- •1. Формы и способы организации с. Наблюдения.
- •2. Анализ экон. Процессов на основе парного кореляц.-регрес. Анализа.
- •3. Средняя арифметическая величина, ее свойства и способы определения.
- •4. Анализ ритмичности.
- •5. Основные понятия статистики.
- •7. Понятия и свойства нормального распределения.
- •8. Агрегатные индексы.
- •9. Вычисление и характеристика непарных средних величин.
- •10. Статистика численности и распределения населения.
- •13. Группировки, виды группировок с. Данных.
- •14. Обобщающие показатели динамических рядов. К обобщающим показателям относят:
- •15. С. Показатель, его суть и категории.
- •16. Показатели асимметрии и эксцесса.
- •17. Программа наблюдения.
- •18. Классификация взаимосвязей.
- •19. Организация статистики в Украине.
- •21. Понятие, задачи и этапы сводки.
- •22. Множественный кореляц.-регрес. Анализ.
- •24. Этапы построения моделей множественной регрессии.
- •25. Группировка населения по классам, соц. Группам, отраслям нар. Хоз., …
- •26. Основные понятия кра.
- •29. Виды относительных величин и способы их расчета.
- •30. Статистика механического движения населения.
- •31. Абсолютные с. Величины, их классиф. И способы получения единиц измерения.
- •32. Статистика естественного движения и воспроизводства населения.
- •34. Анализ сезонных колебаний.
- •35. Классификация средних величин.
- •36. Анализ экономических процессов на основе парного кра.
- •37. Относительные показатели вариации.
- •38. Виды трендовой компоненты и проверка гипотезы о существовании трендовой тенденции.
- •39. Абсолютные показатели вариации.
- •40. Таблицы смертности и средней продолжительности предстоящей жизни.
- •41. Статистика численности и состава населения.
- •42. Правило вычисления общей дисперсии с помощью межгрупповой и внутригрупповой дисперсии.
- •43. Понятие и классификация рядов динамики.
- •44. Состав населения по национальности и родному языку.
- •45. Средневзвешенные индексы.
- •46. Периодические и непериодические колебания.
- •47. Индексы переменного, фиксированного состава и структурных сдвигов.
- •48. Контроль данных.
- •49. Статистика состава населения по половому, возрастному и семейному положению.
- •50. Этапы проведения множественного кра.
- •51. Метод смыкания динамических рядов.
- •52. Оценка тесноты связи между результат. Признаком и факторами…
- •53.Сопоставимость уровней рядов динамики.
- •54.Относительные величины выполнения плана, планового задания, динамики и их взаимосвязь.
- •55. Относительные величины структуры, координации, сравнения.
- •56.Частные коэффициенты корреляции, их характеристика.
- •72. Индивидуальные индексы, их характеристика.
- •57.Понятие прогноза и его виды.
- •58.Случайная компонента вариационного ряда.
- •11. Основные вопросы методологии построения с. Группировок.
- •12. Анализ равномерности.
- •59.Адекватность регрессионных моделей.
- •70.Статистическая методология.
- •60.Метод скользящей средней.
- •61.Метод наименьших квадратов при сглаживании рядов динамики.
- •66. Индексный метод анализа экономических процессов.
- •71. Основные характеристики интервального распределения.
- •67. Классификация наблюдений.
- •68. Основные понятия моментов.
68. Основные понятия моментов.
Корреляционные моменты, коэффициент корреляции - это числовые характеристики, тесно связанные во введенным выше понятием случайной величины, а точнее с системой случайных величин. Поэтому для введения и определения их значения и роли необходимо пояснить понятие системы случайных величин и некоторые свойства присущие им.
Два или более случайные величины, описывающих некоторое явление называют системой или комплексом случайных величин.
Систему нескольких случайных величин X, Y, Z, …, W принято обозначать через (X, Y, Z, …, W).
Например, точка на плоскости описывается не одной координатой, а двумя, а в пространстве - даже тремя.
Свойства системы нескольких случайных величин не исчерпываются свойствами отдельных случайных величин, входящих в систему, а
включают также взаимные связи (зависимости) между случайными величинами.
Поэтому при изучении системы случайных величин следует обращать внимание на характер и степень зависимости. Эта зависимость может быть более или менее ярко выраженной, более или менее тесной. А в других случаях случайные величины оказаться практически независимыми.
Случайная величина Y называется независимой от
случайной величины Х, если закон распределения случайной величины Y не зависит от того какое значение приняла величина Х.
Следует отметить, что зависимость и независимость случайных величин есть всегда явление взаимное: если Y не зависит от Х, то и величина Х не зависит от Y. Учитывая это, можно привести следующее определение независимости случайных величин.
Случайные величины Х и Y называются независимыми, если закон распределения каждой из них не зависит от того, какое значение приняла другая. В противном случае величины Х и Y называются зависимыми.
