каждая семья достаточно часто меняют свои демографические и социально-экономические показатели. В результате оказывается затруднительным регулярно следить за всеми изменениями. Лишь переписи населения один раз в десять лет (в пять лет) позволяют получить наиболее важные сведения о населении. Однако и они не в полной мере способны удовлетворить потребности социальной статистики в информации о структуре и качественных характеристиках объекта исследования.

Такая сложная ситуация нередко приводит к тому, что приходится оперировать преимущественно общими показателями потребления на уровне страны и отдельных регионов. Отсутствуют в большинстве своем показатели качества потребления по разным категориям семей, по различным социально-экономическим, демографическим и этническим группам населения. В последующих главах на это будет обращено внимание. Здесь же ограничимся лишь отдельными иллюстрациями. Так, обеспеченность населения транспортными услугами в городах определяется только такими сводными показателями, как: наличный подвижной состав по видам транспорта, общий объем пассажироперевозок. Медицинская статистика дает информацию о числе обращений за медицинской помощью, числе госпитализированных больных, числе лиц, состоящих на диспансерном учете по видам заболеваний. Все эти данные относятся к населению в целом при полной анонимности конкретных социальных и демографических сведений о тех лицах, которые представили данные.

Лишь отчасти информации компенсируется тем, что учет некоторых данных осуществляется в выборочном порядке. Наиболее ценны в этом отношении материалы бюджетной статистики. Проводятся некоторые единовременные обследования по ряду проблем социальной статистики. Как правило, в подобных работах содержатся обстоятельные характеристики потребителей, их дифференциация по условиям и уровням потребления. Слабой стороной этого источника информации является то обстоятельство, что не все проблемы могут быть изучены по материалам, не всегда обеспечивается достаточная регулярность проведения таких работ, не все территории охвачены обследованиями. региональные органы управления и отраслевые ведомства по своей инициативе и своими силами, за счет своих средств часто предпринимают социальные исследования (обычно в форме договоренности на их проведение с научными учреждениями) по наиболее актуальным прикладным вопросам.

Чтобы не ошибитса при принятии решений при распределении ресурсов и обеспечить должную адресность различных практических мер, требуется оперативная и конкретная информация, которую заинтересованные субъекты получают, проводя сбор необходимых статистических данных по инициативе отдельных ведомств.

Статистика (Statistics) - это

Обществу и органам управления необходимо видеть, какие цели социального развития должны выдвигаться в тот или иной , достигаются ли они или нет. Для этого нужна публикация данных по основным социальным индикаторам. В нашей стране такие данные содержат прежде всего статистические сборники, издаваемые местными и центральным (Госкомстатом Российской Федерации) органами государственной статистики. Это статистический ежегодник " в 200Х году", специализированные статистические сборники для регионов и Российской Федерации в целом. Статистическая информация о социальных процессах содержится в журналах "Вопросы статистики" (ежемесячный), "Социологические исследования" (ежеквартальный), "Социология и общество" (ежеквартальный). Американская статистическая издает ежегодник "Известия о социальной статистике"(Proceeding on Social statistics): в Англии с 1970 г. ежегодно издается сборник "Социальные тенденции" (Social Trends). Всего в мире существует как минимум 30 подобных изданий. Публикации социальных индикаторов по странам мира осуществляются международными организациями: организацией Объединенных Наций, Евро союзом , Мировым банком.

Статистика интервальных данных

Перспективное и быстро развивающееся направление последних лет - математическая статистика интервальных данных. Речь идет о развитии методов математической статистики в ситуации, когда статистические данные - не числа, а интервалы, в частности, порожденные наложением ошибок измерения на значения случайных величин. Полученные результаты отражены, в частности, в выступлениях на проведенной в "Заводской лаборатории" дискуссии и в докладах международной конференции ИНТЕРВАЛ-92.

Статистика интервальных данных идейно связана с интервальной математикой, в которой в роли чисел выступают интервалы. Это направление математики является дальнейшим развитием всем известных правил приближенных вычислений, посвященных выражению погрешностей суммы, разности, произведения, частного через погрешности тех чисел, над которыми осуществляются перечисленные операции. Как видно из докладов, к настоящему времени удалось решить, в частности, ряд задач теории интервальных дифференциальных уравнений, в которых коэффициенты, начальные условия и решения описываются с помощью интервалов.

Ведущая научная школа в области статистики интервальных данных - это школа проф.А.П.Вощинина, активно работающая с конца 70-х годов. Полученные результаты отражены в ряде монографий, статей, докладов, диссертаций. В частности, изучены проблемы регрессионного анализа, планирования эксперимента, сравнения альтернатив и принятия решений в условиях интервальной неопределенности.

Рассмотрим другое направление в статистике интервальных данных, которое также представляется перспективным. В нем развиваются асимптотические методы статистического анализа интервальных данных при больших объемах выборок и малых погрешностях измерений. В отличие от классической математической статистики, сначала устремляется к бесконечности объем выборки и только потом - уменьшаются до нуля погрешности. В частности, с помощью такой асимптотики были сформулированы правила выбора метода оценивания параметров гамма-распределения в ГОСТ 11.011-83.

В развитие идей, сформулированных в, разработана общая схема исследования, включающая расчет нотны (максимально возможного отклонения статистики, вызванного интервальностью исходных данных) и рационального объема выборки (превышение которого не дает существенного повышения точности оценивания). Она применена к оцениванию мат ожидания , дисперсии, коэффициента вариации, параметров гамма-распределения и характеристик аддитивных статистик, при проверке гипотез о параметрах нормального распределения, в т.ч. с помощью критерия Стьюдента, а также гипотезы однородности с помощью критерия Смирнова. Разработаны подходы к рассмотрению интервальных данных в основных постановках регрессионного, дискриминантного и кластерного анализов. В частности, изучено влияние погрешностей измерений и наблюдений на свойства алгоритмов регрессионного анализа, разработаны способы расчета нотн и рациональных объемов выборок, введены и исследованы новые понятия многомерных и асимптотических нотн, доказаны соответствующие предельные теоремы. Начата разработка интервального дискриминантного анализа, в частности, рассмотрено влияние интервальности данных на введенный нами показатель качества классификации. Изучено асимптотическое поведение оценок метода моментов и оценок максимального правдоподобия (а также более общих - оценок минимального контраста), проведено асимптотическое сравнение этих методов в случае интервальных данных. Найдены общие условия, при которых, в отличие от классической математической статистики, метод моментов дает более точные оценки, чем метод максимального правдоподобия, в которой приведены также ссылки на другие публикации, относящиеся к рассматриваемому направлению в статистике интервальных данных).

Как показала, в частности, международная ИНТЕРВАЛ-92, в области асимптотической математической статистики интервальных данных российская наука имеет мировой приоритет. Развертывание работ по рассматриваемой тематике позволит закрепить этот приоритет, получить теоретические результаты, основополагающие в новой области математической статистики и необходимые для обоснованного статистического анализа почти всех типов данных. Со временем во все виды статистического программного обеспечения должны быть включены алгоритмы интервальной статистики, "параллельные" обычно используемым алгоритмам прикладной математической статистики. Это позволит в явном виде учесть наличие погрешностей у результатов наблюдений, сблизить позиции метрологов и статистиков.

Основные идеи статистики объектов нечисловой природы

В чем принципиальная новизна нечисловой статистики? Для классической математической статистики характерна операция сложения. При расчете выборочных характеристик распределения (выборочное среднее арифметическое, выборочная дисперсия и др.), в регрессионном анализе и других областях этой научной дисциплины постоянно используются суммы. Математический аппарат - законы больших чисел, Центральная предельная теорема и другие теоремы - нацелены на изучение сумм. В нечисловой же статистике нельзя использовать операцию сложения, поскольку элементы выборки лежат в пространствах, где нет операции сложения. Методы обработки нечисловых данных основаны на принципиально ином математическом аппарате - на применении различных расстояний в пространствах объектов нечисловой природы.

Кратко рассмотрим несколько идей, развиваемых в статистике объектов нечисловой природы для данных, лежащих в пространствах произвольного вида. Решаются классические задачи описания данных, оценивания, проверки гипотез - но для неклассических данных, а потому неклассическими методами.

Первой обсудим проблему определения средних величин. В рамках репрезентативной теории измерений удается указать вид средних величин, соответствующих тем или иным шкалам измерения. В классической математической статистике средние величины вводят с помощью операций сложения (выборочное среднее арифметическое, мат. ожидание) или упорядочения (выборочная и теоретическая медианы). В пространствах произвольной природы средние значения нельзя определить с помощью операций сложения или упорядочения. Теоретические и эмпирические средние приходится вводить как решения экстремальных задач. Для теоретического среднего это - задача минимизации мат. ожидания (в классическом смысле) расстояния от случайного элемента со значениями в рассматриваемом пространстве до фиксированной точки этого пространства (минимизируется указанная функция от этой точки). Для эмпирического среднего мат ожидание берется по эмпирическому распределению, т.е. берется сумма расстояний от некоторой точки до элементов выборки и затем минимизируется по этой точке. При этом как эмпирическое, так и теоретическое средние как решения экстремальных задач могут быть не единственным элементом пространства, а состоять из множества таких элементов, которое может оказаться и пустым. Тем не менее удалось сформулировать и доказать законы больших чисел для средних величин, определенных указанным образом, т.е. установить сходимость эмпирических средних к теоретическим.

Оказалось, что методы доказательства законов больших чисел допускают существенно более широкую область применения, чем та, для которой они были разработаны. А именно, удалось изучить асимптотику решений экстремальных статистических задач, к которым, как известно, сводится большинство постановок прикладной статистики. В частности, кроме законов больших чисел установлена и состоятельность оценок минимального контраста, в том числе оценок максимального правдоподобия и робастных оценок. К настоящему времени подобные оценки изучены также и в интервальной статистике.

В статистике в пространствах произвольной природы большую роль играют непараметрические оценки плотности, используемые, в частности, в различных алгоритмах регрессионного, дискриминантного, кластерного анализов. В нечисловой статистике предложен и изучен ряд типов непараметрических оценок плотности в пространствах произвольной природы, в частности, доказана их состоятельность, изучена скорость сходимости и установлен примечательный факт совпадения наилучшей скорости сходимости в произвольном случае с той, которая имеет быть в классической теории для числовых случайных величин.

Дискриминантный, кластерный, регрессионный анализы в пространствах произвольной природы основаны либо на параметрической теории - и тогда применяется подход, связанный с асимптотикой решения экстремальных статистических задач - либо на непараметрической теории - и тогда используются алгоритмы на основе непараметрических оценок плотности.

Для проверки гипотез могут быть использованы статистики интегрального типа, в частности, типа омега-квадрат. Любопытно, что предельная теория таких статистик, построенная первоначально в классической постановке, приобрела естественный (завершенный, изящный) вид именно для пространств произвольного вида, поскольку при этом удалось провести рассуждения, опираясь на базовые математические соотношения, а не на те частные (с общей точки зрения), что были связаны с конечномерным пространством.

Представляют интерес результаты, связанные с конкретными областями статистики объектов нечисловой природы, в частности, со статистикой нечетких множеств, со случайными множествами (следует отметить, что теория нечетких множеств в определенном смысле сводится к теории случайных множеств, с непараметрической теорией парных сравнений, с аксиоматическим введением метрик в конкретных пространствах объектов нечисловой природы.

Для анализа нечисловых, в частности, экспертных данных весьма важны методы классификации. С другой стороны, наиболее естественно ставить и решать задачи классификации, основанные на использовании расстояний или показателей различия, в рамках статистики объектов нечисловой природы. Это касается как распознавания образов с учителем (другими словами, дискриминантного анализа), так и распознавания образов без учителя (т.е. кластерного анализа).

Статистические методы анализа нечисловых данных особенно хорошо приспособлены для применения в экономике, социологии и экспертных оценках, поскольку в этих областях от 50% до 90% данных являются нечисловими.

Статистика рабочей силы

Статистика рабочей силы изучает состав и численность рабочей силы. В сфере материального производства рабочая сила разделяется на персонал, занятый в основной деятельности компании, и персонал не основной деятельности.

Рабочие группируются по профессиям, по степени механизации труда и по квалификации. Основной показатель квалификации - это тарифный разряд либо тарифный коэффициент. Средний уровень квалификации определяется средним тарифным разрядом, исчисляемым как средняя арифметическая разрядов, взвешенная по численности либо по проценту рабочих:

где Р - тарифные разряды; Т - численность (%) рабочих с данным разрядом.

Все категории численности определяются на определенную дату, но для почти всех экономических расчетов следует знать среднюю численность работников - среднесписочную, среднеявочную и среднюю практически работавших.

К категориям численности рабочих и служащих относятся списочная и явочная численность, число практически работавших. В списочную численность входят все работники компании, принятые на срок один и поболее дней. Явочное число включает работни-ков, явившихся на работу, также находящихся в ко-мандировках и занятых на остальных предприятиях по нарядам собственной организации.

Среднесписочная численность определяется последующими методами. Среднесписочная численность за квартал, полугодие и год определяется как средняя арифметиче-ская из среднемесячных чисел:

Ежели известна списпочная численность на даты через однообразные интервалы времени, то среднеспи-сочная численность находится по формуле средней хронологической:

Т = Сумма среднемесячных чисел работни-ков / Число месяцев периода.

где № - 1- число характеристик; Т1 - численность на первую дату, Т2, Т3 - на остальные даты.

Наиболее точные результаты дают три формулы:

Среднеявочная численность работников определяется по формуле:

Средняя численность фактически работавших исчисляется формулой:

Источники и ссылки

socio.msu.ru - Электронная библиотека социологического факультета МГУ им.Ломоносова

stathelp.ru- статистическая помощь

ecsocman.edu.ru- Общая теория статистики - общественная наука, различный характер

chaliev.narod.ru - персональный сайт к.э.н. Чалиева А.А.

ru.wikipedia.org - энциклопедия он-лайн

s-university.ru/ - сайт Университета Синергия

habrahabr.ru - новостной журнал IT-тематики

statwot.ru - серис для спекулянтов WoT

forum.pokerom.ru - форум о покере

gks.ru официальный сайт Росстат

Большая медицинская энциклопедия

СТАТИСТИКА - самая точная из всех лженаук. Джин Ко Статистика может доказать что угодно, даже правду. Ноэл Мойнихан Статистика есть наука о том, как, не умея мыслить и понимать, заставить делать это цифры. Василий Ключевский Статистика все равно что купальник … Сводная энциклопедия афоризмов

СТАТИСТИКА - (греч. statizein доказывать). Наука, имеющая целью показание нравственных и материальных сил народа, состояние его в данную пору, источники и размеры земледельческого и промышленного производств и т. п., на основании цифровых данных. Словарь… … Словарь иностранных слов русского языка

СТАТИСТИКА - СТАТИСТИКА, статистики, мн. нет, жен. (от англ. statistics, букв. сведения о государстве, с лат.). 1. Наука, изучающая количественные изменения в развитии человеческого общества и народного хозяйства. Промышленная статистика. Статистика… … Толковый словарь Ушакова

Статистика - (немецкое Statistik, от итальянского stato государство), 1) собирание, обработка, анализ и публикация количественной информации о различных сферах жизни общества (экономика, культура, мораль и др.). 2) Отрасль знаний, в которой излагаются общие… … Иллюстрированный энциклопедический словарь

СТАТИСТИКА - (нем. Statistik от итал. stato государство),1) вид практической деятельности, направленной на собирание, обработку, анализ и публикацию статистической информации, характеризующей количественные закономерности жизни общества во всем ее… … Большой Энциклопедический словарь

Статистика - по страницамСтатей1843Страниц (Все страницы в вики, включая страницы обсуждения, перенаправления и прочее.)15 540Загружено файлов153Статистика правокЧисло правок с момента установки Народной бухгалтерской энциклопедии94 902Среднее число правок на … Бухгалтерская энциклопедия

Статистика - (statistics) 1. Одно из направлений математики, связанное со сбором, классификацией и представлением информации в числовом виде. Статистика базируется на том предположении, что если группа достаточно велика, то ее поведение, в отличие от… … Словарь бизнес-терминов

СТАТИСТИКА - СТАТИСТИКА, наука о сборе и классификации цифровых данных. Статистика может быть описательной (суммирующей полученные данные) или дедуктивной (основанной на выводимых логическим путем заключениях о некоем количестве сведений, о котором судят на… … Научно-технический энциклопедический словарь

СТАТИСТИКА - (от лат. status – состояние) наука, изучающая количественные показатели развития общественного производства и общества, их соотношения и изменения в сфере хозяйственной, государственной и социальной жизни, а также в области биологии, физики и т.… … Философская энциклопедия Подробнее

Wir verwenden Cookies für die beste Präsentation unserer Website. Wenn Sie diese Website weiterhin nutzen, stimmen Sie dem zu. OK

Термин «статистика» - один из самых емких. Так, он может обозначать отдельную отрасль науки. Что изучает статистика?

Рассмотреть данный вопрос предлагается в следующих аспектах:

Статистика как отрасль науки

Статистика - это отрасль науки, в которой исследуются и разрабатываются методы эффективного сбора, анализа и интерпретации различных типов информации. Ее особенность - в приоритете задействования количественных подходов.

Статистика как отрасль науки включает в себя несколько различных дисциплин. Исследуем основные.

Важнейшую роль в данной отрасли науки играет теория статистики. В рамках исследований, которые проводят ученые, осуществляющие деятельность в этой сфере, разрабатываются методы и подходы к решению тех или иных задач, формируются и обсуждаются дискуссионные моменты, вырабатываются концептуальные основы активностей в других дисциплинах, формирующих статистику как отрасль науки.

Математическая статистика (часто рассматриваемая в едином контексте с теорией вероятности) - сфера, в которой исследуются закономерности, характеризующие те или иные количественные показатели и их распределение. Математика может объяснить, что означает некая совокупность или последовательность цифр, полученных в ходе сбора данных.

Экономическая статистика важна с точки зрения адаптации отмеченной выше теории, а также математических методов к практически значимым для жизни человека сферам. Данная дисциплина отвечает за формирование механизмов, благодаря которым соответствующие подходы и концепции способны становиться полезными для экономики, социума, государства.

Стоит отметить, что студент вуза, постигая предмет «Статистика», изучает, как правило, в первую очередь три отмеченные сферы рассматриваемой отрасли науки. В зависимости от его учебной специализации дальнейшее освоение соответствующей дисциплины может предполагать более узкие исследования, адаптированные к пониманию роли статистики в конкретной сфере, а также анализ наиболее эффективных подходов к внедрению результатов изысканий в практику.

Объект и предмет статистических исследований

Роль статистики, ее значимость наблюдаются в способности данной отрасли науки разрешать, прежде всего, актуальные проблемы развития общества. Таким образом, основным объектом рассматриваемых исследований может быть социум - как среда, в которой осуществляются коммуникации людей, сообществ, политических и хозяйствующих субъектов.
В свою очередь, предмет статистической науки - это изучение совокупностей количественных показателей, характеризующих ту или иную сферу общественных активностей, а также закономерностей, выявляемых на основе соотношения цифр, которые имеют отношение к подобным процессам.

Статистика, исследуя большие числа, помогает человеку выявлять ключевые факторы, влияющие на развитие общества, и отсеивать второстепенные. Рассмотрим для примера полусерьезный, но весьма показательный для понимания социальной значимости статистики сценарий.

Представим, что районная газета города Промышленска выпустила заметку о закрытии местного завода по производству газотурбинных двигателей и увольнении 2 тыс. работников. Через некоторое время местные СМИ в соседнем городе - Сталелитейске - сообщили об остановке местных цехов по производству горячекатаных металлических конструкций. Информация по обоим случаям попала в федеральные СМИ и вызвала широкий общественный резонанс. По всей стране начали распространяться лозунги вида «Хватит терпеть развал промышленности!», «Долой нерадивых министров!», стали формироваться радикальные протестные группы, призывающие «безотлагательно сменить экономическую власть в стране».

В ответ на это Министерство хозяйственного развития выпустило в самой массовой национальной газете - «Аргументация по факту» - статистические выкладки, подтверждающие, что в структуре ВВП страны за прошедшие несколько кварталов производство газотурбинных двигателей выросло на 20 %, а в сфере выпуска горячекатаных металлоконструкций - на ошеломляющие 45 %. Закрытие же заводов в Промышленске и Сталелитейске власти объяснили передислокацией основных производств холдинга ОАО «Рудники нации», владеющего соответствующими региональными фабриками, ближе к крупнейшим импортерам, азиатским корпорациям «Нихао Коммьюникейшнз» и «Аригато Индастриз».

Протестные настроения утихли, а через некоторое время в Промышленске и Сталелитейске открылись новые цеха - по сборке тракторов и выплавке рельс соответственно. Рабочие в обоих городах вновь трудоустроились, а их зарплата оказалась в полтора раза больше, чем на предыдущих заводах.

Получается, что именно благодаря статистике и ее методам сбора информации, касающейся положения дел в промышленности, государству удалось избежать масштабных социальных протестов с непредсказуемыми перспективами.

Предмет статистики может быть тесно связан с ее отраслевой разновидностью. Так, если говорить о промышленном производстве - его организация предполагает работу менеджмента фирмы с большим количеством цифр и их последующую интерпретацию. В этом случае предмет статистики способен быть более узким, чем в случае со сферой социально-экономического развития. Здесь речь зачастую идет о процессах на локальном хозяйственном уровне. Однако практическая значимость статистики и тогда может быть весьма ощутимой.

Предположим, что по итогам финансового года на фабриках «Молот» и «Сплав», входящих в холдинг ОАО «Силовые рельсы», выпускающих один и тот же вид продукции (тепловозы) и имеющих одинаковую численность штата, сильно разошлись производственные показатели: «Молот» оказался эффективнее «Сплава», собрав на 30 % больше тепловозов.

Руководству «Сплава» был объявлен строгий выговор и дано задание: выровняться в следующем году с показателями «Молота». Топ-менеджеры соответствующей фабрики осуществили всесторонний статистический анализ производственных процессов и выявили, что в цехах, в которых сотрудники приходят работать в полторы смены, тепловозы собираются быстрее, чем в подразделениях, где присутствует 2 группы специалистов - те, что заняты полный день, и те, что работают на полставки. В результате было принято решение оптимизировать кадровый состав цехов второго типа, и производственные показатели фабрики «Сплав» значительно выросли.

Методы статистики

Итак, мы рассмотрели некоторые теоретические аспекты такой отрасли науки, как статистика, определили механизмы, посредством которых соответствующие научные подходы способны приобретать практическую значимость. Но наше небольшое исследование будет неполным, если мы не изучим основные методы, используемые в статистике.

Прежде всего, мы можем проанализировать основные критерии их классификации. Так, принято выделять общие методы, которые допустимо применять в любой сфере исследований, а есть те, что адаптированы к конкретным отраслям. Рассмотрим некоторые примеры тех и других подробнее.

К общим методам статистики относят:

• сбор первичных данных;
• сводку и обработку информации;
• интерпретацию результатов.

Отмеченная совокупность методов может быть использована практически в любой отрасли экономики и социума. Их задействование предполагает внедрение в практику всех тех основных закономерностей, которые теория статистики изучает на уровне различных исследований.

В свою очередь, к узкоспециализированным методам допустимо отнести компьютерные технологии статистических вычислений. Это может быть семплирование или, например, бутстреппинг, которые возможно применять благодаря мощности современных ПК. Задействование соответствующих подходов зачастую практикуется в промышленном моделировании, программировании - в целом в тех отраслях, где речь идет об использовании высокоточных технологий и где нужна исключительная достоверность статистических интерпретаций.

Таким образом, изучаемая научная дисциплина предполагает, с одной стороны, выработку теоретических концепций, способных быть полезными в той ли иной отрасли хозяйства или при решении актуальных задач развития общества, с другой - выявление оптимальных методов, посредством которых определяемые на уровне теории подходы будут с наибольшей эффективностью задействованы на практике.

Статистика - это ряды цифр, которые характеризуют различные стороны жизни государства.

Статистика - это род практической деятельности людей цель которой сбор, обработка и анализ информации.

Статистика - это наука, разрабатывающая статистическую методологию т.е. набор приемов и способов сбора, обработки и анализа информации.

Таким образом, статистика - это общетеоретическая наука (комплекс научных дисциплин), которая изучает количественную сторону качественно определенных массовых социально-экономических явлений и процессов, иэ состав, распределение, размещение в пространстве, движение во времени выявляя действующие взаимозависимости и закономерности в конкретных условиях места и времени.

Объектом изучения статистики являетсяобщество , протекающие в нём процессы и закономерности развития.

Статистика как наука представляет собой целостную систему научных дисциплин:

Общая теория статистики - разрабатывает теорию статистического исследования, являющуюся методологической основой остальных отраслей статистики.

Социально-экономическая статистика(Макроэкономическая статистика). Использует методы общей теории статистики, изучает количественную сторону социально-экономических явлений и процессов на уровне национальной экономики.

Математическая статистика и теория вероятности. Изучает случайные величины, законы их распределени.

Международная статистика. Предетом международной статистики является количественная сторона явлений и процессов зарубежных стран и международных организаций.

Отраслевые статистики. Предетом изучения является количественная сторона деятельности различных отраслей экономики (Статистика промышленности, сельского хозяйства).

Общая теория статистики открывает курс изучения статистических дисциплин. Она является основополагающей дисциплиной для изучения отраслевых стастик, создаёт фундамент для усвоения и применения статистических методов анализа.

Общая теория статистики является наукой о наиболее общих принципах и методахстатистического исследованиясоциально-экономических явлений и решает другие общественные вопросы. Она разрабатывает систему категорий, рассматриваетметоды сбора,обобщения и анализастатистических данных.

Общая теория статистики - методологическая основа всех отраслевых статистик.

При изложении основ теории статистики предполагается изучить следующие вопросы:

предмет, методы и задачи статистики и ее связь с экономической теориейи некоторыми другими смежными дисциплинами;

система статистических показателей и классификаций, используемых в экономической статистике, их содержание и область применения, взаимосвязи между показателями и классификациями статистики;

наиболее важные направления статистического анализа, основанного на данных экономики и финансов;

основные источники первичных данных и основы формирования статистической базы.

Предмет статистики - размеры и количественные соотношения качественно определенных социально-экономических явлений, закономерности их связи и развития в конкретных условиях места и времени.

Предмет статистики (статистика изучает):

Массовые общественные явления и их динамику при помощи статистических показателей. Требование массовости обусловлено действием закона больших чисел - при большом количестве наблюдений, действия случайных признаков взаимопогашаются. (численность населения, количество произведенной продукции)

Количественные и качественные явления (Цифровое освещение событий общества).

Количественную сторону общественных явлений в неразрывной связи с их качественным содержанием, наблюдает процесс перехода количественных изменений в качественные (закономерности).

Развитие явления во времени (динамику)

Этапы и методы статистического исследования:

1. Сбор первичной статистической информации. На данном этапе применяется метод массовых наблюдений, основанный на законе больших чисел.

2. Сводка статистических данных. Данные подвергаются систематизации и группировке. Важный метод, применяемый в ней, является метод группировок. Группировки имеют принципиальное значение потому, что они позволяют выделить однородные совокупности, разделить их на группы и подгруппы по существенным признакам и тем самым дать общую характеристику всего объекта. На этой стадии переходят от описания отдельных единиц к описанию их групп и объектов в целом по средствам подсчета итогов, вычисления обобщающих показателей в виде средних величин.

3. Анализ и обобщение статистических фактов, и обнаружение закономерностей в изучении явлений. Выводы и сам анализ излагаются, как правило, текстом и сопровождаются графическими и табличными иллюстрациями. Применяется весь арсенал методов, имеющихся в статистике.

Предмет, объект и метод статистического исследования.

Органы государственной статистики и информационная база статистических данных.

Федеральная служба государственной статистики (Росстат, ранее Госкомстат) является федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим функции по формированию официальной статистической информации о социальном, экономическом, демографическом и экологическом положении страны (далее - статистическая информация), а также функции по контролю и надзору в области государственной статистической деятельности на территории Российской Федерации.

Основными функциями Федеральной службы государственной статистики являются:

представление в установленном порядке статистической информации гражданам, Президенту Российской Федерации, Правительству Российской Федерации, Федеральному Собранию Российской Федерации, органам государственной власти, средствам массовой информации, другим организациям, в том числе международным;

разработка и совершенствование научно-обоснованной официальной статистической методологии для проведения статистических наблюдений и формирования статистических показателей, обеспечение соответствия указанной методологии международным стандартам;

разработка и совершенствование системы статистических показателей, характеризующих состояние экономики и социальной сферы;

сбор статистической отчетности и формирование на её основе официальной статистической информации;

контроль за выполнением организациями и гражданами, осуществляющими предпринимательскую деятельность без образования юридического лица, законодательства Российской Федерации в области государственной статистики;

развитие информационной системы государственной статистики, обеспечение её совместимости и взаимодействия с другими государственными информационными системами;

обеспечение хранения государственных информационных ресурсов и защиты конфиденциальной и отнесенной к государственной тайне статистической информации;

реализация обязательств Российской Федерации, вытекающих из членства в международных организациях и участия в международных договорах, осуществление международного сотрудничества в области статистики.

Цель, задачи и объекты статистического наблюдения.

Любое экономико-статистическое исследование начинается со статистического наблюдения. Статистическое наблюдениеСтатистическое наблюдение - это предварительная стадия статистического исследования, которая представляет собой планомерный, научно организованный учет (сбор) первичных статистических данных о массовых социально-экономических явлениях и процессах.

Цель программы статистического наблюдения - получение достоверной информации для выявления закономерностей развития явлений и процессов социально-экономической жизни.

Объект наблюдения - определенная статистическая совокупность, в которой происходят исследуемые социально-экономические явления и процессы (отдельные граждане, население, предприятия, имущество, природные ресурсы).

Каждый объект наблюдения состоит из отдельных элементов - единиц наблюдения, которые являются носителями признаков, подлежащих регистрации.

Единица наблюдения - первичный элемент программы статистического наблюдения. Так например, объктом при переписи населения является совокупность всех жителей страны, а единицей наблюдения - каждый отдельный человек.

Программа статистического наблюдения - перечень признаков регистрируемых в процессе наблюдения. Это перечень вопросов, на которые должны быть получены достоверные ответы по каждой единице наблюдения.

Главная задача статистического наблюдения - получение достоверных статистических данных о процессах, происходящих в экономике и социальной сфере страны. В процессе наблюдения по­лучают статистические данные, необходимые для осуществления познавательной и контрольно-организаторской функции статистики.

Статистическое исследование начинается со сбора первичного материала. Этот материал в зависимости от целей и содержания статистической работы может быть разнообразен по своему содержанию и способам получения.

Требования, предъявляемые к статистическим данным в процессе наблюдения:

1) данные должны быть максимально полными;

2) данные должны быть абсолютно достоверными и точными;

3) данные должны соответствовать принципу единообразия, сопоставимости;

4) данные должны соответствовать принципу своевременности.

Этапы проведения статистического наблюдения:

1) подготовка наблюдения;

2) проведение массового сбора данных;

3) подготовка данных к автоматизированной обработке;

4) разработка предложений по совершенствованию статистического наблюдения.

Подготовка наблюдения определяет:

1) цели и объект наблюдения;

2) состав признаков, подлежащих регистрации;

3) разработку и тиражирование документов для сбора данных;

4) выбор отчетной единицы и единицы, относительно которой будет проводиться наблюдение;

5) метод, средства получения и контроля данных;

6) круг исполнителей и их инструктаж;

7) календарный план работы и сроки выполнения отдельных видов работ.

5.Формы, виды и способы статистического наблюдения.

Статистическая отчетность

Основная форма статистического наблюдения, которая заключается в получении статистическими органами данных от единиц наблюдения. Данные поступают в органы статистики от предприятий и организаций в виде обязательных отчетов об их деятельности. Отчётные документы утверждаются Министерством финансов РФ и Госкомстатом РФ. Методы и формы организации статистической отчетности дифференцируются применительно к различным типам предприятий и формам предпринимательства. Основными формами ответности являются бухгалтерский балансиотчет о прибылях и убытках.

Специально организованное наблюдение

Заключается в получении данных, которые в силу тех или иных причин не вошли в отчетность или для проверки данных отчетности. Представляет собой сбор данных посредством переписей и единовременных учетов.

Регистровое наблюдение

Основано на ведении статистического регистра, с помощью которого осуществляется непрерывный статистический учет за долговременными процессами, имеющими фиксированное начало, стадию развития и фиксированное окончание.

Формы статистического исследования	Виды проведения статистических наблюдений			Способы получения статистической информации
	по времени регистрации данных	по полноте охвата единиц совокупности
Статистическая отчетность	Текущее наблюдение	Сплошное наблюдение	Непосредственное наблюдение
Специально организованное наблюдение: перепись единовременный учет	Прерывное наблюдение: Единовременное наблюдение Периодическое наблюдение	Несплошное наблюдение: выборочное Монографическое наблюдение метод основного массива метод моментных наблюдений	Документальный
Регистровое наблюдение			экспедиционный способ способ саморегистрации корреспондентский способ Анкетный способ Явочный способ

Виды статистического наблюдения

Статистические наблюдения подразделяются на виды по следующим признакам:

по времени регистрации данных;

по полноте охвата единиц совокупности;

Виды статистического наблюдения по времени регистрации:

Текущее (непрерывное) наблюдение - проводится для изучения текущих явлений и процессов. Регистрация фактов осуществляется по мере их свершения. (регистрация семейных браков и разводов)

Прерывное наблюдение - проводится по мере необходимости, при этом допускаются временные разрывы в регистрации данных:

 Периодическое наблюдение - проводится через сравнительно равные интервалы времени (перепись населения).

 Единовременное наблюдение - осуществляется без соблюдения строгой периодичности его проведения.

По полноте охвата единиц совокупности различают следующие виды статистического наблюдения:

Сплошное наблюдение - представляет собой сбор и получение информации обо всех единицах изучаемой совокупности. Характеризуется высокими материальными и трудовыми затратами, недостаточной оперативностью информации. Применяется при переписи населения, при сборе данных в форме отчетности, охватывающей крупные и средние предприятия разных форм собственности.

Несплошное наблюдение - основано на принципе случайного отбора единиц изучаемой совокупности, при этом в выборочной совокупности должны быть представлены все типы единиц, имеющихся в совокупности. Имеет ряд преимущств перед сплошным наблюдением: сокращение временных и денежных затрат.

Несплошное наблюдение подразделяется на:

Выборочное наблюдение - основано на случайном отборе единиц, которые подвергаются наблюдению.

Монографическое наблюдение - заключается в обследовании отдельных единиц совокупности, характеризующихся редкими качественными свойствами. Пример монографического наблюдения: характеристика работы отдельных предприятий, для выявления недостатков в работе или тенденций развития.

Метод основного массива - состоит в изучении самых существенных, наиболее крупных единиц совокупности, имеющих по основному признаку наибольший удельный вес в изучаемой совокупности.

Метод моментных наблюдений - заключается в проведении наблюдений через случайные или постоянные интервалы времени с отметками о состоянии исследуемого объекта в тот или иной момент времени.

Способы статистического наблюдения

Способы получения статистической информации:

Непосредственное статистическое наблюдение - наблюдение, при котором сами регистраторы путем непосредственного замера, взвешивания, подсчета устанавливают факт подлежащий регистрации.

Документальное наблюдение - основано на использовании различного рода документов учетного характера. Включает в себя отчетный способ наблюдения - при котором предприятия представляют статистические отчеты о своей деятельности в строго обязательном порядке.

Опрос - заключается в получении необходимой информации непосредственно от респондента.

Существуют следующие виды опроса:

Экспедиционный - регистраторы получают необходимую информацию от опрашиваемых лиц и сами фиксируют ее в формулярах.

Способ саморегистрации - формуляры заполняются самими респондентами, регистраторы только раздают бланки и объясняют правила их заполнения.

Корреспондентский - сведения в соответствующие органы сообщает штат добровольных корреспондентов.

Анкетный - сбор информации осуществляется в виде анкет, представляющих собой специальные вопросники, удобен в случаях, когда не требуется высокая точность результатов.

Явочный - заключается в предоставлении сведений в соответствующие органы в явочном порядке.

6.Точность статистического наблюдения и виды его ошибок.

Точность статистического наблюдения - это степень соответствия величины какого-либо показателя, определенной по материалам статистического наблюдения, действительной его величине.

Информация, полученная в ходе статистического наблюдения может не отвечать действительности, а расчетные значения показателей не соответствовать фактическим значениям.

Расхождение между расчетным значением и фактическим называется ошибкой наблюдения .

В зависимости от причин возникновения различают ошибки регистрации и ошибки репрезентативности . Ошибки регистрации характерны как для сплошного, так и для несплошного наблюдения, а ошибки репрезентативности - только для несплошного наблюдения. Ошибки регистрации, как и ошибки репрезентативности, могут быть случайными и систематическими .

Ошибки регистрации - представляют собой отклонения между значением показателя, полученного в ходе статистического наблюдения, и его фактическим значением. Ошибки регистрации бывают случайными (результат действий случайных факторов - перепутаны строки например) и систематическими (проявляются постоянно).

Ошибки репрезентативности - возникают, когда отобранная совокупность недостаточно точно воспроизводит исходную совокупность. Характерны для несплошного наблюдения и заключаются в отклонении величины показателя исследуемой части совокупности от его величины в генеральной совокупности.

Случайные ошибки - являются результатом действия случайных факторов.

Систематические ошибки - всегда имеют одинаковую направленность к увеличению или уменьшению показателя по каждой единице наблюдения, вследствие чего значение показателя по совокупности в целом будет включать накопленную ошибку.

Способы контроля:

Счетный (арифметический) - проверка правильности арифметического расчета.

Логический - основан на смысловой взаимосвязи между признаками.

7.Основное содержание и программа статистической сводки.

Статистическая сводка является следующим после статистического наблюденияэтапом статистической работы. Её задача заключается в том, чтобы привести собранную информацию и материалы в определенный порядок, систематизировать и на этой основе дать сводную характеристику всей изучаемойсовокупности.

Статистическая сводка - комплекс последовательных операций по первичной обработке данных с целью выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению. Это научно-организованная обработка материаловнаблюдения, включающая подсчет групповых и общих итогов, систематизацию, группировку данных и составлениетаблиц.

Виды сводки

Различают простую и сложную сводку:

При простой сводке производится подсчет общих итогов по изучаемойсовокупности.

При сложной сводке производится группировка единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по всей совокупности, и представление результатов группировки в видестатистических таблиц.

Сводка называется децентрализованной если единое руководство работой осуществляется из центра, а непосредственная работа проводится на местах (обычно используется при обработке статистической отчетности). Если же сбор и обработка данных проводится в одном месте, то сводка называетсяцентрализованной . Централизованная сводка обычно используется для обработки материалов единовременных статистических обследований.

Проведению статистической сводки и группировки предшествует разработка программы статистического наблюдения, состоящая из нескольких этапов: выбор группировочного признака, разработка системы статистических показателей.

Статистическая сводка должна проводиться по определенной программе и плану.

Сводка состоит из следующих этапов:

Выбор группировочного признака;

Определение порядка формирования групп;

Разработка системы статистических показателей для характеристики отдельных групп и совокупности в целом;

Разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.

Сводка статистических материалов осуществляется на основе научно разработанной программы.

Программа статистической сводки включает: выбор группировочных признаков; определение порядка формирования групп; перечень показателей, которые надо подсчитать для характеристики групп и объекта в целом; дифференциацию территориальных границ, в которых надо произвести разработку материала (область, край, республика и т.п.); степень детализации ведомственной подчиненности, в пределах которой должны быть сведены материалы.

Содержание программы сводки определяется теми задачами, которые поставлены перед данным конкретным исследованием. Так, сводка данных уголовно-правовой статистики должна дать все материалы, которые нужны как федеральным правоохранительным органам и органам юстиции (МВД России, прокуратуре РФ, Верховному Суду РФ, Минюсту России), так и их структурам в субъектах Федерации для определения количественно-качественных параметров правонарушений и эффективного управления процессом поддержания в стране режима законности.

8.Виды статистических группировок и принципы их построения.

Понятие и виды группировки

Чаще всего простые итоговые сводки не удовлетворяют исследователя, так как они дают слишком общие представления об изучаемом явлении. Поэтому статистический материал подвергается группировке.

Группировка - это метод, при котором вся исследуемая совокупность разделяется на группы по какому-то существенномупризнаку. Например, группировка предприятий по формам собственности или группировка населения по размеру среднедушевого дохода.

Группировка создаёт основу для последующей сводки и анализа данных.

Третий этап статистического исследования состоит в том, что с помощью обобщающих обобщающих статистических показателей: относительныхисредних величин,показателей вариациии динамики,экономических индексов, а также с помощью табличного и графического методов осуществляется анализ полученных данных.

Группировка статистических данных

Группировка - это метод, при котором всяисследуемая совокупностьразделяется на группы по какому-то существенному признаку.

Признак, по которому осуществляется группировка называется группировочным признаком или основанием группировки.

Группировка представляет собой способ подразделения рассматриваемой совокупности данных на однородные по изучаемым признакам группы. Это делается с целью изучения структуры этой совокупности либо взаимосвязей между отдельными элементами этой совокупности. С помощью группировки можно выявить влияние отдельных единиц на средние итоговые показатели. Так, например, группировка рабочих данной организации по уровнюпроизводительности трудаиспользуется с целью выявления влияния высокой производительности труда отдельных рабочих на среднюю производительность по организации и для определения резерва, кроющегося в повышении производительности труда всех рабочих до уровня передовых рабочих.

Как будет показано в статьях данного сайта, наибольшее распространение в экономическом анализе имеет группировка по факторам, связанным:

с трудовыми ресурсами, т.е. с живым трудом;

со средствами труда, т.е. с основными производственными фондами;

с предметами труда, т.е. сматериальными ресурсами.

Эти три группы факторов оказывают влияние на объем продукции, выпускаемой даннойорганизацией.

Виды группировок

Выбор группировочного признака зависит от цели данной группировки и предварительного экономического анализа явления.

В зависимости от степени сложности массового явления и задач анализа - группировки могут производится по одному или нескольким признакам:

Если производится группировка только по одному признаку, то она называется простой .

Если по двум и более признакам, то такая группировка называется сложной или комбинационной .

В зависимости от решаемых задач различают типологические, структурные и аналитические группировки:

Типологическая группировка - представляет собой разделение исследуемой совокупности на однородные группы. (группировка предприятий по формам собственности)

Структурная группировка - группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-то варьирующему признаку. (группировка населения по уровню дохода). Анализ статистических данных структурных группировок, взятых за ряд периодов показывает изменение структуры изучаемых явлений, то есть структурные сдвиги.

Аналитическая (факторная) группировка - позволяет выявить взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками. (группировка банков по сумме уставного капитала, величине активов и балансовой прибыли)

В процессе проведения экономического анализа, как правило, применяются два основных вида группировок:структурные и аналитические .

Структурные группировки используются с целью исследования состава и структуры совокупности данных, а также с целью изучения тех изменений в этой совокупности, которые имеют место в соответствии с выбранным изменяющимся признаком.

Аналитические же группировки используются для исследования взаимных связей, существующих между показателями, характеризующими рассматриваемую совокупность данных. В этих условиях один из показателей является обобщающим, результативным, а другие показатели рассматриваются как факторы, влияющие на обобщающий показатель.

Принципы построения группировок

1. Выбор группировочного признака

В зависимости от вида группировочных признаков различают группировки по количественным и качественным (атрибутивным) признакам.

2. Определение числа групп:

Если в основании группировки атрибутивный (качественный) признак, то количество групп равняется количеству значений этого признака

Если в основании группировки лежит количественный признак, то число групп определяют по формуле Стерджесса :

Получаем следующее соотношение:

3. Выбор интервала группировки:

Интервал группировки - это значение варьирующего признака, лежащее в определенных пределах. Нижняя граница интервала - это значение наименьшего признака в интервале. Верхняя граница - это наибольшее значение в интервале.

Величина интервала - это разница между верхней и нижней границами.

Интервалы группировок могут быть равными и неравными. Равные интервалы применяются в тех случаях, когда значение количественного признака внутри совокупности изменяется равномерно.

Величина равных интервалов определяется по формуле:

Правила округления интервалов:

Если интервал имеет один знак ДО запятой, то полученное значение округляется до десятых (0,88 = 0,9; 8,715 = 8,7)

Если величина интервала имеет два знака ДО запятой, то полученное значение округляется до целых (11,11 = 11; 29,98 = 30)

Если интервал трех, четырех и более значимое число, то интервал принимают кратным 50 или 100

Интервалы бывают открытые и закрытые. Закрытым считается интервал, в котором есть и нижняя и верхняя границы, в противном случае интервал считается открытым. При решении задач неизвестную границу открытого интервала определяют по величине смежного с ним интервала.

Классификация

От группировок следует отличать классификацию. Классификация является основой группировок.

Классификацией называется систематизированное распределение явлений и объектов на определенные группы, классы, разряды на основании их сходства и различия. Отличительной чертой классификации является то, что в основу ее кладется качественный признак.

Пример . Распределение предприятий по региона по величине розничного товарооборота в текущем году.

Если заранее не задано число групп , то для определения количества групп можно использовать формулу Стерджесса:

где - чило единиц совокупности.

Величину интервала определяют по следующей формуле:

Результаты представим в табличной форме.

Вторичная группировка

На практике иногда приходится пользоваться уже имеющимися группировками, которые могут быть несопоставимы из-за неодинаковых границ интервалов или различного количества выделяемых групп. Для приведения таких группировок к сопоставимому виду используется метод вторичной группировки.

Вторичная группировка заключается в образовании новых групп на основе ранее произведенной группировки.

Во вторичной группировке применяются два способа образования новых групп:

Первый способ состоит в укреплении первоначальных интервалов. Это наиболее простой и распространенный способ вторичной группировки.

Второй способ называется методом долевой перегруппировки и состоит в том, что за каждой группой закрепляется определенная доля единиц совокупности.

Пример 1

Имеется группировка сотрудников двух управлений одного из банков по размеру месячной заработной платы.

№ группы	Валютное управление			Кредитное управление
	Размер заработной платы,	Численность сотрудни	Размер заработной платы,		Численность сотрудников, чел.
	150 и более

Данные группировки сотрудников являются несопоставимыми, так как в приведенных группировках различные интервалы группировки и неодинаковое количество образованных групп.

Произведем вторичную группировку способом укрупнения интервалов:

№ группы	Размер заработной платы,	Валютное управление		Кредитное управление
		Численность сотрудников		Численность сотрудников
			В % к итогу		В % к итогу

При вторичной группировки способом долевой перегруппировки устанавливаем новые интервалы распределения работников по размеру месячнойзаработной платы, при этом за каждым интервалом закрепляем определенную долю единиц совокупности:

№ группы	Размер заработной платы,	Валютное управление			Кредитное управление
		Численность сотрудников			Численность сотрудников
			В % к итогу			В % к итогу
	150 и более

9.Построение интервального вариационного ряда.

Если изучаемая случайная величина является непрерывной, то ранжирование и группировка наблюдаемых значений зачастую не позволяют выделить характерные черты варьирования ее значений. Это объясняется тем, что отдельные значения случайной величины могут как угодно мало отличаться друг от друга и поэтому в совокупности наблюдаемых данных одинаковые значения величины могут встречаться редко, а частоты вариантов мало отличаются друг от друга.

Нецелесообразно также построение дискретного ряда для дискретной случайной величины, число возможных значений которой велико. В подобных случаях следует строитьинтервальный вариационный ряд распределения.

Для построения такого ряда весь интервал варьирования наблюдаемых значений случайной величины разбивают на ряд частичных интервалов и подсчитывают частоту попадания значений величины в каждый частичный интервал.

Интервальным вариационным рядом называют упорядоченную совокупность интервалов варьирования значений случайной величины с соответствующими частотами или относительными частотами попаданий в каждый из них значений величины.

Для построения интервального ряда необходимо:

определить величину частичных интервалов;

определить ширину интервалов;

установить для каждого интервала его верхнюю инижнюю границы ;

сгруппировать результаты наблюдении.

1 . Вопрос о выборе числа и ширины интервалов группировки приходится решать в каждом конкретном случае исходя изцелей исследования,объема выборки истепени варьирования признака в выборке.

Приблизительно число интервалов k можно оценить исходя только из объема выборкиn одним из следующих способов:

по формуле Стержеса :k = 1 + 3,32·lg n ;

с помощью таблицы 1.

Таблица 1

2 . Обычно предпочтительны интервалы одинаковой ширины. Для определения ширины интерваловh вычисляют:

размах варьирования R - значений выборки:R = x max - x min ,

где x max иx min - максимальная и минимальная варианты выборки;

ширину каждого из интервалов h определяют по следующей формуле:h = R/k .

3 .Нижняя граница первого интервалаx h1 выбирается так, чтобы минимальная варианта выборкиx min попадала примерно в середину этого интервала:x h1 = x min - 0,5·h .

Промежуточные интервалы получают прибавляя к концу предыдущего интервала длину частичного интервалаh :

x hi = x hi-1 +h .

Построение шкалы интервалов на основе вычисления границ интервалов продолжается до тех пор, пока величина x hi удовлетворяет соотношению:

x hi < x max + 0,5·h .

4 . В соответствии со шкалой интервалов производится группирование значений признака - для каждого частичного интервала вычисляется сумма частотn i вариант, попавших вi -й интервал. При этом в интервал включают значения случайной величины, большие или равные нижней границе и меньшие верхней границы интервала.

10.Виды статистических рядов распределения.

Статистические ряды распределения являются одним из наиболее важных элементов статистики. Они представляют собой составную часть метода статистических сводок и группировок, но по сути ни одно из статистических исследований невозможно произвести, не представив первоначально полученную в результате статистического наблюдения информацию в виде статистических рядов распределения.

Первичные данные обрабатываются в целях получения обобщенных характеристик изучаемого явления по роду существенных признаков для дальнейшего осуществления анализа и прогнозирования; производится сводка и группировка; статистические данные оформляются с помощью рядов распределения в таблицы, в результате чего информация представляется в наглядном рационально изложенном виде, удобном для использования и дальнейшего исследования; строятся различного рода графики для наиболее наглядного восприятия и анализ информации. На основе статистических рядов распределения вычисляются основные величины статистических исследований: индексы, коэффициенты; абсолютные, относительные, средние величины и т.д., с помощью которых можно проводить прогнозирование, как конечный итог статистических исследований.

Таким образом статистические ряды распределения являются базисным методом для любого статистического анализа. Понимание данного метода и навыки его использования необходимы для проведения статистических исследований.

[редактировать]

ПОНЯТИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ РЯДОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ И ИХ ВИДЫ.

Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюдения оформляются в виде статистических рядов распределения. Статистические ряды распределения представляют собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по группировочному (варьирующему) признаку. Они характеризуют состав (структуру) изучаемого явления, позволяют судить об однородности совокупности, границах ее изменения, закономерностях развития наблюдаемого объекта.

В зависимости от признака статистические ряды распределения делятся на следующие:

Атрибутивные (качественные);

Вариационные (количественные)

Дискретные;

Интервальные.

Вариационные ряды строятся на основе количественного группировочного признака. При этом вариационные ряды по способу построения бывают дискретными (прерывными) и интервальными (непрерывными). Дискретный ряд распределения - ряд, который основан на прерывной вариации признака, т.е. в котором значение признака выражено целым числом (тарифный разряд рабочих, число касс в магазине, число раскрытых преступлений и т.д.).

Интервальный ряд распределения - ряд, базирующийся на непрерывно изменяющемся значении признака, имеющего любые (в том числе и дробные) количественные выражения, т.е. значение признаков таких рядах задается в виде интервала.

Вариационные ряды состоят из двух элементов: вариант и частот.

Варианта - это отдельное значение варьируемого признака, которое он принимает в ряду распределения. Частота - это численность отдельных вариант или каждой группы вариационного ряда. Частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к итогу, называются частостями. Сумма частот составляет объем ряда распределения.

11.Графическое представление рядов распределения.

Ряд распределения - представляет собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку.

В зависимости от признака, положенного в основу образования ряда распределения различают атрибутивные и вариационные ряды распределения:

Атрибутивными - называют ряды распределения, построенные по качественными признакам.

Ряды распределения, построенные в порядке возрастания или убывания значений количественного признака называютсявариационными .

Вариационный ряд распределения состоит из двух столбцов:

В первом столбце приводятся количественные значения варьирующегося признака, которые называются вариантами и обозначаются. Дискретная варианта - выражается целым числом. Интервальная варианта находится в пределах от и до. В зависимости от типа варианты можно построить дискретный или интервальный вариационный ряд. Во втором столбце содержитсяколичество конкретных вариант , выраженное через частоты или частости:

Частоты - это абсолютные числа, показывающие столько раз в совокупности встречается данное значение признака, которые обозначают. Сумма всех частот равна должна быть равна численности единиц всей совокупности.

Частости () - это частоты выраженные в процентах к итогу. Сумма всех частостей выраженных в процентах должна быть равна 100% в долях единице.

Графическое изображение рядов распределения

Наглядно ряды распределения представляются при помощи графических изображений.

Ряды распределения изображаются в виде:

Полигона

Гистограммы

Кумуляты

Полигон

При построении полигона на горизонтальной оси (ось абсцисс) откладывают значения варьирующего признака, а на вертикальной оси (ось ординат) - частоты или частости.

Полигон на рис. 6.1 построен по данным микропереписи населения России в 1994 г.

Статистика

Статистика

Методология статистики. Понятие статистических данных и статистического наблюдения.

Статистическая методология – система приёмов и методов, направленных на изучение количественных закономерностей, проявляющихся в структуре, динамике и взаимосвязях социально-экономических явлений.

Статистическое исследование состоит из трёх стадий:

1. Статистическое наблюдение;

2. Первичная обработка, сводка и группировка результатов наблюдения;

3. Анализ полученных сводных материалов.

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

1) Статистическое наблюдение – научно организованный сбор сведений об изучаемых социально-экономических процессах или явлениях. Полученные данные являются исходным материалом для выполнения последующих этапов статистического исследования. Эти данные необходимо обработать определённым образом. Такая обработка является следующей стадией статистического исследования.

2) Сводка исходных данных для получения обобщающих характеристик исследуемого процесса или явления. Результаты статистической сводки и группировки излагаются в виде статистических таблиц.

3) Статистический анализ – заключительная стадия статистического исследования. В его процессе исследуется структура, динамика и взаимосвязи общественных явлений и процессов. Выделяют следующие основные этапы анализа:

· Констатация фактов и их оценка;

· Установление характерных черт и причин явления;

· Сопоставление явления с другими явлениями;

· Формулирование гипотез, выводов и предположений;

· Статистическая проверка выдвинутых гипотез с помощью специальных статистических показателей.

Общая теория статистики – наука о наиболее общих принципах, правилах и законах цифрового освещения социально-экономических явлений. Она является методологической основой всех отраслей статистики.

Статистические данные – совокупность количественных характеристик социально-экономических явлений и процессов, полученных в результате статистического наблюдения, их обработки или соответствующих расчетов.

Статистическое наблюдение – это массовое, планомерное, научно организованное наблюдение за явлениями социальной и экономической жизни, которое заключается в регистрации отобранных признаков у каждой единицы совокупности. Процесс статистического наблюдения включает следующие этапы:

1. Подготовка наблюдения. На этой стадии решаются научно-методологические (определение цели и объекта наблюдения, состава признаков, подлежащих регистрации; разработка документов для сбора данных; выбор отчетной единицы и единицы, относительно которой будет проводиться наблюдение, а также методов, средств и времени получения данных и т.д.) и организационные вопросы (определение состава органов, проводящих наблюдение; подбор и подготовка кадров для проведения наблюдения; составление календарного плана работ по подготовке, проведению и обработке материалов наблюдения; тиражирование документов для сбора данных и др.).
2. Проведение массового сбора данных.
3. Разработка предложений по совершенствованию статистического наблюдения.

3/ Программно-методологические и организационные вопросы статистического наблюдения.

Программно-методологические вопросы определяют цели и объекты наблюдения, признаки, подлежащие регистрации, разрабатываются документы для сбора данных, определяются методы и средства получения данных и другое.

Организационные вопросы подразумевают следующие виды работ: подбор и подготовка кадров; составление календарного плана работ по подготовке и проведению статистического наблюдения; обрабатываются материалы, которые будут использованы в статистического наблюдении.

Цель наблюдения – получение достоверной информации для выявления зависимостей развития явлений и процессов.

Объект наблюдения – некоторая статистическая совокупность, в которой проистекают исследуемые социально-экономические явления и процессы.

Для определения объекта необходимо определить границы изучаемой совокупности, для чего следует указать важнейшие признаки, отличающие его от других схожих совокупностей. Каждый объект состоит из отдельных элементов, т.е. единиц наблюдения, которые являются носителем признаков, подлежащих регистрации.

Отчетная единица – это субъект, от которого поступают данные об единице наблюдения.

Программа наблюдения – это перечень признаков (вопросов), подлежащих регистрации в процессе наблюдения.

Статистический формуляр – это документ единого образца, содержащий программу и результаты наблюдения. Примером могут быть переписной лист, опросный план, анкета и др. При этом различают две системы статистического формуляра:

1) Индивидуальный (карточный), который предусматривает запись ответов на вопросы только об одной единице наблюдения.

2) Списочный предусматривает ответы на вопросы о нескольких единицах наблюдения.

Выбор времени, когда будет проводиться наблюдение, заключается в решении двух вопросов:

– установлении критического момента (даты) или интервала времени.

– определение срока или периода наблюдения.

Критический момент (дата) – конкретный день года, час дня, по состоянию на который должна быть проведена регистрация признаков по каждой единице исследуемой совокупности.

Срок (период) наблюдения – это время, в течение которого происходит заполнение статистических формуляров, т.е. время, необходимое для проведения массового сбора данных.

Абсолютные показатели

Абсолютные показатели отражают физические размеры изучаемых статистикой процессов и явлений, а именно их массу, площадь, объем, протяженность, временные характеристики. Всегда являются именованными числами. Выражаются в натуральных, стоимостных или трудовых единицах измерения.

Натуральные единицы – тонны, километры, литры, баррели, штуки.

Условно-натуральные единицы используются когда какой-либо продукт имеет несколько разновидностей и общий объем можно определить только исходя из общего для всех разновидностей потребительского свойства. Перевод в условные единицы осуществляется на основе специальных коэффициентов, рассчитываемых как отношение потребительских свойств отдельных разновидностей продукта к эталонному значению.

Стоимостные единицы измерения дают денежную оценку социально-экономическим явлениям (стоимость ВВП). Трудовые единицы измерения позволяют учитывать общие затраты труда на предприятии и трудоемкость отдельных операций технологического процесса (чел-дни, чел-часы).

Индивидуальные абсолютные показатели получают непосредственно в процессе статистического наблюдения как результат интересующего количественного признака.

Сводные объемные абсолютные показатели получают в результате сводки и группировки индивидуальных значений.

Относительные показатели

Относительный показатель – результат деления одного абсолютного показателя на другой и выражает соотношение между количественными характеристиками социально-экономических явлений.

Без относительных показателей невозможно измерить интенсивность развития изучаемого явления во времени, оценить уровень развития одного явления на фоне других, взаимосвязанных с ним явлений, осуществить пространственно-территориальные сравнения.

При расчете относительного показателя абсолютный показатель, находящийся в числителе получаемого отношения, называется текущим или сравниваемым , а показатель, находящийся в знаменателе, называется базой сравнения или основой .

Относительные показатели могут выражаться в коэффициентах, процентах, промилле, продецимилле, а могут быть именованными значениями. Проценты используются в тех случаях, когда сравниваемый абсолютный показатель превосходит базисный не более, чем в 2-3 раза. Если же превосходство больше, то используется коэффициент.

Выделяют следующие виды относительных показателей .

1. Относительный показатель динамики (ОПД) – отношение уровня исследуемого процесса или явления за данный период времени и уровня этого же явления в прошлом. ОПД измеряется в процентах, либо выражается в виде коэффициента.

2. Данная величина показывает во сколько раз текущий уровень больше базисного или какую долю от базисного составляет. Если ОПД выражен кратным отношением, то он представляет собой коэффициент роста. При умножении этого коэффициента на 100 получают темп роста.

3. Относительный показатель плана (ОПП) – отношение планируемого уровня показателя к уже достигнутому показателю в прошлом. ОПП, также как и ОПД, выражается в процентах или в виде коэффициента.

4. Относительный показатель реализации плана (ОПРП) – отношение фактически достигнутого уровня к запланированному уровню показателя. ОПРП также выражается в процентах или в виде коэффициента.

5. Относительный показатель структуры (ОПС) – соотношение структурных частей изучаемого объекта и определяется отношением показателя, характеризующего часть совокупности к показателю, характеризующему всю совокупность. ОПС выражается в долях единицах или в процентах.

6. Относительный показатель координации (ОПК) – соотношение разных частей, принадлежащих одному объекту.

7. Относительный показатель сравнения (ОПСр) – соотношение одноименных абсолютных показателей, характеризующих разные объекты.

8. Относительный показатель интенсивности (ОПИИ) характеризует степень распространения изучаемого процесса или явления в присущей ему среде и определяется отношением показателя, характеризующего явление к показателю, характеризующему среду распространения этого явления. ОПИ измеряются в процентах, промилле, продецимилле. Данный показатель исчисляется, когда абсолютная величина оказывается недостаточной для формулировки обоснованных выводов о масштабах явления. Разновидностью ОПИИ являются показатели уровня экономического развития , характеризующие производство ВВП на душу населения, товарооборот на душу населения и т.д. Показатели уровня экономического развития являются именованными величинами и измеряются в рублях на душу и т.д.

Структурные средние

Характеристиками структуры совокупности являются следующие структурные средние:

1. Мода (Mo) – величина признака, наиболее часто встречающаяся в совокупности, т.е. имеющая наибольшую численность в ряду распределения.

мода определяется визуально.

визуально можно определить только интервал, в котором заключена мода, который называется модальным интервалом. Мода будет равна:

2. Медиана (Me) – значение признака, приходящееся на середину ранжированного ряда, т.е. делящее ряд распределения на две равные части.

а) В дискретном ряду распределения определяется номер медианы по формуле:

Номер медианы показывает то значение показателя, которое и является медианой.

б) В интервальном ряду распределения медиана рассчитывается по следующей формуле:

Понятие статистики как науки. Предмет статистики. Основные категории статистики

Статистика – одна из общественных наук, имеющая целью сбор, упорядочивание, анализ и сопоставление числового представления фактов, относящихся к самым разнообразным массовым явлениям. Это учение о системе показателей, т.е. количественных характеристик, дающих, дающих всестороннее представление об общественных явлениях, о народном хозяйстве в целом и отдельных его отраслях. Статистика – это эффективное орудие, инструмент познания, используемый в естественных и общественных науках для установления тех специфических закономерностей, которые действуют в конкретных массовых явлениях, изучаемых данной наукой.

Статистика – это также одна из форм практической деятельности людей, цель которой – сбор, обработка и анализ массовых данных о тех или иных явлениях.

Предмет статистики - количественная сторона качественно определённых массовых социально-экономических явлений и процессов, их структура и распределение, размещение в пространстве, движение во времени. Статистика также выявляет действующие количественные зависимости, тенденции и закономерности развития явлений, причём в конкретных условиях места и времени. Статистикой называют также различного рода числовые данные, характеризующие различные стороны жизни государства: политические отношения, культуру, население, производство и т.д.

· Признак – это конкретное свойство единиц совокупности. Признаки классифицируются по характеру (на качественные (атрибутивные) и количественные)

· Статистический показатель – количественная оценка социально-экономических явлений и процессов в конкретных условиях места и времени.

· Статистическая закономерность – объективная закономерность сложного массового процесса, она является формой проявления причинной связи.

· Статистическая совокупность – это множество явлений, имеющих один или несколько общих признаков и отличающихся между собой по значениям других признаков.

· Единица совокупности - каждое отдельное явление, подлежащее статистическому изучению.

· Вариация – различные значения признака у единицы совокупности (разброс значения), наличие вариаций предполагает наличие статистической науки.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Контрольная работа

по дисциплине Статистика

Студентки 1 курса

102 группы

Медведева Кристина Сергеевна

преподаватель: Пальмина Тамара Васильевна

Вопрос 1 . Предмет статистики

Статистика -- это ряды цифр, которые характеризуют различные стороны жизни государства.

Статистика -- это род практической деятельности людей цель которой сбор, обработка и анализ информации.

Статистика -- это наука, разрабатывающая статистическую методологию т.е. набор приемов и способов сбора, обработки и анализа информации.

Таким образом, статистика -- это общетеоретическая наука (комплекс научных дисциплин), которая изучает количественную сторону качественно определенных массовых социально-экономических явлений и процессов, из состав, распределение, размещение в пространстве, движение во времени выявляя действующие взаимозависимости и закономерности в конкретных условиях места и времени.

Объектом изучения статистики является общество , протекающие в нём процессы и закономерности развития.

Предмет статистики -- размеры и количественные соотношения качественно определенных социально-экономических явлений, закономерности их связи и развития в конкретных условиях места и времени.

Предмет статистики (статистика изучает):

§ Массовые общественные явления и их динамику при помощи статистических показателей. Требование массовости обусловлено действием закона больших чисел -- при большом количестве наблюдений, действия случайных признаков взаимопогашаются. (численность населения, количество произведенной продукции)

§ Количественные и качественные явления (Цифровое освещение событий общества).

§ Количественную сторону общественных явлений в неразрывной связи с их качественным содержанием, наблюдает процесс перехода количественных изменений в качественные (закономерности).

§ Развитие явления во времени (динамику)

Статистика как наука представляет собой целостную систему научных дисциплин:

§ Общая теория статистики -- разрабатывает теорию статистического исследования, являющуюся методологической основой остальных отраслей статистики.

§ Социально-экономическая статистика (Макроэкономическая статистика). Использует методы общей теории статистики, изучает количественную сторону социально-экономических явлений и процессов на уровне национальной экономики.

§ Математическая статистика и теория вероятности. Изучает случайные величины, законы их распределения.

§ Международная статистика. Предметом международной статистики является количественная сторона явлений и процессов зарубежных стран и международных организаций.

§ Отраслевые статистики. Предметом изучения является количественная сторона деятельности различных отраслей экономики (Статистика промышленности, сельского хозяйства).

Общая теория статистики открывает курс изучения статистических дисциплин. Она является основополагающей дисциплиной для изучения отраслевых статистик, создаёт фундамент для усвоения и применения статистических методов анализа.

Общая теория статистики является наукой о наиболее общих принципах и методах статистического исследования социально-экономических явлений и решает другие общественные вопросы. Она разрабатывает систему категорий, рассматривает методы сбора, обобщения и анализа статистических данных.

Общая теория статистики -- методологическая основа всех отраслевых статистик.

Статистическая совокупность - это множество единиц изучаемого явления, объединенных единой качественной основой, общей связью, но отличающихся друг от друга отдельными признаками. Таковы, например, совокупность домохозяйств, совокупность семей, совокупность предприятий, фирм, объединений и т.п.

Совокупность называется однородной, если один или несколько изучаемых существенных признаков ее объектов являются общими для всех единиц.

Совокупность, в которую входят явления разного типа, считается разнородной. Совокупность может быть однородна в одном отношении и разнородна в другом. В каждом отдельном случае однородность совокупности устанавливается путем проведения качественного анализа, выяснения содержания изучаемого общественного явления.

Признак - это качественная особенность единицы совокупности.

По характеру выражения различают атрибутивные и количественные признаки:

* атрибутивные (описательные) - выражаются словесно, например, пол, национальность, образование и др. По ним можно получить итоговые сведения о количестве статистических единиц, обладающих данным значением признака;

* количественные - выражаются числовой мерой (возраст, стаж работы, объем продаж, размер дохода и т.д.) По ним можно получить итоговые данные о количестве единиц, обладающих конкретным значением признака, и суммарное или среднее значение признака по совокупности.

По характеру вариации признаки делятся на:

* альтернативные - могут принимать только одно из двух возможных значений признака. Это признаки обладания или не обладания чем-либо. Например, пол, семейное положение, в маркетинговых или политологических исследованиях - ответ на вопрос в форме «да или нет»;

* дискретные - количественные признаки принимающие только отдельные значения, без промежуточных между ними - как правило целочисленные, например, разряд рабочего, число детей в семье и т.д.);

* непрерывные - количественные признаки, принимающие любые значения. На практике они, как правило, округляются в соответствии с принятой точностью (например: бухгалтерская прибыль по балансу в рублях, налоговая по налоговым регистрам - в тыс. руб.

По отношению ко времени различают:

* моментные признаки, характеризующие единицы совокупности на критический момент времени например, стоимость основных производственных фондов (ОПФ) определяется на 01.01. и 31.12 соответствующего года как стоимость ОПФ на начало и конец отчётного года;

* интервальные признаки, характеризующие явление за определённый временной период ((год, квартал, месяц и т.д.), например, сменная выработка, дневная выручка, годовой объём продаж и т.д.

По характеру взаимосвязи признаки делятся на:

* факторные, вызывающие изменения других признаков, либо создающие возможности для изменений значений других признаков. Факторные признаки подразделяются соответственно на признаки причины и признаки условия;

* результативные (признаки следствия), зависящие от вариации других признаков. Например, стоимостной объём выпуска продукции является результативным признаком, величина которого зависит от факторных признаков - численности работников и производительности труда.

Статистический показатель - это количественная оценка свойства изучаемого явления. Статистические показатели можно подразделить на два основных вида: учетно-оценочные показатели (размеры, объемы, уровни изучаемого явления) и аналитические показатели (относительные и средние величины, показатели вариации и т.д.).

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

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

Закон больших чисел.

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, нежели их совокупность.

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.

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.

Главным обобщением опыта исследования любых массовых явлений служат закон больших чисел. Отдельное единичное явление, рассматриваемое как одно из явлений данного рода, содержит в себе элемент случайного: оно могло быть или не быть, быть таким или иным. При соединении же большого числа таких явлений в общих характеристиках всей их массе случайность исчезает в тем большей мере, чем больше соединено единичных явлений.

Математика, в частности теория вероятностей, рассматриваемая в чисто количественном аспекте закон больших чисел, выражает его целой цепью математических теорем. Они показывают, при каких условиях и в какой именно мере можно рассчитывать на отсутствие случайности в охватывающих массу характеристиках, как это связано с численностью входящих в них индивидуальных явлений. Статистика же основывается на этих теоремах в изучении каждого конкретного массового явления.

Статистическая закономерность.

Закономерность, проявившаяся лишь в большой массе явлений через преодоление свойственной ее единичным элементам случайности, называется статистической закономерностью .

Статистические закономерности изучают распределение единиц статистического множества по отдельным признакам под воздействием всей совокупности факторов.

Статистическая закономерность выступает как объективная закономерность сложного массового процесса и является формой причинной связи. Она обнаруживается в итоге массового статистического наблюдения. Этим обуславливается ее связь с законом больших чисел.

Статистическая закономерность с определенной вероятностью гарантирует устойчивость средних величин при сохранении постоянного комплекса условий, порождающих данное явление.

В одних случаях перед статистикой стоит задача измерения ее проявлений, само же ее существование теоретически ясно заранее.

В других случаях закономерность может быть найдена статистикой эмпирически. Этим путем было, например, установлено, что с увеличением дохода семьи в ее бюджете падает процент расходов на питание.

Таким образом всякий раз, когда статистика в исследовании какого-либо явления достигает обобщений и находит действующую в нем закономерность, эта последняя сразу становится достоянием той конкретной науки, к кругу интересов которой принадлежит это явление. Следовательно, в отношении каждой статистика выступает в качестве метода.

Рассматривая результаты массового наблюдения, статистика находит в них черты сходства и различия, соединяет элементы в группы, выявляя при этом различные типы, дифференцируя по этим типам всю подвергнутую наблюдению массу. Результаты наблюдения единичных элементов массы используются, далее для получения характеристик всей совокупности и выделенных в ней особых частей, т.е. для получения обобщающих показателей.

Массовое наблюдение, группировка и сводка его результатов, вычисление и анализ обобщающих показателей - таковы главные черты метода статистики.

Статистика как наука опекает и сводится к математической статистике. В математике задачи характеристики массовых явлений рассматриваются только в чисто количественном аспекте, оторвано от качественного содержания (что обязательно для математики, как науки вообще). Статистика же даже в исследовании общих законов массовых явлений исходит не только из количественных обобщений этих явлений, а прежде всего из механизма возникновения самого массового явления.

В тоже время из сказанного о роли количественного измерения для статистики следует большое значение для нее математических методов вообще, специально приспособленных для решения задач, возникающих при исследовании массовых явлений (теория вероятностей и математической статистики). Более того, роль математических методов здесь настолько велика, что попытка их исключения из курса статистики (ввиду наличия в планах отдельного предмета - математической статистики) существенно обедняет статистику.

Отказ от этой попытки, однако, не должен означать противоположной крайности, а именно поглощения статистикой всей теории вероятностей и математической статистики. Если, например, в математике рассматривается средняя величина для ряда распределения (вероятностей или эмпирических частостей), то статистика так же не может обойти соответствующие приемы, но здесь это один из аспектов, наряду с которым возникает и ряд других (средние общие и групповые, возникновение и роль средних в системе информации, материальное содержание системы весов, хронологические средние, средние и относительные величины и т.д.).

Или другой пример: математическая теория выборки все внимание сосредоточивает на ошибке репрезентативности - для разных систем отбора, разных характеристик и т.д. Системную ошибку, т.е. ошибку не поглощающуюся в средней величине, она заранее исключает, строя свободные от нее так называемые несмещенные оценки. В статистике же едва ли не главным в этом деле вопросом является вопрос о том, как эту системную ошибку избежать.

В исследовании количественной стороны массовых явлений возникает ряд задач математического характера. Для их решения математика разрабатывает соответствующие приемы, но для этого она должна рассматривать их в общем виде, для которого качественное содержание массового явления безразлично. Так проявление закона больших чисел было впервые подмечено именно в социально-экономической области и почти одновременно в азартных играх (само распределение которых объяснилось тем, что они являлись слепком с экономики, в частности развивающихся товарно-денежных отношений). С того момента, однако, когда закон больших чисел становится объектом точного исследования в математике, он получает совершенно общую трактовку, которая не ограничивает его действие какой-либо специальной областью.

На этом основании предмет статистики вообще отграничивается от предмета математики. Разграничения объектов не может означать изгнать из одной науки всего, что попало в поле зрения другой. Было бы, например, неправильно исключить из изложения физики всего связанного с применением дифференциальных уравнений на том основании, что ими занимается математика.

Задачи статистики в условиях перехода к рыночной экономики

Коренным вопросом осуществления радикальной экономической реформы в России от командно-административных форм управления к экономическим. Это ставит перед статистикой как составной частью системы управления национальным хозяйством новые задачи.

Исходя из изменений управления, роли и места предприятий, фирмы, межрегиональных отношений и отношений внешним миром, основными задачами статистики на современном ее этапе являются:

1) всестороннее исследование происходящих в обществе глубоких преобразований экономических и социальных процессов на основе научно обоснованной системы показателей;

2) обобщение и прогнозирование тенденций развития национального хозяйства;

3) выявление имеющихся резервов эффективности общественного производства;

4) своевременное обеспечение надежной информацией законодательной власти, управленческих, исполнительных и хозяйственных органов, а также широкой общественности.

В условиях изменения социально-политической роли статистики как фактора формирования общественного сознания особое значение имеет существенное расширение гласности и доступности сводной статистической информации при сохранении принципа конфиденциальности индивидуальных данных. Это является одним из крайне необходимых направлений демократизации общества. Расширение публикаций статистической информации позволяет лучше видеть положение дел на местах, в отдельных регионах, сосредоточить внимание на недостатках и упущениях для их устранения.

Возвращение статистике широкого общественного предназначения определяет главные направления ее развития: совершенствование анализа статистической информации, упорядочение отчетности, обеспечение ее достоверности.

Главным средством повышения достоверности статистической информации является дальнейшее совершенствование методологии ее формирования. Предстоит пересмотреть существующие методики, которые не свободны от стремления к приукрашиванию результатов экономического и социального развития. Так, в данные за 1985--1987 гг. по национальному доходу, реальным доходам населения вносились коррективы, устраняющие влияние сокращения производства и реализации алкогольных напитков. В результате завышались темпы роста национального дохода. В официальных публикациях тех лет сообщалось о превышении государственных доходов над расходами. Но доходы все сокращались, росло покрытие расходов в счет будущих поступлений. Не соответствовало действительности утверждение о постоянстве цен на товары народного потребления. Ранее публикуемые индексы прейскурантных цен отображали лишь изменения цен, осуществлявшиеся в законодательном порядке. Но они не отображали повышения цен новых товаров, влияния неудовлетворенного спроса, других форм скрытого роста цен и т.д.

Ясно, что статистике необходимо освободиться от всего привнесенного в нее командно-административной системой, преодолеть сложившуюся практику получения статистических показателей как таковых пря закрытой методике их расчета. Это порождает разрозненность статистических данных, несоответствие исчисления сопряженных параметров международным стандартам.

Весьма важным является критический пересмотр сложившейся в годы преобладания затратных методов хозяйствования практики формирования статистической отчетности, которая в основном строилась на сплошной, весьма обильной и дорогостоящей информации. Это сводило на нет применение статистических методов изучения массовых социально-экономических явлений. Необходим поиск путей существенного сокращения отчетности, прежде всего срочной отчетности, перегруженной оперативно-техническими показателями, требуется освобождение предприятий от мелочной опеки их производственной и коммерческой деятельности.

Перед статистической наукой встают важные проблемы теоретического обоснования объема и структуры статистической информации, отвечающей современным условиям развитом экономики, перехода к функциональным принципам управления.

Весьма важно решить вопрос о переходе от сплошной отчетности к несплошным видам статистического наблюдения: единовременным учетам, выборочным и монографическим обследованиям. Это прямо вытекает из изменения положений предприятий в условиях рыночной экономики, из разнообразия форм кооперирования, динамичности их организационно-экономических процессов.

Применение несплошных статистических методов наблюдения повышает оперативность реагирования на происходящие конъюнктурные изменения, обеспечивает управление информацией, позволяющей принимать своевременные решения. Периодические выборочные обследования должны стать главным инструментом статистического наблюдения за изменениями массовых социально-экономических явлений, за положением дел в регионах.

Все более необходимыми и значимыми в сборе статистической информации становятся единовременные методы учета. На их основе решаются вопросы анализа накопленного экономического потенциала, изучения уровня жизни, обеспеченности населения товарами. Статистическая информация должна характеризовать становление многоукладной экономики, развитие различных форм собственности и видов предпринимательства, социальную структуру народного хозяйства.

Необходимо по-новому оценивать конечные результаты статистических разработок, которые состоят не только в учете и составлении сводок, но и содержат аналитические выводы. Особое значение имеет усиление прогностической направленности аналитической работы. Она должна содержать элементы предвидения, выявления критических точек роста, указывать на возможные последствия складывающихся ситуаций.

Переход к рыночной экономике обусловливает необходимость внедрения в статистический и бухгалтерский учет системы национальных счетов (СНС). Широко применяемая в мировой практике СНС наиболее полно отвечает особенностям и требованиям рыночных отношений. В этой связи важно развитие профессиональных контактов с международными статистическими службами ООН, прежде всего, с ее Статистической комиссией.

Статистическая комиссия ООН осуществляет разработку методологии статистических работ, сопоставимости показателей, подготавливает рекомендации для Статистического бюро Секретариата ООН, координирует статистическую работу специализированных органов ООН, осуществляет консультации по вопросам сбора, накопления, разработки, анализа и распространения статистической информации.

Статистическое бюро Секретариата ООН, являясь исполнительным органом, собирает статистическую информацию от государств -- членов ООН, публикует эти данные, а также подготавливает доклады по различным вопросам статистики и осуществляет разработку методологических вопросов статистики. Результаты этих работ публикуются в периодических изданиях, таких, как «Ежемесячный статистический бюллетень», «Демографический ежегодник», «Ежегодник по внешней торговле» и др.

Вопросы статистики рассматриваются также региональными экономическими комиссиями для Европы, Азии и Дальнего Востока, Латинской Америки, Африки. Международным статистическим органом является Международный статистический институт (МСИ), который ведет обобщение научных исследований в области теории и методологии статистики.

Координация деятельности статистических служб стран -- членов СНГ осуществляется созданным в 1992 г. Статистическим комитетом Содружества независимых государств, в Российской Федерации -- Государственным комитетом РФ по статистике (Госкомстатом РФ).

В республиках, входящих в Российскую Федерацию, имеются республиканские статистические комитеты, а в областях (краях) -- областные (краевые) управления статистики с разветвленной сетью районных (городских) отделов государственной статистики.

Статистический комитет СНГ призван выполнять ряд важных функций по координации деятельности статистических служб государств -- членов Содружества.

Это прежде всего:

Разработка и осуществление на основе взаимных консультаций статистической методологии. Обеспечение национальных статистических служб государств -- членов СНГ методическими материалами и инструментарием, организация обучения кадров, проведение семинаров и других мероприятий, связанных с переводом статистики на систему национальных счетов, международных стандартов и классификаторов;

Обеспечение сопоставимости и преемственности статистических разработок. Формирование сводных статистических данных, необходимых для взаимодействия государств -- членов СНГ в политической, социально-экономической, внешнеэкономической деятельности;

Публикация систематизированных данных по международной статистике и международным сопоставлениям, обеспечение этими данными государств -- членов СНГ;

Осуществление взаимодействия с координирующими службами Содружества, обеспечение их необходимой экономико-статистической информацией; анализ хода реализации программ, предусмотренных соглашениями СНГ, и взаимных обязательств;

Статистическое изучение развития общеевропейского и евроазиатского рынков, интеграции государств -- членов СНГ в мировую экономику; статистическое исследование процессов экономических реформ, приватизации и демонополизации, становления рыночных отношений; обеспечение взаимодействия в статистическом изучении и анализе экологических проблем;

Методологическое и программное обеспечение проведения переписей населения, единовременных учетов и обследований в области промышленности, в том числе в топливно-энергетическом комплексе, других базовых отраслях -- сельском хозяйстве, капитальном строительстве, процессов, происходящих в социальной сфере.

Осуществляемая в народном хозяйстве экономическая реформа ставит на передний план изменение основных функций внутренней и внешней торговли, обеспечивающих переход от распределительного механизма к регулирующему удовлетворению населения товарами народного потребления. Это, в свою очередь, предопределяет требования к статистике коммерческой деятельности.

К основным функциям внутренней торговли относятся: изучение и определение товарного потенциала регионов, региональных балансов производства -- потребления, экономического оборота (ввоза-вывоза) между регионами как отражение сложившегося, объективно существующего разделения общественного труда внутри народнохозяйственного комплекса. Статистические методы должны позволять прогнозировать развитие рынка товаров народного потребления, способствовать рациональному регулированию межрегиональных поставок в соответствии со сложившимся разделением труда и национальными особенностями.

Разработка механизма изучения товарных ресурсов, их перераспределения, создания гибкой информационной базы спроса-предложения товаров народного потребления является первоочередной задачей коммерческих служб.

Основное направление коммерческой деятельности в новых условиях -- всемерно способствовать повышению уровня жизни населения. В своей деятельности торговля должна опираться на научно обоснованную систему расчетов, определяющих прожиточный минимум средств на удовлетворение потребностей населения по научно обоснованным нормам потребления основных продуктов питания и непродовольственных товаров. Выполнению этого важного требования будет способствовать разработка статистикой обобщающего показателя измерения уровня жизни населения как по социальным группам и группам доходности, так и по другим отдельным слоям общества.

Совершенствуя механизм обеспечения населения товарами, торговля призвана осуществлять и социальные функции защиты прав потребителя; должна представлять его интересы. Для этого заказ торговли на производство и поставку товаров должен стать основой формирования объемов производства промышленных предприятий и организаций аграрно-промышленного комплекса. В связи с этим целесообразно также предусмотреть эффективную систему штрафных санкций за нарушения договорных условий и гибкую систему учета деятельности этих предприятий по обеспечению товарами народного потребления, включающую показатели не только количественной (затратной) оценки, но и отражающую качество выпускаемых изделий, их соответствие международным стандартам.

Качество товаров тесно связано с политикой цен. Существующая система цен не дает репрезентативных результатов, а практика не обеспечивает корректность расчетов, так как не отражает рост цен на товары, не отличающиеся новыми качествами, что не отражает объективно фактическую ситуацию.

В настоящее время ценообразование разошлось с качеством товаров, с анализом их потребительских стоимостей, с фактической издержкоемкостью товаров.

Рыночный механизм ценообразования требует создания гибкой системы статистических показателей как информационной основы моделирования рыночных ситуаций, а на их основе -- научно обоснованного прогнозирования последствий.

В условиях развития рыночных отношений необходим высокий профессионализм коммерческих работников. Вот почему необходима разработка модели нового торгового специалиста -- коммерсанта, в совершенстве владеющего статистической методологией анализа ситуаций и прогнозирования рыночных отношений.

Эффективность и направленность коммерческой деятельности в условиях рыночной экономики определяются критерием максимальной прибыли при оптимальных расходах. Основным достоинством рыночной экономики является принцип саморегулирования производства товаров через выравнивание размеров прибыли. Потребительская стоимость товаров из абстрактного понятия переходит в ранг регулятора, происходит смена затратного механизма на рыночные отношения. Для работы в этих условиях должен быть изменен торговый механизм, а специалисты торговли--коммерсанты, менеджеры, экономисты -- должны владеть новыми методами управления, обладать знаниями коммерческого товароведения, методами предвидения последствий принимаемых решений.

С развитием международных экономических отношений начинается процесс создания совместных торговых предприятий с иностранными фирмами. Здесь необходима глубокая проработка комплекса вопросов российскими предпринимателями и их партнерами в зарубежных странах, с одной стороны, а с другой -- регулирующих функций в защиту населения от оттока дефицитных товаров за границу и притока некачественных зарубежных товаров. В этой связи важна научно-практическая разработка вопросов организационного, экономического, этического плана в области внешнеэкономических связей, обеспечивающая выполнение их на высоком профессиональном уровне для достижения эффективных результатов.

Как внутренняя, так и внешняя торговля в условиях рыночных отношений нуждается в определенном государственном регулировании. При этом имеется в виду экономическое и правовое их регулирование.

К первому относятся система санкций, налоговый контроль, ценовая политика и т.п.

Ко второму -- -правовая защищенность потребителя от диктата производителя, наличие действенного торгового права и надзора за его исполнением. В этих целях подлежат пересмотру многие нормативные акты, действующие з торговле, нужна перестройка ряда аспектов статистической работы, в том числе и статисткой коммерческой деятельности на рынке товаров и услуг.

Информация в статистике может быть -извлечена из некоторого объема данных, которые обладают достаточной степенью достоверности. При этом данные обладают как количественными, так и качественными параметрами, что делает необходимым введение элемента единообразия в систему измерений, тек как использование информации, недетерминированной общим знаменателем, приводит к искажению реальной сущности происходящего явления.

Вопрос 2 . Понятие о средних величинах

Как правило, многие признаки единиц статистических совокупностей различны по своему значению, например, заработная плата рабочих одной профессии какого- либо предприятия не одинакова за один и тот же период времени, различны урожайность сельскохозяйственных культур в хозяйствах района и цены на рынке на одинаковую продукцию и т.д. Поэтому, чтобы определить значение признака, характерное для всей изучаемой совокупности единиц, прибегают к расчету средних величин.

Средней величиной в статистике называется обобщающий показатель, характеризующий типичный уровень явления в конкретных условиях места и времени, отражающий величину варьирующего признака в расчете на единицу качественно однородной совокупности. В экономической практике используется широкий круг показателей, вычисленных с помощью средних величин.

Например, обобщающим показателем доходов рабочих акционерного общества (АО) служит средний доход одного рабочего, определяемый отношением фонда заработной платы и выплат социального характера за рассматриваемый период (год, квартал, месяц) к численности рабочих АО. Для лиц с достаточно однородным уровнем доходов, например, работников бюджетной сферы и пенсионеров по старости (исключая имеющих льготы и дополнительные доходы) можно определить типичные доли расходов на покупку предметов питания. Так можно говорить о средней продолжительности рабочего дня, среднем тарифном разряде рабочих, среднем уровне производительности труда и т.д.

Вычисление среднего - один из распространенных приемов обобщения; средний показатель отражает то общее, что характерно (типично) для всех единиц изучаемой совокупности, в то же время он игнорирует различия отдельных единиц. В каждом явлении и его развитии имеет место сочетание случайности и необходимости. При исчислении средних в силу действия закона больших чисел случайности взаимопогашаются, уравновешиваются, поэтому можно абстрагироваться от несущественных особенностей явления, от количественных значений признака в каждом конкретном случае. В способности абстрагироваться от случайности отдельных значений, колебаний и заключена научная ценность средних как обобщающих характеристик совокупностей.

Там, где возникает потребность обобщения, расчет таких характеристик приводит к замене множества различных индивидуальных значений признака средним показателем, характеризующим всю совокупность явлений, что позволяет выявить закономерности, присущие массовым общественным явлениям, незаметные в единичных явлениях.

Средняя отражает характерный, типичный, реальный уровень изучаемых явлений, характеризует эти уровни и их изменения во времени и пространстве.

Средняя - это сводная характеристика закономерностей процесса в тех условиях, в которых он протекает.

Анализ средних выявляет, например, закономерности изменения производительности труда, заработной платы рабочих отдельного предприятия на определенном этапе его экономического развития, изменения климата в конкретном пункте земного шара на основе многолетних наблюдений средней температуры воздуха и др.

Однако для того, чтобы средний показатель был действительно типизирующим, он должен определяться не для любых совокупностей, а только для совокупностей, состоящих из качественно однородных единиц. Это является основным условием научно обоснованного использования средних.

Средние, полученные для неоднородных совокупностей, будут искажать характер изучаемого общественного явления, фальсифицировать его, или будут бессмысленными, Так, если рассчитать средний уровень доходов служащих какого либо района, то получится фиктивный средний показатель, поскольку для его исчисления использована неоднородная совокупность, включающая в себя служащих предприятий различных типов (государственных, совместных, арендных, акционерных), а также органов гос-ого управления, сферы науки, культуры, образования и т.п. В таких случаях метод средних используется в сочетании с методом группировок, позволяющим выделить однородные группы, по которым и исчисляются типические групповые средние.

Групповые средние позволяют избежать «огульных» средних, обеспечивают сравнение уровней отдельных групп с общим уровнем по совокупности, выявление имеющихся различий и т.д.

Однако нельзя сводить роль средних только к характеристике типических значений признаков в однородных по данному признаку совокупностях. На практике современная статистика использует так называемые системы средние, обобщающие неоднородные явления (хар-ка гос-ва, единой народнохозяйственной системы: например, средний национальный доход на душу населения, средняя урожайность зерновых по всей стране, средний реальный доход на душу населения, среднее потребление продуктов питания на душу населения, производительность общественного труда.

В современных условиях развития рыночных отношений в экономике средние служат инструментом изучения объективных закономерностей социально- экономических явлений. Однако в экономическом анализе нельзя ограничиваться только средними показателями, так как за общими благоприятными средними могут скрываться и крупные серьезные недостатки в деятельности отдельных хозяйствующих субъектов, и ростки нового, прогрессивного. Так, например, распределение населения по доходу позволяет выявлять формирование новых социальных групп. Поэтому наряду со средними статистическими необходимо учитывать особенности отдельных единиц совокупности.

Средняя должна исчисляться для совокупности, состоящей из достаточно большого числа единиц, т.к. в этом случае согласно закону больших чисел взаимопогашаются случайные, индивидуальные различия между единицами, и они не оказывают существенного влияния на среднее значение, что способствует проявлению основного, существенного, присущего всей массе. Если основываться на среднем из небольшой группы данных, то можно сделать неправильные выводы, поскольку такой средний показатель будет отражать значительное влияние индивидуальных особенностей, т.е. случайных моментов, не характерных для изучаемой совокупности в целом.

Каждая средняя характеризует изучаемую совокупность по какому-либо одному признаку, но для характеристики любой совокупности, описание ее типических черт и качественных особенностей нужна система средних показателей. Поэтому в практике отечественной статистики для изучения социально-экономических явлений, как правило, исчисляется система средних показателей. Так, например, показатели средней заработной платы оцениваются совместно с показателями средней выработки, фондовооруженности и энерговооруженности труда, степенью механизации и автоматизации работ и др.

Средняя должна вычисляться с учетом экономического содержания исследуемого показателя. Поэтому для конкретного показателя, используемого в социально-экономическом анализе, можно исчислить только одно истинное значение средней на базе научного способа расчета.

Средняя величина всегда именованная, она имеет ту же размеренность, что и признак у единиц совокупности.

В экономических исследованиях применяются две категории средних: степенные средние и структурные средние.

К степенным средним относятся: средняя арифметическая, средняя гармоническая, средняя геометрическая и средняя квадратическая. Средняя обозначается через X . Черта вверху символизирует процесс осреднения индивидуальных значений. Частота- повторяемость отдельных значений признака - обозначается буквой f .

Вопрос о выборе средней решается в каждом отдельном случае, и сходя из задач исследования и наличии исходной информации.

Средняя арифметическая простая используется в тех случаях, когда варианты или варьирующие признаки встречаются только по одному разу и имеют одинаковый вес в совокупности. Средняя арифметическая взвешенная используется, когда данные сгруппированы, а отдельные значения признака встречаются неодинаковое число раз.

Средняя гармоническая - это величина, обратная средней арифметической из обратных значений признака. Средняя гармоническая вычисляется в тех случаях, когда в качестве весов применяются не единицы совокупности, а произведения этих единиц на значение признака (т.е. М=xf).

Средняя гармоническая простая исчисляется в тех случаях, когда веса одинаковы, т.е. равны м/у собой.

Средняя геометрическая - простая используется при вычислении среднего коэффициента роста (темпа роста) в рядах динамики.

Средняя квадратическая - используется для расчетов среднего квадратического отклонения (о) при изучении темы « Показатели вариации».

Для вычисления средней в дискретных рядах варианты нужно умножить на частоты и сумму произведений разделить на сумму частот, т.е. по средней арифметической взвешенной

Для того чтобы проверить правильность выбора формул, надо учитывать:

Среднее значение признака не должно выходить за пределы минимального и максимального значений признака совокупности;

Среднее значение ближе к тому значению признака, которому соответствует большая частота.

Степенные средние дают обобщающую характеристику совокупности и являются абстрактными величинами, полученными расчетным путем, в то же время эти средние не отражают всех особенностей совокупности, они могут быть различными для одинаковых совокупностей или иметь одинаковое значение для совокупности с различным строением.

Структурные средние используются для более полной хар-ки совокупности. К ним относятся:

Мода- это варианта с наибольшей частотой (Мо);

Медиана- это варианта, делящая совокупность на две равные части (Ме);

Квартили - это варианта, делящая совокупность на четыре равные части;

Децили - это варианта, делящая совокупность на десять равных частей.

Выбор вида средней величины в каждом конкретном случае определяется целью исследования и характером имеющихся данных.

В интервальном ряду распределения для нахождения медианы сначала указывают интервал, в котором она находится.

Медианным является первый интервал, в котором сумма накопленных частот превысит половину общего числа наблюдений.

Мода, медиана, средняя для дискретного ряда распределения и для интервального ряда называются показателями центра распределения, т.к. они используются для анализа вариационных рядов.

Взаимосвязь метода средних и метода группировок.

Метод средних величин тесно связан с методом группировок. Это проявляется в том, что кроме определения средней по всей совокупности в целом, при анализе социально-экономического явления необходимо рассчитывать и средние по отдельным группам. Для этого надо четко представлять характер статистической совокупности, для которой исчислены средние, и цели, которые преследуются в данном анализе, т.к. этим может определяться, какой вид средней используется (будет ли это средняя, общая для всей совокупности, или для каждой отдельной группы необходим свой вид средней).

В то же время при большом числе наблюдений сложно применить для расчета простую форму средней величины. Поэтому сначала вся совокупность разбивается на группы по определенному признаку (группировочному), а затем исчисляется средняя величина признака по взвешенной форме.

Задача 1

Произведите группировку хозяйств по урожайности зерновых культур. Образуйте три группы с равными интервалами. По каждой группе и по всем хозяйствам вместе подсчитайте:

а) число хозяйств по группам;

б) площадь посева зерновых культур, га;

в) валовой сбор зерновых культур, ц;

г) среднюю урожайность зерновых культур, ц с 1 га.

Решение задачи оформите статистической таблицей.

Таблица 1. Данные по сельскохозяйственным предприятиям алтайского края.

Хозяйства

Урожайность зерновых культур,

Площадь посева зерновых культур, га

Валовый сбор зерновых культур,ц

Урожайность картофеля, ц с 1 га

Пло-щадь посадки карто-феля, га

Валоввый сбор карто Феля, ц

Пого ловье крупного рогатого скота,гол

Пого ловье коров гол

Среднегодовой надой на 1 корову кг

Площадь с/х угодий, га

Валовой надой молока ц

Численность скота на 100 га с/х угодий, гол

Крупнорогатого скота

В том числе коров

1) Определяем интервал по формуле

i={Xmax-Xmin}/n 11={46-15}/3

2) Определяем границы групп: 1. от 15 до 26 (га)

2. от 26 до 37 (га)

3. от 37 до 46 (га)

№ группы		Урожайность ц. с га	S посева,га	Валовый сбор (ц)
1. от 15-26(га)
2. от 26-37(га)
3. от 37-46(га)

Вывод: Произведена группировка 20-ти хозяйств по урожайности зерновых культур. Путем вычисления по формуле было образовано три группы с равными интервалами. Первая группа от 15 до 26 (га); вторая группа от 26 до 37 (га); третья группа от 37 до 46 (га). В первую группу вошло шесть хозяйств площадь посева которых составляет 5372 Га.,валовый сбор составляет 110440 ц. Урожайность первой группы 20,558 ц с Га. Во вторую группу вошло девять хозяйств, площадь посева которых составляет 6624 га, валовый сбор составляет 206189 ц. Урожайность второй группы 31,127 ц с га. В третью группу вошло пять хозяйств, площадь посева которых составляет 3895 га, валовый сбор составляет 168990 ц. Урожайность третьей группы 43,386 ц с га. Наибольшее число хозяйств вошло во вторую группу. Общая площадь всех хозяйств составляет 15891 га, валовый сбор составляет 485619 ц. Урожайность всех хозяйств 30,559 ц с га.

Задача 2

Определить:

а) среднегодовой надой молока на 1 корову, кг;

б) моду и медиану среднегодовой продуктивности коров, кг.

	Группа корон по среднегодовому надою молока, кг	Число корон в группе, гол.	Середина интервала, ц	Валовый надой, ц	Накопленные частоты
	2100-2500 2500-2900 2900-3300 3300-3700 3700-4100 4100-4500 4500-4900	2 10 21 12 27 70 4

Середина интервала()={Xmax+Xmin}/2; Валовый надой= *f(число коров)

А)Среднегодовой надой(X)=(*f)/ f; 36,767=5368/146

Б)Модальный ряд № 6 Mo=Xo+i*(1/(1+ 2));

где Xo-наименьший надой в ряду, i-интервал i=Xmax-Xmin, 1 -число коров в ряду минус предыдущее число, 2 -число коров в ряду минус последующее число; Mo=4100+400(43/(43+66)); Mo=4257

Медальный ряд №6

Me=Xo+i((1/2 f-Sm-1)/fm);

где Xo-наименьший надой в ряду,i-интервал,1/2 f-полусумма частот, Sm-1-предыдущая сумма накопленных частот, fm-число коров в ряду; Me=4100+400((73-72)/70); Me=4106

Задача 3

Имеются показатели объема реализации продуктов на рынках города с января по май месяц.

Определить:

а) абсолютный прирост;

б) темп роста;

в) темп прироста;

г) абсолютное значение 1% прироста;

д) средний темп (коэффициент) роста;

е) динамику реализации продукции изобразите столбиковой или линейной диаграммой.

Изучая показатели объема реализации моркови на рынках города с января по май, если считать базисно мы увидели, что в феврале абсолютный прирост составил 7.3 ц, темп роста 133%, темп прироста 33%; в марте абсолютный прирост составил 0.5 ц, темп роста 102%, темп прироста 2%; в апреле абсолютный прирост составил 6.7 ц, темп роста 130%, темп прироста 30%; в мае абсолютный прирост составил 0.6 ц, темп роста 103%, темп прироста 3%. Абсолютное значение 1% прироста для всех месяцев составил 0.221. Если считать цепным способом мы увидим, что в феврале абсолютный прирост составил 7.3ц, темп роста 133%, темп прироста 33%, абсолютное значение 1% прироста составляет 0.221; в марте продажа уменьшилась на 6.8 ц, темп роста составил 77%, темп прироста уменьшился и составил -23%, абсолютное значение 1% прироста 0.296; в апреле абсолютный прирост увеличился на 6.2 ц, темп роста составил 127 %, темп прироста 27%, абсолютное значение 1% прироста составил 0.251; в мае продажи уменьшились на 6.1 ц, темп роста составил 79%, темп прироста уменьшился и составил -21%, абсолютное значение 1% прироста составил 0.290. Самый пик продаж пришелся на февраль, а самые низкие показатели объемов реализации пришлись на март месяц.

статистика рыночный экономика группировка

Используемые источники

http://www.stathelp.ru

http://uchebnik.biz

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

Задачи статистики и основыне принципы ее организации в рыночной экономике. Федеральная служба государственной статистики, ее функции и основные публикации. Система показателей (порядок расчета) демографической статистики рождаемости, смертности, миграция.

реферат , добавлен 17.12.2009


История развития статистики в России. Деятельность видных ученых в развитии статистики как науки. Основные задачи статистики. Общая теория статистики, экономическая статистика, социальная статистика. Отраслевая статистика.

реферат , добавлен 12.12.2006


Понятие статистики, ее назначение, уровни, предмет и система. Теоретические основы статистики как отрасли экономической науки, ее категории. Особенности статистической методологии. Современная организация статистики в Российской Федерации и её задачи.

реферат , добавлен 27.01.2011


Социально-экономическая статистика как общественная наука. Ее сущность и основные методы, применяемые в ней. Проблемы интеграции отечественной статистики в международную статистику. Задачи социально-экономической статистики в условиях рыночной экономики.

лекция , добавлен 14.03.2010


Статистика и статистическая закономерность. Структура органов государственной статистики. Обработка статистических данных и анализ результатов для получения обоснованных выводов. Понятие метода основного массива. Относительные и абсолютные показатели.

контрольная работа , добавлен 06.06.2011


Понятие и предмет статистики, теоретические основы и категории, взаимосвязь с другими науками. Объект и метод изучения статистики. Основные задачи, принципы организации и функции государственной статистики в РФ. Примеры статистической закономерности.

лекция , добавлен 02.03.2012


Понятие и уровни статистики, связь с другими науками. Ее категории: единица, показатель, совокупность варьирующих явлений, атрибутивные и количественные признаки, закономерность изменения массовых явлений и процессов. Стадии статистических исследований.

презентация , добавлен 16.03.2014


Краткая история зарождения и развития статистики как науки. Предмет изучения и характеристика основных задач статистики. Статистические методы сбора и обработки данных для получения достоверных оценок и результатов. Источники статистических данных.

лекция , добавлен 13.02.2011


Статистика как общественная наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений с целью выявления их особенностей и закономерностей развития. Понятия, предмет, задачи, система статистических показателей. Организация статистики в России.

реферат , добавлен 04.06.2010


Развитие статистической науки. Предмет статистики, задачи и методология. Структура статистической науки. Организация статистики в Российской Федерации. Общегосударственная и ведомственная статистика. Информационный фонд.