- •Е.А. Каптелинина, о.В.Каптелинин
- •Методические указания
- •Для проведения практических занятий
- •Сожержание
- •Введение
- •Тема 1. Статистическое наблюдение
- •Виды статистического наблюдения:
- •3. В зависимости от источников собираемых сведений:
- •Контрольные вопросы для закрепления материала
- •Тема 2: группировка статистических данных
- •Задачи для практического занятия и самостоятельной работы студентов
- •Алгоритм группировки с равными интервалами включает следующие шаги:
- •Задачи для практического занятия и самостоятельной работы студентов
- •Контрольные вопросы для закрепления:
- •Тема 3: статистические таблицы
- •Задачи для практического занятия и самостоятельной работы студентов
- •Контрольные вопросы для закрепления:
- •Тема 4: графическое изображение статистических данных
- •Задачи для практического занятия и самостоятельной работы студентов
- •Контрольные вопросы для закрепления темы:
- •Тема 5. Абсолютные и относительные статистические величины
- •Задачи для практического занятия и самостоятельной работы студентов
- •Контрольные вопросы для закрепления темы:
- •Тема 6. Средние величины
- •Задачи для практического занятия и самостоятельной работы студентов
- •Контрольные вопросы для закрепления темы:
- •Тема 7. Показатели вариации
- •Задачи для практического занятия и самостоятельной работы студентов
- •Контрольные вопросы для закрепления темы:
- •Тема 8: ряды динамики
- •Задачи для практического занятия и самостоятельной работы студентов
- •Контрольные вопросы для закрепления темы:
- •Тема 9: индексы
- •Индивидуальные индексы
- •Средние индексы
- •9.4. Индексы структуры
- •Индексы структуры
- •9.5. Системы индексов
- •Cистемы индексов
- •Задачи для практического занятия и самостоятельной работы студентов
- •Контрольные вопросы для закрепления темы:
- •Тесты для повторения по курсу «Теория статистики»
- •Перечень вопросов для подготовки к зачету по курсу: «статистика: теория статистики – 1 часть»
- •Список рекомендуемой литературы
Контрольные вопросы для закрепления темы:
Что такое абсолютные статистические величины?
На какие виды подразделяются абсолютные статистические величины?
В каких единицах измерения выражаются абсолютные статистические величины?
Что называется относительными величинами?
Какие виды относительных величин вам известны?
Тема 6. Средние величины
Средний показатель – показатель в форме средней величины, представляющий собой обобщенную количественную характеристику признака в статистической совокупности в конкретных условиях места и времени.
Средний показатель показывает уровень признака в расчете на единицу совокупности, имеет туже единицу измерения, что и изучаемая совокупность. С помощью средних проводится сравнение различных совокупностей по варьирующим признакам, изучаются закономерности развития явлений и процессов общественной жизни.
Основными общими принципами применения средних величин являются:
качественное содержание осредняемого признака;
однородность совокупности;
группировка средних на основе общих средних;
обоснованный выбор единиц совокупности.
Выбор вида средней величины определяется экономическим содержанием определенного показателя и исходных данных, а также путем конкретного анализа изучаемой совокупности, материальным содержанием изучаемого явления и принципами суммирования и взвешивания.
В статистике применяются два класса средних: степенные и структурные.
Общая формула степенной средней имеет следующий вид:
простая
2. взвешенная
где
степенная
средняя;
варианты (числовые
значения признака у единиц совокупности);
fi - частоты, показывающие, сколько раз встречается соответствующее значение признака у единиц совокупности;
т - показатель степенной средней.
В зависимости от показателя степени , различают следующие степенные средние:
таблица 6.1
Виды степенных средних
Вид степенной средней |
Показатель степени (m) |
Формула расчета |
|
Простая |
Взвешенная |
||
Гармоническая |
-1 |
|
m=x*f |
Геометрическая |
0 |
|
|
Арифметическая |
1 |
|
|
Квадратичная |
2 |
|
|
Кубическая |
3 |
|
|
Выбор вида средней в каждом конкретном случае определяется целью исследования и характером имеющихся исходных данных.
Средняя арифметическая – применяется в тех случаях, когда объем варьирующего признака для всей совокупности является суммой значений признаков отдельных ее единиц. Рассмотрим свойства средней арифметической:
1. Если индивидуальные значения признака, т.е. варианты, уменьшить или увеличить в «А» раз, то и среднее значение нового признака соответственно уменьшится и увеличится в «А» раз:
.
2. Если варианты осредняемого признака уменьшить или увеличить на число «А», то средняя арифметическая соответственно уменьшится или увеличится на это же число:
.
3. Если вес (частота) всех осредняемых вариантов уменьшить или увеличить в «А» раз, то средняя арифметическая не изменится:
.
Сумма отклонений отдельных значений признака (вариант) от средней арифметической равна «0»:
.
Структурные средние Мода (М0) для дискретного вариационного ряда определяется как варианта, имеющая наибольшую частоту.
В интервальном вариационном ряду (с равными интервалами) мода исчисляется по формуле:
где Xmo - нижняя граница модального интервала;
-
величина интервала;
fм0-1- частота интервала, предшествующая модальному;
fм0 - частота модального интервала;
fм0+1 - частота интервала, следующего за модальным.
Для определения медианы (Мe) прежде всего исчисляют:
порядковый номер по формуле:
строят ряд накопленных частот (накопленной частоте, которая равна порядковому номеру медианы или первая его превышает, в дискретном вариационном соответствует варианта, а в интервальном вариационном ряду - медианный интервал).
Расчет медианы в интервальном вариационном ряду проводится по следующей формуле:
где
- нижняя
граница медианного интервала;
-величина медианного
интервала;
Sмe--1 - сумма накопленных частот интервала, предшествующего медианному;
fмe - частота медианного интервала.
