Темы контрольных работ.

1. Статистическое наблюдение, его формы и задачи.

2. Программа статистического наблюдения;

3. Организационные виды и способы статистического наблюдения;

4. Статистическая отчетность;

5. Статистическая сводка;

6. Статистические показатели;

7. Организация статистики в Казахстане;

8. Организация статистики за рубежом;

9. Группировки и группировочные признаки;

10. Сложные и вторичные группировки;

11. Ряды распределения;

12. Статистические таблицы;

13. Обобщающие показатели в статистике;

14. Абсолютные и относительные величины;

15. Графическое изображение абсолютных и относительных величин;

16. Сущность и виды средних величин в статистике;

17. Средняя арифметическая;

18. Средняя гармоническая;

19. Мода и медиана;

20. Основные правила применения средних в статистике;

21. Показатели вариации;

22. Приемы анализа вариационного ряда;

23. Теоретические основы выборочного наблюдения;

24. Способы формирования выборочных совокупностей;

25. Ряды динамики и их виды;

26. Аналитические показатели рядов динамики и приемы анализа рядов динамики;

27. Методы выявления тенденции рядов динамики;

28. Индексы. Общие понятия.

29. Принципы и методы исчисления общих индексов;

30. Преобразование агрегатного индекса в индексы средние;

31. Индексный метод анализа факторов динамики;

32. Влияние структурных сдвигов с помощью индексов;

33. Изучение влияния структурных сдвигов на макро и микроуровне;

34. Однофакторный корреляционно-регресионный анализ;

35. Нелинейные зависимости;

36. Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ;

37. Методы и задачи социально-экономической статистики;

38. Категории и классификации национальных счетов, используемые в статистике;

39. Основные принципы построения национальных счетов;

40. Затраты и промежуточное потребление;

41. Факторный индексный анализ затрат;

42. Статистика результатов производства;

Сложные и вторичные группировки

Группировки по одному признаку называются простыми. Для того, чтобы полнее и глубже изучить сложное общественное явление, необходимо сгруппировать данные по двум или более признакам. Такие группировки называют сложными. Наиболее распространенным видом сложных группировок являются комбинированные группировки, когда группы, образованные по одному признаку, делятся затем на подгруппы по второму и т.д. признакам. Обычно в основание группировки кладется от двух до четырех признаков. Одновременное использование нескольких группировочных признаков позволяет выявить и сравнить такие различия и связи между исследуемыми признаками, которые нельзя обнаружить на основе изолированной группировки по ряду группировочных признаков.

При изучении влияния большого числа признаков применение комбинированных группировок становится невозможным, поскольку чрезмерное дробление информации затушевывает проявление закономерностей и тем самым не позволяет выявить одновременное влияние всего комплекса факторных признаков на исследуемый показатель. Даная задача может быть решена одним из методов статистической теории распознавания образов – кластерным анализом, разработанным в 60-х годах 20 века. Кластенрный анализ позволяет решать задачи многомерной группировки. Весь набор признаков образует признаковое пространство. Каждому из признаков придается смысл координаты. Задача многомерной группировки сводится к выделению сгущений точек(групп объектов) в этом пространстве. Мерой близости между объектами могут служить различные критерии. Нахождение групп близких объектов производится методом кластерного анализа с использованием компьютеров.

Вторичная группировка. Особым видом группировок в статистике является вторичная группировка, под которой понимается образование новых видов групп на основе ранее выделено первичной группировки.

К вторичной группировке прибегают в целях решения ряда задач, в частности для:

- создания более укрупненных групп, в которых яснее проступает характер распределения;

- образования качественно однородных групп (типов);

- приведения двух или более группировок с различными интервалам к единому виду в целях сравнимости.

Первые две задачи решаются посредством укрупнения первоначальных интервалов. Это позволяет образовать качественно однородные совокупности, а также получить несколько групп, в которых более выпукло представлена дифференциация единиц наблюдаемой совокупности. Вторая задача может быть решена также созданием новых групп путем долевой перегруппировки. Третья задача решается образованием новых групп путем долевой перегруппировки, что позволяет привести различные совокупности к единому виду в целях сравнимости. Например:

Распределение рабочих по размеру месячной заработной платы

Предприятие 1		Предприятие 2
Группы рабочих по размеру зарплаты, тенге	Удельный вес рабочих по группам, % к итогу		Группы рабочих по размеру зарплаты, тенге	Удельный вес рабочих по группам , % к итогу
26000-28000	5		-	-
28000-35000	12		28000-30000	14
35000-37000	18		35000-42000	30
40000-45000	26		42000-47000	21
45000-47000	25		47000-49000	15
47000-50000	7		50000-520000	16
50000-55000	4		52000-57000	4
55000-57000	3		-	-
Итого	100		Итого	100