Роль и знаение ст-ки в общ-ве. Связь с другими науками.
Роль и знаение ст-ки в общ-ве. Связь с другими науками.
Начало ст-ки как науки относят ко 2 половине 17 в. Это явл-е связывают со школой политич. арифметиков (У.Петти). Статистика как наука применялась для выявления закономерностей развития общества путем обр-ки масс.данных, характеризующих процессы общ-ва. След. этап развития ст-ки относ. к 18 в. Центр ст-ки перемещ. в Германию, впервые термин «ст-ка» употреблен в 1949г.(Ахенвальд). В это время ст-ка изучала данные об отдельн. гос-вах(status—лат. —гов-во).Ст-ка–страноведение. В полном понимании ст-кая наука формир. в 19в. (выдвинуто и обосновано понятие «ст-кой закономерности»), сформировались методы и понятия. 20в.–этап разработки и широк. применения мат. методов в ст-ке, математизация ст-ки.
В наст.вр. термин «ст-ка» примен-ся в 4-ех толкованиях:
-ст-кой наз. совок-ть фактов о той или иной стране; инф-ция о разл. гос-вах, то есть страноведческая дисциплина;
-ст-ка в широком смысле слова-наука,к-рая изучает массовые явл-я любой природы, области;
-ст-кой наз. процесс учета, сбора масс.разнообразных данных, их обработку, анализ и обобщение;
-ст-ка в узк. смысле слова—некоторая хар-ка,получаемая при изучении того или иного объекта, процесса, явл-ния.
В СССР с 1954г. ст-ка названа общественной наукой, хотя она изучает мас. явл-я " природы.
Взаимосвязь с др. дисциплинами: -ст-ка произ-ва; -ТвиМС;
-эк-кий анализ, планирование и прогнозирование в эк-ке.
Ст-кая наука находится в непрерывном развитии. В кажд. стране рассматр. отдельн. ответвления ст-кой науки.
Предмет статистической науки.
Предмет ст-ки как науки–кол-ные стороны масс.явл-й " области в непрерывн. связи с их кач-ной стороной. При этом кол-ное выраж-е закономерностей развития этих масс.явл-й осущ. с учетом конретн. условий места и времени. Т.о., предмет ст-ки отличается тремя основными чертами:
-имеет мас. хар-р проявления изучаемых явл-й (напр, масс. производство);
-кол-ное выражение изучаемых признаков этих масс. явл-ний (разряды рабочих,квалификация, от 1 до 8(лучший));
-проявление общей закономерности в развитии массового изуч. явл-ния в целом,наличие случайностей в развитии элементарных составных частей этого явления.
1)" мас. явл-я сост. из мн-ва наборов кач-но однородных индивид. эл-тов,к-рые имеют однородность по основному кач-ному признаку и различ-ся по др. хар-кам. До 19 в. с-ка носила описат. хар-р. Изучая элементы масс.явл-ния, взаимопогашая случ-сти в их развитии, выявл-ся общие закономерности в разв. явл-ния в целом. След-но, необх. рассм. большой объем первичных данных. 2) Вторая особенность ст-ки указ.на то, что предмет ст-ки хар-ся свойственными ему кол-ми выр-ми своих признаков, объемами, ур-ми, соотношениями м/д собой. Различаются они по месту и времени. 3) Третья черта ст-ки указ.на то, что изучаемые масс. явл-я, независимо от их разнообраз. конкретн. форм и проявлений, подчин-ся общим закономерностям их развития. Эти закон-ти выявл-ся путем взаимного погашения случайностей, свойственных отдельн. эл-там этих явл-й.
В завис-ти от целей ст-кого исслед-я задачами ст-ки м.б. подтверждение и уточнение закон-тей, являющихся результатом развития др. наук, или выявл-е нов. закон-тей,еще не обоснованных др. науками.
Виды ст-кого наблюдения.
Многочисленные СН, проводимые в " гос-ве, вызываемые многообразием изуч-х явл-й, целями и задачами " ст-го иссл-я, класс-ся по различным признакам: охват ед-ц сов-сти, учет фактов во времени.
По полноте охвата единиц изуч.совок-ти СН м.б. сплошным и несплошным. Сплошное н-е предусматр.охват всех известных единиц изуч.совок-ти с учетом ее кач-ного содержания. Несплошное н-е организ-ся как учет только части единиц изуч. совок-ти, но достаточно большого их числа, чтобы по полученным данным можно было дать описание всей совок-ти. Обследуемая часть ед-ц сов-сти д.б. представительной, реперзентабельной, т.е. массовой. Иногда несплошное СН явл-ся единственно возможной формой (контроль кач-ва продукции). Несплошн. СН организ-ся в завис-ти от хар-ра совок-ти,целей и задач по-разному. Наиболее широко примен-ся 4 его разновидности: выборочное н-е, способ основного массива, анкетирование, метод монографич. описания. Выборочное СН–при к-ром обобщающие хар-ки описаний всей совок-ти опред-ся по н-рой части единиц этой совок-ти, отобранных д/н-я случайн.образом, т.е. каждой ед-це предост-ся равная вер-сть попадания в число отобранных. Тем самым обеспеч-ся гарантия независ-ти включения в н-е еди-ниц изуч.совок-ти и исключение тенденциозности ошибки н-я. Разработанные м-ды мат.с-ки обеспеч.оценку величины случайной ошибки такого несплошн.н-я. М-д основного мас-сива—в н-е включ-ся те единицы изуч.совок-ти (конкретные, а не случайные) ,к-рые содержат осн.часть инф-ции о изуч. признаках (изучение влияния рынков на удовл-е потребностей населения). Анкетирование—тем лицам,от к-рых надо получить инф-цию,высыл-ся анкеты. Возвращаются не все анкеты, поэтому н-е несплошное. Качество ответов зависит от заполнителей; заведомая возм-сть тенденциозности ответов.
М-д монографич. описаний—подробно изуч-ся только отдельн.наиболее типичные единицы совок-ти. Такие ст-кие сведения явл-ся полезными, когда при развитии данного масс.явл-я в разряд таких ед-ц переходят другие.
Учет фактов во времени:текущие (постоянные), периодические, единовременные. При текущем СН регистр-ся постоянно возникающие факты в момент их свершения. Тем самым обеспеч-ся полный учет развития изуч. мас. явл-я. Обобщение данных может осущ-ся по более крупным периодам. Периодические н-я провод-ся ч.опред. периоды вр. Такие н-я примен-ся д/хар-ки состояния и структуры явл-я. Единовременные н-я провод-ся в порядке разовых н-й, поэтому при их проведении существенным явл-ся обоснование наиболее целесообразного (критического)момента времени.
Понятие, виды и принципы выбора группировачных признаков. Образование групп и определение интервалов груп-ки.
Признаки единиц совок-ти, по ложенные в основание груп-ки с-кого материала,наз. группировочными признаками. Выбор группировочн.признаков должен опираться на теорию изуч. мас. явл-й.Признаки м.б.: количественные;аттрибутивные(различия опис-ся словами); альтернативные(отдельн.единицы совок-ти могут иметь или не имель рассматрив.признак).
Правила выбора группиров. признаков:1.Исходя из теории сущности изуч.с-кой совок-ти в основу груп-ки надо выбирать только существенные, изменяющиеся во вр.признаки. 2.На-до учитывать территориальн.и историч.условия,в к-рых происходит развитие изуч.совок-ти, т.к. с изменением конкретн. условий могут измен-ся конкретн.признаки.3.При изучении совок-ти,развитие к-рой происходит под влиянием неск-ких существ.признаков,в основание груп-ки надо принять не один,а более признаков.В этом случае нужно учитывать требования з-на больших чисел,т.е.кажд. группа должна содержать достаточное кол-во единиц д/объек-тивной их хар-ки.
Образование групп и определение интервалов груп-ки.
При определении и обосновании кол-ва групп учит-ся хар-р группировоч.признака. Д/аттри-бутивн.признаков кол-во групп определ-ся естественным образом(напр.,пол—муж.,жен.).Если группа имеет кол-ный признак, измен-ся в широком диапазоне, рекоменд-ся выделять сначала крупные группы,затем их детализировать. При обосновании кол-ва групп,кроме сущности группировоч.признака надо учитывать цели и задачи конкретн.с-кой работы,а также дополнит.требования.Если кол-ный признак измен-ся в небольшом диапазоне,то надо выделять небольшое кол-во групп.Доп. требование:необходимость присутствия в кажд.группе достаточно большого кол-ва единиц изуч.совок-ти.
Интервал—величина разницы м.max и min знач-ями признака по кажд.группе.Различают груп-ки с равными и неравн. интервалами.Если группировочн. признак измен-ся по единицам совок-ти равномерно,то использ-ся равные интервалы.Величина интервала в этом случае опред-ся по формуле
![]() |
i=xmax-xmin
n
Д/группировоч.признаков,к-рые измен-ся в широком диапазоне и неравномерно,использ-ся нераные интервалы,как правило, прогрессивно возрастающие или прогрессивно убывающие.
Интервал обознач-ся «от… до…». Граничные знач-я м.б. указаны одинаково.Если в последней группе интервал указан как «свыше…», то граничные знач-я относят к предыдущей группе.Если «…и выше»—к последующей группе. При определении граничных знач-й и величины интервала рекоменд-ся использовать круглые числа.В м-де груп-к существенным явл-ся обоснование набора с-ких показателей,к-рые будут примен-ся д/хар-ки соответств. групп.Эти с-кие показатели опи-сывают только часть св-в этих групп и всей совок-ти. Д/по-лучения целостной картины о всей совок-ти надо использовать ряд взаимосвяз. таких показателей,т.е. обосновать систему с-ких показателей. Система с-ких показателей—комплекс взаимосвяз. показателей,позволяющих описать с достоверностью изуч. совок-ти и их группы.С-кие показатели имеют различн. познавательные св-ва.Группы с-ких показателей: хар-щие объем совок-ти и групп (абсолютн. величины,средние ве-личины и т.д.);хар-щие динамику и закономерности развития.Т.о.,в м-де груп-к предусматр-ся:выявление и обоснование группировоч. признаков; определение кол-ва групп; установление по кажд. признаку интервалов групп; определение группировоч. признаков,к-рые должны комбинир-ся друг с другом; определение системы с-ких показателей, обе-спечивающих целостное воспри-ятие исовок-ти,и отдельн. групп.
Т.о.,м-д груп-ки обеспеч. переход от единичных данных к сгруппированным данным, позволяющих хар-ть и отдельн. группы,и совок-ть в целом.
17.
В приложениях статистики чаще всего используется нормальное (гауссовское) распределение. Непрерывная случайная величина Х называется распределенной по нормальному закону с параметрами ______, если ее плотность распределения есть
Ошибка выборки.
Ошибка выборки—расхождение м.хар-ми выборочной и ге-неральн.совок-ти. ______
m=√dо2/n
m--ошибка выборки,dо2—дисперсия генеральн.совок-ти, n—объем выборки.
Не всегда возможно получить сведения о величине dо2 по изуч. явл-ю из предыдущ.с-ких исслед-й.Поэтому используют знач-е дисперсии выборки,к-рое меньше dо2.Д/этого использ-ся поправочный коэф-т к дисперсии выборки dо2»dо*(n/(n-1)).
Тогда: _____________
m=√(dо2 / n)( n / (n-1))
Коэф-т (n/(n-1)) часто опускается, т.к. при он при увеличении n быстро ®к единице.
Д/кол-го признака:
Д/кач-ного признака:
При бесповторной схеме отбора использ-ся поправочн.коэ-т (1-n/N).Тогда:
Ошибка выборки использ-ся д/ определения возможной величины данной хар-ки во всей совок-ти (z-m<ž<z+m).Рассматриваемая с-кая хар-ка имеет вероятностный хар-р.Указанным св-вом обеспеч-ся уровень вероят-ти p= 0,683.Д/повышения уровня надежности(доверия)надо увеличить пределы,в границах к-рых могут измен-ся знач-я изуч.хар-к.Ошибку выборки увеличивают в t раз.Предельная ошибка выборки:D=t´m(t—коэф-т доверия). Знач-е t д/соответ.уровня вероятности опред-ся по спец. таблицам.
ž®z±t´m
Д/получения хар-ки изуч. совок-ти надо:1.Получить знач-е этой хар-ки по данным выбо-рочн.набл-я.2.Оценить среднюю ошибку выборки,т.е. возмож-ность отклонений этой величи-ны по всей совок-ти.3.Исходя из целей с-кого исслед-я обосно-вать необходимый уровень веро-ятности.4.Определить с учетом t предельную ошибку.5.Исчис-лить изуч.хар-ку д/генеральн. совок-ти.
По своей сущности ст хар-ки имеют:
1.случайный характер.
2. м. Принимать разл. еначения в зав-сти от конкр. ед. генер. еовокуп., включеных в выборку
3. каждому из этих знач. соот-ний опред. вер-сть и определ. Ошибки выборки
4. ср. ошибка выборки явл-ся ср. квадрат.величины из отд. ошибок выборки взвешанных по вер-ям возникновения.
Малая выборка.
Несплошн.набл-я по кол-ву обследуемых единиц различают на сравнит-но большие и сравнит-но малые(n≥100—сравнит-но большое выборочн.набл-е, n<100—малая выборка).
Малая выборка—несплошн. набл-е,при к-ром выборочн. совок-ть образ-ся из небольшого числа единиц генеральн.совок-ти.На практике объем мал.вы-борки не превышает 30 единиц, часто может огранич-ся 10 (но больше 4).К мал.выборке прибегают при экспресс-анализах или если обследование связано с уничтожением обследуемых единиц.Из-за небольшого объема выборки величина ошибки должна опред-ся с учетом поправочного коэф-та, применяемого к выборочной дисперсии д/обеспечения ее соответствия дисперсии генеральн.совок-ти: dо2»dо*(n/(n-1)).
Средняя ошибка мал.выборки:
__________
С учетом небольшого числа обследуемых единиц в мал.выборке дисперсия опред-ся:
(n-1)—хар-ет степень свободы
Коэф-т кратности t также опред-ся с учетом необходимого уровня вероятности p и степени свободы (n-1) по спец. таблицам. Уже при n=20 распеределение коэф-та кртности t в завис-ти от уровня вероятности близко к нормальному.
Корреляция рангов.
r и h базируются на предположении о нормальности или близком к норм. з. распределению рассмотренных признаков.Кроме этого значения этих признаков должно иметь колич выражение. Для оценки степени тесноты связи таких признаков, процессов, явлений прибегают к использованию непараметрических методов оценки. В них соотношения между проявлениями признака по отд ед сов-ти выражается рангами или их порядковым номером. Единица, имеющая самое слабое проявление данного признака (самое сильное) получает ранг 1. Единица, имеющая следующий уровень проявления данного признака –2 и тд.По факторному признаку порядковые номера располагаются упорядоченно. Приводятся соотв. порядковые номера(ранги) индивидуальных значений результативного признака.Паралл ряды рангов факт-их и резул-ых признаков анализ-ся на их согласованность.Если с увеличением рангов факторных признаков увеличиваются ранги результ. признака, то Þ наличие между ними прямой положит связи.иначе-обратная отриц связь..
Статистическая наука располагает большим числом непараметрических методов оценки степени тесноты корреляционной связи. В стат исследо-ях наиболее часто применяют коэффиц паралл рангов, разработанные Спирменом и Кендером.
r=1-6d2/n(n2-1) d2=å(Rx-Ry)2 по Спирмену
-1£r³1
t=2S/n(n-1) S=Q+P
Q- согласованность в изменении рангов рез.пр. по сравнc ранг факт признака. P-несоглас рангов результат.-//- Q опред. По каждому рангу результ. признака путем подсчета количества рангов, которые больше рассмотренного ранга.Для практического применения более обоснованным яв-ся коэф-т t, так как составл спец таблицы для проверки степени надежности полученных коэф-ов корреляции рангов.
Показатели износа ОФ.
Различают физический и моральный износ объекта основных производственных фондов (ОПФ). Под физическим износом понимается потеря объектом ОПФ своей потребительной стоимости, а под моральным износом – потерю своей стоимости (устаревание).
Простой формулой расчета величины физического износа (Иф) объекта основных фондов является:
Иф = (Тф ∙100) : Тн,
где Тф, Тн – соответственно фактический и нормативный срок службы объекта ОПФ.
Величина морального износа (Им) может определяться по формуле:
Им = (Пн – Пс) ∙100 : Пн,
где Пс, Пн – соответственно производительность старого и нового аналогичного назначения объекта.
Годовая сумма амортизации отражает величину износа объекта, т.е. ту часть балансовой стоимости объекта, которая включается в стоимость вновь созданной продукции. Она определяется по нормам амортизации. Норма амортизации обратно пропорциональна предполагаемому сроку службы объекта. Это – линейный способ начисления амортизации. Применяются и другие методы и способы.
К показателям, характеризующим состояние основных фондов, относятся:
1) коэффициент износа – определяется отношением суммы износа к полной восстановительной стоимости ОФ;
2) коэффициент годности – это отношение остаточной восстановительной стоимости к полной восстановительной стоимости ОФ. Также может быть определен как разность между единицей и коэффициентом износа.
Динамика удельных расходов
Подсчет динамики удельной материалоемкости происходит по-разному в зависимости от количества используемых материалов и видов изделий. Здесь
возможны следующие варианты.
Определение абсолютной экономии (перерасхода) материалов (для приведенных 4 случаев):
Анализ динамики прибыли
Статистическое изучение прибыли предполагает анализ структуры, динамики и выполнения плана по прибыли.
Изменение общей прибыли (∆П) по ее составляющим определяется по формуле:
∆П = ∆ПРП + ∆СОД + ∆СВРД,
∆ПРП –изменение прибыли от реализации продукции; ∆СОД – изменение сальдо операционных доходов и расходов, ∆СВРД – изменение сальдо внереализационных доходов и расходов.
Прибыль от реализации продукции рассчитывается по формуле:
ПРП = ∑pq - ∑zq
где ∑pq – выручка от реализации продукции (работ, услуг) за минусом НДС и акцизов; ∑zq – затраты на производство и реализацию продукции (работ, услуг).
Из этой формулы видно, что уровень и динамика прибыли от реализации зависят от трех факторов: от цены реализации (∆ПРП(р)), себестоимости единицы продукции (∆ПРП(z)) количества реализованной продукции (∆ПРП(q))
∆ПРП(р) = ∑q1p1 - ∑q1p0;
∆ПРП(z) = ∑z1q1 - ∑z0q1;
∆ПРП(q) = ∑q1p0 - ∑q0p0;
Если прибыль характеризует экономический эффект деятельности предприятия, то рентабельность – эффективность затраченных ресурсов. Показатели рентабельности позволяют оценить, какую прибыль имеет предприятие с каждого рубля средств, вложенных в активы.
Роль и знаение ст-ки в общ-ве. Связь с другими науками.
Начало ст-ки как науки относят ко 2 половине 17 в. Это явл-е связывают со школой политич. арифметиков (У.Петти). Статистика как наука применялась для выявления закономерностей развития общества путем обр-ки масс.данных, характеризующих процессы общ-ва. След. этап развития ст-ки относ. к 18 в. Центр ст-ки перемещ. в Германию, впервые термин «ст-ка» употреблен в 1949г.(Ахенвальд). В это время ст-ка изучала данные об отдельн. гос-вах(status—лат. —гов-во).Ст-ка–страноведение. В полном понимании ст-кая наука формир. в 19в. (выдвинуто и обосновано понятие «ст-кой закономерности»), сформировались методы и понятия. 20в.–этап разработки и широк. применения мат. методов в ст-ке, математизация ст-ки.
В наст.вр. термин «ст-ка» примен-ся в 4-ех толкованиях:
-ст-кой наз. совок-ть фактов о той или иной стране; инф-ция о разл. гос-вах, то есть страноведческая дисциплина;
-ст-ка в широком смысле слова-наука,к-рая изучает массовые явл-я любой природы, области;
-ст-кой наз. процесс учета, сбора масс.разнообразных данных, их обработку, анализ и обобщение;
-ст-ка в узк. смысле слова—некоторая хар-ка,получаемая при изучении того или иного объекта, процесса, явл-ния.
В СССР с 1954г. ст-ка названа общественной наукой, хотя она изучает мас. явл-я " природы.
Взаимосвязь с др. дисциплинами: -ст-ка произ-ва; -ТвиМС;
-эк-кий анализ, планирование и прогнозирование в эк-ке.
Ст-кая наука находится в непрерывном развитии. В кажд. стране рассматр. отдельн. ответвления ст-кой науки.