Реферат: Шпора по статистике

Интерполяция и экстраполяция рядов в динамике

В статистике бывают случаи, когда в ряду динамики не достает данных за какой-либо промежуток времени или нужно определить уровень явления на будущее, т.е. уходя за пределы данного ряда.

Интерполяция – нахождение неизвестного промежуточного члена ряда динамики. Наиболее простым примером расчета интерполяции является следующий расчет: из двух членов ряда динамики непосредственно примыкающих к неизвестному члену ряда находится средняя величина, которая принимается за исходный показатель. Иногда для большей достоверности расчетов берут не один, а два или более промежуточных уровней, и находят из средней.

Экстраполяция – нахождение члена ряда динамики в перспективе (на будущее). Широко применяется экстраполяция при планировании развития производства.

 

Понятие корреляции связи.

Функциональная связь y=5x

Корреляционная связь

Различают 2 типа связей меду различными явлениями и их признаком функциональную и статистическую.

Функциональной называется такая связь, когда с изменением значения одной из переменных вторая изменяется строго определенным образом, т.е., значению одной переменной  соответствует одно или несколько точно заданных значений другой переменной. Функциональная связь возможна лишь в том случае, когда переменная у зависит от переменной х и не от каких других факторов не зависит, но  в реальной жизни такое невозможно.

Статистическая связь существует в том случае, когда с изменением значения одной из переменных вторая может в определенных пределах принимать любые значения, но ее статистические характеристики изменяются по определ закону.

Важнейший частный случай статистической связи – корреляционная связь. При корреляционной связи разным значениям  одной переменной соответствуют  различные средние значения другой переменной, т.е. с изменением значения признака  х  закономерным образом изменяется среднее значение признака у.

Коррел связь может возникнуть разными путями:

·      причинная зависимость вариации результативного признака от вариации факторного признака.

·      Корреляционная связь может возникнуть между 2 следствиями одной причины (пожары, кол-во пожарников, размер пожара)

·      Взаимосвязь признаков каждый из которых и причина и следствие одновременно (производительность труда и з/плата)

В статистике  принято различать следующие виды зависимости:

1.     парная корреляция – связь между 2мя признаками результ и фактор-м, либо между двумя факторными.

2.     частная корреляция – зависимость между результативным и одним факторным признаком при фиксированном значении др факторного признака.

3.     множественная корреляция – зависимость результативного признака от двух и более факторных признаков включенных в исследование.

Задачей корреляционного анализа является количественная оценка тесноты связи между признаками. Регрессия исследует форму связи.

Задача регрессионного анализа – определение аналитического выражения связи.

Корреляционно-регрессионный анализ как общее понятие включает в себя  изменение тесноты связи и установления аналитического выражения связи.

§8.2. Условия примен и ограничения КРА.

1.     наличие массовых данных, т.к. корреляционная связь является статистической

2.     необходима качест однородность совокупности.

3.     подчинение распределения совокупности по результативному и факторному признаку, нормальному закону распределения, что связано с применением метода наименьших квадратов.

Индексы.

Индекс – это обобщающий показатель сравнения экономических явлений, состоящих из элементов, не поддающихся суммированию. Для того чтобы проанализировать подобного рода элементы, необходимо найти общую единицу измерения этих элементов.

Индексный метод наиболее широко применяется для анализа экономических явлений и для исчисления темпов динамики. Он так же может быть использован для сравнения показателей, как однородных, так и разнородных, либо за один период времени, так и за несколько периодов. Он дает возможность выявить роль каждого фактора в изменении средней.

Общие и индивидуальные индексы

Индивидуальные индексы дают характеристику изменения отдельных элементов сложного явления.

Общие индексы дают характеристику сложных явлений в целом. Часто исчисляют не общий индекс, а субиндекс, т.е. не все элементы явления, а только часть.

Из всех этих индексов, групповые индексы имеют большее экономическое значение, потому что они раскрывают закономерности в развитии всего явления. В статистике групповые индексы применяются в целом по промышленности, по народному хозяйству, а так же по отдельным группам товаров.

Любой индекс получается в результате сравнения двух абсолютных уровней изучаемого явления. Но исчисляются так же  и динамические индексы, когда берут уровни различных периодов. Тот уровень, который сравнивается, называется отчетным или текущим; а тот период, с уровнем которого сравнивается – базисным.

Т.о. каждый индекс каждый индекс характеризует уровень изучаемого явления в отчетном периоде по сравнению с базисным. И, если этот уровень в отчетном периоде больше, чем в базисном, то индекс больше единицы. В первом случае разность между индексом, выраженном в процентах, показывает, на сколько процентов уровень базисного периода выше или ниже отчетного, а во втором случае, – на сколько процентов уровень отчетного периода меньше базисного.

Агрегатный индекс

Агрегатным является индекс, представляющий собой отношение двух абсолютных сумм затрат на производство продукции, исчисленных, при одинаковом количестве продукции отчетного периода.

, где

 - цены базисного периода,

 - цены отчетного периода,

 - количество товаров в натуральном выражении отчетного периода.

Для исчисления общего признака нужно, прежде всего, перейти от совокупности элементов, непосредственно не поддающихся суммированию, к другим совокупностям, элементы которых можно складывать. И этот переход производится с помощью соизмерителей (весов), вводимых в индекс. Такие соизмерители индекса определяют на основе экономического анализа сущности изучаемого явления.                Система взаимосвязанных индексов.

Индексный метод широко используется при анализе экономических ситуаций, особенно, когда процесс динамичен, но всегда в результате требуется проанализировать не заключительные данные, а промежуточные результаты, которые во многом зависят от ряда факторов. Поэтому в данном явлении отдельные индексы связаны между собой индексами количества и цены.

Изучение взаимосвязей между экономическими явлениями.

Для изучения силы (тесноты) связей факторными и результативными признаками исчисляют эмпирические корреляционные отношения. Для этого надо иметь четкое представление о факторным и результативным признакам. Если каждому значению величины факторного признака соответствует только одно результативного признака, то такая связь между величинами называется функциональной. Эти связи выражаются формулами  и широко применяются в математике, физике, астрономии.

В экономических явлениях проявляется зависимость распределения значений результативного признака от нескольких значений факторов. Такого рода связи называются стохастическими. В частном случае стохастической является корреляционная связь. При этой связи одному и тому же значению факторного признака, могут соответствовать самые различные значения результативного признака.

По форме связи бывают:

1.     прямолинейные – связи, когда величина результативного признака изменяется равномерно, в соответствие с изменением признака фактора. Математически такая связь представляется линейным уравнением, а графически – прямой линией;

2.     криволинейные – изменение результативного признака под влиянием факторного признака происходит неравномерно или направление одного признака приводит к обратному изменению другого.

Для определения тесноты связи между факторным и результативном признаками используют показатель «индекс детерминации».

, где

-факторная дисперсия,

-общая дисперсия.

Этот показатель характеризует, какая часть общей вариации результативного признака «у» объясняется изучаемым фактором «х». Затем определяют индекс корреляции:

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8