Reč "statistika" je latinskog porekla (od status, što znači "određeno stanje stvari" - stanje). U srednjem vijeku koristio se za karakterizaciju političkog stanja države i koristio se u značenju riječi „nauka o državi“ (Gottfried Achenwal, 18. vijek, Njemačka). Kao nauka, statistika je nastala tek u 17. veku, kada su vlade raznih zapadnoevropskih zemalja počele da prikupljaju različite vrste podataka o svojim građanima. Međutim, statističko računovodstvo je već postojalo u drevnim vremenima.

Još 5 hiljada godina prije nove ere. U Kini su vršeni popisi stanovništva, u Starom Rimu vođena je evidencija imovine građana, upotreba prosjeka je bila poznata još za života Pitagore. U srednjem vijeku su vršena poređenja vojnog potencijala različitih zemalja, njihovog stanovništva, imovine domaćinstva i zemljišta.

U počecima statističke nauke postojale su dvije škole - njemačka deskriptivna i engleska škola političke aritmetike.

Predstavnici deskriptivne škole (G. Conring (1606-1661), G. Achenval (1719-1772), A. Buesching (1724-1793) i drugi su smatrali da je zadatak statistike da opiše privlačnosti države: teritorija , stanovništvo, klima, vjera, domaćinstvo itd. - samo u verbalnoj formi, bez brojeva i bez dinamike, odnosno bez odraza posebnosti razvoja država u određenim periodima, već samo u vrijeme posmatranja. političke aritmetike”, koja je za cilj postavila proučavanje društvenih pojava uz pomoć numeričkih karakteristika – mjera težine i brojeva. zahtjevima zakona velikih brojeva u statističkim istraživanjima, budući da se obrazac može pojaviti samo kod dovoljno velikog obima analizirane populacije škola političke aritmetike koja je postala fundamentalna u razvoju moderne statistike.

U 19. vijeku Razvijeno je učenje belgijskog statističara Adolpha Queteleta (1796-1874), koji je prvi koristio moderne metode prikupljanja podataka, smatra se osnivačem doktrine prosjeka. Matematički pravac u statistici razvio se u radovima Britanaca - Sir Francis Galton (1822-1911) i Karl Pearson (1857-1936), Ronald Fisher, koji su dali značajan doprinos razvoju teorije korelacije i imali značajan doprinos. uticaj na savremenu statistiku. *Napomena. Znak (*) označava publikacije na osnovu kojih je sastavljen tematski pregled.

Napredak statističke metodologije olakšali su radovi ruskih statističara - A.A. Čuprova (1874-1926), B.C. Nemčinov (1894-1964), S.G. Strumilina (1877 – 1974), V.N. Starovski (1905-1975) i drugi.

Razvoj statističke nauke i širenje obima praktičnog statističkog rada doveli su do promene sadržaja samog pojma „statistika“. Trenutno se ovaj izraz koristi u tri značenja:

Prvo Pod statistikom se podrazumijeva grana praktične djelatnosti koja ima za cilj prikupljanje, obradu, analizu i objavljivanje masovnih podataka o različitim pojavama društvenog života. Prikupljaju se podaci za svaku regiju i za državu u cjelini o veličini i sastavu stanovništva, broje se preduzeća i organizacije, prikupljaju se podaci o obimu proizvodnje i obimu prodaje itd. Ovu aktivnost na profesionalnom nivou obavlja Federalna državna služba za statistiku (Goskomstat Ruske Federacije) i sistem njenih institucija organiziranih na administrativno-teritorijalnoj osnovi, na primjer, Rostovski regionalni komitet državne statistike ili Taganrog međuokrug Odeljenje za državnu statistiku itd.

Drugo Statistike su digitalni materijali koji služe za karakterizaciju bilo koje oblasti društvenih pojava ili teritorijalne distribucije nekog indikatora, objavljeni u periodici, priručniku i zbornicima. Na primjer, prikazana je dinamika cijena benzina u Rostovskoj regiji za ljetne mjesece tekuće godine.

Treće, statistika je grana znanja, posebna naučna disciplina koja, u širem smislu, razvija metode za prikupljanje, sistematizaciju, analizu, tumačenje i prikazivanje rezultata posmatranja masovnih slučajnih pojava i procesa u cilju identifikacije obrazaca koji postoje u njima. Na primjer, studije o odnosu između kvaliteta radnih resursa i ekonomskog rasta u regijama Ruske Federacije.

dakle, statistika– ovo je vrsta naučne i praktične aktivnosti usmjerene na dobijanje, obradu, analizu i pohranjivanje informacija koje karakteriziraju kvantitativne obrasce društvenog života u svoj njegovoj raznolikosti u neraskidivoj vezi sa njegovim kvalitativnim sadržajem.

Ako statistiku posmatramo kao sredstvo za proučavanje društveno-ekonomskih pojava i procesa, onda predmet statistike sastoji se u proučavanju veličina i kvantitativnih odnosa masovnih društvenih pojava u specifičnim uslovima mjesta i vremena, kao i brojčano izražavanje obrazaca koji se u njima manifestiraju.

Statistika proučava svoj predmet koristeći određene kategorije, tj. pojmovi koji odražavaju najopštija i najbitnija svojstva, znakove, veze i odnose predmeta i pojava objektivnog svijeta. Obrazac identifikovan na osnovu masovnog posmatranja, odnosno koji se manifestuje samo u velikoj masi pojava kroz prevazilaženje slučajnosti svojstvene njegovim pojedinačnim elementima, naziva se statistički obrazac.

Svojstvo statističkih obrazaca da se manifestuju samo u masi pojava kada se generalizuju podaci na dovoljno veliki broj jedinica ogleda se u zakonu velikih brojeva, čija je suština da kako se broj posmatranja povećava, uticaj slučajnih faktori se poništavaju i djelovanje glavnih faktora se pojavljuje na površini i određuje obrazac. Na primjer, karakterizacija ekološke situacije podrazumijeva proučavanje obrasca dinamike emisija zagađujućih materija u atmosferski zrak regija iz dinamike fizičkog volumena bruto regionalnog proizvoda.

Spoznaja obrazaca je moguća samo ako se ne proučavaju pojedinačni fenomeni, već kombinacije pojava. Odnosno, predmet statističkog proučavanja je statistički agregat - skup jedinica fenomena koji se proučava, ujedinjenih kvalitativnom homogenošću, određenim integritetom, međuzavisnošću stanja pojedinačnih jedinica i prisustvom varijacija. To su, na primjer, skup domaćinstava, skup preduzeća i firmi, skup naftnih polja, skup regiona itd.

Homogeno stanovništvo- ovo je vrsta agregata u kojoj je jedna ili više naučenih bitnih karakteristika zajednička za sve jedinice. Na primjer, preduzeća koja pripadaju istoj industriji - metalurškim postrojenjima ili regijama koje pripadaju istoj prirodnoj i klimatskoj zoni.

Heterogeno stanovništvo- vrsta agregata koja uključuje pojave različitih tipova . Populacija može biti homogena u jednom pogledu i heterogena u drugom. Regioni uključeni u jednu grupu na osnovu prirodno-klimatskih karakteristika razlikuju se po stepenu društveno-ekonomskog razvoja. Postrojenja uključena u metalurški kompleks Rusije razlikuju se po svojoj specijalizaciji - postoje grupe postrojenja za proizvodnju cijevi, ili za proizvodnju lima itd. U svakom pojedinačnom slučaju, homogenost populacije utvrđuje se kvalitativnom analizom, razjašnjavajući sadržaj društvenog fenomena koji se proučava.

Statistička populacija se sastoji od populacijskih jedinica. Jedinice statističke populacije predstavljaju kvalitativno homogene primarne elemente ovog totaliteta. Svaka jedinica populacije predstavlja poseban slučaj manifestacije obrasca koji se proučava. Rješenje pitanja jedinice i granica populacije koja se proučava određeno je svrhom studije. To je zbog složene prirode društveno-ekonomskih pojava. U svakom pojedinačnom fenomenu istovremeno se ostvaruju različiti procesi. Na primjer, kada se proučava populacija radnika, svaki radnik se može smatrati članom određene društveno-profesionalne grupe, kao zaposlenim u preduzeću, kao stanovnikom grada, sela itd., tj. agregatna jedinica - ovo je granica fragmentacije predmeta proučavanja, na kojoj se čuvaju sva svojstva procesa koji se proučava.

Jedinice agregata imaju određena svojstva, kvalitete, koji se obično nazivaju atributima. Znak je kvalitativna karakteristika jedinice populacije. Na primjer, karakteristike osobe: godine, spol, obrazovanje, težina, bračni status, itd. Karakteristike preduzeća: oblik vlasništva, djelatnost, broj zaposlenih, veličina odobrenog kapitala itd. Statistika proučava fenomene kroz njihove karakteristike: što je populacija homogenija, to njene jedinice imaju više zajedničkih karakteristika, njihove vrijednosti manje variraju.

Prema prirodi prikaza svojstava jedinica populacije koja se proučava, znakovi se dijele u dvije glavne grupe:

■ karakteristike koje imaju direktan kvantitativni izraz, na primjer, površina teritorije, broj stanovnika grada itd. Mogu se diskretno ili kontinuirano mijenjati. Diskretno varijabilne karakteristike su karakteristike čije se pojedinačne vrijednosti međusobno razlikuju za neki konačni iznos (obično cijeli broj). Tako koristimo diskretne karakteristike kada grupišemo, na primjer, radnje prema broju odjela ili blagajne u njima. U prodavnicama mogu biti jedan, dva, tri itd. odjeljenja, ali ne može biti jedan i po ili dva i po odjela. Postoje mnoge karakteristike čije se vrijednosti međusobno razlikuju za bilo koju malu količinu i mogu poprimiti bilo koju vrijednost u određenom intervalu. Takve karakteristike nazivaju se kontinuirano promjenjivim ili kontinuiranim karakteristikama. To uključuje indekse ekonomskog stanja, dohodak po glavi stanovnika, karakteristike težine i zapremine robe;

■ karakteristike koje nemaju direktan kvantitativni izraz. U ovom slučaju, pojedine jedinice stanovništva razlikuju se po svom sadržaju, na primjer, sektorska specijalizacija preduzeća i organizacija; podjela prirodnih resursa prema porijeklu: mineralna, vodena, zemlja ili podjela stanovništva po spolu - muškarci i žene itd. Takvi znakovi se obično nazivaju atributivno(u filozofiji, “atribut” je integralno svojstvo objekta). U slučaju kada postoje varijante karakteristike koje su suprotne po značenju, govorimo o alternativa znak (da, ne). Na primjer, proizvodi mogu biti prikladni ili neispravni (nije prikladni); svaka osoba može biti u braku ili ne, itd.

Odlika statističkog istraživanja je da proučava samo različite karakteristike, tj. karakteristike koje poprimaju različita značenja (za atributivne, alternativne karakteristike) ili imaju različite kvantitativne nivoe u pojedinim jedinicama populacije.

Kako statistika, kao što je već rečeno, proučava kvantitativnu stranu masovnih pojava, postoji potreba za generalizacijom karakteristika statističke populacije. Ovu ulogu igra statistički pokazatelj, koji je kvantitativna karakteristika neke imovine stanovništva.

Statistički indikator – ovo je kvantitativna procjena svojstava fenomena koji se proučava. Statistički indikatori se mogu podijeliti u dvije glavne vrste. Prvi tip je indikatori računovodstva i evaluacije, koji pokazuju veličinu, obim i nivoe fenomena koji se proučava, na primjer, obim industrijske proizvodnje u Ruskoj Federaciji u 2003. godini iznosio je 8498,0 milijardi rubalja ili promet trgovine na malo - 4483,5 milijardi rubalja. Druga vrsta indikatora je analitički, koji pokazuju kako se razvija pojava koja se proučava, iz kojih dijelova se sastoji cjelina, tj. kakav je odnos između dijelova cjeline i kako se pojava širi u prostoru. Tako, u okviru privrednog regiona Severnog Kavkaza, teritorija Rostovske oblasti iznosi 28,4%, a Republike Adigeje 2,1%. Analitičke vrijednosti uključuju relativne i prosječne vrijednosti, indikatore varijacije itd. Na primjer, prosječni novčani prihod stanovništva po glavi stanovnika u 2003. godini u Ruskoj Federaciji iznosio je 5.129 rubalja mjesečno.

Predmet statističkih istraživanja su statistički agregati koji se sastoje od pojedinačnih jedinica koje karakterišu različite karakteristike. Kao rezultat istraživanja, identifikovani su statistički obrasci na osnovu korišćenja modela društveno-ekonomskih pojava i metoda obrade i analize ekonomskih i statističkih informacija.

Statistička populacija je skup objekata, pojava, ujedinjenih nekim zajedničkim svojstvima (znacima) i predmet statističkog istraživanja. Na primjer, ukupnost industrijskih preduzeća u zemlji. Pojedinačni objekti neke pojave koji čine statistički agregat i nazivaju se jedinicama agregata, koji imaju neke zajedničke karakteristike, mogu se međusobno razlikovati po drugim karakteristikama. Prema tome, populacije mogu biti homogene (kvalitativno homogene) i heterogene (kvalitativno heterogene).

U homogenoj populaciji objekti (jedinice populacije) su međusobno slični po karakteristikama bitnim za datu studiju i pripadaju istoj vrsti fenomena. Homogena populacija, budući da je homogena u nekim aspektima, može biti heterogena u drugim.

Elementi (jedinice) heterogene populacije odnose se na različite vrste fenomena koji se proučavaju. Za heterogenu populaciju izračunavanje generalizirajućih karakteristika, posebno u obliku prosječne vrijednosti, je nezakonito. Metodom grupisanja i metodom taksonomije mogu se formirati homogene grupe u heterogenoj populaciji.

Cijeli skup stvarno postojećih objekata koji karakteriziraju bilo koju pojavu naziva se općim. Za statistička istraživanja, skup jedinica se može odabrati iz opće populacije prema određenim pravilima, koja čine populaciju uzorka.

Svaku jedinicu agregata karakteriziraju različite karakteristike - karakteristične osobine, svojstva, kvalitet.

Varijabilna karakteristika je karakteristika koja poprima različite vrijednosti unutar statističke populacije za jedinice statističke populacije. To, međutim, ne isključuje ponavljanje pojedinačnih vrijednosti (varijanti) neke karakteristike, nekoliko jedinica populacije može imati iste vrijednosti karakteristike. Primjer različite karakteristike je veličina mjesečnih plata radnika u preduzeću.

Kvalitativni znak (atributivni) je znak čija se pojedinačna značenja izražavaju u obliku pojmova i imena. Na primjer, zanimanje radnika (monter, montažer), stepen obrazovanja (osnovno, srednje, više).

Kvantitativna karakteristika je karakteristika čije pojedinačne vrijednosti imaju kvantitativni izraz (na primjer, troškovi proizvodnje za različita poduzeća u istoj industriji).

Efektivni atribut je zavisni atribut, odnosno onaj koji mijenja svoju vrijednost pod utjecajem drugog faktorskog atributa koji je s njim povezan.

Faktorska karakteristika (faktor) je karakteristika koja utiče na drugu pridruženu efektivnu karakteristiku i uzrokuje njenu promjenu (varijaciju). Uloga ovih karakteristika u različitim zadacima može da se promeni u jednom zadatku kao faktor, u drugom - kao rezultat; Na primjer, produktivnost rada djeluje kao faktor promjene (smanjenje) cijene jedinice proizvodnje, a istovremeno je produktivnost rada u vezi sa kvalifikacijama radnika djelotvorna karakteristika.

Kao rezultat statističkih istraživanja uspostavlja se statistički obrazac koji se smatra kvantitativnim obrascem promjena u prostoru i vremenu u masovnim pojavama i procesima društvenog života, koji se sastoji od mnogih elemenata (jedinica totaliteta). Karakteristična je ne za pojedinačne jedinice agregata, već za cijeli agregat u cjelini. Zbog toga se obrazac svojstven ovom fenomenu (procesu) pojavljuje samo uz dovoljno veliki broj zapažanja i to samo u prosjeku. Dakle, ovo je prosječan obrazac masovnih pojava i procesa. U velikom broju opservacija, pojedinačna odstupanja od prosjeka u jednom ili drugom smjeru, uzrokovana slučajnim uzrocima, poništavaju jedno drugo i pojavljuje se obrazac. Ovo povezuje statistički obrazac sa zakonom velikih brojeva Kako se prostorno-vremenski intervali razvoja fenomena povećavaju, njegov obrazac postaje sve stabilniji.

Dakle, poznavajući statistički obrazac određenog masovnog fenomena, moguće je sa određenom vjerovatnoćom predvidjeti njegov daljnji razvoj i odrediti vrijednost karakteristike (indikatora) koja se proučava. Međutim, mora se uzeti u obzir da značajne promjene uslova za postojanje ovog fenomena mogu dovesti do značajnih promjena u jačini ove zavisnosti.

U socio-ekonomskoj statistici, zakon velikih brojeva je opći princip, zbog kojeg se kvantitativni obrasci svojstveni masovnim društvenim pojavama jasno manifestiraju samo u dovoljno velikom broju zapažanja. Zakon velikih brojeva generiran je posebnim svojstvima masovnih društvenih pojava. Potonji se, zbog svoje individualnosti, s jedne strane razlikuju jedni od drugih, as druge imaju nešto zajedničko zbog pripadnosti određenoj vrsti, klasi ili određenim grupama. Pojedinačne pojave su podložnije uticaju slučajnih i beznačajnih faktora nego masa u celini. U velikom broju opservacija, slučajna odstupanja u suprotnim smjerovima od obrazaca se poništavaju. Kao rezultat međusobnog poništavanja slučajnih odstupanja, prosjeci izračunati za vrijednosti istog tipa postaju tipični, odražavajući djelovanje konstantnih i značajnih faktora u datim uvjetima mjesta i vremena. Trendovi i obrasci otkriveni korištenjem zakona velikih brojeva su ogromni statistički trendovi.

Statistička istraživanja društveno-ekonomskih pojava vrše se različitim metodama koristeći modele ovih pojava.

Model je reprezentacija, analog fenomena ili procesa u svojim osnovnim karakteristikama koje su bitne za potrebe proučavanja. Proces kreiranja modela naziva se modeliranje. Model mora uzeti u obzir sve bitne odnose, obrasce i uslove razvoja na način da se na njegovoj osnovi mogu izvoditi eksperimenti čija je svrha da se utvrdi „ponašanje” modeliranog objekta u različitim mogućim (često neprimjetan u stvarnosti) uslovima. Ekonomske pojave i procesi se modeliraju korištenjem ekonomskih i matematičkih modela.

Ekonomsko-matematički model je opis ekonomske pojave ili procesa pomoću jednog ili više matematičkih izraza (jednačina, funkcija, nejednakosti, identiteta). Matematički izrazi karakterišu najvažnije odnose između pojava i procesa, uslove i obrasce njihovog razvoja, ograničenja, zahteve itd. Ekonomsko-matematički model je generalizacija bitnih kvalitativnih i kvantitativnih informacija o objektu analize i služi kao osnova za izvođenje računskih eksperimenata koji omogućavaju dobijanje različitih karakteristika i parametara objekta koji se proučava za date uslove njegovog razvoja. Razvoj i primjena ekonomsko-matematičkih modela značajno proširuju mogućnosti ekonomske analize. Glavne prednosti korištenja ekonomskih i matematičkih modela su sljedeće:

Istovremeno uvažavanje velikog broja zahteva, uslova i pretpostavki u modelu, kao i dovoljna sloboda za reviziju ovih uslova tokom rada sa modelom;

Konzistentnost (kompatibilnost) sistema indikatora dobijenih iz modela;

Mogućnost dobijanja opcija za ponašanje fenomena koji se proučava za širok raspon i kombinaciju početnih uslova i pretpostavki (na primjer, opcije za predviđanje ekonomskog razvoja).

Ekonomsko-matematički modeli se prema namjeni dijele na teorijsko-ekonomske i primijenjene. Mnogi primijenjeni modeli su ekonomsko-statistički modeli ili uključuju ove posljednje kao komponente.

Teorijsko-ekonomski modeli su ekonomsko-matematički modeli dizajnirani za kvalitativnu analizu ekonomskih sistema, procesa i pojava. Obično nisu specificirane vrijednosti parametara, pa čak ni funkcionalni oblik odnosa uključenih u teorijsko-ekonomski model. Zaključci koji se dobijaju korišćenjem ovih modela obično su opšte prirode. Tipičan primjer je zaključak o stabilnosti (nestabilnosti) ekonomskog sistema koji se proučava, ako njegovi parametri zadovoljavaju određene zahtjeve, o postojanju (odsustvu) uravnoteženih ili optimalnih rješenja. Teorijsko-ekonomski modeli se široko koriste u teorijskim ekonomskim istraživanjima. Trenutno je izgradnja i proučavanje teorijsko-ekonomskih modela predmet matematičke ekonomije. Za njihovo proučavanje koristi se razvijeni matematički aparat (teorija diferencijalnih jednadžbi, teorija matrica, metode optimizacije i teorijske igre itd.).

Ekonomsko-statistički model je sistem matematičkih odnosa koji opisuje određeni ekonomski objekt, proces ili pojavu, čiji se parametri određuju (procjenjuju) na osnovu stvarnih podataka pomoću statističkih podataka (za razliku od teorijsko-ekonomskog modela) . Strukturu i specifičan tip ekonomsko-statističkog modela određuju specifičnosti objekta koji se modelira, teorijske koncepcije istraživača, ciljevi istraživanja, dostupnost informacija i korištene metode obrade podataka. Proces izgradnje modela se odvija u dvije međusobno povezane faze: određivanje općeg oblika odnosa između modela i varijabli koje su u njih uključene i statistička procjena vrijednosti parametara na osnovu podataka opservacije. Najčešće korišteni ekonomski statistički modeli uključuju trendove, modele vremenskih serija, izolovane regresijske jednačine i ekonometrijske modele. Ekonomsko-statistički modeli imaju široku primjenu u planiranju i analizi ekonomskih sistema, proučavanju njihovog odgovora na promjene eksternih i unutrašnjih uslova poslovanja, kao i u predviđanju i određivanju različitih opcija budućeg razvoja.

Za procjenu parametara ekonometrijskog modela potrebne su posebne metode simultane procjene (dokazano je da obična metoda najmanjih kvadrata, primijenjena na svaku jednačinu ekonometrijskog modela u izolaciji, dovodi do nekonzistentnih procjena). Najčešće korištene metode za simultanu procjenu ekonometrijskog modela su dvostepeni i trostepeni najmanji kvadrati.

Čiji elementi pripadaju različitim vrstama fenomena.

Rječnik poslovnih pojmova. Akademik.ru. 2001.

Pogledajte šta je "Heterogeni skup" u drugim rječnicima:

heterogeno stanovništvo- (na primjer, nuklearne elektrane) [A.S. Englesko-ruski energetski rječnik. 2006] Teme energetike u općoj EN heterogenoj populaciji... Vodič za tehnički prevodilac

PAKET KOJI JE KVALITATIVNO HETEROGEN- statistički skup, čije jedinice (elementi) pripadaju različitim vrstama pojava. Kvalitativno homogene i heterogene populacije karakterišu, respektivno, niske ili veoma velike varijacije u vrednostima karakteristika koje se proučavaju, za ... ... Veliki ekonomski rječnik

Teorija eliminacije nepoznatih iz algebarskog sistema. jednačine. Tačnije, neka postoji sistem jednadžbi gdje su fi polinomi sa koeficijentima iz datog polja P. Problem eliminacije nepoznatih x 1,..., x k iz sistema (1) (nehomogeni problem... ... Mathematical Encyclopedia

GOST 16887-71: Odvajanje tečnih heterogenih sistema metodama filtracije i centrifugiranja. Termini i definicije- Terminologija GOST 16887 71: Odvajanje tečnih heterogenih sistema metodama filtracije i centrifugiranja. Termini i definicije originalnog dokumenta: 70. Filter aktivna zona Sekcija kontinuiranog filtera u kojoj se ... ...

GOST 18238-72: Mikrotalasni prenosni vodovi. Termini i definicije- Terminologija GOST 18238 72: Mikrovalni prijenosni vodovi. Termini i definicije originalni dokument: 19. Putujući talas Elektromagnetski talas određene vrste koji se širi u dalekovodu samo u jednom pravcu Definicije... ... Rječnik-priručnik pojmova normativne i tehničke dokumentacije

Svjetska ekonomija- (Svjetska privreda) Svjetska ekonomija je skup nacionalnih privreda ujedinjenih raznim vrstama veza. Nastanak i faze razvoja svjetske privrede, njena struktura i oblici, globalna ekonomska kriza i trendovi u daljem razvoju... . .. Investor Encyclopedia

Fenomen koji se javlja kada zvučni talas padne na granicu između dva elastična medija i sastoji se od formiranja talasa koji se šire od međusloja u isti medij... Fizička enciklopedija

Rock- (Stjena) Stijena je skup minerala koji formira samostalno tijelo u zemljinoj kori, kao rezultat prirodnih fenomena Grupe stijena, magmatske i metamorfne stijene, sedimentne i metasomatske stijene, struktura... ... Investor Encyclopedia

Zemlja (od zajedničkog slovenskog zemljanog poda, dno), treća planeta po redu od Sunca u Sunčevom sistemu, astronomski znak Å ili, ♀. I. Uvod Zemlja zauzima peto mjesto po veličini i masi među velikim planetama, ali među takozvanim planetama. zemaljska grupa, u ... ...

I Zemlja (od opšteslovenskog zemljanog poda, dno) je treća planeta po redu od Sunca u Sunčevom sistemu, astronomski znak ⊕ ili, ♀. I. Uvod Z. zauzima peto mjesto po veličini i masi među velikim planetama, ali među planetama t ... Velika sovjetska enciklopedija

Statistika je društvena nauka koja proučava kvantitativnu stranu masovnih društvenih pojava u neraskidivoj vezi sa njihovom kvalitativnom stranom.

Statistika proučava kvantitativno određene kvalitete masovnih društveno-ekonomskih pojava. Postoji nekoliko gledišta o statistici kao nauci:

(1) Statistika je univerzalna nauka koja proučava masovne pojave prirode i društva.

(2) Statistika je metodološka nauka koja razvija metode istraživanja za druge nauke.

(3) Statistika je društvena nauka.

Fenomeni društvenog života su složena kombinacija različitih elemenata.

– Društveni fenomeni imaju vrlo specifične dimenzije.

– Društvene pojave karakterišu određeni kvantitativni odnosi, i oni postoje bez obzira da li ih statistika proučava ili ne.

1. Statistička populacija- ovo je skup jedinica fenomena koji se proučava, ujedinjenih jednom kvalitativnom osnovom, zajedničkom vezom, ali se međusobno razlikuju po individualnim karakteristikama. To su, na primjer, skup domaćinstava, skup porodica, skup preduzeća, firmi, udruženja itd.

Skup se zove homogena, ako je jedna ili više bitnih karakteristika njenih objekata koji se proučavaju zajednička za sve jedinice.

Razmatra se skup koji uključuje pojave različitih tipova heterogena. Populacija može biti homogena u jednom pogledu i heterogena u drugom. U svakom pojedinačnom slučaju, homogenost populacije utvrđuje se kvalitativnom analizom, razjašnjavajući sadržaj društvenog fenomena koji se proučava.

2. Potpis – to je kvalitativna karakteristika jedinice agregata.

Po prirodi izraza razlikovati atributivno i

kvantitativno znakovi:

At atributivno (opisno)– izražavaju se usmeno, na primjer, spol, nacionalnost, obrazovanje itd. Od njih možete dobiti konačnu informaciju o broju statističkih jedinica koje imaju zadatu vrijednost atributa;

kvantitativno– izraženo numeričkom mjerom (starost, radno iskustvo, obim prodaje, prihod itd.) Od njih možete dobiti konačne podatke o broju jedinica sa određenom vrijednošću atributa, te ukupnoj ili prosječnoj vrijednosti atributa za stanovništvo.

Po prirodi varijacije znakovi se dijele na:

alternativa - može uzeti samo jednu od dvije moguće vrijednosti atributa. Ovo su znakovi posjedovanja ili ne posjedovanja nečega. Na primjer, spol, bračni status, u marketinškim ili političkim istraživanjima – odgovor na pitanje je u obliku „da ili ne“;

diskretno– kvantitativne karakteristike koje uzimaju samo pojedinačne vrijednosti, bez međuvrijednosti između njih – obično cijeli broj, na primjer, kategorija radnika, broj djece u porodici itd.);

kontinuirano– kvantitativne karakteristike koje imaju bilo koju vrijednost. U praksi se obično zaokružuju u skladu sa prihvaćenom tačnošću (na primjer: računovodstvena dobit u bilansu stanja u rubljama, porezna dobit u poreskim registrima - u hiljadama rubalja.

U odnosu na vrijeme razlikovati:

trenutno karakteristike koje karakterišu jedinice stanovništva u kritičnom trenutku, na primjer, vrijednost osnovnih proizvodnih sredstava (FPF) utvrđuje se na dan 01.01. i 31.12 odgovarajuće godine kao vrednost opšteg fonda na početku i na kraju izveštajne godine;

interval znakovi koji karakteriziraju pojavu za određeni vremenski period ((godina, kvartal, mjesec, itd.), na primjer, učinak smjene, dnevni prihod, godišnji obim prodaje, itd.

Po prirodi odnosa znakovi se dijele na:

faktorijel, izazivanje promjena u drugim karakteristikama, ili stvaranje mogućnosti za promjene vrijednosti drugih karakteristika. Znakovi faktora se prema tome dijele na znakove uzroka i znakove stanja;

produktivan(znakovi posljedice), ovisno o varijaciji drugih znakova. Na primjer, vrijednost outputa je efektivan indikator čija vrijednost zavisi od faktorskih karakteristika – broja zaposlenih i produktivnosti rada.

3. Statistički indikator je kvantitativna procjena svojstava fenomena koji se proučava. Statistički indikatori se mogu podijeliti u dva glavna tipa: računovodstveni i evaluacijski indikatori (veličine, obim, nivoi fenomena koji se proučava) i analitički indikatori (relativne i prosječne vrijednosti, indikatori varijacije, itd.).

Ogromna priroda društvenih zakona i jedinstvenost njihovog djelovanja predodređuju potrebu za proučavanjem zbirnih podataka.

Zakon velikih brojeva generiran je posebnim svojstvima fenomena mase. Potonji se, zbog svoje individualnosti, s jedne strane razlikuju jedni od drugih, as druge imaju nešto zajedničko zbog pripadnosti određenoj klasi ili vrsti. Štaviše, pojedinačni fenomeni su podložniji uticaju slučajnih faktora nego njihova ukupnost.

Zakon velikih brojeva u svom najjednostavnijem obliku kaže da se kvantitativni obrasci masovnih pojava jasno manifestuju samo u dovoljno velikom broju njih.

Dakle, njegova suština leži u činjenici da se u brojevima dobivenim kao rezultat masovnog promatranja pojavljuje određena ispravnost koja se ne može otkriti u malom broju činjenica.

Zakon velikih brojeva izražava dijalektiku slučajnog i nužnog. Kao rezultat međusobnog poništavanja slučajnih odstupanja, prosječne vrijednosti izračunate za vrijednosti istog tipa postaju tipične, odražavajući efekte stalnih i značajnih činjenica u datim uvjetima mjesta i vremena.

Tendencije i obrasci otkriveni uz pomoć zakona velikih brojeva važe samo kao masovni trendovi, ali ne i kao zakoni za svaki pojedinačni slučaj.

Statistički obrasci proučavaju distribuciju jedinica statističkog skupa prema pojedinačnim karakteristikama pod uticajem čitavog skupa faktora.

Statistička pravilnost djeluje kao objektivna pravilnost složenog masovnog procesa i predstavlja oblik uzročnosti. Otkriven je kao rezultat masovnog statističkog posmatranja. Ovo određuje njegovu povezanost sa zakonom velikih brojeva.

Statistička pravilnost sa određenom vjerovatnoćom garantuje stabilnost prosječnih vrijednosti uz održavanje konstantnog skupa uslova koji dovode do datog fenomena.

Treba napomenuti da je gornja skala za procjenu homogenosti stanovništva prilično proizvoljna. Činjenica je da se pitanje stepena intenziteta varijacije za svaku karakteristiku koja se proučava mora odlučiti pojedinačno, na osnovu poređenja uočene varijacije sa nekim njenim uobičajenim intenzitetom, koji se uzima kao norma. Najčešća pretpostavka je da se populacija smatra homogenom ako koeficijent varijacije ne prelazi 33%.

Primjer. Koristeći podatke o raspodjeli zaposlenih u hotelima po stažu, odrediti apsolutne i relativne pokazatelje varijacije. Izvedite zaključak o homogenosti stanovništva (tabela 6.2).

Tabela 6.2

Pomoćna tabela za izračunavanje indikatora varijacije

Iskustvo, godine	Broj zaposlenih	Sredina intervala
- 4 4-7 7- 10 10-13 13 -		2,5 5,5 8,5 11,5 14,5	20,0 77,0 76,5 69,0 43,5	4,7 1,7 1,3 4,3 7,3	37,6 23,8 11,7 25,8 21,9	22,09 2,89 1,69 18,49 53,29	176,72 40,46 15,21 110,94 159, 87
Ukupno		-	286,0	-	120,8	-	503,2

Rješenje.

Za izračunavanje pokazatelja varijacije potrebno je odrediti prosječan radni staž zaposlenih:

godine.

Prosječna linearna devijacija:

godine.

Disperzija

standardna devijacija:

Dakle, svaki pojedini radni staž odstupa od prosječnog staža za 3,55 godina.

Relativna linearna devijacija;

%.

Koeficijent varijacije:

> 33% - populacija je heterogena.

Alternativne varijacije osobina

Uz varijaciju kvantitativne karakteristike, statistika može postaviti zadatak procjene varijacije kvalitativne karakteristike. Ako postoje dvije međusobno isključive opcije za vrijednosti neke karakteristike, one govore o prisutnosti alternativne varijabilnosti kvalitativne karakteristike.

U takvim slučajevima postoji potreba za mjerenjem varijanse alternativnih osobina , tj. karakteristike koje neke jedinice posjeduju, a druge nemaju.

Hajde da uvedemo sljedeću notaciju:

1 - prisustvo ovog znaka; 0 – odsustvo znaka;

r= - udio jedinica koje posjeduju ovu karakteristiku; broj jedinica u populaciji koje imaju ovu karakteristiku; n je broj zapažanja.

- udio jedinica koje nemaju ovu karakteristiku;

Tada je jednakost tačna,

Prosječna vrijednost alternativnog atributa:

Varijanca alternativne karakteristike određena je formulom:

Standardna devijacija alternativne karakteristike:

Granična vrijednost varijacije alternativne karakteristike je 0,25; ispostavilo se kada