Мы поможем в написании ваших работ!
ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
|
Основные виды уравнений, используемых при различных формах связи
Между двумя признаками
№ п/п
| Уравнение
| Система нормальных
уравнений
| Графическое изображение
|
|
|
|
|
| Прямой
или
(связь прямолинейная)
|
| у
0 х
|
|
| 2
|
|
| 2
| Парабола второго порядка
или
или
(связь криволинейная)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Кубическая парабола
(связь криволинейная)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Гипербола
(связь криволинейная)
|
| у
0 х
|
|
| Логарифмическая кривая
(связь криволинейная)
| ℓog х = k
| у
О х
| ℓog х = k
у= а + вk
nа + вΣk =Σу
аΣk + вΣk² =Σуk
|
Решая системы нормальных уравнений, определяют параметры и уравнения связи:
Параметры и можно определить по формулам:
,
.
Параметр - показывает усредненное влияние на результативный признак неучтенных (не выделенных для исследования) факторов.
Параметр (коэффициент регрессии) показывает, насколько изменяется в среднем значение результативного признака при увеличении факторного на единицу.
На основе этого параметра (коэффициента регрессии) вычисляются коэффициенты эластичности, которые показывают изменение результативного признака в % в зависимости от изменения факторного признака на 1 %.
Коэффициент эластичности: ;
Эмпирический (перекрестный)
коэффициент эластичности: ;
где Э – процентные изменения результативного показателя у при изменении х;
– прирост фактора х;
– прирост результативного показателя у;
Основные этапы проведения корреляционного анализа показаны на рис. 8.1.
Основные этапы проведения корреляционного анализа
Установление причинной обусловленности связей
между изучаемыми признаками
|
Отбор наиболее существенных признаков и установление формы связи (формирование корреляционной модели)
|
Парная корреляция
|
| Множественная корреляция
|
Линейная
|
| нелинейная
|
| Линейная
|
| нелинейная
|
Определение параметров связи
(коэффициентов регрессии и корреляции)
|
Определение тесноты связи и статистическая оценка показателей связи
|
Рис. 8.1 Основные этапы проведения корреляционного анализа
Основные формулы для определения тесноты связи приводятся в табл. 8.2.
Таблица 8.2
Основные формулы для определения тесноты связи
№ п/п
| Показатель
| Формула расчета
| Что показывает данная величина
|
|
|
|
|
| Линейный коэффициент корреляции
(при прямолинейной связи)
|
(если вычислен коэффициент регрессии )
| Тесноту связи от -1 до +1
Шкала Чеддока:
r = 0 – связь отсутствует,
r =0,1-0,3 – связь слабая,
r =0,3-0,5 – связь умеренная,
r =0,5-0,7 – связь заметная,
r =0,7-0,9-связь высокая
r =0,9-0,99 –связь весьма высокая,
r =1,0-связь полная, функциональная
|
| Эмпирическое корреляционное отношение (при криволинейной связи)
|
| Тесноту связи от 0 до 1
| |
| Коэффициент детерминации (подкоренное выражение)
|
| Долю вариации результативного признака под влиянием вариации признака–фактора
|
| Множественный коэффициент корреляции
|
| Тесноту связи от 0 до 1 между тремя факторами (х,у,z)
|
| Индекс корреляции
|
| Тесноту связи от 0 до 1;
- характеризует вариацию результативного признака под влиянием прочих неучтенных факторов.
- характеризует вариацию результативного признака под влиянием всех факторов.
|
| Коэффициент корреляции рангов (для ранжированного ряда по значению признака х).
Коэффициент Спирмена
|
| Тесноту связи от +1 до –1.
Если p = 0 – связь отсутствует.
При прямой связи коэффициент p – положительная правильная дробь.
При обратной связи коэффициент p – отрицательная.
|
Литература
1. Статистика: учебник / под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Высшее образование, 2009.
2. Статистика: учебное пособие / В.Н. Салин, Э.Ю. Чурилова, Е.П. Шпаковская. – 3-е изд. стер. – М.: КНОРУС, 2009.
3. Общая теория статистики: учебник / под ред. О.Э. Башиной, А.А. Спирина. - 5-е изд., доп. и перераб. – М.: Финансы и статистика, 2007.
4. Общая теория статистики: учебник М.Р. Ефимова, Е.В. Петрова, В.Н. Румянцева. – М.: Инфра, - М., 2004.
Приложение 1
Средний темп
| Базисные коэффициенты динамики
| | Ö
| Ö3
| Ö4
| Ö5
| Ö6
| Ö7
| Ö8
| Ö9
| Ö10
| 0,950
| 0,902
| 0,857
| 0,814
| 0,774
| 0,735
| 0,698
| 0,663
| 0,630
| 0,599
| 0,951
| 0,904
| 0,860
| 0,818
| 0,778
| 0,740
| 0,703
| 0,669
| 0,636
| 0,605
| 0,952
| 0,906
| 0,863
| 0,821
| 0,782
| 0,744
| 0,709
| 0,675
| 0,642
| 0,611
| 0,953
| 0,908
| 0,865
| 0,825
| 0,786
| 0,749
| 0,714
| 0,680
| 0,648
| 0,618
| 0,954
| 0,910
| 0,868
| 0,828
| 0,790
| 0,754
| 0,719
| 0,686
| 0,654
| 0,624
| 0,955
| 0,912
| 0,871
| 0,832
| 0,794
| 0,759
| 0,724
| 0,692
| 0,661
| 0,631
| 0,956
| 0,914
| 0,874
| 0,835
| 0,798
| 0,763
| 0,730
| 0,698
| 0,667
| 0,938
| 0,957
| 0,916
| 0,876
| 0,839
| 0,803
| 0,768
| 0,735
| 0,704
| 0,673
| 0,644
| 0,958
| 0,918
| 0,879
| 0,842
| 0,807
| 0,773
| 0,741
| 0,709
| 0,680
| 0,651
| 0,959
| 0,920
| 0,882
| 0,846
| 0,811
| 0,778
| 0,746
| 0,715
| 0,686
| 0,658
| 0,960
| 0,922
| 0,885
| 0,849
| 0,815
| 0,783
| 0,751
| 0,721
| 0,692
| 0,665
| 0,961
| 0,923
| 0,887
| 0,853
| 0,820
| 0,788
| 0,757
| 0,727
| 0,699
| 0,672
| 0,962
| 0,925
| 0,890
| 0,856
| 0,824
| 0,793
| 0,762
| 0,733
| 0,706
| 0,679
| 0,963
| 0,927
| 0,893
| 0,860
| 0,828
| 0,797
| 0,768
| 0,740
| 0,712
| 0,686
| 0,964
| 0,929
| 0,896
| 0,864
| 0,832
| 0,802
| 0,774
| 0,746
| 0,719
| 0,693
| 0,965
| 0,931
| 0,899
| 0,867
| 0,837
| 0,807
| 0,779
| 0,752
| 0,726
| 0,700
| 0,966
| 0,933
| 0,901
| 0,871
| 0,841
| 0,813
| 0,785
| 0,758
| 0,732
| 0,708
| 0,967
| 0,935
| 0,904
| 0,874
| 0,845
| 0,818
| 0,791
| 0,765
| 0,739
| 0,715
| 0,968
| 0,937
| 0,907
| 0,878
| 0,850
| 0,823
| 0,796
| 0,771
| 0,746
| 0,722
| 0,969
| 0,939
| 0,910
| 0,882
| 0,854
| 0,828
| 0,802
| 0,777
| 0,753
| 0,730
| 0,970
| 0,941
| 0,913
| 0,885
| 0,859
| 0,833
| 0,808
| 0,784
| 0,760
| 0,737
| 0,971
| 0,943
| 0,915
| 0,889
| 0,863
| 0,838
| 0,814
| 0,790
| 0,767
| 0,745
| 0,972
| 0,945
| 0,918
| 0,893
| 0,868
| 0,843
| 0,820
| 0,797
| 0,774
| 0,753
| 0,973
| 0,947
| 0,921
| 0,896
| 0,872
| 0,848
| 0,826
| 0,803
| 0,782
| 0,761
| 0,974
| 0,949
| 0,924
| 0,900
| 0,877
| 0,854
| 0,832
| 0,810
| 0,789
| 0,768
| 0,975
| 0,951
| 0,927
| 0,904
| 0,881
| 0,859
| 0,838
| 0,817
| 0,796
| 0,776
| 0,976
| 0,953
| 0,930
| 0,907
| 0,886
| 0,864
| 0,844
| 0,823
| 0,804
| 0,784
| 0,977
| 0,954
| 0,933
| 0,911
| 0,890
| 0,870
| 0,850
| 0,830
| 0,811
| 0,792
| 0,978
| 0,956
| 0,935
| 0,915
| 0,895
| 0,875
| 0,856
| 0,837
| 0,819
| 0,801
| 0,979
| 0,958
| 0,938
| 0,919
| 0,899
| 0,880
| 0,862
| 0,844
| 0,826
| 0,809
| 0,980
| 0,960
| 0,941
| 0,922
| 0,904
| 0,886
| 0,868
| 0,851
| 0,834
| 0,817
| 0,981
| 0,962
| 0,944
| 0,926
| 0,908
| 0,891
| 0,874
| 0,858
| 0,841
| 0,825
| 0,982
| 0,964
| 0,947
| 0,930
| 0,913
| 0,897
| 0,881
| 0,865
| 0,849
| 0,834
| 0,983
| 0,966
| 0,950
| 0,934
| 0,918
| 0,902
| 0,887
| 0,872
| 0,857
| 0,842
| 0,984
| 0,968
| 0,953
| 0,937
| 0,922
| 0,908
| 0,893
| 0,879
| 0,865
| 0,851
| 0,985
| 0,970
| 0,956
| 0,941
| 0,927
| 0,913
| 0,900
| 0,886
| 0,873
| 0,860
| 0,986
| 0,972
| 0,959
| 0,945
| 0,932
| 0,919
| 0,906
| 0,893
| 0,881
| 0,868
| 0,987
| 0,974
| 0,961
| 0,949
| 0,937
| 0,924
| 0,912
| 0,901
| 0,889
| 0,877
| 0,988
| 0,976
| 0,964
| 0,953
| 0,941
| 0,930
| 0,919
| 0,908
| 0,897
| 0,886
| 0,989
| 0,978
| 0,967
| 0,957
| 0,946
| 0,936
| 0,925
| 0,915
| 0,905
| 0,895
| 0,990
| 0,980
| 0,970
| 0,961
| 0,951
| 0,941
| 0,932
| 0,923
| 0,913
| 0,904
| 0,991
| 0,982
| 0,973
| 0,964
| 0,956
| 0,947
| 0,939
| 0,930
| 0,922
| 0,914
| 0,992
| 0,984
| 0,976
| 0,968
| 0,961
| 0,953
| 0,945
| 0,938
| 0,930
| 0,923
| 0,993
| 0,986
| 0,979
| 0,972
| 0,965
| 0,959
| 0,952
| 0,945
| 0,939
| 0,932
| 0,994
| 0,988
| 0,982
| 0,976
| 0,970
| 0,964
| 0,959
| 0,953
| 0,947
| 0,942
| 0,995
| 0,990
| 0,985
| 0,980
| 0,975
| 0,970
| 0,965
| 0,961
| 0,956
| 0,951
| 0,996
| 0,992
| 0,988
| 0,984
| 0,980
| 0,976
| 0,972
| 0,968
| 0,965
| 0,961
| 0,997
| 0,994
| 0,991
| 0,988
| 0,985
| 0,982
| 0,979
| 0,976
| 0,973
| 0,970
| 0,998
| 0,996
| 0,994
| 0,992
| 0,990
| 0,988
| 0,986
| 0,984
| 0,982
| 0,980
| 0,999
| 0,998
| 0,997
| 0,996
| 0,995
| 0,994
| 0,993
| 0,992
| 0,991
| 0,990
| 1,001
| 1,002
| 1,003
| 1,004
| 1,005
| 1,006
| 1,007
| 1,008
| 1,009
| 1,010
| 1,002
| 1,004
| 1,006
| 1,008
| 1,010
| 1,012
| 1,014
| 1,016
| 1,018
| 1,020
| 1,003
| 1,006
| 1,009
| 1,012
| 1,015
| 1,018
| 1,021
| 1,024
| 1,027
| 1,030
| 1,004
| 1,008
| 1,012
| 1,016
| 1,020
| 1,024
| 1,028
| 1,032
| 1,037
| 1,041
| 1,005
| 1,010
| 1,015
| 1,020
| 1,025
| 1,030
| 1,035
| 1,041
| 1,046
| 0,051
| 1,006
| 1,012
| 1,018
| 1,024
| 1,030
| 1,036
| 1,043
| 1,049
| 1,055
| 1,062
| 1,007
| 1,014
| 1,021
| 1,028
| 1,035
| 1,043
| 1,050
| 1,057
| 1,065
| 1,072
| 1,008
| 1,016
| 1,024
| 1,032
| 0,041
| 1,049
| 1,057
| 1,066
| 1,074
| 1,083
| 1,009
| 1,018
| 1,027
| 1,036
| 0,046
| 1,055
| 1,065
| 1,074
| 1,084
| 1,094
| 1,010
| 1,0200
| 1,0300
| 1,0400
| 1,0500
| 1,0605
| 1,0710
| 1,0820
| 1,0930
| 1,1040
| 1,011
| 1,0220
| 1,0330
| 1,0440
| 1,0550
| 1,0670
| 1,0790
| 1,0910
| 1,1030
| 1,1150
| 1,012
| 1,0240
| 1,0360
| 1,0480
| 1,0606
| 1,0740
| 1,0870
| 1,1000
| 1,1130
| 1,1260
| 1,013
| 1,0262
| 1,0395
| 1,0530
| 1,0667
| 1,0806
| 1,0946
| 1,1088
| 1,1232
| 1,1378
| 1,014
| 1,0282
| 1,0426
| 1,0572
| 1,0720
| 1,0870
| 1,1022
| 1,1176
| 1,1332
| 1,1491
| 1,015
| 1,0302
| 1,0456
| 1,0613
| 1,0772
| 1,0934
| 1,1098
| 1,1264
| 1,1433
| 1,1604
| 1,016
| 1,0323
| 1,0488
| 1,0656
| 1,0826
| 1,0999
| 1,1175
| 1,1354
| 1,1536
| 1,1721
| 1,017
| 1,0343
| 1,0519
| 1,0698
| 1,0880
| 1,1065
| 1,1253
| 1,1444
| 1,1638
| 1,1836
| 1,018
| 1,0363
| 1,0549
| 1,0739
| 1,0932
| 1,1129
| 1,1329
| 1,1533
| 1,1741
| 1,1952
| 1,019
| 1,0384
| 1,0581
| 1,0782
| 1,0987
| 1,1196
| 1,1409
| 1,1626
| 1,1847
| 1,2070
| 1,020
| 1,0404
| 1,0612
| 1,0824
| 1,1040
| 1,1261
| 1,1486
| 1,1716
| 1,1950
| 1,2190
| 1,021
| 1,0424
| 1,0643
| 1,0866
| 1,1094
| 1,1327
| 1,1565
| 1,1808
| 1,2051
| 1,2309
| 1,022
| 1,0445
| 1,0675
| 1,0910
| 1,1150
| 1,1395
| 1,1646
| 1,1902
| 1,2164
| 1,2432
| 1,023
| 1,0465
| 1,0706
| 1,0952
| 1,1204
| 1,1462
| 1,1726
| 1,1996
| 1,2272
| 1,2554
| 1,024
| 1,0486
| 1,0738
| 1,0996
| 1,1260
| 1,1530
| 1,1807
| 1,2090
| 1,2380
| 1,2677
| 1,025
| 1,,0506
| 1,0769
| 1,1038
| 1,1314
| 1,1597
| 1,1887
| 1,2184
| 1,2489
| 1,2801
| 1,026
| 1,0527
| 1,0801
| 1,1082
| 1,1370
| 1,1666
| 1,1969
| 1,2280
| 1,2599
| 1,2927
| 1,027
| 1,0547
| 1,0832
| 1,1124
| 1,1424
| 1,1732
| 1,2049
| 1,2374
| 1,2708
| 1,3051
| 1,028
| 1,0568
| 1,0864
| 1,1168
| 1,1481
| 1,1802
| 1,2132
| 1,2472
| 1,2821
| 1,3180
| 1,029
| 1,0588
| 1,0895
| 1,1211
| 1,1536
| 1,1870
| 1,2214
| 1,2568
| 1,2932
| 1,3307
| 1,030
| 1,0609
| 1,0927
| 1,1255
| 1,1593
| 1,1941
| 1,2290
| 1,2668
| 1,3048
| 1,3439
| 1,031
| 1,0630
| 1,0960
| 1,1300
| 1,1650
| 1,2011
| 1,2383
| 1,2767
| 1,3163
| 1,3571
| 1,032
| 1,0650
| 1,0991
| 1,1345
| 1,1706
| 1,2080
| 1,2467
| 1,2866
| 1,3278
| 1,3703
| 1,033
| 1,0671
| 1,1023
| 1,1387
| 1,1763
| 1,2151
| 1,2552
| 1,2966
| 1,3394
| 1,3836
| 1,034
| 1,0692
| 1,1055
| 1,1431
| 1,1820
| 1,2222
| 1,2637
| 1,3067
| 1,3511
| 1,3970
| 1,035
| 1,0712
| 1,1087
| 1,1475
| 1,1877
| 1,2293
| 1,2723
| 1,3168
| 1,3629
| 1,4106
| 1,036
| 1,0733
| 1,1119
| 1,1519
| 1,1934
| 1,2364
| 1,2809
| 1,3270
| 1,3748
| 1,4243
| 1,037
| 1,0754
| 1,1152
| 1,1565
| 1,1993
| 1,2437
| 1,2897
| 1,3394
| 1,3869
| 1,4382
| 1,038
| 1,0774
| 1,1183
| 1,1608
| 1,2049
| 1,2507
| 1,2982
| 1,3475
| 1,3987
| 1,4518
| 1,039
| 1,0795
| 1,1216
| 1,1653
| 1,2107
| 1,2579
| 1,3070
| 1,3580
| 1,4110
| 1,4660
| 1,040
| 1,0820
| 1,1253
| 1,1703
| 1,2171
| 1,2658
| 1,3164
| 1,3691
| 1,4239
| 1,4809
| 1,041
| 1,0837
| 1,1281
| 1,1743
| 1,2224
| 1,2725
| 1,3247
| 1,3790
| 1,4355
| 1,4944
| 1,042
| 1,0858
| 1,1314
| 1,1789
| 1,2284
| 1,2800
| 1,3338
| 1,3898
| 1,4482
| 1,5090
| 1,043
| 1,0878
| 1,1346
| 1,1834
| 1,2343
| 1,2874
| 1,3428
| 1,4005
| 1,4607
| 1,5235
| 1,044
| 1,0899
| 1,1379
| 1,1880
| 1,2403
| 1,2949
| 1,3519
| 1,4114
| 1,4735
| 1,5383
| 1,045
| 1,0920
| 1,1411
| 1,1924
| 1,2461
| 1,3022
| 1,3608
| 1,4220
| 1,4860
| 1,5529
| 1,046
| 1,0941
| 1,1444
| 1,1970
| 1,2521
| 1,3097
| 1,3699
| 1,4329
| 1,4988
| 1,5977
| 1,047
| 1,0962
| 1,1477
| 1,2016
| 1,2581
| 1,3172
| 1,3791
| 1,4439
| 1,5118
| 1,5829
| 1,048
| 1,0983
| 1,1510
| 1,2062
| 1,2641
| 1,3248
| 1,3884
| 1,4550
| 1,5248
| 1,5980
| 1,049
| 1,1004
| 1,1543
| 1,2109
| 1,2702
| 1,3324
| 1,3977
| 1,4662
| 1,5380
| 1,6134
| 1,050
| 1,1025
| 1,1576
| 1,2155
| 1,2763
| 1,3401
| 1,4071
| 1,4775
| 1,5514
| 1,6290
| 1,051
| 1,1046
| 1,1609
| 1,2201
| 1,2823
| 1,3477
| 1,4164
| 1,4886
| 1,5645
| 1,6443
| 1,052
| 1,1067
| 1,1642
| 1,2247
| 1,2884
| 1,3554
| 1,4259
| 1,5000
| 1,5780
| 1,6600
| 1,053
| 1,1088
| 1,1676
| 1,2295
| 1,2947
| 1,3633
| 1,4356
| 1,5117
| 1,5918
| 1,6762
| 1,054
| 1,1109
| 1,1709
| 1,2341
| 1,3007
| 1,3709
| 1,4449
| 1,5229
| 1,6051
| 1,6918
| 1,055
| 1,1130
| 1,1742
| 1,2388
| 1,3069
| 1,3788
| 1,4546
| 1,5346
| 1,6190
| 1,7080
| 1,056
| 1,1151
| 1,1775
| 1,2434
| 1,3130
| 1,3865
| 1,4641
| 1,5461
| 1,6327
| 1,7241
| 1,057
| 1,1172
| 1,1809
| 1,2482
| 1,3193
| 1,3945
| 1,4740
| 1,5580
| 1,6468
| 1,7407
| 1,058
| 1,1194
| 1,1843
| 1,2530
| 1,3257
| 1,4026
|
| 1,5701
| 1,6612
| 1,7575
| 1,059
| 1,1215
| 1,1877
| 1,2578
| 1,3320
| 1,4106
| 1,4938
| 1,5819
| 1,6752
| 1,7740
| 1,060
| 1,1236
| 1,1910
| 1,2625
| 1,3383
| 1,4186
| 1,5037
| 1,5939
| 1,6895
| 1,7909
| 1,061
| 1,1257
| 1,1944
| 1,2673
| 1,3446
| 1,4266
| 1,5136
| 1,6059
| 1,7039
| 1,8078
| 1,062
| 1,1278
| 1,1977
| 1,2720
| 1,3509
| 1,4347
| 1,5237
| 1,6182
| 1,7195
| 1,8250
| 1,063
| 1,1300
| 1,2012
| 1,2769
| 1,3573
| 1,4428
| 1,5337
| 1,6303
| 1,7330
| 1,8422
| 1,064
| 1,1321
| 1,2046
| 1,2817
| 1,3637
| 1,4510
| 1,5439
| 1,6427
| 1,7478
| 1,8597
| 1,065
| 1,1342
| 1,2079
| 1,2864
| 1,3700
| 1,4590
| 1,5538
| 1,6548
| 1,7624
| 1,8770
| 1,066
| 1,1364
| 1,2114
| 1,2914
| 1,3766
| 1,4675
| 1,5644
| 1,6677
| 1,7778
| 1,8951
| 1,067
| 1,1385
| 1,2148
| 1,2962
| 1,3830
| 1,4757
| 1,5716
| 1,6801
| 1,7927
| 1,9128
| 1,068
| 1,1406
| 1,2182
| 1,3010
| 1,3895
| 1,4840
| 1,5849
| 1,6927
| 1,8078
| 1,9307
| 1,069
| 1,1428
| 1,2210
| 1,3060
| 1,3961
| 1,4924
| 1,5954
| 1,7055
| 1,8232
| 1,9490
| 1,070
| 1,1449
| 1,2250
| 1,3108
| 1,4026
| 1,5008
| 1,6059
| 1,7183
| 1,8386
| 1,9673
| 1,071
| 1,1470
| 1,2284
| 1,3156
| 1,4090
| 1,5090
| 1,6161
| 1,7308
| 1,8537
| 1,9853
| 1,072
| 1,1492
| 1,2319
| 1,3206
| 1,4157
| 1,5176
| 1,6269
| 1,7440
| 1,8696
| 2,0042
| 1,073
| 1,1513
| 1,2353
| 1,3255
| 1,4223
| 1,5261
| 1,6375
| 1,7570
| 1,8853
| 2,0229
| 1,074
| 1,1535
| 1,2389
| 1,3306
| 1,4291
| 1,5349
| 1,6485
| 1,7705
| 1,9015
| 2,0422
| 1,075
| 1,1556
| 1,2423
| 1,335
| 1,4357
| 1,5434
| 1,6592
| 1,7836
| 1,9174
| 2,0612
| 1,076
| 1,1578
| 1,2458
| 1,3405
| 1,4424
| 1,520
| 1,6670
| 1,7937
| 1,9300
| 2,0767
| 1,077
| 1,1599
| 1,2492
| 1,3454
| 1,4490
| 1,5606
| 1,6808
| 1,8102
| 1,9496
| 2,0997
| 1,075
| 1,1610
| 1,2510
| 1,3480
| 1,4525
| 1,5651
| 1,6864
| 1,8171
| 1,9579
| 2,1096
| 1,078
| 1,1621
| 1,2527
| 1,3504
| 1,4557
| 1,5692
| 1,6916
| 1,8235
| 1,9657
| 2,1190
| 1,079
| 1,1642
| 1,2562
| 1,3554
| 1,4625
| 1,5780
| 1,7027
| 1,8372
| 1,9823
| 2,1389
| 1,080
| 1,1664
| 1,2597
| 1,3605
| 1,4693
| 1,5868
| 1,7137
| 1,8508
| 1,9989
| 2,1588
| 1,081
| 1,1686
| 1,2633
| 1,3656
| 1,4762
| 1,5958
| 1,7251
| 1,8648
| 2,0158
| 2,1791
| 1,082
| 1,1707
| 1,2667
| 1,3706
| 1,4830
| 1,6046
| 1,7362
| 1,8786
| 0,0326
| 2,1993
| 1,083
| 1,1729
| 1,2703
| 1,3757
| 1,4899
| 1,6136
| 1,7475
| 1,8925
| 2,0496
| 2,2197
| 1,084
| 1,1751
| 1,2738
| 1,3808
| 1,4968
| 1,6225
| 1,7588
| 1,9065
| 2,0666
| 2,2402
| 1,085
| 1,1772
| 1,2773
| 1,3859
| 1,5037
| 1,6315
| 1,7702
| 1,9207
| 2,0840
| 2,2611
| 1,086
| 1,1794
| 1,2808
| 1,3909
| 1,5105
| 1,6404
| 1,7815
| 1,9347
| 2,1011
| 2,2818
| 1,087
| 1,1816
| 1,2844
| 1,3961
| 1,5176
| 1,6496
| 1,7931
| 1,9491
| 2,1187
| 2,3030
| 1,088
| 1,1837
| 1,2879
| 1,4012
| 1,5245
| 1,6587
| 1,8047
| 1,9635
| 2,1363
| 2,3243
| 1,089
| 1,1859
| 1,2914
| 1,4063
| 1,5315
| 1,6678
| 1,8162
| 1,9778
| 2,1538
| 2,3455
| 1,090
| 1,1883
| 1,2950
| 1,4116
| 1,5386
| 1,6771
| 1,8280
| 1,9925
| 2,1718
| 2,3673
| 1,091
| 1,1903
| 1,2986
| 1,4168
| 1,5457
| 1,6864
| 1,8399
| 2,0073
| 2,1900
| 2,3893
| 1,092
| 1,1925
| 1,3022
| 1,4220
| 1,5528
| 1,6957
| 1,8517
| 2,0221
| 2,2081
| 2,4112
| 1,093
| 1,1946
| 1,3057
| 1,4271
| 1,5598
| 1,7049
| 1,8635
| 2,0368
| 2,2262
| 2,4332
| 1,094
| 1,1968
| 1,3093
| 1,4324
| 1,5670
| 1,7143
| 1,8754
| 2,0517
| 2,2446
| 2,4556
| 1,095
| 1,1990
| 1,3129
| 1,4376
| 1,5742
| 1,7237
| 1,8875
| 2,0668
| 2,2631
| 2,4781
| 1,096
| 1,2012
| 1,3165
| 1,4429
| 1,5814
| 1,7332
| 1,8996
| 2,0820
| 2,2819
| 2,5010
| 1,097
| 1,2034
| 1,3201
| 1,4481
| 1,5886
| 1,7427
| 1,9117
| 2,0971
| 2,3005
| 2,5236
| 1,098
| 1,2056
| 1,3237
| 1,4534
| 1,5958
| 1,7522
| 1,9239
| 2,1124
| 2,3194
| 2,5467
| 1,099
| 1,2078
| 1,3274
| 1,4588
| 1,6032
| 1,7619
| 1,9365
| 2,1282
| 2,3389
| 2,5705
| 1,100
| 1,2100
| 1,3310
| 1,4641
| 1,6105
| 1,7716
| 1,9488
| 2,1437
| 2,3581
| 2,5939
|
Содержание
1.
| Введение…………………………………………………………
|
| 2.
| Примерный перечень изучаемых тем…………………………
|
| 3.
| Тема 1. Предмет, метод, задачи статистики………………......
|
| 4.
| Тема 2. Статистическое наблюдение. Сводка и группировка
материалов наблюдения. Статистические таблицы…………..
|
| 5.
| Тема 3. Абсолютные и относительные статистические величины. Статистические графики…………………………...
|
| 6.
| Тема 4. Средние величины и показатели вариации…………..
|
| 7.
| Тема 5. Ряды динамики…………………………………………
|
| 8.
| Тема 6. Индексный метод анализа......………………………...
|
| 9.
| Тема 7. Выборочное наблюдение……………………………...
|
| 10.
| Тема 8. Статистическое изучение связей между социально-экономическими явлениями и процессами...............................
|
| 11.
| Литература………………………………………………………
|
| 12.
| Приложение…………………………………………………......
|
|
|