Практикум по дисциплине интернет-технологии для бизнеса. Простая случайная выборка
Задача 4
Потребление природного газа населением области характеризуется следующими данными:
Таблица 10
Годы 1992 1993 1994 1995 1996
Потребление газа, млн. м3 287,9 396,3 475,6 502,2 506,3
Для анализа динамики потребления газа населением определите: а) абсолютные приросты, темпы роста и прироста по годам и к 1992 г., абсолютное значение одного процента прироста. Полученные показатели, представьте в виде таблицы: б) среднегодовой объем потребления газа; в) среднегодовой абсолютный прирост потребления газа и среднегодовые темпы роста и прироста потребления. Динамику потребления газа изобразите графически и сделайте выводы.
Решение задачи:
а) Абсолютный прирост (абсолютная скорость изменения уровней ряда за определенный промежуток времени, выраженная в млн. м3) к 1992 году (базисный абсолютный прирост) определим по формуле:
Абсолютный прирост к предыдущему году (цепной абсолютный прирост) определим по формуле:
Темп роста (интенсивность изменения уровня ряда, выраженная в %) к 1992 году (базисный темп роста) определим по формуле:
Темп роста к предыдущему году (цепной темп роста) определим по формуле:
Темп прироста (относительная скорость роста изменения уровня ряда, выраженная в %) к 1992 году (базисный темп прироста) определяется по формуле:
Темп прироста к предыдущему году (цепной темп прироста) определяется по формуле:
Абсолютное значение 1% прироста определяется по формуле:
Определим значение этих величин для 1994 года:
АП(к 1993)=475,6-396,3=79,3
АП (к 1992)= 475,6-287,9=187,7
ТР (к 1993) =475,6/396,3х100%=120%
ТР (к 1992) = 475,6/287,9 х 100%=165%
ТП (к 1993) = 79,3/396,3х100%=20%
ТП (к 1992) = 187,7/287,9х100%=65%
А=79,3/20=3,965
Рассчитаем значения величин и представим их в виде следующей таблицы 10:
Таблица 11.
Годы Потребление газа, млн. м³ Абсолютный прирост, млн. м³ в год Темп роста, % по сравнению с Темп прироста, % по сравнению с Абсолютное значение 1% прироста, млн. м³
к 1992г. к предыдущему году к 1992г. к предыдущему году к 1992г. к предыдущему году
1992 287,9
1993 396,3 108,4 108,4 138 138 38 38 2,853
1994 475,6 187,7 79,3 165 120 65 20 3,965
1995 502,2 214,3 26,6 174 106 74 6 4,433
1996 506,3 218,4 4,1 176 101 76 1 4,1б) На основании полученных данных определим среднегодовой объем потребления газа за 5 летний период с 1992 по 1996 год:
в) определим среднегодовой абсолютный прирост потребления газа:
Определим среднегодовой темп роста потребления газа:
Определим среднегодовой темп прироста:
Изобразим динамику потребления газа графически на рис.3:
Рис.
3. Динамика потребления газа за период с 1992 по 1996 год.
На основании полученных результатов можно сделать следующие выводы: за период с 1992 по 1996 потребления газа увеличилось 218,4 млн. м³ или на 76%. Рост потребления газа происходил ежегодно. Наибольший темп роста был в 1993 году, когда объем потребляемого газа увеличился на 38%. Абсолютное значение одного процента прироста за период с 1992 по 1996 увеличивалось с 2,853 до 4,433 млн. м³. В 1993 году каждый процент прироста давал увеличение потребления газа на 2,853 млн. м³.
И.К. Абдулжабарова
Практикум по Статистике
И.К. Абдулжабарова 1
Практикум по Статистике 1
Тема 1. предмет и метод статистики 4
1.2. Статистическая деятельность в Российской Федерации 11
1.3. Практическое задание 13
Тема 2. Статистическое наблюдение 16
2.1. Понятие статистического наблюдения 16
2.2. Основные организационные формы, виды и способы статистического наблюдения 17
2.3. Программно-методологические вопросы статистического наблюдения 22
2.4. Основные организационные вопросы и этапы статистического наблюдения 26
2.5. Качество результатов статистического наблюдения и его контроль 28
2.6. Практическое задание 30
Тема 3. Статистическая сводка и группировка 36
3.1. Задачи сводки и ее содержание 36
3.2. Виды статистических группировок 36
3.3. Принципы построения статистических группировок и классификаций 38
3.4. Сравнимость статистических группировок. Вторичная группировка 45
3.5. Практическое задание 46
Тема 4. Графическое представление статистической информации 51
4.1. Сущность и значение графического метода в статистике 51
4.2. Основные требования к статистическому графику и его элементы 52
4.3. Основные виды графиков и их классификация 56
4.4. Диаграммы сравнения 57
4.5. Диаграммы структуры 61
4.6. Диаграммы динамики 64
4.7. Статистические карты 69
4.8. Практическое задание 70
Тема 5. Абсолютные, относительные и средние статистические показатели 78
5.1. Абсолютные показатели 78
5.2. Относительные показатели 79
5.3. Средние показатели 84
5.4. Практическое задание 94
тема 6. Структурные характеристики рядов распределения и показатели вариации 102
6.1. Структурные характеристики рядов распределения 102
6.2. Показатели вариации 111
6.3. Использование показателей вариации в анализе взаимосвязей 123
6.4. Практическое задание 126
Тема 7. Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений 135
7.1. Причинность, регрессия, корреляция 135
7.2. Парная регрессия на основе метода наименьших квадратов и метода групировок 138
7.3. Множественная (многофакторная) регрессия 140
7.4. Собственно-корреляционные параметрические методы изучения связи 143
7.5. Принятие решений на основе уравнений регрессии 147
7.6. Методы изучения связи качественных признаков 150
7.7. Ранговые коэффициенты связи 153
7.8. Практическое задание 156
Тема 8. Статистическое изучение динамики
социально-экономических явлений 165
8.1. Понятие о рядах динамики и их виды 165
8.2. Сопоставимость уровней и смыкание рядов динамики 166
8.3. Аналитические показатели ряда динамики 169
8.4. Средние показатели в рядах динамики и методы их исчисления 171
8.5. Методы анализа основной тенденции (тренда) в рядах динамики 173
8.6. Методы выявления сезонной компоненты 178
8.7. Элементы прогнозирования и интерполяции 180
8.8. Практическое задание 183
9.1. Общие понятия об индексах 198
9.2. Средние формы сводных индексов 201
9.3. Расчет сводных индексов за последовательные периоды 204
9.5. Практическое задание 207
Задания для самостоятельной работы студентов 213
Приложение 1 219
Бланки переписных листов Всесоюзной переписи населения 1979 г., 1989 г. и Всероссийской переписи населения 2002 г 219
Приложение 2 224
200 крупнейших по размеру собственного капитала банков России (по состоянию на 01.01.09, млн руб) 224
Приложение 3 234
Динамика реализации сельскохозяйственных продуктов на рынках города за 2003г 234
Тема 1. предмет и метод статистики
Термин статистика имеет несколько значений. Во-первых, под статистикой понимают отрасль практической деятельности по сбору, обработке, анализу и публикации статистической информации как в целом по стране, так и по отдельным ее регионам. Такая деятельность, с определенными различиями в используемой методологии, осуществляется во всех странах. В России эта работа выполняется Государственным комитетом Российской Федерации по статистике.
Статистикой также часто называют и сам результат статистической деятельности, т.е. массив статистических данных или обобщающие показатели, характеризующие состояние массовых явлений и процессов по той или иной совокупности за определенный период. Потребителями статистической информации являются органы государственного управления, научные организации, информационные агентства, аналитические службы компаний и банков, физические лица. В последние годы стремительно повышается значение статистической информации в маркетинговых исследованиях.
Статистика как наука начала формироваться в VII веке в ответ на потребность государства располагать достоверными статистическими данными об имеющихся ресурсах для эффективного управления, организации производства, торговли, налогообложения и т.п. В настоящее время статистика - это наука, включающая разветвленную систему научных дисциплин, изучающих количественную сторону массовых явлений и процессов в неразрывной связи с их качественной стороной.
Изучаемые статистикой явления и процессы многообразны. В первую очередь, статистика изучает все, что связано с экономической деятельностью общества - производство и реализация промышленной и сельскохозяйственной продукции, строительство новых объектов и реконструкция действующих основных фондов, работа транспорта и связи, формирование и движение финансовых потоков. Статистические методы широко используются в анализе социальных процессов и явлений - занятости и безработицы, доходов населения, изучении общественного мнения и т.д. Большую роль играет статистика в технике и производственной деятельности, например, в организации контроля качества продукции. Методы статистики применяются в экономическом анализе, менеджменте, маркетинге, бизнес-планировании, логистике, оценке недвижимости, антикризисном управлении и в других областях научной и практической деятельности.
Рассмотрим отраслевую структуру статистики как науки.
Теория статистики (общая теория статистики) - отрасль статистической науки, рассматривающая ее общие понятия, категории, принципы и методы сбора, обработки и анализа данных. Теорией статистики разрабатываются общие показатели и методы изучения структуры, взаимосвязи и динамики изучаемых процессов и явлений. Использование этих показателей и методов в отдельных областях научной и практической деятельности наполняет их качественным содержанием, а в ряде случаев - придает им определенную специфику.
Экономическая (макроэкономическая) статистика изучает количественные закономерности происходящих в экономике явлений и процессов, выявление основных пропорций и тенденций экономического развития на макроуровне, т.е. на уровне крупного региона или страны в целом. Экономическая статистика изучает как сам процесс воспроизводства материальных благ и услуг, так и его результаты, а также их воздействие на уровень жизни населения. К основным показателям экономической статистики относятся валовой внутренний продукт, валовой региональный продукт, такие элементы национального богатства как основные фонды, материальные и оборотные средства, домашнее имущество.
В соответствии с классификацией отраслей экономики в статистической науке и практике также выделяется отраслевой уровень. К отраслевым статистикам относятся:
статистика промышленности;
статистика сельского хозяйства;
статистика капитального строительства;
статистика услуг, транспорта и связи;
статистика торговли.
Статистика населения изучает численный и национальный состав, а также возрастно-половую структуру населения, его размещение и воспроизводство как по стране в целом, так и в разрезе территориальных единиц. Одной из основных задач статистики населения является построение краткосрочных и долгосрочных демографических прогнозов.
Социальная статистика изучает социальную структуру населения, его уровень жизни и, в частности, доходы, а также уровень образования и культуры, состояния здоровья и медицинского обслуживания, использование свободного времени, общественное мнение, уровень преступности и другие социальные аспекты жизнедеятельности общества.
Для того, чтобы получить общее представление о статистической методологии, необходимо рассмотреть сам процесс статистического исследования, который включает четыре основных этапа:
Процесс статистического исследования начинается с этапа сбора первичного статистического материала, проверки его полноты и достоверности. С этой целью применяются методы сплошного и несплошного статистического наблюдения. От качества полученных исходных статистических данных во многом зависят окончательные результаты всего статистического исследования.
На втором этапе производится предварительная обработка данных, подсчет групповых и общих итогов, расчет некоторых относительных показателей. Основной метод, используемый на данном этапе - метод группировок. В результате его реализации от больших массивов статистических данных осуществляется переход к компактным и удобным для анализа статистическим таблицам.
Третий этап - расчет и интерпретация обобщающих статистических показателей. На данном этапе рассчитываются показатели среднего уровня и вариации, структуры, взаимосвязи и динамики изучаемых процессов и явлений. Полученные результаты подвергаются анализу.
В процессе реализации четвертого этапа осуществляется моделирование взаимосвязей между социально-экономическими процессами и явлениями, строятся уравнения регрессии, а также трендовые модели, отражающие основные тенденции динамики изучаемых показателей.
Используемые в процессе реализации всех этапов статистические приемы и методы в целом составляют статистическую методологию исследования.
1.1. Основные категории статистики
Важнейшей категорией статистической науки является категория признака. Именно значения различных признаков наблюдаются и регистрируются на первой стадии статистического исследования - стадии статистического наблюдения. Признак - это объективная характеристика единицы статистической совокупности, характерная черта или свойство, которое может быть определено или измерено. Признаками, характеризующими промышленное предприятие, является выручка от реализации продукции, прибыль, стоимость основных фондов, численность персонала и др. Признаками человека являются возраст, пол, место жительства, профессия, среднемесячный доход и пр. Для любых окружающих нас объектов и явлений можно выделить достаточно большое число признаков, которые наблюдаются или потенциально могут наблюдаться в процессе статистического исследования.
Возможное значение, которое может принимать признак, называется вариантом. Например, существуют всего четыре варианта значений признака "экзаменационная оценка": "2", "3", "4", "5". Если же учитывать оценки, проставляемые в зачетную книжку бакалавра или магистра, то таких вариантов остается три, так как неудовлетворительная оценка в зачетку не проставляется. У отдельно взятого учащегося в зачетке могут быть и десять, и двадцать, и более значений признака "экзаменационная оценка", но вариантов будет по-прежнему три, а возможно, два или один, если, например, студент или слушатель учится без троек и четверок.
Признаки подразделяются на количественные и качественные, а последние, в свою очередь, на альтернативные, атрибутивные и порядковые.
Количественным является признак, отдельные варианты которого имеют числовое выражение и отражают размеры, масштабы изучаемого объекта или явления. К количественным признакам, например, относятся доход домохозяйства, площадь жилого помещения, цена товара, стаж работы. Количественные признаки в статистике преобладают над другими видами признаков, они наиболее информативны, аналитичны, именно на работу с данными признаками нацелена большая часть многообразного статистического инструментария.
Альтернативным называется признак, имеющий только два варианта значений. Например, продукция предприятия может соответствовать предъявляемым требованиям или быть бракованной, пол человека может быть мужским или женским, население страны или региона обычно делится на городское и сельское. Альтернативный признак может иметь и числовое выражение. Предположим, при анкетировании потребителей вопрос о доходах в анкете предполагал всего два варианта: "до 5 тыс. рублей в месяц" и "5 тыс. рублей в месяц и более". В этом случае количественный признак был преобразован в альтернативный.
В отличие от альтернативного атрибутивный признак имеет более двух вариантов, которые при этом выражаются в виде понятий или наименований. К атрибутивным признакам относятся район проживания, вид продукции, специальность работника, цвет товара. Такие признаки имеют место в различных областях исследования, но в большей степени они характерны для информации, с которой работают маркетологи, социологи, психологи.
Порядковые признаки отличаются от атрибутивных тем, что они имеют несколько ранжированных, т.е. упорядоченных по возрастанию или убыванию, качественных вариантов. Примерами таких признаков являются уровень образования (начальное, общее среднее и т.д.), уровень квалификации, воинское звание, различного рода рейтинги. Отдельные варианты порядкового признака трудно соизмерить количественно. Например, понятно, что высшее образование лучше, чем среднее специальное, но при этом нельзя утверждать, что оно лучше на 20% или на 30%. Водительская категория "Е" выше, чем водительская категория "В", но количественных пропорций между ними не существует.
Следует отметить, что порядковый признак может иметь числовое выражение. В качестве примеров можно привести такие порядковые признаки как разряд рабочего, тарифный разряд служащего, рейтинговые оценки, экзаменационные оценки. Школьник, получивший четверку, не обязательно продемонстрировал ровно в два раза больше знаний по сравнению со школьником, получившим двойку. Рабочий 6-го разряда не обязательно в два раза больше вырабатывает продукции и в два раза больше зарабатывает по сравнению с рабочим 3-го разряда. В обозначении вариантов этих признаков цифры можно заменить буквами алфавита без какого-либо снижения их информативности.
Приведенные выше примеры показывают, что изучаемые статистикой признаки как правило подвержены вариации. Вариация - это колеблемость, изменение величины признака в статистической совокупности, т.е. принятие единицами совокупности или их группами разных значений признака.
Статистической совокупностью называется множество подвергающихся статистическому исследованию объектов или явлений, объединенных общими признаками, из которых один или несколько признаков не варьируют. Статистика имеет дело с совокупностями промышленных, сельскохозяйственных, строительных и торговых предприятий, с совокупностью коммерческих банков, с совокупностью населения страны или отдельного ее региона. Так, например, всех жителей г. Москвы можно рассматривать как статистическую совокупность, так как один признак - город проживания - будет неварьирующий. По остальным же признакам - полу, возрасту, социальному положению - население будет варьировать.
Индивидуальный составной элемент статистической совокупности, являющийся носителем изучаемых признаков, называется единицей совокупности. Для отрасли единицей совокупности будет являться отдельное предприятие, для банковской системы - отдельный банк. В некоторых случаях для одной и той же совокупности можно выделить разные группы единиц. Например, при изучении половозрастной структуры населения единицей является отдельный человек, при изучении же доходов, обеспеченности жильем, предметами длительного пользования (телевизоры, холодильники и т.п.) единицей будет являться домохозяйство.
Общее число единиц, образующих статистическую совокупность, называется объемом совокупности.
Объем совокупности следует отличать от объема признака, т.е. суммарного значения признака по всем единицам изучаемой совокупности. Так, например, число предприятий в отрасли - это объем совокупности, а общий выпуск продукции на всех предприятиях отрасли - это объем признака. В некоторых случаях объем признака не имеет реального экономического смысла, например, трудно интерпретировать суммарный рост всех студентов одной группы. Но для расчета отдельных статистических показателей, в частности - средних, такое суммирование необходимо.
Одной из важнейших характеристик статистической совокупности является ее однородность. Однородной является совокупность, единицы которой близки между собой по значениям признаков, существенных для данного исследования, или же они относятся к одному и тому же типу. Многие методы и приемы статистического исследования применимы лишь к однородным совокупностям.
Большую роль в статистическом исследовании играет закон больших чисел - общий принцип, в силу которого количественные закономерности, присущие массовым явлениям, отчетливо проявляются лишь при достаточно большом числе наблюдений. Единичные явления в большей степени подвержены действию случайных и несущественных факторов, чем масса в целом. При большом числе наблюдений случайные отклонения в ту или иную сторону от общей закономерности развития взаимно погашаются. В результате взаимопогашения случайных отклонений обобщающие показатели, исчисленные для величин одного и того же вида, становятся типичными, отражающими действие постоянных и существенных факторов в данных условиях места и времени.
Статистическое исследование независимо от его масштабов и целей всегда завершается расчетом и анализом различных по виду и форме выражения статистических показателей.
Статистический показатель представляет собой количественную характеристику социально-экономических явлений и процессов в условиях качественной определенности. Качественная определенность показателя заключается в том, что он непосредственно связан с внутренним содержанием изучаемого явления или процесса, его сущностью.
Как правило, изучаемые статистикой процессы и явления достаточно сложны, и их сущность не может быть отражена посредством одного отдельно взятого показателя. В таких случаях используется система статистических показателей.
Система статистических показателей - это совокупность взаимосвязанных показателей, имеющая одноуровневую или многоуровневую структуру и нацеленная на решение конкретной статистической задачи. Так, например, сущность промышленного предприятия заключается в производстве какой-либо продукции на базе эффективного взаимодействия средств производства и трудовых ресурсов. Следовательно, для полной экономической характеристики функционирования предприятия необходимо использовать систему, включающую, прежде всего такие показатели, как прибыль, рентабельность, численность промышленно-производственного персонала, производительность труда, фондовооруженность и др.
В отличие от признака статистический показатель получается расчетным путем. Это могут быть простой подсчет единиц совокупности, суммирование их значений признака, сравнение двух или нескольких величин, а также более сложные расчеты.
Различают конкретный статистический показатель и показатель-категорию. Конкретный статистический показатель характеризует размер, величину изучаемого явления или процесса в данном месте и в данное время (под привязкой к месту понимается отношение показателя к какой-либо территории или объекту). Так, если мы называем конкретную величину стоимости промышленно-производственных фондов, то обязательно должны указать, к какому предприятию или отрасли и какому моменту времени она относится. Однако в теоретических работах и на этапе проектирования статистического наблюдения (при построении системы статистических показателей, обосновании методики их расчета) также оперируют и абстрактными показателями или показателями-категориями.
Показатель-категория отражает сущность, общие отличительные свойства конкретных статистических показателей одного и того же вида без указания места, времени и числового значения. Например, показатели розничного товарооборота предприятий торговли и общественного питания в Москве и Санкт-Петербурге в 2008 и 2010 гг. отличаются местом, временем и конкретными числовыми значениями, но имеют одну и ту же сущность (продажа товаров через розничную торговую сеть и сеть предприятий общественного питания), которая отражена в показателе-категории "Розничный товарооборот предприятий торговли и общественного питания".
Все статистические показатели по охвату единиц совокупности разделяются на индивидуальные и сводные, а по форме выражения - на абсолютные, относительные и средние.
Индивидуальные показатели характеризуют отдельный объект или отдельную единицу совокупности - предприятие, фирму, банк, домохозяйство и т. п. Примером индивидуальных абсолютных показателей может служить численность промышленно-производственного персонала предприятия, оборот торговой фирмы, совокупный доход домохозяйства.
На основе соотнесения двух индивидуальных абсолютных показателей, характеризующих один и тот же объект или единицу, получают индивидуальный относительный показатель. В статистике рассчитываются и индивидуальные средние показатели, но только во временном измерении (среднегодовая численность промышленно-производственного персонала предприятия).
Сводные показатели в отличие от индивидуальных характеризуют группу единиц, представляющую собой часть статистической совокупности или всю совокупность в целом. Эти показатели, в свою очередь, подразделяются на объемные и расчетные.
Объемные показатели получают путем сложения значений признака отдельных единиц совокупности. Полученная величина, называемая объемом признака, может выступать в качестве объемного абсолютного показателя (например, стоимость основных фондов предприятий отрасли), а может сравниваться с другой объемной абсолютной величиной (например, с численностью промышленно-производственного персонала этих предприятий) или объемом совокупности (в данном примере- с числом предприятии). В последних двух случаях получают объемный относительный и объемный средний показатели (в наших примерах - фондовооруженность и средняя стоимость основных фондов).
Расчетные показатели, вычисляемые по различным формулам, служат для решения отдельных статистических задач анализа - измерения вариации, характеристики структурных сдвигов, оценки взаимосвязи и т. д. Они также делятся на абсолютные, относительные или средние. В эту группу входят индексы, коэффициенты тесноты связи, ошибки выборки и прочие показатели, подробно рассмотренные в соответствующих главах.
Охват единиц совокупности и форма выражения являются основными, но не единственными классификационными признаками статистических показателей. Важным классификационным признаком является также временной фактор. Социально-экономические процессы и явления находят свое отражение в статистических показателях либо по состоянию на определенный момент времени, как правило, на определенную дату, начало или конец месяца, года (численность населения, стоимость основных фондов, дебиторская задолженность), либо за определенный период - день, неделю, месяц, квартал, год (производство продукции, число заключенных браков, сумма страховых выплат). В первом случае показатели являются моментными, во втором - интервальными.
В зависимости от принадлежности к одному или двум объектам изучения различают однообъектные и межобъектные показатели. Если первые характеризуют только один объект, то вторые получают в результате сопоставления двух величин, относящихся к разным объектам (соотношение численности населения городов Тулы и Рязани, соотношение численности детей дошкольного возраста и числа мест в детских дошкольных учреждениях и т. п.). Межобъектные показатели выражаются в форме относительных или средних величин.
Естественные науки в целом 3 Физико- ... с. 60.6я73 ЭБС book.ru Практикум по статистике финансов: учеб. пособие. / под... Экономика жилищно-коммунального хозяйства Правила содержания общего имущества в многоквартирном доме. – М. : ...
По проекту 3 4 1 2830 “ Научно-методическое обеспечение развитие и актуализация информационных ресурсов действующих Всероссийского банка данных по государственной молодежной политике и Всероссийского студенческого портала обеспечение их функционирования
ОтчетИ др. Информатика: Практикум по технологии работы на компьютере. – М.: Финансы и статистика , 2005.-256 с.: ил... в общеобразовательном учреждении Сетевая образовательная программа «Практикум по Добрострою». Содержание . Хартия "Об участии молодежи...
Практикум по дисциплине интернет-технологии для бизнеса
Автореферат диссертации... Практикум по дисциплине «Интернет-технологии для бизнеса» - М. Московский государственный университет экономики, статистики ... Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, 2003 Содержание Введение 4 1. Практическое занятие...
Практикум по синхронному переводу с русского языка на английский (с
ДокументПредставляет собой единую по содержанию , но смешанную по форме - письменную... многих государств. Впечатляющая статистика : количество наркоманов в... 194 Линн Виссон Практикум по синхронному переводу с...
Гениатулин В. Н.
СТАТИСТИКА
(теория статистики)
Учебно-методическое пособие для студентов
экономических специальностей
Тольятти 2016
ПРЕДМЕТ СТАТИСТИЧЕСКОЙ НАУКИ
И ЕЕ МЕТОДОЛОГИЯ
Каждая наука обладает существенными специфическими особенностями, которые отличают ее от других наук и дают ей право на самостоятельное существование как особой отрасли знания. Главная особенность любой науки заключается в предмете познания, в принципах и методах его изучения, которые в совокупности образуют ее методологию.
Предметом исследования статистики являются массовые явления социально-экономической жизни; она изучает количественную сторону этих явлений в неразрывной связи с их качественным содержанием в конкретных условиях места и времени.
Явления и процессы в жизни общества характеризуются статистикой с помощью статистических показателей.Статистические показатели - это количественная оценка свойств изучаемого явления. Статистика при помощи статистических показаний характеризует размеры изучаемых явлений, их особенности, закономерности развития и их взаимосвязи. При этом статистические показатели подразделяются на учетно-оценочные и аналитические. Учетно-оценочные показатели отражают объем или уровень изучаемого явления; аналитические показатели используются для характеристики особенностей развития явления, распространенности в пространстве, соотношения его частей, взаимосвязи с другими явлениями. В качестве аналитических показателей используются средние величины, показатели структуры, вариации, динамики, степени тесноты связи и др.
В настоящее время основными задачами российской статистики являются:
Разработка научно обоснованной статистической методологии, соответствующей потребностям общества на современном этапе, а также международным стандартам;
Представление официальной статистической информации Президенту Российской Федерации, Правительству Российской Федерации, Федеральному Собранию Российской Федерации, федеральным органам исполнительной власти, общественности, а также международным организациям;
Предоставление всем пользователям равного доступа к открытой статистической информации путем распространения официальных докладов о социально-экономическом положении Российской Федерации, субъектов Российской Федерации, отраслей и секторов экономики, публикации статистических сборников и других материалов.
Формирование информационной системы статистических показателей для всестороннего анализа экономических и социальных процессов, происходящих в стране в целом и в ее регионах, осуществляется на базе показателей, содержащихся в статистической государственной отчетности (около 700 форм), и на основе выборочных статистических обследований.
На региональном уровне проводятся дополнительные статистические наблюдения, отражающие специфику каждого региона.
Действующая в России информационная статистическая система располагает комплексом средств для обеспечения необходимой разнообразной информацией как органов государственного управления, научных учреждений, так и средств массовой информации.
В целях оперативного информирования органов государственного управления об отдельных важных тенденциях в развитии экономики систематически выпускается экспресс-информация. Снабженная кратким анализом, она поступает потребителю через несколько часов после завершения машинной обработки данных.
Правительством Российской Федерации утверждена целевая программа реформирования статистики. Целью программы является наиболее полное обеспечение потребностей федеральных органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации и всех заинтересованных пользователей объективной и актуальной информацией о социально-экономическом развитии Российской Федерации, субъектов Российской Федерации, отраслей экономики, хозяйствующих субъектов, населения.
Опираясь на теоретическую базу, статистика применяет специфические методы цифрового освещения явления, которые находят свое выражение в трех этапах (стадиях) статистического исследования:
1. Массовое научно организованное наблюдение, с помощью которого получают первичную информацию об отдельных единицах (фактах) изучаемого явления.
2. Группировка и сводка материала, представляющие собой расчленение всей массы случаев (единиц) на однородные группы и подгруппы, подсчет итогов по каждой группе и оформление полученных результатов в виде статистической таблицы. Группировки дают возможность выделить из состава всех случаев единицы разного качества, показать особенности явлений, развивающихся в различных условиях. После проведения группировки приступают к обобщению данных наблюдения. Эта ступень носит название сводки.
3. Обработка статистических показателей, полученных при сводке и анализ результатов для получения обоснованных выводов о состоянии изучаемого явления и закономерностях его развития. Выводы, как правило, излагаются в текстовой форме и сопровождаются графиками и таблицами.
Таким образом, специфический метод статистики основан на соединении анализа и синтеза. Сначала выделяются в составе изучаемого явления и раздельно изучаются части (группы и подгруппы), оценивается существенность или несущественность наблюдаемых различий в величине признака, выявляются причины в целом, во всей совокупности его сторон, тенденций и форм развития. Все стадии статистической работы тесно связаны друг с другом.
Структура статистической науки представлена на рис. 1.
Рис.1. Структура статистической науки
Таким образом, в статистической науке выделяются следующие части: общая теория статистики, экономическая статистика и ее отрасли, социальная статистика и ее отрасли.
Общая теория статистики разрабатывает общие принципы и методы статистического исследования общественных явлений, наиболее общие категории (показатели) статистики.
Задачей экономической статистики является разработка и анализ синтетических показателей, отражающих состояние национальной экономики, взаимосвязи отраслей, особенности размещения производственных сил, наличие материальных, трудовых и финансовых ресурсов, достигнутый уровень их использования.
Статистики крупных отраслей могут быть подразделены на более мелкие отраслевые статистики: например, статистика промышленности - на статистику машиностроения, металлургии, химии и др.; статистика сельского хозяйства - на статистику земледелия и животноводства и т.п.
Социальная статистика формирует систему показателей для характеристики образа жизни населения и различных аспектов социальных отношений; ее отрасли - статистика народонаселения, политики, культуры, здравоохранения, науки, просвещения, права и т.д.
Отрасли экономической статистики - статистика промышленности, сельского хозяйства, строительства, транспорта, связи, труда, природных ресурсов, охраны окружающей среды и т.д.; их задача - разработка и анализ статистических показателей развития соответствующих отраслей. Отраслевые статистики формируются на базе показателей экономической или социальной статистики, а те основываются, в свою очередь, на категориях (показателях) и методах анализа, разработанных общей теорией статистики.
Общая теория статистики является той учебной дисциплиной, с изучения которой начинается формирование необходимых знаний у экономистов, менеджеров, руководителей предприятия.
Решение типовых задач
1. Имеются следующие данные по заработной плате водителей за сентябрь:
Для выявления зависимости заработной платы водителей от уровня квалификации и процента выполнения норм выработки произвести аналитическую группировку. Интервалы группировки водителей по проценту выполнения норм выработки разработать самостоятельно. На основе выполненной группировки построить комбинационную таблицу. Сформулировать вывод.
Решение
Для решения задачи необходимо произвести группировку водителей по двум признакам-факторам: сначала - на группы по квалификации, затем внутри каждой группы - на подгруппы по проценту выполнения норм выработки.
По проценту выполнения норм выработки принимаются две подгруппы:
1) водители, выполняющие норму от 100 до 110%; 2) водители, выполняющие норму на 110% и выше.
Результаты группировки представлены во вспомогательной табл. 1.1.
На основе вспомогательной таблицы по каждой подгруппе определяют численность и итог признака (общую сумму заработной платы), результаты оформляют в виде комбинационной таблицы (табл. 1.2).
Таблица 1.1
Вспомогательная таблица
Таблица 1.2
Зависимость заработной платы водителей от классификации и процента выполнения норм выработки
| Группы водителей по уровню классификации | Подгруппы водителей по проценту выполнения норм выработки | Число водителей | Общая сумма заработной платы, руб. | Средняя заработная плата одного водителя, руб. | Изменение средней заработной платы по сравнению с низшей подгруппой, % |
| II класс | 100 - 110 110 и выше | 5042,0 3986,4 | 1680,7 1993,2 | 100,0 118,6 | |
| Итого по группе | 9028,4 | 1805,7 | - | ||
| I класс | 100 - 110 110 и выше | 7995,9 6681,3 | 1999,0 2227,1 | 118,9 132,5 | |
| Итого по группе | 14677,2 | 2096,7 | - | ||
| Всего | 23705,6 | 1975,5 | - |
Из данных табл. 1.2 следует, что с ростом квалификации водителей и процента выполнения норм выработки увеличивается заработная плата. Так, заработная плата водителей I класса, выполняющих норму выработки на 110% и выше, на 32,5% превышает заработную плату водителей II класса, выполняющих норму от 100 до 110%.
Средние величины
Средней величиной называется обобщающий показатель, характеризующий типичный уровень варьирующего количественного признака на единицу совокупности в определенных условиях места и времени.
Средняя величина всегда именованная, она имеет ту же размерность, что и признак у отдельных единиц совокупности.
При использовании средних в практической работе и научных исследованиях необходимо иметь в виду, что за средним показателем скрываются особенности различных частей изучаемой совокупности, поэтому общие средние для однородной совокупности должны дополняться групповыми средними, характеризующими части совокупности.
В экономических исследованиях и плановых расчетах применяются две категории средних:
Степенные средние;
Структурные средние.
К категории степенных средних относятся: средняя арифметическая, средняя гармоническая, средняя квадратическая, средняя геометрическая. Величины, для которых исчисляется средняя, обозначаются буквой х i . Средняя обозначается через . Такой способ обозначения указывает на происхождение средней из конкретных величин. Черта вверху символизирует процесс осреднения индивидуальных значений. Частота - повторяемость индивидуальных значений признака - обозначается буквой f.
Формулы средних величин могут быть получены на основе степенной средней, для которой определяющей функцией является уравнение
,
.
В дальнейшем при написании формул средних подстрочные значки i, n использоваться не будут, но подразумевается, что суммируются все произведения х i . f i ,.
В зависимости от степени 1с получаются различные виды средних величин, их формулы представлены в табл. 2.1.
Как видно из данных табл. 2.1, взвешенные средние учитывают, что отдельные варианты значений признака имеют различную численность, поэтому каждый вариант «взвешивают» по своей частоте, т.е. умножают на нее. Частоты, при этом называются статистическими весами или просто весами средней.
Однако необходимо учитывать, что статистический вес - понятие более широкое, чем частота. В качестве веса могут применяться какие-либо другие величины. Например, при расчете средней продолжительности рабочего дня по предприятию единственно правильным будет взвешивание по количеству отработанных человеко-дней. Частоты отдельных вариантов могут быть выражены не только абсолютными величинами, но и относительными - частостями.
Величины степенных средних, рассчитанных на основе одних и тех же индивидуальных значений признака при различных значениях степени (k), не одинаковы. Чем выше степень k средней, тем больше величина самой средней.
Таблица 2.1
Формулы различных видов степенных средних величин
| Значе-ние, k | Наименование средней | Формула средней | |
| простая | взвешенная | ||
| -1 | Гармоническая |  |
|
| Геометрическая |  |
||
| Арифметическая |  |
||
| Квадратическая |  |
Средняя арифметическая и средняя гармоническая - наиболее распространенные виды средней, получившие широкое применение в плановых расчетах, при расчете общей средней из средних групповых, а также при выявлении взаимосвязи между признаками с помощью группировок. Выбор средней арифметической и средней гармонической определяется характером имеющейся в распоряжении исследователя информации.
Средняя квадратическая применяется для расчета среднего квадратического отклонения (а), являющегося показателем вариации признаков, а также в технике (например, при сооружении трубопроводов).
Средняя геометрическая (простая) используется при вычислении среднего коэффициента роста (темпа) в рядах динамики.
Структурные средние - мода и медиана - в отличие от степенных средних, которые в значительной степени являются абстрактной характеристикой совокупности, выступают как конкретные величины, совпадающие с вполне определенными вариантами совокупности. Это делает их незаменимыми при решении ряда практических задач.
Модой называется значение признака, которое наиболее часто встречается в совокупности (в статистическом ряду).
Медианой называется значение признака, которое лежит в середине ранжированного ряда и делит этот ряд на две равные по численности части.
Ранжированный ряд - ряд, расположенный в порядке возрастания или убывания значений признака.
Для определения медианы сначала определяют ее место в ряду, используя формулу
Если ряд состоит из четного числа членов, то за медиану условно принимают среднюю арифметическую их двух срединных значений.
Применяется мода при экспертных оценках, при определении наиболее ходовых размеров обуви, одежды, что учитывается при планировании их производства. Медиана используется при статистическом контроле качества продукции и технологического процесса на промышленных предприятиях; при изучении распределения семей по величине дохода и др. Мода и медиана имеют преимущество перед средней арифметической для ряда распределения с открытыми интервалами.
Кривые распределения
Наиболее надежный путь выявления закономерностей распределения - увеличение количества наблюдений. По мере увеличения количества наблюдений (в пределах той же однородной совокупности) при одновременном уменьшении величины интервала закономерность, характерная для данного распределения, будет выступать все более и более ясно, а представляющая полигон частот ломаная линия будет приближаться к некоторой плавной линии и в пределе должна превратиться в кривую линию.
Кривая линия, которая отражает закономерность изменения частот в чистом, исключающем влияние случайных факторов виде, называется кривой распределения.
В настоящее время изучено значительное число различных форм распределений. В практике статистических исследований часто используется распределение Пуассона, Максвелла, особенно нормальное распределение. Распределения, близкие к нормальному распределению, были обнаружены при изучении самых различных явлений как в природе, так и в развитии общества.
В статистической практике большой интерес представляет решение вопроса о том, в какой мере можно считать полученное в результате статистического наблюдения распределение признака в исследуемой совокупности, соответствующее нормальному распределению.
Для решения этого вопроса следует рассчитать теоретические частоты нормального распределения, т.е. те частоты, которые были бы, если бы данное распределение в точности следовало закону нормального распределения. Для расчета теоретических частот применяется следующая формула:
где i - нормированное отклонение;
Следовательно, в зависимости от величины t для каждого интервала эмпирического ряда определяются теоретические частоты.
Для проверки близости теоретического и эмпирического распределений используются специальные показатели, называемые критериями согласия. Наиболее распространенным является критерий согласия К. Пирсона 2 («хи- квадрат»), исчисляемый по формуле
где f - эмпирические частоты (частости) в интервале;
f"" - теоретические частоты (частости) в интервале.
Полученное значение критерия ( 2 расч) сравнивается с табличным значением ( 2 табл). Последнее определяется по специальной таблице в зависимости от принятой вероятности (Р) и числа степеней свободы k (для нормального распределения k равно числу групп в ряду распределения минус 3).
Если 2 расч <= 2 табл, то гипотеза о близости эмпирического распределения к нормальному не отвергается.
При расчете критерия Пирсона необходимо соблюдать условия: число наблюдений должно быть достаточно велико (п > 50); если теоретические частоты в некоторых интервалах меньше 5, то интервалы объединяют так, чтобы частоты были больше 5.
Решение типовых задач
Имеются следующие данные о возрастном составе рабочих цеха (лет): 18; 38; 28; 29; 26; 38; 34; 22; 28; 30; 22; 23; 35; 33; 27; 24; 30; 32; 28; 25; 29; 26; 31; 24; 29; 27; 32; 25; 29; 29.
Для анализа распределения рабочих цеха по возрасту требуется: 1) построить интервальный ряд распределения; 2) дать графическое изображение ряда; 3) исчислить показатели центра распределения, показатели вариации и формы распределения. Сформулировать вывод.
Решение. Величина интервала группировки определяется по формуле
Интервальный ряд распределения
2. Графически интервальный вариационный ряд может быть представлен в виде гистограммы, полигона, кумуляты.
Гистограмма строится в прямоугольной системе координат. По оси абсцисс откладывают интервалы значений вариационного признака, причем число интервалов целесообразно увеличить на два - по одному в начале и в конце имеющегося ряда) для удобства преобразования гистограммы в полигон частот. На отрезках (интервалах) строятся прямоугольники, высота которых соответствует частоте.
Для преобразования гистограммы в полигон частот середины верхних сторон прямоугольников соединяют отрезками прямой, и две крайние точки прямоугольников замыкаются по оси абсцисс на середине интервалов, в которых частоты равны нулю.
На рис. 2 представлено графическое изображение построенного интервального вариационного ряда в виде гистограммы и полигона частот.
Как видно из графика, треугольники, относящиеся к площади гистограммы и к площади полигона, попарно равны между собой, и, следовательно, площадь гистограммы и площадь полигона данного вариационного ряда также совпадают.
На основе построенной гистограммы графически можно определить значение моды. Для этого правую вершину модального прямоугольника соединяют прямой с правым верхним углом предыдущего прямоугольника, а левую вершину модального прямоугольника соединяют с левым верхним углом последующего прямоугольника. Абсцисса точки пересечения этих прямых и будет модой распределения. Мо = 28,3 года. На рис. 2 эти прямые линии, соединяющие вершины прямоугольников, и перпендикуляр из точки их пересечения показаны пунктирной линией.
Рис. 2. Гистограмма и полигон распределения рабочих цеха по возрасту
На рис. 3 представлена кумулятивная кривая (кумулята).
Кумулята может быть использована для графического определения медианы. Для этого последнюю ординату кумуляты делят пополам. Через полученную точку проводят прямую до пересечения ее с кумулятой. Из точки пересечения опускается перпендикуляр до оси абсцисс. Абсцисса точки пересечения является медианой. Линии, определяющие медиану, на рис. 3 показаны пунктирными линиями. Ме = 28,6 года.
Рис. 3. Кумулятивная кривая (кумулята)
Выборочное наблюдение
Простая случайная выборка
При простой случайной выборке отбор единиц в выборочную совокупность производится непосредственно из всей массы единиц генеральной совокупности в форме случайного отбора, при котором каждой единице генеральной совокупности обеспечивается одинаковая вероятность (возможность) быть выбранной. Единица отбора совпадает с единицей наблюдения. Случайный отбор осуществляется путем применения жеребьевки (лотереи) или путем использования таблиц случайных чисел.
Случайный отбор может быть проведен в двух формах: в форме возвратной (повторной) выборки и в форме безвозвратной (бесповторной) выборки. При повторном отборе вероятность попадания каждой единицы генеральной совокупности остается постоянной, так как после отбора какой-то единицы она снова может быть выбранной. При бесповторном отборе выбранная единица не возвращается в генеральную совокупность и вероятность попадания отдельных единиц в выборку все время изменяется (для оставшихся единиц она возрастает).
Применение простой случайной повторной выборки на практике весьма ограниченно; обычно используется бесповторная выборка.
В табл. 5.1 приведены формулы расчета ошибок простой случайной выборки.
Формулы предельной ошибки позволяют решать задачи трех видов:
1. Определение пределов генеральных характеристик с заданной степенью надежности (доверительной вероятностью) на основе показателей, полученных по данным выборки. Доверительные интервалы для генеральной средней:
Доверительные интервалы для генеральной доли:
2. Определение доверительной вероятности того, что генеральная характеристика может отличаться от выборочной не более чем на определенную заданную величину.
Доверительная вероятность является функцией от t, определяемой по формуле
По величине t определяется доверительная вероятность.
3. Определение необходимого объема выборки, который с практической вероятностью обеспечивает заданную точность выборки.
Таблица 5.1
Формулы ошибок простой случайной выборки
В табл. 5.2 приведены формулы для расчета численности простой случайной выборки.
Таблица 5.2
Формулы для определения численности простой случайной выборки
Решение типовых задач
1. Из партии электроламп взята 20%-ная случайная бесповторная выборка для определения среднего веса спирали. Результаты выборки следующие:
Определить с вероятностью 0,997 пределы, в которых будет находиться процент брака для всей продукции
Решение
Определяется доля бракованной продукции по выборке:
При вероятности Р = 0,997 t = 3,0.
Размер предельной ошибки
Доверительные интервалы для генеральной доли с вероятностью Р = 0,997
Индекс - относительная величина, характеризующая изменение уровней сложных социально-экономических показателей во времени, в пространстве или по сравнению с планом. Сложный показатель состоит из непосредственно несоизмеримых (несуммируемых) элементов. Например, предприятие выпускает несколько видов продукции, но получить общий итог объема продукции путем суммирования количества различных ее видов в натуральном выражении нельзя.
Индексные показатели вычисляются на высшей ступени статистического обобщения и опираются на результаты сводки и обработки данных статистического наблюдения. С их помощью решаются следующие основные задачи:
Характеристика общего изменения сложного экономического показателя и отдельных его элементов;
Измерение влияния факторов на общую динамику сложного показателя, включая характеристику влияния изменения структуры явления.
Индекс является результатом сравнения двух одноименных показателей, поэтому при их вычислении различают сравниваемый уровень (числитель индексного отношения), называемый текущим илиотчетным, и уровень, с которым производится сравнение (знаменатель индексного отношения), называемый базисным. Выбор базы определяется целью исследования.
При территориальных сравнениях за базу принимают данные другой территории.
При использовании индексов как показателей выполнения плана за базу сравнения принимаются плановые показатели.
В зависимости от содержания и характера изучаемых социально-экономических показателей различают индексы количественных (объемных) показателей и индексы качественных показателей.
К индексам количественных (объемных) показателей относятся индексы физического объема производства продукции, физического объема потребления продукции (производственного и личного) и индексы других показателей, размеры которых характеризуются абсолютными величинами.
К индексам качественных показателей относятся индексы цен, себестоимости, индексы средней заработной платы, производительности труда. Качественный показатель характеризует уровень изучаемого результативного показателя в расчете на количественную единицу и определяется путем деления результативного показателя на количественный показатель, на единицу которого он определяется. Например, средняя заработная плата определяется путем деления фонда заработной платы на численность работников; производительность труда определяется путем деления общего объема выработанной продукции на численность работников.
По степени охвата элементов совокупности различают индивидуальные и сводные (общие) индексы.Индивидуальные индексы характеризуют изменение одного элемента совокупности. Сводные индексы характеризуют изменение сложного явления в целом. В зависимости от способа исчисления общих (сводных) индексов различаются агрегатные индексы и средние взвешенные индексы.
Для удобства применения индексного метода, составления формул индексов и их использования в статистико-экономическом анализе в теории статистики разработана определенная символика и применяются соответствующие условные обозначения.
Каждая индексируемая величина имеет свое символическое обозначение:
q - количество продукции одного вида в натуральном выражении;
р - цена за единицу продукции;
z - себестоимость единицы продукции;
t - затраты труда (рабочего времени) на единицу продукции.
Индексы по отдельным элементам изучаемого сложного экономического явления (т.е. индивидуальные индексы) обозначаются символом i, у которого проставляется символ соответствующей индексируемой величины. Например:
i q - индивидуальный индекс объема (количества) отдельного вида продукции;
i p - индивидуальный индекс цен на отдельный вид продукции (товара);
i z - индивидуальный индекс себестоимости единицы отдельного вида продукции;
i qp - индекс стоимости отдельного вида продукции;
i qz - индекс денежных затрат на выпуск одного вида продукции;
i qt - индекс затрат труда на выпуск (производство) одного вида продукции.
Общий (сводный) индекс изучаемого сложного экономического явления обозначается символом I, у которого отражается символ индексируемой величины. Например:
I q - общий индекс физического объема продукции;
I p - общий индекс цен;
I z - общий индекс себестоимости;
I qp - общий индекс стоимости всех видов продукции;
I qz - общий индекс затрат на производство всех видов продукции;
I qt - общий индекс затрат труда на выпуск всех видов продукции.
Для отражения базисных периодов времени применяются специальные обозначения, которые пишутся внизу символа используемых при написании индекса величин. Базисный период, с данными которого производится сравнение, обозначается нулевым значением, первый отчетный период - единицей и т.д. Кроме того, обозначения сравниваемого и базисного периодов можно проставлять внизу символа индекса (например, I q 1/0).
Решение типовых задач
Задача 1. Выпуск продукции по заводу почвообрабатывающих машин за два квартала следующий:
Определить:
1) изменение (в %) выпуска каждого вида продукции, а также изменение выпуска продукции в целом по предприятию;
2) изменение цен (в %) по каждому виду продукции и среднее изменение цен по всему ассортименту продукции;
3) абсолютное изменение общей стоимости продукции, выделив из общей суммы изменение за счет изменения количества продукции и за счет изменения цен.
Решение
Для характеристики изменения выпуска продукции в целом по предприятию исчисляется агрегатный индекс физического объема продукции:
или 101,3%, т.е. в целом по предприятию выпуск продукции увеличился на 1,3%, в результате стоимость продукции увеличилась на 673 000 руб. (51 973 - 51 300).
Среднее изменение цен по всему ассортименту продукции определяется по формуле агрегатного индекса цен.
Министерство образования и науки Республики Казахстан
Костанайский государственный университет им. А. Байтурсынова
ПРАКТИКУМ ПО СТАТИСТИКЕ
Учебное пособие
ВВЕДЕНИЕ
Статистика – это искусство и наука сбора и анализа данных. Статистические методы следует рассматривать как важную часть процесса принятия решений , позволяющую вырабатывать обоснованные статистические решения, сочетающие интуицию специалиста с тщательным анализом имеющейся информации.
Современные специалисты должны владеть статистическими методами, уметь их применять в оценке условий и результатов развития социально-экономических отношений, определять влиянии различных факторов, знать систему показателей, характеризующих экономическую и социальную жизнь населения и страны в целом.
Цель настоящего учебного пособия – оказать методическую помощь студентам, магистрантам в усвоении методологии расчетов статистических показателей, приобретении навыков анализа полученных результатов. Пособие охватывает все темы курса общей теории статистики. В начале каждого раздела дана краткая теоретическая характеристика по теме, даны формулы. В практикуме приведены примеры решения типовых задач, их реализация в среде MS Excel, имеются задания для самостоятельного выполнения.
В большинстве своем задачи составлены на фактических данных, в некоторых случаях приведены условные показатели.
Учебное пособие предназначено для студентов экономических специальностей.
ТЕМА 1. ПРЕДМЕТ И ЗАДАЧИ СТАТИСТИКИ
1.1 Методические указания
Исторические сведения. Слово «статистика» происходит от латинского слова «status» - состояние, положение вещей. Первоначально оно употреблялось в значении «политическое состояние». Отсюда итальянское слово «stato» - государство и «statista» – знаток государства. В научный обиход слово «статистика» вошло в XVIII в. и первоначально употреблялось в значении «государствоведение». В настоящее время статистика может быть определена как собирание массовых данных, их обобщение, представление, анализ и интерпретация. Это особый метод, который используется в различных сферах деятельности, в решении разнообразных задач. Исторически развитие статистики было связано с развитием государств, с потребностями государственного управления . Хозяйственные и военные нужды уже в древний период истории человечества требовали наличия данных о населении, его составе, имущественном положении. С целью налогообложения.
Статистика Казахстана своими корнями уходит в далекое прошлое. Имеются исторические подтверждения статистическим сведениям о первом Казахском государстве – Казахском Ханстве: в начале его образования (1459 год) в долинах рек Шу и Талас (на территории нынешней Жамбылской области) численность населения составляла 200 тыс. человек, а к концу XV – века достигла 1 миллиона.
Однако, зарождение на территории современного Казахстана более - менее регулярной и централизованной статистической деятельности относится ко второй половине XVIII века, т. е. к периоду вхождения Казахстана в состав Российской империи. Первая всеобщая перепись населения на его территории, как и во всей царской России, была проведена по состоянию на 9 февраля (28 января) 1897 года.
Первым официальным государственным статистическим органом, образованным на территории Казахстана, является Туркестанский губернский статкомитет (дата образования 22 января 1868 года) и подведомственные ему статбюро в Сыр-Дарьинской и Семиреченской областях. В середине 70-х годов XIX века организовался Уральский областной статкомитет, в 1877 году - Семипалатинский и Акмолинский (в г. Омске) и в 1895 году – Тургайский областные статкомитеты. Однако, до 1920 года в Казахстане не было единого статистического органа, объединяющего указанные и другие местные статистические службы.
С образованием (26 августа 1920 года) Казахской Автономной Социалистической Республики в составе РСФСР, Правительство Казахской АССР своим постановлением от 8 ноября 1920 года утвердило «Положение о государственной статистике в Казахской АССР» и образовало Статистическое управление АССР.
Таким образом, датой образования единых централизованных статистических органов Казахстана принято считать 8 ноября 1920 года (см. «Основные исторические вехи казахстанской статистики» Приложение 2).
Этапы развития статистики Казахстана. За последние пятнадцать лет Агентство Республики Казахстан по статистике условно прошло следующие фазы развития:
1. Формирование Агентства как Национального органа, создающего основной методологический ноу-хау, внедрение стандарта системы национальных счетов (СНС 93) – 1992-1996 годы.
2. Освоение методологии составления интегрированных счетов и таблиц СНС; запуск систематического использования международно-согласованных статистических классификаторов; начало создания статистических регистров; введение статистических методов производства информации по малым предприятиям; введение новых технологий информации и связи - 1996-1998 годы.
3. Фактическое внедрение международных классификаций во всех областях статистического производства; успешное проведение первой казахстанской переписи населения 1999 года и развитие демографической социальной статистики; внедрение прогрессивных методов массовой обработки данных, получение технической помощи в рамках международного сотрудничества 1995-2005 годы.
4. Реализация Программы совершенствования государственной статистики, включая пересмотр методологий и классификаций, адаптации развивающихся международных стандартов, начало внедрения системы метаданных и интегрированных классификаций – 2006-2008 годы;
Практикум по теории статистики. Шмойлова Р.А., Минашкин В.Г. и др.
3-е изд. - М.: 2014 - 4 16 с.
Составлен в соответствии с типовой учебной программой курса «Теория статистики». Содержит краткий обзор основных понятий общей теории статистики, группировку статистических данных, абсолютные, относительные и средние величины, статистические распределения, выборочное наблюдение, ряды динамики, индексы и их использование в экономико-статистических исследованиях и т.д. Представлены типовые примеры с решениями и задачи (с ответами) по изучаемому материалу, а также рекомендации преподавателям. В приложениях даны необходимые для решения задач математико-статистические таблицы. Для преподавателей, аспирантов, студентов экономических вузов, менеджеров, учащихся спецфакультетов второго высшего образования.
Формат: pdf ( 2014 , 3- е изд., 416с.)
Размер: 90 Мб
Смотреть, скачать: drive.google
Формат: djvu (2009 , 3- е изд., 416с.)
Размер: 6,4 Мб
Смотреть, скачать: drive.google
ОГЛАВЛЕНИЕ
Предисловие 5
Раздел I. ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА
Глава 1. Статистика как наука 7
1.1. Методические указания 7
1.2. Задачи и упражнения 12
1.3. Рекомендации преподавателям 15
Глава 2. Сбор статистической информации (теория статистического наблюдения)
16
2.1. Методические указания 16
2.2. Задачи и упражнения 22
2.3. Рекомендации преподавателям 28
Глава 3. Статистическая сводка и группировка 29
3.1. Методические указания и решение типовых задач 29
3.2. Задачи и упражнения 47
3.3. Рекомендации преподавателям 53
Глава 4. Статистические таблицы 53
4.1. Методические указания и решение типовых задач 53
4.2. Задачи и упражнения 62
4.3. Рекомендации преподавателям 72
Глава 5. Графическое изображение статистических данных 73
5.1. Методические указания и решение типовых задач 73
5.2. Задачи и упражнения 90
5.3. Рекомендации преподавателям 99
Глава 6. Формы выражения статистических показателей 100
6.1. Методические указания и решение типовых задач 100
6.2. Задачи и упражнения 112
6.3. Рекомендации преподавателям 123
Раздел II. АНАЛИТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА
Глава 7. Показатели вариации и анализ частотных распределений 124
7.1. Методические указания и решение типовых задач 124
7.2. Задачи и упражнения 156
7.3. Рекомендации преподавателям 167
Глава 8. Выборочное наблюдение 169
8.1. Методические указания и решение типовых задач 169
8.2. Задачи и упражнения 178
8.3. Рекомендации преподавателям 186
Глава 9. Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений
187
9.1. Методические указания и решение типовых задач 187
9.2. Задачи и упражнения 222
9.3. Рекомендации преподавателям 233
Глава 10. Статистическое изучение динамики социально-экономических явлений
234
10.1. Методические указания и решение типовых задач 234
10.2. Задачи и упражнения 260
10.3. Рекомендации преподавателям 279
Глава 11. Статистический анализ структуры 280
11.1. Методические указания и решение типовых задач 280
11.2. Задачи и упражнения 292
11.3. Рекомендации преподавателям 299
Глава 12. Экономические индексы 300
12.1. Методические указания и решение типовых задач 300
12.2. Задачи и упражнения 317
12.3. Рекомендации преподавателям 325
Глава 13. Общие вопросы анализа и обобщения статистических данных 325
13.1. Методические указания и решение комплексных задач 325
13.2. Задачи и упражнения 349
13.3. Рекомендации преподавателям 352
Задания для самостоятельной работы студентов 353
Приложения 359
Ответы к задачам 412
Цель практикума - помочь студентам лучше осмыслить категории статистической
науки, научить их применять научные методы статистического исследования и за
статистическими показателями увидеть конкретное содержание, а также выработать
практические навыки решения конкретных задач различного типа в разных областях
экономики. По содержанию, применяемой терминологии и символике практикум
ориентирован на учебник под редакцией профессора Р.А.Шмойловой «Теория
статистики», который успешно выдержал четыре издания: первое издание вышло в
1996 г., а четвертое - в 2003 г.
Практикум состоит из двух разделов и тринадцати глав. Каждая глава содержит три
подраздела: Методические указания и решение типовых задач, Задачи и упражнения и
Рекомендации преподавателям.
В первом подразделе даются методические указания для студентов, где раскрываются
основные категории статистической науки и показывается методология исчисления
показателей, которые используются в аналитической работе, а также приводятся
решения типовых задач (кроме глав 1 и 2).
Во втором подразделе представлен набор задач и упражнений для проведения
практических занятий и самостоятельных заданий студентов, построенных на
фактических данных, взятых из статистических сборников и периодической печати,
или на услов¬ных данных. В конце практикума на сложные задачи даны ответы.
