Навигация
Статистические ряды распределения, их применение в статистике
16281
знак
2
таблицы
0
изображений
3. Статистические ряды распределения, их применение в статистике.
Ряды распределений - это упорядоченные ряды числовых показателей, характеризующие состав или структуру общественных явлений по одному варьирующему признаку.
Ряды распределений:
первичный ряд,
ранжированный ряд (возрастающий или убывающий),
атрибутивный (по признаку),
вариационные (количественный признак)
дискретный (варианты имеют значения целых чисел. Например, число членов семьи - 2,3, 4,5 и т.д.)
интервальный (значения вариант даются в виде интервалов. Например, размер зарплаты 100-200, 200-300 и т.д.)
Элементы ряда распределяются:
варианты или значения признака по которым строятся распределения,
частота - число повторений вариантов,
частость - удельный вес числа единиц каждой группы в итоге.
При обработке материалов полученной группировки мы строит графики:
интервальные ряды - в виде полигона распределения,
дискретные ряды - гистограмма.
Коммулята - интегрированная кривая при графическом изображении ряда распределений. На оси ординат откладываются накопленные частоты.
4.Статистические таблицы, их виды и правила построения.
Статистические таблицы используются для оформления результатов статистических группировок.
Статистические таблицы - сводная числовая характеристика, исследующая совокупность по одному или несколько исследуемым признакам, взаимосвязанным логикой экономического анализа, т.е. это система строк и граф, которые в определенной последовательности и связи излагают результаты сводки и группировки статистической информации.
Статистическая таблица содержит подлежащее и сказуемое. Подлежащее располагается по строкам, а сказуемое - по графам.
В зависимости от подлежащего:
простая таблица (перечневая, хронологическая, территориальная),
групповая таблица по одному признаку,
комбинационная таблица делится на 2 и более групп.
Содержимое может быть простым и комбинационным. Каждая таблица должна иметь заголовок, место и время к которому относятся данные.
Д - отсутствие данных, --- - не располагаем данными.
Анализ таблиц:
структурный,
содержательный.
Таблицы сопряженности - это сводная числовая характеристика изучаемой совокупности по 2 или более атрибутивным или качественным признакам. Применяются при изучении общественного мнения, уровня и образа жизни, общественно-политического строя и т.д.
Наиболее простым видом сопряженности - таблицы частот 2х2.
| В1 | В2 | Итого | |
| А1 | |||
| А2 | |||
| Итого: |
Графически статистические данные изображают:
диаграммы сравнения,
структурные диаграммы (круговые),
диаграммы динамики,
статистические карты.
Основные правила составления и оформления статистических таблиц:
Таблица должна быть по возможности небольшой по размерам, т.к. краткую таблицу легче проанализировать. Иногда целесообразнее построить 2-3 небольшие таблицы, чем одну большую.
Название таблицы, заглавие строк подлежащего и граф сказуемого должны быть сформулированы точно, кратко и ясно и, если это требуется, должны иметь единицы измерения. В названии таблицы следует указать территорию и период, к которым относятся приводимые данные. Не следует название показателей в таблице сопровождать инструктивными пояснениями, раскрывающими их содержание. Лучше эти пояснения вынести в примечание.
Строки подлежащего и графы сказуемого обычно размещают по принципу от частного к общему, т.е. сначала показывают слагаемые, а в конце подлежащего или сказуемого приводят итоги. Если приводятся не все слагаемые, а выделяются наиболее важные из них, то сначала показывают общие итоги, а затем выделяют наиболее важные их составные части, для этого после итоговой строки дают пояснения «в том числе».
Строки в подлежащем и графы в сказуемом часто нумеруют для того, чтобы удобнее было ссылаться на цифры таблицы. При этом в сказуемом нумеруются только графы, в которые вписываются цифры. Графы подлежащего либо совсем не нумеруются, либо обозначаются литерами («А», «Б» и т.д.).
При заполнении таблицы пользуются следующими условными обозначениями: если данное явление совсем не имеет места, ставят тире, если сведения о данном явлении отсутствуют, ставят многоточие или пишут «нет сведений»; если сведения имеются, но числовые значения меньше принятой в таблице точности, ставят 0,0.
Округленные числа приводят в отдельных графах таблиц с одинаковой степенью точности (до 0,1, до 0,01 и т.д.). Когда показатели в процентах выражаются большими числами, то целесообразно заменить их выражением «во столько-то раз больше или меньше». Например, вместо 2486% лучше написать «в 24,9 раза больше».
Если приводятся не только отчетные данные, но и расчетные данные, то целесообразно сделать об этом оговорку в таблице или в примечании к ней.
Таблица может сопровождаться примечаниями, в которых указываются источники данных, более подробное содержание показателей и другие необходимые пояснения.
5.Абсолютные и относительные величины, их применение в финансовой статистике.
Абсолютные показатели - это обобщающие статистические показатели, выражающие размеры, объемы, уровни, массу, площадь и т.д.
Абсолютные величины - именованные числа, которые выражаются в натуральных, стоимостных, трудовых, условно-натуральных величинах. Также получаются расчетным путем (естественный прирост населения, товарооборот и т.д.).
Относительные величины - это обобщающие показатели, которые дают числовую меру соотношения двух сопоставимых статистических величин.
Сравниваемая величина - А, база сравнения - В.
Относительная величина - ОВ=А/В.
Если В=1, то ОВ - выражается в коэффициентах
если В=100%, то ОВ - выражается в %
если В=1000, то ОВ - в промиллях %o
Коэффициент рождаемости Кр=8,8%o на 1000 чел. - рождается 8 чел.
Если В=10000 ОВ - %oo - продецимилли в здравоохранении и образовании. Численность врачей в 1996 г. 43 %oo - 43 врача на 10000 населения.
Виды относительных величин:
относительная величина структуры - относительная доля (удельный вес) части в целом, выраженная в процентах.
относительная величина динамики используется для характеристики изменения явления во времени. Вычисляются путем отношения величины текущего периода к величине одного из прошлых периодов. Расчет показателей с постоянной и переменной базой.
относительная величина интенсивности - степень развития данного явления по отношению к другому тесно с ним связанному (плотность населения). Например, совокупность детей родившихся в течение какого-то года можно сравнить с совокупностью детей родившихся в предыдущем году.
относительная величина коорд. - это отношение части к части. ППП - промышленно-производственный персонал, ППП - рабочие.
относительная величина сравнения используется для характеристики соотношения одноименных показателей, относящихся к разным объектам, территориям, взятых за одни и те же периоды времени или на один и тот же момент.
относительная величина выполнения задания - отношение фактических данных к заданному заданию.
Основы использования абсолютных и относительных величин:
предварительное теоретическое обоснование изучаемых показателей,
обеспечение сопоставимости данных по методологии территории и времени,
относительную величину необходимо применять в совокупности с абсолютными величинами (особенно в динамике),
надо рассчитать на основе достоверных, полных сведений, которые зависят от правильной организации статистического наблюдения.
Похожие работы
... 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