Университет экономики и управления
Горячих М.В.
СТАТИСТИКА
Учебно-методическое пособие
для самостоятельного изучения дисциплины
г. Симферополь 2003
Предисловие
Изучение дисциплины "Статистика" предполагает тесную связь с математической теорией вероятности, основными положениями экономической теории. Решение многих задач статистически неразрывно связано с использованием современной вычислительной техники, что предполагает и знание компьютерной техники, и программирования. В дальнейшем, сформированные в процессе изучения "Статистики" твёрдые теоретические знания и практические навыки помогут студенту в принятии правильных управленческих решений.
Целью преподавания дисциплины является формирование у студентов твёрдых теоретических знаний о сущности и принципах статистического метода анализа, взаимосвязи этапов статистического исследования, о методах сбора и подготовки данных к статистическому анализу, основных методах оценки статистических связей, принципах построения и использования данных выборочных совокупностей. Необходимо также приобретение практических навыков пользования основными статистическими методами для анализа социально-экономических явлений и процессов, осуществления сбора, систематизации и классификации статистической информации, владения методикой обработки этой информации с целью решения конкретных задач анализа экономического и социального развития, самостоятельного, творческого использования полученных результатов анализа для принятия необходимых управленческих решений, а также первичных навыков прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов.
В результате изучения курса "Статистика" студент должен ЗНАТЬ: статистические методы, категории и приёмы экономического анализа развития народного хозяйства, УМЕТЬ: правильно использовать статистические показатели при решении вопросов стабилизации и развития экономики страны, повышения социально-экономических условий жизни населения; нести ответственность за результаты своей работы на каком-либо этапе статистического исследования.I. Учебная программа дисциплины «Статистика»
Бюджет учебного времени – 135 ч.
Тематический план дисциплины
№ п/п | Тема курса | Количество часов | Форма контроля | ||||
Всего | из них | ||||||
Лекц. | Сем. | Практ. | С/р | ||||
1 | Тема 1. Предмет и метод статистики | 11 | 4 | 2 | - | 5 | |
2 | Тема 2. Статистическое наблюдение | 11 | 4 | - | 2 | 5 | |
3 | Тема 3. Сводка и группировка статистических данных | 12 | 4 | - | 2 | 6 | |
4 | Тема 4. Статистические показатели | 14 | 4 | - | 4 | 6 | |
5 | Тема 5. Анализ рядов распределения | 11 | 4 | - | 2 | 5 | |
6 | Тема 6. Выборочный метод | 11 | 4 | - | 2 | 5 | |
7 | Тема 7. Статистическая проверка гипотез | 11 | 4 | - | 2 | 5 | |
8 | Тема 8. Статистические методы анализа корреляционных связей | 12 | 4 | - | 2 | 6 | |
9 | Тема 9. Анализ таблиц взаимной сопряжённости | 2 | 2 | - | - | - | |
10 | Тема 10. Анализ интенсивности динамики | 9 | 2 | - | 2 | 5 | |
11 | Тема 11. Анализ тенденций развития | 9 | 2 | - | 2 | 5 | |
12 | Тема 12. Индексы | 15 | 8 | - | 2 | 5 | |
13 | Тема 13. Графический метод | 7 | 2 | - | - | 5 | |
ИТОГО | 135 | 48 | 2 | 22 | 63 | Экзамен |
Тема 1. Предмет и метод статистики
Становление статистики как науки. Предмет статистики, его три основных элемента. Основные направления статистической науки. Причины, способствовавшие становлению статистики. Базовые понятия и категории статистической науки. Статистическая совокупность. Основной метод статистики и особенности статистической методологии. Задачи статистики и её организации на Украине.
Тема 2. Статистическое наблюдение
Суть, источники и организационные формы статистического наблюдения. Программно-методологическое обеспечение статистического наблюдения. Вопросы организационного обеспечения подготовки и проведения статистического наблюдения. Требования к статистическому наблюдению. Виды и способы наблюдений. Элемент совокупности. Достоверность и своевременность статистических данных – основная задача органов статистики. Ошибки наблюдения и методы их устранения.
Тема 3. Сводка и группировка статистических данных
Сущность и задачи статистической сводки. Группировка – основа научной обработки данных. Виды статистических группировок. Основные вопросы методологии статистических группировок. Задачи статистических группировок. Принципы выбора группировочного признака. Образование групп и интервалов группировки.
Тема 4. Статистические показатели
Обобщающие показатели, их количественная и качественная сторона. Функции статистических показателей. Абсолютные величины, их виды и единицы измерения. Понятие относительных величин, условия их применения в социально-экономическом анализе. Формы выражения и виды относительных величин. Сущность и значение средней величины. Виды средних величин. Средняя арифметическая и условия её применения. Методы расчёта средних величин. Правила выбора средней качественного признака. Структурные средние.
Тема 5. Анализ рядов распределения
Статистические ряды, их классификация. Атрибутивные и вариационные ряды распределения. Процедура ранжирования ряда. Дискретные и непрерывные признаки. Понятие плотности распределения. Симметричный и скошенный вариационный ряд, их графическое изображение. Понятие вариации и основные её показатели. Математические особенности дисперсии. Виды дисперсий. Правило сложения дисперсий.
Тема 6. Выборочный метод
Сущность и преимущества выборочного наблюдения. Методы и способы отбора единиц в выборочную совокупность, обеспечивающие репрезентативность выборки. Определение средней и предельной ошибок выборок. Виды выборки. Определение необходимого объёма выборки. Методы распространения результатов выборки на всю совокупность. Практическое применение выборочного наблюдения в социально-экономическом анализе.
Тема 7. Статистическая проверка гипотез
Общее понятие гипотезы. Ошибки двоякого рода при проверке гипотез. Статистические гипотеза и критерий. Уровень значимости, критическая область и область допустимых значений. Параметрические и порядковые критерии, их мощность. Закон распределения Стьюдента и нормальное распределение. Критерии согласия. Кривая распределения. Элементы дисперсионного анализа. Критерий Фишера.
Тема 8. Статистические методы анализа корреляционных связей
Цель измерения взаимосвязей. Факторный и результативный признака. Функциональная и корреляционная связи. Виды взаимосвязей. Регрессионный анализ. Теоретическая и эмпирическая линия регрессии. Функциональные виды регрессионных уравнений. Оценка плотности связи с помощью коэффициента Пирсона, коэффициента детерминации и корреляционного отношения.
Тема 9. Анализ таблиц взаимной сопряжённости
Анализ взаимосвязи между атрибутивными признаками на основе таблиц взаимной сопряжённости Стохастические связи, фактическое и условное распределение. Коэффициент взаимной сопряжённости Пирсона, Чупрова, Крамера. Коэффициенты ассоциации и контингенции.
Тема 10. Анализ интенсивности динамики
Динамический ряд как база анализа и прогнозирования социально-экономического развития. Виды рядов динамики и правила их построения. Статистические характеристики динамических рядов и их взаимосвязь. Экономическая сущность и техника расчёта средних значений основных характеристик рядов динамики. Обработка рядов динамики с целью выявления основной тенденции развития.
Тема 11. Анализ тенденций развития
Методы выявления основной тенденции. Коэффициенты неравномерности. Сезонные колебания, волна, индекс сезонности. Задачи, решаемые в ходе изучения сезонности. Методы измерения сезонных колебаний.
Тема 12. Экономические индексы
Общее понятие об индексах, их роль в статистико-экономическом анализе. Классификация индексов. Средний гармонический и средний арифметический индексы. Основная форма общего индекса (агрегатный индекс). Взаимосвязь индексов. Территориальные индексы. Индекс структурных сдвигов. Использование индексов в макроэкономическом анализе.
Тема 12. Графический метод
Значение графического метода в статистике. Основные элементы статистического графика: поле, графический образ, пространственные и масштабные ориентиры, экспликация и заголовок графика. Классификация статистических графиков.
II. Учебно-методическое обеспечение по темам дисциплины
Методические указания, примеры решений типовых задач, задания для самостоятельного выполнения, тесты, рекомендуемая литература
Тема 1. Предмет и метод статистики
План лекционных занятий
1.Введение в предмет «Статистика».
1.1. Возникновение и развитие статистики.
1.2. Предмет и метод статистики.
2. Основные понятия и определения статистики.
2.1.Понятия и категории статистики.
2.2. Показатели статистики.
Методические указания:
Слово «Статистика» (от лат «status» - положение вещей) означает количественный учёт массовых, прежде всего социально-экономических, явлений и процессов. Она изучает положение вещей в обществе.
Термин «статистика» в практической и научной сферах используют в разных значениях, как:
- область науки практической деятельности, направленной на собирание, обработку и анализ массовых социально-экономических явлений;
- область знаний, то есть специальную научную дисциплину (статистическая наука) и соответственно, как учебную дисциплину, которую преподают в высших заведениях образования всех уровней. Статистика является важной частью учебного плана подготовки предпринимателей, менеджеров, коммерсантов, экономистов высшей категории;
- совокупность сведённых итоговых цифровых показателей, собранных для количественной характеристики какой-либо области социальных явлений или отдельного вопроса.
Исторически развитие статистики связано с созданием государств. Она имеет многовековую историю. Её возникновение и развитие обусловлены общественными потребностями: подсчёт населения, скота, учёт земельных угодий, имущества.
Как наука статистика начала развиваться с середины 17 века по двум направлениям: описательному и математическому.
Важнейшими представителями описательной школы государствоведения были немецкие учёные Г. Коринг (1606-1681) и Г. Ахенваль (1719-1772). Профессор философии и права Г. Ахенваль впервые начал читать новую дисциплину в университете и назвал её статистикой. Математическое направление («политическая арифметика») зародилось в Англии Его основателями были английские учёные Джон Граунт и Уильям Петти (1623-1678). Они ставили своей задачей выявление закономерностей и взаимосвязей экономических явлений с помощью различных расчётов.
Профессор А. Шлицер (1736-1809) опроверг взгляды, что статистика должна описывать лишь политическое устройство государств. Предметом, по его мнению, является всё общество. Большой вклад внес бельгийский статистик А. Кетле (1796-1874) в разработку теории устойчивости статистических показателей. Математическое направление в статистике развивалось в работах Ф. Гальтона (1822-1911), К. Пирсона (1857-1936), шотландского учёного, работавшего на пивоваренном заводе и имевшего статистику как хобби В. Госсета (1876-1936) – Стьюдент - разработал теорию малой выборки, Р. Фишера (1890-1962) – разработал теорию количественной оценки связи между явлениями.
Впервые в русской статистической литературе проблемами статистики занимался К.Ф. Герман. Свои теоретические взгляды он изложил в книге «Всеобщая теория статистики», изданной в 1809 г. Важный этап в развитии статистики и в преподавании этой дисциплины связан с именем профессора Московского университета А.И. Чупрова (1842-1908), издавшего «Курс статистики». В советское время опыт развития статистики обощался в трудах В.И. Хотимского, В.С. Немчинова, В.Н. Старовского, Б.С. Ястремского и других учёных.
Причины, способствовавшие развитию статистики:
1. развитие бухгалтерского учёта.
2. Развитие первичной регистрации фактов
3. Накопление массовых данных и необходимость их обобщения.
В ХХ в. статистические данные начали использовать во всех областях знания. Сегодня статистику используют, изучая жизненный уровень населения и общественную мысль, оценивая предпринимательские риски, в маркетинговых исследованиях, страховании.
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.
Три основные элемента предмета статистики:
1. Статистика изучает социальные явления. Это обусловлено их особенностями, законами развития и методами познания. На их размер и динамику влияют разные факторы, которые заключаются в материальных условиях жизни общества, в способе производства, они бывают под действием и других факторов.
2. Статистика изучает социальные явления с помощью количественных характеристик, которыми могут быть объёмы, уровни, количественные соотношения и пропорции, показатели, темпы развития, которые выражены в определённых числах-показателях. Изучая количественные характеристики, невозможно не раскрыть одновременно количественный состав социальных явлений, поскольку качественный состав, их сущность определяют присущие им количественные характеристики.
3. В определении предмета содержится то, что статистика изучает социальные явления, то есть такие, которые состоят из достаточно большого количества единиц или фактов. Она изучает закономерности смены количественных характеристик на основе массового обобщения фактов.
Для изучения своего предмета статистика разрабатывает и применяет разнообразные методы, совокупность которых образует статистическую методологию – это комплекс специальных, присущих только статистике методов и приёмов исследования. Она базируется на общефилософских (диалектическая логика) и общенаучных (сравнение, анализ, синтез) принципах.
Особенности статистической методологии связаны, во-первых, с точным измерением и количественным описанием массовых социальных явлений, во-вторых, с использованием обобщающих показателей для характеристики объективных статистических закономерностей.
Для изучения количественного аспекта массовых социально-экономических явлений и процессов статистика использует понятия и категории:
Ø Признак – это отличительная черта, особенность, качество, являющееся характерным для отдельных единиц, объектов (явлений). Признаки промышленного производства: объёмы производства, размер основных производственных фондов, численность персонала и т.п. Демографическими признаками людей могут быть возраст, уровень образования, профессия, пол.
Признаки условно разделяют на качественные (атрибутивные) и количественные. Качественные – признаки, варианты которых, характеризуя особенности отдельных единиц, не имеют количественно выражения. Пол человека – мужской, женский. Профессия – механик, водитель. Если качественные характеристики принимают только одно из двух противоположных значений, то их называю альтернативными.
Количественные признаки имеют только числовое выражение. Стаж работы, урожайность определённой с/х культуры.
Различают основные и второстепенные признаки: Основные – раскрывают суть исследуемых явлений. Второстепенные – не связаны непосредственно с содержанием явлений.
Бывают вариационные и постоянные признаки. Вариационные – принимают разные значения в отдельных единицах исследуемого явления. (Например, при исследовании предпринимательской деятельности объем производства продукции является признаком вариационным, так как он различен для разных предприятий). Постоянные признаки имеют неизменные значения всех единиц исследуемого явления.
Ø вариантами (вариацией) называют отдельные значения признака.
Ø Статистическая совокупность – это большое значение единиц, объектов, явлений, объединённых какими-либо общими особенностями (признаками), которые подлежат статистическому изучению (например, совокупность промышленных предприятий Украины). Отдельные объекты, явления, составляющие статистическую совокупность, называются единицами совокупности.
Статистический показатель – обобщённая количественная характеристика социально-экономических явлений и процессов в их качественном выражении согласно конкретным условиям времени и места. (Численность населения, уровень продуктивности труда, уровень рентабельности).
Система показателей – это совокупность показателей, которые всесторонне характеризуют развитие общества. Она охватывает все стороны жизни общества на различных уровнях: страны и региона (макроуровень), предприятий, фирм, домохозяйств (микроуровень).
Системы статистических показателей имеют следующие особенности:
· Они носят исторический характер: меняются условия жизни населения, общества – меняются и системы статистических показателей.
· Методология расчёта статистических показателей непрерывно совершенствуется.
Три группы статистических методов:
1. Метод массовых наблюдений. Известно, что первый этап всякого статистического исследования – это статистическое наблюдение. Оно заключается в сборе первичного статистического материала, в научно организованной регистрации всех существенных фактов, относящихся к рассматриваемому объекту.
2. Метод группировок, суть которого заключается в том, чтобы все, собранные в результате массового статистического наблюдения, факты подвергнуть систематизации и классификации (второй этап статистического исследования).
3. Метод обобщающих показателей, позволяющий характеризовать изучаемые явления и процессы при помощи статистических величин – абсолютных, относительных, средних, с целью выявить взаимосвязи и масштабы явлений, закономерности их развития, дать прогнозные оценки.
Познавательное значение статистики заключается в том, что:
· статистика даёт цифровое и содержательное освещение изучаемых явлений и процессов, служит самым надёжным способом оценки действительности;
· статистка придаёт доказательную силу экономическим выводам, позволяет проверить различные утверждения, отельные теоретические положения;
· статистика обладает способностью раскрывать взаимосвязи между явлениями, показывать их конкретную силу и форму;
· статистика первая обнаруживает новые явления, процессы и закономерности, даёт им количественную и качественную характеристику.
Сложный комплекс экономических явлений описывают сведённые экономические показатели, называемые синтетическими. Показатели называются натуральными, если их выражают в физических единицах (тоннах, метрах).
Часто статистические показатели условно делят на объёмные и качественные. Объёмные – те, с помощью которых измеряют объём совокупности объектов (элементов), например, произведённой продукции, численность работников предприятия. Качественные - те, которые характеризуют уровень развития явления (себестоимость единицы продукции, уровень рентабельности).
План семинараВопросы для обсуждения:
... Доказать: По определению второй смешанной производной. Найдем по двумерной плотности одномерные плотности случайных величин X и Y. Т.к. полученное равенство верно для всех х, то подинтегральные выражение аналогично В математической теории вероятности вводится как базовая формула (1) ибо предлагается, что плотность вероятности как аналитическая функция может не существовать. Но т.к. в нашем ...
... распределения генеральной совокупности F(x) и – эмпирической функция распределения Fn(x) , построенной по выборке х1,…,хn, называется функция. Теорема. Если F(x) непрерывна, то распределения статистики Колмогорова Dn не зависит от F(x). Условные математические ожидания и условные распределения. Св-ва условных мат. ожиданий. Аналоги формул полной вероятности и формулы Байеса для мат. ожиданий ГММЕ ...
... дает возможность статистического моделирования, происходящих в населении процессов. Потребность в моделировании возникает в случае невозможности исследования самого объекта. Наибольшее число моделей, применяемых в статистике населения, разработано для характеристики его динамики. Среди них выделяются экспоненциальные и логистические. Особое значение в прогнозе населения на будущие периоды имеют ...
... на задний план традиционными постановками. Несколько лет назад при описании современного этапа развития статистических методов нами были выделены [29] пять актуальных направлений, в которых развивается современная прикладная статистика, т.е. пять "точек роста": непараметрика, робастность, бутстреп, интервальная статистика, статистика объектов нечисловой природы. Обсудим их. 5. ...
0 комментариев