Учебники и учебные пособия. 1. Статистика: учебное пособие / под ред
1. Статистика: учебное пособие / под ред. В.Н.Салина, Е.П.Шпаковской.-
М.: КНОРУС, 2016.
2. Громыко Г.Л. Теория статистики: Практикум - М.: ИНФРА-М, 2013.
3. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики:
учебник - М.: ИНФРА-М, 2013.
4. Ефимова М.Р., Ганченко О. И., Петрова Е.В. Практикум по общей теории
статистики: Учебное пособие.- Москва: Финансы и статистика, 2007.
5. Долгова В.Н. , Медведева Т.Ю. Теория статистики: Учебник и практикум
для академического бакалавриата. - Л.: Юрайт, 2016.
6. Салин В.Н., Чурилова Э.Ю.Курс теории статистики: учебник. – М.:
Финансы и статистика, 2006.
7. Статистика: теория и практика в Excel: учебное пособие / В. С. Лялин,
И. Г. Зверева, Н. Г. Никифорова. – М.: ИНФРА-М, 2010.
Учебно - методические разработки кафедры статистики
1.Статистика. Методические рекомендации к выполнению статистических расчетов курсовых, контрольных и выпускных квалификационных работ. – URL: http://repository.vzfei.ru. Доступ по логину и паролю.
Часть I. Комплексное использование статистических методов при проведении статистического анализа данных. Для студентов всех специальностей (первое и второе высшее образование). – М.: ВЗФЭИ, 2007;
Часть II. Методы статистического анализа развития социально-экономических явлений. – М.: ВЗФЭИ, 2008;
Часть III. Индексный метод в анализе статистических данных. – М.: ВЗФЭИ, 2011.
Приложение
Образец оформления титульного листа курсовой работы
Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение
Высшего образования
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Департамент учета, анализа и аудита
Расчетно - аналитическая работа
по дисциплине «Статистика»
Исполнитель:_________________
Факультет____________________
Направление ________________
Группа_______________________
№ зачетной книжки____________
Руководитель_________________
Москва 2016
Содержание
стр.
1. Цель и этапы выполнения расчетно-аналитической работы....................3
2. Требования к оформлению расчетно-аналитической работы..................4
3. Структура расчетно-аналитической работы............................................... 5
4. Содержание заданий....................................................................................... 5
Литература................................................................................................. 52
Приложение.
Образец оформления титульного листа контрольной работы ...............53
[1] Корреляционная связь – важнейший частный случай стохастической связи, когда под воздействием вариации факторного признака Х закономерно изменяются от группы к группе средние групповые значения результативного признака Y(усредняются результативные значения, полученные под воздействием фактора ).
[2] Анализ адекватности регрессионной модели преследует цель оценить, насколько построенная
теоретическая модель взаимосвязи признаков отражает фактическую зависимость между этими
признаками, и тем самым оценить практическую пригодность синтезированной модели связи.
Анализ адекватности модели включает:
1) оценку коэффициента детерминации R2 ,
2) проверку значения R2на его неслучайность (что означает проверку неслучайности
построенной модели).
1) Если R2 >0,5 , то построенную модель считают пригодной для практического применения, т.к. в ней достигается высокая степень тесноты связи признаков X и Y, при которой более 50% вариации признака Y объясняется влиянием фактора Х. При этом, чем ближе R2 к 1, тем более точно модель отражает фактическую зависимость признаков.
2) Если величина R2признаётся неслучайной (т.е. статистической значимой), то построенное уравнение регрессии может быть использовано в качестве модели связи между Х и Y не только для исходных данных, но и для генеральной совокупностивсехпредприятий региона.
Для оценки неслучайности R2применяется F-критерий Р.Фишера FR. Значение FR рассчитывается по соответствующей формуле, и расчётная величина Fрасч сравнивается с критическим значением Fтабл, которое определяется по таблице F- распределения Фишера с учётом принятого уровня значимости (чаще всего принимают α=0,05, что соответствует уровню вероятности 0,95). Если Fрасч>Fтабл, то величина коэффициента детерминации R2.признается неслучайной и построенная регрессионная модель признается статистически значимой с вероятностью 0,95.
[3]При этом в ряду динамики с нечетным числом уровней порядковый номер уровня, находящегося в середине ряда, обозначают через нулевое значение и принимают его за условное начало отсчета времени с интервалом + 1 всех последующих уровней и - 1 всех предыдущих уровней. Например, при п = 5 обозначения времени будут: - 2, - 1,0, + 1, + 2. При четном числе уровней, например п = 6, порядковые номера верхней половины ряда (от середины) обозначаются нечетными числами: - 1, - 3, - 5, а нижней половины ряда обозначаются: + 1, + 3, + 5.
[4] Применение метода экстраполяции основано на инерционности развития социально-экономических явлений и заключается в предположении о том, что тенденция развития данного явления в будущем не будет претерпевать каких-либо существенных изменений. Прогноз, сделанный на период экстраполяции (период упреждения), больший 1/3 периода исследования, не может считаться научно обоснованным.
[5] Из формулы следует, что . Далее в числителе агрегатного индекса (5.4) заменяют q1 на выражение . Тогда формула индекса физического объема принимает вид (5.21).
[6] Для преобразования используют формулу индивидуального индекса цен , из которой следует, что . Далее в знаменателе агрегатного индекса цен (5.3) заменяют на выражение . Тогда формула индекса цен принимает вид (5.22).