Понятие и обобщающие показатели уровня жизни населения.

Понятие и обобщающие показатели уровня жизни населения.

Уровень жизни является одной из важнейших социальных категорий.

Под уровнем жизни понимают обеспеченность населения необходимыми материальными благами и услугами, достигнутый уровень их потребления и степень удовлетворения разумных (рациональных) потребностей.

Можно выделить четыре уровня жизни населения:

1)достаток (пользование благами, обеспечивающими всестороннее развитие человека);

2)нормальный уровень (рациональное потребление по научно обоснованным нормам, обеспечивающее человеку восстановление его физических и интеллектуальных сил);

3)бедность (потребление благ на уровне сохранения работоспособности как низшей границы воспроизводства рабочей силы);

4)нищета (минимально допустимый по биологическим критериям набор благ и услуг, потребление которых позволяет лишь поддерживать только жизнеспособность человека).

Повышение уровня жизни составляет приоритетное направление общественного развития.

Важнейшими составляющими уровня жизни выступают доходы населения и его социальное обеспечение, потребление им материальных благ и услуг, условия жизни, свободное время.

 

 

Вариация признаков методы расчета показ-ей, её характер-х

а)Абсолютные показатели вариации: 1.размах вариации- представляет собой разность между наибольшим и наименьшим значением признака. 2.среднее линейное отклонение- Используя ранее принятые обозначения варьирующего признака, веса и средней, можно порядок расчета среднего линейного отклонения записать в видеформулы Но в случае, если варианты в распределении признака не повторяются, то среднее линейное отклонение рассчитывается по следующей формуле: 3.дисперсия – Среднее арифметическое из квадрата отклонений называется дисперсией средний квадрат отклонения, взвешенный; - средний квадрат отклонения, невзвешенный.

 

б)Относительные показатели вариации: 1.коэф-нт осцилляции; 2.коф-нт вариации абсолютного отклонения; 3коэф-нт вариации

 

Методы изучения сезон. колебаний в рядах динамики.Значен сизон. колебан. в соц.экономич. явлениях

Сезон. колебан. наз.более или

менее устойчив.внутригодов. колебания уровня развития соц.эк. явления.

Сезонные колебания наблюд. в различ. видах эк. деят-ти: с/х

стр-во, торговли и др. Значен. стат. изучения сезон.колебаний

состоит в том, что получаем.при анализе колич. харак. отображ. специфику

развития изучаем.явлений по месяцам и кварталам годового цикла, что

необход. для показания закономер-ти развития изучаем.явлен. прогноз.

явл. и разработки мер по управл. и развития во времени. Индексы сезонности рассч-ся по формуле:

Уs=y`i/y` *100% где y`i – средн.значение уровней ряда за одноимен.

внутригодичн.периоды времени. y` - общая средн. для всех внутрегодичн.

периодов.

Выровненные уровни опред-ся отношения фактических мес. (квартальных

данных) yi(итое) соотв. Выравненым данным yt в %: yi=yi/yt * 100% в)

формула расчета индексов сезонности имеет вид:

y=∑yi/yt * 100% /n где yi- фактические исходные уровни динам.за отдельные

периоды, n-число лет. Сов-ть рассчитан.индексов сез-ти

характеризует сезонную волну

 

Понятие стат.наблюд. и его задачив совсремен.условиях.

Стат.инф-я-этопервичный стат.материал,формир.в процессе стат.наблюдения,кот.затем подверг.обработке и анализу.Стат.наблюдение-это начал.стадия экон-стат.исследования,кот представ.научно-организ работу по собиранию массовых-первичных данных о явлениях и процессах общест.жизни.Требования стат.наблюдения: 1)наблюдаем.явления должны иметь науч.и пракич.ценности. 2)непосредствен.сбор массовых первичных данных должен обеспечить полноту фактов.3)наблюд проводится по заранее разработ.системе.Формы стат.наблюд: 1)путем предостав.отчетности; 2)путем проведения спец.организ.стат.наблюдений.Виды стат.наблюд:по хар-у регистрац.данных во времени:текущие,периодические,единовременные;по степени охватаед.совокуп:сплоное,несплошное;по способу получения данных: способ непосреднаблюдения,документал.,опрос.

 

 

Дисперсия

Наряду с изучением вариации признака по всей совокупности в целом, становится возможным изучить вариацию для каждой из составляющих ее группы, а также и между этими группами. В простейшем случае, когда совокупность расчленена на группы по одному фактору, изучение вариации достигается посредством исчисления и анализа трех видов дисперсий: общей, межгрупповой ивнутригрупповой. Общая дисперсия измеряет вариацию признака по всей совокупности под влиянием всех факторов, обусловивших эту вариацию. Она равна среднему квадрату отклонений отдельных значение признака х от общей средней величины и может быть вычислена как простая дисперсия

или взвешенная дисперсия

Межгрупповая дисперсия характеризует систематическую вариацию результативного признака, обусловленную влиянием признака-фактора, положенного в основание группировки. Она равна среднему квадрату отклонений групповых (частных) средних от общей средней:

Внутригрупповая (частная) дисперсия отражает случайную вариацию неучтенных факторов и не зависящую от признака-фактора, положенного в основание группировка. Она равна среднему квадрату отклонений отдельных значений признака внутри группы х от средней арифметической этой группы xi (групповой средней) и может быть исчислена как простая дисперсия

или как взвешенная дисперсия

На основании внутригрупповой дисперсии по каждой группе, т.е. на основании можно определить общую среднюю из внутригрупповых дисперсий: Согласно правилу сложения дисперсий общая дисперсия равна сумме средней из внутригрупповых и межгрупповой дисперсий:. Пользуясь правилом сложения дисперсий, можно всегда по двум известным дисперсиям определить третью – неизвестную. Чем больше доля межгрупповой дисперсии в общей дисперсии, тем сильнее влияние группировочного признака на изучаемый признак. Поэтому в статистическом анализе широко используется эмпирический коэффициент детерминации - показатель, представляющий собой долю межгрупповой дисперсии в общей дисперсии результативного признака и характеризующий силу влияния группировочного признака на образование общей вариации

: При отсутствии связи эмпирический коэффициент детерминации равен нулю, а при функциональной связи – единице. Эмпирическое корреляционное отношение – это корень квадратный из эмпирического коэффициента детерминации: