- •Вопросы к экзамену по дисциплине «Статистика» а. Общая теория статистики (вопросы к зачету)
- •Б. Социально-экономическая статистика
- •Вопрсы для закрепления материала и прохождения теста по статистике
- •Раздел 1. Общая теория статистики
- •1. Исходные понятия статистики
- •1.1. Предмет статистической науки
- •1.2. Методология и методы статистического исследования
- •1.3. Составные части статистики и их связь
- •2. Статистическое наблюдение
- •2.1. Требования к статистической информации
- •2.3. Виды статистического наблюдения
- •3. Статистическая сводка и группировка
- •3.1. Понятие о статистической сводке
- •3.2. Задачи и виды группировок
- •3.3. Выполнение группировки
- •3.4. Статистические таблицы
- •4. Система статистических показателей
- •4.1. Сущность и виды показателей. Абсолютные и относительные величины
- •4.2. Средние величины, их сущность и их виды
- •4.3. Свойства и методы расчёта средних величин
- •5. Ряды распределения и графическое представление
- •5.1. Ряды распределения
- •5.2 Графическое изображение вариационного ряда
- •5.3. Графическое представление статистических данных
- •6. Статистическое изучение вариации
- •6.1. Понятие вариации признака и показатели вариации
- •6.2. Дисперсия, её математические свойства и способы расчёта
- •6.3. Виды дисперсий, правило сложения дисперсий и его использование в
- •7. Статистическое изучение динамики
- •7.1. Понятие о рядах динамики, их виды и правила построения
- •7.2. Аналитические показатели динамического ряда и способы их расчёта
- •7.3. Средние показатели в рядах динамики
- •8. Исследование развития рядов динамики
- •8.1. Понятие тенденции ряда динамики и основные методы её выявления
- •8.2. Выравнивание уровней ряда динамики и типы развития
- •8.3. Понятие об интерполяции и экстраполяции. Сезонные колебания
- •9. Индексный метод в статистических исследованиях
- •9.1. Назначение и виды индексов
- •9.2. Способы образования индексов и связь между ними
- •9.3. Выявление роли факторов динамики, структуры и взаиморасположения
- •10. Выборочный метод в статистике
- •10.1. Понятие о выборочном исследовании
- •10.2. Способы отбора единиц из генеральной совокупности и необходимая
- •10.3. Способы распространения характеристик выборки на генеральную
- •11. Виды взаимосвязей социально-экономических
- •11.1. Изучение взаимосвязей явлений – важнейшая задача статистики
- •11.2. Виды взаимосвязей
- •11.3. Статистические методы выявления наличия корреляционной связи между
- •12. Измерение взаимосвязей между явлениями
- •12.1. Описание взаимосвязей с помощью регрессионного анализа
- •12.2. Множественная регрессия
- •12.3. Измерение тесноты связи
- •Раздел 2. Социально-экономическая статистика
- •2.1. Классификация хояйственных субъектов
- •2.1.1. Научные основы секторной и отраслевой классификации
- •2.1.2. Разновидности и резидентский статус институциональных единиц
- •2.1.3. Отраслевая классификация видов экономической деятельности
- •2.1.4. Секторная классификация рыночной экономики
- •2.2. Система национальных счетов (снс)
- •2.2.1. Сущность и принципы построения снс
- •2.2.2. Основные понятия и категории снс
- •2.2.3. Состав национальных счетов снс и их характеристика
- •2.3. Показатели производства товаров и услуг
- •2.3.1. Показатели валового выпуска товаров и услуг
- •2.3.2. Показатели промежуточного потребления
- •2.3.3. Валовой внутренний продукт и валовая добавленная стоимость
- •2.3.4. Изучение динамики ввп и вдс
- •2.4. Показатели образования и распределения доходов
- •2.4.1. Показатели образования доходов
- •2.4.2. Показатели первичного распределения доходов
- •2.4.3. Показатели вторичного распределения (перераспределения) доходов
- •2.5.Показатели использования доходов и накоплений
- •2.5.1. Показатели использования располагаемого дохода
- •2.5.2. Показатели накоплений
- •2.5.3. Счет товаров и услуг
- •2.6. Статистика национального богатства
- •2.6.1. Понятие и состав национального богатства
- •2.6.2. Классификация национального богатства
- •2.6.3. Баланс национального богатства
- •2.7. Статистика населения и трудовых ресурсов
- •2.7.1. Показатели численности и состава населения
- •2.7.2. Показатели естественного и миграционного движения населения
- •2.7.3. Показатели трудовых ресурсов, занятости населения и безработицы
- •2.8. Статистика эффективности функционирования экономики
- •2.8.1. Понятие эффективности общественного производства и задачи ее статистического изучения
- •2.8.2. Система показателей эффективности
- •2.8.3. Изучение влияния факторов эффективности на изменение ввп
- •2.9. Статистика уровня жизни и потребления населением товаров и услуг
- •2.9.1. Понятие уровня жизни
- •2.9.2. Показатели доходов населения
- •2.9.3. Показатели потребления населением товаров и услуг
12. Измерение взаимосвязей между явлениями
12.1. Описание взаимосвязей с помощью регрессионного анализа
Все явления и процессы, характеризующие социально-экономическое развитие и составляющие единую систему показателей экономики, тесно взаимосвязаны и взаимозависимы между собой. В статистике показатели, характеризующие эти явления, могут быть связаны корреляционными зависимостями различной степени тесноты, которые исследуются с помощью методов корреляционного и регрессивного анализов.
Корреляционный анализ взаимосвязи показателей позволяет решать следующие задачи:
1. Оценка тесноты связи между показателями с помощью парных и множественных коэффициентов корреляции.
2. Оценка уравнения регрессии.
Целью регрессионного анализа является получение оценки функциональной зависимости теоретического среднего значения результативного признака от факторныхПри этом в регрессионном анализе заранее предполагается наличие причинно-следственных связей между результативным и факторными признаками.
Статистическая модель взаимосвязи явлений в виде уравнения регрессии
будет адекватно описывать реальное явление или процесс при выполнении следующих основных условий:
1) результативный признак должен подчиняться нормальному закону распределения относительно своих средних значений при различных значениях факторных признаков;
2) отдельные наблюдения, на основе которых строится модель регрессии, должны быть получены независимо друг от друга.
Одной из проблем построения уравнения регрессии является выбор её размерности – определение числа факторов, включаемых в модель. Число факторных признаков, входящих в модель должно быть оптимальным, т.е. необходимо учитывать существенные признаки и исключать несущественные (второстепенные) признаки.
Корреляционно-регрессионные модели, какими бы сложными они не были, не вскрывают полностью всех причинно-следственных связей, однако достаточно адекватно могут описывать влияние на результативные признаки существенных факторов, если проведён предварительный качественный анализ сущности и специфики исследуемых явлений и процессов.
В теории статистики изучаются парные и множественные корреляции. При парной корреляции рассматривается связь результативного признака с одним единственным факторным признаком, при множественной – с двумя и более факторными признаками. В соответствии с этим строящиеся регрессионные модели могут быть парные и множественные.
Например, если устанавливается зависимость уровня оплаты труда от производительности трудато такая регрессия парная. Если же изучается зависимость уровня оплаты трудане только от производительности трудано и от квалификации работниковцены продукциикачества продукциито такая регрессия множественная.
Парная регрессия, характеризующая связь между результативным и факторным признаками, аналитически описывается уравнениями различного типа:
прямая
гипербола
парабола
показательная функция
степенная функция
полулогарифмическая функция и др.
Определить тип уравнения можно, используя различные способы, например, исследуя зависимость между признаками графически.
Оценка параметров уравнений регрессии осуществляетсяметодом наименьших квадратов, сущность которого состоит в нахождении параметров при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака от теоретических, полученных по уравнению регрессии, минимальна. Т.е.
Распространенным случаем связи в общественных и экономических явлениях является прямая зависимость между результативным и факторным признаком. Для прямой зависимости
.
Минимизируя как функцию параметрови, получаем систему уравнений:
Преобразовав уравнения, получим систему обычных уравнений для нахождения параметров линейной парной регрессии методом наименьших квадратов:
Решая систему этих уравнений, находим:
где - число единиц наблюдений (пар значений).
Используя способ, аналогичный рассмотренному выше, можно определить параметры парной регрессии, описываемой другими видами уравнений – гиперболой, параболой и др.