Содержание
- 2. Статистические показатели Статистические показатели – это количественные величины, характе-ризующие в целом эмпирические данные Статистические показатели абсолютные
- 3. Виды относительных показателей 1) Выполнения договорных обязательств: 2) Структуры: 3) Сравнения 4) Координации 5) Интенсивности 6)
- 4. Вычисление цепных и базисных показателей динамики (2003 г. - базисный) Темп роста – это отношение текущего
- 5. Средние Средние – это обобщающие показатели, отражающие наиболее типичный уровень варьирующего признака качественно однородных единиц совокупности.
- 6. Средняя арифметическая Средняя арифметическая простая используется тогда, когда значение признака относится к отдельным единицам наблюдения или
- 7. Средняя арифметическая Средняя арифметическая взвешенная применяется тогда, когда отдельные значения признака встречаются с разной частотой или
- 8. Средняя гармоническая Средняя гармоническая применяется, если веса равны произведению значения признака на его частоту Заработная плата
- 9. Средняя геометрическая Средняя геометрическая применяется, если значения признака связаны между собой операциями умножения/ деления, а не
- 10. Средняя геометрическая Среднегодовой темп роста и прироста можно получить, исходя и из абсолютных значений признака Объём
- 11. Другие степенные средние Средняя квадратическая простая и взвешенная: Средняя кубическая простая и взвешенная: Правило мажорантности средних:
- 12. Свойства средней арифметической Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика ∑ ∑
- 13. Структурные средние Мода – наиболее часто встречающееся значение признака Медиана – значение признака у серединной единицы
- 14. Расчет моды и медианы в дискретном ряду (несгруппированные данные) При нечетном числе единиц: ранжированный ряд 10
- 15. Расчет средней арифметической, моды и медианы по данным интервального ряда (сгруппированные данные) Производительность труда на предприятии
- 16. Тема 5. Показатели вариации 1. Понятие вариации 2. Показатели вариации 3. Свойства нормального распределения 4. Моменты
- 17. Понятие вариации Вариация – это колеблемость или изменчивость изучаемого признака Ряды распределения могут иметь одинаковые средние
- 18. Показатели вариации Размах вариации: Интерквартильный размах: Среднее линейное отклонение: Дисперсия: Среднее квадратическое (стандартное) отклонение: Коэффициент вариации:
- 19. Пример расчета показателей вариации Дан ряд: 1; 2; 3; 4; 5. Тогда: Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика
- 20. Пример расчета дисперсии и среднего квадратического отклонения по сгруппированным данным разрядов разряда Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика
- 21. Свойства дисперсии Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика σ2(X - А) = σ2X σ2(const) = 0 σ2(X /
- 22. Пример на правило сложения дисперсии Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика общ . = (3∙1 + 4∙2 +
- 23. Расчет средней арифметической и показателей вариации для качественных (атрибутивных) признаков Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика = =
- 24. Свойства нормального распределения Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика 1. Кривая распределения симметрична относительно максимальной ординаты: 2. Кривая
- 25. Стандартизированные значения или Z-значения Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика Для удобства расчетов в эмпирических исследованиях случайные значения
- 26. Моменты Моменты – универсальные характеристики ряда распределения, средние арифметические тех или иных степеней отклонений значений признака
- 27. Симметричность ряда распределения Если μ3 = 0, то ряд распределения симметричен, если μ3 0, то у
- 28. Остро- и плосковершинность ряда распределения Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика Эксцесс Ex: Если Ex = 0, то
- 29. Бокс-плотс Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика Бокс-плотс – графическое представление медианы, первого и третьего квартилей, а также
- 30. Тема 6. Индексы 1. Понятие об индексах 2. Индивидуальные индексы 3. Сводные индексы 4. Практика применения
- 31. Понятие об индексах Индексы – это относительные величины (динамики, структуры или сравнения), полученные в результате сопоставления
- 32. Индивидуальные индексы Индивидуальные индексы отражают изменение только одного элемента сложного показателя. Пример: индивидуальный индекс цен Вывод:
- 33. Сводные индексы Сводные индексы определяют изменение всех элементов сложного показателя Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика Пример: индекс
- 34. Индексы цен и физического объема по Ласпейресу и Пааше Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика Индекс цен по
- 35. Индексы цен и физического объема по Ласпейресу и Пааше Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика Индекс цен по
- 36. Средний арифметический индекс Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика В нашем примере:
- 37. Средний гармонический индекс Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика В нашем примере:
- 38. Некоторые правила исчисления индексов Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика 1. Произведение рядом стоящих цепных индексов дает базисный
- 39. Некоторые правила исчисления индексов Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика 3. Индекс структурных сдвигов: где Ix – индекс
- 40. Некоторые правила исчисления индексов Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика 4. Установление иной базы сравнения Потребительская корзина неизменна
- 41. Пример применение индексов в экономике Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика Расчет паритета покупательной способности ППС ППС показывает,
- 42. Тема 7. Измерение уровня концентрации 1. Постановка проблемы 2. Показатели концентрации 3. Применение методов измерения уровня
- 43. Постановка проблемы Измерение уровня концентрации заключается: - в определении степени концентрации изучаемого признака по единицам совокупности
- 44. Показатели концентрации Для измерения относительной концентрации применяются: - кривая Лоренца - коэффициент Джини Для измерения абсолютной
- 45. Кривая Лоренца Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика Данные о снабжении рынка предприятиями 0 20 40 60 80
- 46. Коэффициент Джини Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика = 0,36 Пример по немецкому варианту формулы:
- 47. Коэффициент концентрации Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика Пример: Индекс Герфиндаля Пример: Индекс Розенблюта Пример:
- 48. Экспоненциальный индекс Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика Пример: Индекс Линда Пример:
- 49. Применение методов измерения уровня концентрации в экономике Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика Доли хозяйствующих субъектов на рынке
- 50. Тема 8. Корреляционный и регрессионный анализ 1. Понятие корреляции и регрессии 2. Показатели корреляции 3. Регрессия
- 51. Понятие корреляции и регрессии Корреляция – изучение взаимосвязи двух или более величин Регрессия – нахождение аналитического
- 52. Виды связей между двумя переменными Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика Х экстремально позитивная связь сильная негативная связь
- 53. Показатели корреляции Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика Основные показатели корреляции: - коэффициент Фехнера - коэффициент ассоциации -
- 54. Коэффициент Фехнера Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика где nс – число совпадений знаков отклонений индивидуальных величин от
- 55. Коэффициенты ассоциации и контингенции Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика Вывод: существует слабо выраженная позитивная связь между полом
- 56. Критерий согласия χ² Пирсона Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика где О – эмпирические (фактические) значения признаков Е
- 57. Коэффициент корреляции рангов по Спирмену Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика Вывод: существует сильная положительная зависимость между стажем
- 58. Коэффициент корреляции по Бравис-Пирсону Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика Вывод: существует сильная положительная зависимость между стажем и
- 59. Коэффициент детерминации Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика Корреляционное отношение является универсальным показателем корре- ляции и применяется прямо-
- 60. Ошибки показателей корреляции Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика Для проверки значимости показателей корреляции рассчитывают их ошибки. Средние
- 61. Выбор подходящих показателей корреляции Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика
- 62. Регрессия Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика Этапы регрессионного анализа: Определение функции (или типа кривой), которая наилучшим образом
- 63. Регрессия Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика Этапы регрессионного анализа: 2. Определение параметров (коэффициентов) выбранной функции Предположим линейную
- 64. Регрессия Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика Этапы регрессионного анализа: 3. Определение функции регрессии Искомая функция: Тогда теоретические
- 65. Регрессия Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика Этапы регрессионного анализа: 4. Прогноз результативного признака Ограничения прогнозов: - стабильность
- 66. Регрессия Dr. Igor Arzhenovskiy Статистика Этапы регрессионного анализа: 5. Проверка адекватности модели регрессии Значимость коэффициентов регрессии
- 68. Скачать презентацию