Презентация на тему Знакомство со статистическими показателями

размеры изучаемых статистикой процессов и явлений в конкретных условиях

места и времени.
В статистике различают два вида абсолютных величин:
Индивидуальные абсолютные величины характеризуют размеры признака у отдельных единиц совокупности, которые получают непосредственно в процессе статистического наблюдения, например, размер заработной платы отдельного работника и т.д.
Суммарные абсолютные величины характеризуют итоговую величину признака по определенной совокупности объектов, например, численность студентов г. Москвы.
Абсолютные статистические показатели всегда являются именованными числами и выражаются в натуральных единицах измерения.

простые метры, мили, километры, галлоны, литры, миллилитры, декалитры (1дкл

= 10л), гектолитры (1гкл = 100л), штуки, караты и т.д.)

измерения (например, показатели грузооборота и пассажирооборота оцениваются соответственно в

тонно-километрах и пассажиро-километрах, производственная мощность оборудования в станко-часах, производительность труда в человеко-часах и человеко-днях, производство электроэнергии измеряется в киловатт-часах и т.д.).

несколько разновидностей и общий объем можно определить только исходя

из общего для всех потребительского свойства.

Например, мыло разных сортов переводят в условное мыло с 40%-м содержанием жирных кислот.
В консервной промышленности продукцию переводят в условные консервные банки массой 400 г, при этом 1000 усл. банок = 1 туб, 1 000 000 усл. банок = 1 муб.

Для измерения алкогольной продукции используют дал а/а – декалитры абсолютного алкоголя, т.е. спирта, практически не содержащего воды.

(QУСЛ. НАТ.) следует объем продукции в натуральных единицах измерения

(Qнат) умножить на коэффициент пересчета (Кпересч):

QУСЛ. НАТ. = QНАТ * КПЕРЕСЧ,

где коэффициент пересчета определяется отношением

представляет собой результат деления одного абсолютного показателя на другой

и выражает соотношение между количественными характеристиками социально-экономических процессов и явлений:

текущий/ сравниваемый показатель

основание / базисный /база сравнения

Относительные показатели могут выражаться в коэффициентах, процентах, промилле(0/00) , продецимилле (0/000) или быть именованными числами.
Если база сравнения принимается за 1, то относительный показатель выражается в коэффициентах, если база принимается за 100, 1000 или 10 000, то относительный показатель соответственно выражается в процентах, промилле и продецимилле.

плана
рассчитывается как отношение уровня, запланированного на будущий период (yпл),

к уровню, фактически сложившемуся в прошлом (y0):

определяется как отношение фактически достигнутого уровня в текущем периоде (y1) к запланированному на этот же период (yпл):

исследуемого явления (y1) к уровню этого же явления в

прошлом (y0):



Между относительными показателями планового задания, реализации плана и динамики существует следующая взаимосвязь:
ОППЗ  ОПРП = ОПД

или удельный вес части совокупности в общем ее объеме:

отражает

соотношение отдельных частей целого между собой:

именованной величиной и характеризует степень распространения изучаемого процесса или

явления в присущей ему среде:

представляет собой соотношение одноименных абсолютных показателей, характеризующих разные объекты, но относящиеся к одному и тому же моменту времени:

уровень варьирующего признака в расчете на единицу однородной совокупности

в конкретных условиях места и времени.







Средняя величина является как бы абстрактной в том смысле, что среди индивидуальных значений признака может не встретится ни одного значения, равного по величине его среднему.

Средние величины

единицу измерения, что и признак у отдельных единиц совокупности.

распределения исследуемых данных или центральной тенденции данных при нормальной

форме распределения. Формулы расчета степенных средних имеют общий показатель степени m. В зависимости от того, какое значение принимает показатель степени в формулах расчета, различают несколько видов степенных средних.

средняя вычисляется по сгруппированным данным.

Правило мажорантности средних:
Если рассчитать

все виды средних для одних и тех же исходных данных, то их значения окажутся неодинаковыми, т. к. чем больше показатель степени m, тем больше средняя величина:

одного рабочего за смену в бригаде из 15 человек,

если известно, сколько деталей изготовил каждый из них.
Выработка рабочих за смену в бригаде




Так как данные не сгруппированы, то рассчитаем среднюю выработку по формуле средней арифметической простой:



Теперь сгруппируем данные и рассчитаем среднюю выработку рабочего за смену по формуле средней арифметической взвешенной:

в тех случаях, когда требуется исчислить среднюю из величин,

обратно пропорциональных изучаемому явлению, т.е. из относительных величин.
Пример. Изготовлено три детали. На изготовление первой детали рабочий тратит 2,3 чел.-часа, второй - 2,5 чел.-часа, третьей - 3,1 чел.-часа. Определить, каковы средние затраты времени на одну деталь (трудоемкость):



Средняя гармоническая взвешенная применяется в тех случаях, когда известны варианты (х) и объемы признаков (w=xf), а частоты (f) не известны. Например, для определения средней заработной платы работников достаточно знать фонд заработной платы (w) и зарплату сотрудников разных категорий (x).

коэффициентов роста
Например, в результате инфляции за первый год цена

товара возросла в 2 раза к предыдущему году, а за второй год еще в 3 раза к уровню предыдущего года. Арифметическая средняя здесь непригодна, ибо если за год цены возросли бы в (2+3)/2 = 2,5 раза, то за два года цена возросла бы в 2,5*2,5 = 6,25 раза. Геометрическая средняя дает правильный ответ:

и структуры рядов распределения значений признака. Они являются дополнительными

характеристиками к степенным средним.
Наиболее распространенными среди них являются мода и медиана.




Мо = 25

Мо1 = 47, Мо2 = 52

Мода в данном ряду отсутствует.

определяется по формуле:




где xMo  начальное значение модального интервала;
i

– величина модального интервала;
fMo  частота модального интервала;
fMo-1  частота интервала, предшествующего модальному;
fMo+1  частота интервала, следующего за модальным.

его значений на две равные по численности части.
Иначе можно

сказать, что медиана  это серединное значение ранжированного вариационного ряда.






В дискретном вариационном ряду распределения определение медианы сводится к определению номера медианной единицы ряда по формуле:


где n – число изучаемых единиц.

xMe  начальное значение интервала, содержащего медиану;
i  величина

медианного интервала;
 f  сумма частот ряда;
SMe-1  сумма накопленных частот, предшествующих медианному интервалу;
fMe  частота медианного интервала.

центральной тенденции ряда
Если форма распределения данных нормальная (симметричная), то

значения средней величины, медианы и моды равны между собой:

Если распределение по форме близко к нормальному закону распределения, то медиана находится между модой и средней величиной, причем ближе к средней, чем к моде.

Если имеет место левосторонняя асимметрия, то значение средней величины меньше моды, т.е. большая часть единиц совокупности имеет значение признака ниже модального:

̅х < Ме < Мо.
Если имеет место правосторонняя асимметрия, то значение средней величины больше моды, т.е. большая часть единиц совокупности имеет значение признака выше модального:
̅х > Ме > Мо.

лат. quata - четверть) - варианты, делящие совокупность на

4 равные части,
квинти́ли (от лат. quinque - пять) - варианты, делящие совокупность на 5 равных частей;
деци́ли (от лат. decem - десять) - варианты, делящие совокупность на 10 частей,
перценти́ли (от англ. per cent – из расчета на сто) - варианты, делящие совокупность на 100 частей.

расчета следующие:




Q2

совпадает с Ме.