Практикум по дисциплине «Статистика» (стр. 1 )

Министерство образования и науки Российской Федерации

НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

______________________________________________________________________

                                                               №

ПРАКТИКУМ ПО ДИСЦИПЛИНЕ
«Статистика»

Часть I. Общая теория статистики

для студентов всех форм обучения

по направлению подготовки 080200 «Менеджмент» и

по специальности 080502 «Экономика и управление на предприятии (по отраслям)»

НОВОСИБИРСК

2011

ББК

Составитель:  канд. техн. наук, доцент

Рецензент  канд. экон. наук, доц.

Практикум рассмотрен и утвержден

на заседании кафедры экономики предприятий

       © Новосибирский государственный

        технический университет, 2011

ПРАКТИКУМ ПО СтатистикЕ

Редактор  Л. н. Ветчакова

Выпускающий редактор 

Корректор 

Компьютерная верстка 

_____________________________________________________________________

Подписано в печать  26.11.11.  Формат 60 х 84  1/16. Бумага офсетная
Тираж  100 экз.  Уч.-изд. л.  2,09.  Печ. л.  2,25.  Изд.  № 

Заказ  №  Цена договорная

_____________________________________________________________________

Отпечатано в типографии

Новосибирского государственного технического университета

630092, г. Новосибирск,

ОГЛАВЛЕНИЕ

ПРЕДИСЛОВИЕ        5

Раздел I. Общая теория статистики        6

1. СВОДКА И ГРУППИРОВКА МАТЕРИАЛОВ СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ        6

2. АБСОЛЮТНЫЕ И ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ        19

3. СРЕДНИЕ ВЕЛИЧИНЫ        25

3.1. Средние степенные        26

3.2. Средние структурные        30

4. ПОКАЗАТЕЛИ ВАРИАЦИИ        42

4.1. Абсолютные и средние показатели вариации        42

4.2. Относительные показатели вариации        44

4.3. Правило сложения дисперсий        45

5. ВЫБОРОЧНОЕ НАБЛЮДЕНИЕ        53

5.1. Понятие о выборочном исследовании        53

5.2. Ошибки выборки и доверительные интервалы        54

5.3. Оптимальный объем выборки        57

6. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ РЯДОВ ДИНАМИКИ        64

6.1. Понятие о рядах динамики        64

6.2. Показатели анализа ряда динамики        65

6.3. Средние показатели в рядах динамики        67

6.4. Методы изучения тренда в рядах динамики        69

6.5. Методы изучения сезонных колебаний в рядах динамики        74

7. ИНДЕКСНЫЙ МЕТОД        90

7.1. Понятие индекса        90

7.2. Агрегатные индексы        92

7.3. Общие индексы в форме средних из индивидуальных индексов        94

7.4. Индексы переменного, постоянного состава и структурных сдвигов        96

7.5. Индексы цен в социально-экономическом анализе        98

8. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ МЕЖДУ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИМИ ЯВЛЕНИЯМИ        108

8.1. Понятие о статистической и корреляционной связи        108

8.2. Методы измерения корреляционной связи        109

8.2.1. Измерение тесноты корреляционной связи двух количественных признаков        109

8.2.2. Измерение тесноты корреляционной связи двух качественных признаков        113

8.3. Парное уравнение регрессии        115

СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ        126

ПРИЛОЖЕНИЕ        129

ПРЕДИСЛОВИЕ

Статистика является одной из фундаментальных дисциплин в системе экономического образования. Методология статистики дает в руки экономистов, менеджеров, предпринимателей инструментарий, позволяющий вскрыть закономерности различных массовых явлений, спрогнозировать тенденции их развития с учетом неопределенности, присущей экономическим явлениям. Результаты статистического анализа данных служат основой для принятия соответствующих управленческих решений. От того насколько грамотно и квалифицировано будет проведен статистический анализ экономической информации, во многом будет зависеть эффективность  принимаемых решений.

Цель настоящего практикума – помочь студентам приобрести навыки сбора, обработки и анализа экономической информации с использованием статистических методов для решения разнообразных организационно-управленческих задач.

Традиционно в курсе статистике выделяется два раздела – «Общая теория статистики» и «Социально-экономическая статистика». В первом разделе рассматриваются универсальные (общие) методы статистики, которые могут применять при изучении любых процессов и явлений. Второй раздел носит прикладной характер и в нем  можно выделить следующие основные направления:

экономическая статистика, изучающая экономику страны в целом и отдельных ее отраслей  (статистика промышленности, торговли, финансов, инвестиций и др.); социальная статистика и ее отраслевые статистики, изучающие социальные явления (статистика уровня жизни и доходов населения, социального обеспечения, здравоохранения и др.).

Таким образом, статистические методы находят широкое применение практически во всех сферах деятельности человека и их использование является обязательным при обосновании и принятии управленческих решений.

Раздел I. Общая теория статистики

1. СВОДКА И ГРУППИРОВКА МАТЕРИАЛОВ
СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ

Всякое полное статистическое исследование включает последовательность трех основных этапов:

статистическое наблюдение; сводка и группировка результатов наблюдения; анализ полученных обобщающих показателей.

Обычно в результате статистического наблюдения получают обширный массив статистических данных, которые практически невозможно подвергнуть непосредственному анализу. Поэтому на втором этапе эти статистические данные подлежат первичной статистической обработке. В результате выполнения сводки и группировки данных статистическая совокупность представляется посредством таблиц, графиков и различных обобщающих показателей, характеризующих ее свойства. Основное содержание второго этапа – это переход от характеристик единичного к обобщающим (сводным) показателям совокупности в целом или ее частей (групп).

Основа сводки – статистическая группировка, в процессе которой изучаемая статистическая совокупность разбивается на группы, однородные по каким-либо признаком.

При проведении группировки нужно установить:

Группировочные признаки – признаки, по которым будет производиться группировка. Группировочные признаки могут как количественными (стаж работы, возраст и т. п.), так и атрибутивными (не имеющие количественного значения – пол, должность, национальность). Интервалы группировки – значения, отделяющие одну группу от другой.

Простая (монотетическая) группировка использует один группировочный признак. Сложная (политетическая) группировка использует несколько признаков. Обычно сложную группировку начинают с атрибутивного признака. К недостаткам сложной группировки можно отнести то, что выделенные группы включают малое число единиц наблюдения, поэтому групповые статистические показатели становятся ненадежными.

При проведении группировки необходимо определить число групп.

Если группировочный признак атрибутивный или дискретный и изменяется незначительно, то число групп равно числу различных значений признака (образование, семейное положение; число автомобилей в семье и т. п.).

В случае количественного группировочного признака число группы и интервалы группировки определяются особенностями статистической совокупности. Число групп должно быть достаточным, чтобы выявить характер совокупности, поэтому чем выше колеблемость (изменение) группировочного признака, тем больше групп требуется образовать. Если предполагается использовать равные интервалы группировки, то наиболее часто используют формулу Стерджесса

k=1+3,322?lg n,                                (1.1)

где n – общее число единиц совокупности; k – число групп.

По способу задания границ интервалы группировки бывают:

закрытые – задаются верхняя и нижняя границы интервала (от 3 до 6); открытые – задается только верхняя или только нижняя граница (меньше 3, свыше 15) 1.

Закрытые интервалы бывают равные и неравные.

Величина равного интервала равна

,                                (1.2)

где xmax, xmin – максимальное и минимальное значения группировочного признака.

Неравные интервалы используют, когда колеблемость признака неравномерна в пределах диапазона значений группировочного признака и требуется отразить качественное своеобразие групп.

Величины неравных интервалов могут изменяться по строго определенному закону (например, арифметической или геометрической прогрессии). Кроме того, неравные интервалы могут определяться как равнонаполненные. При этом вся совокупность разделяется на группы равного объема с числом единиц f=n/k. В ранжированном (отсортированном в порядке возрастания или убывания) ряду отсчитывают f единиц, составляющих первую группу и т. д. В этом случае границы интервалов определяются максимальным и минимальным значениями признака в группе.

Величина интервала может определяться как разность верхней и нижней границ интервала.