Лекции по предмету статистика

Первый квартиль вычисляется по формуле:

- нижняя граница квартильного интервала,

- величина квартильного интервала,

- номер квартильного признака,

- сумма накопленных частот (весов) в интервалах, предшествующих

квартильному,

- частота квартильного интервала.

Аналогично рассчитывается третий квартиль. Второй же квартиль равен

медиане.

Дециль

Рассчитывается по аналогии с расчетом квартиля. Можно найти девять

децилей.

Средняя должна исчисляться не просто тогда, когда есть вариация

признака, а тогда, когда мы располагаем качественно однородным вариационным

рядом. Среднюю как обобщающую характеристику нельзя применять к таким

совокупностям, отдельные части которых подчиняются различным законам

распределения (или) развития в отношении величины распределяемого признака.

Показатели вариации

Необходимость расчета показателей вариации

Средняя представляет собой обобщающую статистическую характеристику, в

которой получает количественное выражение типичный уровень признака,

которым обладают члены изучаемой совокупности. Но одной средней нельзя

отобразить все характерные черты статистического распределения. Возможны

случаи совпадения средних арифметических при разном характере

распределения.

Показатели вариации используются для характеристики и упорядочения

статистических совокупностей.

Абсолютные показатели вариации

Для измерения размера вариации используются следующие абсолютные

показатели: размах, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее

квадратическое отклонение.

Размах

Величина его целиком зависит от случайности распределения крайних

членов ряда, и значение подавляющего большинства членов ряда не

учитывается, в то время как вариация связана с каждым значением члена ряда.

Такие показатели, которые представляют собой средние, полученные из

отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины, лишены

этого недостатка.

Между индивидуальными отклонениями от средней и колеблемостью

конкретного признака существует прямая зависимость. Чем сильнее

колеблемость, тем больше абсолютные размеры отклонений от средней.

Дисперсия

Среднее линейное отклонение

Среднее квадратическое отклонение

Дисперсию можно подсчитать и по следующей формуле:

По этой формуле ленче считать дисперсию, когда имеешь дело с дискретным

рядом распределения.

|Годовой |Середин|Число| | | | | |

|удой от |а |коров| | | | | |

|одной |интерва| | | | | | |

|коровы |ла | | | | | | |

|до 2-х |1,5 |40 |6 |-1,3 |5,2 |1,69 |6,76 |

|2-3 |2,5 |20 |5 |-0,3 |0,6 |0,09 |0,18 |

|3-4 |3,5 |20 |7 |+0,7 |1,4 |0,49 |,98 |

|4-5 |4,5 |10 |4,5 |+1,7 |1,7 |2,89 |2,89 |

|5 и более |5,5 |10 |5,5 |+2,7 |2,7 |7,29 |7,29 |

|Сумма | | |28 | |11,6 | |18,1 |

Относительные показатели вариации

Коэффициент осцилляции –

Коэффициент относительного линейного отклонения –

Коэффициент вариации–

Дисперсия альтернативного признака

Альтернативный признак – это такой признак, которым одни члены

обладают, а другие – нет.

доля единиц, не обладающих признаком

доля единиц, обладающих признаком

Виды дисперсий и правила их сложения

Межгрупповая дисперсия

Между отдельными видами дисперсий существует взаимосвязь, которую можно

записать в виде правила сложения дисперсий:

Пример: Распределение сотрудников КБ по производительности труда

1. Расчет общей дисперсии

|x |f |xf |x2 |x2f |

|10 |50 |50 |100 |500 |

|11 |150 |165 |121 |1815 |

|13 |50 |65 |169 |845 |

|15 |50 |75 |225 |1125 |

|18 |70 |126 |324 |2268 |

|20 |30 |60 |400 |1200 |

| |40 |541 | |7753 |

2. Расчет дисперсии по первой группе

|x |f |xf |x2 |x2f |

|10 |50 |50 |100 |500 |

|11 |150 |165 |121 |1815 |

|13 |50 |65 |169 |845 |

| |25 |280 | |3160 |

3. Расчет дисперсии по второй группе

|x |f |xf |x2 |x2f |

|15 |50 |75 |225 |1125 |

|18 |70 |126 |324 |2268 |

|20 |30 |60 |400 |1200 |

| |15 |261 | |4593 |

4. Расчет межгрупповой дисперсии

| | | | | |

|11,2 |25 |-2,325 |5,405 |135,140 |

|17,4 |15 |3,875 |15,015 |225,234 |

| |40 | | |360,375 |

5. Расчет средней из индивидуальных дисперсий

Эмпирическое корреляционное отношение (ЭКО)

На основании правила сложения дисперсий вычисляется эмпирическое

корреляционное отношение (ЭКО), которое равно квадратному корню из

отношения межгрупповой дисперсии к общей:

Такой порядок вычисления обусловлен разложением общей вариации

на вариацию, зависящую от фактора, положенного в основу группировки (в

нашем примере – повышение и неповышение квалификации), которая численно

равна межгрупповой дисперсии, и общую вариацию.

Межгрупповая дисперсия составляет часть общей дисперсии и складывается

под влиянием только одного группировочного фактора. Именно поэтому

подкоренное выражение показывает долю вариации за счет группировочного

признака.

ЭКО изменяется в переделах от нуля до единицы. Чем ближе его значение к

единице, тем большая доля вариации падает на группировочный признак.

В нашем случае

Некоторые математические свойства дисперсий

1) При вычитании из всех значений признака некоторой постоянной

величины дисперсия не изменится.

2) При сокращении всех значений на постоянный множитель

дисперсия уменьшится в раз.

3) Средний квадрат отклонений значений признака от постоянной

произвольной величины больше дисперсии признака на квадрат

разности между средней арифметической и постоянной величиной

.

На основании свойств дисперсии ее можно подсчитать способом отсчета от

условного нуля и способом моментов.

|Интерв| | | | | | | | |

|ал | | | | | | | | |

|90-100|95 |2 |190 |-30 |-3 |-6 |9 |18 |

|100-11|105 |6 |630 |-20 |-2 |-12 |4 |24 |

|0 | | | | | | | | |

|110-12|115 |8 |920 |-10 |-1 |-8 |1 |8 |

|0 | | | | | | | | |

|120-13|125 |18 |2 250 |0 |0 |0 |0 |0 |

|0 | | | | | | | | |

|130-14|135 |5 |675 |10 |1 |5 |1 |5 |

|0 | | | | | | | | |

|140-15|145 |4 |580 |20 |2 |8 |4 |16 |

|0 | | | | | | | | |

|150-16|155 |3 |465 |30 |3 |9 |9 |27 |

|0 | | | | | | | | |

|160-17|165 |2 |330 |40 |4 |8 |16 |32 |

|0 | | | | | | | | |

|170-18|175 |2 |350 |50 |5 |10 |25 |50 |

|0 | | | | | | | | |

| | |50 |6 390 | | |14 | |180 |

Экономические индексы

Понятие индексов

В статистике под индексом понимается относительная величина

(показатель), выражающая изменение сложного экономического явления во

времени, в пространстве или по сравнению с планом. В связи с этим различают

динамические, территориальные индексы, а также индексы выполнения плана.

Многие общественные явления состоят из непосредственно несопоставимых

явлений, поэтому основной вопрос – это вопрос сопоставимости сравниваемых

явлений.

К какому бы экономическому явлению ни относились индексы, чтобы

рассчитать их, необходимо сравнивать различные уровни, которые относятся

либо к различным периодам времени, либо к плановому заданию, либо к

различным территориям. В связи с этим различают базисный период (период, к

которому относится величина, подвергаемая сравнению) и отчетный период

(период, к которому относится сравниваемая величина). При исчислении важно

правильно выбрать период, принимаемый за базу сравнения.

Индексы могут относиться либо к отдельным элементам сложного

экономического явления, либо ко всему явлению в целом.

Индивидуальные индексы

Показатели, характеризующие изменение более или менее однородных

объектов, входящих в состав сложного явления, называются индивидуальными

индексами – ix.

p – цена

q – количество

t – время

T – численность

f – з/п

F – фонд з/п

S – посевная площадь

y – урожайность

z – себестоимость

Индекс получает название по названию индексируемой величины.

В большинстве случаев в числителе стоит текущий уровень, а в

знаменателе – базисный уровень. Исключением является индекс покупательной

способности рубля.

Индексы измеряются либо в виде процентов (%), либо в виде

коэффициентов.

Сводные индексы

Сложные явления, для которых рассчитывается сводный индекс, отличаются

той особенностью, что элементы, их составляющие, неоднородны и, как

правило, несоизмеримы друг с другом. Поэтому сопоставление простых сумм

этих элементов невозможно. Сопоставимость может быть достигнута различными

способами:

1) сложные явления могут быть разбиты на такие простые элементы,

которые в известной степени являются однородными;

2) сравнение по стоимости, без разбиения на отдельные элементы.

Цель теории индексов – изучение способов получения относительных

величин, используемых для расчета общего изменения ряда разнородных

явлений.

|Товар|Базисны|Отчетны|

| |й |й |

|1 |[pic] |[pic] |

|2 |[pic] |[pic] |

|. . .| | |

|n |[pic] |[pic] |

| |[pic] |[pic] |

Индекс стоимости товарооборота

Индекс цены товарооборота

Индекс физического объема товарооборота

Проблема выбора весов

Если индексируемой величиной является качественный признак, то вес

принимается на уровне текущего периода.

Если же индексируемой величиной является количественный признак, то вес

принимается на уровне базисного периода.

Такой выбор весов позволяет записать следующую связь:

Сводные индексы в агрегатной форме позволяют нам измерить не только

относительное изменение отдельных элементов изучаемого явления и явления в

целом в текущем периоде по сравнению с базисным, но и абсолютное изменение.

Например, если мы вычтем из числителя индекса цены его знаменатель, то

мы получим абсолютное изменение стоимости товарооборота в результате

изменения цен:

То же самое можно сделать для индекса физического объема и для индекса

товарооборота.

Средние индексы

Агрегатная форма индекса – одна из важнейших, но не единственная. В

практических расчетах очень часто используются средние индексы. Это связано

с тем, что, например, в индексе цены пересчет продукции, реализованной в

текущем периоде, в базисные цены практически очень сложен. В то время как

индивидуальные индексы цены на практике разрабатываются постоянно.

Агрегатный индекс цены тождественен среднему гармоническому индексу

цены.

Агрегатный индекс физического объема тождественен среднему

арифметическому индексу физического объема.

Проблема связана лишь с прочтением условия задачи.

Цепные и базисные индексы с постоянными и переменными весами

Цепные индексы:

Сумма произведений индивидуальных цепных индексов дает базисный индекс

за соответствующий период.

Базисные индексы:

Увидим, что частное от деления последующего базисного индекса на

предыдущий индекс дает нам цепной индекс за соответствующий период.

С переменными весами

Цепные

Базисные

С постоянными весам

Цепные

Базисные

Преимущество сводных индексов с постоянными весами состоит в том, что

их можно сравнивать между собой, а также получать цепные индексы из

базисных и наоборот.

Для индексов с переменными весами такое правило не сохраняется.

С постоянными весами рассчитываются индексы физического объема

продукции, а с переменными весами – индексы цен, себестоимости,

производительности труда.

Индекс дефлятора используется для перевода значений стоимостных

показателей за отчетный период в стоимостные измерители базисного периода.

Индекс дефлятора ВВП в 1998 г.

Для построения индекса дефлятора можно использовать индексы с

переменными весами.

Индексы постоянного состава, переменного состава и структурных сдвигов

В тех случаях, когда мы анализируем изменение во времени сравниваемой

продукции, мы можем поставить вопрос о том, как в различных условиях (на

различных участках) меняются составляющие индекса (цена, физический объем,

структура производства или реализации отдельных видов продукции). В связи с

этим строятся индексы постоянного состава, переменного состава, структурных

сдвигов.

Индекс постоянного (фиксированного) состава по своей форме тождественен

агрегатному индексу.

|Объеди|Базисный |Отчетный |

|нение | | |

| |p0 |q0 |p0 |q0 |

|1 |15 |5000 |11 |20000 |

|2 |18 |10000|13 |15000 |

Цена по обоим предприятиям изменилась на 27,2 %.

Этот индекс не учитывает изменение объема продажи продукции на

различных рынках в текущем и базисном периодах.

Индекс переменного состава используется для характеристики изменения

средней цены в текущем и базисном периодах.

Цены снизились на 30 %.

Индекс структурных сдвигов

Индексы Пааше, Ласпейреса и "идеальный индекс" Фишера

Сводный индекс цены с базисными весами – это индекс цены Ласпейреса.

Надо отметить, что сводный индекс физического объема с базисными

весами также именуется индексом физического объема Ласпейреса.

Сводный индекс физического объема с текущими весами – это индекс цены

Пааше.

Аналогично сводный индекс цены с текущими весами также называется

индексом цены Пааше.

Компромиссом явился "идеальный индекс" Фишера:

Аналогичный индекс можно построить и для индексов физического объема.

Территориальные индексы

В статистике существует необходимость сопоставления уровней

экономических явлений в пространстве. Для расчета значений используются

территориальные индексы. Для их исчисления соответствующие показатели по

всем видам продукции умножаются на количество продукции, произведенной во

всей области.

Так как количество продукции каждого вида равно сумме продукции каждого

вида в районе А и в районе В, расчет производится по формуле:

- для района А по сравнению с районом В:

- для района В по сравнению с районом А:

Индексы планового задания и выполнения плана

Ряды динамики

Задачи статистики в области рядов динамики

- определить объем и интенсивность развития явления при помощи

измерения уравнения ряда и средних характеристик;

- выявить тренд;

- определить величину колеблемости уровней ряда вокруг тренда;

- выявить и измерить сезонные колебания;

- сравнить во времени развитие отдельных экономических показателей;

- измерить связь между явлениями и процессами.

Понятие и виды рядов динамики

Ряд динамики – это ряд последовательно расположенных статистических

показателей (в хронологическом порядке), изменение которых показывает ход

развития изучаемого явления.

Ряд динамики состоит из двух элементов: момента (периода) времени и

соответствующего ему статистического показателя, который называется уровнем

ряда. Уровень ряда характеризует размер явления по состоянию на указанный в

нем момент (период) времени. В связи со сказанным различают моментные и

интервальные ряды динамики.

В зависимости от способов выражения уровней различают ряды динамики,

заданные:

а) рядом абсолютных величин;

б) рядом относительных величин;

в) рядом средних величин.

Несопоставимость уровней рядов динамики

Уровни рядов динамики должны быть сопоставимы между собой. Для

несопоставимых величин нельзя вести расчеты показателей рядов динамики.

Несопоставимость может быть:

- по территории,

- по кругу охватываемых объектов,

- из-за разных единиц измерения,

- из-за изменения уровня явления на различные даты,

- из-за различного понимания единицы объекта,

- по структуре.

Смыкание рядов динамики

В большинстве случаев уровни ряда приводятся к сопоставимому уровню

путем пересчета. Например может использоваться метод смыкания.

|Продукция |1991 |1992 |1993 |1994 |1995 |1996 |

|22-х предприятий|120 |125 |130 |140 | | |

|27-и предприятий| | | |170 |175 |192 |

|Выровненный ряд |80,0 |82,2 |86,7 |100,0 |102,5 |112,9 |

Суть метода заключается в том, что уровень 1994 г. принимается за 100

%, а затем производим соответствующий пересчет. Получаем ряд относительных

величин.

Показатели изменения уровней ряда

Характеристика показателей изменения уровней ряда достигается путем

сравнения уровней ряда между собой.

Здесь различаются базисный и текущий периоды и т.п.

Большой проблемой является выбоп базы сравнения. Этот выбор одлжен быть

обусловлен теоретически. База сравнения – это наиболее характерный период в

развитии изучаемого социально-экономического явления.

1. Абсолютный прирост

Характеризует размер увеличения (уменьшения) уровней ряда за отдельный

промежуток времени. Абсолютные приросты могут быть цепными или базисными.

Цепной: Базисный:

2. Темп роста

Показывает, во сколько раз данный уровень ряда больше или меньше

базисного уровня. Представляет собой соотношение двух сравниваемых уровней.

Цепной: Базисный:

Темпы роста выражаются либо в виде процентов, либо в виде

коэффициентов. Если темп роста больше единицы (100%), то уровень ряда

возрастает, если меньше – то убывает.

3. Темп прироста

Показывает, на какую долю (процент) уровень данного периода или момента

времени больше или меньше базового уровня. Темп прироста может быть измерен

и как отношение абсолютного прироста к базовому уровню.

4. Абсолютное значение одного процента прироста

Сравнение абсолютного прироста и темпа прироста за одни и те же

промежутки времени показывает, что замедление прироста часто не

сопровождается уменьшением абсолютных приростов. При замедлении темпов

роста абсолютный прирост может увеличиваться, и наоборот.

Средние характеристики ряда динамики

Записанные характеристики ряда динамики относятся к каждому члену

динамического ряда. Только базисные характеристики относятся ко всему

периоду. Средние же характеристики полностью охватывают изменения за весь

период, к которому относится динамический ряд.

1. Средний уровень ряда.

Показывает, какова средняя величина уровня, характерного для всего

периода. Имеет смысл рассчитывать, когда величина изменения ряда более или

менее стабильна.

Средний уровень ряда исчисляется по средней хронологической. Ее расчет

для интервального и моментного ряда имеет свои особенности. Для

интервального ряда, уровни которого можно суммировать, можно исчислять по

средней арифметической простой.

Для моментного ряда с равноотстоящими уровнями:

Для моментного ряда с неравноотстоящими интервалами:

Например, даны следующие данные:

01.01.98 – 455 01.07 – 465 01.11 – 495

01.01.99 – 505

01.05 – 465 01.10 – 485 01.12 – 505

2. Средний абсолютный прирост

Показывает скорость развития явления в изучаемом динамическом ряду. Он

получается из абсолютных приростов как их средняя арифметическая. Может

быть получен также как отношение абсолютного прироста за весь период к

числу уровней без одного.

3. Средний темп роста

Изменение (рост) социально-экономических явлений происходит по правилу

сложных процентов. Средняя геометрическая из годовых темпов роста равна:

4. Средний темп прироста

Выявление основной тенденции развития динамических рядов

Существует два подхода: механическое и аналитическое выравнивание.

Механическое выравнивание:

- Выявление основной тенденции может быть осуществлено графически.

- Способ укрупнения интервалов.

- Метод скользящей средней.

Рассмотрим подробнее последний метод. Итак, смысл аналитического

выравнивания методом скользящей средней состоит в том, что он позволяет

сглаживать случайные колебания в уровнях развития явления во времени.

Поэтому период охватываемой средней постоянно меняется.

Период осреднения как правило выбирается равным временному периоду, в

течение которого начинается и заканчивается цикл развития какого-либо

явления.

Пример расчета пятилетней скользящей средней:

Страницы: 1, 2, 3, 4