Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Конспект лекцій частина 1.doc
Скачиваний:
6
Добавлен:
13.11.2019
Размер:
4 Мб
Скачать
☆

Грецький алфавит

Α α – альфа

Β β – бета

Γ γ – гамма

Δ δ – дельта

Ε ε – епсилон

Ζ ζ – дзета

Η η – ета

Θ θ – тета

Ι ι – йота

Κ κ – каппа

Λ λ – лямбда

Μ μ – мю

Ν ν – ню

Ξ ξ – ксі

Ο ο – омікрон

Π π – пі

Ρ ρ – ро

Σ σ ς – сигма

Τ τ – тау

Υ υ – іпсилон

Φ φ – фі

Χ χ – хі

Ψ ψ – псі

Ω ω – омега

Латинський алфавит

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

L

M

а

b

с

d

e

f

g

h

i

j

k

l

m

– а

– бе

– це

– де

– е

– еф

– ґе, же

– ха, аш

– і

– йот, жі

– ка

– ель

– ем

N

O

P

Q

R

S

T

U

V W

X

Y

Z

n

о

p

q

r

s

t

u

v

w

x

y

z

– ен

– о

– пе

– ку

– ер

– ес

– ті

– у

– ве

– дубль-ве

– ікс

– ігрек

– зет (зета)

З М І С Т

ПЕРЕДМОВА………………………………………………………………...

3

Глава 1. Предмет, метод і завдання статистики…………

6

1.1. Значення статистики як науки та практичної діяльності………….

6

1.2. Історія розвитку статистики…………………………………………

7

1.3. Основні теоретичні положення. Статистична методологія……….

11

Рис. 1.1. Зміст статистики………………………………………………..

14

Рис. 1.2. Структурно-логічна схема процесу статистичного

дослідження соціально-економічних явищ і процесів

(статистична методологія)…………………………………..

15

Рис. 1.3. Предмет статистики…………………………………................

16

Рис. 1.4. Методи статистики…………………………………………….

17

Рис. 1.5. Основна задача і завдання статистики………………………..

17

Рис. 1.6. Органи державної статистики………………………................

18

Таблиця 1…………………………………………………………………

19

1.4. Питання для підготовки до занять, самоаналізу та контролю

знань…………………………………………………………………..

24

Глава 2. СТАТИСТИЧНЕ СПОСТЕРЕЖЕННЯ………………………..

26

2.1. Зміст і значення статистичного спостереження……………………

26

2.2. Основні теоретичні положення.

Методологія статистичного спостереження………………………..

31

Рис. 2.1. Джерела та способи збирання статистичних даних………….

34

Рис. 2.2. Види статистичного спостереження…………………………..

34

Рис. 2.3. Форми статистичного спостереження………………………...

35

Таблиця 2………………………………………………………................

36

2.3. Питання для підготовки до занять, самоаналізу та контролю

знань…………………………………………………………………..

45

Глава 3. Узагальнення статистичних даних………………

46

3.1. Зміст і значення статистичного узагальнення……………………...

46

3.2. Основні теоретичні положення.

Методологія узагальнення статистичних даних…………………...

50

3.3. Статистичні ряди. Задачі…………………………………………….

55

Рис. 3.1. Види статистичного зведення даних………………………….

66

Рис. 3.2. Етапи статистичного зведення (групування) даних………….

66

Таблиця 3………………………………………………………................

67

3.4. Питання для підготовки до занять, самоаналізу та контролю

знань…………………………………………………………………..

74

Глава 4. статистичниЙ АНАЛІЗ…………………………….............

75

4.1. Зміст і значення статистичного аналізу…………………………….

75

4.2. Основні теоретичні положення.

Методологія статистичного аналізу, задачі………………………...

77

4.3. Статистичні таблиці та графіки……………………………………..

87

Рис. 4.1. Методологія статистичного аналізу…………………………..

92

Рис. 4.2. Форми подання статистичної інформації……………………..

93

Рис. 4.3. Класифікація і основні елементи статистичних таблиць……

94

Рис. 4.4. Класифікація й основні елементи статистичних графіків…...

95

Таблиця 4…………………………………………………………………

96

4.4. Питання для підготовки до занять, самоаналізу та контролю

знань…………………………………………………………………..

116

Глава 5. Система статистичних показників………………

118

5.1. Зміст і значення статистичних показників у статистичному

аналізі…………………………………………………………………

118

5.2. Основні теоретичні положення.

Методологія кількісного статистичного узагальнення…................

121

Рис. 5.1. Система статистичних показників…………………………….

124

Рис. 5.2. Класифікація абсолютних і відносних величин……………...

125

Рис. 5.3. Класифікація середніх величин……………………………….

126

Рис. 5.4. Класифікація показників варіації……………………………...

127

Таблиця 5………………………………………………………................

128

5.3. Задачі………………………………………………………………….

136

5.4. Питання для підготовки до занять, самоаналізу та контролю

знань…………………………………………………………………..

152

Додаток 1. Основні історичні віхи розвитку статистики як науки і

практичної діяльності……………………………………………

154

Додаток 2. Історичний розвиток вітчизняної статистики…………………

158

Додаток 3. Значення функції ………………...

170

Додаток 4. Інтеграл ймовірностей …

171

Додаток 5. Значення 2 у залежності від m і α……………………………...

172

Додаток 6. Значення |t|m;1- в залежності від m і 1-……………………….

173

Додаток 7. Критичні значення F-критерію…………………………..

174

Додаток 8. Критичні значення Kn;α для статистики критерію

Колмлогорова……………………………………………………

75

Додаток 9. Перелік національних (державних) статистичних

класифікацій (класифікаторів), які використовуються

органами державної статистики, а також термінологія,

яка застосовується у контексті класифікацій………….............

176

ЛІТЕРАТУРА………………………………………………………………...

178

ПРЕДМЕТНИЙ Покажчик………………………………….................

180

ПОКАЖЧИК НОМЕРІВ ЗАДАЧ………………………………….............

187

УМОВНІ СКОРОЧЕННЯ І СИМВОЛИ………………………….............

187

ПОКАЖЧИК ЗМІСТУ ТАБЛИЦЬ………………………………………..

188

ГРЕЦЬКИЙ АЛФАВИТ…………………………………………….............

193

ЛАТИНСЬКИЙ АЛФАВИТ………………………………………………..

193

______________________

1 Параметричним вважається такий статистичний метод, в основу якого покладені дії з оцінки параметрів (► п.4.24) досліджуваної сукупності по результатах репрезентативної вибірки (► п.6.7) та перевірки значущості отриманих вибіркових оцінок за певними критеріями (► п.4.37). На відміну від них, непараметричні методи дозволяють обробляти дані «низької якості» з малих вибірок (► п.6.8) з числовими характеристиками, про розподіл яких мало що або взагалі нічого не відомо, так само, як не відомо і про параметри досліджуваної сукупності (звідси назва методів).

2 Якщо Х1, Х2, … – послідовність взаємно незалежних випадкових величин, що мають один і той же самий розподіл ймовірностей із скінченим математичним сподіванням mX, то при N незалежних випробуваннях, таких що N→∞, маємо

– випадкову величину, яка збігається по ймовірності з mX.

3 Якщо Х1, Х2, … – послідовність взаємно незалежних випадкових величин, що мають скінчені математичні сподівання mX1, mX2, … і дисперсії σХ12, σХ22, …, то при N незалежних випробуваннях, таких що , маємо

4 Крім відкритої інформації, цим Законом передбачена ще інформація з обмеженим доступом (конфіденційна і таємна).

5 Поряд з первинним існує вторинний облік – результат групування й обробки даних первинного обліку.

6 ЄДРПОУ [6] став «правонаступником» Державного реєстру звітних (статистичних) одиниць України, створеного згідно з постановою Кабінету Міністрів України від 14 липня 1993 року №538 з метою забезпечення єдиного державного обліку всіх господарюючих суб’єктів, що є юридичними або фізичними особами (підприємцями) і підлягають відповідно до законодавства державній реєстрації.

7 Поряд з ЄДРПОУ існує Єдиний державний реєстр юридичних осіб та фізичних осіб-підприємців (ЄДР), створений відповідно до Закону України «Про державну реєстрацію юридичних осіб та фізичних осіб-підприємців». Він забезпечує збирання, накопичення інформації про юридичних осіб та фізичних осіб-підприємців та реалізує право кожного на достовірну інформацію про зазначених суб’єктів. ЄДР створений і ведеться Державним комітетом України з питань регуляторної політики та підприємництва, який є його розпорядником та адміністратором.

8 Поряд з первинними існують вторинні документи – документи, що являють собою результат аналітико-синтетичної та іншої переробки одного або кількох первинних документів (ч.3 ст.27 [2]).

9 Бухгалтерська звітність, що містить інформацію про фінансове становище, результати діяльності та рух грошових коштів підприємства за звітний період ([1]:ч.12 ст.1).

10 Балансові рахунки, що узагальнюють облік господарської діяльності підприємства. Вони призначені для обліку інформації в узагальненому вигляді та в грошовому вимірнику. Облік наявності та змін сукупностей економічно однорідних господарських засобів і джерел їх утворення в грошовому вимірнику називається синтетичним обліком. Для детальної характеристики об’єктів бухгалтерського обліку використовуються аналітичні рахунки, в яких крім вартісного (грошового) вимірника використовуються натуральні та трудові вимірники. Облік наявності та змін окремих видів й об’єктів господарських засобів і джерел їх утворення з використанням різних вимірників називається аналітичним обліком. Між синтетичними й аналітичними рахунками існує нерозривний зв’язок, а саме: на аналітичних рахунках відображаються ті ж зміни, що й на синтетичних, але більш докладно, значення дебету та кредиту кожного аналітичного рахунку те ж саме, що й синтетичного рахунку; сума сальдо, сума оборотів на дебеті, сума оборотів на кредиті всіх аналітичних рахунків даної групи відповідно дорівнюють сальдо, обороту на дебеті й обороту на кредиті синтетичного рахунку. Тому загальні підсумки записів на аналітичних рахунках мають відповідати сумам, записаним на синтетичних рахунках бухгалтерського обліку.

11 Ряд, представлений у найменуваннях якісно різнорідних атрибутивних ознак й у значеннях їх числової характеристики, однієї і тієї ж самої для кожної з цих ознак.

12 Аналогом полігону частот в теорії ймовірностей є полігон ймовірностей – залежність імовірності випадкової величини від фактичних значень останньої (► п.4.4).

13 Аналогом кумуляти в теорії ймовірностей є функція розподілу – імовірність того, що випадкова величина набуває значень, менших від заданого (► п.4.4), або залежність накопиченої імовірності випадкової величини від фактичних значень останньої.

14 Це мінімально допустимий об’єм вибірки, необхідний для того, щоб за умов випадковості відбору одиниць у вибіркову сукупність розподіл ознаки в ній вважати нормальним, коли ще спрацьовує центральна гранична теорема.

15 В теорії ймовірностей випадковий процес це випадкова функція X(t) від незалежної змінної t. Кожне випробування дає певну функцію х(t), яка називається реалізацією процесу або вибірковою функцією. Його можна розглядати або як сукупність реалізацій процесу х(t), або як сукупність випадкових величин, залежних від часу t.

16 Адекватність (філософськи) – відповідність існуючого очікуваному; математично – відповідність, збіг будь-яких параметрів, задоволена з точки зору певних цілей [36, 37].

17 Так само, як і вибіркові оцінки, застосовуваний критерій має бути достатньо надійним.

18 Цей термін має декілька значень: розклад подій у часі, математична (аналітична, функціональна) залежність і людина, яка займається графікою [36, 37].

19 Схематична (контурна) карта, або план місцевості, на якій окремі території в залежності від розміру зображеного показника позначаються за допомогою спеціальних символів: штрихів, забарвлення (фонові картограми; зображають щільність населення, народжуваність, смертність тощо), точок (точкові картограми; зображають територіальну інтенсивність ознаки, наприклад: заселеності, попиту, пропозиції тощо).

20 На відміну від прямокутної системи координат, існує полярна система координат, яка у статистиці використовується для побудови радіальних діаграм (► з.№27).

21 Ймовірність pA випадкової події А (px випадкової величини Х) – це відношення кількості випадків nA (nx), коли подія трапляється (випадкова величина набуває певного значення x) до загальної кількості випадків n за умови, якщо остання наближається до нескінченності:

22 Функція розподілу ймовірностей випадкової величини – це ймовірність того, що випадкова величина набуває значень менших, ніж задане.

23 Щільність розподілу ймовірностей неперервної випадкової величини – це кусково-неперервна похідна відповідної функції розподілу. Диференціал dF = f(x)dx називають елементом імовірності.

24 Ейлерів інтеграл другого роду – трансцендентна функція, яка розповсюджує значення факторіала на випадок будь-якого комплексного числа; при Rez > 0 має вид: Якщо n натуральне число, то Г(n) = (n – 1)!

25 Ейлерів інтеграл першого роду – функція двох додатних змінних p і q, яка має вид: . Вона може бути вираженою через гама-функцію як B(p, q)=Г(p) Г(q)/ Г(p+q).

26 Вирівнювання у статистиці – це метод, за допомогою якого отримують аналітичну чи графічну форми подання статистичної закономірності, покладеної в основу емпіричного ряду статистичних даних.

27 У випадку дискретного розподілу критичні області Sα(η1, η2, …) визначаються для рівня значущості, що не перевищує α.

28 На відміну від такого, двостороннього, довірчого інтервалу, існують односторонні довірчі інтервали Iα = [-∞;γв] з верхньою довірчою границею γв і Iα = [γн;+∞] з нижньою довірчою границею γн.

29 Критерій ω², який контролює узгодженість теоретичної F(X) і емпіричної Fn(X) функцій розподілу за допомогою статистики , де – квадрат відхилення цих функцій по всіх значеннях аргументу Х.

30 Частота крайніх класових інтервалів має перевищувати п’ять одиниць (заради цього поєднують крайні класові інтервали).

31 Вказана збіжність має місце, якщо функції pj(η1, η2, …, ηs) в деякому оточенні точки (η1, η2, …, ηs) спільного максимуму правдоподібності задовольняють наступним умовам:

1) 2) Імовірності pj(η1, η2, …, ηs) мають додатну нижню грань і двічі неперервно диференційовані, а матриця (∂pj/(∂ηj) має ранг s.

32 Є незміщеною слушною оцінкою для теоретичної функції розподілу F(X) (► п.4.4).

33 Функція К має асимптотичне співвідношення: Kn; α ~ k1- α/√n, де K(k1-α) – квантиль порядку 1 – α розподілу Колмогорова (зведений у статистичні таблиці) (► Д.8).

34 При виборі односторонньої критичної області статистика критерію Колмогорова задається лише однією формулою результат застосування якої порівнюється з критичним значенням критерію Kn; α+ = Kn; 2α.

При n → ∞ має місце асимптотичне співвідношення Kn; α+ ~ √(-lnα/(2n)).

35 До прийняття системи СІ використовувалась система СГС (сантиметр-грам-секунда), яка була запропонована німецьким вченим Гаусом в 1832 році. В 1874 році Максвелл і Томсон удосконалили цю систему, додавши в неї електромагнітні одиниці вимірювання; застосовується дотепер.

36 Математичний символ суми спрощено записаний як Σ (застосовується й надалі).

37 У подальшому індекс числової характеристики, що вказує на ознаку (величину), по значеннях якої обчислюється ця характеристика, опускається, наприклад, для ознаки Х її дисперсія D(X) = D, СКВ σX = σ і т.д.

20