на тему рефераты
 
Главная | Карта сайта
на тему рефераты
РАЗДЕЛЫ

на тему рефераты
ПАРТНЕРЫ

на тему рефераты
АЛФАВИТ
... А Б В Г Д Е Ж З И К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Э Ю Я

на тему рефераты
ПОИСК
Введите фамилию автора:


Общая теория статистики


подразделяется на подгруппы, и итоговые значения получаются путем простого

суммирования значений по каждому признаку отдельно независимо друг от

друга.

После заполнения данного фрагмента таблицы получается подробная

характеристика приватизированных предприятий по структуре их субъектов-

владельцев. По каждому предприятию можно получить информацию о числе и

ценовых условиях продажи акций.

Сложная разработка сказуемого предполагает деление признака,

формирующего его на подгруппы.

При сложной разработке сказуемого получается более полная и

подробная характеристика объекта.

Комбинированная разработка показателей по условиям продажи акций и

их видам позволяет углубить экономико-статистический анализ рынка акций и

его структуры по приватизированным предприятиям.

Здесь оба сказуемого (ценовой и видовой) тесно связаны друг с

другом. Можно проанализировать не только количество приобретенных акций по

видам и условиям, но и определить число привилегированных и обыкновенных

акций, приобретенных на разных ценовых условиях. Итак, при сложной

разработке сказуемого каждая группа предприятий или каждое предприятие в

отдельности могут быть охарактеризованы различной комбинацией признаков,

формирующих сказуемое.

30. Таблицы сопряженности.

Таблицей сопряженности называется таблица, которая содержит сводную

числовую характеристику изучаемой совокупности по двум и более

атрибутивными (качественным) признакам или комбинации количественных и

атрибутивных признаков.

Таблицы сопряженности получили наибольшее распространение наибольшее

при изучении социальных явлений и процессов: общественного мнения, уровня и

образа жизни, общественно-политического строя и т.д.

Наиболее простым видом таблиц сопряженности является таблица частот

2x2.

| |B1 |B2 |Всего: |

|A1 |f11 |f12 |f10 |

|A2 |f21 |f22 |f20 |

|Всего:|f01 |f02 |f00 |

Построение данной таблицы исходит из предположения, что ответы

респондентов или анализируемые атрибутивные признаки будут принимать только

два значения A1 и А2, B1 и B2. Внутреннее цифровое наполнение таблицы

представляют частоты (fij), обладающие одновременно i-м (i=1,2) значением

одного (Ai) и j-м (j=1,2) значением (Bj) другого качественного признака.

Итоговая графа и строка содержат информацию о количественном

распределении совокупности соответственно по А и В атрибутивным признакам.

Для более полного описания и анализа явлений и процессов,

характеризующихся атрибутивными признаками, используются таблицы

сопряженности большей размерности: ixj, где i=1,2,...,к - число вариантов

значений (например, ответов респондентов и т.д.) одного признака (например,

признака А); j=1,2,...,n - число вариантов значений другого признака (B).

| |B1 |B2 |... |Bj |Всего: |

|A1 |f11 |f12 |... |f1j |f10 |

|A2 |f21 |f22 |... |f2j |f20 |

|... |... |... |... |... |... |

|Ai |fi1 |fi2 |... |fij |fi0 |

|Всего: |f01 |f02 |... |f0j |f00 |

Принцип взаимной сопряженности наиболее эффективен при выявлении и

оценке взаимосвязей и взаимозависимостей между социальными явлениями и

процессами.

31. Чтение и анализ статистической таблицы.

Анализу статистических таблиц предшествует этап ознакомления - их

чтения.

Чтение и анализ таблицы должны осуществляться не хаотично, а в

определенной последовательности.

Чтение предполагает, что исследователь, прочитав слова и числа

таблицы, усвоил ее содержание, сформулировал первые суждения об объекте,

уяснил назначение таблицы, понял ее содержание в целом, дал оценку явлению

или процессу, описанному в таблице.

Анализ таблицы как метод научного исследования путем разбиения

предмета изучения на части делится на структурный и содержательный.

Структурный анализ предполагает анализ строения таблицы,

характеристику представленных в таблице:

- совокупности и единиц наблюдения, формирующих ее

- признаков и их комбинаций, формирующих подлежащее и сказуемое таблицы

- признаков: количественных и атрибутивных

- соотношения признаков подлежащего с показателями сказуемого

- вида таблицы: простая или сложная, а последняя - групповая или

комбинационная

- решаемых задач - анализ структуры, типов явлений или их взаимосвязей

Содержательный анализ предполагает изучение внутреннего содержания

таблицы: анализ отдельных групп подлежащего по соответствующим признакам

сказуемого; выявление соотношения и пропорций между группами явлений по

одному и разным признакам; сравнительный анализ и формулировку выводов по

отдельным группам и по всей совокупности в целом; установление

закономерностей и определение резервов развития изучаемого объекта.

Логическая проверка состоит в возможности определения конкретных

признаков теми или иными числовыми значениями (например, абсурдно, если

численность работающих на фирме составила 106,7 человека).

Счетная проверка предполагает выборочный расчет отдельных значений

признаков по группе, либо итоговых значений строк или граф и т.д.

Анализ групповых и комбинационных таблиц охарактеризовать типы

социально-экономических явлений, структуру совокупности, соотношения и

пропорции между отдельными группами и единицами наблюдения.

32. Статистический график. Его элементы и правила построения.

Статистический график - это чертеж, на котором статистические

совокупности, характеризуемые определенными показателями, описываются с

помощью условных геометрических образов или знаков. Представление данных

таблицы в виде графика производит более сильное впечатление, чем цифры,

позволяет лучше осмыслить результаты статистического наблюдения, правильно

их истолковать, значительно облегчает понимание статистического материала,

делает его наглядным и доступным. Это, однако, вовсе не означает, что

графики имеют лишь иллюстрированное значение. Они дают новое знание о

предмете исследования, являясь методом обобщения исходной информации.

При построении графического изображения следует соблюдать ряд

требований. Прежде всего график должен быть достаточно наглядным, так как

весь смысл графического изображения в том и состоит, чтобы наглядно

изобразить статистические показатели. Кроме того, график должен быть

выразительным, доходчивым и понятным. Для выполнения вышеперечисленных

требований каждый график должен включать ряд основных элементов:

графический образ; поле графика; пространственные ориентиры; масштабные

ориентиры; экспликацию графика.

Графический образ - это геометрические знаки, т.е. совокупность

точек, линий, фигур, с помощью которых изображаются статистические

показатели.

Поле графика - это часть плоскости, где расположены графические

образы. Поле графика имеет определенные размеры, которые зависят от его

назначения.

Пространственные ориентиры графика задаются в виде системы

координатных сеток. Система координат необходима для размещения

геометрических знаков в поле графика.

Масштабные ориентиры статистического графика определяются масштабом

и системой масштабных шкал. Масштаб статистического графика - это мера

перевода числовой величины в графическую.

Масштабной шкалой называется линия, отдельные точки которой могут

быть прочитаны как определенные числа. Шкала имеет большое значение в

графике и включает три элемента: линию (или носитель шкалы), определенное

число помеченных черточками точек, которые расположены на носителе шкалы в

определенном порядке, цифровое обозначение чисел, соответствующих отдельным

помеченным точкам.

33. Классификация видов графиков.

Существует множество видов графических изображений. Их классификация

основана на ряде признаков: а) способ построения графического образа; б)

геометрические знаки, изображающие статистические показатели; в) задачи,

решаемые с помощью графического изображения.

По способу построения статистические графики делятся на диаграммы и

статистические карты.

Диаграммы - наиболее распространенный способ графических

изображений. Это графики количественных отношений. Виды и способы их

построения разнообразны. Диаграммы применяются для наглядного сопоставления

в различных аспектах (пространственном, временном и др.) независимых друг

от друга величин: территорий, населения и т.д. При этом сравнение

совокупностей производится по какому-либо существенному варьирующему

признаку.

Статистические карты - графики количественного распределения по

поверхности. По своей основной цели они близко примыкают к диаграммам и

специфичны лишь в том отношении, что представляют собой условные

изображения статистических данных на контурной географической карте, т.е.

показывают пространственное размещение или пространственную

распространенность статистических данных. Геометрические знаки - либо

точки, либо линии или плоскости, либо геометрические тела.

36. Средняя величина как категория статистики.

Средние величины являются одними из наиболее распространенных

обобщающих статистических показателей. Они имеют своей целью одним числом

охарактеризовать статистическую совокупность состоящую из меньшинства

единиц. Средние величины тесно связаны с законом больших чисел. Сущность

этой зависимости заключается в том, что при большом числе наблюдений

случайные отклонения от общей статистики взаимопогашаются и в среднем более

отчетливо проявляется статистическая закономерность.

С помощью метода средних решаются следующие основные задачи:

1. Характеристика уровня развития явлений.

2. Сравнение двух или нескольких уровней.

3. Изучение взаимосвязей социально-экономических явлений.

4. Анализ размещения социально-экономических явлений в пространстве.

Для решения этих задач статистическая методология разработала

различные виды средних.

37. Виды средних величин.

Средняя гармоническая является первообразной формой средней

арифметической. Она рассчитывается в тех случаях, когда веса fi не заданы

непосредственно, а входят как сомножитель в один из имеющихся показателей.

Также как и арифметическая, средняя гармоническая может быть простой и

взвешанной.

Средняя гармоническая простая:

[pic]

Средняя гармоническая смешанная:

[pic]

Wi - произведение вариантов на частоты

При расчете средних величин необходимо помнить о том, что всякие

промежуточные вычисления должны приводить как в числителе, так и в

знаменателе и имеющим экономический смысл показателям.

38. Средняя арифметическая и ее свойства.

Для выяснения методики расчета средней арифметической используем

следующие обозначения:

X - арифметический признак

X (X1, X2, ... X3) - варианты определенного признака

n - число единиц совокупности

[pic] - средняя величина признака

В зависимости от исходных данных средняя арифметическая может быть

рассчитана двумя способами:

1. Если данные статистического наблюдения на сгруппированы, или

сгруппированные варианты имеют одинаковые частоты, то рассчитывается

средняя арифметическая простая:

[pic]

2. Если частоты сгруппированы в данных разные, то рассчитывается среднее

арифметическое взвешанное:

[pic]

[pic] - численность (частоты) вариантов

[pic] - сумма частот

Среднее арифметическое рассчитывается по разному в дискретных и

интервальных вариационных рядах.

В дискретных рядах варианты признака умножаются на частоты, эти

произведения суммируются и полученная сумма произведений делится на сумму

частот.

В интервальных рядах значение признака задано, как известно, в виде

интервалов, поэтому, прежде чем рассчитывать среднюю арифметическую, нужно

перейти от интервального ряда к дискретному.

В качестве вариантов Xi используется середина соответствующих

интервалов. Они определяются как полусумма нижней и верхней границ.

Если у интервала отсутствует нижняя граница, то его середина

определяется как разность между верхней границей и половиной величины

следующих интервалов. При отсутствии верхних границ, середина интервала

определяется как сумма нижней границы и половины величины предыдущего

интервала. После перехода к дискретному ряду дальнейшие вычисления

происходят по методике рассмотренной выше.

Если веса fi заданы не в абсолютных показателях, а в относительных,

то формула расчета средней арифметической будет следующей:

[pic]

pi - относительные величины структуры, показывающие, какой процент

составляют частоты вариантов в сумме всех частот.

Если относительные величины структуры заданы не в процентах, а в

долях, то среднее арифметическое будет рассчитываться по формуле:

[pic]

39. Структурное среднее.

40. Мода и медиана, их определение в вариационных рядах.

Структурное среднее характеризует состав статистической совокупности

по одному из варьирующих признаков. К этим средним относятся мода и

медиана.

Мода - такое значение варьирующего признака, которое в данном ряду

распределения имеет наибольшую частоту.

В дискретных рядах распределений мода определяется визуально.

Сначала определяется наибольшая частота, а по ней модальное значение

признака. В интервальных рядах для вычисления моды используется следующая

формула:

[pic]

Xmo - нижняя граница модальности (интервал ряда с наибольшей частотой)

Mo - величина интервала

fMo - частота модального интервала

fMo-1 - частота интервала предшествующего модальному

fMo+1 - частота интервала следующего за модальным

Медианой называется такое значение варьирующего признака, которое

делит ряд распределения на две равные части по объему частот. Медиана

рассчитывается по разному в дискретных и интервальных рядах.

1. Если ряд распределения дискретный и состоит из четного числа членов, то

медиана определяется как средняя величина из двух серединных значений

рангированного ряда признаков.

2. Если в дискретном ряду распределения нечетное число уровней, то медианой

будет серединное значение рангированного ряда признаков.

В интервальных рядах медиана определяется по формуле:

[pic]

[pic] - нижняя граница медианного интервала (интервала для которого

накопленная частота впервые превысит полусумму частот)

Me - величина интервала

[pic] - сумма частот ряда

[pic] - сумма накопленных частот предшествующих медианному интервалу

[pic] - частота медианного интервала

41. Общее понятие о вариации.

Вариацией называется различие значений признака у отдельных единиц

совокупности.

Вариация возникает в силу того, что отдельные значения признака

формируются по влияние большого числа взаимосвязанных факторов. Эти факторы

часто действуют в противоположных направлениях и их совместное действие

формирует значение признаков у конкретной единицы совокупности.

Необходимость изучения вариаций связана с тем, что средняя величина,

обобщающая данные статистического наблюдения, на показывает как колеблется

вокруг нее индивидуальное значение признака. Вариации присущи явлениям

природы и общества. При этом революция в обществе происходит быстрее, чем

аналогичные изменения в природе. Объективно существуют также вариации в

пространстве и во времени.

Вариации в пространстве показывают различие статистических показателей

относящихся к различным административно-территориальным единицам.

Вариации во времени показывают различие показателей в зависимости от

периода или момента времени к которым они относятся.

42. Сущность и значение показателей вариации.

43. Абсолютные показатели вариации (=42, без коэффициента).

К примерам вариаций относятся следующие показатели:

1. размах вариаций

2. среднее линейное отклонение

3. среднее квадратическое отклонение

4. дисперсия

5. коэффициент

1. Размах вариаций является ее простейшим показателем. Он определяется как

разность между максимальным и минимальным значение признака. Недостаток

этого показателя заключается в том, что он зависит только от двух крайних

значений признака (min, max) и не характеризует колеблимость внутри

совокупности. R=Xmax-Xmin.

2. Среднее линейное отклонение является средней величиной абсолютных

значений отклонений от средней арифметической. Отклонения берутся по

модулю, т.к. в противном случае, из-за математических свойств средней

величины, они всегда были бы равны нулю.

3. Среднее квадратическое отклонение определяется как корень из дисперсии.

4. Дисперсия (средний квадрат отклонений) имеет наибольшее применение в

статистике как показатель меры колеблимости.

Дисперсия является именованным показателем. Она измеряется в

единицах соответствующих квадрату единиц измерения изучаемого признака.

5. Коэффициент вариаций определяется как отношение среднего квадратического

отклонения к средней величине признака, выраженное в процентах:

[pic]

Он характеризует количественную однородность статистической

совокупности. Если данный коэффициент < 50%, то это говорит об однородности

статистической совокупности. Если же совокупность не однородна, то любые

статистические исследования можно проводить только внутри выделенных

однородных групп.

44. Дисперсия и ее свойства.

Дисперсия - средний квадрат отклонений индивидуальных значений

признака от их средней величины.

Свойства дисперсии:

1. Дисперсия постоянной величины равна нулю.

2. Уменьшение всех значений признака на одну и ту же величину А не меняет

величины дисперсии. Значит средний квадрат отклонений можно вычислить не по

заданным значениям признака, а по отклонениям их от какого-то постоянного

числа.

3. Уменьшение всех значений признака в k раз уменьшает дисперсию в k2 раз,

а среднее квадратическое отклонение - к раз. Значит, все значения признака

можно разделить на какое-то постоянное число (скажем, на величину интервала

ряда), исчислить среднее квадратическое отклонение, а затем умножить его на

постоянное число.

4. Если исчислить средний квадрат отклонений от любой величины А, то в той

или иной степени отличающейся от средней арифметической (X~), то он всегда

будет больше среднего квадрата отклонений, исчисленного от средней

арифметической. Средний квадрат отклонений при этом будет больше на вполне

определенную величину - на квадрат разности средней и этой условно взятой

величины.

45. Внутригрупповая и межгрупповая дисперсия.

Выделяют дисперсию общую, межгрупповую и внутригрупповую. Общая дисперсия

(2 измеряет вариацию признака во всей совокупности под влиянием всех

факторов, обусловивших эту вариацию.

Межгрупповая дисперсия ((2x) характеризует систематическую вариацию,

т.е. различия в величине изучаемого признака, возникающие под влиянием

признака-фактора, положенного в основание группировки.

Внутригрупповая дисперсия ((2i) отражает случайную вариацию, т.е.

часть вариации, происходящую под влиянием неучтенных факторов и не

зависящую от признака-фактора, положенного в основание группировки.

46. Правило сложения дисперсий.

Существует закон, связывающий три вида дисперсии. Общая дисперсия

равна сумме средней из внутригрупповых и межгрупповых дисперсий:

[pic]

Данное соотношение называют правилом сложения дисперсий. Согласно

этому правилу, общая дисперсия, возникающая под действием всех факторов,

равна сумме дисперсии, возникающей за счет группировочного признака.

Зная любые два вида дисперсий, можно определить или проверить

правильность расчета третьего вида.

Правило сложения дисперсий широко применяется при исчислении

показателей тесноты связей, в дисперсионном анализе, при оценке точности

типической выборки и в ряде других случаев.

47. Взаимосвязи общественных явлений, их виды, формы.

Многообразие взаимосвязей в которых находятся социально-

экономические явления, рождают необходимость в их классификации.

По видам различают функциональную и корреляционную зависимость.

Функциональной называют такую зависимость, при которой одному

значению факторного признака X соответствует одно строго определенное

значение результативного признака Y.

В отличие от функциональной зависимости, корреляционная выражает

такую связь между социально-экономическими явлениями, при которой одному

значению факторного признака X могут соответствовать несколько значений

результативного признака Y.

По направлению различают прямую и обратную зависимость.

Прямой называют такую зависимость, при которой значение факторного

признака X и результативного признака Y изменяются в одном направлении.

Т.о. при увеличении значения X, значения Y в среднем увеличиваются, а при

уменьшении X - Y уменьшается.

Обратная зависимость между факторным и результативным признаками,

если они изменяются в противоположных направлениях.

50. Анализ взаимосвязи качественных признаков.

Для исследования взаимосвязи качественных альтернативных признаков,

принимающих только 2 взаимоисключающих значения, используется коэффициент

ассоциации и контингенции. При расчете этих коэффициентов составляется т.н.

таблица 4-х камней, а сами коэффициенты рассчитываются по формуле:

[pic]

[pic]

|Группы |Группы |+ |- |Итого: |

|по |по | | | |

|признак|признак| | | |

|у Y |у X | | | |

Страницы: 1, 2, 3, 4


на тему рефераты
НОВОСТИ на тему рефераты
на тему рефераты
ВХОД на тему рефераты
Логин:
Пароль:
регистрация
забыли пароль?

на тему рефераты    
на тему рефераты
ТЕГИ на тему рефераты

Рефераты бесплатно, реферат бесплатно, курсовые работы, реферат, доклады, рефераты, рефераты скачать, рефераты на тему, сочинения, курсовые, дипломы, научные работы и многое другое.


Copyright © 2012 г.
При использовании материалов - ссылка на сайт обязательна.