Возникновение и развитие статистики

Возникновение и развитие статистики

Термин «статистика» произошел от латинского слова «статус» (status), что означает «состояние и положение вещей». Первоначально употреблялось в значении «политическое состояние». Возникновение статистики было связано с потребностями государственного управления. Уже ранние государства - Китай, Египет, Древняя Греция - нуждались в данных о населении и его составе, имущественном положении граждан, количестве скота, земельных угодий и т.д., положивших начало статистической практике. Потребности в статистических данных многократно возросли в период становления и развития капитализма, что стимулировало формирование статистики как науки.

Статистика как наука стала развиваться со второй половины ХVII в., когда сложились в Европе две основные школы: в Англии - математическая школа статистики, в Германии - описательная школа статистики.

Ярким представителем первой школы был У. Петти (1623-1687), который по праву считается основоположником статистической науки, впервые широко применившим математику для экономического анализа. Его «политическая арифметика» основывалась на точном наблюдении и подсчете экономических явлений.

Известными представителями описательной школы статистики были немецкие ученые Г. Конринг (1606-1681) и Г. Ахенваль (1719-1772). Основной целью статистики они считали описание политического состояния и достопримечательностей государства, где числовые характеристики были лишь частью предмета статистики.

Дальнейшее развитие статистики связано с именами. Кетле (1796-1874), Ф. Гальтона (1822-1911),. Пирсона (1857-1936), В. Госсета (1876-1936), Р. Фишера (1890-1962). Считается, что А. Кетле положил начало третьему направлению статистической науки - статистико-математическому. Ему принадлежит термин «социальная физика», так он называл науку, изучающую закономерности массовых общественных явлений, к анализу которых могут быть применены математические методы. В целом представители статистико-математического направления внесли существенный вклад в развитие методологии статистической науки (ряды распределения, теория корреляции).

Отечественная статистика прошла путь от описательной статистики (И.К. Кириллов (1689-1737) и В.Н. Татищев (1686-1750)) до статистики как науки о «категорическом исчислении» (Д.П. Журавский (1810-1856)). Видные представители русской академической школы статистики А.А. Чупров (1874-1926), Ю.Э. Янсон (1835-1893), А.А. Кауфман (1874-1919) и другие оказали большое влияние не только на развитие статистической науки, но и на работу статистических органов, привлекая внимание российской общественности к изучению массовых явлений. Особенностью развития статистики в России было создание после отмены крепостного права земской статистики, которая отличалась высоким профессионализмом.

К концу ХIХ века Россия была признана одним из центров научной статистической мысли. Этому в значительной степени способствовали периодические издания: «Статистический журнал», «Вестник Императорского Русского Географического общества» и др. С 1914 по 1919 г. регулярно издавался журнал «Статистический вестник», с 1919 по 1929 г. (возобновлен в 1949 г.) - «Вестник статистики», переименованный в 1995 г. в «Вопросы статистики».

Можно сказать, что история формирования и развития статистики как науки свидетельствует о том, что она сложилась в ходе научного обобщения накопленного учетно-статистического опыта, обусловленного потребностями эффективного управления массовыми явлениями в обществе.

Для современного уровня статистической науки характерно то, что наряду с развитием статистических и экономико-математических методов анализа социально-экономических явлений все более широко используется компьютерная техника. Это не только значительно расширяет охват совокупностей, но и совершенствует саму систему статистического анализа.

 

Предмет и задачи статистики

ПРЕДМЕТ, МЕТОД И ЗАДАЧИ

Статистика – осн. источник информации, она языком цифр отражает общественную жизнь во всём многообразии её проявлений.

В наст. вр. с развитием рын. отношений роль информационной базы возрастает, т.к. следует постоянно следить за конъюнктурой р-ка, усложняющимися связями субъектов р-ка и потребностями в изучении влияния разл. Факторов на результаты их деят-ти, а также в прогнозировании и обобщении результатов исследования как на микро ур-не (предприятий, фирм, отраслей), так и на макро ур-не (н/х в целом).

Стат. информация явл. важнейшим ресурсом в управлении на всех уровнях. Основным источником информации стат. сведений явл. обязательная стат. и бух. отчётность всех предприятий и организаций, отдельных юр. лиц к какой бы организационно правовой форме собственности ни относились предприятия.

Для этого создана и функционирует единая система централизованной статистики, охватывающая все явления и процессы общественно-экономической жизни общества.

Объектом изучения статистики промышленности является основная ведущая отрасль н/х – промышленность.

Именно в промышленности создаются все орудия труда, т.е. ср-ва пр-ва и преобладающая часть предметов потребления. По уровню развития пром-ти судят об индустриальной мощи страны, её эк. потенциале, а также уровне благосостояния народа.

Промышленность –это отрасль материального пр-ва, где в произв. коллективах труд работников направлен на добычу и заготовку природных ресурсов, т.е. полезных ископаемых, искусственно не воспроизводимых трудом человека, на

переработку этих ресурсов, а также на переработку продукции сельского, лесного и рыбного хозяйства, на ремонт оборудования, а также на выполнение различных работ и услуг пром. хар-ра как для себя, так и по договорам на сторону.

Статистика промышленности включает в себя 2 понятия – науку, имеющую свой предмет изучения и хоз. практику сбора, обработки и анализа стат. данных, относящихся к пром-ти.

Предметом изучения статистики пром-ти явл. количественная сторона массовых явлений и процессов общественного хар-ра, наблюдаемых в пром-ти в неразрывной связи с их качественной стороны, а также связи и зависимости между явлениями и процессами, показателями хоз. деят-ти предприятия, законы и закономерности их развития.

Статистика как наука постоянно совершенствует имеющиеся стат. показатели и разрабатывает новые для появившихся в об-ве новых явлений и процессов, связанных с переходом на рын. эк-ку.

Статистика как хоз. практика обеспечивает гос. и хоз. органы всесторонней информацией для управления и составления народно-хозяйственных планов на разных уровнях, а также осуществляет контроль за выполнением этих планов, выявляет внутрипроизводственные резервы для повышения эффективности пр-ва.

Метод статистики. Изучение предмета основывается на общих принципах стат. метода исследования, который складывается из 3 последовательных этапов стат. исследования:

наблюдение

сводка и группировка

анализ обработанных данных с целью получения научных выводов с помощью целой сис-мы обобщающих стат. показателей.

Стат. метод – это те приёмы и способы, с помощью которых статистика производит свои исследования.

Задачи статистики. Современные задачи статистики определяются коренными изменениями в общественной жизни страны.

Соц-эк преобразования, происходящие в нашей стране, создание институтов рын. хоз-ва требуют постоянного совершенствования стат. методологии, разработки качественно новых показателей статистики, разработки приёмов и способов методов изучения общих закономерностей и специфических особенностей формирования и развития российской рын. эк-ки, а также сравнительного анализа её показателей с показателями зарубежных стран, принятыми в международных эк. и стат. организациях. В наст. вр. в стране намечаются след. коренные изменения в общественной жизни:

развитие демократизации

формирование многоукладной эк-ки, связанное с развитием рын. отношений

децентрализация процесса управления нар. хоз-вом

переходом к регулированию нар. хоз-ва преимущественно эк. и правовыми методами

 

Статистическая совокупность

Статистическая совокупность — это множество единиц (объ­ектов, явлений), объединенных единой закономерностью и варьи­рующих в пределах общего качества. Совокупности могут быть однородными и разнородными. Совокупность называется однородной, если один из существующих признаков яв-ся общим для всех единиц. Совокупность называется разнородной, если в него входят явления разного типа. одна и та же совокупность единиц может быть однородна по одному признаку и неоднородна по другому.

Под единицами совокупности понимаются ее неделимые пер­вичные элементы, выражающие ее качественную однородность, т. е. являющиеся носителями признаков.

Признак — показатель, характеризующий некоторое свойство объекта совокупности, рассматриваемый как случайная величи­на.

По форме внешнего выражения признаки делятся на: а) количественные – признаки, имеющие числовые выражения; б) атрибутные(качественные) – признаки не имеющие непосредственные колич-ые выражения. В этом случае отдельные единицы совокупности отличаются своими соединениями.

По хар-ру вариации признаки бывают: а) альтернативные(могут принимать 2 значения);б) дискретные (количественные признаки к-рые могут принимать только отдельные значения без промеж. значений между ними); в) непрерывные (способы принимать любые значения).

Вариация — различия в значениях того или иного признака у отдельных единиц, входящих в данную совокупность.

 

 

Группировка и ее виды

Группировки являются таки методом исследований социально-экономических явлений, при котором статистическая совокупность делится на однородные группы, которые раскрывают состояние и развитие всей совокупности.

Группировка является важнейшим этапом статистического исследования, соединяющим сбор первичной информации об объеме исследования и анализ этой информации на основе обобщающих статистических показателей.

Методы группировок разнообразны. Это разнообразие обусловлено с одной стороны огромным множеством признаков, подвергаемых статистическому исследованию, а с другой стороны разнообразными задачами, которые решаются на основе группировок.

В зависимости от задач, решаемых с помощью группировок выделяют следующие их виды:

Типологические группировки.

Главная задача типологической состоит в классификации социально-экономических явлений путем выделения однородных к качественным отношениям групп. Например: группировка предприятиям отраслей экономики.

Типологические группировки широко применяются в исследовании социально-экономических явлений и процессов. Они позволяют проследить зарождение, развитие и отмирание различных типов явлений.

При проведении типологической группировки основное внимание должно быть уделено идентификации типов социально-экономических явлений. Она производится на базе глубокого теоретического анализа исследуемого явления.

Структурные группировки.

Структурной называется группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирующему признаку. Например: состав населения по полу, возрасту, месту проживания; состав предприятий по численности занятых, стоимости ОФ; структура депозитов по сроку их привлечения и т.д.

В изменении структуры общественных явлений отражаются важнейшие закономерности их развития.

Аналитические группировки.

Явления общественной жизни и отражающие их признаки тесно взаимосвязаны. Аналитическая - группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками. Аналитические группировки позволяют изучить многообразие связей и зависимости между варьирующими признаками.

Всю совокупность признаков можно разделить на две группы: факторные и результативные. Факторными называются признаки, под воздействием которых изменяются другие признаки - они и образуют группу результативных признаков. Взаимосвязь проявляется в том, что с возрастанием значения факторного признака систематически возрастает или убывает среднее значение признака результативного. Например: производительность труда зависит от технического уровня предприятия: чем он выше, тем при прочих равных условиях выше производительность труда занятых на предприятии.

Группировка, в которой группы образованы по одному признаку, называется простой. Для характеристики явления бывает недостаточно разбить совокупность на группы по какому-либо однородному признаку. В этом случае строят сложные группировки.

Сложной называется группировка, в которой разделение совокупности на группы производится по двум и более признакам, взятым в сочетании (комбинации).

 

Мода и медиана в статистике

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:

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:

- нижняя граница медианного интервала (интервала для которого накопленная частота впервые превысит полусумму частот)

Me - величина интервала

- сумма частот ряда

- сумма накопленных частот предшествующих медианному интервалу

- частота медианного интервала

 

Вариация и ее показатели

Вариация — это различие в значениях какого-либо признака у разных единиц данной совокупности в один и тот же период или момент времени. Например, работники фирмы различаются по доходам, за­тратам времени на работу, росту, весу, любимому занятию в свободное время и т.д. Вариация возникает в результате того, что индивидуальные значения признака складываются под совокупным влиянием разнообразных факторов (условий), которые по-разному соче­таются в каждом отдельном случае. Таким образом, величина каждого варианта объективна. Средняя величина дает обобщающую характеристику при­знака изучаемой совокупности, но она не раскрывает строения совокупности, которое весьма существенно для ее познания. Средняя не показывает, как располагаются около нее варианты осредняемого признака, сосредоточены ли они вблизи средней или значительно отклоняются от нее. Средняя величина при­знака в двух совокупностях может бьпъ одинакрвои, но в одном случае все индивидуальные значения отличаются от нее мало, а в другом — эти отличия велики, т.е. в одном случае вариация признака мала, а в другом - велика, это имеет весьма важное значение для характеристики надежности средней величины. К показателям вариации относятся: размах вариации, сред­нее линейное отклонение, дисперсия и среднее квадратическое откло­нение, коэффициент вариации. Самым элементарным показателем вариации признака яв­ляется размах вариации R, представляющий собой разность между максимальным и минимальным значениями признака: R=Xmax-Xmin

Среднее линейное отклонение d‾ представляет собой сред­нюю арифметическую абсолютных значений отклонений отдель­ных вариантов от их средней арифметической (при этом всегда предполагают, что среднюю вычитают из варианта: (х - x‾).

Среднее линейное отклонение: для несгруппированных данных d = ∑ | x-x‾| / n

где п — число членов ряда; для сгруппированных данных d ‾ =∑ | x-x‾| f / ∑ f

где ∑f - сумма частот вариационного ряда.

Дисперсия признака представляет собой средний квадрат отклонений вариантов от их средней величины, она вычисляет­ся по формулам простой и взвешенной дисперсий (в зависимо­сти от исходных данных):1) простая дисперсия для несгруппированных данных σ²=∑(X-X‾)² / n 2)взвешенная дисперсия для вариационного ряда σ²=∑(X-X‾)² f / ∑f Cвойства дис­персии: 1)если все значения признака уменьшить или увеличить на одну и ту же постоянную величину А, то дисперсия от этого не изменится; 2) если все значения признака уменьшить или увеличить в одно и то же число раз (i раз), то дисперсия соответст­венно уменьшится или увеличится в i² раз.Используя второе свойство дисперсии, разделив все вариан­ты на величину интервала, получим следующую формулу вы­числения дисперсии в вариационных рядах с равными интервалами по способу моментов:

где а — дисперсия, исчисленная по способу моментов; i— величина интервала; x1=x-A/ i новые (преобразованные) значения вариантов

(А — условный ноль, в качестве которого удобно использовать середину интервала, обладающего наибольшей частотой);

— момент второго порядка;

— квадрат момента первого порядка

Среднее квадратическое отклонение σ равно корню квад-| ратному из дисперсии:

для несгруппированных данных

для вариационного ряда

Среднее квадратическое отклонение — это обобщающая ха­рактеристика размеров вариации признака в совокупности; оно показывает, на сколько в среднем отклоняются конкретные ва- рианты от их среднего значения; является абсолютной мерой колеблемости признака и выражается в тех же единицах, что и варианты, поэтому экономически хорошо интерпретируется.

Обозначим: 1 — наличие интересующего нас признака; 0 — его отсутствие; р — доля единиц, обладающих данным признаком; q — доля единиц, не обладающих данным признаком; р + q =1. Исчис­лим среднее значение альтернативного признака и его дисперсию. Среднее значение альтернативного признака так как p + q = l.,то

Ряды динамики

Одной из важнейших задач статистики является изучение изменений анализируемых показателей во времени, то есть их динамика. Эта задача решается при помощи анализа рядов динамики (временных рядов).

Ряд динамики (или временной ряд) – это числовые значения определенного статистического показателя в последовательные моменты или периоды времени (т.е. расположенные в хронологическом порядке).

Числовые значения того или иного статистического показателя, составляющего ряд динамики, называют уровнями ряда и обычно обозначают буквой y. Первый член ряда y₁ называют начальным или базисным уровнем, а последний y_n – конечным. Моменты или периоды времени, к которым относятся уровни, обозначают через t.

Ряды динамики, как правило, представляют в виде таблицы или графика, причем по оси абсцисс строится шкала времени t, а по оси ординат – шкала уровней ряда y.

 

 

Коэффициент роста:(цепной)

Возникновение и развитие статистики

Термин «статистика» произошел от латинского слова «статус» (status), что означает «состояние и положение вещей». Первоначально употреблялось в значении «политическое состояние». Возникновение статистики было связано с потребностями государственного управления. Уже ранние государства - Китай, Египет, Древняя Греция - нуждались в данных о населении и его составе, имущественном положении граждан, количестве скота, земельных угодий и т.д., положивших начало статистической практике. Потребности в статистических данных многократно возросли в период становления и развития капитализма, что стимулировало формирование статистики как науки.

Статистика как наука стала развиваться со второй половины ХVII в., когда сложились в Европе две основные школы: в Англии - математическая школа статистики, в Германии - описательная школа статистики.

Ярким представителем первой школы был У. Петти (1623-1687), который по праву считается основоположником статистической науки, впервые широко применившим математику для экономического анализа. Его «политическая арифметика» основывалась на точном наблюдении и подсчете экономических явлений.

Известными представителями описательной школы статистики были немецкие ученые Г. Конринг (1606-1681) и Г. Ахенваль (1719-1772). Основной целью статистики они считали описание политического состояния и достопримечательностей государства, где числовые характеристики были лишь частью предмета статистики.

Дальнейшее развитие статистики связано с именами. Кетле (1796-1874), Ф. Гальтона (1822-1911),. Пирсона (1857-1936), В. Госсета (1876-1936), Р. Фишера (1890-1962). Считается, что А. Кетле положил начало третьему направлению статистической науки - статистико-математическому. Ему принадлежит термин «социальная физика», так он называл науку, изучающую закономерности массовых общественных явлений, к анализу которых могут быть применены математические методы. В целом представители статистико-математического направления внесли существенный вклад в развитие методологии статистической науки (ряды распределения, теория корреляции).

Отечественная статистика прошла путь от описательной статистики (И.К. Кириллов (1689-1737) и В.Н. Татищев (1686-1750)) до статистики как науки о «категорическом исчислении» (Д.П. Журавский (1810-1856)). Видные представители русской академической школы статистики А.А. Чупров (1874-1926), Ю.Э. Янсон (1835-1893), А.А. Кауфман (1874-1919) и другие оказали большое влияние не только на развитие статистической науки, но и на работу статистических органов, привлекая внимание российской общественности к изучению массовых явлений. Особенностью развития статистики в России было создание после отмены крепостного права земской статистики, которая отличалась высоким профессионализмом.

К концу ХIХ века Россия была признана одним из центров научной статистической мысли. Этому в значительной степени способствовали периодические издания: «Статистический журнал», «Вестник Императорского Русского Географического общества» и др. С 1914 по 1919 г. регулярно издавался журнал «Статистический вестник», с 1919 по 1929 г. (возобновлен в 1949 г.) - «Вестник статистики», переименованный в 1995 г. в «Вопросы статистики».

Можно сказать, что история формирования и развития статистики как науки свидетельствует о том, что она сложилась в ходе научного обобщения накопленного учетно-статистического опыта, обусловленного потребностями эффективного управления массовыми явлениями в обществе.

Для современного уровня статистической науки характерно то, что наряду с развитием статистических и экономико-математических методов анализа социально-экономических явлений все более широко используется компьютерная техника. Это не только значительно расширяет охват совокупностей, но и совершенствует саму систему статистического анализа.

 

Предмет и задачи статистики

ПРЕДМЕТ, МЕТОД И ЗАДАЧИ

Статистика – осн. источник информации, она языком цифр отражает общественную жизнь во всём многообразии её проявлений.

В наст. вр. с развитием рын. отношений роль информационной базы возрастает, т.к. следует постоянно следить за конъюнктурой р-ка, усложняющимися связями субъектов р-ка и потребностями в изучении влияния разл. Факторов на результаты их деят-ти, а также в прогнозировании и обобщении результатов исследования как на микро ур-не (предприятий, фирм, отраслей), так и на макро ур-не (н/х в целом).

Стат. информация явл. важнейшим ресурсом в управлении на всех уровнях. Основным источником информации стат. сведений явл. обязательная стат. и бух. отчётность всех предприятий и организаций, отдельных юр. лиц к какой бы организационно правовой форме собственности ни относились предприятия.

Для этого создана и функционирует единая система централизованной статистики, охватывающая все явления и процессы общественно-экономической жизни общества.

Объектом изучения статистики промышленности является основная ведущая отрасль н/х – промышленность.

Именно в промышленности создаются все орудия труда, т.е. ср-ва пр-ва и преобладающая часть предметов потребления. По уровню развития пром-ти судят об индустриальной мощи страны, её эк. потенциале, а также уровне благосостояния народа.

Промышленность –это отрасль материального пр-ва, где в произв. коллективах труд работников направлен на добычу и заготовку природных ресурсов, т.е. полезных ископаемых, искусственно не воспроизводимых трудом человека, на

переработку этих ресурсов, а также на переработку продукции сельского, лесного и рыбного хозяйства, на ремонт оборудования, а также на выполнение различных работ и услуг пром. хар-ра как для себя, так и по договорам на сторону.

Статистика промышленности включает в себя 2 понятия – науку, имеющую свой предмет изучения и хоз. практику сбора, обработки и анализа стат. данных, относящихся к пром-ти.

Предметом изучения статистики пром-ти явл. количественная сторона массовых явлений и процессов общественного хар-ра, наблюдаемых в пром-ти в неразрывной связи с их качественной стороны, а также связи и зависимости между явлениями и процессами, показателями хоз. деят-ти предприятия, законы и закономерности их развития.

Статистика как наука постоянно совершенствует имеющиеся стат. показатели и разрабатывает новые для появившихся в об-ве новых явлений и процессов, связанных с переходом на рын. эк-ку.

Статистика как хоз. практика обеспечивает гос. и хоз. органы всесторонней информацией для управления и составления народно-хозяйственных планов на разных уровнях, а также осуществляет контроль за выполнением этих планов, выявляет внутрипроизводственные резервы для повышения эффективности пр-ва.

Метод статистики. Изучение предмета основывается на общих принципах стат. метода исследования, который складывается из 3 последовательных этапов стат. исследования:

наблюдение

сводка и группировка

анализ обработанных данных с целью получения научных выводов с помощью целой сис-мы обобщающих стат. показателей.

Стат. метод – это те приёмы и способы, с помощью которых статистика производит свои исследования.

Задачи статистики. Современные задачи статистики определяются коренными изменениями в общественной жизни страны.

Соц-эк преобразования, происходящие в нашей стране, создание институтов рын. хоз-ва требуют постоянного совершенствования стат. методологии, разработки качественно новых показателей статистики, разработки приёмов и способов методов изучения общих закономерностей и специфических особенностей формирования и развития российской рын. эк-ки, а также сравнительного анализа её показателей с показателями зарубежных стран, принятыми в международных эк. и стат. организациях. В наст. вр. в стране намечаются след. коренные изменения в общественной жизни:

развитие демократизации

формирование многоукладной эк-ки, связанное с развитием рын. отношений

децентрализация процесса управления нар. хоз-вом

переходом к регулированию нар. хоз-ва преимущественно эк. и правовыми методами