- •0. Понятие статистики.
- •1. Предмет и методология статистики.
- •2.Организация статистики в рф.
- •3.Понятие и программа стат.Наблюдения.
- •4. Виды стат. Наблюдения.
- •5. Понятия и принципы построения группировок.
- •6.Виды группировок
- •7.Формы отображения статистических данных.
- •8. Абсолютные и относительные величины статистики.
- •9. Понятие, виды средних величин.
- •10. Средняя арифметическая.
- •11.Правила и области применения средних.
- •12.Ряды распределения: понятие, основные характеристики, графическое изображение.
- •13. Показатели вариации.
- •14. Правило сложения дисперсий. Эмпирическое корреляционное отношение.
- •15. Понятие и виды выборочного наблюдения.
- •16. Порядок определения ошибки выборки.
- •17.Порядок определения необходимой численности выборки.
- •18. Оценка результатов выборочного наблюдения и распространение их на ген.Совокупность. Область применения выборочных наблюдений.
- •19.Понятие, виды рд, приёмы их анализа.
- •20.Показатели рядов динамики.
- •21.Выявление тенденций развития рд.
- •22.Понятие сезонной неравномерности и её характеристика.
- •23.Понятие, виды, основные направления стат.Изучния структуры.
- •24.Понятие и виды индексов, области их применения.
- •Область применения индексов
- •25.Общие индексы как агрегатные и средние из индивидуальных.
- •26.Индексы структурных сдвигов, территориальные индексы.
- •27.Индексы цен.
- •29. Условия и цели применения корреляционно-регресс. Анализа.
- •30.Парная линейная корреляция: уравнение и параметры.
21.Выявление тенденций развития рд.
Является одной из задач анализа рядов динамики. Такая задача возникает при изучении сезонных колебаний, при прогнозировании явления.
Всякий ряд динамики теоретически можно представить в виде следующих составляющих:
1) Тренд-это основная тенденция развития к увеличению (снижению уровней ряда)
2) Циклические (периодические) колебания, в том числе сезонные.
Они могут быть долговременные и кратковременные. Долговременные –это колебания, отражающие конъюнктурные циклы и состоящие в переходе от более или менее благоприятной конъюнктуры к кризису, депрессии, к оживлению, к подъему и благоприятной конъюнктуре. Кратковременные- сезонные колебания, представляющие собой повторяющиеся из года в год изменения показателя в определенные промежутки времени.
3) Случайные колебания. Под действием случ.причин и второстепенных факторов. Это разность между фактическими значениями ряда и его выровненными значениями.
Выявление тренда осуществляется путем выравнивания РД. Выравнивание (сглаживание) закл-ся в нахожд-ии расчётн. знач-й и замене ими фактич. для выявл-я закономер-ти.. При этом уровни ряда выражаются функцией ряда и по ней находятся расчетные (теоретические) уровни ряда.
Для выравнивания используются различные способы:
1)выравнивание с помощью среднего абсолютного прироста
2)метод скользящих средних
3)аналитическое выравнивание
1)Средний абсолютный прирост
Уровни выравнивания ряда определяются следующим образом:
и т.д.
2) Метод скользящих средних состоит в замене фактических данных средними арифметическими из нескольких уровней ряда динамики. Число усредняемых уровней называется интервалом скольжения Расчет средних ведется способом скольжения, т.е. постепенным исключением из принятого интервала скольжения одного уровня и включением последующего
3) Аналитическое выравнивание заключается в выборе модели тренда ряда динамики методом наименьших квадратов. В качестве фактора выступает время. Наиболее распространенный вид тренда – линейный. Используется также степенной тренд, экспоненциальный и др. Для линейного тренда:
(b-средний абсолютный прирост)
Для нахождения параметров уравнения необходимо решить систему:
y-фактические уровни;n-число уровней.
Для упрощения расчетов можно обозначить время так, чтобы начало отсчета времени приходилось на середину рассматриваемого периода, годы вперед обозначим с «+», назад с «-» и тогда t=0.
*На основе тренда м.осущ-ть прогноз,при условии, что тенденция сохранится. Прогноз основан на экстраполяции, т.е. продлении тренда (перспективн., ретроспективн.)
Элементарные методы экстраполяции.
1)Метод среднего абсолютного прироста - если есть уверенность считать общую тенденцию линейной, то t-срок прогноза
2)Метод среднего темпа роста, если есть основание считать, что есть общая тенденция, характеризующая экспоненциальной кривой, то
3)на основе выравнивания по какой-либо аналитической формуле (надо поставить в уравнение тренда номер соответствующего периода.
*Все методы приблизительны, поэтому надо находить ошибку и величину доверит.интервала..
Проверка адекватности модели может быть осуществлена с помощью средней ошибки аппроксимации.
Если Е принадлежит (12%, 15%), то модель адекватна.