Шпора по статистике. 1. Понятие об учете, виды учета. Статистический учет, его значение, задачи и особенности. Организация статистической деятельности в России
 Скачать 0.77 Mb.
|
|
18. Задачи и значение статистического изучения связи. Виды связей социально-экономических явлений, основные методы их статистического изучения. Особенность связей в экономике состоит в том, что их закономерный характер проявляется лишь в массе явлений – в среднем по совокупности. Например, затраты на рекламу, способствуя продвижению товара. Приводят к увеличению выручки от продаж. Но по отношению к отдельному товару, отдельному продавцу эта закономерность может не подтвердиться. Она проявляется лишь в целом для многих товаров и фирм, и на основе обобщенных характеристик делается вывод об эффективности рекламы. Такого рода связи называют статистическими. Они проявляются в том, что при изменении значения фактора изменяется распределение результативного признака. Виды связей: 1. Функциональные (жестко детерминированные) – связи, при которых определенное значение факторного признака соответствует определенному значению результативного признака. Эти связи можно выразить в виде определенных формул, например: Q=qp. Где Q - стоимость продукции, q -физический объем продукции, р - цена. 2. Стохастические или статистические (корреляционные) – это связи, при которых факторному признаку соответствует не одно конкретное значение результативного признака, а их совокупность. Эти связи нельзя выразить определенными формулами. Они проявляются лишь в массовых явлениях. Например, затраты на рекламу и объем продаж. Виды связей (по общему направлению факторного и результативного признаков):Прямые связи - направление изменения факторного и результативного признаков совпадает. Обратные связи - направление изменения факторного и результативного признаков не совпадает. По форме связи могут быть линейные и нелинейные. Пути возникновения корреляционной связи: 1. Причинная зависимость результативного признака от факторного признака. 2. Сопряженность, возникающая при наличии общей причины. 3. Взаимосвязь признаков, каждый из которых и причина, и следствие. Методы измерения связей количественных признаков: 1. Прямые (балансовый метод, индексный метод) – используется для измерения функциональных связей. Индексный метод – аналитические индексы. 2. Косвенные методы – основаны на соответствии вариации значения факторного и результативного признака. Это: а. Метод параллельных рядов, б. Метод аналитической группировки, в. Корреляционно-регрессионный анализ. 1  9. Аналитическая группировка как метод изучения связей, порядок ее проведения. Измерение силы и тесноты связи по аналитической группировке. Порядок проведения: 1. Единицы совокупности объединяются в группы по значению факторного признака. 2. По каждой выделенной группе рассчитываются средние значения результативного признака. 3. Через сопоставление изменения факторного и результативного признаков делается предположение о наличии или отсутствии связи между признаками. Метод аналитической группировки позволяет рассчитать показатели силы и тесноты связи. Показатели силы показывают, насколько меняется в среднем результативный признак при изменении факторного на 1 единицу. Показатели тесноты связи оценивают, какую роль играет анализируемый факторный признак в формировании результативного признака. Показатели тесноты связи: Коэффициент детерминации: Э  мпирическое корреляционное отношение: В  основе расчета лежит правило сложения дисперсий: 1  . Общая дисперсия, характеризует влияние всех факторов на результат, определяется на основе сгруппированных данных: 2  . Межгрупповая дисперсия, характеризует влияние данного фактора на результат, заложенного в основу группировки. Рассчитывается по сгруппированным данным: 3  . Средняя (остаточная) из внутригрупповых дисперсий характеризует влияние прочих неучтенных факторов:К  оэффициент детерминации характеризует долю факторной вариации в общей вариации результата: Эмпирическое корреляционное отношение: Если n=1, связь функциональная. Если до 0,3 – связь слабая. Если от 0,3 до 0,5 – умеренная. Если от 0,5 до 0,7 – заметная. Если от 0,7 до 0,9 – высокая. Если от 0,9 до 1 – весьма высокая. Близкая к функциональной. Недостатки аналитической группировки: 1.Предполагает только линейную зависимость между признаками. 2. На основе аналитической группировки невозможно прогнозировать явление. 20. Основы корреляционно-регрессионного анализа. Вычисление и интерпретация параметров парной линейной регрессии. Показатели корреляции. Регрессионный анализ заключается в определении аналитического выражения связи между явлениями, в котором изменение одной величины (зависимой) обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин. Условия применения: - Наличие данных по достаточно большой совокупности; -Однородность совокупности; -Необходимость подчинения распределения совокупности по факторному и результативному признакам нормальному закону распределения. Задачи: - Измерение параметров уравнения, выражающего связь между признаками. Эта задача решается оценкой параметров уравнения регрессии; - Измерение тесноты связи между признаками. Данная задача решается оценкой показателей корреляции. Парная корреляция – это изучение корреляционной связи между двумя переменными. Формулы расчета параметров уравнения параной регрессии:   а  - свободный член уравнения регрессии, b - коэффициент регрессии. На основе полученного уравнения можно рассчитать показатели тесноты связи и коэффициент детерминации:  Коэффициент детерминации показывает долю вариации (дисперсии) результативного признака, объясняемую регрессией в общей вариации результата. 2   1. Статистический анализ неколичественных переменных. В практических задачах все чаще требуется измерение связей неколичественных переменных, измеренных на номинальных и порядковых шкалах. Это вызвано повышением внимания к изучению социальных процессов, где велика доля нечисловой информации. Развитие конкурентных рынков способствовало разработке методик построения рейтингов фирм, банков, учебных заведений. Рейтинг – по сути порядковая переменная, и для изучения зависимости рейтинга от каких-либо характеристик должны использоваться меры связи, предназначенные для порядковых переменных. При этом единицам совокупности присваиваются ранги по разным признакам, т.е. порядковые номера единиц совокупности в ранжированном ряду. Связь между ними определяется коэффициентом корреляции рангов.Коэффициент корреляции рангов Спирмена:г   де и - ранги i -ой единицы совокупности по переменным x и y ; и - средние ранги по переменным x и y . П  утем преобразования приведенной формулы Спирмен получил выражение коэффициента ранговой корреляции:   - разность рангов по переменным xи yдля i-ой единицы совокупности. З  начимость коэффициента корреляции рангов можно проверить по t-критерию Стьюдента: П   о таблице распределения Стьюдента находится критическое значение t – критерия. Если , то значим. При определении  используется число степеней свободы:  . Уровень значимости а=1 – доверительная вероятность. Проверка значимости коэффициента корреляции рангов Спирмена: Значимость полученного показателя можно проверить по таблице предельных значений коэффициентов корреляции рангов Спирмена.Коэффициент корреляции рангов Кендэла дает более строгую оценку связей:S – фактическая сумма рангов,  - макс сумма рангов. S рассчитывается по рангам у. Для каждого ранга определяется число последующих рангов выше данного и вычитается число последующих рангов ниже данного. Измерение тесноты связи между номинальными переменными на основе таблиц сопряженности.Таблицы сопряженности - таблицы, в которых дается распределение по двум или более признакам. При анализе связи между дихотомическими переменными(то есть признаками, которые принимают два значения) используют таблицу сопряженности 2х2 (четырехпольная таблица). По таким таблицам рассчитавают: Коэффициент ассоциации:  ,  - число единиц, имеющих значения  и  ,  - число единиц, имеющих значения  и  ,  - число единиц, имеющих значения и ,  - число единиц, имеющих значения  и . Коэффициент ассоциации принимает значения в интервале от о до 1. 0 – отсутствие связи, 1- полная связь. Недостаток данного показателя -  становится равным единице. Если хотя бы одна из клеток равна нулю. Коэффициент контингенции:  Связь считается подтвержденной, если  или  . Коэффициент взаимной сопряженности Пирсона:  , где  , где I – номер категории по признаку х, i=1…m, j – номер категории по признаку у, j=1…p.  . Недостаток коэффициента Пирсона- он не достигает единицы при полной связи между признаками. Коэффициент взаимной сопряженности Чупрова:  , где m – число строк, а р – число столбцов.  . Квадрат коэффициента сопряженности Чупрова имеет смысл коэффициента детерминации. Коэффициент взаимной сопряженности Чупрова может достигать предельного значения, равного единице, только в случае квадратной таблицы  .Чем более несимметрична таблица, тем больше  отличается от единицы при полной связи признаков.Коэффициент Чупрова как правило более строго оценивает тесноту связи, чем коэффициент Пирсона.Коэффициент взаимной сопряженности Крамера:  .22. Выборочное наблюдение, его использование в практике статистики. Порядок проведения выборочного наблюдения. Выборочное наблюдение – это научно обоснованный способ несплошного наблюдения, при котором обследуется не вся совокупность, а лишь часть ее, отобранная по определенным правилам выборки и обеспечивающая получение данных, характеризующих всю совокупность в целом. Трактовка данных как выборочных является основой деления статистики на описательную (дескриптивную) и выводную (аналитическую). Описательная статистика является инструментом описания совокупности, по которой у исследователя полностью имеются исходные данные. Аналитическаястатистика– позволяет по данным выборки делать заключения о большей совокупности, по которой исследователь не имеет исчерпывающих наблюдений. Преимущества выборочного наблюдения: -Выигрыш во времени, -Снижаются затраты на сбор и обработку данных, -Снижается риск ошибки регистрации, -Выборочный метод – единственный метод при испытаниях, связанных с уничтожением продукции. Порядок проведения выборочного наблюдения: -Определение единицы наблюдения и границ генеральной совокупности, -Составление программы наблюдения и инструкций, -Определение основы для проведения выборки – списка единиц генеральной совокупности, сведений об их размещении и.т.д., -Установление допустимого размера погрешности и определения объема выборки, -Обоснование выбора метода и способа отбора единиц в выборку, -Установление сроков проведения наблюдения, -Определение потребности в кадрах, их подготовка, -Отбор единиц в выборку, -Сбор информации по единицам выборочной совокупности, проверка полноты охвата отобранных единиц, - Построение обобщающих показателей на основе выборки, - Расчет ошибки выборки, - Распространение результатов выборочного наблюдения на генеральную совокупность с определенной вероятностью. 23. Способы и методы отбора единиц в выборочную совокупность. Различают два способа отбора: повторный (схема «возвращенного шара»: после отбора какой-либо единицы она возвращается в генеральную совокупность и снова может быть отобранной) и бесповторный (отобранная единица не возвращается в генеральную совокупность, и тем самым вероятность попасть в выборку для оставшихся единиц увеличивается с каждым шагом отбора). Виды выборки: -Собственно-случайная выбора (в случайном порябке выбираются ед совокуп), -Механическая (периодическая) выборка (данные отбираются через определенный шаг отбора), - Районированная(типическая) выборка – самая точна, - Гнездовая(серийная) – используется группа единиц совокупности, попавшие в выборку серии обследуются полностью. Самая неточная, -Многоступенчатая – на каждом этапе используется своя единица отбора. Используется в бюджетных обследованиях и при изучении проблем занятости, -Многофазовая -единица отбора одна и та же, но меняется прогр бследования, - Квотная – нарушается принцип случайности. Используется в маркетинге.
В   ыборочное распределение средней величины является нормальным и приближается к нормальному по мере увеличения объема выборки. И можно утверждать, что отклонение выборочной средней от генеральной средней равно О   шибка конкретной выборки может принимать разные значения, но отношение ее к средней ошибке практически не превышает +3/-3, если величина n достаточно большая. Распределение t подчиняется закону нормального распределения:  Д  ля определения вероятности значений в интервале от следует найти отношение части площади кривой, заключенной между ординатами, соответствующими значениям ко всей площади кривой. Вся площадь принимается за единицу. Факторы, влияющие на размер случайной ошибки выборки: - Размер выборочной совокупности; -Доля выборочной совокупности в объеме генеральной совокупности, -Дисперсия генеральной совокупности. | |||||||||||
тносительной величины 