Главная
страница 1 ... страница 2страница 3страница 4страница 5

1 ≤ i ≤ n

x(n) = max xi



1 ≤ i ≤ n

и размах Rn = x(n)x(1). Вариационному ряду находят широкое применение при первичной обработке статистических данных, в частности при сравнении уровней экономических показателей объектов (отраслей, предприятий и т.д.).


ВАРИАНТ – значение признака у единицы совокупности, отличное от значений его у других единиц. Некоторые единицы могут иметь одинаковое значение (один и тот же вариант) признака. Например, вариант признака: пол человека – мужчина, женщина; вариант урожайности пшеницы: 20 ц. с 1 га., 30 ц. с 1 га. и т.п. Иногда вместо вариант говорят варианта.
ВАРИАЦИЯ – колеблемость, изменение величины признака и совокупности статистической, т.е. принятие единицами совокупности или их группами разных значений признака (см. Вариационный ряд). Например, колеблемость урожайности пшеницы в колхозах области, колеблемость заработной платы у рабочих предприятий. Вариация является следствием действия на единицы совокупности множества различных факторов (причин). Вариация измеряется и характеризуется системой показателей вариации. Если признак принимает одно из двух противоположных значений, то вариация называется альтернативной (например, человек состоит в браке – не состоит). При измерении такой вариации значения признака обозначаются 1 и 0. Если вариация (изменение) признака идет в определенном направлении (но изменение не обусловлено внутренним законом развития явления), то ее называют систематической, если же вариация не имеет явно выраженного направления – случайной.
ВЕЛИЧИНА ИНТЕРВАЛА – разность между максимальными и минимальными значениями признака в каждой группе. Интервалы могут быть равные и неравные.
ВЕРОЯТНОСТЬ – число, характеризующее степень возможного наступления случайного события. Классическое определение вероятности события А основано на понятии элементарных исходов (событий), т.е. таких равновозможных событий, из которых состоят все другие события. Вероятность р тогда определяется отношением р = р(А) = m/n, где m – число благоприятствующих исходов, т.е. тех элементарных событий, которые приводят к наступлению А; n – общее число исходов (элементарных событий). В общем случае, когда число элементарных событий бесконечно, вероятность определяется вероятностной мерой на множестве событий. Эта мера должна удовлетворять определенным свойствам.

При конечном числе n повторений заданных условий доля числа случаев m, в которых данное событие появится (частность m/n), как правило, мало отличается от вероятности р.


ВЕСА (в статистике) – числа, в виде абсолютных величин или относительных величин определяющие значимость (весомость, «вес») того или иного варианта признака в данной совокупности статистической, используемые для вычисления обобщающих показателей – средних величин, индексов, темпа роста.
ВЗАИМОСВЯЗЬ ИНДЕКСОВ – связь между определенными индексами, обусловленная как реальными связями социально–экономических явлений, отображенных ими, так и математическими свойствами индексов. Например, индекс товарооборота равен произведению индекса цен на индекс физического объема товарооборота; индекс издержек производства равен индексу себестоимости, умноженному на индекс физического объема производства, взвешенный по базовой себестоимости. Эту и ей подобные связи между индексами в общем виде можно представить так:

Σ x1 f1

——— =


Σ x0 f0

Σ x1 f1

———


Σ x0 f1

Σ f1 x0

——— .


Σ f0 x0

Существует следующая связь между индексами базисными и индексами цепными: произведение цепных индексов равно последнему базисному индексу, в общем виде:



x1

x0



x2

x1



x3

x2




xn

—— =


xn - 1

xn

— ;


x0

частное от деления двух базисных индексов (последующего на предшествующий) равно соответствующему цепному, в общем виде:



x2

— :


x0

x1

— =


x0

x2

— .


x1

Эти взаимосвязи сохраняются для сводных индексов только с постоянными весами. В общем виде (кратко, для примера) это можно представить так (по аналогии с индексами индивидуальными):



Σ x1 f2

———


Σ x0 f2

Σ x2 f2

——— =


Σ x1 f2

Σ x2 f2

——— ;


Σ x0 f2



Σ x2 f2

——— :


Σ x0 f2

Σ x1 f2

——— =


Σ x0 f2

Σ x2 f2

——— .


Σ x1 f2

ВЗВЕШИВАНИЕ (в статистике) – способ вычисления статистических обобщающих показателей (средних величин, показателей вариации, индексов), заключающийся в том, что в расчет принимаются веса.

С помощью взвешивания учитывается значимость (вес) величины каждого варианта признака (показателя) в совокупном (общем) итоге.
ВРЕМЯ НАБЛЮДЕНИЯ – время, к которому относятся данные собранной инофрмации.
ВЫБОРОЧНОЕ НАБЛЮДЕНИЕ – это такое несплошное наблюдение, при котором отбор подлежащих обследованию единиц осуществляется в случайном порядке, отобранная часть изучается, а результаты распространяются на всю исходную совокупность.
ГИСТОГРАММА – способ графического изображения интервальных распределений. Строится в прямоугольной системе координат. По оси абсцисс откладываются отрезки, изображающие интервалы значений варьирующего признака. На этих отрезках, как на основаниях, строят прямоугольники, высота которых при равных интервалах соответствует частотам или частостям, а при неравных – плотностям распределения соответствующих интервалов. Получаем ступенчатую фигуру в виде сдвинутых друг к другу прямоугольников, площади которых пропорциональны частотам (частостям).
ГРАНИЦЫ ИНТЕРВАЛОВ – числа, обозначающие наименьшее и наибольшее значения признака в выделяемом интервале при группировках, называемые соответственно нижней и верхней границами интервала. Например, группы колхозов по числу договоров могут обозначаться: до 200, 201 – 300, 301 – 500, 501 и более. Часто границы интервала обозначаются так, что одно и то же значение признака служит верхней и нижней границами двух смежных интервалов, т.е. верхняя граница предыдущего интервала служит нижней границей следующего интервала. Например, группы колхозов по размеру валового дохода на 100 га пашни (тыс. руб.) могут быть обозначены: до 5, от 5 до 10, от 10 до 15 и т.д. Нередко для крайних интервалов указывается только одна из двух границ: для первого интервала – верхняя, для последнего – нижняя, как в первом из приведенных примеров.
ГРАЖДАНСКО – ПРАВОВАЯ статистика подразделяется на два раздела:


  1. статистику гражданского судопроизводства, отражающую работу судов всех инстанций по рассмотрению гражданских споров. Этот раздел включает, во-первых, учет основных процессуальных действий суда: сроки рассмотрения, вынесение решений, рассмотрение дел в кассационной и надзорной инстанциях и пр. Сюда же относится учет деятельности органов прокуратуры в области надзора за работой судов по рассмотрению ими гражданских дел. В данном разделе отражается также деятельность арбитражных судов и нотариата;

  2. статистику исполнения судебных решений, освещающую деятельность судебных исполнителей по приведению в исполнение решений судов по гражданским делам. Аналогичные разделы имеет и административно-правовая статистика.

ГРАФИК РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СОВОКУПНОСТИ – графическое изображение вариационных рядов в форме полигона распределения, гистограммы, кривой распределения, кумуляты, огивы. Показывает, как распределяются единицы совокупности по различным вариантам группировочного признака.


ГРУППИРОВКИ СТАТИСТИЧЕСКИЕ, метод обработки и анализа статистич. данных, при к-ром изучаемая совокупность явлений расчленяется на однородные по отд. признакам группы и подгруппы и каждая из них характеризуется системой статистич. показателей. Напр., группировка населения по полу, возрасту, на городское и сельское. Своё конкретное выражение Г.с. находят в групповых и комбинац. таблицах. Широко применяются в статистике в целях выявления резервов, изучения эффективности произ-ва

и т.д.
ДИАГРАММА – графическое изображение статистических данных, наглядно показывающее соотношение между сравниваемыми величинами. По форме графического образа наиболее распространенные в статистике диаграммы подразделяются на линейные, плоскостные, изобразительные; по задачам изображения различают диаграммы сравнения, структурные, динамики структуры, балансовые, поточные, выполнения плана.


ДИНАМИКА (в статистике) – движение (изменение размеров) явления во времени. Динамика отображается рядом за последовательные промежутки времени, например данных о размерах производства чугуна в СССР за ряд лет или месяцев. Для изучения динамики строят ряды динамики и рассчитывают их показатели: прирост абсолютный, темп роста, темп прироста, абсолютное значение одного процента прироста. Динамика изучается также с помощью индексного метода, методов выравнивания динамических рядов, метода динамических моделей (уравнений регрессии).
ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ – статистический метод качественного решения задачи измерения связи. Устанавливает структуру связи между результативным признаком и факторными признаками; предложен Р. Фишером.

Решение задачи измерения связи опирается на разложение суммы квадратов отклонений наблюдаемых значений результативного признака Y от общей средней на отдельные части, обусловливающие изменение Y.

В соответствии с предполагаемой структурой связи строят план или дисперсионный комплекс наблюдений (экспериментов). Основным элементарным объектом и понятием плана или комплекса является ячейка или клетка. Получаемые данные изображают в виде комбинационной таблицы (или ряда таблиц), на пересечении строк и столбцов которой помещаются данные, принадлежащие конкретной ячейке комплекса. Такие таблицы служат исходными в дисперсионном анализе и предназначены для получения оценок параметров распределения результативного признака совокупности генеральной в зависимости от факторных значений, а также статистических выводов об отсутствии или наличии влияния факторов на результативный признак.

Предполагается, что результативный признак Y в генеральной совокупности распределен нормально. Наблюдения, попавшие в каждую ячейку, образуют однородную группу не коррелированных между собой (и, в силу нормальности, независимых) случайных величин, имеющих одинаковые математические ожидания и дисперсии. Часть дисперсии, обусловлена действием всех неконтролируемых факторов, объединяемых в один общий (случайный) фактор, называется остаточной и обозначается 2.

В зависимости от характера контролируемых факторов рассматриваются различные модели дисперсионного анализа. Если все контролируемые факторы имеют неслучайные, фиксированные уровни, то модель называется линейной детерминированной (модель М1). Если все контролируемые факторы имеют случайные уровни, то модель называется случайной (модель М2). Модель называется смешанной, если в ней имеются факторы как со случайными, так и с фиксированными уровнями. Выбор модели определяется практическими соображениями, в частности возможностью или необходимостью распространения статистических выводов на генеральную совокупность (модель М2 и смешанная) по каким–нибудь факторам (или взаимодействиям) либо достаточностью выводов относительно включенных в наблюдение экспериментов уровней факторов (модель М1 смешанная).

Основным критерием проверки гипотезы об отсутствии влияния отдельного фактора или взаимодействия факторов является критерий Фишера (F–критерий).

Наиболее полный дисперсионный анализ (без предварительных условий) структуры трехфакторного, четырехфакторного и т.д. комплексов возможно провести для детерминированной модели (М1); вычисления значительно упрощаются при одинаковом числе наблюдений в каждой клетке.
ДИСПЕРСИЯ (от лат. dispersio - рассеяние) в матем. статистике и теории вероятностей, мера рассеивания (отклонения от среднего). В статистике Д. s2={(х1-x)2+...+(хn-x)2}:n есть ср. арифметическое из квадратов отклонений наблюдённых значений (x1, x2, ..., xn) случайной величины от их ср. арифметического x=(x1+x2+...+xn):n. В теории вероятностей Д. случайной величины - матем. ожидание квадрата отклонения

случайной величины от её матем. ожидания.


ДОВЕРИТЕЛЬНЫЕ ГРАНИЦЫ – границы оценки интервальной (концы доверительного интервала), имеют случайные значения.
ДОСТОВЕРНОСТЬ ИНФОРМАЦИИ – степень адекватности отображения информацией описываемых ею явлений, событий и процессов. Информация считается достоверной, если она полно и правильно отображает описываемые ею явления, события или процессы. Наличие ошибок в информации, а также неполнота сведений об описываемом явлении, событии или процессе снижают достоверность информации.

Достоверность информации – один из важнейших принципов государственной статистики. На органы государственной статистики возложены задачи контроля и профилактики приписок и других искажений отчетности, проведение систематических проверок ее достоверности. Координация этой работы проводится во взаимодействии с финансовыми, банковскими и контрольными органами на всех уровнях хозяйственного управления. Законодательно установлено, что руководители предприятий и организаций несут персональную ответственность за факты приписок и иных искажений государственной отчетности. Виновные в этом привлекаются к дисциплинарной, материальной или уголовной ответственности.


ЗНАЧИМОСТЬ КОЭФФИЦИЕНТА КОРРЕЛЯЦИИ. Коэффициент корреляции (парный) генеральной совокупности называют значимым (статистически существенным), если гипотеза о равенстве его нулю отвергается с вероятностью ошибки а. Для проверки значимости коэффициента корреляции нормально распределенной генеральной совокупности можно применить критерий Стьюдента (t – критерий) с числом степеней свободы v = n - 2, где n – объем выборки, или r – статистику, являющуюся функцией t, с табулированным распределением.
ИНДЕКС (лат. index – показатель, список) – статистический относительный показатель, характеризующий соотношение во времени (динамический индекс) или в пространстве (территориальный индекс) социально-экономических явлений: цен отдельных товаров, объемов различной продукции, себестоимости и т.п. Применяемые в социально-экономической статистики индексы делятся на индексы индивидуальные и индексы сводные. Индивидуальный (динамический) индекс характеризует изменение отдельных (индивидуальных) явлений во времени: цены на определенный товар, выплавки стали, урожайности картофеля и т.д. Для вычисления индивидуального индекса величину явления в периоде отчетном делят на величину его в предшествующем периоде. Сводный индекс служит для сопоставления непосредственно несоизмеримых, разнородных явлений. Чтобы сделать такие явления сопоставимыми, необходимо несоизмеримые явления (их составные элементы) сделать соизмеримыми, выразить их общей мерой: стоимостью, трудовыми затратами и т.д.
ИНДЕКС СРЕДНИЙ ВЗВЕШЕННЫЙ – индекс средний, вычисленный с учетом весов значений индексируемой величины.
ИНДЕКСНЫЙ МЕТОД (в статистике) – метод статистического исследования, основанный на построении и анализе индексов, позволяющих соизмерять сложные социально-экономические явления, особенно состоящие из непосредственно несопоставимых элементов. Специфика индексного метода состоит в том, что в индексе количественно несравнимые величины приводятся к некоторому общему единству, делающему их сравнимыми, соизмеримыми. Таким единством может быть, например, денежная оценка (стоимость) несоизмеримых элементов явления. Так обычно приводятся к единству разные виды продукции народного хозяйства – умножением количества единиц продукции на цену единицы ее. В данном случае в качестве соизмерителя выступает стоимость совокупности вещей. В роли соизмерителя при построении индексов могут выступать затраты труда (трудовые единицы измерения) на производство продукции и т.п.

Индексный метод в статистике широко применяется для изучения динамики явления, для сопоставления в пространстве, сопоставления фактических и плановых показателей в целях контроля выполнения плановых заданий. Он позволяет выявлять и измерять влияние факторов на изменение изучаемого явления, в частности изменения его структуры.


ИНТЕРВАЛ ОТБОРА – число, через которое в порядке механического отбора отбираются единицы совокупности генеральной.
КЕТЛЕ (Quetelet) Ламбер Адольф Жак (1796- 1874), бельг. учёный, социолог-позитивист; один из создателей науч. статистики, ин. ч.-к. Петерб. АН (1847). Установил, что нек-рые массовые обществ. явления (рождаемость, смертность, преступность и др.) подчиняются определ. закономерностям, применил матем. методы к их изучению. Исследовал климат Бельгии.
КОРРЕЛЯЦИЯ РЯДОВ ДИНАМИКИ – метод изучения связи между показателями, представленными их значениями в последовательные моменты или периоды времени. Коэффициент корреляции между непосредственно заданными значениями показателей может, однако, дать превратное представление об их связи, поскольку он может отразить всего лишь совпадение (или при отрицательной связи – различие) их общей тенденции изменения. В этом случае корреляция называется ложной. Это породило обычно рекомендуемое правило: определять корреляцию не между самими значениями показателя, а между их отклонениями от линий, выражающих для каждого ряда тенденцию (тренд). Это правило не следует рассматривать как обязательное во всех случаях: связь показателей может быть обусловлена их трендами. Например, параллельное возрастание продукции промышленности и ее основных фондов отражает действительную связь, которую никак нельзя трактовать как нечто ложное.
КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ, корреляционный метод или корреляционная модель – метод исследования взаимозависимости признаков в генеральной совокупности, являющихся случайными величинами, имеющими распределение нормальное многомерное.

Основными задачами корреляционного анализа являются оценка параметров многомерной нормально распределенной генеральной совокупности (генеральных средних, дисперсий и парных коэффициентов корреляции), множественных и частных коэффициентов корреляции; проверка значимости оцениваемых параметров взаимосвязи, получение интервальных оценок для значимых из них, выявление структуры взаимозависимости признаков. Дополнительной задачей может служить построение различных (обязательно линейных) уравнений регрессий и статистические выводы относительно полученных уравнений и коэффициентов регрессии (корреляционно-регрессионный анализ).


МЕТОД ГРУППИРОВОК – один из основных методов статистического исследования, заключающийся в расчленении совокупностей, изучаемых статистикой, на группы по определенным существенным признакам. Основными вопросами метода группировок являются выбор признака группировочного и определение числа групп. Правильный выбор группировочных признаков возможен лишь на основе анализа сущности явлений, учета особенностей развития изучаемого явления в конкретных условиях места и времени. Учет конкретных условий приводит к тому, что один и тот же тип явления может быть выявлен в одних условиях по одному признаку, а в других – по другому. Число групп, на которые расчленяется изучаемая совокупность, зависит от типа изучаемого явления, от характера вариации группировочного признака и задач исследования. С помощью метода группировок решаются многие задачи, которые можно свести к трем основным: 1) изучение социально-экономических типов, 2) изучение структуры совокупности и ее изменений, 3) изучение взаимосвязи между явлениями и их признаками.
МОДЕЛЬ – отображение, аналог явления или процесса в основных, существенных для целей исследования чертах. Процесс создания модели называется моделированием. Модель должна так учитывать все важные взаимосвязи, закономерности и условия развития, чтобы на ее основе можно было выполнить эксперименты, цель которых – определение «поведения» объекта моделирования в различных возможных (часто ненаблюдаемых в действительности) условиях. Экономические явления и процессы моделируются с помощью моделей экономико-математических.
НЕПОСРЕДСТВЕННОЕ НАБЛЮДЕНИЕ – метод сбора информации об изучаемом социальном объекте путем непосредственного восприятия и регистрации фактов.
ОБЩАЯ ТЕОРИЯ СТАТИСТИКИ – отрасль статистической науки, рассматривающая общие категории, понятия, принципы и методы ее. Предметом познания общей теории статистики являются наиболее общие свойства количественных отношений социально-экономических явлений. Важнейшие ее разделы: учение о наблюдении статистическом, о его сущности, назначении, видах, формах и принципах организации, репрезентативности (представительности); о статистических группировках – их сущности, назначении, видах, принципах и правилах их осуществления; о наиболее общих формах, в которых выражаются статистические показатели; учение об обобщающих показателях и методах их расчетов – относительных величинах, средних величинах. Общая теория статистики разрабатывает общие показатели и методы изучения структуры, изменения явлений во времени, взаимосвязи и взаимозависимости явлений и процессов общественной жизни, выявления основной тенденции их развития, а также принципы и методы статистического моделирования и статистического прогнозирования социально-экономических явлений.

Принципы, методы и показатели общей теории статистики используются всеми другими отраслями статистики, в которых они находят конкретное преломление, насыщаются качественным содержанием тех явлений, к которым относятся. Обобщая достижения других отраслей статистики, общая теория статистики сама обогащается за их счет и получает дальнейшее развитие.


ОБЪЕМ ВЫБОРКИ – число единиц, образующих совокупность выборочную. Это могут быть отдельные единицы или группы их (серии), отбираемые из совокупности генеральной. От объема выборки зависит представительность (репрезентативность) результатов наблюдения выборочного. Чем больше объем выборки, тем меньше ошибка репрезентативности, точнее данные выборочного наблюдения. Необходимый объем выборки для организуемого выборочного наблюдения определяется (рассчитывается) по особым формулам, для разных способов отбора и разных видов выборки.

<< предыдущая страница   следующая страница >>
Смотрите также:
Методические рекомендации по организации самостоятельной работы студентов. Планы семинарских (практических) занятий с методическими указаниями
1244.5kb.
8 стр.
Методические рекомендации по организации самостоятельной работы студентов. Планы семинарских (практических) занятий с методическими указаниями
1044.92kb.
5 стр.
Методические рекомендации по организации самостоятельной работы студентов. План ы семинарских (практических) занятий с методическими указаниями
1109.07kb.
7 стр.
Рабочая программа по дисциплине >IV. Планы семинарских (практических) занятий с методическими указаниями
1330.93kb.
7 стр.
Рабочая программа по дисциплине планы семинарских (практических) занятий с методическими указаниями
962.19kb.
5 стр.
Планы семинарских занятий и самостоятельной работы студента в аудитории под контролем преподавателя по учебной дисциплине
345.14kb.
1 стр.
Методическая разработка по дисциплине «Институциональная экономика» для проведения семинарских занятий и организации самостоятельной работы студентов
643.8kb.
2 стр.
Учебно-методическое пособие по дисциплине Уголовное право Германии (на немецком языке, dsg)содержит методические указания и задания для семинарских занятий, методические указания для самостоятельной работы студентов
91.99kb.
1 стр.
Учебно-методическое пособие по дисциплине Административное право Германии (на немецком языке, dsg) содержит методические указания для семинарских занятий и для самостоятельной работы студентов
138.72kb.
1 стр.
Методические указания по курсу «Экспериментальная психология»
313.86kb.
1 стр.
Методические рекомендации для студентов всех специальностей и форм обучения Санкт-Петербург 2006 (076. 6)
459.61kb.
5 стр.
Методические рекомендации по организации самостоятельной работы студентов по дисциплине «английский язык» для специальности 240113 «химическая технология органических веществ»
998.07kb.
4 стр.