Шпаргалка по "Статистике"

    Отрасль – группа заведений, занимающихся одними и теми же видами экономической деятельности. Признаки отрасли: однотипность сырья, единство технологий, единство назначения продукции.

    Для выделения  отраслей в статистике используется  МСОК. Он построен на многоуровневой  основе и состоит из разделов, подразделов, групп и классов  отраслей. Охватывает 17 разделов, которые  обозначаются заглавными латинскими  буквами. Не делит деятельность  на материальную и нематериальную. На основе МСОК в РБ разработан  общереспубликанский классификатор  видов экономической деятельности. До 2006 г. у нас действовал модифицированный  вариант ОКОНХа, в котором отрасли  делились по производству товаров  и производству услуг.

 

45. Понятие и категории экономической деятельности

ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ - совокупность действий на разных уровнях хозяйствования, в результате которых люди удовлетворяют свои потребности посредством производства и обмена материальными благами и услугами. Определение данного термина тесно связано с определением самой экономики. Деятельность становится экономической тогда, когда она ставит целью либо имеет следствием производство и обмен товарами или услугами, признаваемыми в качестве и полезных или редких. Экономическая деятельность имеет определенную сферу приложения сил: сельскохозяйственную, промышленную, кустарную, деятельность в области импорта, экспорта, деятельность лиц свободных профессий и т.д. Термин употребляется также в общем смысле. Он служит в этом случае для характеристики, объема всей экономической жизни в течение некоторого периода времени и внутри определенной территориальной общности; Здесь деятельность измеряется с помощью таких обобщающих показателей, как валовой национальный продукт, валовой внутренний продукт.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

44.Социально-экономическая статистика как самостоятельная отрасль статистической науки

Социально-экономическая статистика – самостоятельная отрасль знаний и практической деятельности.  
Социально-экономическая статистика как общественная наука изучает количественную сторону различных массовых экономических явлений и процессов общественной жизни с учетом их качественной стороны.  
Статистика, используя систему количественных показателей, стремится адекватно отразить условия, процесс и результаты функционирования рыночной экономики, проанализировать тенденции и закономерности развития экономики и общества в целом.  
В широком понимании социально-экономическая статистика включает:  
1) общую теорию статистики;  
2) экономическую статистику;  
3) социальную статистику;  
4) отраслевую статистику.  
Общая теория статистики разрабатывает методологию получения, обработки и анализа статистических данных.  
Экономическая статистика концентрирует основное внимание на количественном описании экономического процесса, состояния и развития экономики в целом.  
Социальная статистика дает количественную характеристику уровня жизни населения, состояния и развития социальной сферы.  
Отраслевая статистика изучает экономические процессы, протекающие в рамках конкретных отраслей. 

 

41(. Виды и формы взаимосвязей, изучаемых в статистике

Большинство социально-экономических явлений  и процессов, исследуемых статистикой, взаимосвязаны между собой. Поэтому  одна из основных задач статистики состоит в установлении и измерении  причинно-следственных связей между изучаемой случайной величиной Y и одной или несколькими случайными (или неслучайными) величинами Х₁,Х₂, ...,Хn.

При изучении причинно-следственных связей выделяют факторные и результативные признаки. Результативные признаки Y выступают в роли функции, 
т.к. они изменяются под воздействием факторных признаков. Факторные признаки Х₁,Х₂, ...,Хn выступают в роли аргументов функции, т.к. они влияют на изменение результативных признаков.

Различают два  вида связей между случайными величинами — функциональную и корреляционную.

(43?)Функциональная зависимость характеризуется полным соответствием между зависимой (результативной) переменной Y и факторной переменной X. Но в связи с тем что факторные и результативные переменные подвержены воздействию случайных факторов, как общих для обоих переменных, так и индивидуальных, то строгая функциональная зависимость на практике встречается редко.

Предположим, что результативная переменная зависит от случайных факторов Т₁, Т₂, М₁, М₂ а факторная переменная X зависит от случайных факторов Т₁, Т₂, К₁, то Y и X связаны статистической зависимостью, т.к. среди случайных факторов есть общие — Т₁ и Т₂.

Статистическая зависимость характеризуется изменением распределения одной величины под влиянием изменения другой.

Корреляционная зависимость характеризуется изменением средней величины одного из признаков под влиянием изменения значения другого признака.

Зависимости между факторной и результативной переменными могут быть прямыми или обратными:

1. при наличии между переменными прямой связи направление изменения результативной переменной совпадает с направлением изменения факторной переменной (с увеличением X увеличивается и Y);
2. при наличии между переменными обратной связи направление изменения результативной переменной противоположно направлению изменения факторной переменной (с увеличением X переменная У уменьшается).

Корреляционные  зависимости в зависимости от количества факторных переменных делятся  на однофакторные (простые) и многофакторные (множественные):

1) однофакторные корреляционные связи — это связи между одной факторной переменной X и одной результативной переменой Y;

2) многофакторные корреляционные связи — это связи между несколькими факторными X,, Х2,..., Хn и одной результативной переменной Y.

 

 

 

 

 

 

 

43.Статистические характеристики измерения тесноты связи

Статистическая зависимость характеризуется изменением распределения одной величины под влиянием изменения другой.

Корреляционная зависимость характеризуется изменением средней величины одного из признаков под влиянием изменения значения другого признака

Функциональная зависимость  характеризуется полным соответствием между зависимой (результативной) переменной Y и факторной переменной X. Но в связи с тем что факторные и результативные переменные подвержены воздействию случайных факторов, как общих для обоих переменных, так и индивидуальных, то строгая функциональная зависимость на практике встречается редко.

Линейный коэффициент корреляции характеризует тесноту и направление связи между двумя коррелируемыми признаками в случае наличия между ними линейной зависимости

Частные коэффициенты корреляции характеризуют степень тесноты связи между двумя признаками x₁ и x₂ при фиксированном значении других (k - 2) факторных признаков, то есть когда влияние x₃ исключается, то есть оценивается связь между x₁ и x₂ в "чистом виде".

Для измерения тесноты связи при множественной корреляционной зависимости, то есть при исследовании трех и более признаков одновременно, вычисляется множественный и частные коэффициенты корреляции.

Множественный коэффициент корреляции вычисляется при наличии линейной связи между результативным и несколькими факторными признаками, а также между каждой парой факторных признаков

 

42.Статистические методы изучения связей

Простейшим  приемом обнаружения связей является сопоставление двух параллельных рядов. Сущность метода состоит в том, что  сначала показатели, характеризующие  факторный признак, ранжируются, а  затем параллельно им располагаются  соответствующие показатели результативного  признака. Сравнение построенных  таким образом рядов дает возможность  не только подтвердить само наличие  связи, но и выявить ее направление.

В случае, когда  сравниваемые ряды состоят из большого числа единиц, направления связи  для разных единиц может оказаться  различным. В этом случае целесообразнее воспользоваться корреляционными  таблицами. В корреляционной таблице  факторный признак (х) располагают  в строках, а результативный (у) –  в колонках. Числа, расположенные  на пересечении строк и столбцов таблицы, показывают частоту повторения данного сочетания х  и  у. Построение корреляционной таблицы начинают с  группировки единиц наблюдения по значениям  факторного и результативного признаков. Если частоты в корреляционной таблице  расположены по диагонали из левого верхнего угля в правый нижний угол, то можно  предположить наличие прямой корреляционной зависимости. если же частоты  расположены по диагонали справа налево, то предполагают наличие обратной связи между признаками.

Другим методом  обнаружения связи является построение групповой таблицы (метод аналитических  группировок). Совокупность значений фактора  х  разбивают на группы и по каждой группе вычисляют среднее значение результативного признака. Предполагается, что при достаточно большом числе  наблюдений в каждой группе влияние  прочих случайных факторов при расчете  групповой средней будет взаимопогашаться и яснее выявится зависимость  результативного признака от факторного и, следовательно, различия в величине средних будут связаны только с различиями в величине данного  факторного признака. Если бы связи  между факторным и результативным признаком не было, то все групповые  средние были бы приблизительно одинаковы  по величине

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4. Стадии статистического  наблюдения, их единство и взаимосвязь

Статистическое наблюдение (сбор первичного статистического материала) состоит из трех основных этапов:

-подготовка статистического наблюдения;

-организация и производство наблюдения;

-контроль полученных первичных данных.

На этапе подготовки статистического наблюдения определяется цель, устанавливаются объект и единица наблюдения, разрабатываются инструментарий и программа наблюдения. Общей целью статистического наблюдения является получение достоверной информации о тенденциях развития явлений и процессов для последующего принятия управленческих решений. Она должна быть конкретной и четкой. Нечетко поставленная цель может привести к сбору не тех данных, которые необходимы для решения конкретной задачи.

Цель определяет объект статистического наблюдения. Объект наблюдения есть некоторая исследуемая статистическая совокупность или физических лиц (население, работники), или юридических лиц (предприятия, фирмы, учебные заведения), или физических единиц (производственное оборудование, средства передвижения и транспортировки, жилые дома), т.е. исследуемая статистическая совокупность состоит из отдельных единиц.

 

16.роль и значение графического способа изображения статистических данных, элементы графики и правила построения

Графический метод – это метод условных изображений статистических данных при помощи геометрических фигур, линий, точек и разнообразных символических образов.

Графиками в  статистике называются условные изображения  числовых величин и их соотношений  в виде различных геометрических образов – точек, линий, плоских  фигур.

Каждый график состоит из графического образа и  вспомогательных элементов.

 Графический  образ – это совокупность точек,  линий и плоских фигур, с  помощью которых изображаются  статистические данные.

Вспомогательными  элементами графика являются поле графика, масштаб, масштабная шкала, экспликация  графика.

Всякий статистический график состоит из плоскостного изображения  изучаемого явления в некотором  пространстве, называемом полем графика, с помощью знаков (точек, отрезков прямых, кругов, секторов, геометрических фигур, силуэтов).

Чтобы понять график, дается пояснение знаков, масштаб  и приводится наименование графика.

Масштаб –  это условная мера перевода числовой величины в графическую и обратно.

Масштабная  шкала – линия, разделенная на отрезки точками.

Экспликация графика – это пояснения, раскрывающие содержание графика: заголовок графика, единицы измерения, условные обозначения.

 

19 Средняя  арифметическая величина, порядок  ее расчета

Основной средней  величиной является средняя арифметическая. Выделяют простую и взвешенную среднюю арифметическую.

Базой для  расчета простой средней арифметической являются первичные записи результатов наблюдения. Предположим, что известны значения признака х₁, х₂,..., х_n. Каждое из этих значений повторяется один раз (или теоретически одинаковое количество раз), т.е. данные не сгруппированы. Тогда для такого ряда следует использовать формулу средней арифметической простого ряда или простую среднюю арифметическую:

;

где х —  значение варьирующегося признака;

n — число единиц совокупности.

Базой для  расчета взвешенной средней арифметической является обработанный цифровой материал, т.е. сгруппированные данные. Для  таких данных используется формула средней арифметической взвешенной:

;

где х —  значение варьирующегося признака:

m — веса, т.е. частоты, показывающие, сколько раз повторяется каждое значение признака в данной совокупности. Формула получена путем взвешивания значений каждой варианты и деления суммы вариант на сумму весов. Формула простой и взвешенной средней арифметической не эквивалентны друг другу.

 

 

 

36. Принципы построения системы взаимосвязанных агрегатных индексов

В статистике в основном применяется первый индекс, так как он дает возможность узнать, как изменился уровень цен на то­варную массу, произведенную в отчетном году. Разность между числителем и знаменателем индекса позволяет получить абсолют­ную экономию или перерасход от изменения цен.

Если исходные данные не позволяют исчислить общий индекс в агрегатной форме, прибегают к построению среднего индек­са из индивидуальных.

Критерием правильности построения среднего индекса являет­ся его равенство агрегатному. При исчислении средних индексов используются только две формы средних: средняя арифметичес­кая и средняя гармоническая.