- •1. Статистика как наука
- •1.1. Предмет и метод статистики
- •197101, Санкт-Петербург, Кронверкский пр., 49
- •1. Статистика как наука
- •1.1. Предмет и метод статистики
- •1.2. Организация государственной статистики в Российской Федерации
- •1.3. Основные категории статистики
- •2. Статистические показатели
- •2.1. Понятие, формы выражения и виды статистических показателей
- •2.2. Абсолютные статистические показатели
- •2.3. Относительные показатели
- •2.4. Средние показатели
- •2.5. Структурные средние
- •2.6 Сопоставимость показателей
- •3. Измерение вариации
- •3.1 Понятие и показатели вариации
- •3.2. Правило сложения дисперсий
- •4. Статистическое наблюдение
- •4.4. Ошибки статистического наблюдения и контроль данных
- •5. Сводка и группировка статистических данных
- •5.1. Задачи сводки и группировки
- •5.2. Типы группировок
- •5.3. Сложные группировки
- •6. Обобщающие характеристики статических совокупностей
- •6.1. Ряды распределения
- •6.2. Частотные характеристики рядов распределения
- •6.3. Графическое представление рядов распределения
- •6.3. Показатели центра распределения
- •6.5. Оценка однородности статистической совокупности
- •6.6. Исследование формы распределения
- •6.7. Теоретические распределения в анализе вариационных рядов
- •6.7. Оценка близости эмпирического и теоретического распределений
- •7. Ряды динамики
- •7.1. Понятие и классификация рядов динамики
- •7.2 Система характеристик динамического ряда
- •7.3. Разложение рядов динамики
- •7.4. Выявление тренда
- •7.5. Метод аналитического выравнивания
- •7.7. Экстраполяция в рядах динамики и прогнозирование
- •8.1. Понятие статистической и корреляционной связи
- •8.2. Парная корреляция
- •7. 3. Парная регрессия на основе метода наименьших квадратов
- •8.4. Оценка существенности парной корреляционной связи
- •7. 3. Парная регрессия на основе метода наименьших квадратов
- •8.4. Оценка существенности парной корреляционной связи
- •8.5. Множественная корреляция
- •8.6. Анализ взаимосвязанных рядов динамики
- •9. Выборочное исследование
- •9.1. Постановка задачи выборочного исследования
- •9. 3. Ошибки выборки
- •9.4. Способы формирования выборочной совокупности
- •10. Экономические индексы
- •10.2. Виды и формы индексов
- •10.3. Агрегатные индексы количественных показателей
- •10.4. Агрегатные индексы качественных показателей
- •10.5. Индексные системы и факторный анализ
- •10.6. Средние индексы
2.2. Абсолютные статистические показатели
Абсолютные показателихарактеризуют численность
совокупности, либо объём изучаемого явления в конкретных границах
пространства и времени, т. е. отражают уровень развития явления, его
размер.
Абсолютный показатель можно получить одним из двух способов:
- путём подсчёта единиц совокупности, обладающих конкретным
значением признака; например, число транспортных предприятий в Санкт-
Петербурге на конкретную дату, численность промышленно-
производственного персонала предприятия и т.д.
- путём суммирования значения признака по всей статистической
совокупности; например, объём товарооборота предприятий торговли
города в 200…г.
19
Абсолютные показатели всегдаявляются именованными числами. В
зависимости от социально-экономической сущности исследуемых явлений
они выражаются в натуральных, стоимостных и трудовых единицах
измерения.
Натуральные измерители используются в тех случаях, когда
единицы измерения соответствуют потребительским свойствам изучаемых
явлений, например: производство автомобилей измеряется в штуках,
производство стали - в тоннах и т.д. Они могут быть составными
(сложными), применяющимися в тех случаях, когда для характеристики
изучаемого явления одной единицы измерения недостаточно; в этом случае
используется произведение двух единиц измерения. Например, производство
электроэнергии измеряется в киловатт-часах, грузооборот – в тонно-
километрах и т. д.
В группу натуральных, включаются также условно- натуральные
единицы измерения, которые применяются в тех случаях, когда какой-либо
продукт имеет несколько разновидностей, и суммарный объем можно
получить только исходя из общего для всех разновидностей
потребительского свойства. Например, в консервной промышленности
объёмы производства определяются в условных консервных банках объёмом
353,4 см3., в топливной – в условном топливе с теплотой сгорания 7000
ккал/кг (29,3 мДж/кг). Чтобы получить обобщённые итоги одна из
разновидностей продукта принимается в качестве единого измерителя, а
другие приводятся к нему с помощью соответствующих коэффициентов
пересчёта. Например, если месторождение даёт за год 100 тыс. тонн нефти с
теплотой сгорания 45,0 МДж/кг, то в условном топливе это будет
эквивалентно 100×45,0/29,3=153,6 тыс. тонн условного топлива.
Стоимостные измерители позволяют дать денежную оценку
изучаемым явлениям и процессам. Данные измерители используются при
оценке неоднородных статистических совокупностей. В стоимостных
единицах измеряется объем выпущенной продукции предприятия, доходы
населения и т. д. Схема получения общего объёма статистического признака
в стоимостном выражении выглядит следующим образом:
m
Q= pi qi ,
i 1
где pi – цена (стоимостная оценка единицы признака);
qi - объём признака в натуральном выражении;
m– количество признаков.
Показатели, выраженные в стоимостных единицах, можно
суммировать, получать по ним итоговые данные, но при их использовании
необходимо учитывать изменение цен с течением времени. Для устранения
указанного недостатка стоимостных измерителей следует применять
«неизменные» или «сопоставимые» цены одного итого же периода.
Трудовые единицы измерения применяются для оценки общих затрат
труда и трудоемкости отдельных операции техпроцесса. К ним относятся 20
человеко-часы, человеко-дни (оценка затрат рабочего времени), нормо-
минуты (оценка трудоёмкости).
Сами по себе абсолютные показатели не дают полного представления
об изучаемом явлении, не показывают его структуру, развитие во времени,
соотношения между частями явления, на их основе сложно проводить
сравнения с другими подобными явлениями. Перечисленные аналитические
функции выполняют относительные показатели.
