Презентация на тему Статистика

характеристика социально-экономических явлений и процессов в условиях качественной определённости.
Система

статистических показателей – совокупность статистических показателей, всесторонне характеризующих социально-экономическое явление или процесс.

первичных данных. Они характеризуют численность совокупности и объем (размер)

изучаемого явления (признака) в конкретных границах времени и места.
Абсолютные показатели всегда являются именованными числами, то есть имеют какую-либо единицу измерения.

одного абсолютного показателя на другой и выражает соотношение между

количественными характеристиками явлений и процессов.
Абсолютный показатель в числителе называется текущим или сравниваемым. Абсолютный показатель в знаменателе называется основанием или базой сравнения.

явления в более позднее время (текущий период) к уровню

того же явления в более ранний (базисный) период.
Такие показатели называют коэффициентами роста. Коэффициент роста выражается в коэффициентах. Если этот показатель выразить в процентах, то получим темп роста.
Коэффициент роста показывает, во сколько раз текущий уровень превышает базисный.
Темп роста характеризует сколько процентов составляет текущий (отчетный) уровень по отношению к базисному показателю.

относительный показатель динамики;
у1 , y2 , y3 , y4

, yп , yп+1 – значения уровня изучаемого явления, соответственно, в 1, 2, 3, 4, п-ом и (п+1) периодах.

постоянная база сравнения.

(удельный вес) части в целом. Например, отношение численности городского

населения к общей численности населения региона, страны.
Относительные показатели структуры выражаются, как правило, в процентах или промилле.

(или объем признака) по группе.

в 2013 году

характеризуют отношения фактически наблюдаемых величин признака к его нормативным,

плановым, оптимальным или максимально возможным величинам.
Наиболее известной разновидностью таких показателей являются показатели выполнения плана, рассчитываемые как отношение фактических показателей изучаемого периода к плановым показателям этого же периода.

характеристика признака в статистической совокупности.
Она выражает характерную, типичную величину

признака у единиц совокупности, образующуюся в конкретных условиях места и времени под влиянием всех факторов.
В средней величине признака взаимопогашаются индивидуальные различия признака, обусловленные действием случайных факторов.

xi – значения осредняемых признаков (

);
fi – вес i-го варианта.

двух случаях: 1) когда данные статистического наблюдения не сгруппированы;

2) когда каждое значение признака встречается одинаковое количество раз.
Т.е. среднюю арифметическую простую можно использовать только тогда, когда точно установлено отсутствие весов или их равенство.

случае, когда статистические данные сгруппированы, и каждое значение признака

встречается неодинаковое количество раз.
При расчете средней арифметической для интервального ряда распределения в качестве значений признака xi используют серединные значения интервалов, которые рассчитываются как среднеарифметическая его границ. Если интервал имеет открытую границу (это может быть верхний или нижний интервал), то серединное значение определяется исходя из предположения о равенстве интервала соседнему. Весами являются показатели численности каждой из групп.

непосредственные данные о весах отсутствуют, а известны варианты осредняемого

признака x и произведения значений вариантов на количество единиц, имеющих данное его значение w (w=xf). В качестве весов в этом случае применяется не количество единиц совокупности с данным значением признака, а произведение этого количества на значения признака (w)

на среднее их значение необходимо сохранить неизменным произведение индивидуальных

значений, то используется средняя геометрическая.
Средняя геометрическая чаще всего используется при определении средних темпов роста.

с наибольшей частотой.
В интервальном ряду для определения моды

сначала выявляется модальный интервал – интервал с наибольшей частотой. Внутри этого интервала находят точечную моду – условное значение признака, вблизи которого плотность распределения достигает максимума. Для расчета точечной моды используется формула:



где х0 – нижняя граница модального интервала;
i – величина модального интервала;
fM0 – частота модального интервала;
fM0-1 – частота интервала, предшествующего модальному;
fM0+1 – частота интервала, следующего за модальным.

единиц совокупности медианой является значение признака в центре ряда.

Если ранжированный ряд включает четное число единиц, то медиана определяется как средняя из двух центральных значений.
В интервальном вариационном ряду основой для расчета точечного значения медианы служит медианный интервал. Медианный интервал определяется как первый интервал, накопленная частота (то есть сумма частот всех предыдущих интервалов и данного интервала) которого превышает половину общей суммы частот. Для нахождения медианы применяется формула:



где х0 – нижняя граница медианного интервала;
i – величина медианного интервала;
SMe – накопленная частота интервала, предшествующего медианному интервалу;
fMe – частота медианного интервала.

статистике называется вариацией.
Вариационный ряд – групповая таблица, построенная

по количественному признаку, в сказуемом которой показывается число единиц в каждой группе.

данных:


для сгруппированных данных:

и дисперсия ( ):
для несгруппированных данных


для сгруппированных данных


Преобразованная

формула дисперсии

вариации

дисперсий – правило сложения дисперсий

две взаимоисключающие разновидности.
Он имеет только два значения:
1 – наличие

признака;
0 – отсутствие признака
Среднее значение альтернативного признака:
Дисперсия альтернативного признака:
где p – доли единиц, обладающих признаком
q – доли единиц, не обладающих признаком

в вариационных рядах.
Кривая распределения – графическое изображение в виде

непрерывной линии изменения частот в вариационном ряду, функционально связанного с изменением вариант.

ошибка):




Показатель ассиметрии по Линдбергу:

по Линдбергу:

– определяется по таблице значений функции