К програмно - методологическим вопросам относятся первые 4 этапа наблюдения. Целью стат. наблюдения является получение достоверной стат. информации для выявления закономерностей, процессов и явлений.
Объектом наблюдения является С-ть единиц изучаемого явления, о которых должны быть собранные данные.
Единица наблюдения – первичный элемент объекта наблюдения.
Отчетная единица – субъект, от которого зависти поступление данных.
Информация заносится в стат. формуляры – бланки определенной формы учета и отчетности. К стат. формулярам составляются инструкции, составляющие инструментарий наблюдения.
Индексы.
1. общие понятия об индексах и методика их построения.
2. Виды статистических индексов.
3. Индексный метод анализа влияния факторов. 1 . индекс – показатель.
Индекс – это относительный показатель изменения данного уравнения по сравнению с уравнением, принятым за базу сравнения.
За базу сравнения прошлый период – индексы динамики, если нормативный уровень – то индексы выполнения плана (нормы), если за базу уровень другой территории – то территориальный индекс.Не могутсчитаться индексами – показатели координации, структуры и интенсивности. Все остальные относительные показатели – индексы.
По охвату элементов совокупности разделяют –индивидуальные и сводные индексы.
Индивидуальные –соотношение уровней одного элемента совокупности.
Сводные– характеризуют сложные социально-экономические явления, состоящие из разнородных элементов непосредственно несоизмеримы.
Индивидуальные индексы – это индексы в широком смысле слова, а сводные индексы – в узком смысле слова.
Показатели изменения, которые характеризуют индекс –индексируемая величина. Она может быть двоякого рода: - объемные показатели – экстенсивные. - качественные показатели – интенсивные.
i – индивидуальный показатель.
I – сводный индекс.
q – объем продукции в натуральном выражении, количественный показатель.
p – цена единицы продукции (качественный показатель).
Z – себестоимость единицы продукции(качественный показатель).
p * q – показатель стоимости продукции.
Z * q – денежные затраты на производство всей продукции.
Что бы разнородные элементы сделать соизмеримыми используются качественные показатели для соизмерения количественных, и наоборот.
Две особенности:
1. индексируемый показатель рассматривается только во взаимосвязи с другими показателями, поэтому в любом сводном индексе есть индексируемая величина и соизмеритель.
2. Устранение влияния изменения весов происходит путем их фиксации на одном уровне.
p1 q1
Индекс стоимости - ipq= - индексируемая величина.
p0 q0
То, что рядом с индексом называется индексируемой величиной.
еp1q1
Ipq =еp0q0- сводный индекс, агрегатная форма индекса .
еp1q1
Ip = - качественный индекс.
еp0q1
Индекс цен показывает на сколько % изменятся цены в среднем.
еp0q1
Iq = - количественный индекс.
еp0q0
индекс объема хар-ет, как изменился объем в физическом измерении.
2. Статистические индексы различаются:
- по охвату единиц совокупности
·Индивидуальные
·Общие
- по способу исчисления
·Агрегатные
·Средние
еp0q1 Агрегатный индекс физического объема – Ip =
еp0q0
еi M индекс среднеарифметический - Iср.ар. = , М - вес
еM
еM среднегармонический индекс - Iср.гар. =
еM/i
3. индексный метод использования для оценки влияния отдельных факторов:
ШКогда результативный показатель есть функция произведения 2-х или нескольких факторных показателей, при одном виде элементов совокупности.
ШКогда результативный показатель есть сумма произведений показателей факторов, т.е. несколько видов элементов в совокупности.
ШКогда результативный показатель есть уровень качественного показателя.
Стат изучение связей между явлениями. 1. Хар-ка общественных явлений на основе взаимосвязей. 2. k-т корреляции. Его экономический смысл. 3. Уравнение регрессии. Хар-ка его параметров.
1. Хар-ка общественных явлений на основе взаимосвязей.
При аналитической группировке присутствует пара взаимосвязанных признаков, где один из признаков, оказывающий влияние н другой наз. факторным (Х), а другой, на который оказ. влияние – результативный (У).
Задача – изменение взаимосвязей м/у ними, т.е. определение того, как они вл. др. на др.
Все общественные явления, существующие в природе и общ-ве органически связаны м/у собой, зависят др. от др., дополняют др. др., находятся в постоянном движении. Задача – измерить взаимосвязь этих явлений.
В прир. и о-ве сущ. 2 типа связей.
1. Функциональные (хар-ся точностью и полнотой охвата).
2. корреляционные.
При (1) каждому значению величины факторного признака (Х) соответствует только 1 строго определенное значение результативного признака (У). Причем размер этого изменения можно точно определить в каждом определенном случае и для каждое единицы совокупности. Чаще всего такие связи рассматриваются точными науками.
Массовые явления общественной жизни хар-ся многообразием факторов, из взаимосвязью => результативный признак может изменяться под влиянием этих факторов.
Связь м/у факторными и результативными признаками будет неполной и будет проявляться лишь в средней. Это – корреляционные связи (хар-ся тем, что сред вел. результативного признака измен-ся под воздействием изм-я многих факторных признаков.
Корреляционные связи проявляются в массе общественных явлений
Связи м/у явлениями подразделяются в зависимости от направления движения на нарямые и обратные. прямые: направление изменения результативного признака совп. с напр. изм-я факторного. обратные: если фактор. признак растет, то результ. понижается.
Выявление связей м/у признаками определяется на основе корреляционного метода, где корреляция («соотношение») характеризует взаимозависимость 2-х случайных величин Х и У, показывая влияние одного или нескольких факторов на изуч. процесс.
В ходе корреляционного анализа выявляется теснота связи. Показателем, характеризующим форму и тесноту связи явл. линейный k-т корреляции (r).
r = ((xy)ср.– xср.yср.)/(dxdy)
r rа+-1 – св. тесная
r=0,5 – св. средняя
rа0 – св. слабая
r=1 – не корр. зависимость, а функциональная.
Если установлена форма связи и определена теснота => опр-ся корр. зависимость м/у факт. и результативным признаком (регрессия). Это зависимость какой либо сл. вел. от др. вел. Эта зависимость закл. в поиске теоретич. линий связи (линии регрессии).
Математически эта связь представлена уравнением прямой Ух = Ао + А1Х (линейное ур-е связи).
Ао, А1 – параметры, кот надо определить.
Ао – нач значение результативного признака, не завис. от факторного.
А1 – k-t регрессии, показывающий, на сколько ед-ц изменяется сред. значение результативного признака с изменением факторного признака на ед.
Пример: Ух = 15,4 +0,8х
Зависимость: прибыль (у) – стоимость осн. фондов (х)
0,8 – если увел. ст-ть ОФ на 1, то прибыль возр. на 0,8.
Ух – теоретическое значение результативного признака.
На основе а1рассчитыв-ся k-т эластичности , кот. показывает изменение результативного признака в % с изменением факторного признака на 1%.
Э = а1хср./уср.
Чтобы рассчитать а1 и а0 нужно решить сис-му нормированных уравнений.
/ а0т + а1Sх =Sу
\ а0Sх + а1Sх2=Sху
Расчет параметров ур-я позволяет определить теоретическое значение результативного признака.
Правильность решения можно установить на основеS-х значенийSу иSух(фактич. и теорет.). Они не должны сильно различаться (Sу@Sух). Тогда корреляционный анализ проведен правильно, параметры рассчитаны ровно и правильно выявлена зависимость м/у факт. и рез. признаками.
Выборочное наблюдение. Расчет ошибки выборки.
- это наблюдение, при котором кар-ку всей сов-ти получают на основе некоторой части этой совокупности, отобр. в случайном, непреднамеренном порядке.
Выборочная сов-ть – часть сов-ти, кот. подверг. исслед-ю.
Генеральная – вся сов-ть, из которой производится отбор. На ее основе опр. долю выборки.
(ск-ко % нужно выбрать) d=n/N n – выборочн. N – генер.
Не совпад. качественных характеристик м/у генеральными и выборосными сов-тями – ошибка выборки (ошибка репрезентативности).
Основная задача выборочного набл-я – расчет изменения Х (Dх).
t – k-т кратности ошибки (показ., сколько сред. ошибок содержится в предел. ошибке выборки). Dх = tm
m- сред. ошибка выборки.
Пределы возможной ошибки опр-ся в вероятностью появления этих ошибок, где t находится по таблице интеграла вероятности.
t = 1 p = 0,683
t = 2 p = 0,954
t = 3 p = 0,997
mзависит от выборочной совокупности (n) – чем > n, тем < ошибка.
mзависит от колеблемости (показателей вариации) – чем больше отклонение от средней, тем больше ошибка
Нужно различать повторную и безповторную выборки.
повторная:m=d/Цn (Ц-кв. корень)
безповторная:m=Цd2/n(1-n/N)
