- •1. Задачи, предмет и содержание теории статистики. Отрасли статистической науки.
- •2. Статистическая методология. Этапы стстистических исследований.
- •3. Статистический показатель. Понятие о системах показателей.
- •4. Роль статистического наблюдения. Организационные формы статистического наблюдения: отчётность и специально организованное статистическое наблюдение.
- •5. Виды статистического наблюдения ( по признакам времени, полноты охвата едениц совокупности).
- •6. Основные этапы обработки данных статистического наблюдения: группировка и сводка. Их взаимосвязь.
- •7. Задачи и значение сводки. Статистические показатели как инструмент сводки.
- •8. Статистические таблицы. Их значение. Виды таблиц. Порядок оформления статистических таблиц.
- •9. Понятие о статистическом графике. Роль графического способа изображения в статистике. Элементы статистического графика правила его построения. Основные виды графических изоброжений.
- •10. Понятие об абсолютных статистических величинах. Виды абсолютных величин, их значение. Единицы измерения абсолютных величин.
- •11. Понятие об относительных статистических величинах. Виды относительных велечин. Способы их расчёта и формы выражения.
- •12. Средние как типические характеристики единицы совокупности. Степенные средние.
- •13. Средняя арифметическая и хронологическая. Правила выбора формы средней.
- •14. Структурные средние.
- •15. Вариация как неотъемлемая особенность совокупностей.
- •16. Показатели размера вариации: размах, среднее линейное отклонение, дисперсия и среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.
- •17. Выборочное наблюдение как основной вид несплошного наблюдения.
- •18. Понятие взаимосвязанных признаков как предмет статистического изучения связи. Задачи статистического изучения связи.
- •19. Уравнение регрессии как форма аналитического выражения статистической связи. Расчёт параметров уравнения регрессии и интерпретации.
- •20. Статистические характеристики тесноты связи: эмпирическое корреляционное отношение, линейное отношение корреляции.
- •21. Понятие и классификация рядов динамики.
- •22. Правила построения ряда динамики.
- •23. Аналитические показатели динамики: показатели уровня абсолютного и относительного прироста, абсолютное содержание 1% прироста.
- •24. Динамические средние, их отличительные способности. Расёт динамических средних.
- •25. Основная тенденция ряда (тренд) и методы её выявления. Понятие о варавнивании динамических рядов, методы выравнивания.
- •26. Понятие об индексах. Значение индексов в анализе социально-экономических явлений.
- •27. Индивидуальные индексы.
- •28. Агрегатный индекс.
- •29. Индексы средних величин (индекс переменного состава, индекс постоянного состава, индекс структурных сдвигов). Их взаимосвязь, порядок построения, социально-экономический смысл.
- •30. Использование индексного метода в экономическом анализе.
20. Статистические характеристики тесноты связи: эмпирическое корреляционное отношение, линейное отношение корреляции.
При изучении корреляционной связи важным направлением анализа является оценка степени тесноты связи.
Понятие степени тесноты связи между двумя признаками возникает вследствие того, что в реальной действительности на изменение результативного признака влияют несколько факторов. При этом влияние одного из факторов может выражаться более заметно и четко, чем влияние других факторов. С изменением условий в качестве главного, решающего фактора может выступать другой.
При статистическом изучении взаимосвязей, как правило, учитываются только основные факторы. А вопрос необходимо ли вообще изучать более подробно данную связь и практически ее использовать, решается с учетом степени тесноты связи.
Зная количественную оценку тесноты корреляционной связи, таким образом, можно решить следующую группу вопросов:
1) необходимо ли глубокое изучение данной связи между признаками и целесообразно ли ее практическое применение;
2) сопоставляя оценки тесноты связи для различных условий, можно судить о степени различий в ее проявлении в конкретных условиях;
3) последовательное рассмотрение и сравнение признака у с различными факторами (х1, х21, …) позволяет выявить, какие из этих факторов в данных конкретных условиях являются главными, решающими факторами, а какие второстепенными, незначительными факторами;
Показатели тесноты связи должны удовлетворять ряду основных требований:
1) величина показателя степени тесноты связи должна быть равна или близка к нулю, если связь между изучаемыми признаками (процессами, явлениями) отсутствует;
2) при наличии между изучаемыми признаками (х и у) функциональной связи величина степень тесноты связи равна единице;
3) при наличии между признаками (х и у) корреляционной связи показатель тесноты связи выражается правильной дробью, которая по величине тем больше, чем теснее связь между изучаемыми признаками (стремится к единице);
4) при прямолинейной корреляционной связи показатели тесноты связи отражают и направление связи: знак (+) означает наличие прямой (положительной) связи; а знак (-) – обратной (отрицательной).
Для характеристики степени тесноты корреляционной связи могут применяться различные статистические показатели: коэффициент Фехнера (КФ), коэффициент линейной (парной) корреляции (r’), коэффициент детерминации, корреляционное отношение ( ), индекс корреляции, коэффициент множественной корреляции (R), коэффициент частной корреляции (r’) и др.
В данном вопросе рассмотрим коэффициент линейной корреляции (r) и корреляционное отношение ( ).
Более совершенным статистических показателем степени тесноты корреляционной связи является линейный коэффициент корреляции (r), предложенный в конце XIX в.
При расчете коэффициента корреляции сопоставляются абсолютные значения отклонений индивидуальных величин факториального признака х и результативного признака у от их средних, т.е. и .
Однако непосредственно сопоставлять между собой эти полученные результаты нельзя, т.к. признаки, как правило, выражены в различных единицах и даже при наличии одинаковых единиц измерения будут иметь различные по величине средние и различные вариации. В этой связи сравнению подлежат отклонения, выраженные в относительных величинах, т.е. в долях среднего квадратического отклонения (их называют нормированными отклонениями).
