Предмет, метод и осн. понятия статистики 


Мы поможем в написании ваших работ!



ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Предмет, метод и осн. понятия статистики



Предмет, метод и осн. понятия статистики

Статистика начинает свою историю с 4-го века до н.э. с Аристотеля, который сделал первые описательные сообщения о государствах (Спарта, Греция, Рим), об их экономической мощи. 12-17 вв. – период Возрождения – привел к появлению числовой информации о рождаемости, смертности, бракосочетаниях, налогах (уже тогда появились акцизные налоги). Информация бралась из податных книг. Были установлены первые статистические закономерности: на 100 родившихся девочек рождалось 105-106 мальчиков; на 10 человек умерших приходилось 13 рожденных.

Statistica (термин был введен Готфридом Ахенвалем – “сумма знаний, нужных купцам, политикам, военным, всем культурным людям”.

Зарождение статистики связано с зарождением учета, в частности бухгалтерского учета. Следует отличать понятие statistica от понятия statista. В 17 в. статистами называли людей, искушенных в политике.

Существует около 50 определений статистики.

Статистика – это наука о количественных и качественных характеристиках жизнедеятельности человека, их изменениях, взаимосвязях и методах анализа.

Предметом статистики является любой вид деятельности человека, который требует числового учета, учета качественных показателей, их систематизации и анализа, с последующим прогнозом на перспективу.

Методы статистики: 1. Диалектический метод. 2.Монографический (описательный). 3.Метод массового наблюдения. 4.Группировки и сводки. 5.Выборочный метод 6Метод дисперсионного анализа (смотри теорию вероятностей). 7Корреляционно-регрессионный метод. 8Индексный анализ и т.д.

Принципы, ф-ии ст-ки. Связь с др.науками

Принципы статистики: 1.неразрывность количественного и качественного анализа изучаемых явлений; 2.описание объекта с помощью обобщающих величин; 3.аналитичность изучения явлений, т.е. раскрытие типов совокупностей, их динамики и взаимодействия.

В соответствии с законом РБ “О государственной статистике”, основными принципами государственной статистики являются: 1.объективность и достоверность статистической информации; 2.стабильность и сопоставимость статистических данных; 3.доступность и открытость статистической информации в пределах, установленных законодательством РБ.

Гос. Ст-ка выполняет несколько ф-ий: 1.контрольная; 2.аналитическая; 3.хоз-фин.; 4.инф.-пропогандистская.

Орг-ия ст-ки в РБ и ее задачи

Существует два подхода к организации статистической службы: 1.централизованный; 2.децентрализованный.

При централизованном способе организации статистики вся сфера деятельности статистических служб регламентируется государством. В РБ деятельность статистических органов и служб подчиняется закону "О государственной статистике в РБ", “Положением о коммерческой тайне” и двумя статьями закона “О предприятии”.

При децентрализованной системе организации существуют вне государственные статистические службы как при предприятиях, так и самостоятельные, которые выполняют частные заказы по сбору, обработке и анализу информации государства и различных предприятий. В РБ таких служб нет. Проблемы в организации статистической работы в РБ: 1. Подготовка квалифицированных кадров. 2. Обеспечение автоматизации и механизации сбора, обработки и передачи информации снизу вверх и сверху вниз. 3. Проблема технического обеспечения статистических служб (персональные компьютеры, включенные в единую глобальную сеть, программное обеспечение). 4. Унификация статистической информации с учетом общепринятой мировой системы национального счетоводства и СНС в РБ.

Этапы стат исследования

Статистическое исследование – это сложный и продолжительный процесс. Статистические исследования состоят из трёх этапов: 1.наблюдение, т.е. получение статистической информации, 2.сводка, т.е. систематизация информации, 3. анализ полученной информации.

Основное требование к статистическому исследованию – его достоверность.

R-размах.

3.с произвольным интервалом разбивается сов-ть если оно мало по объему или группир. Признак имеет сильную колеблемость или неравномерность. Интервалы бывают: открытые и закрытые; равные и неравные.

Поиск уравнения КР модели

Математиками разработаны различные модели оценивающие влияние нескольких факторов на результат. Факторы, влияющие на результ. показатель м.б.связаны друг с другом. Поэтому видов многофактор урав регрессий д.б. разработано большое кол-во. В учеб. ст-ке в основном рассматрив. лин. уравнение регрессии след. вида:

где: n — отражает число факторов

а0 – свободный член; а1,а2 … - частные коэф. регрессии

При составлении модели встает вопрос отбора факторов, которые могут быть включены в многофакторную модель.

Для отбора факторов модели часто используют матрицу парных коэффициентов корреляции.

 

  Y X1 X2 ..... Xn
Y   RYX1 RYX2 ..... RYXn
X1     RX1X2 ..... RX1Xn
X2       ..... RX2Xn
....       ..... .....
Xn          

 

 

Матрицу используют следующим образом:

1.По строке Y анализируют Rij и отбирают те факторы в модель для которых Riy>0,3. 2.Используя остальные строки матрице устанавливают наличие или отсутствие мультиколлинеарности факторов. Факторы явл. мкльтиколенеарными если парный коэф. корреляции для них пости равен 1

3.Вопрос о кол-ве факторов, включаемых в модель решается в завис. от значения N, т.е. чем больше N, тем больше факторов будет в модели.

Можно считать, что фактор является незначительным, если его включение в уравнение регресии только изменяет значение коэффициента регресии, не изменяя суммы квадратов остатков то есть:

Если при включении в модель факторного признака увеличивается величина множественного коэффициента корреляции и детерминации, а коэффициент регресии меняется незначительно, то данный признак существенен и его включение в уравнение регресии обязательно.

Условия применения КРА

Связь называется корреляционной, если значению результативного показателя соответствует несколько значений факторного признака, и наоборот, при одном и том же значении факторного показателя можно достичь разных значений результата.

За результативный показатель в каждом конкретном анализе выбирается более важный с точки зрения цели исследования признак, отражающий результаты деятельности.

Корреляционно-регрессионный анализ как статистический метод занимается взаимной вариацией различных показателей, когда изменение одного признака влияет на изменение другого.

Очень часто в статистической литературе под регрессией понимают нахождение математического уравнения связи, под корреляцией – определение тесноты связи изучаемых признаков.

Уравнение регрессии записывается в следующем виде:

Yx1,x2,…,xn = f(x1;x2;…;xn), где "n" – число факторов, включ. в модель;.Хi – факторы, влияющие на результат У.

Условия применения корреляционно-регрессионного анализа: 1. Для построения регрессионной модели надо иметь достаточно большое количество единиц анализируемой совокупности (не менее 50).2. Распределение показателей, включенных в модель должно быть близким к нормальному, т.е. сила вариации каждого фактора должна быть незначительной.

Этапы КРА

1.Предварительный (априорный) анализ. Он дает неплохие результаты если проводится достаточно квалифицированным исследователем.

2.Сбор информации и ее первичная обработка. Здесь выявляются ошибки, информация проверяется на нормальность распределения, иногда проводят группировку для предварительного установления связей.

3.Построение модели (уравнения регрессии). Как правило эту процедуру выполняют на ПК используя стандартные программы.

4. Оценка тесноты связей признаков, оценка уравнения регрессии и анализ модели.

5.Прогнозирование развития анализируемой системы по уравнению регрессии.

На первом этапе формулируется задача исследования, определяется методика измерения показателей или сбора информации, исключаются дублирующие факторы или связанные в жестко-детерминированную систему.

На втором этапе анализируется объем единиц: совокупность должна быть достаточно большой по числу единиц и наблюдений(N>>50), число факторов "n" должно соответствовать количеству наблюдений "N". Данные должны быть количественно и качественно однородны.

На третьем этапе определяется внешний вид аналитической функции и находятся ее параметры.

На четвертом этапе оценивается достоверность всех характеристик корреляционной связи и уравнения регрессии.

На пятом этапе осуществляется прогноз показателей, включенных в модель. Здесь выбираются наилучшие и наихудшие значения факторов и результата. По модели возможно осуществить ранжир единиц совокупности, отражающий эффективность использования ими факторов, включенных в уравнение регрессии.

Виды парной КРС

К самым простым корреляционным связям относят парные или однофакторные связи. Среди парных выделяют: линейные и криволинейные связи. Для их могут быть использованы следующие уравнения регрессии:

1. Линейное уравнение регрессии:

2. Степенная связь:

или

 

Это уравнение может быть приведено к линейному логарифмированием: log Y = log a + b log x

3. Показательная связь:

Уравнение приводится к линейному виду:

log Y = log a +(log b) x

4. Гипербола:

 

Это уравнение преобразуется в линейное подстановкой величины, обратной x, т.е.

тогда .

5. Парабола:

 

 

Парная линейная КРА(модель)

Процесс построения регрессионной модели сводится к осреднению результата и факторов. После расчета уравнения регрессии и нахождения по нему теорет.значений результ. Показателя необх. Будет проверить выполнение рав-ва:

∑уi=∑yx(у с волной)

Уравнение регрессии должно быть построено таким, чтобы обеспечить минимум суммы квадратов разности отклонений эмпирических значений результата от теоретических, т.е. полученных по модели

S(y1 – y1)2 = min

Это достигается при использовании метода наименьших квадратов.

Для прямой линии Yx = a0 + а1х составим линейную систему нормальных уравнений (два уравнения с двумя неизвестными).

Получим:

n*a0 + a1*Sx = SY,

a0*Sx + a1*Sx2 = SXY.

 

-главный определитель системы

Предмет, метод и осн. понятия статистики

Статистика начинает свою историю с 4-го века до н.э. с Аристотеля, который сделал первые описательные сообщения о государствах (Спарта, Греция, Рим), об их экономической мощи. 12-17 вв. – период Возрождения – привел к появлению числовой информации о рождаемости, смертности, бракосочетаниях, налогах (уже тогда появились акцизные налоги). Информация бралась из податных книг. Были установлены первые статистические закономерности: на 100 родившихся девочек рождалось 105-106 мальчиков; на 10 человек умерших приходилось 13 рожденных.

Statistica (термин был введен Готфридом Ахенвалем – “сумма знаний, нужных купцам, политикам, военным, всем культурным людям”.

Зарождение статистики связано с зарождением учета, в частности бухгалтерского учета. Следует отличать понятие statistica от понятия statista. В 17 в. статистами называли людей, искушенных в политике.

Существует около 50 определений статистики.

Статистика – это наука о количественных и качественных характеристиках жизнедеятельности человека, их изменениях, взаимосвязях и методах анализа.

Предметом статистики является любой вид деятельности человека, который требует числового учета, учета качественных показателей, их систематизации и анализа, с последующим прогнозом на перспективу.

Методы статистики: 1. Диалектический метод. 2.Монографический (описательный). 3.Метод массового наблюдения. 4.Группировки и сводки. 5.Выборочный метод 6Метод дисперсионного анализа (смотри теорию вероятностей). 7Корреляционно-регрессионный метод. 8Индексный анализ и т.д.



Поделиться:


Последнее изменение этой страницы: 2017-02-10; просмотров: 323; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 54.234.136.147 (0.041 с.)