Большая шпаргалка по статистике

1. Характеристика рядов распределения и задачи их статистического анализа.

3. Показатели вариации и их использования в статистическом анализе.

4. Правило сложения дисперсий и его применение в статистическом анализе.

6. Показатели центра распределения: сущность, порядок расчета и использование в стат. анализе.

7. Понятие о квантилях. Порядок расчета квартилей, децилей, сфера применения.

8. Показатели формы распределения: к-нт асимметрии и к-нт эксцесса.

9. Свойства кривой нормального распределения.

10. Сущность выборочного наблюдения, условия и сфера его применения.

11. Основные способы формирования выборочной совокупности.

12. Средние и предельные ошибки ВН. для средн. и для доли.

13. Определение необходимой численности выборки.

14. Понятие о малой выборке. Определение ошибки.

15. Методы распространения характеристик выборки на генеральную совокупность.

16. Понятие о корреляционной связи и ее характеристика.

17. Характеристика элементарных методов выявления кор. связи

18. Аналитические возможности, инф. обеспечение и этапы проведения КРА.

19. Измерение степени тесноты кор. связи между двумя признаками с пом. к-нта Фехнера и лин. к-нта корреляции.

20. Измерение степени тесноты коррел. связи м/ду 2 признаками с помощью корреляционного отношения.

21.Измерение степени тесноты коррел. связи м/ду 2 признаками с помощью коэф. коррел. рангов Спирмена.

22.Измерение степени тесноты коррел. связи м/ду 2 признаками с помощью коэф. ассоциации и коэф. контингенции.

23. Построение и анализ однофакторных регрессионных моделей.

24.Понятие о рядах динамики, их виды и правила построения. Условия сопоставимости уровней ряда динамики.

25. Показатели интенсивности изменения уровней ряда динамики. Цепная и базисная схема сопоставления.

26.Средние показатели ряда динамики.

27.Эмпирические методы выявления основной тенденции развития: метод укрупнения интервалов, метод скользящей средней.

28.Аналитическое выравнивание ряда динамики.

29.Понятие сезонной неравномерности и методы ее оценки.

30.Понятие об индексах и сфера их применения.

31.Понятие об индивидуальных и общих индексах.

32.Агрегатные индексы как основная форма индексов. Средние индексы из индивидуальных.

33.Построение индексов количественных показателей.

34.Построение индивидуальных и общих индексов себестоимости продукции.

35.Построение индивидуальных и общих индексов цен.

1. Характеристика рядов распределения и задачи их статистического анализа.

РР – это группировка, в которой известна численность единиц каждой группы или удельный вес каждой группы в общей численности совокупности. По форме РР представляет собой структурную группировку. Однако его отличие проявляется в целях анализа распределения.

Цель анализа распределения — это изучение характера и степени вариации значений признака у единиц совокупности, для выявления основных свойств и закономерностей.

При анализе распределения используют 3 основные группы показателей:

1. показатели центра распределения (Х, Ме, Мо)

2. показатели вариаций

3. пок-ли формы распределения

В зависимости от признака положенного в основу образования РР выделяют: атрибутивные и вариационные РР.

Атрибутивные – это ряды, построенные по качественным признакам (распределение населения по полу).

Вариационные – это ряды, построенные по количественному признаку.

В зависимости от характера вариации количественного признака, вариационный ряд может быть дискретным и интервальным.

Дискретные ряды строят при дискретной вариации признака, если она осуществляется в относительно не широких пределах.

Интервальные ряды строят при непрерывной вариации признака.

Основные хар-ки РР: значение признака хi, частота fi, частость wi,накопл. частота(частость)

Она показывает сколько ед. совокупности имеют значения признака не больше интересующей нас величины. В анализе РР с неравными интервалами нельзя производить сравнения частот и делать выводы о степени заполненности разных интервалов. Чтобы такое сравнение стало возможным, рассчитывают плотность распределения. Эти показатели могут быть абсолютными и относительными.

Абсолютная плотность распределения:

Относительная:

Плотность распределения показывает, сколько единиц совокупности приходится на единицу ширины интервала.

3. Показатели вариации и их использования в статистическом анализе.

Вар-ция хар-ется различием значений признака у разн. единиц сов-сти в один и тот же период. П-ли вар-ции исп-ют для оценки меры вар-ции значений признака.

Показатели вариации могут быть абсолютными и относительными. Рассмотрим абсолютные показатели вариации:

1) размах вариации сохраняют единицу измерения анализируемого признака. Этот показатель прост, но он не улавливает величину отклонения индивидуальных значений признаков от его средней величины.

2) среднее линейное отклонение

2.1) для несгрупированных данных

2.2) для сгрупированных данных

3) дисперсия

3.1) для несгрупированных данных

3.2) для сгрупированных данных

Свойства дисперсии:

если каждое индивидуальное значение признака увеличить или уменьшить на одно и то же число, то величина дисперсии не измениться.

если каждое значение признака уменьшить в одно и то же число раз (например К), то значение дисперсии уменьшиться в К квадрате раз.

дисперсия постоян. величины = 0.

Также дисперсию можно определить по следующей формуле:

4) СКО

4.1) для несгрупированных данных

4.2) для сгрупированных данных

5) среднее квартильное отклонение

Выделят следующие видыотносит. пок-лей:

— коэффициент осцилляции

— относительное линейное отклонение

— коэффициент вариации

— относит. квартильн. отклонение КQ=Q/Me*100

4. Правило сложения дисперсий и его применение в статистическом анализе.

Порядок расчета…

В статистике широко применяют дисперсию.

Дисперсия измеряет вариацию изучаемого признака под влиянием всех факторных признаков. Правило сложения дисперсий позволяет выявить какая часть общей вариации результативного признака объясняется влиянием факторного признака.

Для решения этой задачи предварительно проводят группировку статистической совокупности по факторному признаку. По кажд. из групп и сов-сти в целом рассчит-тся средн. величина и дисперсия результ. признака.

Таким образом, общая дисперсия результативного признака раскладываются на 2 составляющие:

1) Межгрупповая дисперсия. Она измеряет вариацию результативного признака, обусловленную влиянием факторного признака, иначе такую дисперсию называют факторной.