Лекционный курс по статистике для студентов-заочников специальности 080110 Экономика и бухгалтесий учет.
учебно-методическое пособие по экономике на тему

                               Министерство сельского хозяйства и продовольственных ресурсов             Нижегородской области

Государственное бюджетное образовательное учреждение

Среднего профессионального образования

«Работкинский аграрный колледж»

                                           УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ

                    «Лекционный курс по статистике для студентов

                             заочного  бухгалтерского отделения»

                                                    П. Волжский

                                                    2012-2013 г.г.

Рассмотрена на заседании                                                 УТВЕРЖДАЮ

Цикловой методической                                                   Зам. директора

комиссии экономических                                             по учебной работе

и бухгалтерских дисциплин.                                     ___________В.И.Распопов

Протокол заседания №____                                      ___________2012 г.

От _________2012 г.

Председатель ____________

                      Н.П. Булатова

  Автор: Т.Ф. Киселева, преподаватель.

  Рецензент: Булатова Н.П.

                                               Аннотация.

   Учебное пособие по дисциплине «Статистика» называется «Лекционный курс по статистике для студентов заочного  бухгалтерского отделения» адресуется в большей степени студентам заочного бухгалтерского отделения, однако им могут пользоваться и студенты дневного отделения, в программе которых есть данная учебная дисциплина.  

     Целью написания работы  является систематизация материала, сосредоточение внимания студентов при самостоятельной работе на наиболее важных темах учебной дисциплины, требующих более глубокой проработки.

   В учебном пособии учебный материал сгруппирован по лекциям, в соответствии с количеством занятий на 3 курсе заочного бухгалтерского отделения. Каждая лекция содержит план и ключевые понятия.

                                                         Содержание:

   Введение ………………………………………………………………………………………..5

1 лекция: Предмет и метод статистики. Организации статистики в РФ. …………………….6

2 лекция: Статистическое наблюдение………………………………………………………….9

3 лекция: Сводка и группировка статистических данных…………………………………….11

4 лекция: Статистические таблицы…………………………………………………………….13

5 лекция: Абсолютные и относительные величины в статистике……………………………15

6 лекция: Статистическое исследование связей между явления……………………………..19

7 лекция: Ряды динамики………………………………………………………………………..22

8 лекция: Индексы………………………………………………………………………………..24  

9 лекция: Выборочное наблюдение……………………………………………………………..26

Вопросы для самоподготовки………………………………………………………………….. 29

Заключение……………………………………………………………………………………….31

Литература ……………………………………………………………………………………….32                               

                                                          Введение.

      Для студентов заочного отделения большое значение имеет организация самостоятельной работы в межсессионный период. Однако не меньшее значение имеют и семинарские занятия. И в том, и другом случае учебное пособие по дисциплине «Статистика», которое называется  «Лекционный курс по статистике для студентов заочного  бухгалтерского отделения» окажется хорошим помощников в плане и самостоятельного изучения материала, и в плане закрепления, усвоения.  

      В программе заочного бухгалтерского отделения предусмотрено 18 часов на изучение статистики. Очень сложно достаточно подробно изучить весь объем учебного материала в такое сжатое время. Большое количество глав, разделов, тем, учебника рассеивают внимание студентов, что ведет к поверхностному рассмотрению вопросов.

     Целью написания работы  является систематизация материала, сосредоточение внимания студентов при самостоятельной работе на наиболее важных темах учебной дисциплины, требующих более глубокой проработки.

    В учебном пособии учебный материал сгруппирован по лекциям, в соответствии с количеством занятий на 3 курсе заочного бухгалтерского отделения. Каждая лекция содержит план и ключевые понятия, что способствует лучшему усвоению материала. В пособие приводятся примеры применения методов статистического исследования, схемы, позволяющие рассмотреть все составляющие статистического метода. Пособие не копирует изложение материала учебника по соответствующим темам, и не заменяет его, наоборот, при изучении определенных тем студенты должны будут обратиться к учебнику или другими учебным пособиям для подробного исследования некоторых понятий и определений. Так в  лекции № 8 перечислены виды отчетности, без пояснений каждого из них. Такое изложение материала не позволит ограничиться только данным пособием, а будет способствовать обращению к другим изданиям. Таким образом, пособие может быть использовано в самостоятельной деятельности студента, и активизировать эту деятельность.

1 лекция     Тема:  Предмет и метод статистики. Организации статистики в РФ.

  Цель занятия: Изучить понятие статистики как науки, задачи, которые ставит перед ней общество.  Познакомиться с организацией статистики в РФ.

                                     План.

1. Понятие статистики                                                     Ключевые понятия:
2. Предмет статистики                                                      - статистика;
3. Метод статистики                                                          - предмет;
4. Задачи статистики                                                         - метод;
5. Организация статистики в РФ.                                     - Росстат.

  Слово статистика происходит от латинского слова STATUS (положение, состояние), мы и сегодня пользуемся этим словом в его первоначальном значении, отсюда итальянское слово  STATO – государство и STATISTA – знаток государства

 Статистика имеет многовековую историю. Она возникла как отражение, состояние дел на практике. Наиболее ранние сведения о статистике относятся к 18 в. до н.э. (Китай). Составлялись земельные кадастры, в которые вносились сведения о строениях, рабах, инвентаре, скоте, доходах. Появились описания государств. Большая заслуга в этом принадлежит греческому философу Аристотелю (384-322г. до н.э.), он составил описание 157 городов и государств своего времени.

   Рождение Христа также связано со статистикой. В то время по велению римского императора Августа проводилась перепись населения. По тогдашней методологии она проходила не по месту жительства (для Иосифа и Марии это был Назарет), а по принадлежности к роду – они происходили из дома и рода царя Давида, родиной которого был Вифлием. Поэтому им пришлось идти из Назарета в Вифлием, где и родился Христос.

  Статистика –

1. – это наука, которая изучает массовые социально-экономические явления в конкретных условиях места и времени, при этом на основе количественной оценки проводится качественный анализ явления.

2. это наука, собирающая, обрабатывающая и анализирующая количественные показатели развития жизни общества во всем ее многообразии ( экономика, культура, мораль, политика) в неразрывной связи с их качественным содержанием.
3. – количественный учет в какой-либо области народного хозяйства, общественной жизни, осуществляемый методом этой науки (статистики); данные этого учета.
4. – наука, разрабатывающая методы сбора и анализа массовых количественных данных.
5. – практическая деятельность по сбору, обработке, анализу и обнародованию количественных характеристик жизни общества.
6. – свод итоговых показателей, характеризующих какую-либо область общественной жизни.
7. – цифровые данные, характеризующие различные стороны жизни: политику, культуру, производство, население.
8. – наука, изучающая совокупность методов сбора, систематизации и обработки данных о самых разнообразных массовых явлениях, их анализе и оценке.
9. – самостоятельная общественная наука, изучающая количественную сторону общественных явлений и процессов.

             Как всякая наука статистика имеет свой предмет. Она изучает количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной или их содержанием, а также количественное выражение закономерностей общественного развития в конкретных условиях места и времени.

    Метод статистики – это способ исследования общественных явлений и процессов.

Статистика имеет специфические методы исследования, которые распределяются по трем стадиям:

Задачи статистики :

• всесторонне исследование экономических и социальных явлений, происходящих в обществе;
• построение системы статистических показателей, объективно отражающих социальные и экономические процессы;
• совершенствование методов статистического исследования, соответствующих международным стандартам;
• совершенствование технологии сбора, хранения, обработки передачи статистической информации.

                   Сила статистики в том, что она на основе анализа разрозненных, как бы пестрящих случайностями данных помогает исследователю проникнуть в существо изучаемых явлений.                

                                            Организации статистики в РФ.

   В настоящее время в нашей стране существует единая централизованная система государственной статистика. Центральным органом этой системы является федеральная служба государственной статистики (Росстат), примерно с 2005 г., в старых учебника Госкомстат, а еще ранее ЦСУ СССР. Росстат относится к Министерству экономического развития, министром которого в настоящее время является Э. Набиулина.

  В субъектах РФ (республиках, краях, областях), в районах статистические работы проводят территориальные органы статистики, они называются или управления или отделы. На Росстат возложено как методологическое, так и практическое руководство всеми работами по сбору, обработке и анализу статистических данных. Для этого в структуре Росстата существуют Управления: статистического планирования, статистики предприятий, статистики основных фондов и строительства, статистики населения, цен, окружающей среды и др. Росстат ежегодно разрабатывает и утверждает Федеральную программу статистических работ на календарный год.  Работа по сбору статистической информации проводится не только органами статистики. Отдельные виды статистических работ ведут другие органы: Банк России, Минфин, Минздрав, Минобразования, МВД и др. (более 20 министерств и ведомств). Статистические данные передаются в распоряжение органов федеральной власти. Они публикуются для широкого использования научными и практическими работниками, руководителями и специалистами предприятий и организаций всех форм собственности. Существуют специальные печатные издания Росстата и сайт в Интернете, и др. периодическая печать.

Основные задачи Росстата:

• координация статистической деятельности в государстве;
• разработка статистической информации, ее анализ, проведение необходимых расчетов;
• предоставление официальной статистической информации Президенту, Правительству, федеральным органам исполнительной власти, общественности;
• разработка научно-обоснованной статистической методологии, соответствующей потребностям общества на современном этапе и международным стандартам;
• гарантирование полноты и научной обоснованности официальной статистической информации, обеспечение равного доступа к ее изучению всем пользователям.

2 лекция.     Тема:   Статистическое наблюдение.

  Цель занятия: Изучить 1 этап статистического исследования – статистическое наблюдение, осознать важное значение сбора статистических данных.  

                                     План.

1. Стадии статистического исследования                     Ключевые понятия                                   
2. Этапы статистического наблюдения                            - стадии; - формы;
3. Объект и единица наблюдения                                     - этапы;
4. Формы и способы статистического наблюдения       - объект.

        Для получения статистических данных необходимо провести статистическое исследование – процесс изучения социально-экономических явлений посредством системы статистических методов.

  Статистическое исследование подразделяется на следующие стадии:

1. статистическое наблюдение
2. сводка и группировка
3. обобщение и анализ результатов, формулировка выводов и рекомендаций

   Статистическое наблюдение является первым, исходным этапом статистического исследования. Именно в процессе наблюдения формируется исходная статистическая информация, являющаяся основой статистического исследования.

Статистическое наблюдение – сбор статистической информации и формирование информационной базы исследования путем регистрации фактов, их измерении и записи в определенных документах.

  Процесс проведения статистического наблюдения включает в себя ряд этапов:

1. програмно-методологическая подготовка проведения наблюдения
2. организационная подготовка проведения наблюдения
3. статистическое наблюдение
4. контроль данных
5. выводы и предложения

Статистическое наблюдение начинается с разработки плана его проведения. Первые пункты плана содержат вопросы  програмно-методологической подготовки проведения наблюдения: установление цели и задач наблюдения определение объекта наблюдения, разработка документов для сбора данных, выбор отчетной единицы и единицы, относительно которой будет проводиться наблюдение, выбор вида и способа наблюдения, разработка программы наблюдения(стр.17).

     Объект статистического наблюдения – совокупность социально-экономических явлений, которая подвергается статистическому наблюдению (население, группа банков). При определении объекта указывают его важнейшие черты, отличительные признаки.

    Единица статистического наблюдения – первичный составной элемент объекта статистического наблюдения, который является носителем регистрируемых при наблюдении признаков ( физическое лицо, банк).- отчетная единица, от которой поступают отчетные данные.

Организационная подготовка проведения наблюдения включает следующие виды работ: подготовка и подбор кадров; составление календарного плана работ по подготовке и проведению статистического наблюдения ( место, время, срок, критический момент статистического наблюдения – конкретный год. день, час), по обработке его материалов.

Статистическое наблюдение – сбор данных, накапливание статистической информации.

Контроль данных -  синтаксический, логический и арифметический контроль данных статистического наблюдения, которые основываются на знании документооборота, логических и арифметических взаимосвязей между показателями. Их количественными и качественными характеристиками.

 На заключительной стадии  Выводы и предложения делаются выводы и предложения по проведению статистического наблюдения, а также проводится анализ точности и достоверности полученных данных и причин возможного возникновения ошибок наблюдения.

Формы статистического наблюдения многообразны. Но можно выделить 2 основные: отчетность и специально организованное наблюдение( переписи, обследования).

Отчетность – это организованная форма статистического наблюдения, при которой в установленные сроки сведения поступают от предприятий и организаций в форме установленных отчетов, составленных на основании данных первичного учета и подписанных лицами ответственными за представление и достоверность сведений, содержащихся в них. Отчетность может быть типовая, специализированная, периодическая, годовая.

Специально организованное наблюдение – это наблюдение, организуемое с определенно заданной целью на определенную дату, для получения данных, которые в силу тех или иных причин не собираются посредством отчетности или для проверки и уточнения данных отчетности, а также для глубокого и всестороннего анализа конкретных социально экономических процессов. Оно может быть сплошным, несплошным, выборочным.

Способы статистического наблюдения- отчетный способ, экспедиционный способ, способ саморегистрации, анкетный способ, корреспондентский способ.

3 лекция.   Тема:  Сводка и группировка статистических данных.

  Цель занятия: Изучить второй этап статистического исследования. Осознать сущность методов и приемов статистического исследования.

                                     План.

1. Статистическая сводка                                           Ключевые понятия:
2. Статистическая группировка                                 - сводка; - признак;
3. Группировочные признаки                                    - группировка; - интервал.  

     Статистическая сводка является очередным, вторым этапом статистического исследования. Статистическая сводка –

1. это обработка первичных данных в целях систематизации и обобщения результатов статистического наблюдения для получения сводной характеристики всего объекта при помощи обобщающих показателей;
2. обработка первичных данных в целях получения обобщенных характеристик изучаемого явления по ряду существенных для него признаков для выявления типичных черт и закономерностей, присущих явлению и процессу в целом.

Статистические сводки различают по ряду признаков: по сложности построения различают простую и сложную статистическую сводку; по способу разработки материалов различают децентрализованные и централизованные сводки (33,34). Составными элементами сводки являются :

• программа
• подсчет групповых и общих итогов
• оформление конечных результатов сводки

Программа содержит перечень групп, на которые должна быть разбита совокупность по отдельным признакам, а также систему показателей (абсолютные, относительные, средние), характеризующих отдельные группы и всю совокупность в целом.

     Основой сводки служит группировка, т.е разделение единиц изучаемой совокупности на качественно однородные группы по определенному признаку, который выбирается в зависимости от целей и задач исследования.

     Статистическая группировка позволяет глубже проанализировать статистический материал, позволяет получить такие результаты, по которым можно выявит состав совокупности, характерные черты и свойства  типичных явлений, обнаружить закономерности и взаимосвязи. Статистическая группировка – это разделение общей совокупности единиц объекта наблюдения по одному или нескольким существенным признакам на однородные группы, различающиеся между собой в качественном и количественном отношении и позволяющие выделить тип явления, изучить структуру совокупности, проанализировать взаимосвязь между признаками.

   Таким образом с помощью группировок решаются  три основные задачи:

• выделение социально-экономических типов явлений;
• изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;
• выявление взаимосвязей между явлениями и признаками, характеризующими эти явления. (выявление связи и зависимости между явлениями)

  В соответствии с этими задачами различают следующие виды статистических группировок: типологические, структурные, аналитические.

Типологическая группировка – это расчленение разнородной совокупности на отдельные качественно однородные группы, классы и выявление на этой основе экономических типов явлений. При построении типологической группировки в качестве группировочных признаков могут выступать как атрибутивные (качественные), так и  количественные признаки.

Структурная группировка – это расчленение однородной в качественном отношении совокупности единиц по определенным , существенным признакам на группы, характеризующие ее состав и структуру. (Атрибутивный, количественны)

  Аналитическая группировка – это группировка, выявляющая взаимосвязи и взаимозависимости между изучаемыми социально-экономическими явлениями и признаками, их характеризующими.( факторный, результативный)

Комбинационная группировка – разбивка совокупности на группы производится по двум и более группировочным признакам, взятым в сочетании (комбинации) друг с другом. Сначала группы формируются по одному признаку, затем они делятся на подгруппы по другому признаку. А эти в свою очередь делятся по третьему и т.д. комбинационные группировки позволяют изучать единицы совокупности одновременно по нескольким признакам. эти группировки применяются, как правило при изучении сложных социально-экономических явлений.

Признаки по которым  производится распределение единиц наблюдаемой совокупности на группы называются группировочными признаками. Группировочные признаки классифицируются следующим образом:

• по форме выражения: атрибутивные (необходимый признак, принадлежность), т.е. не имеющими количественного значения; количественные – дискретные (прерывные- в целых числах) и непрерывные ( и целые и дробные значения);
• по характеру колеблемости: альтернативные – которыми одни единицы обладают, а другие нет и имеющими множество количественных значений;
• по роли, которую играют признаки во взаимосвязи изучаемых явлений: факторные – воздействуют на другие признаки и результативные, испытывающие на себе влияние других.

При построении группировок по количественному признаку необходимо тщательно изучить экономическую сущность исследуемого процесса. Лишь после этого в соответствии с задачами исследования можно решать вопрос о числе групп. После этого решается задача определения интервалов группировки.

   Интервал группировки – это интервал значений варьирующего признака, лежащих в пределах определенной группы. Каждый интервал имеет свою длину (ширину), верхнюю и нижнюю границы, или одну из них. Нижняя граница интервала – это наименьшее значение признака в интервале. А верхняя граница – его наибольшее значение. Ширина интервала – это разность между верхней и нижней границами.

 Величина равного интервала определяется по формуле

                X max – Xmin      - значение признака

h =                    n                  – число групп

шаг интервала

  Результаты сводки и группировки оформляются в виде статистических рядов распределения или статистических таблиц.

4 лекция.  Тема:     Статистические таблицы.

  Цель занятия: Изучить способы наглядного представления статистических данных

                                     План.

1. Значение таблицы                                                     Ключевые понятия:
2. Содержание таблицы                                            - таблица; - строки;
3. Виды таблиц                                                          - подлежащее; - графы;

                                                                                     - сказуемое.

            Результаты сводки и группировки материалов наблюдения оформляются в виде статистических таблиц. Статистическая таблица является средством анализа статистических данных. Таблица представляет собой наиболее рациональную, наглядную форму изложения и изображения результатов сводки и группировки. Без статистических таблиц пришлось бы сопровождать каждый показатель громоздким пояснением. С помощью же таблиц статистические материалы располагаются в определенном порядке, удобном ля анализа и исчисления экономических показателей. чтобы соответствовать своему назначению любая таблица должна быть по возможности небольшой, компактной и зрелищной.

   В целом статистическая таблица представляет собой компактное и удобное изложение ряда экономических показателей, отражающих то или иное социально-экономическое явление. По своему содержанию таблица напоминает грамматическое предложение, поэтому в ней принято выделять подлежащее и сказуемое. Подлежащее показывает, о каком явлении идет речь в таблице, т.е. это объект, который характеризуется цифрами. Обычно подлежащее дается в левой части, в наименовании строк. Сказуемое таблицы образует система показателей, которыми характеризуется объект изучения, т.е. подлежащее. Сказуемое формирует верхние заголовки и составляет содержание граф с расположением показателей слева направо.

Основа таблицы (сетка, скелет) – это ряд взаимопересекающихся горизонтальных и вертикальных линий, образующих по горизонтали строки, а по вертикали графы.

Макет таблицы – это остов таблицы, с заполненными заголовками граф и строк.

Статистическая таблица содержит три вида заголовков: общий, верхний и боковые. Общий заголовок отражает содержание всей таблицы, он располагается над ее макетом по центру и является внешним заголовком. Верхние заголовки ( заголовки сказуемого) характеризуют содержание граф, а боковые ( заголовки подлежащего) строк. Они являются внутренними заголовками.

    Расположение подлежащего и сказуемого может меняться местами. Так, при большом перечне элементов подлежащего и небольшом сказуемого иногда целесообразно переставить местами подлежащее и сказуемое, чтобы получить характеристику групп более компактно. Что помещать в подлежащем, а что в сказуемом таблицы зависит от характера материала, задач, поставленных перед статистической таблицей.

  Виды таблиц. В зависимости от построения подлежащего таблицы подразделяются на три вида: простые, групповые и комбинационные, а по разработке сказуемого – с простой  и сложной разработкой.  Простыми называют таблицы, в подлежащем которых нет группировки, а дается  простой перечень показателей. Групповыми  называют таблицы, в которых изучаемый объект разделен, а подлежащем на группы по тому или иному признаку. Иначе говоря, групповые таблицы возникают в результате применения метода группировок при сводке статистических данных.  

Комбинационной называется такая таблица, в подлежащем которой дана группировка единиц совокупности по двум или более признакам, взятым в комбинации. Следовательно, комбинационная таблица в подлежащем содержит группы, образованные по одному признаку и подгруппы (внутри групп), образованные по другому признаку. Познавательная сторона этих таблиц заключается в том, что появляется возможность проследить влияние на признаки сказуемого не одного, а двух и более факторов.   

По структурному построению сказуемого различают статистические таблицы с простой и сложной его разработкой.  Так, при большом количестве признаков, характеризующих каждую группу подлежащего, можно по разному составить таблицу. Положим, что подлежащим простой таблицы является территориальный признак – область и район, а каждая территориальная единица указывает общую численность населения, количество мужчин и женщин и численность в возрасте до 17 лет и 18 лет и старше.  Тогда заголовки граф таблицы будут такими:

Такая разработка сказуемого называется простой, поскольку каждый признак в сказуемом подсчитывается отдельно. Углубленную статистическую характеристику населения может дать сложная разработка сказуемого. Она предполагает деление признака на подгруппы, когда оба признака сказуемого связаны между собой.

   В такой таблице можно проследить не только численность населения в целом, но и оценить число мужчин и женщин указанных возрастных групп.                         

5 лекция.   Тема:  Абсолютные и относительные величины в статистике.

                               Средние величины и показатели вариации.

                              Структурные средние.

  Цель занятия: Изучить совокупность статистических показателей. Осознать их значение в формировании результатов статистического исследования.

                                     План.

1. Абсолютные величины                                                    Ключевые понятия:
2. Относительные величины                            - абсолютный показатель;
3. Средние величины                                        - относительный показатель;
4. Показатели вариации                                    - вариация.

     Третьим этапом статистического исследования является расчет, обобщение и анализ показателей. Важное место в системе обобщающих показателей занимают абсолютные и относительные величины.

  Статистическая информация, отражающая размер, количество явлений и процессов

выражается в абсолютных статистических величинах. Практически вся статистическая информация начинает формироваться с абсолютных величин.  В самой общей классификации их можно свести к трем типам: натуральные, денежные (стоимостные), трудовые.

    Относительными величинами называют статистические показатели, определяемые как отношение сравниваемой абсолютной величины к базе сравнения. Величина, с которой производится сравнение (знаменатель дроби) обычно называется основанием, базой сравнения или базисной величиной. Числитель – сравниваемая величина. Ее называют также текущей или отчетной величиной. Например разделив численность городского населения (отчетная величина) на всю численность населения страны( база сравнения), получаем показатель «доля городского населения». Относительные величины дают количественную характеристику отношения фактически достигнутой в отчетном периоде абсолютной величины к абсолютной величине планового задания. Относительные величины используются при экономическом анализе и при расчетах выражаются в процентах.

Сопоставляемые величины могут быть одноименными и разноименными. Если сравниваются одноименные величины, то относительные показатели выражаются в отвлеченных числах или %. При сопоставлении разноименных величин наименование относительных величин образуется от наименования сравниваемых величин ( чел./час, ц/га).

   В зависимости от задач, содержания и значения выражаемых количественных соотношений различают относительные показатели: планового задания, выполнения плана, динамики, структуры, координации, сравнения, интенсивности, уровня экономического развития.    

      Относительные показатели планового задания используются в целях перспективного планирования деятельности предприятия: ОППЗ = факт.данные за отч. период/ план.данные за отч. период

    Пример: в 1 кв. товарооборот предприятия составил 250 млн. руб. Во 2 кв. планируется товарооборот 350 млн. руб. Определить относительную величину планового задания.  (350/250 )*100% =140% т.о. во 2 кв. планируется увеличение розничного товарооборота на 40%.

   Относительная величина выполнения плана характеризует уровень выполнения плановых заданий. Ее задачей является контроль за выполнением плана.    Относительная величина структуру характеризует удельный вес части изучаемого явления во всей совокупности: ОВСт = часть совокуп./вся совокуп-ть (пример)

   Относительная величина динамики характеризует развитие изучаемого явления во времени (пример)ОВД = отч/баз,  ОВД = отч./ пред.отч.

    Относительная величина координации характеризует соотношение между частями статистической совокупности   (пример)

    Относительная величина сравнения выражает соотношение одноименных показателей различных совокупностей (пример: урожайность двух организаций – вывод) ОВСр. = показатель, харак. объект А/ показатель, харак. объект Б

    Относительная величина интенсивности выражает степень распространенности изучаемого явления в той или иной среде (пример)

ОВИ =  показатель, характериз. явление А/показат.,характериз.среду распростр.явления А.  

   Данные показатели рассчитываются цепным и базисным методами. Цепной метод – сравнение производится с предыдущими показателями (переменная база); базисный способ – сравнение производится с одним и тем же показателем, принятым за базу сравнения (постоянная база).

   Средняя величина  - один из важнейших методов анализа явлений.  Важнейшее свойство средней величины заключается в том, что она отражает то общее, что присуще всем единицам исследуемой совокупности.   Средняя величина –это обобщающая количественная характеристика качественно однородной совокупности по какому – либо определенному признаку. 

   Если совокупность не однородна, то ее нужно разбить на однородные группы, для каждой из которых определяется средняя величина. Средние величины, как любое понятие – научная абстракция, ей присущи недостатки: в ней погашаются индивидуальные различия отдельных единиц изучаемой совокупности. На практике это приводит к тому, что за высокими показателями не видны плохие результаты отдельных единиц. Средняя величина во многих случаях определяется через исходную формулу = Суммарное значение или объем усредняемого признака/ число единиц или объем совокупности.( пример-расчет средней з/платы).

В статистике применяют следующие виды средних величин:

• средняя арифметическая;

                                                            ∑хi                                ∑ ximi                

                    простая     -            х =   n       ,        x =                    -   взвешенная, где

                                                                                      ∑mi  

        х – варианты – определенное числовое значение варьирующего признака

     m- частоты – абсолютные числа, показывающие, сколько раз встречается та или иная варианта, или это абсолютное число единиц в каждой группе.

• средняя геометрическая;
• средняя квадратическая;
• средняя хронологическая;
• средняя гармоническая.

  Показатели вариации.  Для глубокого анализа изучаемого явления необходимо учитывать вариацию значений отдельных единиц относительно средней, которая является важнейшей характеристикой изучаемой совокупности. Значительной вариации подвержены курсы акций, объемы спроса и предложения, процентные ставки в разные периоды времени. Вариацией значений какого-либо признака в совокупности  называется различие его значений у разных единиц данной совокупности в один и тот же момент времени.  Основными показателями, характеризующими вариацию, являются размах, дисперсия (рассеяние, разложение), среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.

    Первым этапом статистического изучения вариации является построение вариационного ряда. Построение вариационных рядов и их графических изображений позволяет детально и наглядно представлять и исследовать особенности вариации каждого признака у единиц совокупности..

       Следующим этапом изучения вариации признака в совокупности является измерение величины вариации. Вариацию можно охарактеризовать несколькими показателями:

- размах вариации R= Xmax –Xmin   представляет собой разность между наибольшим и наименьшим значением признака. Размах вариации дает лишь самое общее представление о размерах вариации, т.к. показывает, насколько отличаются друг от друга крайние значения признака, но не указывает. Насколько велики отклонения вариантов друг от друга внутри этого промежутка. (стр.65 НКИ)

     Структурные средние.

    Наиболее часто используемыми в экономической практике структурными характеристиками являются мода и медиана. Мода представляет собой значение изучаемого признака, повторяющегося с наибольшей частотой. Для дискретного ряда распределения мода определяется как значение признака (варианты) с наибольшей частотой. В интервальном ряду распределения с равными интервалами наибольшая частота указывает на модальный интервал. Моду для интервального ряда с равными интервалами можно определить по формуле:

                                    h ( mмо – mмо-1)      

    Μо  = хо +   ( mмо – mмо-1) + ( mмо – mмо+1)   ,

где хо  - нижняя граница модального интервала (модальным называется интервал, имеющий наибольшую частоту); h – ширина модального интервала; mмо -  частота модального интервала; mмо -1 -  частота интервала, предшествующего модальному;

mмо+1 -  частота интервала, следующего за модальным.

  Если интервалы неравные, то вместо частот рекомендуется использовать плотность распределения частот.

      Медианой называется значение признака, приходящееся на середину ранжированной (упорядоченной) совокупности. Основное свойство медианы заключается в том, что сумма абсолютных отклонений значений признака от медианы меньше, чем о любой другой величины.  Σ| х-Μ| =min

    Если упорядоченный ряд состоит из четного числа членов, то медианой будет средняя арифметическая из двух вариант, расположенных в середине ряда.

   Для определения медианного значения признака по сгруппированным данным (рядам распределения) находят номер медианной единицы ряда по формуле:

                 N + 1      

   N me =       2

  В интервальных рядах медиану определяют по формуле:

                               1  ∑mi 

                        h (  2           - SΜе –1) 

   Μе  = хо +             m Ме                    ,  где 

хо – нижняя граница медианного интервала ( медианным называется первый интервал , накопленная частота которого превышает половину общей суммы частот);  h – ширина медианного интервала; SΜе –1 – накопленная частота интервала, предшествующая медианному; mi – частота  i– го интервала, i = 1,2,…k;

m Ме – частота медианного интервала.   

6 лекция.  Тема:  Статистическое исследование связей между явлениями.

  Цель занятия: Изучить статистическое исследование связей между явлениями

                                     План.

1. Понятие зависимости между явлениями        Ключевые понятия:
2. Функциональная зависимость                         - функциональная;
3. Статистическая зависимость                           - детерминированная;
4. Корреляционный анализ                                  - корреляция;

Организация статистики в РФ.                                  - коэффициент.

      Исследование зависимостей и взаимозависимостей между объективно существующими явлениями и процессами играет в развитии экономики значительную роль. Оно позволяет глубже понять сложный механизм причинно-следственных отношений. Для исследования интенсивности, вида и формы причинных связей широко применяется корреляционный и регрессионный анализ. Под причинной связью понимают такую связь, когда изменение одних процессов есть следствие изменения других. Обычно одно и то же экономическое явление выступает как результат, следствие, эффект одной или нескольких причин. Вместе с тем оно служит причиной наступления других явлений или процессов. один из важнейших признаков причинной связи – это соблюдение временной последовательности причины и следствия. Причина всегда предшествует следствию. Однако не всякое предшествующее событие служит подлинной причиной появления последующего. Поэтому для правильного понимания причинно-следственных отношений большую опасность представляют совпадения и одновременно развивающиеся процессы.

    Различают два вида зависимости между экономическими явлениями6 функциональную и статистическую. Зависимость между двумя величинами X и Y , отображающими соответственно два явления, называется функциональной, если каждому значению величины X соответствует единственное значение величины Y и наоборот. Примером функциональной связи в экономике может служить зависимость производительности труда от объема произведенной продукции и затрат рабочего времени. При этом следует отметить, что если X – детерминированная (определяющая), не случайная величина, то и функционально зависящая от нее величина Y тоже является детерминированной. Если же X – величина случайная, то и  Y также случайная величина.

   Однако гораздо чаще в экономике имеет место не функциональная, а статистическая зависимость, когда каждому фиксированному значению независимой переменной X соответствует не одно, а множество значений зависимой переменной Y, причем заранее нельзя сказать, какое именно значение примет Y. Это связано с тем, что Y на кроме переменной X влияют и многочисленные случайные неконтролируемые факторы.  В этой  ситуации Y является случайной величиной, а переменная  X  может быть как детерминированной, так и случайной величиной. Частым случаем статистической зависимости является корреляционная зависимость, при которой функциональной зависимостью связаны фактор  X и среднее значение результативного показателя Y.

    Статистическая зависимость может быть выявлена лишь по результатам достаточно большого числа наблюдений. Графически статистическая зависимость двух признаков может быть представлена с помощью поля корреляции, при

построении которого на оси абсцисс откладывается значение факторного признака X, а по оси ординат – результирующего  Y.

  у                                                           у                                                

                         х                                                           х        

                        П   о л  е    к о р р е л я ц и и

                                                             обратная зависимость: производительность труда х

прямая зависимость:                                            себестоимость единицы продукции у     

среднедушевой доход х и сбережения у   

Корреляционный анализ

  Корреляционный метод исследования призван решать следующие задачи:

1. выявлять зависимость между признаками;
2. устанавливать форму связи и находить ее аналитическое выражение;
3. измерять степень тесноты связи.

    Первая задача – выявление зависимости между признаками – предполагает качественный анализ в обработке первичного материала, отбор факторов, а выявление зависимостей определяется в основном с помощью метода группировок. Можно сказать, что метод корреляции ( лат. –соотношение) базируется на методе приведения параллельных рядов и методе группировок, а следовательно, они и включаются в него, так как эти методы предполагают качественный анализ с отбором взаимосвязанных результативного и факторных признаков.

    Вторая и наиболее  сложная задача – выбор формы связи осуществляется  с помощью графического метода с последующим нанесением на этот график результатов, полученных на основании построенной корреляционно-регрессивной модели. Исходные данные наносим на график корреляционного поля и на основе графика делаем вывод о форме связи. На оси абсцисс откладываем факторные значения признака, а на оси ординат – результативные. Если связь между признаками достаточно тесная и прямая, то наибольшее число точек (данных) расположиться достаточно узкой полосой по диагонали слева направо и снизу вверх, так как прямая связь предполагает, что при возрастании значений одного признака возрастают значения другого признака. При обратной же связи и достаточно тесной наибольшее число точек размещается также полосой по диагонали слева направо и сверху вниз. Так как при такой связи возрастание значений одного признака сопровождается убыванием значений другого. Отсутствие связи или слабая связь будут характеризоваться разбросанностью точек ( данных) по всему графику и всей таблице. Построив график по эмпирическим  (фактическим, т.е., опираясь на опыт и факты) значениям обоих признаков, сделаем вывод о форме связи, ее направлении, а по разбросу точек – о тесноте связи.

   Следующим этапом исследования является количественное определение степени влияния факторных признаков на результативный. Мерой существенности влияния являются показатели тесноты связи: линейный коэффициент корреляции при прямолинейной форме связи, который дает возможность судить в будущем о соответствии полученной экономико-статистической модели экономическому процессу или явлению. Линейный коэффициент корреляции обозначается « r» и изменяется при прямой связи от 0 до = 1. а пр обратной связи – от 0 до – 1. О тесноте связи свидетельствует абсолютная величина коэффициента корреляции. Чем теснее связь между признаками, тем ближе к единице будет значение линейного коэффициента корреляции и наоборот. Для качественной оценки тесноты связи используется таблица Чеддока.

7 лекция               Тема:      Ряды динамики.

  Цель занятия: Изучить ряды динамики. Осознать их значение при описании изменений показателей во времени и динамике социально-экономических процессов.

                                     План.

1. Понятие ряда динамики                                                    Ключевые понятия:
2. Элементы ряда динамики                                                   - динамика;
3. Показатели рядов динамики                                              - элемент;

                                                                                                         - показатель.

         Среди основных задач статистики важное место занимает описание изменений показателей во времени, изучение динамики развития социально-экономических процессов.

   Рядом динамики (динамическим рядом, временным рядом) называется последовательность значений статистического показателя (признака), упорядоченная в хронологическом порядке, т.е. в порядке возрастания временного параметра. Ряд динамики состоит из чисел, характеризующих развитие явления во времени. Элементами ряда динамики являются время (t) и уровень (у). Каждый ряд динамики содержит значение времени и соответствующие им значения уровней ряда. В зависимости от характера временного параметра,  ряды делятся на моментные и интервальные.

   В моментных рядах динамики уровни характеризуют значения показателя по состоянию на определенные моменты времени. В интервальных рядах уровни характеризуют значение показателя за определенные интервалы (периоды) времени.

     Уровни рядов динамики характеризуют величину изучаемого признака. Они могут представлять собой абсолютные, относительные и средние величины. Если уровни ряда представляют собой не непосредственно наблюдаемые значения, а производные величины: средние или относительные, такие ряды называются производными. Уровни этих рядов получаются с помощью некоторых вычислений на основе абсолютных показателей.

    Важной особенностью интервальных рядов динамики абсолютных величин является возможность суммирования их уровней. В результате этого получают накопленные итоги, имеющие практическое содержание при отсутствии повторного счета. Суммирование уровней моментного ряда динамики лишено смысла.

    На основе рядов динамики абсолютных величин могут быть получены ряды динамики относительных и средних величин.

   Для характеристики рядов динамики применяют следующие показатели:

1. абсолютный прирост – показывает на сколько единиц изменяется последующий уровень ряда по сравнению с предыдущим уровнем (базисным)

  а) цепной  + Уц = Уn – Уn-1 , где  Уn –результат отчетного года

                                                            Уn-1 – результат предыдущего года

 б) базисный  +  Уб = Уn – Уо, где Уn –данные, которые сравниваются

                                                            Уо – самая первая величина

2. темп  роста – показывает во сколько раз сравниваемый уровень больше или меньше базисного или сколько % составляет последующий уровень ряда по сравнению с предыдущим (базисным)

  а) цепной                     Уn

                      Т рц =     Уn-1    100%

б)  базисный                     Уn      

                         Т рб =     Уо        100%

3. темп прироста  - показывает на сколько % последующий уровень ряда отличается о предыдущего (базисного) или на сколько первый уровень больше или меньше другого в относительном выражении.  

а)   цепной                              Уn        100%

                          +  Т пр.ц  =  Уn-1          ,        Т пр.ц  = Трц – 100%

 б) базисный

                                                           Уб   100%

                                      +  Т пр.б  =  Уо       ,        Т пр.б  = Трб – 100%

4. показатель абсолютного значения 1% прироста – определяется делением абсолютного прироста на темп прироста

                                      Уn-1          

                          А% =  100%      , рассчитывается только для цепных показателей.

    Для получения обобщающих показателей в рядах динамики рассчитывают:

1. средние уровни
2. средние темпы роста

  Средний уровень в интервальном ряду определяется по средней арифметической простой:             Уn 

                  У =       n

 Средний уровень в моментном ряду определяется по средней хронологической, если даты равноотстоящие:

                                                                 У1 + У2 +… Уn-1 +    Уn

                                                   У =                 n - 1

 по средней арифметической взвешенной, если даты не равноотстоящие:

                                     Уn tn

                         У =       tn

   Средний темп роста определяется по формуле средней геометрической.

                                           n – 1  Уn

                             Т р =               У1

8 лекция.          Тема:         Индексы    

  Цель занятия: Изучить и осознать значение индексов, как показателей характеризующих соотношение несоизмеримых величин.

                                     План.

1. Понятие индекса                                                     Ключевые понятия:
2. Виды индексов.                                                      - индекс;

                                                                                      - сводные

                                                                                      -  индивидуальные      

       Индекс (показатель, указатель) -  это относительный показатель, который характеризует изменение исследуемого явления во времени, в пространстве или по сравнению с некоторым эталоном (планируемым, нормативным уровнем).  Индекс показывает соотношение несоизмеримых величин. Если изучаемая совокупность включает соизмеримые элементы, то оценить изменение обобщающих показателей можно и без использования индексов. Индексы же являются незаменимым инструментом исследования в тех случаях, когда необходимо сравнить во времени или пространстве две совокупности, элементы которых являются несоизмеримыми величинами.

  Индекс   - это относительный показатель, характеризующий изменение сложного явления, состоящего из элементов непосредственно несоизмеримых.

    С точки зрения охвата элементов ( единиц совокупности) различают индексы индивидуальные и общие (сводные). Индивидуальные индексы характеризуют динамику отдельных  элементов, входящих в совокупности, или характеризуют изменения однородных объектов, входящих в состав сложного явления. Индивидуальные индексы рассчитываются по одной единице – одному товару, одному виду продукции.

    Общие (сводные) индексы вычисляют по товарным группам или нескольким видам продукции. Выпускаемым одним предприятием или всеми предприятиями отрасли. В зависимости от метода расчета общие индексы подразделяются на агрегатные и средние из индивидуальных, которые бывают среднеарифметические и среднегармонические. Средние из индивидуальных образуются путем преобразования агрегатных. В значение последних вводится индивидуальный индекс. Если преобразовать числитель агрегатного индекса, то получим средний арифметический индекс, а если преобразовать знаменатель агрегатного индекса, то получим средний гармонический индекс.

   Индивидуальный индекс цены рассчитывается по формуле:

           p1     - цена товара в текущем периоде;

ip =              ,

            p0  - цена товара в базисном периоде;

  Индивидуальный индекс физического объема реализации рассчитывается по формуле:

           g1     - количество товара реализованное в текущем периоде;

ig =              ,

            g0  - количество товара реализованное в базисном периоде;

    Изменение объема реализации товара в стоимостном выражении отражает индивидуальный индекс товарооборота:

                p1 g1    

ipg =              , приведенные в качестве примера три индивидуальных индекса

            p0 g0     взаимосвязаны между собой ipg = ip ig.

        Индивидуальный индекс себестоимости:

                                        Z1     

                          iz =      Z0     

Агрегатная форма является исходной формой выражения сводного индекса.  При расчете агрегатного индекса для разнородной совокупности находят такой общий показатель, в котором можно объединить все ее элементы. Если мы сравним товарооборот по  видам товаров в текущем периоде с его величиной в базисном периоде, то получим сводный индекс товарооборота:

                       pi1g i1

      Ipg =      

                    pi0g i0

  Сводный индекс себестоимости:

                                            Z1 g1     

                          Iz =          Z0 g0        

Схема 8.1.     ИНДЕКСЫ

                                        ииии

                                                                                     (объемн. показателей)         (качеств. показателей)

                                                                                                                      т/об,нац.дохода, потребл.     цен, себест., з/пл, дохода, пр.труда

                                                                                          базисные

                                                                                                 цепные

       9 лекция.                              Выборочное наблюдение.

  Цель занятия: Изучить порядок проведения выборочного наблюдения и оформления его результатов.

                                     План.

1. Понятие выборочного наблюдения                    Ключевые понятия:
2. Этапы наблюдения                                              - совокупность;
3. Ошибки наблюдения                                           - генеральная;

                                                                                    - выборочная

                                                                                   - ошибки репрезентативности        

     Выборочное наблюдение является основной формой несплошного наблюдения

Сущность его состоит в том, что наблюдению подвергается часть единиц совокупности определенного вида. При этом данные, полученные на основании этой части, характеризуют всю совокупность.

 Выборочным  называется такое наблюдение, при котором характеристика всей совокупности единиц дается по некоторой части, отобранных в случайном порядке.

Вся изучаемая совокупность единиц называется генеральной совокупностью N. Количество единиц, отобранных из генеральной совокупности для проведения выборочного наблюдения, составляет выборочную совокупность n.  Основное условие проведения выборочного наблюдения: отбор единиц из генеральной совокупности в выборочную должен производиться в случайном порядке. Это условие обеспечивает объективность результатов, т.е. независимость результатов от лиц, производящих отбор.

    Проведение выборочного наблюдения проводится в несколько этапов:

• обоснование целесообразности применения выборочного наблюдения;
• составление программы исследования;
• решение организационных вопросов сбора и обработки информации;
• установление доли выборки, т.е. части подлежащих обследованию единиц генеральной совокупности;
• обоснование способов формирования выборочной совокупности;
• отбор единиц из генеральной совокупности для их обследования;
• фиксация в отобранных единицах изучаемых признаков;
• статистическая обработка выборочной информации;
• определение количественной оценки ошибки выборки;
• распространение обобщающих выборочных характеристик на генеральную совокупность.

    Результаты выборочного наблюдения не имеют самостоятельного значения. Они интересны только потому, что их можно распространить на всю генеральную совокупность, т.е. по ним можно установить обобщающие характеристики генеральной совокупности, не производя сплошного наблюдения. Так как сплошное наблюдение заменяется выборочным, то полученные средние также являются выборочными и обозначаются x , поэтому они могут не совпадать со средними генеральными характеристиками, обозначаемыми  х.

    Цель выборочного наблюдения – установить, с какой величиной отклоняется значение выборочной средней от средней генеральной, т.е. какова ошибка выборочного наблюдения. Эти ошибки называются ошибками репрезентативности или представительности. Ошибки выборочного наблюдения возникают потому, что обследуется не вся совокупность, а какая-то ее часть, притом эта часть отобрана случайно. Чем меньше величина отклонения, или ошибки, тем точнее выборочная средняя воспроизводит среднюю генеральную. Расчет ошибок позволяет решить одну из главных проблем организации выборочного наблюдения – оценить репрезентативность (представительность) выборочной совокупности. Различают среднюю и предельную ошибки выборки.  Эти два вида ошибок связаны следующим соотношением:     = t μ          , где        - предельная ошибка выборки;

                                                                        μ       - средняя ошибка выборки;

t  - коэффициент доверия, определяемый в зависимости от уровня вероятности.

    Величина средней ошибки выборки рассчитывается дифференцировано в зависимости от способа отбора и процедуры выборки:

1. для повторного отбора                  σ2x   

                                                              μ x   =   √  n      

2. для бесповторного отбора                 σ2x         n

                                                                  μ x   =   √  n         N

где σ2x    - дисперсия признака;

      n  - численность выборочной совокупности;

      N  -  численность генеральной совокупности.

  Средняя ошибка выборочной доли определяется по показателям качественного или альтернативного признака. Альтернативным называется признак, которым обладают одни единицы совокупности и не обладают другие.  Если  n обозначает число единиц всей выборочной совокупности, а m – число единиц из этой совокупности, обладающих определенным признаком, то их отношение

         m   

ω =   n    будет обозначать выборочную долю, или частность.

    Средняя ошибка выборочной доли определяется по формуле:

3. для повторного отбора             ω (1-ω)

                                                            μω = √      n

4. для бесповторного отбора

                                                   ω (1-ω)           n

                                                                     μω = √      n                  N

по способу отбора единиц в выборочную совокупность выборка бывает повторной и бесповторной. Повторной называется выборка, при которой каждая отобранная единица возвращается в генеральную совокупность для последующего отбора и может повторно попасть в выборку. При этом численность генеральной совокупности остается неизменной. Обычно выборочное наблюдение проводится способом бесповторного отбора, при котором единица, попавшая в выборку, не возвращается в генеральную совокупность и дальнейший отбор производится без отобранных ранее единиц. При этом численность генеральной совокупности уменьшается на величину выборочной совокупности. Поэтому в формулы средней ошибки выборки для бесповторного отбора вводится дополнительный множитель

  ( 1-   Nn ) , который всегда меньше единицы. Отношение n / N представляет собой относительную долю отобранных единиц, т.е. процент выборки. Главным образом

μ   зависит от n  и в малой степени от процента выборки  n / N. Если это отношение менее 5%, то поправкой    ( 1-   Nn ) можно пренебречь и ошибка выборки находится по способу повторного отбора, даже если сама выборка была бесповторной.

μ  Σ  ≤  ±  √  σ  ω     

                                         Вопросы для самоподготовки

1. Статистика как общественная наука. Взаимосвязь с другими науками.
2.  Основные элементы графика
3.  Задачи и функции статистики в современных условиях
4. Понятие об абсолютных величинах, их значение и виды
5. Понятие о выборочном наблюдении
6.  Атрибутивные и вариационные ряды распределения
7.  Понятие о статистическом наблюдении и его организация
8. Индивидуальные индексы и их виды
9.  Ошибки выборки и порядок их расчета
10. Отчетность – форма статистического наблюдения
11. Программа наблюдения
12. Показатели анализа рядов динамики

13. Объект наблюдения, единица наблюдения, единица учета

14.  Уровни рядов динамики
15. Формы и виды статистического наблюдения
16.  Применение индексов в практической деятельности
17.  Понятие о статистической сводке
18. Требования, предъявляемые к построению статистических таблиц
19. Понятие о группировке и группировочном признаке
20. Средний уровень и приемы его исчисления
21. Понятие об интервале, выбор интервала
22. Показатели вариации и способы их расчета
23. Применение статистических группировок для изучения общественных явлений, связей между ними и структуры совокупности
24.  Правила построения динамических рядов
25. Понятие о таблицах. Виды таблиц
26. Виды и формы средних величин
27. Понятие о графическом изображении и его значение для анализа
28. Методы расчета средних величин
29. Задачи и организация сводки
30. Значение и виды абсолютных величин. Единицы измерения

                     абсолютных величин

31. Виды относительных величин и формы их выражения
32.  Корреляционная связь как важнейший частный случай статистической связи
33.  Ряды распределения
34. Средняя величина, ее сущность и значение
35.  Связь метода средних величин с методом группировок
36.  Виды динамических рядов
37.  Понятие о рядах динамики и их значение
38.  Виды и формы средних величин
39. Статистические переписи
40. Методы расчета средних величин
41.  Регистровое наблюдение
42. Факторы, влияющие на определение объема выборки при различных способах отбора
43.  Корреляционная связь как важнейший частный случай статистической связи. Коэффициент корреляции
44. Элементы статистического наблюдения
45. Понятие о рядах динамики и их значение
46. Организационный план статистического наблюдения
47. Уровни рядов динамики. Средний уровень и приемы его исчисления
48. Оценка точности статистического наблюдения
49. Правила построения динамических рядов. Виды динамических рядов
50. Формы статистического наблюдения

                                                       Заключение.

     Учебное пособие «Лекционный курс по статистике для студентов

 заочного  бухгалтерского отделения» содержит девять лекций по основным разделам дисциплины «Статистика». Систематизация материала по темам поможет лучшему усвоению знаний, определению приоритетных направлений изучения учебной дисциплины.  

    Учебное пособие разработано в форме лекций. Лекция является традиционным методом  изучения новых знаний. Активизации мышления студентов при данной форме способствует план лекции и ключевые понятия темы. Заочная форма обучения предполагает огромную самостоятельную работу по изучению учебного материала. Задача преподавателя активизировать учебную деятельность, рекомендовать учебные пособия, в которых наиболее доступно излагается этот материал. Не секрет, что издания разных лет, разных авторов отличаются друг от друга в формулировке, определении некоторых понятий. Это проявляется в названиях некоторых статистических показателей, использование в формулах разных обозначений статистических величин. Эти различия, в общем-то, не принципиальные, тем не менее, затрудняют усвоение материала.

     Учебное пособие содержит девять лекций, где в сжатой форме представлен материал по основным разделам статистики. Написание формул приводится на основании последних учебных изданий.

   В дальнейшем лекции будут дополнены методическими указаниями для выполнения контрольных работ, а также практическими заданиями и тестами, что позволит создать учебно – методический комплекс по статистике.

                                                      Литература.

1. Статистика под редакцией В.С. Мхитаряна. - М.: Академия, 2002.
2. Основы общей теории статистики, Л.И. Кожухарь. -  М.: Финансы и статистика, 1999.
3. Практикум по теории статистики под редакцией Р.А. Шмойловой - М.: Финансы и статистика, 2000.
4. Общая теория статистики, курс лекций, Л.Н. Каковкина.-  НКИ, 1996.

5.  Методические указания и контрольные задания по статистике, Т.М.Хроменок.     - Всероссийский аграрный колледж заочного образования, 1999.

     6.  Статистика А.В. Сиденко, Г.Ю. Попов, В.МС. Матвеева -  

          М.: Дело и Сервис, 2000.

7. Теория статистики учебник под. редакцией профессора Р.А. Шмойловой. –М.:  

     Финансы и статистика, 2000.