История развития статистики как науки.

Примерный перечень вопросов для экзамена

 

История развития статистики как науки.

Статистика (от лат. «статус», «состояние») в средние века оно означало политическое состояние государства. В науку этот термин введен в 18 веке. У истоков становления статистической науки стояли 2 школы: немецкая описательная и английская школа политических арифметиков.

Представители описательной школы стремились:

1. Систематизировать существующие способы описания государств

2. Ввести описание только в словесной форме без цифр и вне динамики

Политические арифметики ставили целью изучение общественных явлений с помощью числовых характеристик.

В настоящее время термин «статистика» употребляется в различных значениях, в основном в трех:

1. Под статистикой понимают отрасль практической деятельности, которая имеет своей целью сбор, обработку, анализ и публикацию массовых данных о самых различных явлениях общественной жизни

2. Статистикой называют цифровой материал, служащий для характеристики какой-либо отрасли общественных явлений или территориального распределения какого-то показателя

3. Статистикой называется отрасль знания, особая научная дисциплина

Статистика – это общественная наука, которая изучает количественную сторону качественно определенных массовых социально-экономических явлений и процессов, их структуру и распределение, размещение в пространстве, движение во времени, выявляем действующие количественной зависимости, тенденции и закономерности, причем в конкретных условиях места и времени.

Современная статистика кроме общетеоретического содержания включает в себя серию отраслевых статистик и комплексных разделов.

Статистика включает в себя следующие составные части:

1) теория о статистике – это методологическая основа всех отраслевых статистик

2) экономическая статистика – изучает, разрабатывает и анализирует систему показателей народного хозяйства, его структуру, пропорции, взаимосвязи отраслей и элементов общественного воспроизводства.

Отрасли экономической статистики: статистика промышленности, сельского хозяйства, транспорта связи, природных ресурсов, труда и т.д.

3) социально-демократическая статистика – формирует и анализирует систему показателей, комплексно характеризующих различные стороны социальных условий. Ее отрасли: статистика населения, политики, культуры, здравоохранения.

 

Понятие предмета и метода статистики.

Объектом изучения статистики является общество во всем многообразии его форм и проявлений, количественные изменения общественных явлений, неразрывные связи с их качественным содержанием изучает статистика как наука. Свой предмет статистика изучает методом обобщающих показателей.

Метод статистики – это совокупность приемов, пользуясь которыми статистика изучает свой предмет.

Статистические методы используются полностью. Это обусловливается сложностью процесса экономико-статистического исследования, состоящего из трех основных этапов.

Этапы статистического исследования:

1. Статистическое наблюдение

2. Сводка и группировка результатов наблюдения

3. Анализ полученных сводных материалов

Прохождение каждой стадии исследования связано с использованием специальных методов, объясняемых содержанием выполняемых работ.

1-ый метод: метод массовых наблюдений

2-ой метод: метод статистической группировки и статистических таблиц

3-ий метод: метод обобщающих показателей

 

Теоретические основы статистики как науки. Отрасли статистики.

Теоретическую основу любой науки, в том числе и статистики, составляют понятия и категории, в совокупности которых выражаются основные принципы данной науки. В статистике к важнейшим категориям и понятиям относятся: совокупность, вариация, признак, закономерность.

Статистическая совокупность - это множество (масса) однокачественных (однородных) хотя бы по одному какому-либо признаку явлений, существование которых ограничено в про­странстве и времени.

Важнейшим свойством статистической совокупности является ее неразложимость. Это означает, что дальнейшее дробление индивидуальных явлений не вызывает потери их качественной основы. Исчезновение или ликвидация одного или ряда явлений не разрушает качественной основы статистической совокупности, так как все характеристики относятся к совокупности в целом. Так, население страны или города останется населением, несмотря на постоянно происходящие процессы механического и естественного движения населения.

Существует понятие однородности статистической совокупности. Оно подразумевает наличие для всех единиц совокупности основного свойства, качества, типичности. Одна и та же совокупность единиц, к примеру, может быть однородна по одному признаку и неоднородна по другому.

Статистические совокупности имеют определенные свойства, носителями которых выступают единицы (отдельные элементы) совокупности (явления), обладающие определенными признаками. По форме внешнего выражения признаки делятся на:

- атрибутивные (описательные, качественные);

- количественные.

Атрибутивные (качественные) признаки не поддаются прямому количественному (числовому) выражению.

Отличие количественных признаков от качественных состоит в том, что первые можно выразить итоговыми значениями, например общий объем добычи нефти в стране, выплавка стали; вторые - только числом единиц в совокупности

Количественные признаки делятся на дискретные (прерывные) и непрерывные.

Важнейшей категорией статистики является статистическая закономерность. Под закономерностью вообще принято называть повторяемость, последовательность и порядок изменений в явлениях.

Статистическая же закономерность в статистике рассматривается как количественная закономерность изменения в пространстве и времени массовых явлений и процессов общественной жизни, состоящих из множества элементов (единиц совокупности). Она свойственна не отдельным единицам совокупности, а всей их массе, или совокупности в целом. В силу этого закономерность, присущая данному явлению (процессу), проявляется только при достаточно большом числе наблюдений и только в среднем.

Статистическая закономерность - объективная количественная закономерность массового процесса. Она возникает в результате действия объективных законов, выражая каузальные отношения.

Закон больших чисел в наиболее простой формулировке гласит, что количественные закономерности массовых явлений отчетливо проявляются лишь в достаточно большом их числе. Например, 104-106 мальчиков рождаются на 100 девочек, однако в отдельной семье и даже в небольшом населенном пункте это соотношение может быть совершенно иным.

В соответствии с природой массовой закономерности тенденции и закономерности, вскрытые с помощью закона больших чисел, имеют силу лишь как массовые тенденции, но не как законы, действительные для каждого отдельного факта без исключения.

Виды статистических группировок. Характеристика. Примеры.

Статистическая группировка – это объединение отдельных единиц совокупности в группы по однородным признакам. Необходимость группировки обусловлена наличием качественных различий между изучаемыми явлениями.

Группировки являются важнейшим статистическим методом, основой для правильного исчисления статистических показателей.

Задачи и методы группировки – это выделение в составе массового явления однородных по качеству и условию развития частей, в которых действуют одни и те же закономерности.

Виды группировок:

1. По систематизации данных:

- типологическая группировка: разделение всей совокупности на качественно-однородные группы, то есть выделение социально-экономических типов.

- аналитическая группировка: изучение взаимосвязей между отдельными признаками изучаемого явления

- структурная группировка: характеристика структуры явлений и структурных сдвигов, характеризуют структуру и структурные виды

2. По количеству группировочных признаков:

- простая группировка: группировка, выполненная по одному признаку

- сложная группировка: выполненная по нескольким признакам

3. По используемой информации:

- первичная группировка: выполнена на основе данных, полученных в результате наблюдения

- вторичная группировка: образование новых групп на основе результатов первичной группировки. Производится двумя способами: первый способ – объединение первоначальных интервалов путем их укрупнения и второй способ (долевая перегруппировка)

 

Основные понятия корреляционного и регрессионного анализа.

Задачи, поставленные перед корреляционным методом исследования, решаются с помощью следующих методов анализа:

1) качественного анализа с отбором взаимосвязанных признаков

2) графического метода

3) определения тесноты связи

 

Этапы проведения корреляционного анализа:

1) определение зависимости между признаками: предполагает качественный анализ в обработке первичного материала, отбор факторов, определение зависимостей определяется с помощью метода группировок

2) выбор формы связи: осуществляется с помощью графического метода с последующим нанесением на график результатов, полученных на основании построенной корреляционно-регрессионной модели

Количественное определение степени влияния факторных признаков на результативный признак. Мерой существенности влияния являются показатели тесноты связи. Это линейный коэффициент корреляции при прямолинейной форме связи, и корреляционное отношение при криволинейной форме связи.

При линейной форме зависимости для измерения тесноты связи, кроме корреляционного отношения используется также коэффициент корреляции, который определяется по формуле:

Коэффициент корреляции может принимать значения [-1;1]. Отрицательные значения указывают на наличие обратной связи, то есть убывающей линейной зависимости. Положительные значения указывают на наличие прямой возрастающей линейной зависимости. Если коэффициент корреляции равен 0, то можно сделать вывод, что линейная связь отсутствует.

При криволинейной зависимости в статистике для характеристики связи используется показатель, представляющий собой долю межгрупповой дисперсии к общей дисперсии. Это эмпирический коэффициент детерминации.

На его основе можно получить эмпирическое корреляционной отношение:

Оно характеризует влияние признака, положенного в основание группировки на вариацию результативного признака (0< <1)

Максимально тесная связь – это связь функциональная, когда каждое значение признака результата У может быть однозначно определено значением Х, при этом остаточная дисперсия равна 0, коэффициент детерминации также равен 0. Таким образом, чем ближе значение показателя к 1, тем сильнее связь между признаками.

 

Наименование функции	Система нормальных уравнений для нахождения параметров уравнения
Линейная
Парабола (2-го порядка)
Показательная
Гиперболическая

Регрессионный метод анализа

По характеру расположения точек в корреляционном поле сделаем вывод о форме связи, то есть, каким уравнением можно выразить тенденцию развития изучаемого процесса. Соединив точку прямыми, получим эмпирическую линию связи, показывающую, что взаимосвязи систематически нарушают влияние прочих факторов. При таком подходе, когда сочетается качественный анализ с применением математических методов, обеспечивается точность полученных результатов и их практическая значимость.

 

Зависимости между признаками выражаются следующими уравнениями:

Линейная
Парабола (2-го порядка)
Показательная
Гиперболическая

 

Нахождение параметров теоретической линии связи равносильно выравниванию эмпирических данных. Наиболее распространенных способ – способ наименьших квадратов. (как для прямолинейной зависимости, так и для криволинейной зависимости). Суть его состоит в том, чтобы удовлетворить следующее требование: сумма квадратов отклонений выровненной линии от точек эмпирической кривой должна быть минимальной. Требование наименьших квадратов приводит к решению систем нормальных уравнений, для нахождения параметров a_i.

 

41. Понятие взаимосвязанных признаков как предмет статистического изучения связи. Зада­чи статистического изучения связи

Важнейшей формой связи является причинная, которая определяет все другие формы связей. Сущность причинности состоит в порождении одного явления другим. Вместе с тем причина сама по себе не определяет следствие, она зависит также от условий, в которых протекает действие причины. Для возникновения следствия нужны все определяющие его факторы – причина и условия.

Необходимая обусловленность явлений множеством факторов называется детерминизмом.

Объектами исследования при статистическом изучении связей служит детерминированность следствия факторами. Признак, характеризующий следствие называется результативным. Признак, характеризующий причины называется факторным.

Задача статистики – это количественная оценка закономерности связи. Математическая определенность позволяет использовать результаты экономических разработок для практических целей.

Существуют различные виды и формы связей, различающиеся по существу, характеру, направлению, тесноте и аналитическому выражению.

1. По характеру зависимости явлений:

1) функциональная, то есть полную связь. При этой связи определенному значению факторного признака во всех случаях соответствует строго определенное значение результативного признака.

2) корреляционную, то есть неполную связь. При этом связи не существует строгого соответствия между значениями взаимосвязанных признаков. В этом случае одному и тому же значению одного признака обычно соответствует ряд значений другого признака. Такие отношения зависимости называются корреляционными.

2. По направлению:

1) прямая связь: связь, при которой с ростом значений факторного признака растут значения результативного признака

2) обратная связь: связь, при которой с увеличением значений величина одного признака, не зависящего от него другого признака, уменьшается

3. По аналитическому выражению

1) линейная связь: связь, которая может быть выражена аналитическим уравнением прямой линии

2) криволинейная связь: связь, выраженная уравнением какой-либо кривой линии (гипербола, парабола)

4. По количеству факторов, то есть факторов, действующих на результативный признак

1) однофакторная связь (парные)

2) многофакторная связь

 

 

Анализ сезонных колебаний.

При сравнении квартальных и месячных данных многие социально-экономические явления часто подвергаются периодическим колебаниям, возникающие под влиянием смены времен года. Они являются результатом влияния природно-климатических, экономических, а также многочисленных и многообразных факторов.

В статистике периодические колебания, которые имеют определенный и постоянный период, равный годовому промежутку, носят название сезонные колебания, а динамический ряд называют сезонным рядом динамики.

Индексами сезонности являются процентное соотношения фактически внутригрупповых уровней, теоретически выступающих в качестве базы сравнения.

Для того, чтобы выявить устойчивую сезонную волну, на которой не отражались бы случайнее условия одного года, индексы сезонности вычисляются за несколько лет (не менее 3-х), данные которых распределены по месяцам. Если ряд динамики не содержит ярко выраженной тенденции, то индексы сезонности вычисляются непосредственно по эмпирическим данным, без их предварительного выравнивания.

Для каждого месяца рассчитывается средняя величина уровня, затем вычисляется среднемесячный уровень для всего ряда Y. После чего определяется показатель сезонной волны (I_S – индекс сезонности), как процентное отношение средних для каждого месяца к общему среднемесячному уровню ряда

– средний уровень для каждого месяца (как минимум 3 года)

- среднемесячный уровень для всего ряда

Когда уровень проявляется к росту или снижению, то отклонение от постоянного среднего уровня могут исказить сезонные колебания. В таких случаях, фактические данные сопоставляются с выровненными, то есть полученные аналитическим выравниванием.

Примерный перечень вопросов для экзамена

 

История развития статистики как науки.

Статистика (от лат. «статус», «состояние») в средние века оно означало политическое состояние государства. В науку этот термин введен в 18 веке. У истоков становления статистической науки стояли 2 школы: немецкая описательная и английская школа политических арифметиков.

Представители описательной школы стремились:

1. Систематизировать существующие способы описания государств

2. Ввести описание только в словесной форме без цифр и вне динамики

Политические арифметики ставили целью изучение общественных явлений с помощью числовых характеристик.

В настоящее время термин «статистика» употребляется в различных значениях, в основном в трех:

1. Под статистикой понимают отрасль практической деятельности, которая имеет своей целью сбор, обработку, анализ и публикацию массовых данных о самых различных явлениях общественной жизни

2. Статистикой называют цифровой материал, служащий для характеристики какой-либо отрасли общественных явлений или территориального распределения какого-то показателя

3. Статистикой называется отрасль знания, особая научная дисциплина

Статистика – это общественная наука, которая изучает количественную сторону качественно определенных массовых социально-экономических явлений и процессов, их структуру и распределение, размещение в пространстве, движение во времени, выявляем действующие количественной зависимости, тенденции и закономерности, причем в конкретных условиях места и времени.

Современная статистика кроме общетеоретического содержания включает в себя серию отраслевых статистик и комплексных разделов.

Статистика включает в себя следующие составные части:

1) теория о статистике – это методологическая основа всех отраслевых статистик

2) экономическая статистика – изучает, разрабатывает и анализирует систему показателей народного хозяйства, его структуру, пропорции, взаимосвязи отраслей и элементов общественного воспроизводства.

Отрасли экономической статистики: статистика промышленности, сельского хозяйства, транспорта связи, природных ресурсов, труда и т.д.

3) социально-демократическая статистика – формирует и анализирует систему показателей, комплексно характеризующих различные стороны социальных условий. Ее отрасли: статистика населения, политики, культуры, здравоохранения.