Предмет статистики. Роль закона больших чисел в статистическом исследовании

ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ

Закон больших чисел

Понятия закона больших чисел и его трактовка

Сущность закона больших чисел и его примеры

Подведем итоги

1.1.4. Метод статистики

1.1.5. Задачи статистики

1.1.6. Закон больших чисел и его роль в изучении статистических закономерностей

1.1.7. Основные категории и понятия статистики: статистическая совокупность, единица совокупности, признак, вариация, статистический показатель, система показателей

Закон больших чисел. Статистическая закономерность

Смотреть что такое «ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ» в других словарях:

Популярное:

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Подобные документы

Курс ОП 02 «Статистика»

Раздел 1. Общие основы статистической науки

Тема 1.1.Предмет, метод и задачи статистики. Организация статистики в Р.Ф.

Цель:

формирование представления о предмете и методе статистики;
о задачах статистики в условиях рыночной экономики.

Задачи:

Студент должен:

иметь представление:

1. О предмете и методе статистики;

2. Об общих основах статистической науки.

3. О принципах организации государственной статистики

1. Предмет, метод и задачи статистики.

2. Особенности статистической методологии.

3. Система государственной статистики в Р.Ф.

4. Задачи и принципы организации государственного статистического учета, структура органов государственной статистики. Функции органов государственной статистики.

5. Современные технологии организации статистического учета.

1. Предмет, метод и задачи статистики.

Роль статистики в нашей жизни настолько велика и неоспорима, что люди часто не задумываясь, используют элементы статистической методологии.

Например:

Планируя свой семейный бюджет ваша мама точно знает:

· Сколько в месяц денег она расходует на питание;

· Сколько на покупки одежды;

· Сколько на приобретение лекарств и лечение;

· Сколько на карманные расходы членам семьи;

· Сколько на образование детей и самообразование;

· Сколько на коммунальные платежи и т.д.

Отсюда, она примерно знает – сколько денег взрослые члены семьи должны заработать.

Принимая решения, человек:

Ø пользуется определенной системой имеющихся у него сведений, сложившихся вкусов и привычек, фактов,

Ø сопоставляет эти факты,

Ø систематизирует их,

Ø анализирует,

Ø делает необходимые для себя выводы и принимает определенные решения,

Ø предпринимает конкретные действия.

Это ли не статистика?

Государство также, как и ваша мама – планирует свои доходы, поэтому на каждый год рассматривается в многократных чтениях и утверждается бюджет государства. Это тоже статистика – экономическая статистика государства.

Вы видите, насколько велика и многогранна роль и значение предмета- статистики.

Статистика – самостоятельная общественная наука, имеющая свой предмет и методы исследования, которая возникла из потребностей общественной жизни. Термин «статистика» происходит от латинского слова «статус», которое означает «положение, порядок».

Основными объектами приложения статистической теории и методологии

выступают:

1. :озяйственная деятельность, народонаселение, условия жизни людей, управление экономическими и общественными процессамиобходимо о хозяйственная деятельность,

2. народонаселение,

3. условия жизни людей,

4. управление экономическими и общественными процессами,

5. научные исследования и т.д.

И если у химиков, физиков есть свои методы в изучении той или иной гипотезы, то статистика для изучения своего объекта также использует определенные методы.

Методы статистики : - направления

6. Описательное (дескриптивное);

7. Аналитическое.

Описательные методы – в них рассматриваются:

Ø методы сбора статистической информации – статистическое наблюдение,

Ø вопросы методологии и практики осуществления – статистическая сводка и группировка данных,

Ø наглядное представление статистических данных - построение статистических таблиц и графиков,

Ø расчет абсолютных, относительных и средних величин и их использования в анализе социально-экономических явлений.

Аналитические методы – включают:

Ø методы анализа вариации ,

Ø методологию индексного анализа,

Ø вопросы теории и практики выборочного наблюдения ,

Ø оценку взаимосвязей признаков, т.е. - исследование связей между явлениями,

Ø методы статистического анализа рядов динамики и прогнозирования.

Задачи и функции статистики в условиях рыночной экономики.

Основная задача статистики, как науки, следующая:

- сбор данных

- обработка данных

- анализ данных,

и на основе предыдущей работы – интерпретация получаемых результатов.

Начало такому подходу было положено Гауссом, применившим статистические приемы для вычисления планетных орбит по несовершенным данным.

Основная задача статистики в наше время – обработка количественных результатов научных экспериментов, т.к. статистические методы используют в промышленности, химии, геологии, истории, социологии, психологии, экономике, космических исследованиях.

налитическое.ики:

2. Особенности статистической методологии.

Статистическая совокупность, закон больших чисел, статистическая закономерность.

Независимо от уровня и стадии экономического развития, характера политической системы, статистика на протяжении сотен лет своего существования всегда оставалась необходимым и эффективным инструментом государственного управления.

Статистика была наукой, исследующей количественную сторону массовых явлений, выявляющей конкретные закономерности на основе закона больших чисел . Выполняя самые разнообразные функции сбора, систематизации и анализа сведений, характеризующих экономическое и социальное развитие общества, статистика всегда играла роль главного поставщика фактов для всех структур общества. Например:

Обеспеченность пахотными землями на душу населения в 1998 г. - м².

3. Система государственной статистики в Р.Ф.

В настоящее время в нашей стране функционирует единая централизованная система государственной статистики. Центральным органом этой системы является Государственный комитет Российской Федерации по статистике (Госкомстат России). В субъектах РФ (в республиках, краях и областях), в районах статистические работы проводятся территориальными органами государственной статистики.

Непосредственная обработка поступающих из регионов статистических данных осуществляется в Главном межрегиональном центре обработки и распространения статистической информации (ГМЦ Госкомстата России), который обладает необходимыми для этих целей мощными вычислительными ресурсами.

На Госкомстат России возложено как методологическое, так и практическое руководство по сбору, обработке и анализу статистических данных на государственном уровне.

Для решения этих задач в структуре Госкомстата России выделены следующие Управления:

¨ статистического планирования и организации статистического наблюдения, национальных счетов

¨ статистики предприятий и структурных обследований;

¨ статистики основных фондов и строительства;

¨ статистики окружающей среды и сельского хозяйства.

¨ статистики цен и финансов;

¨ статистики населения;

¨ и ряд других по основным отраслям экономики и социальной сферы

Госкомстат России ежегодно разрабатывает и утверждает Федеральную программу статистических работ на календарный год, которая согласовывается с Правительством РФ.

Работа по сбору статистической информации проводится не только Госкомстатом России. В соответствии с Федеральной программой отдельные виды статистических работ ведутся другими органами государственного управления - Банком России, Минфином России, Минздравом России, Минобразованием России, Минтруда России, МВД России и др. (всего более 20 министерств и ведомств).

Получаемые Госкомстатом России статистические данные передаются в распоряжение органов федеральной власти. Они публикуются для широкого использования в аналитических целях научными и практическими работниками, руководителями и специалистами предприятий и организаций всех форм собственности.

Среди основных печатных изданий Госкомстата России можно выделить статистические ежегодники « Российская Федерация» и «Регионы России», краткий статистический сборник «Россия в цифрах», ежемесячный журнал «Вопросы статистики».

Важное значение для статистической методологии играет закон больших чисел. В наиболее общем виде он может быть сформулирован следующим образом:

Закон больших чисел — общий принцип в силу которого совокупные действия большого числа случайных факторов приводит при некоторых общих условиях к результату почти независящему от случая.

Закон больших чисел порожден особыми свойствами массовых явлений. Массовые явления последние в свою очередь с одной стороны в силу своей индивидуальности отличаются друг от друга, а с другой имеет нечто общее определяющее их принадлежность к определенному классу.

Единичное явление в большей степени подвержено влиянию случайных и несущественных факторов, чем масса явлений в целом. При определенных условиях значение признака у отдельной единицы можно рассматривать как случайную величину, учитывая, что она подчиняется не только общей закономерности, но и формируется под воздействием условий не зависящих от этой закономерности. Именно по этой причине статистика широко использует средние показатели, одним числом характеризующие всю совокупность. Только при большом числе наблюдений случайные отклонения от основного направления развития уравновешиваются, взаимопогашаются и статистическая закономерность проявляется более отчетливо. Таким образом, сущность закона больших чисел заключается в том, что в числах обобщающих результат массового статистического наблюдения закономерность развития социально-экономических явлений выявляется более отчетливо чем при небольшом по объему статистическому исследованию.

Экономика. Толковый словарь. - М.: «ИНФРА-М», Издательство «Весь Мир». Дж. Блэк. Общая редакция: д.э.н. Осадчая И.М. . 2000 .

Райзберг Б.А., Лозовский Л.Ш., Стародубцева Е.Б. . Современный экономический словарь. - 2-е изд., испр. М.: ИНФРА-М. 479 с. . 1999 .

Экономический словарь. 2000 .

ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ - см. БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ ЗАКОН. Antinazi. Энциклопедия социологии, 2009 … Энциклопедия социологии

Закон Больших Чисел - принцип, согласно которому количественные закономерности, присущие массовым общественным явлениям, наиболее явным образом проявляются при достаточно большом числе наблюдений. Единичные явления в большей степени подвержены воздействию случайных и… … Словарь бизнес-терминов

ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ - утверждает, что с вероятностью, близкой к единице, среднее арифметическое большого числа случайных величин примерно одного порядка будет мало отличаться от константы, равной среднему арифметическому из математических ожиданий этих величин. Разл.… … Геологическая энциклопедия

закон больших чисел - - [Я.Н.Лугинский, М.С.Фези Жилинская, Ю.С.Кабиров. Англо русский словарь по электротехнике и электроэнергетике, Москва, 1999 г.] Тематики электротехника, основные понятия EN law of averageslaw of large numbers … Справочник технического переводчика

Закон больших чисел - в теории вероятностей утверждает, что эмпирическое среднее (среднее арифметическое) достаточно большой конечной выборки из фиксированного распределения близко к теоретическому среднему (математическому ожиданию) этого распределения. В зависимости … Википедия

закон больших чисел - didžiųjų skaičių dėsnis statusas T sritis fizika atitikmenys: angl. law of large numbers vok. Gesetz der großen Zahlen, n rus. закон больших чисел, m pranc. loi des grands nombres, f … Fizikos terminų žodynas

ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ - общий принцип, в силу к рого совместное действие случайных факторов приводит при нек рых весьма общих условиях к рез ту, почти не зависящему от случая. Сближение частоты наступления случайного события с его вероятностью при возрастании числа… … Российская социологическая энциклопедия

Закон больших чисел - закон, гласящий, что совокупное действие большого числа случайных факторов приводит, при некоторых весьма общих условиях, к результату, почти не зависящему от случая … Социология: словарь

ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ - статистический закон, выражающий связь статистических показателей (параметров) выборочной и генеральной совокупности. Фактические значения статистических показателей, полученные по некоторой выборке, всегда отличаются от т.н. теоретических… … Социология: Энциклопедия

ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ - принцип, по которому частота финансовых потерь определенного вида может быть предсказана с высокой точностью тогда, когда есть большое количество потерь аналогичных видов … Энциклопедический словарь экономики и права

Взаимодействуя ежедневно в работе или учебе с цифрами и числами, многие из нас даже не подозревают о том, что существует очень интересный закон больших чисел, применяемый, например, в статистике, экономике и даже психолого-педагогических исследованиях. Он относится к теории вероятностей и говорит о том, что среднее арифметическое какой-либо большой выборки из фиксированного распределения близко к математическому ожиданию этого распределения.

Вы, наверное, заметили, что понять сущность этого закона непросто, особенно тем, кто не особо дружит с математикой. Исходя из этого, мы бы хотели рассказать о нем простым языком (насколько это возможно, конечно), чтобы каждый мог хотя бы примерно уяснить для себя, что это такое. Эти знания помогут вам лучше разобраться в некоторых математических закономерностях, стать более эрудированным и положительным образом повлиять на развитие мышления.

Помимо рассмотренного нами выше определения закона больших чисел в теории вероятностей, можно привести и его экономическое толкование. В этом случае он представляет собой принцип, согласно которому частоту финансовых потерь конкретного вида можно предсказать с высокой степенью достоверности тогда, когда наблюдается высокий уровень потерь подобных видов вообще.

Помимо этого, в зависимости от уровня сходимости признаков можно выделить слабый и усиленный законы больших чисел. О слабом речь идет, когда сходимость существует по вероятности, а об усиленном – когда сходимость существует практически во всем.

Если интерпретировать несколько иначе, то следует сказать так: всегда можно найти такое конечное число испытаний, где с любой запрограммированной наперед вероятностью меньше единицы относительная частота появления какого-то события будет крайне мало отличаться от его вероятности.

Таким образом, общую суть закона больших чисел можно выразить так: результатом комплексного действия большого количества одинаковых и независимых случайных факторов будет такой результат, который не зависит от случая. А если говорить еще более простым языком, то в законе больших чисел количественные закономерности массовых явлений будут явно проявляться только при большом их числе (поэтому и называется закон законом больших чисел).

Отсюда можно сделать вывод, что сущность закона состоит в том, что в числах, которые получаются при массовом наблюдении, имеются некоторые правильности, обнаружить которые в небольшом количестве фактов невозможно.

Закон больших чисел выражает наиболее общие закономерности случайного и необходимого. Когда случайные отклонения «гасят» друг друга, средние показатели, определенные для одной и той же структуры, приобретают форму типичных. Они отражают действия существенных и постоянных фактов в конкретных условиях времени и места.

Определенные посредством закона больших чисел закономерности сильны только тогда, когда представляют массовые тенденции, и они не могут быть законами для отдельных случаев. Так, вступает в силу принцип математической статистики, говорящий, что комплексное действие ряда случайных факторов способно стать причиной неслучайного результата. И наиболее яркий пример действия данного принципа – это сближение частоты наступления случайного события и его вероятности, когда возрастает количество испытаний.

Давайте вспомним обычное бросание монетки. Теоретически орел и решка могут выпасть с одной и той же вероятностью. Это означает, что если, к примеру, бросить монетку 10 раз, 5 из них должна выпасть решка и 5 – орел. Но каждый знает, что так не происходит практически никогда, ведь соотношение частоты выпадения орла и решки может быть и 4 к 6, и 9 к 1, и 2 к 8 и т.д. Однако с увеличением количества подбрасываний монетки, например, до 100, вероятность того, что выпадет орел или решка, достигает 50%. Если же теоретически проводить бесконечное количество подобных опытов, вероятность выпадения монетки обеими сторонами всегда будет стремиться к 50%.

На то, как именно упадет монетка, влияет огромное число случайных факторов. Это и положение монетки на ладони, и сила, с которой совершается бросок, и высота падения, и его скорость и т.д. Но если опытов много, вне зависимости от того, как воздействуют факторы, всегда можно утверждать, что практическая вероятность близка к вероятности теоретической.

А вот еще один пример, который поможет понять сущность закона больших чисел: предположим, что нам нужно оценить уровень заработка людей в каком-то регионе. Если мы будем рассматривать 10 наблюдений, где 9 человек получают 20 тыс. рублей, а 1 человек – 500 тыс. рублей, среднее арифметическое составит 68 тыс. рублей, что, естественно, маловероятно. Но если мы возьмем в расчет 100 наблюдений, где 99 человек получают 20 тыс. рублей, а 1 человек – 500 тыс. рублей, то при расчете среднего арифметического получим 24,8 тыс. рублей, что уже ближе к реальному положению дел. Увеличивая число наблюдений, мы будем заставлять среднее значение стремиться к истинному показателю.

Именно по этой причине для применения закона больших чисел в первую очередь необходимо набрать статистический материал, чтобы получать правдивые результаты, изучая большое число наблюдений. Потому-то и удобно использовать этот закон, опять же, в статистике или социальной экономике.

Значение того, что закон больших чисел работает, сложно переоценить для любой области научного знания, и особенно для научных разработок в области теории статистики и методов статистического познания. Действие закона также обладает большим значением и для самих изучаемых объектов с их массовыми закономерностями. На законе больших чисел и принципе математической статистике основываются практически все методы статистического наблюдения.

Но, даже не беря во внимание науку и статистику как таковые, можно смело сделать вывод, что закон больших чисел – это не просто явление из области теории вероятностей, но феномен, с которым мы сталкиваемся практически каждый день в своей жизни.

Надеемся, теперь сущность закона больших чисел стала вам более понятна, и вы сможете легко и просто объяснить его кому-то другому. А если тема математики и теории вероятностей вам интересна в принципе, то рекомендуем почитать о числах Фибоначчи и парадоксе Монти Холла. Также познакомьтесь с приближенными вычислениями в жизненных ситуациях и самыми популярными числами. И, конечно же, обратите внимание на наш курс по когнитивистике, ведь, пройдя его, вы не только овладеете новыми техниками мышления, но и улучшите свои когнитивные способности в целом, в том числе и математические.

Метод статистики предполагает следующую последовательность действий:

разработка статистической гипотезы,

сводка и группировка статистических данных,

Прохождение каждой стадии связано с использованием специальных методов, объясняемых содержанием выполняемой работы.

Разработка системы гипотез, характеризующих развитие, динамику, состояние социально-экономических явлений.

Организация статистической деятельности.

Разработка методологии анализа.

Разработка системы показателей для управления хозяйством на макро- и микроуровне.

Популяризовать данные статистического наблюдения.

Массовый характер общественных законов и своеобразие их действий предопределяет необходимость исследования совокупных данных.

Закон больших чисел порожден особыми свойствами массовых явлений. Последние в силу своей индивидуальности, с одной стороны, отличаются друг от друга, а с другой – имеют нечто общее, обусловленное их принадлежностью к определенному классу, виду. Причем единичные явления в большей степени подвержены воздействию случайных факторов, нежели их совокупность.

Закон больших чисел в наиболее простой форме гласит, что количественные закономерности массовых явлений отчетливо проявляются лишь в достаточно большом их числе.

Таким образом, сущность его заключается в том, что в числах, получающихся в результате массового наблюдения, выступают определенные правильности, которые не могут быть обнаружены в небольшом числе фактов.

Закон больших чисел выражает диалектику случайного и необходимого. В результате взаимопогашения случайных отклонений средние величины, исчисленные для величины одного и того же вида, становятся типичными, отражающими действия постоянных и существенных фактов в данных условиях места и времени.

Тенденции и закономерности, вскрытые с помощью закона больших чисел, имеют силу лишь как массовые тенденции, но не как законы для каждого отдельного случая.

Проявление действия закона больших чисел можно видеть во многих областях явлений общественной жизни, изучаемых статистикой. Например, средняя выработка на одного работающего, средняя себестоимость единицы изделия, средняя заработная плата и другие статистические характеристики выражают общие для данного массового явления закономерности. Таким образом, закон больших чисел способствует раскрытию закономерностей массовых явлений как объективной необходимости их развития.

Так как статистика имеет дело с массовыми явлениями, то основным понятием является статистическая совокупность.

Статистическая совокупность — это множество объектов или явлений, изучаемых статистикой, которые имеют один или несколько общих признаков и различаются между собой по другим признакам. Так, например, при определении объема розничного товарооборота все предприятия торговли, осуществляющие продажу товаров населению, рассматриваются как единая статистическая совокупность - «розничная торговля».

Е диница совокупности – это первичный элемент статистической совокупности, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации, и основой ведущегося при обследовании счета.

Например, при проведении переписи торгового оборудования единицей наблюдения является торговое предприятие, а единицей совокупности — их оборудование (прилавки, холодильные агрегаты и т.д.).

Признак — это характерное свойство изучаемого явления, отличающее его от других явлений. Признаки могут быть охарактеризованы рядом статистических величин.

В разных отраслях статистики изучаются разные признаки. Так, например, объектом изучения является предприятие, а его признаками — вид продукции, объем выпуска, численность работающих и т.д. Или объект — отдельный человек, а признаки — пол, возраст, национальность, рост, вес и т.д.

Таким образом, статистических признаков, т.е. свойств, качеств объектов наблюдения очень много. Все их многообразие принято делить на две большие группы: признаки качества и признаки количества.

Качественный признак (атрибутивный) — признак, отдельные значения которого выражаются в виде понятий, наименований.

Профессия - токарь, слесарь, технолог, учитель, врач и т.д.

Количественный признак — признак, определенные значения которого имеют количественные выражения.

Рост — 185, 172, 164, 158.

Вес — 105, 72, 54, 48.

Каждый объект изучения может обладать целым рядом статистических признаков, но от объекта к объекту одни признаки меняются, другие остаются неизменными. Меняющиеся признаки от одного объекта к другому принято называть варьирующими. Именно эти признаки изучаются в статистике, поскольку неизменяющийся признак изучать неинтересно. Предположим, что в вашей группе только мужчины, у всех один признак (пол - мужской) и по этому признаку больше сказать нечего. А если есть и женщины, то уже можно посчитать их процент в группе, динамику изменения численности женщин по месяцам учебного года и др.

Вариация признака — это многообразие, изменяемость величины признака у отдельных единиц совокупности наблюдения.

Вариация признака — пол — мужской, женский.

Вариация з/п — 10000, 100000, 1000000.

Отдельные значения признака называются вариантами этого признака.

Явления и процессы в жизни общества изучаются статистикой посредством статистических показателей.

Статистический показатель — это обобщающая характеристика какого-либо свойства статистической совокупности или ее части. Этим он отличается от признака (свойства, присущего единице совокупности). Например, средний балл за семестр по группе студентов – это статистический показатель. Балл по некоторому предмету конкретного студента — признак.

Система статистических показателей – это совокупность взаимосвязанных между собой статистических показателей, всесторонне отображающих процессы общественной жизни в определенных условиях места и времени.

Понятие статистики и ее основные положения

Статистика как параметр совокупности

Закон больших чисел. Статистическая закономерность

Мальчик или девочка

Методы исследования применяемые в статистике населения

Список используемой литературы

Словом статистика в середине XVIII в. стали обозначать совокупность разного рода фактических сведений о государствах (от латинского “статус” – государство). К таким сведениям относились данные о численности и движении населения государств, их территориальном делении и административном устройстве, экономики и т.д.

В настоящее время термин “статистика” имеет несколько связанных друг с другом значений. Одно из них близко соответствует изложенному выше. Статистикой часто называют совокупность фактов о той или иной стране. Главные из них систематически публикуются в специальных изданиях по установленной форме.

Однако современную статистику в рассматриваемом смысле этого слова отличает от “государство ведения” прошлых столетий не только в огромной степени выросшем полнота и разносторонность содержащихся в ней сведений. В отношении характера сведений к ней теперь относят только то, что получает количественное выражение. Так, к статистике не относят сведения о том, является ли данное государство монархией или республикой. Какой язык в нем принят в качестве государственного и т.д.

Но к ней относятся количественные данные о численности населения, пользующихся тем или иным языком в качестве своего разговорного. К статистике не относят перечень и расположение на карте отдельных территориальных частей государства, но относят количественные данные о распределении по ним населения, промышленности и т.д.

Общей чертой сведений, составляющих статистику, служит то, что они всегда относятся не к одному единичному (индивидуальному) явлению, а охватывают сводными характеристиками целый ряд таких явлений, или, как говорят, их совокупность . Индивидуальное явление отличается от совокупности своей неразложимостью на самостоятельно существующие и аналогичные друг другу составные элементы. Совокупность же состоит именно из таких элементов. Исчезновение одного из элементов совокупности не уничтожает ее как таковую.

Так, население города остается его населением и после того, как одно из входящих в его состав лиц умерло или переехало в другой.

Разные совокупности и их единицы в реальности сочетаются и переплетаются друг с другом подчас в весьма сложных комплексах. Специфическая черта статистики состоит в том, что во всех случаях ее данные относятся к совокупности. Характеристики отдельных индивидуальных явлений попадают в поле ее зрения лишь в качестве основания для получения сводных характеристик совокупности.

Например, регистрация брака имеет определенное значение для данной индивидуальной пары, вступающей в него, из него для каждого супруга вытекают определенные права и обязанности. К статистике же относятся лишь сводные данные о числе заключенных браков, о составе вступивших в них – по возрасту, по источникам средств существования и др. Индивидуальные случаи бракосочетания интересуют статистику лишь постольку, поскольку на основании сведений о них возможно получить сводные данные.

Статистика как параметр совокупности

В последнее время термин “статистика” стал часто пониматься и в несколько более узком, но зато более точно определенном смысле, связанном с обработкой результатов серии индивидуальных наблюдений.

Представим, что в результате наблюдений мы получили числа x 1 , x 2 . x n . Эти числа рассматриваются как одна из возможных реализаций совокупности n величин в их сочетании.

Статистикой называют некоторый параметр f зависящий от x 1 , x 2 . x n . Поскольку эти величины являются, как отмечено, одной из их возможных реализаций, то и значение данного параметра также оказывается одним из ряда возможных. Следовательно, каждая статистика в этом смысле имеет свое распределение вероятностей (т.е. для любого заданного числа a существует вероятность того, что параметр f окажется не большим, чем a ).

По сравнению с содержанием, вкладываемая в термин “статистика” в смысле, рассмотренном выше, здесь во-первых, имеется в виду его сужение всякий раз до одной величины – параметра, что не исключает совместного рассмотрения нескольких параметров (нескольких статистик) в одной комплексной задаче. Во-вторых, здесь подчеркивается наличие математического правила (алгоритма) получения величины параметра из совокупности результатов наблюдения: вычислить их среднюю арифметическую, взять максимальное из доставленных значений, рассчитать отношение численности некоторой их особой группы к общему числу и т.д.

Наконец в указанном смысле термин “статистика” применяется к параметру, полученному из результатов наблюдений в любой области явлений – общественных и других. Это может быть средняя урожайность, или средняя длина охвата сосен в лесу, или средний результат повторных измерений параллакса некоторой звезды и т.д. в этом смысле термин “статистика” применяется главным образом в математической статистике, которая, как и любой раздел математики, не может быть ограничена той или иной областью явлений.

Под статистикой понимают также процесс ее “ведения”, т.е. процесс собирания и обработки сведений о фактах, необходимых для получения статистики в обоих рассмотренных смыслах.

При этом необходимые для статистики сведения могут собираться с единственной целью получения обобщенных характеристик для массы случаев данного рода, т.е. именно естественно в целях статистики. Таковы, например сведения, собираемые при проведении переписей населения.

Закон больших чисел. Статистическая закономерность.

Главным обобщением опыта исследования любых массовых явлений служат закон больших чисел. Отдельное единичное явление, рассматриваемое как одно из явлений данного рода, содержит в себе элемент случайного: оно могло быть или не быть, быть таким или иным. При соединении же большого числа таких явлений в общих характеристиках всей их массе случайность исчезает в тем большей мере, чем больше соединено единичных явлений.

Математика, в частности теория вероятностей, рассматриваемая в чисто количественном аспекте закон больших чисел, выражает его целой цепью математических теорем. Они показывают, при каких условиях и в какой именно мере можно рассчитывать на отсутствие случайности в охватывающих массу характеристиках, как это связано с численностью входящих в них индивидуальных явлений. Статистика же основывается на этих теоремах в изучении каждого конкретного массового явления.

Закономерность , проявившаяся лишь в большой массе явлений через преодоление свойственной ее единичным элементам случайности, называется статистической закономерностью .

В одних случаях перед статистикой стоит задача измерения ее проявлений, само же ее существование теоретически ясно заранее.

В других случаях закономерность может быть найдена статистикой эмпирически. Этим путем было, например, установлено, что с увеличением дохода семьи в ее бюджете падает процент расходов на питание.

Таким образом всякий раз, когда статистика в исследовании какого-либо явления достигает обобщений и находит действующую в нем закономерность, эта последняя сразу становится достоянием той конкретной науки, к кругу интересов которой принадлежит это явление. Следовательно, в отношении каждой статистика выступает в качестве метода.

Рассматривая результаты массового наблюдения, статистика находит в них черты сходства и различия, соединяет элементы в группы, выявляя при этом различные типы, дифференцируя по этим типам всю подвергнутую наблюдению массу. Результаты наблюдения единичных элементов массы используются, далее для получения характеристик всей совокупности и выделенных в ней особых частей, т.е. для получения обобщающих показателей.

Массовое наблюдение, группировка и сводка его результатов, вычисление и анализ обобщающих показателей – таковы главные черты метода статистики.

Статистика как наука опекает и сводится к математической статистике. В математике задачи характеристики массовых явлений рассматриваются только в чисто количественном аспекте, оторванно от качественного содержания (что обязательно для математики, как науки вообще). Статистика же даже в исследовании общих законов массовых явлений исходит не только из количественных обобщений этих явлений, а прежде всего из механизма возникновения самого массового явления.

В тоже время из сказанного о роли количественного измерения для статистики следует большое значение для нее математических методов вообще, специально приспособленных для решения задач, возникающих при исследовании массовых явлений (теория вероятностей и математической статистики). Более того, роль математических методов здесь настолько велика, что попытка их исключения из курса статистики (ввиду наличия в планах отдельного предмета – математической статистики) существенно обедняет статистику.

Отказ от этой попытки, однако, не должен означать противоположной крайности, а именно поглощения статистикой всей теории вероятностей и математической статистики. Если, например, в математике рассматривается средняя величина для ряда распределения (вероятностей или эмпирических частостей),то статистика так же не может обойти соответствующие приемы, но здесь это один из аспектов, наряду с которым возникает и ряд других (средние общие и групповые, возникновение и роль средних в системе информации, материальное содержание системы весов, хронологические средние, средние и относительные величины и т.д.).

Или другой пример: математическая теория выборки все внимание сосредоточивает на ошибке репрезентативности – для разных систем отбора, разных характеристик и т.д. Системную ошибку, т.е. ошибку не поглощающуюся в средней величине, она заранее исключает, строя свободные от нее так называемые несмещенные оценки. В статистике же едва ли не главным в этом деле вопросом является вопрос о том, как эту системную ошибку избежать.

В исследовании количественной стороны массовых явлений возникает ряд задач математического характера. Для их решения математика разрабатывает соответствующие приемы, но для этого она должна рассматривать их в общем виде, для которого качественное содержание массового явления безразлично. Так проявление закона больших чисел было впервые подмечено именно в социально-экономической области и почти одновременно в азартных играх (само распределение которых объяснилось тем, что они являлись слепком с экономики, в частности развивающихся товарно-денежных отношений). С того момента, однако, когда закон больших чисел становится объектом точного исследования в математике, он получает совершенно общую трактовку, которая не ограничивает его действие какой-либо специальной областью.

На этом основании предмет статистики вообще отграничивается от предмета математики. Разграничения объектов не может означать изгнать из одной науки всего, что попало в поле зрения другой. Было бы, например, неправильно исключить из изложения физики всего связанного с применением дифференциальных уравнений на том основании, что ими занимается математика.

Почему соотношение полов при рождении имеет определенные пропорции, которые на протяжении многих столетий не претерпели существенных наблюдений?

Как это парадоксально не звучит, но именно смерть является основным биологическим условием размножения и воспроизведения новых поколений. Для того чтобы продлить существование вида, его особи должны после себя оставить потомство; в противном случае вид навсегда исчезнет.

Проблема пола (кто родится мальчик или девочка) включает в себя множество вопросов, связанных не только с биологическим развитием, медико-генетическими характеристиками, с демографическими данными, но и в более широком аспекте связаны с психологией пола, с поведением и устремлениями индивидуумов противоположного пола, с гармонией или конфликтами между ними.

Вопрос о том, кто родится – мальчик или девочка – и почему это происходит – всего лишь узкий круг вопросов, вытекающих из более обширной проблемы. Особенно важное теоретическое и практическое имеет выяснение вопроса, почему продолжительность жизни мужчин ниже продолжительности жизни женщин. Это явление распространено не только у человека, но и среди многочисленных видов животного мира.

Объяснить это только, тем, что преобладание мужских особей при рождении обусловлено их повышенной активностью, и как следствие этого – меньшей “жизненностью”, недостаточно. Биологи давно обратили внимание на более короткую продолжительность жизни самцов по сравнению с самками у большинства изученных животных. Продолжительность жизни противопоставляется ее высокому темпу и это находит биологические обоснование.

Английский исследователь А. Комфорт указывает: “ Организм должен пройти через фиксированный ряд обменных процессов или этапов развития, и скорость их прохождения определяет наблюдаемую продолжительность жизни”.

Ч. Дарвин рассматривал меньшую продолжительность жизни у самцов “как естественное и конституционное свойство, обусловленное только полом”.

Возможность рождения ребенка того или иного пола в каждом конкретном случае зависит не только от присущих данному явлению закономерностям, выявленных на большом числе наблюдений, но и от случайных привходящих обстоятельств. Поэтому заранее статистически невозможно определить какого пола будет каждый отдельно родившийся ребенок. Этим и не занимается ни теория вероятностей, не статистика, хотя во многих случаях результат отдельного события представляет большой интерес. Теория вероятностей дает достаточно определенные ответы, когда речь заходит о большой совокупности родившихся. Привходящие, внешние причины случайны, однако их совокупность отражает устойчивые закономерности. При формировании пола, как теперь известно, еще до зачатия, случайные причины могут в одних случаях благоприятствовать возникновению зародышей мужского, и в других – женского пола. Но это проявляется не в каком-то закономерном порядке, а хаотично, беспорядочно. Совокупность факторов, формирующих определенные соотношения полов при рождении, проявляется лишь на достаточно большом количестве наблюдений; и чем их больше, тем ближе приближается теоретическая вероятность к фактическим результатам.

Вероятности рождения мальчиков есть число несколько больше чем 0,5 (близкое 0,51), а девочки – меньше чем 0,5 (близкое 0,49). Этот весьма интересный факт поставил перед биологами и статистами трудную задачу – объяснить причину, почему зарождение и рождение мальчика или девочки не является равновозможными и соответствующими генетическим предпосылкам (менделеевскому закону расщепления по полу).

Удовлетворительного ответа на эти вопросы пока не получено; известно только, что уже с момента зачатия доля мальчиков больше доли девочек и что в период внутриутробного развития эти пропорции постепенно выравниваются и к моменту рождения, не достигая, однако, равновероятностных значений. Мальчиков рождается примерно на 5-6% больше чем девочек.

У большинства видов, для которых биологами были составлены таблицы выживания, смертность среди самцов выше. Генетики это объясняют различием у самок и самцов общего хромосомного комплекса.

Ч. Дарвин рассматривает сформировавшееся численное соотношение полов из представителей различных видов, как результат эволюционного естественного отбора, основанного на принципах полового подбора. Генетические законы формирования пола были открыты позже, и они являются недостающим звеном в теоретических концепциях Ч. Дарвина. Меткие наблюдения Ч. Дарвина заслуживают того, чтобы их здесь привести. Автор замечает, что половой подбор был бы простым делом, если бы самцы численно значительно превосходили самок. Важно знать численное соотношение полов не только при рождении, но и в период зрелости, и это усложняет картину. Относительно людей установлен факт, что мальчиков умирает гораздо больше, чем девочек, перед рождением, во время родов и в первые годы детства.

Можно назвать две большие группы факторов, оказывающих влияние на соотношение смертности по полу и в целом обуславливающих сверхсмертность мужчин. Это экзогенные, т.е. социально-экономические факторы, и эндогенные факторы, связанные с генетической программой жизнеспособности мужского и женского организма. Различия в смертности по полу могут быть объяснены постоянным взаимодействием указанных двух групп факторов. Эти различия повышаются прямо пропорционально увеличению показателя средней продолжительности жизни. На чисто биологические различия в жизнеспособности мужчин и женщин наслаивается воздействие социально-экономических условий жизни, реакция на которые мужского и женского организма различна с точки зрения возможности преодолеть их отрицательное влияние на различных возрастных периодах.

В подавляющем большинстве стран мира, где ведется более или менее надежная и полная регистрация смертности, соотношение показателей по полу подтверждает неоднократно подтвержденная практикой положение о повышении смертности мужчин – закономерность эта, как отмечалось ранее присуща человеческой популяции да и не только ей, но и многим другим биологическим видам.

Статистика населения – наука, изучающая количественные закономерности явлений и процессов, происходящих в населении, в непрерывной связи с их качественной стороной.

Население – объект изучения и демографии, которая устанавливает общие закономерности их развития, рассматривая его жизнедеятельность во всех аспектах: историческом, политическом, экономическом, социальном, юридическом, медицинском и статистическом. При этом надо иметь в виду, что по мере развития знаний об объекте открываются его новые стороны, становящиеся отдельным объектом познания.

Статистика населения изучает свой объект в конкретных условиях места и времени, выявляя все новые формы его движения: естественное, миграционное, социальное.

Под естественным движением населения понимается изменение численности населения ввиду рождений и смертей, т.е. происходящее естественным путем. При этом разумеются так же браки и разводы, поскольку они учитываются в одинаковом порядке с рождениями и смертями.

Миграционное движение , или просто миграция населения, означает перемещения людей через границы отдельных территорий, обычно с переменой места жительства на длительное время или навсегда.

Социальное движение населения понимается как изменение социальных условий жизни населения. Оно выражается в изменении численности и составе социальных групп людей, имеющих общие интересы, ценности и нормы поведения, складывающиеся в рамках исторически определенного общества.

Статистика населения решает ряд задач:

Важнейшая ее задача – определение численности населения. Но часто требуется знать численность населения отдельных континентов и их частей, различных стран, экономических регионов стран, административных регионов. При этом ведется не простой арифметический, а особый – статистический счет – счет категорий населения. Статистически устанавливается число рождений, смертей, браков, случаев прекращения брака, численность прибывших и убывших мигрантов, т.е. определяется объем совокупности.

Вторая задача – установление структуры населения, демографических процессов. Внимание здесь прежде всего обращается на деление населения по полу, возрасту, уровню образования, профессиональному, производственному признаку, по принадлежности к городскому и сельскому.

Структура населения по полу может характеризоваться равной численностью полов, мужским или женским перевесом и степенью этого перевеса.

Структура населения по возрасту может быть может быть представлена однолетними данными и группами возрастов, а так же тенденцией изменения возрастного состава, например постарения или омоложения.

Образовательная структура показывает долю грамотного населения, имеющего определенную степень обучения на разных территориях и разных средах.

Профессиональная – распределение людей по приобретенным в процессе обучения профессиям, по занятиям.

Производственная – по отраслям народного хозяйства.

Территориальное размещение населения или его расселения. Здесь различают степень урбанизации, определение плотности всего населения, различное понимание плотности и его состояния.

Третья задача состоит в изучении взаимосвязей, имеющих место в самом населении между его различными группами и исследование зависимости процессов, происходящих в населении от факторов среды, в которой эти процессы протекают.

Четвертая задача складывается из рассмотрения динамики демографических процессов. При этом характеристика динамики может быть дана как изменение численности населения и как изменение интенсивности процессов, происходящих в населении во времени и пространстве.

Пятая задача – статистика населения открывается при прогнозах его численности и состава на будущее время. Предоставление данных о прогнозе численности населения на ближайшую и далекую перспективу.

Методы исследования применяемые в статистике населения

Метод в самом общем понимании означает способ достижения цели, регулирования деятельности. Метод конкретной науки – совокупность приемов теоретического и практического познания действительности. Для самостоятельной науки обязательно не только наличие особого от других наук предмета исследования, но и существования своих собственных методов изучения этого предмета. Совокупность методов исследования применяемых в какой-либо науке, составляет методологию этой науки.

Поскольку статистика населения является отраслевой статистикой, то основой ее методологии служит статистическая методология.

Важнейший метод, включенный в статистическую методологию – получение информации об изучаемых процессах и явлениях – статистическое наблюдение . Оно служит основой для сбора данных как в текущей статистике, так и при проведении переписей, монографического и выборочного изучения населения. Здесь полное использование положений теоретической статистики об установлении объекта единицы наблюдения, введении понятий о дате и моменте регистрации, программе, организационных вопросах наблюдения, систематизации и публикации его итогов. В статистической методологии заложен и принцип самостоятельности отнесения каждого переписываемого лица к определенной группе – принцип самоопределения.

Следующий этап статистического изучения социально-экономических явлений – определение их структуры, т.е. выделение частей и элементов, составляющих совокупность. Речь идет о методе группировок и классификаций, которые в статистике населения получили название типологических и структурных.

Для познания структуры населения необходимо прежде всего выделение признака группировки и классификации. Любой признак подвергшийся наблюдению, может служить и группировочным. Например по вопросу об отношении к лицу, записанному в переписном листе первым, можно определить структуру переписываемого населения, где представляется вероятным выделить значительное число групп. Этот признак является атрибутивным, поэтому при разработке по нему переписных листов необходимо составить заранее перечень нужных для анализа классификаций (группировок по атрибутивным признакам). При составлении классификаций с большим числом атрибутивных записей заранее обосновывается отнесение к определенным группам. Так, по своему занятию население делится на несколько тысяч видов, которые статистика сводит в определенные классы, что фиксируется в так называемом словаре занятий.

При изучении структуры по количественным признакам возникает возможность использования таких статистических обобщающих показателей, как средняя, мода и медиана, меры расстояния или показателей вариации для характеристики разных параметров населения. Рассматриваемые структуры явлений служит основой изучения связи в них. В теории статистики различаются функциональные и статистические связи. Изучение последних невозможно без разделения совокупности на группы и затем сравнения величины результативного признака.

Группировка по факторному признаку и сопоставление с изменениями признака результативного позволяет установить направление связи: прямая она или обратная, а так же дать представление о ее форме ломаной регресси . Данные группировки позволяют построить систему уравнений, необходимую для нахождения параметров уравнения регрессии и определения тесноты связи при помощи расчета коэффициентов корреляции. Группировки и классификации служат основой для использования дисперсионного анализа связей между показателями движения населения и факторами, их вызывающими.

Широкое использование находят в изучении населения статистические методы исследования динамики , графическое изучение явлений , индексный , выборочный и балансовый . Можно сказать, что статистика населения использует для изучения своего объекта весь арсенал статистических методов и примеров. Кроме того применяются и методы разработанные только для изучения населения. Это методы реального поколения (когорт) и условного поколения . Первый позволяет рассмотреть изменения в естественном движении ровесников (родившихся в одном году) – продольный анализ; второй рассматривает естественное движение сверстников (живущих в одно и то же время) – поперечный анализ.

Интересно применение средних и индексов при учете особенностей и сравнении процессов, происходящих в населении, когда условия для сопоставления данных не равны между собой. Используя различное взвешивание при расчете обобщающих средних величин, разработан метод стандартизации, позволяющий элиминировать влияние разных возрастных характеристик населения.

Теория вероятностей как математическая наука изучает свойства объективного мира при помощи абстракций , суть которых состоит в полном отвлечении от качественной определенности и в выделении их количественной стороны. Абстрагирование – есть процесс мысленного отвлечения от многих сторон свойств предметов и одновременно процесс выделения, вычленения каких-либо интересующих нас сторон, свойств и отношений изучаемых предметов. Применение абстрактных математических методов в статистике населения дает возможность статистического моделирования , происходящих в населении процессов. Потребность в моделировании возникает в случае невозможности исследования самого объекта.

Наибольшее число моделей применяемых в статистике населения, разработано для характеристики его динамики. Среди них выделяются экспоненциальные и логистические . Особое значение в прогнозе населения на будущие периоды имеют модели стационарного и стабильного населения, определяющие сложившийся в данных условиях тип населения.

Если построения моделей экспоненциального и логистического населения использует данные о динамике абсолютной численности населения за прошлый период, то модели стационарного и стабильного населения строятся на основе характеристик интенсивности его развития.

Итак статистическая методология изучения населения имеет в своем распоряжении ряд методов общей теории статистики, математические методы и специальные методы, разработанные в самой статистике населения.

Статистика населения используя рассмотренные выше методы, разрабатывает систему обобщающих показателей, указывает на необходимую информацию, способы их расчета, познавательные возможности этих показателей, условия применения, порядок записи и содержательную интерпретацию.

Велико значение обобщающих статистических показателей в решении важнейших проблем при рассмотрении демографической политики, необходимо для сбалансированного роста населения, в изучении миграции населения, составляющей основу межрайонного перераспределения рабочей силы и достижения равномерности ее распределения.

Поскольку население в определенном аспекте изучают многие другие науки – здравоохранение, педагогика, социология и пр., необходимо использовать опыт этих наук, развивать их методы применительно к нуждам статистики.

Стоящие перед нашей страной задачи обновления должна затронуть и решение демографических проблем. Разработка комплексных программ экономического и социального развития должна включать в себя разделы по демографическим программам их решение должно способствовать развитию населения с наименьшими демографическими потерями.

Список используемой литературы

Кильдишев и др. “Статистика населения с основами демографии” М.: Финансы и Статистика, 1990 г. – 312 с.

Бедный М.С. “Мальчики девочки? Медико — демографический анализ” М.: Статистика, 1980 г. – 120 с.

Андреева Б.М., Вишневский А.Г. “Продолжительность жизни. Анализ и моделирование” М.: Статистика, 1979 г. – 157 с.

Боярский А.Я., Громыко Г.Л. “Общая теория статистики” М.: изд. Московские университеты, 1985 г. – 372 с.

Васильева Э.К. “Социально-демографический портрет студента” М.: Мысль, 1986 г. – 96 с.

Бестужев-Лада И.В. “Мир нашего завтра” М.: Мысль, 1986 г. – 269 с.

Основное содержание закона о наследстве Закон о наследстве регулирует особую процедуру, которая обусловливает переход прав и обязанностей, а также имущества умершего гражданина его родственникам или иным лицам, в том числе […]
Если не устраивает заведующая детским садом … Вопрос: Добрый день! Г. Калининград. Скажите, пожалуйста, если родителей полностью не устраивает заведующая детским садом, могут ли они требовать от начальника управления образования […]
Как составляется заявление иностранного гражданина или лица без гражданства о регистрации по месту жительства Житель другого государства, прибывший в РФ, должен подать в миграционную службу заявление иностранного гражданина или […]
Суд по автокредиту – советы адвоката Если вы берете целевой кредит на покупку автомобиля, то купленная вами машина будет оформлена как залог. Грубо говоря, в случае невыплаты автокредита банк имеет право забрать у вас автомобиль […]
Президент РФ отменил обязательную установку счетчиков на газ Президент Владимир Путин подписал закон, который вносит поправку в закон № 261-ФЗ "Об энергосбережении. " и отменяет обязательную установку газовых счетчиков в […]
ЧТО ВАЖНО ЗНАТЬ О НОВОМ ЗАКОНОПРОЕКТЕ О ПЕНСИЯХ Подписка на новости Письмо для подтверждения подписки отправлено на указанный вами e-mail. 27 декабря 2013 График выплаты пенсий, ЕДВ и иных социальных выплат за январь 2014 года […]
Как унаследовать средства пенсионных накоплений наследодателя? Наследодатель при жизни вправе в любое время подать заявление в территориальный орган ПФР и определить конкретных лиц (правопреемников) и доли средств, которые […]
Понятие и основные признаки права собственности на природные объекты и ресурсы. ГК, Статья 209. Содержание права собственности. Право владения означает закрепленную законом возможность фактического обладания природным объектом, […]

Понятие о центральной предельной теореме.

Неравенство и теорема Чебышева.

Сущность закона больших чисел и его значение в статистике и экономике.

Тема 8. Закон больших чисел

Под законом больших чисел в теории вероятностей понимается совокупность теорем, в которых устанавливается связь между средним арифметическим достаточно большого числа случайных величин и средним арифметическим их математических ожиданий.

В повседневной жизни, бизнесе, научных исследованиях мы постоянно сталкиваемся с событиями и явлениями с неопределённым исходом. Например, торговец не знает, сколько посетителей придёт к нему в магазин, бизнесмен не знает курс доллара через 1 день или год; банкир – вернут ли ему заём в срок; страховые компании – когда и кому придётся выплачивать страховое вознаграждение.

Развитие любой науки предполагает установление основных закономерностей и причинно-следственных связей в виде определений, правил, аксиом, теорем.

Связующим звеном между теорией вероятностей и математической статистикой являются так называемые предельные теоремы, к которым относится закон больших чисел. Закон больших чисел определяет условия, при которых совокупное воздействие множества факторов приводит к результату, не зависящего от случая. В самом общем виде закон больших чисел сформулировал П.Л.Чебышев. Большой вклад в изучение закона больших чисел внесли А.Н.Колмогоров, А.Я.Хинчин, Б.В.Гнеденко, В.И.Гливенко.

К предельным теоремам относится также так называемая Центральная предельная теорема А.Ляпунова, определяющая условия, при которых сумма случайных величин будет стремиться к случайной величине с нормальным законом распределения. Эта теорема позволяет обосновать методы проверки статистических гипотез, корреляционно-регрессионный анализ и другие методы математической статистики.

Дальнейшее развитие центральной предельной теоремы связано с именами Линденберга, С.Н. Бернштейна, А.Я. Хинчина, П.Леви.

Практическое применение методов теории вероятностей и математической статистики основано на двух принципах, фактически основывающихся на предельных теоремах:

принцип невозможности наступления маловероятного события;

принцип достаточной уверенности в наступлении события, вероятность которого близка к 1.

В социально – экономическом смысле под законом больших чисел понимается общий принцип, в силу которого количественные закономерности, присущие массовым общественным явлениям, отчетливо проявляются лишь в достаточно большом числе наблюдений. Закон больших чисел порожден особыми свойствами массовых социальных явлений. Последние, в силу своей индивидуальности, отличаются друг от друга, а также имеют нечто общее, обусловленное их принадлежностью к определенному виду, классу, к определенным группам. Единичные явления в большей степени подвержены воздействию случайных и несущественных факторов, чем масса в целом. В большом числе наблюдений взаимно погашаются случайные отклонения от закономерностей. В результате взаимопогашения случайных отклонений средние, исчисленные для величин одного и того же вида, становятся типичными, отражающими действие постоянных и существенных факторов в данных условиях места и времени. Тенденции и закономерности, вскрытые с помощью закона больших чисел, - это массовые статистические закономерности.

1. Общее понятие статистики. Предмет статистики.

Статистикой называют планомерный и систематический учет осуществляемый в масштабах страны органами государственной статистики во главе с государственным комитетом РФ по статистике.

Статистика - цифровые данные публикуемые в специальных справочниках и средствах массовой информации.

Статистика - специальная научная дисциплина.

Предмет и содержание статистической науки долгое время были дискуссионными. С целью решения этих вопросов в 1954 и 1968 гг. проводились специальные совещания с привлечением широкого круга ученых и практиков не только статистиков, но и специалистов связанных с ней науки. Кроме того, до середины 70-х гг. шла дискуссия о предмете статистики в специальной литературе. В ходе дискуссий выявились 3 основные точки зрения на предмет статистики:

1. Статистика - универсальная наука, изучающая массовое явление природы и общества.

2. Статистика - методологическая наука не имеющая своего предмета познания, а представляющая собой учение о методе, применяемым общественными науками.

3. Статистика - общественная наука, имеющая свой предмет, методологию и исследующая количественные закономерности общественного развития.

В результате проводившихся совещаний и дискуссий в статистической науке первые две точки зрения были большинством ученых и практиков отвергнуты, а третья в основном принята, дополнена и уточнена.

Предметом статистики является количественная сторона массовых социально-экономических явлений, неразрывные связи с их качественной стороной, конкретных условий, места и времени. Из данного определения следуют основные черты предмета статистической науки:

1. Статистика - наука общественная.

2. В отличие от других общественных наук статистика изучает количественную сторону общественных явлений.

3. Статистика изучает массовое явление.

4. Статистика изучает количественную сторону явлений в неразрывной связи с количественной стороной и это находит свое воплощение в существовании системы статистических показателей.

5. Статистика изучает количественную сторону явлений в конкретных условиях места и времени.

2. Метод статистики и статистическая методология.

Под статистической методологией понимается система принципов и методов их реализации направленных на изучение количественных закономерностей, проявляющихся в структуре взаимосвязей и динамике социально-экономических явлений. Важнейшими составными элементами метода статистики и статистической методологии являются массовое статистическое наблюдение, сводка и группировка, а также применение обобщающих статистических показателей и их анализ.

Сущность первого элемента статистической методологии составляет сбор первичных данных об изучаемом объекте. Например: в процессе переписи населения страны собираются данные о каждом человеке, проживающем на ее территории, которая заносится в специальный формуляр.

Второй элемент: сводка и группировка представляет собой разделение совокупности данных, полученных на этапе наблюдения на однородные группы по одному или несколько признаков. Например в результате группировки материалов переписи населения делится на группы (по полу, возрасту, населению, образованию и т.д.).

Сущность третьего элемента статистической методологии заключается в вычислении и социально-экономической интерпретации обобщающих статистических показателей:

1. Абсолютных

2. Относительных

3. Средних

4. Показателей вариации

5. Динамики

Три основных элемента статистической методологии составляют также три стадии любого статистического исследования.

3. Закон больших чисел и статистическая закономерность.

Закон больших чисел - общий принцип в силу которого совокупные действия большого числа случайных факторов приводит при некоторых общих условиях к результату почти независящему от случая.

4. Отрасли статистики.

В процессе исторического развития в составе статистики как единой науки выделились и получили известную самостоятельность следующие отрасли:

1. Общая теория статистики, которая разрабатывает понятие категорий и методы измерения количественных закономерностей общественной жизни.

2. Экономическая статистика изучающая количественные закономерности процессов воспроизводства на различных уровнях.

3. Социальная статистика, изучающая количественную сторону развития социальной инфраструктуры общества (статистика здравоохранения, образования, культуры, моральная, судебная и др.).

4. Отраслевые статистики (статистика промышленности, агропромышленного комплекса, транспорта, связи и т.д.).

Все отрасли статистики, развивая и совершенствую свою методологию способствуют развитию статистической науки в целом.

5. Основные понятия и категории статистической науки в целом.

Статистическая совокупность - множество элементов одного и того же вида сходных между собой по одним признакам и различающимся по другим. Например: это совокупность отраслей экономики, совокупность ВУЗ, совокупность сотрудничества КБ и т.п.

Отдельные элементы статистической совокупности называются ее единицами. В рассмотренных выше примерах единицами совокупности являются соответственно отрасли, ВУЗ (один) и сотрудник.

Единицы совокупности обладают как правило многими признаками.

Признак - свойство единиц совокупности, выражающее их сущность и имеющее способность варьировать, т.е. изменяться. Признаки, принимающие единичное значение у отдельных единиц совокупности называются варьирующими, а сами значения вариантами.

Варьирующие признаки подразделяются на атрибутивные или качественные. Признак называется атрибутивным или качественным, если его отдельное значение (варианты) выражаются в виде состояния или свойств присущих явлению. Варианты атрибутивных признаков выражаются в словесной форме. Примерами таких признаков могут служить - хозяйственный.

Признак называется количественным, если его отдельное значение выражается в виде чисел. Например: заработная плата, стипендия, возраст, размер ОФ.

По характеру варьирования количественные признаки делятся на дискретные и непрерывные.

Дискретные - такие количественные признаки, которые могут принимать только вполне определенное, как правило целое значение.

Непрерывными - являются такие признаки, которые в определенных пределах могут принимать значение как целое, так и дробное. Например: ВНП страны и т.д.

Различаются также признаки основные и второстепенные.

Основные признаки характеризуют главное содержание и сущность изучаемого явления или процесса.

Второстепенные признаки дают дополнительную информацию и непосредственно связаны с внутренним содержанием явления.

В зависимости от целей конкретного исследования одни и те же признаки в одних и тех же случаях могут быть основными, а в других второстепенными.

Статистический показатель - это категория отображающая размеры и количественные соотношения признаков социально-экономических явлений и их качественной определенности в конкретных условиях места и времени. Следует различать содержание статистического показателя и его конкретное числовое выражение. Содержание, т.е. качественная определенность состоит в том, что показатели всегда характеризуют социально-экономические категории (население, экономика, финансовые институты и т.д.). Количественные размеры статистических показателей, т.е. их числовые значения зависят прежде всего от времени и места объекта, который подвергается статистическому исследованию.

Социально-экономические явления как правило не могут быть охарактеризованы каким-либо одним показателем, Например: уровнем жизни населения. Для комплексной всесторонней характеристики исследуемых явлений необходима научно обоснованная система статистических показателей. Такая система не является постоянной. Она постоянно совершенствуется исходя из потребностей общественного развития.

6. Задачи статистической науки и практики в условиях развития рыночной экономики.

Основными задачами статистики в условиях развития в России рыночных отношений являются следующие:

1. Совершенствование учета и отчетности и сокращение на этой основе документооборота.

2. Усиление работы по контролю за достоверностью статистической информации, предоставляемой предприятиям, учреждениям и организациям всех отраслей экономики и форм собственности.

3. Повышение своевременности статистической информации как в поступающий статистический орган, так и предоставляемые ими структуры государственной власти и управления.

4. Углубление аналитических функций, разрабатываемых статистических данных, формирование тематики проводимых статистических в соответствии с текущими задачами социально-экономическом развитии страны.

5. Дальнейшее развитие и совершенствование статистической методологии на основе все более широкого внедрения ПЭВМ практика и... статистического анализа не прогнозировалась.

Статистическая сводка - метод научной обработки статистических данных собранных в процессе наблюдения, при котором информация относящаяся к отдельной единице обобщается, а затем характеризуется аналитическими показателями и системой таблиц. При сводке получаются статистические данные характеризующие всю совокупность. На данном этапе осуществляется переход от индивидуальных характеристике единиц совокупности и обобщающим показателем, характеризующим всю совокупность.

Различают сводку в узком и широком смысле слова. В узком смысле слова под сводкой понимается техническая операция по подсчету итогов. В широком смысле слова сводка состоит из группировки полученной в процессе наблюдения информации составления систем показателей для характеристики типических групп изложения этих показателей в таблицах, а также подсчета общих и групповых итогов.

2.1. Общее понятие группировок.

Группировки являются таки методом исследований социально-экономических явлений, при котором статистическая совокупность делится на однородные группы, которые раскрывают состояние и развитие всей совокупности.

Группировка является важнейшим этапом статистического исследования, соединяющим сбор первичной информации об объеме исследования и анализ этой информации на основе обобщающих статистических показателей.

Методы группировок разнообразны. Это разнообразие обусловлено с одной стороны огромным множеством признаков, подвергаемых статистическому исследованию, а с другой стороны разнообразными задачами, которые решаются на основе группировок.

2.2. Важнейшая проблема возникающая при группировке.

Важнейшая проблема при построении группировки, является выбор группированного признака или основание группировки.

Группировочный признак - варьирующий признак по которому производится объединение единиц совокупности в группы.

По характеру варьирования, признаки разделяются, как известно, на: атрибутивные и количественные. Это деление определяет особенности решения второй проблемы группировок, а именно - определение числа выделяемых групп. При выборе в качестве группировочных некоторых атрибутивных признаков, может быть выделено только строго определенное количество групп. В частности при группировке населения по полу может быть выделено...

При группировке предприятий по прибыли может быть выделено 3 группы.

Для многих атрибутивных признаков разрабатываются устойчивые группировки, называемые классификацией. Например: классификация отраслей экономики, классификация занятий населения и др.

При группировке по количественному признаку, вопрос о количестве границы групп следует решать исходя из сущности изучаемого социально-экономического явления. При этом следует принимать во внимание такой показатель, как размах вариаций. Чем больше размах варьирования, тем больше образуется групп и наоборот. Необходимо также принимать во внимание численность единиц совокупности по которой строится группировка. При небольшом объеме совокупности, нецелесообразно образовывать большое число групп, т.к. в этом случае в группах не будет достаточного числа единиц для выявления статистических закономерностей.

Существенным вопросом при группировке по количественному признаку является определение интервалов. Показатели числа групп и величины интервалов находятся в обратной зависимости. Чем больше величина интервалов - тем меньше требуется групп и наоборот.

Интервалом называется разность между его верхней и нижней границей.

По величине группировочного признака интервалы подразделяются на равные и неравные. Равные интервалы применяются в тех случаях, когда изменение группировочного признака внутри совокупности происходит равномерно. Расчет величины равного интервала производится по формуле:

k - число групп

Xmax, Xmin - соответственно наибольшее и наименьшее значение признака к качеству групп.

Если распределение группировочного признака внутри совокупности неравномерное, то используются неравные интервалы. Неравные интервалы могут быть прогрессивно возрастающими и прогрессивно убывающими. часто при группировке применяются так называемые специализированные интервалы, т.е. такие, которые определяются исходя из цели исследования и сущности явления. Например: при группировке имеющей целью охарактеризовать трудоспособное население страны используются пятилетние интервалы возраста людей.

Третьей проблемой построения группировок является обозначение границ интервалов. При выделении интервалов по дискретным количественным признакам следует обозначать их границы т.о., чтобы нижняя граница последующего интервала отличалась от верхней границы предыдущего на единицу.

При группировке по непрерывному количественному признаку границы обозначаются так, чтобы группы были четко отделены одна от другой. Это достигается добавлением числовым границам интервалов указаниям о том, куда следует относить единицу обладающей группировочным признаком в размерах точно совпадающих с границами интервалов. Обычно дополнительные разъяснения к числовым границам интервалов образуемым по непрерывным количественным принципам выражаются словами: «более», «менее», «свыше» и т.д.

2.3. Виды группировок.

В зависимости от задач, решаемых с помощью группировок выделяют следующие их виды:

Типологические

Структурные

Аналитические

Главная задача типологической состоит в классификации социально-экономических явлений путем выделения однородных к качественным отношениям групп.

Качественная однородность при этом понимается в том смысле, что в отношении изучаемого свойства все единицы совокупности подчиняются одному закону развития. Например: группировка предприятиям отраслей экономики.

Абсолютные и относительные величины.

Абсолютной величиной называется показатель, выражающий размеры социально-экономического явления.

Относительной величиной в статистике называется показатель, выражающий количественное соотношение между явлениями. Он получается в результате деления одной абсолютной величины на другую абсолютную величину. Величина с которой мы производим сравнения называется основанием или базой сравнения .

Абсолютные величины - всегда величины именованные.

Относительные величины выражаются в коэффициентах, процентах, промили и т.д.

Относительная величина показывает, во сколько раз, или на сколько процентов сравниваемая величина больше или меньше базы сравнения.

В статистике различают 8 видов относительных величин:

1. Сущность и значение средних величин.

Средние величины являются одними из наиболее распространенных обобщающих статистических показателей. Они имеют своей целью одним числом охарактеризовать статистическую совокупность состоящую из меньшинства единиц. Средние величины тесно связаны с законом больших чисел. Сущность этой зависимости заключается в том, что при большом числе наблюдений случайные отклонения от общей статистики взаимопогашаются и в среднем более отчетливо проявляется статистическая закономерность.

С помощью метода средних решаются следующие основные задачи:

1. Характеристика уровня развития явлений.

2. Сравнение двух или нескольких уровней.

3. Изучение взаимосвязей социально-экономических явлений.

4. Анализ размещения социально-экономических явлений в пространстве.

Для решения этих задач статистическая методология разработала различные виды средних.

2. Среднее арифметическое.

Для выяснения методики расчета средней арифметической используем следующие обозначения:

X - арифметический признак

X (X1, X2, ... X3) - варианты определенного признака

n - число единиц совокупности

Средняя величина признака

В зависимости от исходных данных средняя арифметическая может быть рассчитана двумя способами:

1. Если данные статистического наблюдения на сгруппированы, или сгруппированные варианты имеют одинаковые частоты, то рассчитывается средняя арифметическая простая:

2. Если частоты сгруппированы в данных разные, то рассчитывается среднее арифметическое взвешанное:

Численность (частоты) вариантов

Сумма частот

Среднее арифметическое рассчитывается по разному в дискретных и интервальных вариационных рядах.

В дискретных рядах варианты признака умножаются на частоты, эти произведения суммируются и полученная сумма произведений делится на сумму частот.

Рассмотрим пример вычисления средней арифметической в дискретном ряду:

Заработная плата, руб. Xi	Число сотрудников, чел. fi	Произведение вариант на веса (частоты) Xi*fi

В интервальных рядах значение признака задано, как известно, в виде интервалов, поэтому, прежде чем рассчитывать среднюю арифметическую, нужно перейти от интервального ряда к дискретному.

В качестве вариантов Xi используется середина соответствующих интервалов. Они определяются как полусумма нижней и верхней границ.

Если у интервала отсутствует нижняя граница, то его середина определяется как разность между верхней границей и половиной величины следующих интервалов. При отсутствии верхних границ, середина интервала определяется как сумма нижней границы и половины величины предыдущего интервала. После перехода к дискретному ряду дальнейшие вычисления происходят по методике рассмотренной выше.

Если веса fi заданы не в абсолютных показателях, а в относительных, то формула расчета средней арифметической будет следующей:

pi - относительные величины структуры, показывающие, какой процент составляют частоты вариантов в сумме всех частот.

Если относительные величины структуры заданы не в процентах, а в долях, то среднее арифметическое будет рассчитываться по формуле:

3. Средняя гармоническая.

Средняя гармоническая является первообразной формой средней арифметической. Она рассчитывается в тех случаях, когда веса fi не заданы непосредственно, а входят как сомножитель в один из имеющихся показателей. Также как и арифметическая, средняя гармоническая может быть простой и взвешанной.

Средняя гармоническая невзвешанная:

Средняя гармоническая смешанная:

Wi - произведение вариантов на частоты

При расчете средних величин необходимо помнить о том, что всякие промежуточные вычисления должны приводить как в числителе, так и в знаменателе и имеющим экономический смысл показателям.

4. Структурное среднее.

Структурное среднее характеризует состав статистической совокупности по одному из варьирующих признаков. К этим средним относятся мода и медиана .

Мода - такое значение варьирующего признака, которое в данном ряду распределения имеет наибольшую частоту.

В дискретных рядах распределений мода определяется визуально. Сначала определяется наибольшая частота, а по ней модальное значение признака. В интервальных рядах для вычисления моды используется следующая формула:

Xmo - нижняя граница модальности (интервал ряда с наибольшей частотой)

Mo - величина интервала

fMo - частота модального интервала

fMo-1 - частота интервала предшествующего модальному

fMo+1 - частота интервала следующего за модальным

Медианой называется такое значение варьирующего признака, которое делит ряд распределения на две равные части по объему частот. Медиана рассчитывается по разному в дискретных и интервальных рядах.

1. Если ряд распределения дискретный и состоит из четного числа членов, то медиана определяется как средняя величина из двух серединных значений рангированного ряда признаков.

2. Если в дискретном ряду распределения нечетное число уровней, то медианой будет серединное значение рангированного ряда признаков.

В интервальных рядах медиана определяется по формуле:

Нижняя граница медианного интервала (интервала для которого накопленная частота впервые превысит полусумму частот)

Me - величина интервала

Сумма частот ряда

Сумма накопленных частот предшествующих медианному интервалу

Частота медианного интервала

1. Общее понятие о вариации.

Вариацией называется различие значений признака у отдельных единиц совокупности.

Вариация возникает в силу того, что отдельные значения признака формируются по влияние большого числа взаимосвязанных факторов. Эти факторы часто действуют в противоположных направлениях и их совместное действие формирует значение признаков у конкретной единицы совокупности. Необходимость изучения вариаций связана с тем, что средняя величина, обобщающая данные статистического наблюдения, на показывает как колеблется вокруг нее индивидуальное значение признака. Вариации присущи явлениям природы и общества. При этом революция в обществе происходит быстрее, чем аналогичные изменения в природе. Объективно существуют также вариации в пространстве и во времени.

Вариации в пространстве показывают различие статистических показателей относящихся к различным административно-территориальным единицам.

Вариации во времени показывают различие показателей в зависимости от периода или момента времени к которым они относятся.

2. Меры вариаций.

К примерам вариаций относятся следующие показатели:

1. размах вариаций

2. среднее линейное отклонение

3. среднее квадратическое отклонение

4. дисперсия

5. коэффициент

1. Размах вариаций является ее простейшим показателем. Он определяется как разность между максимальным и минимальным значение признака. Недостаток этого показателя заключается в том, что он зависит только от двух крайних значений признака (min, max) и не характеризует колеблимость внутри совокупности. R=Xmax-Xmin.

2. Среднее линейное отклонение является средней величиной абсолютных значений отклонений от средней арифметической. Оно определяется по формуле:

Простая

Отклонения берутся по модулю, т.к. в противном случае, из-за математических свойств средней величины, они всегда были бы равны нулю.

4. Дисперсия (средний квадрат отклонений) имеет наибольшее применение в статистике как показатель меры колеблимости.

Дисперсия определяется по формулам:

пример: стр. 36

Дисперсия является именованным показателем. Она измеряется в единицах соответствующих квадрату единиц измерения изучаемого признака. В данном случае она показывает, что средний размер отклонения прибыли по 50 предприятиям от средней прибыли составляет 1,48 .

Дисперсия может быть также определена по формуле:

3. Среднее квадратическое отклонение определяется как корень из дисперсии.

По исходным данным приведенным выше, среднее квадратическое отклонение равно:

5. Коэффициент вариаций определяется как отношение среднего квадратического отклонения к средней величине признака, выраженное в процентах:

Он характеризует количественную однородность статистической совокупности. Если данный коэффициент < 50%, то это говорит об однородности статистической совокупности. Если же совокупность не однородна, то любые статистические исследования можно проводить только внутри выделенных однородных групп.

3. Дисперсия альтернативного признака.

Альтернативными называются 2 взаимоисключающих друг друга признака. То признаки, которыми каждая отдельная единица совокупности либо обладает, либо не обладает. Наличие альтернативного признака принято обозначать через единицу, а отсутствие через 0. Долю единиц обладающих данным признаком обозначают через p (п), а долю единиц на обладающих данным признаком обозначают через q. При этом p+q=1.

Дисперсия альтернативного признака определяется по формуле:

4. Виды дисперсий. Привила их сложения.

Если исследуемую статистическую совокупность разделить на группу, то для каждой из них можно определить групповые средние и дисперсии. Эти дисперсии будет характеризовать колеблимость изучаемого признака каждой отдельной группе. На этой основе можно определить среднюю изнутри групповых дисперсий.

ni=fi - численность единиц в отдельных группах

Эта дисперсия характеризует случайную вариацию признака, на зависящую от фактора положенного в основание группировки.

Вычисляется также межгрупповая дисперсия.

и ni=fi соответственно средние и численности по отдельным группам.

Эта дисперсия характеризует вариацию по влиянием группировочного признака. Сумма средней изнутри групповых и межгрупповой дисперсий позволяет определить общую дисперсию.

Данное равенство называют правилом сложения дисперсий.

; , т.е. существует тесная зависимость между изготовлением деталей и другими показателями.

Если значения исследуемого признака выражаются в долях или коэффициентах, то правило сложения дисперсий выражается следующими формулами:

ni - численность единиц в отдельных группах

pi - доля изучаемого признака во всей совокупности

средняя из внутригрупповых дисперсий для долей признаков

1. Виды и формы зависимости между социально-экономическими явлениями.

Многообразие взаимосвязей в которых находятся социально-экономические явления, рождают необходимость в их классификации.

По видам различают функциональную и корреляционную зависимость.

Функциональной называют такую зависимость, при которой одному значению факторного признака X соответствует одно строго определенное значение результативного признака Y.

В отличие от функциональной зависимости, корреляционная выражает такую связь между социально-экономическими явлениями, при которой одному значению факторного признака X могут соответствовать несколько значений результативного признака Y.

По направлению различают прямую и обратную зависимость.

Прямой называют такую зависимость, при которой значение факторного признака X и результативного признака Y изменяются в одном направлении. Т.о. при увеличении значения X, значения Y в среднем увеличиваются, а при уменьшении X - Y уменьшается.

Обратная зависимость между факторным и результативным признаками, если они изменяются в противоположных направлениях.

2. Статистические методы изучения взаимосвязей.

Важное место в статистическом изучении взаимосвязей занимают следующие методы:

1. Метод приведения параллельных данных.

2. Метод аналитических группировок.

3. Графический метод.

4. Балансовый метод.

6. Корреляционно-регрессионный.

1. Сущность метода приведения параллельных данных заключается в следующем:

Исходные данные по признаку X располагаются в порядке возрастания или убывания, а по признаку Y записываются соответствующие им показатели. Путем сопоставления значений X и Y, делается вывод о наличии и направлении зависимости.

3. Сущность графического метода составляет наглядное представление наличия и направления взаимосвязей между признаками. Для этого значение факторного признака X располагается по оси абсцисс, а значение результативного признака по оси ординат. По совместному расположению точек на графике делают вывод о направлении и наличии зависимости. При этом возможны следующие варианты:

а \, б/ (вверх) , в\ (вниз).

Если точки на графике расположены беспорядочно (а), то зависимость между изучаемыми признаками отсутствует .

Если точки на графике концентрируются вокруг прямой (б)/, зависимость между признаками прямая .

Если точки концентрируются вокруг прямой (в)\, то это свидетельствует о наличии обратной зависимости.

На основе метода параллельных данных и графического метода, могут быть рассчитаны показатели, характеризующие степень тесноты корреляционной зависимости.

Наиболее кратным из них является коэффициент знаков Фехнера. Он рассчитывается по формуле:

C - сумма совпадающих знаков отклонений индивидуальных значений признака от средней.

H - сумма несовпадений

Данный коэффициент изменяется в пределах (-1;1).

Значение KF=0 свидетельствует об отсутствии зависимости между изучаемыми признаками.

Если KF=±1, то это говорит о наличии функциональной прямой (+) и обратной (-) зависимости. При значении KF>?0,6? делается вывод о наличии сильной прямой (обратной) зависимости между признаками. Кроме того на основе исходных данных о факторном и результативном признаках, может быть рассчитан коэффициент корреляции рангов Спирмена , который определяется по формуле:

Квадраты разности рангов

(R2-R1), n - число пар рангов

Данный коэффициент, как и предыдущий, изменяется в тех же пределах и имеет одинаковую с KF экономическую интерпретацию.

В тех случаях, когда значение X или Y выражаются одинаковыми показателями, коэффициент корреляции рангов рассчитывается по следующей формуле:

tj - одинаковое число рангов в j - ряду

Если исследуется зависимость между тремя и более математическими признаками, то для ее исследования применяется коэффициент конкордации определяемый по формуле:

m - количество факторов

n - число наблюдений

S - отклонение суммы квадратов рангов от средней квадратов рангов

3. Изучение зависимости между количественными признаками.

Для исследования взаимосвязи качественных альтернативных признаков, принимающих только 2 взаимоисключающих значения, используется коэффициент ассоциации и контингенции . При расчете этих коэффициентов составляется т.н. таблица 4-х камней, а сами коэффициенты рассчитываются по формуле:

Группы по признаку Y	Группы по признаку X

Если коэффициент ассоциации? 0,5, а коэффициент контингенции? 0,3, то можно сделать вывод о наличии существенной зависимости между изучаемыми признаками.

Если признаки имеют 3 или более градаций, то для изучения взаимосвязей используются коэффициенты Пирсена и Чупрова. Они рассчитываются по формулам:

С - коэффициент Пирсена

К - коэффициент Чупрова

j - показатель взаимной сопряженности

K - число значений (групп) первого признака

K1 - число значений (групп) второго признака

fij - частоты соответствующих клеток таблицы

mi - столбцы таблицы

nj - строки

Для расчета коэффициентов Пирсена и Чупрова составляется вспомогательная таблица:

При ранжировании качественных признаков с целью изучения их взаимосвязи используется коэффициент корреляции Кэндалла .

n - число наблюдений

S - сумма разностей между числом последовательностей и числом инвервий по второму признаку.

P - сумма значений рангов, следующих за данными и превышающих его величину

Q - сумма значений рангов, следующих за данными и меньших его величины (учитывается со знаком «-»).

При наличии связанных рангов формула коэффициента Кендалла будет следующей:

Vx и Vy определяются отдельно для рангов X и Y по формуле:

5. Методы выявления основной тенденции рядов динамики.

Уровни ряда динамики формируются под вниманием 3-х групп факторов:

1. Факторов определяющих основное направление, т.е. тенденцию развития изучаемого явления.

2. Факторов действующих периодически, т.е. направленных колебаний по неделям месяца, месяцам года и т.д.

3. Факторов действующих в разных, иногда в противоположных направлениях и не оказывающих существенного влияния на уровень данного ряда динамики.

Основной задачей статистического изучения данамики является выявление тенденции.

Основными методами выявления тенденции рядов динамики являются:

Метод укрупнения интервалов

Метод скользящей средней

Метод аналитического выравнивания

1. Сущность метода укрупнения интервалов заключается в следующем:

Исходный ряд динамики преобразуется и заменяется другими состоящими из других уровней, относящихся к укрупненным периодам или моментам времени.

Например: ряд динамики прибыли малого предприятия за 1997 год по кварталам того же года. При этом уровни ряда за укрупненные периоды или моменты времени могут представлять собой либо суммарные, либо средние показатели. Однако в любом случае рассчитанные таким образом уровни ряда более отчетливо выявляют тенденции, поскольку сезонные и случайные колебания при суммировании или определении средних взаимопогашаются и уравновешиваются.

2. Метод скользящей средней , как и предыдущий предполагает преобразование исходного ряда динамики. Для выявления тенденции формируются интервал, состоящий из одинакового числа уровней. При этом каждый последующий интервал получается путем смещения на 1 уровень от начального. По образованным таким образом интервалам определяются в начале сумма, а затем средние. Технически удобнее определять скользящие средние для нечетного интервала. В этом случае рассчитанная средняя величина будет относиться к конкретному уровню ряда динамики, т.е. к середине интервала скольжения.

При определении скользящей средней по четному интервалу, расчетное значение средней величины относится к промежутку между двумя уровнями, и таким образом теряют экономический смысл. Это делает необходимыми дополнительные расчеты связанные с центрированием по формуле арифметической простой из двух соседних не центрированных средних.

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Северо-Кавказский государственный технический университет»

ФУП и ЗО (ИУП)

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

ПО ДИСЦИПЛИНЕ ПРАВОВАЯ СТАТИСТИКА

Ставрополь 2012

1. Назовите виды (источники) информации и дайте им краткую характеристику. Какие требования предъявляются к статистической информационной базе

Статистические данные - это составная часть глобальной информационной системы, которая формируется в соответствии с концепцией информатизации, разработанной в Российской Федерации. Государственная политика в сфере формирования информационных ресурсов и информатизации направлена на создание условий эффективного и качественного информационного обеспечения решения стратегических и оперативных задач социального и экономического развития страны.

Формирование информационной базы статистического исследования социальных явлений и процессов - сложный, многоступенчатый процесс.

В этом процессе выделяются следующие обязательные этапы (иногда, как отмечалось, их именуют стадиями) исследования: статистическое наблюдение, сводка и группировка собранного материала, обработка и анализ сводных статистических данных (информации). Последние два этапа составляют научную обработку статистических данных.

Перечисленные этапы неразрывно связаны между собой, проводятся по предварительному плану и только в своей совокупности составляют законченный вид всякого статистического исследования.

Статистическое наблюдении - первый этап статистического исследования - планомерное, научно организованное и, как правило, систематическое получение данных (сбор сведений) о массовых явлениях и процессах социальной и экономической жизни путем регистрации существенных признаков каждой единицы их совокупности.

Например, во время проведения переписи населения в отношении каждого жителя страны, подлежащего переписи, регистрируются такие признаки, как пол, возраст, национальность, семейное положение, образование, источник средств существования и т.д. А при регистрации преступления в соответствующих документах единого учета (форма № 1 - статистическая карточка на выявленное преступление) учитываются существенные уголовно-правовые признаки (квалификация преступления, категория преступления, объект и предмет преступного посягательства, способ его совершения и т.д.), уголовно-процессуальные (кем и когда возбуждено уголовное дело, чья подследственность и т.д.), криминологические (виктимологические) - число потерпевших, их пол, возраст, отношение к виновному в совершении преступления и другие значимые в научно-практическом отношении признаки.

Статистическое наблюдение как целенаправленный, научно организованный и методически контролируемый учет признаков и свойств массовых явлений, событий, фактов - основополагающий способ сбора данных во всех сферах общественной жизни, в том числе и в сфере реализации государственных мер социального контроля над правонарушениями.

Статистическая сводка - представляет собой проверку, систематизацию, научную обработку материалов статистического наблюдения (подсчет первичного статистического материала, например карточек на лиц, совершивших преступления), подытоживание отдельных единиц и сведения их в массы или совокупности в целях получения обобщенной характеристики изучаемого явления по ряду существенных для него признаков (например, число несовершеннолетних, совершивших преступления).

Различают первичную и вторичную сводку. Первичная сводка - обработка и подсчет первичных данных (по документам первичного учета), непосредственно собранных в процессе статистического наблюдения; вторичная сводка - обработка и подсчет сведенных данных первичной сводки. Она производится по данным отчетности и специально.

Целью сводки является систематизация первичных данных и получение на этой основе сводной характеристики объекта исследования в целом при помощи обобщающих статистических показателей. То есть если при статистическом наблюдении собирают данные о тех или иных признаках каждой единицы совокупности, то результатом сводки являются подробные сведения, отражающие в целом всю совокупность.

2. Сущность закона больших чисел и его роль в исследовании социально-правовых явлений. Какова вероятность того, что при бросании игральной кости у нас выпадет число очков, делящееся на 3? Что является математическим обоснованием закона больших чисел

Закон Больших Чисел в теории вероятностей утверждает, что эмпирическое среднее (среднее арифметическое) достаточно большой конечной выборки из фиксированного распределения близко к теоретическому среднему этого распределения. В зависимости от вида сходимости различают слабый закон больших чисел, когда имеет место сходимость по вероятности, и усиленный закон больших чисел, когда имеет место сходимость почти всюду.

Всегда найдётся такое количество испытаний, при котором с любой заданной наперёд вероятностью относительная частота появления некоторого события будет сколь угодно мало отличаться от его вероятности.

Общий смысл закона больших чисел - совместное действие большого числа случайных факторов приводит к результату, почти не зависящему от случая.

На этом свойстве основаны методы оценки вероятности на основе анализа конечной выборки. Наглядным примером является прогноз результатов выборов на основе опроса выборки избирателей.

Под законом больших чисел и понимается совокупность предложений, в которых утверждается, что с вероятностью, как угодно близкой к единице (или нулю), произойдет событие, зависящее от очень большого, неограниченно увеличивающегося числа случайных событий, каждое из которых оказывает на него лишь незначительное влияние.

Точнее, под законом больших чисел понимается совокупность предложений, в которых утверждается, что с вероятностью, как угодно близкой к единице, отклонение средней арифметической достаточно большого числа случайных величин от постоянной величины - средней арифметической их математических ожиданий, не превзойдет заданного как угодно малого числа.

Отдельные, единичные явления, которые мы наблюдаем в природе и в общественной жизни, часто проявляются как случайные (например, регистрируемый смертный случай, пол родившегося ребенка, температура воздуха и др.) вследствие того, что на такие явления действует много факторов, не связанных с существом возникновения или развития явления. Предсказать суммарное действие их на наблюдаемое явление нельзя, и они различно проявляются в единичных явлениях. По результатам одного явления нельзя ничего сказать о закономерностях, присущих многим таким явлениям.

Однако давно было замечено, что средняя арифметическая числовых характеристик некоторых признаков (относительные частоты появления события, результатов измерений и т.д.) при большом числе повторений опыта подвержена очень незначительным колебаниям. В средней как бы проявляется закономерность, присущая существу явлений, в ней взаимно погашается влияние отдельных факторов, которые делали случайными результаты единичных наблюдений. Теоретически объяснить такое поведение средней можно с помощью закона больших чисел. Если будут выполнены некоторые весьма общие условия относительно случайных величин, то устойчивость средней арифметической будет практически достоверным событием. Эти условия и составляют наиболее важное содержание закона больших чисел.

Первым примером действия этого принципа и может служить сближение частоты наступления случайного события с его вероятностью при возрастании числа испытаний - факт, установленный в теореме Бернулли (швейцарский математик Якоб Бернулли (1654- 1705)).Теорема Бернулл является одной из простейших форм закона больших чисел и часто используется на практике. Теорема Бернулли: Если вероятность события А в каждом из п независимых испытаний постоянна и равна р, то при достаточно большом п для произвольного e >0 справедливо неравенство

Переходя к пределу, имеем

Вероятность того, что при бросании игральной кости выпадет число, которое делится на 3, равна 2/6. Так как игральная кость имеет 6 сторон, а на три делятся всего 2 числа - 3 и 6.

3. Назовите основные задачи анализа данных уголовно-правовой статистики. Основные направления исследования преступности на основе данных уголовно-правовой статистики

Уголовно-правовая статистика, призвана играть самую серьезную роль в изучении преступности и выработке практических мер контроля над ней. Она ставит перед собой и решает следующие основные задачи:

1) определение количественно-качественных характеристик преступности;

2) выявление обстоятельств (причин, условий, факторов), детерминирующих преступность;

3) изучение лиц, совершивших преступления;

4) изучение всей системы государственных мер социального контроля над преступностью.

Очевидно, все перечисленные задачи практически связаны друг с другом, поскольку исследование преступности ведется, как правило, в связи с оценкой деятельности государственных органов, осуществляющих контроль над ней.

В процессе анализа используются следующие виды источников информации:

Документы первичного учета и статистической отчетности правоохранительных органов и суда;

Данные обобщения уголовных дел и материалов о преступлениях;

Данные прокурорских проверок состояния законности;

Данные социально-экономической, социально-демографической статистики;

Результаты изучения общественного мнения о преступности и криминологических исследований, если они проводились на обследуемой территории;

Данные об иных правонарушениях и показателях моральной статистики (пьянство, алкоголизм, наркомания и др.).

В самом общем плане основными направлениями изучения преступности являются:

Изучение тенденций преступности и обусловливающих ее факторов в целях получения прогностических выводов о возможных изменениях этих тенденций и разработки на этой основе перспективных программ (общегосударственных, региональных и т.д.) социального контроля над ней;

Исследование отдельных проблем борьбы с преступностью и охраны общественного порядка. Например, анализ состояния некоторых категорий и видов преступлений (должностных, в сфере экономики - финансовых, налоговых, таможенных, связанных с наркотиками, заказных убийств, угона автомототранспортных средств, преступлений, совершаемых несовершеннолетними, квартирных краж и т.д.);

Текущий (непрерывный) анализ оперативной обстановки на основе суточной, декадной и месячной информации. Осуществляемый непрерывно, он служит потребностям оперативного руководства, позволяет быстро обнаруживать те или иные изменения в оперативной обстановке и принимать нужные управленческие решения. В органах внутренних дел это изучение практически осуществляется всеми отраслевыми службами. Однако основной объем данной работы ложится на их штабные подразделения и дежурные части, располагающие необходимой оперативной информацией и средствами ее накопления (картотеки, журналы, схемы, графики, магнитопланы и т.п.);

Систематический анализ преступности, при котором она анализируется последовательно из года в год (или по более длительным периодам - три, пять лет);

Комплексный анализ преступности с учетом большинства известных факторов, оказывающих или способных оказать влияние на их особенности.

Преступность анализируется не в статике, а в динамике. При этом, как отмечалось, поскольку «душа» анализа - сравнение во времени и пространстве, постольку важен как ретроспективный анализ, т.е. взгляд на тенденции и состояние преступности в прошлом, так и перспективный - выявление ее возможных тенденций, характеристик.

Говоря о динамике преступности за многолетний период, надо учитывать обстоятельства, влияющие на эту динамику: изменение исторических и социально-экономических условий (специфика в этом отношении советского и настоящего периода - постсоветского); движение населения (опережающие темпы роста смертности по сравнению с рождаемостью и связанные с этим процессы изменения удельных весов отдельных возрастных когорт и старения населения, процессы вынужденной миграции - беженцы и переселенцы и др.); изменение уголовного закона и др.

Указанные обстоятельства предопределяют необходимость выделения из всей совокупности сопоставимого массива преступлений, который мог бы быть базовым при анализе преступности во времени и пространстве. Опыт свидетельствует, что при этом следует учитывать ряд моментов: стабильность уголовно-правового запрета; распространенность преступлений не должна зависеть от каких-то особых, специфических условий места и времени, уровень терпимости населения к выявлению тех или иных преступлений, наказанию виновных и др.

Сопоставимый массив преступлений должен отражать видовой объект уголовно-правовой зашиты и включать следующие основные блоки:

1) преступления против личности (насильственная преступность): умышленные убийства, причинение вреда здоровью, изнасилование, посягательство на жизнь сотрудника правоохранительного органа и т.п.;

2) преступления в сфере экономики: а) против собственности (кражи, грабежи, разбои, вымогательство и др.); б) в сфере кредитно-денежных отношений - кредитно-банковские злоупотребления и фальшивомонетничество; в) в сфере внешнеэкономической деятельности - контрабанда; г) в сфере потребительского рынка; г) в сфере приватизации и др.;

3) преступления против общественной безопасности и общественного порядка (бандитизм, хулиганство, преступления, связанные с незаконным оборотом оружия, наркотиков, и др.);

4) преступления против интересов государственной власти (злоупотребление должностными полномочиями, взяточничество и др.).

Приведенный перечень может расширяться в зависимости от конкретного состояния преступности и практических потребностей анализа.

Кроме того, наряду с отмеченными блоками преступности, выделяемыми по характеру совершенных преступлений, в теории и аналитической практике важное значение имеет анализ основных показателей рецидивной преступности: ее уровень и интенсивность - число преступлений, совершенных лицами, ранее совершавшими преступления, число лиц, ранее совершавших преступления, структура рецидива по сопоставимому массиву преступлений, ее организованность - доля преступлений, совершенных группой лиц без предварительного сговора, группой лиц по предварительному сговору, организованной группой, преступным сообществом (преступной организацией).

правовой статистика автоматизированный

4. Раскройте особенности оценки деятельности правоохранительных органов и суда по утверждению в стране режима конституционной законности. Назовите основные направления создания автоматизированной системы обработки данных правовой статистики

Суды (аналитические подразделения судебных департаментов) и соответствующие отделы статистики и аналитических обобщений органов юстиции всех уровней на основе данных судебной статистики определяют показатели работы судов по трем направлениям:

а) рассмотрение уголовных дел;

б) рассмотрение гражданских дел;

в) исполнение судебных решений.

По рассмотрению уголовных дел показатели работы судов первой инстанции характеризуют, в частности:

Количество поступивших уголовных дел, общее число осужденных судами первой инстанции, состояние судимости (уровень, темпы роста, структура судимости по различным уголовно-правовым и криминологическим признакам и пр.);

Карательная практика - структура и динамика мер наказаний, что в известной степени показывает направление уголовной политики и характеризует степень общественной опасности преступности (имея в виду соотношение групп осужденных к лишению свободы и осужденных к мерам наказания, не связанным с лишением свободы);

Законность и обоснованность постановлений судов первой инстанции - общее число судебных решений, отмененных и измененных вышестоящими судами;

Оперативность судебного разбирательства - количество дел, разрешенных районными (городскими) судами с нарушением процессуальных сроков, в том числе по делам вышестоящих судов.

Итак, работу судов по рассмотрению уголовных дел можно характеризовать по объему, срокам и качеству (как по абсолютным, так и по обобщающим показателям).

Объем работы определяется и по числу уголовных дел, рассмотренных судом за отчетный период, и по показателям средней нагрузки на одного судью.

Качество рассмотрения уголовных дел по сложившейся практике характеризуют такими показателями, как число отмененных и измененных кассационной или надзорной инстанциями приговоров и постановлений.

Эффективность любой деятельности существенно зависит от качественно-количественных показателей ее информационного обеспечения и быстроты их получения. Поэтому проблеме информатизации различных аспектов юридической деятельности ныне уделяется самое серьезное внимание. Средства быстродействующей вычислительной техники, связи и информатики используются в правотворческой, правоприменительной и правоохранной деятельности. Особое внимание уделяется компьютеризации системы уголовной юстиции. Восьмой конгресс ООН о предупреждении преступности и обращению с правонарушителями (Гавана, 1990 г.) принял специальную резолюцию «Компьютеризация уголовного правосудия»1, Девятый конгресс ООН (Каир, 1995 г.) организовал международный семинар-практикум по данной проблеме.

В компьютеризации юридической деятельности можно условно выделить три группы систем:

1) автоматизированные информационные системы о нормативных актах, включающие в себя банки законодательных, правительственных и ведомственных актов, решения Конституционного Суда, постановления Пленума Верховного Суда, материалы судебной и арбитражной практики;

2) автоматизированные информационные системы, обеспечивающие оперативно-розыскную деятельность, расследование преступлений, охрану общественного порядка, где отражены банки данных криминального учета лиц - владельцев оружия и автотранспорта, лиц, разыскиваемых и без вести пропавших и единиц разыскиваемого оружия и т. д.;

3) автоматизированные информационные системы регистрации и учета преступлений, лиц, их совершивших, осужденных, заключенных, иной статистической информации о деятельности правоохранительных органов, судов, других юридических учреждений.

Все эти системы тесно связаны между собой. Они могут формировать единую информационно-вычислительную сеть органов внутренних дел, налоговой полиции, таможенной службы, прокуратуры и судов. Информация одной автоматизированной информационной системы может быть важной для другой и наоборот. Поэтому стратегическая цель при информатизации деятельности правоохранительных органов - это применение новейших информационных технологий на базе создания интегрированных банков данных справочного, статистического и аналитического характера, объединяя их в единое информационное пространство, доступное с рабочих мест сотрудникам правоохранительных органов1. В 1995 т. была принята Президентская программа «Правовая информатизация органов государственной власти РФ», в которой определены перспективы развития автоматизированных информационных систем в правовой сфере.

Размещено на Allbest.ru

Группа признака Y

Группа признака X

Математические методы систематизации и использования статистических данных для научных и практических выводов. Формирование закономерностей массовых социально-экономических процессов. Толкование экономических явлений посредством закона больших чисел.

контрольная работа , добавлен 28.10.2010

Понятие статистической совокупности и ее структура. Понятие генеральной и выборочной совокупности. Обеспечение репрезентативности выборочной совокупности. Вероятность наступления в выборочной совокупности какого-либо события. Закон больших чисел.

презентация , добавлен 19.05.2012

Краткая история зарождения и развития статистики как науки. Предмет изучения и характеристика основных задач статистики. Статистические методы сбора и обработки данных для получения достоверных оценок и результатов. Источники статистических данных.

лекция , добавлен 13.02.2011

Исследование направлений движения статистической информации. Сбор первичных данных в ходе статистического наблюдения. Сводка, группировка, обработка данных, осуществляемая органами государственной статистики. Использование статистической информации.

реферат , добавлен 26.05.2014

Законы распределения случайных величин. Закон распределения Пуассона. Свойства плотности вероятности. Критериальные случайные величины. Свойство коэффициента корреляции. Закон больших чисел и его следствия. Предельные теоремы теории вероятностей.

курс лекций , добавлен 11.03.2011

Понятие о статистической информации. Статистическое наблюдение как стадия экономико-статистического исследования. Задачи и данные статистики при изучении доходов, расходов. Домашние хозяйства как источник информации. Доходная и расходная часть баланса.

контрольная работа , добавлен 06.12.2010

Понятие экономического анализа как науки, его сущность, предмет, общая характеристика методов и социально-экономическая эффективность. Основные группы эконометрических методов анализа и обработки данных. Факторный анализ экономических данных предприятия.

реферат , добавлен 04.03.2010

Основные понятия статистики. Организация статистического наблюдения. Ряды распределения, табличный метод представления данных. Статистическая сводка и группировка. Объекты уголовно-правовой, гражданско-правовой и административно-правовой статистики.

реферат , добавлен 29.03.2013

Понятие статистики как научного направления, предмет и методы ее изучения. Методы организации государственной статистики в РФ и международной практике, требования к данным. Сущность и порядок реализации корреляционно-регрессивного анализа и связей.

учебное пособие , добавлен 07.02.2010

Организационные формы и субъекты экономического анализа. Элементы информационной системы анализа, цели предоставления и степень точности информации. Состав информации, необходимой для принятия управленческого решения; справочно-правовые базы данных.