Следует заметить, что приведенная выше шкала оценки однородности со­вокупности достаточно условна. Дело в том, что вопрос о степени интенсивности вариа­ции каждого изучаемого признака должен решаться индивидуаль­но, исходя из сравнения наблюдаемой вариации с некоторой ее обыч­ной интенсивностью, принимаемой за норму. Наиболее часто исходят из того, что совокупность считается однородной, если коэффициент вариации не превышает 33 %.

Пример. По данным о распределении сотрудников гостиницы по стажу определить абсолютные и относительные показатели вариации. Сделать вывод об однородности совокупности (табл. 6.2).

Таблица 6.2

Вспомогательная таблица для расчета показателей вариации

Стаж , лет	Число сотрудников,	Середина интервала
- 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
Итого		-	286,0	-	120,8	-	503,2

Решение.

Для расчета показателей вариации необходимо определить средний стаж сотрудников:

года.

Среднее линейное отклонение :

года.

Дисперсия

Среднее квадратическое отклонение :

Таким образом, каждое индивидуальное значение стажа сотрудников отклоняется от их среднего стажа на 3, 55 года.

Относительное линейное отклонение ;

%.

Коэффициент вариации :

> 33 % - совокупность является неоднородной.

Вариация альтернативного признака

Наряду с вариацией количественного признака в статистике может ставиться задача оценки вариации качественного признака. При наличии двух взаимоисключающих вариантов зна­чений признака говорят о наличии альтернативной изменчивости качественного признака.

В таких случаях возникает необходимость в измерении дисперсии альтернативных призна­ков , т.е. признаков, которыми обладают одни единицы и не обла­дают другие.

Введем обозначения:

1 - наличие данного признака; 0 – отсутствие признака;

р = - доля единиц, обладающих данным признаком; число единиц совокупности, обладающие данным призна­ком; n- число наблюдений.

- доля единиц, не обладающих данным признаком;

Тогда справедливо равенство ,

Среднее значение альтернативного признака:

Дисперсия альтернативного признака определяется по формуле:

Среднее квадратическое отклонение альтернативного признака:

Предельное значение вариации альтернативного признака равно 0,25; оно получается при

Слово «статистика» имеет латинское происхождение (от status , что означает «определенное положение вещей» – состояние). В средние века оно использовалось для характеристики политического состояния государства и употреблялось в значении слова «государствоведение», (Готфрид Ахенваль, XVIII в., Германия). Как наука статистика возникла только в XVII в., когда правительства различных западноевропейских стран стали заниматься сбором разного рода информации о своих гражданах. Однако статистический учет существовал уже в глубокой древности, упоминания о статистических обследованиях встречаются и в библейские времена.

Еще за 5 тыс. лет до н.э. проводились переписи населения в Китае, велся учет имущества граждан в Древнем Риме, использование средней было хорошо известно еще при жизни Пифагора. В средние века осуществлялось сравнение военного потенциала разных стран, численности их населения, домашнего имущества, земель.

У истоков статистической науки стояли две школы – немецкая описательная и английская школа политических арифметиков.

Представители описательной школы (Г. Конринг (1606-1661), Г. Ахенваль (1719-1772), А. Бюшинг (1724-1793) и др. считали, что задачей статистики является описание достопримечательностей государства: территории, населения, климата, вероисповедания, ведения хозяйства и т. п. – только в словесной форме, без цифр и вне динамики, т. е. без отражения особенностей развития государств в те или иные периоды, а только лишь на момент наблюдения. Они были «политические арифметики», которые ставили целью изучать общественные явления с помощью числовых характеристик – меры веса и числа. Политические арифметики видели основное назначение статистики в изучении массовых общественных явлений, осознавали необходимость учета в статистическом исследовании требований закона больших чисел, поскольку закономерность может проявиться лишь при достаточно большом объеме анализируемой совокупности. Виднейшим представителем и основателем этого направления был В. Петти (1623-1687). Именно школа политических арифметиков стала основообразующей в развитии современной статистики.

В XIX в. получило развитие учение бельгийского статистика Адольфа Кетле (1796-1874), который первым применил современные методы сбора данных, его считают основоположником учения о средних величинах. Математическое направление в статистике развивалось в работах англичан – сэра Фрэнсиса Гальтона (1822-1911) и Карла Пирсона (1857-1936), Рональда Фишера, которые внесли значительный вклад в развитие теории корреляции и оказали существенное воздействие на современную статистику. * Примечание. Знаком (*) отмечены издания, на основании которых составлен тематический обзор.

Прогрессу статистической методологии способствовали труды российских статистиков – А.А. Чупрова (1874-1926), B.C. Немчинова (1894-1964), С.Г. Струмилина (1877 – 1974), В.Н. Старовского (1905-1975) и др.

Развитие статистической науки, расширение сферы практической статистической работы привели к изменению содержания самого понятия «статистика». В настоящее время данный термин употребляется в трех значениях:

Во-первых , под статистикой понимают отрасль практической деятельности, которая имеет своей целью сбор, обработку, анализ и публикацию массовых данных о различных явлениях общественной жизни. Осуществляется сбор данных в каждом регионе и по стране в целом о численности и составе населения, ведется подсчет предприятий и организаций, собираются данные об объемах производства и объемах продаж и т.д. Эту деятельность на профессиональном уровне осуществляет Федеральная служба государственной статистики (Госкомстат РФ) и система ее учреждений, организованных, по административно-территориальному признаку, например, Ростовский областной комитет государственной статистики или Таганрогский межрайоннный отдел государственной статистики и т. д.

Во-вторых , статистикой называют цифровые материалы, служащие для характеристики какой-либо области общественных явлений или территориального распределения какого-то показателя, публикуемые в периодической прессе, справочниках, сборниках. Например, динамика цены на бензин в Ростовской области представленная за летние месяцы текущего года.

В-третьих , статистикой называется отрасль знания, особая научная дисциплина, которая в широком понимании разрабатывает методы сбора, систематизации, анализа, интерпретации и отображения результатов наблюдений массовых случайных явлений и процессов целью выявления существующих в них закономерностей. Например, исследования взаимосвязи между качеством трудовых ресурсов и экономическим ростом в регионах РФ.

Итак, статистика – это вид научно-практической деятельности, направленной на получение, обработку, анализ и хранение информации, характеризующей количественные закономерности жизни общества во всём ее многообразии в неразрывной связи с её качественным содержанием.

Если рассматривать статистику как инструмент изучения социально-экономических явлений и процессов, то предмет статистики состоит в изучении размеров и количественных соотношений массовых общественных явлений в конкретных условиях места и времени, а так же числовое выражение проявляющихся в них закономерностей.

Свой предмет статистика изучает при помощи определенных категорий, т.е. понятий, которые отражают наиболее общие и существенные свойства, признаки, связи и отношения предметов и явлений объективного мира. Закономерность, выявленная на основе массового наблюдения, то есть проявляющаяся лишь в большой массе явлений через преодоление свойственной её единичным элементам случайности, называется статистической закономерностью .

Свойство статистических закономерностей проявляться лишь в массе явлений при обобщении данных по достаточно большому числу единиц, находит свое отражение в законе больших чисел, сущность которого состоит в том, что по мере увеличения числа наблюдений влияние случайных факторов взаимопогашается и на поверхность выступает действие основных факторов, которые и определяют закономерность. Например, характеристика экологической ситуации предполагает изучение закономерности динамики выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух регионов от динамики физического объема валового регионального продукта.

Познание закономерностей возможно только в том случае, если изучаются не отдельные явления, а совокупности явлений. То есть объектом статистического изучения является статистическая совокупность – множество единиц изучаемого явления, объединенных качественной однородностью, определенной целостностью, взаимозависимостью состояний отдельных единиц и наличием вариации. Таковы, например, совокупность домохозяйств, совокупность предприятий и фирм, совокупность нефтяных месторождений, совокупность регионов и т. п.

Однородная совокупность – это вид совокупности, в которой один или несколько научаемых существенных признаков являются общими для всех единиц. Например, принадлежность предприятий к одной и той же отрасли – заводы металлургического комплекса или регионы, относящиеся к одной природно-климатической зоне.

Разнородная совокупность – это вид совокупности, в которую входят явления разного типа. Совокупность может быть однородна в одном отношении и разнородна в другом. Регионы, включенные в одну группу по природно-климатическим характеристикам, различаются по уровню социально-экономического развития. Заводы, входящие в металлургический комплекс России, различаются по своей специализации – выделяются группы заводов по производству труб, или по производству листового проката и т.п. В каждом отдельном случае однородность совокупности устанавливается путем проведения качественного анализа, выяснения содержания изучаемого общественного явления.

Статистическая совокупность состоит из единиц совокупности. Единицы статистической совокупности представляют собой качественно однородные первичные элементы этой совокупности. Каждая единица совокупности представляет собой частный случай проявления изучаемой закономерности. Решение вопроса о единице и границах изучаемой совокупности определяется целью исследования. Это связано со сложной природой социально-экономических явлений. В каждом отдельном явлении одновременно реализуются различные процессы. Например, при изучении совокупности работников, каждый работник может рассматриваться как член определенной социально-профессиональной группы, как работник предприятия, как житель города поселка и т.д., то есть единица совокупности – это предел дробления объекта исследования, при котором сохраняются все свойства изучаемого процесса.

Единицы совокупности обладают определенными свойствами, качествами, которые принято называть признаками. Признак – качественная особенность единицы совокупности. Например, признаки человека: возраст, пол, образование, вес, семейное положение и т. д. Признаки предприятия: форма собственности, отрасль, численность работников, величина уставного фонда и т.д. Статистика изучает явления через их признаки: чем более однородна совокупность, тем больше общих признаков имеют ее единицы, тем меньше варьируют её значения.

По характеру отображения свойств единиц изучаемой совокупности признаки делятся на две основные группы:

■ признаки, имеющие непосредственное количественное выражение, например, площадь территории, численность жителей города и т. д. Они могут быть дискретно или непрерывно варьируемыми. Дискретно варьируемые признаки – это признаки, отдельные значения которых отличаются друг от друга на некоторую конечную величину (обычно целое число). Так, дискретные признаки мы используем, когда проводится группировка, например, магазинов по числу в них отделов или касс. В магазинах может быть один, два, три и т.д. отдела, но не может быть полтора или два с половиной отдела. Существует множество признаков, значения которых отличаются друг от друга на сколько угодно малую величину и могут принимать любые значения на некотором интервале. Такие признаки называют непрерывно варьирующими или непрерывными признаками. К ним относятся индексы экономического состояния, среднедушевые доходы, весовые и объемные характеристики товаров;

■ признаки, не имеющие непосредственного количественного выражения. В этом случае отдельные единицы совокупности различаются своим содержанием, например, отраслевая специализация предприятий и организаций; деление природных ресурсов по их происхождению: минеральные, водные, земельные или деление населения по полу – мужчины и женщины и т.д. Такие признаки обычно называют атрибутивными (в философии «атрибут» – неотъемлемое свойство предмета). В случае, когда имеются противоположные по значению варианты признака, говорят об альтернативном признаке (да, нет). Например, продукция может быть годной или бракованной (не годной); каждое лицо может состоять в браке или нет и т. д.

Особенностью статистического исследования является, то, что в нем изучаются только варьирующие признаки, т.е. признаки, принимающие различные значения (для атрибутивных, альтернативных признаков) или имеющие различные количественные уровни у отдельных единиц совокупности.

Поскольку статистика, как уже сказано, изучает количественную сторону массовых явлений, то возникает необходимость в обобщающих характеристиках статистической совокупности. Эту роль выполняет статистический показатель, являющийся количественной характеристикой какого-то свойства совокупности.

Статистический показатель – это количественная оценка свойства изучаемого явления. Статистические показатели можно подразделить на два основных вида. Первый вид - это учетно-оценочные показатели, которые показывают размеры, объемы, уровни изучаемого явления, например, объем промышленной продукции в РФ в 2003 г, составил 8498,0 млрд. рублей или оборот розничной торговли – 4483,5 млрд. рублей. Второй вид показателей – аналитические, которые показывают, как развивается изучаемое явление, из каких частей состоит целое, т.е. в каком соотношении находятся части целого между собой и как распространяется явление в пространстве. Так, в составе Северо-Кавказского экономического района территория Ростовской области составляет 28,4%, а Республики Адыгея – 2,1 %. К аналитическим относят относительные и средние величины, показатели вариации и т.д. Например, среднедушевые денежные доходы населения в 2003 г. в РФ составляли 5129 рублей в месяц.

Объектами статистических исследований являются статистические совокупности, состоящие из отдельных единиц, характеризуемых различными признаками. В результате исследований выявляются статистические закономерности, на основе использования моделей социально-экономических явлений и методов обработки и анализа экономико-статистической информации.

Статистическая совокупность - множество объектов, явлений, объединенных какими-либо общими свойствами (признаками) и подвергающихся статистическому исследованию. Например, совокупность промышленных предприятий страны. Отдельные объекты явления, составляющие статистическую совокупность и называемые единицами совокупности, обладая некоторыми общими признаками, могут различаться между собой по другим признакам. Поэтому совокупности могут быть однородными (качественно однородными) и неоднородными (качественно неоднородными).

В однородной совокупности объекты (единицы совокупности) сходны между собой по существенным для данного исследования признакам и относятся к одному и тому же типу явления. Однородная совокупность, будучи однородной по одним признакам, может быть разнородной по другим.

Элементы (единицы) неоднородной совокупности относятся к различным типам изучаемых явлений. Для неоднородной совокупности исчисление обобщающих характеристик, в особенности в виде средней величины, неправомерно. С помощью метода группировок и метода таксономии в неоднородной совокупности могут быть образованы однородные группы.

Вся совокупность реально существующих объектов, характеризующих какое-либо явление, называется генеральной. Для статистического исследования из генеральной совокупности по определенным правилам может быть отобрана совокупность единиц, которые образуют выборочную совокупностью.

Каждая единица совокупности характеризуется различными признаками - отличительными чертами, свойствами, качеством.

Варьирующий признак - признак, принимающий в пределах статистической совокупности разные значения у единиц статистической совокупности. Это, однако, не исключает повторений отдельных значений (вариантов) признака, у нескольких единиц совокупности значения признака могут быть одинаковыми. Примером варьирующего признака может служить размер месячной заработной платы рабочих предприятия.

Качественный признак (атрибутивный) - признак, отдельные значения которого выражаются в виде понятий, наименований. Например, профессия рабочего (слесарь, сборщик), уровень образования (начальное, среднее, высшее).

Количественный признак - признак, отдельные значения которого имеют количественное выражение (например, себестоимость продукции по различным предприятиям одной отрасли).

Результативный признак - зависимый признак, то есть изменяющий свое значение под влиянием другого, связанного с ним факторного признака.

Факторный признак (фактор) - признак, оказывающий влияние на другой, связанный с ним результативный признак, и обусловливающий его изменение (вариацию). Роль этих признаков в различных задачах может меняться, в одной задача он выступает как факторный, в другой - как результативный. Например, производительность труда выступает фактором изменения (снижения) себестоимости единицы продукции, и в то же время, производительность труда в связи с квалификацией рабочего является результативным признаком.

В результате статистического исследования устанавливается статистическая закономерность, которая рассматривается как количественная закономерность изменения в пространстве и во времени массовых явлений и процессов общественной жизни, состоящих из множества элементов (единиц совокупности). Она свойственна не отдельным единицам совокупности, а всей совокупности в целом. В силу этого закономерность, присущая данному явлению (процессу), проявляется только при достаточно большом числе наблюдений и только в среднем. Таким образом, это средняя закономерность массовых явлений и процессов. В большом числе наблюдений происходит взаимопогашение индивидуальных отклонений от средней в ту и другую стороны, вызванных случайными причинами, и проявляется закономерность. Это связывает статистическую закономерность с законом больших чисел, По мере увеличения пространственно-временных интервалов развития явления его закономерность становится все более устойчивой.

Таким образом, зная статистическую закономерность конкретного массового явления, можно с определенной вероятностью предвидеть его дальнейшее развитие, определить величину изучаемого признака (показателя). Однако необходимо учитывать, что значительные изменения условий существования этого явления могут привести к существенным изменениям силы этой зависимости.

В социально-экономической статистике закон больших чисел представляет собой 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, с одной стороны, отличаются друг от друга, а с другой - 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 в противоположные стороны от закономерностей. В результате взаимопогашения случайных отклонений средние, вычисленные 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 тенденции.

Статистическое исследование социально-экономических явлений осуществляется различными методами с использованием моделей этих явлений.

Моделью называется отображение, аналог явления или процесса в основных, существенных для целей исследования чертах. Процесс создания модели называется моделированием. Модель должна учитывать все важные взаимосвязи, закономерности и условия развития таким образом, чтобы на ее основе можно было выполнить эксперименты, цель которых - определение “поведения” объекта моделирования в различных возможных (часто ненаблюдаемых в действительности) условиях. Экономические явления и процессы моделируются с помощью экономико-математических моделей.

Экономико-математическая модель - описание экономического явления или процесса с помощью одного или нескольких математических выражений (уравнений, функций, неравенств, тождеств). Математические выражения характеризуют важнейшие взаимосвязи явлений и процессов, условия и закономерности их развития, ограничения, требования и т.д. Экономико-математическая модель представляет собой обобщение существенной качественной и количественной информации об объекте анализа и служит базой для проведения расчетных экспериментов, которые позволяют получить различные характеристики и параметры изучаемого объекта для заданных условий его развития. Разработка и применение экономико-математических моделей существенно расширяют возможности экономического анализа. Основные преимущества использования экономико-математических моделей заключаются в следующем:

Одновременный учет в модели большого числа требований, условий и предположений, а также достаточная свобода в пересмотре этих условий в ходе работы с моделью;

Непротиворечивость (совместность) получаемых по модели системы показателей;

Возможность получения вариантов поведения изучаемого явления для широкого диапазона и сочетания исходных условий и предположений (например, вариантов прогноза экономического развития).

Экономико-математические модели по назначению делятся на теоретико-экономические и прикладные модели. Многие прикладные модели являются экономико-статистическими моделями или включают последние в качестве составных частей.

Теоретико-экономические - это экономико-математические модели, предназначенные для качественного анализа экономических систем, процессов и явлений, Значения параметров и даже функциональный вид входящих в теоретико-экономическую модель соотношений обычно не конкретизируется. Выводы, которые получаются с помощью этих моделей, как правило, носят общий характер. Типичным примером является вывод об устойчивости (неустойчивости) изучаемой экономической системы, если ее параметры удовлетворяют определенным требованиям, о существовании (отсутствии) сбалансированных или оптимальных решений. Теоретико-экономические модели широко используются в теоретических экономических исследованиях. В настоящее время построение и исследование теоретико-экономических моделей является предметом математической экономики. Для их исследования применяется развитый математический аппарат (теория дифференциальных уравнений, теория матриц, оптимизационные и теоретико-игровые методы и т.д.).

Экономико-статистическая модель - это система математических соотношений, описывающая некоторый экономический объект, процесс или явление, параметры которой определяются (оцениваются) на основе фактических данных с помощью статистических данных (в отличие от теоретико-экономической модели). Структура и конкретный вид экономико-статистической модели определяются спецификой моделируемого объекта, теоретическими представлениями исследователя, целями исследования, доступностью информации, используемыми методами обработки данных. Процесс построения модели распадается на два взаимосвязанных этапа: определение общего вида соотношений модели и входящих в них переменных и статистическое оценивание значений параметров на основе данных наблюдений. К наиболее часто используемым экономико-статистическим моделям относятся тренды, модели временных рядов, изолированные уравнения регрессии, эконометрические модели. Экономико-статистические модели широко применяются при планировании и анализе экономических систем, исследовании их реакции на изменение внешних и внутренних условий функционирования, а также при прогнозировании и определении различных вариантов будущего развития.

Для оценивания параметров эконометрической модели необходимы специальные методы одновременного оценивания (доказано, что обычный метод наименьших квадратов, примененный к каждому уравнению эконометрической модели изолированно, приводит к несостоятельным оценкам). Наиболее употребительными методами одновременного оценивания эконометрической модели являются двухшаговый и трехшаговый метод наименьших квадратов.

Статистическая совокупность - это множество единиц, обладающих массовостью, однородностью, определенной целостностью, взаимозависимостью состояния отдельных единиц и наличием вариации. Например, в качестве особых объектов статистического исследования, т. е. статистических совокупностей, может выступать множество коммерческих банков, зарегистрированных на территории РФ, множество акционерных обществ, множество граждан какой-либо страны и т. д. Важно помнить, что статистическая совокупность состоит из реально существующих материальных объектов. Каждый отдельно взятый элемент данного множества называется единицей статистической совокупности. Единицы статистической совокупности характеризуются общими свойствами, именуемыми в статистике признаками, т. е. под качественной однородностью совокупности понимается сходство единиц (объектов, явлений, процессов) по каким-либо существенным признакам,но различие по каким-либо другим признакам.

2. Признаки и их классификация. Признак – это объективная характеристика единицы статистической совокупности, характерная черта или свойство, которое может быть определено или измерено. Признаки подразделяются на количественные и качественные, а последние, в свою очередь, на альтернативные, атрибутивные и порядковые.

Количественным является признак, отдельные варианты которого имеют числовое выражение и отражают размеры, масштабы изучаемого объекта или явления. Альтернативным называется признак, имеющий только два варианта значений. В отличие от альтернативного атрибутивный признак имеет более двух вариантов, которые при этом выражаются в виде понятий или наименований. Порядковые признаки отличаются от атрибутивных тем, что они имеют несколько ранжированных, т.е. упорядоченных по возрастанию или убыванию, качественных вариантов.

5. Метод статистики. Статистика как наука выработала приемы и способы изучения массовых общественных явлений,зависящие от особенностей ее предмета и задач, которые ставятся при его изучении. Приемы и способы, с помощью которых статистика изучает свой предмет, образуют, статистическую методологию. Под статистической методологией понимается система приемов, способов и методов, направленных на изучение количественных закономерностей, проявляющихся в структуре, динамике и взаимосвязях социально-экономических явлений.

3.Статистический показатель представляет собой количественную характеристикусоциально-экономических явлений и процессов в условиях качественной определенности.

Система статистических показателей – это совокупность взаимосвязанных показателей, имеющая одноуровневую или многоуровневую структуру и нацеленная на решение конкретной статистической задачи. В отличие от признака статистический показатель получается расчетным путем.

Конкретный статистический показатель характеризует размер, величину изучаемого явления или процесса в данном месте и в данное время

Показатель-категория отражает сущность, общие отличительные свойства конкретных статистических показателей одного и того же вида без указания места, времени и числового значения. Все статистические показатели по охвату единиц совокупности разделяются на индивидуальные и сводные, а по форме выражения – на абсолютные, относительные и средние.

Индивидуальные показатели характеризуют отдельный объект или отдельную единицу совокупности – предприятие, фирму, банк, домохозяйство и т. п. Сводные показатели в отличие от индивидуальных характеризуют группу единиц,представляющую собой часть статистической совокупности или всю совокупность в целом. Эти показатели, в свою очередь, подразделяются на объемные и расчетные.Объемные показатели получают путем сложения значений признака отдельных единиц совокупности. Расчетные показатели , вычисляемые по различным формулам, служат для решения отдельных статистических задач анализа – измерения вариации, характеристики структурных сдвигов, оценки взаимосвязи и т. д. В зависимости от принадлежности к одному или двум объектам изучения различают однообъектные и межобъектные показатели . С точки зрения пространственной определенности статистические показатели подразделяются на общетерриториальные , характеризующие изучаемый объект или явление в целом по стране, региональные и местные (локальные) , относящиеся к какой-либо части территории или отдельному объекту.

4. Статистическая закономерность. Закон больших чисел. Статистическая закономерность - это форма проявления причинной связи, выражающаяся в последовательности,регулярности,повторяемости событий с достаточно высокой степенью вероятности, если причины (условия), порождающие события, не изменяются или изменяются незначительно.Статистическая закономерность устанавливаемая на основе анализа массовых данных возникает в результате действия объективных законов, выражая каузальные отношения.Так как статистическая закономерность обнаруживается в итоге массового статистического наблюдения, это обусловливает ее взаимосвязь с законом больших чисел. Сущность закона больших чисел заключается в том, что в числах, суммирующих результат массовых наблюдений, выступают определенные правильности, которые не могут быть обнаружены на небольшом числе факторов.Закон больших чисел порожден свойствами массовых явлений. Важно помнить, что тенденции и закономерности, вскрытые с помощью закона больших чисел, имеют силу лишь как массовые тенденции, но не как законы для каждого отдельного, индивидуального случая.

9. Формы статистического наблюдения выделяются на основе их наиболее общих организационных особенностей. В отечественной статистике по этому признаку выделяют три основные формы наблюдения: отчетность, специальное (специально организованное) наблюдение и регистры.

Виды статистического наблюдения классифицируются чаще всего по следующим трем признакам:

а) охвату наблюдением единиц совокупности, подлежащих статистическому исследованию; б) систематичности наблюдения;

в) источнику сведений, на основании которого устанавливаются факты, подлежащие регистрации в процессе наблюдения.

По первому признаку выделяют сплошное наблюдение, когда наблюдению подвергаются все без исключения единицы совокупности, и несплошное, при юмором сведения собирают не о всех единицах совокупности, а только некоторой части их, отобранной определенным образом. Несплошное наблюдение, в свою очередь, подразделяют на выборочное, основного массива, монографическое. Различие между этими видами заключается в способе отбора тех единиц, которые должны быть подвергнуты наблюдению. По признаку систематичности наблюдения различают непрерывное, или текущее, и прерывное наблюдение, Последнее подразделяют на периодическое и единовременное. Текущее - это наблюдение, которое проводится постоянно; факты, подлежащие регистрации, фиксируются по мере их возникновения (например, регистрация браков и разводов). Прерывное проводится с перерывами, время от времени. Если оно проводится строго регулярно, т. е. через равные промежутки времени, оно называется периодическим, если же такой регулярности нет, то оно называется единовременным.

По источнику сведений различают наблюдение непосредственное, когда факты, подлежащие регистрации, устанавливаются лицами, проводящими наблюдение (путем замера, подсчета числа каких-либо предметов и т. п.), документированное, при котором необходимые сведения берутся из соответствующих документов, и опрос, особенность которого состоит в том, что сведения фиксируются со слов опрашиваемого.

10.Программно-методологически вопросы. Каждый объект состоит, как правило, из многих элементов или единиц, его составляющих. Тот элемент объекта, который является носителем признаков, подлежащих регистрации, называется единицей наблюдения. Определяя единицу конкретного статистического наблюдения, нужно как можно точнее ее охарактеризовать, указав специфические черты, которые позволили бы легче отличить ее от близких к ней по виду единиц других объектов, например при демографических обследованиях единицей наблюдения может быть человек, но может быть и семья; при бюджетном обследовании - семья или домашнее хозяйство.

Программа наблюдения получает свое воплощение в перечне вопросов, ответы на которые нужно получить в процессе наблюдения. Вопросы программы наблюдения фиксируются в

формуляре (бланке) наблюдения. Очень важно, чтобы вопросы были сформулированы ясно и по возможности наиболее кратко. Для этого при выполнении упражнения нужно привести различные возможные формулировки вопроса. Целесообразно ознакомиться с формулировками вопросов в формулярах, в которых собирают сведения наши статистические учреждения (бланки форм отчетности переписей и т. п.).

Конструируя формуляр наблюдения по условиям нижеприводимых задач, следует обосновать выбор той или иной его формы. При этом надо учитывать объем программы наблюдения, способ проведения наблюдения и способ обработки данных, записанных в формулярах в процессе наблюдения. Формуляры могут предназначаться для записи данных об одной единице наблюдения (индивидуальная форма, иначе бланк-карточка) или нескольких (списочная форма, бланк-список). Надо помнить, что применение списочной формы бланка возможно лишь при относительно небольшой программе и только при экспедиционном способ наблюдения.

11. Погрешности, появляющиеся в процессе наблюдения, называются ошибками наблюдения. Все погрешности, возникающие при сплошном наблюдении, называются ошибками регистрации.

В программе наблюдения могут быть поставлены контрольные вопросы, ответы на которые разрабатываться не будут. В процессе регистрации такие вопросы помогают уточнить ответы на другие вопросы, а в последующем с их помощью произвести проверку данных наблюдения.При несплошном наблюдении, в частности выборочном, могут возникать специфические ошибки, называемые ошибками репрезентативности. Они появляются в силу того, что наблюдение является несплошным. После получения статистических формуляров следует провести проверку полноты и качеств собранных данных. Контроль полноты - это проверка того, насколько полно охвачен объект наблюдением, иначе говоря, о всех ли единицах наблюдения собраны сведения. Контроль качества материала осуществляется с помощью логического и арифметического контроля.

13.Сводка - это комплекс последовательных операций по обобщению конкретных единичных фактов, образующих совокупность, для выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом. По глубине и точности обработки материала различают сводки простую и сложную. Простая сводка - это операция по подсчету общих итогов по совокупности единиц наблюдения. Сложная сводка - это комплекс операций, включающих группировку единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по всему объекту и представление результатов группировки и сводки в виде статистических таблиц. Группировкой называется разделение единиц изучаемой совокупности на однородные группы по определенным, существенным для них признакам. Типологическая группировка - это разделение качественно неоднородной совокупности на отдельные качественно однородные группы и выявление на этой основе экономических типов явлений. Таким образом, основная задача такой группировки - это идентификация типов социально-экономических явлений, поэтому важное значение при ее построении должно уделяться выбору группировочного признака.

Структурная группировка - это выявление закономерностей распределения единиц однородной совокупности по варьирующим значениям исследуемого признака. Она позволяет изучить структуру совокупности и происходящих в ней сдвигов. Надобность в таких группировках возникает потому, что однородность однокачественных явлений, элементов, входящих в статистическую совокупность, отнюдь не означает их тождественности. Структурные группировки отличаются от типологических не столько по внешнему виду, сколько по целям, т. е. отличаются по уровню качественных различий между группами.Аналитическая группировка - это исследование взаимосвязей варьирующих признаков в пределах однородной совокупности. При ее построении можно установить взаимосвязи между двумя признаками и более. При этом один признак будет результативным, а другой (другие) факторным.

14.Группировкой называется разделение единиц изучаемой совокупности на однородные группы по определенным, существенным для них признакам. Группировка в статистическом анализе выполняет следующие определенные функции:

Выделение социально-экономических типов явлений;

Изучение структуры и структурных сдвигов, происходящих в социально-экономических явлениях;

Анализ взаимосвязей между явлениями.

15. Ряд распределения - это упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по определенному признаку.

Атрибутивным называют ряд распределения, построенный по качественным признакам, не имеющим числового выражения. Вариационным рядом называют ряд распределения, построенный по количественному признаку. Любой вариационный ряд состоит из двух элементов: вариантов и частот. Вариантами называются отдельные значения признака, которые он принимает в вариационном ряду, т. е. конкретное значение варьирующего признака. Частотами называются численности отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда, т. е. это числа, которые показывают, как часто встречаются те или иные варианты в ряду распределения. Сумма всех частот определяет численность всей совокупности, ее объем. Частостями называются частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к итогу.В зависимости от характера вариации признака различают дискретные и интервальные ряды.

16. Дискретный вариационный ряд характеризует распределение единиц совокупности по дискретному признаку, принимающему только целые значения. Полигон используется при изображении дискретных вариационных рядов. Для его построения в прямоугольной системе координат по оси абсцисс в одинаковом масштабе откладываются ранжированные значения варьирующего признака, а по оси ординат наносится шкала для выражения величины частот. Полученные на пересечении абсцисс и ординат точки соединяют прямыми линиями и получают ломаную линию, называемую полигоном частот. Гистограмма применяется для изображения интервального вариационного ряда. При построении гистограммы на оси абсцисс откладываются величины интервалов, а частоты изображаются прямоугольниками, построенными на соответствующих интервалах. Высота столбиков должна быть пропорциональна частотам. В результате мы получим на графике гистограмму, где ряд распределения изображен виде смежных друг с другом столбиков.Если середины верхних сторон прямоугольников соединить прямыми, то гистограмма может быть преобразована в полигон распределения. Для графического изображения вариационных рядов может использоваться также кумулятивная кривая. При построении кумулятивной кривой по интервальному вариационному ряду на оси абсцисс откладываются варианты ряда, а на оси ординат - накопленные частоты, которые наносят на поле графика в виде перпендикуляров к оси абсцисс в верхних границах интервалов. Затем эти перпендикуляры соединяют и получают ломаную линию, т. е. кумулятивную кривую.

17. Статистической называется таблица , которая содержит сводную числовую характеристику исследуемой совокупности по одному или нескольким существенным признакам, взаимосвязанным логикой экономического анализа. Статистическая таблица содержит три вида заголовков: общий, верхние и боковые. Общий заголовок отражает содержание всей таблицы (к какому месту и времени она относится), располагается над макетом таблицы по центру и является внешним заголовком. Верхние заголовки характеризуют содержание граф (заголовки сказуемого), а боковые (заголовки подлежащего) – строк. Они являются внутренними заголовками. Остов таблицы, заполненный заголовками, образует макет таблицы; если на пересечении граф и строк записать цифры, то получается полная статистическая таблица. Подлежащим статистической таблицы называется объект, который характеризуется цифрами. Это может быть одна или несколько совокупностей, отдельные единицы совокупности в порядке их перечня или сгруппированные по каким-либо признакам, территориальные единицы и так далее. Обычно подлежащее таблицы дается в левой части, в наименовании строк.

Сказуемое статистической таблицы образует система показателей, которыми характеризуется объект изучения, то есть подлежащее таблицы. Сказуемое формирует верхние заголовки и составляет содержание граф с логически последовательным расположением показателей слева направо.

18. Разработка подлеж и сказ. Подлежащим статистической таблицы называется объект, который характеризуется цифрами. Это может быть одна или несколько совокупностей, отдельные единицы совокупности в порядке их перечня или сгруппированные по каким-либо признакам, территориальные единицы и так далее. Обычно подлежащее таблицы дается в левой части, в наименовании строк. Сказуемое статистической таблицы образует система показателей, которыми характеризуется объект изучения, то есть подлежащее таблицы. Сказуемое формирует верхние заголовки и составляет содержание граф с логически последовательным расположением показателей слева направо.При простой разработке сказуемого показатель, определяющий его, не подразделяется на подгруппы и итоговые значения получаются путем простого суммирования значений по каждому признаку отдельно, независимо друг от друга. Сложная разработка сказуемого предполагает деление признака, формирующегоего, на подгруппы. При этом получается более полная и подробная характеристика объекта. Здесь оба признака сказуемого тесно связаны друг с другом. То есть, при сложной разработке сказуемого явление или объект могут быть охарактеризованы различной комбинацией признаков, формирующих их.

19. Групповыми называются статистические таблицы , подлежащее которых содержит группировку единиц совокупности по одному количественному или атрибутивному признаку. Простейшим видом групповых таблиц являются ряды распределения. Групповая таблица может быть более сложной, если в сказуемом дополнительно приводятся ряд показателей, характеризующих группы подлежащего. Комбинационными называются статистические таблицы, подлежащее которых содержит группировку единиц совокупности одновременно по двум и более признакам: каждая из групп, построенная по одному признаку, разбивается, в свою очередь, на подгруппы по какому-либо другому признаку и так далее.

1. Таблица должна быть компактной и содержать только те данные, которые непосредственно отражают исследуемое явление в статике и динамике и необходимы для познания его сущности. Цифровой материал необходимо излагать таким образом, чтобы при анализе таблицы сущность явления раскрывалась чтением строк слева направо и сверху вниз;

2. Заголовок таблицы и названия граф и строк должны быть четкими, краткими. Названия таблицы, граф и строк пишутся полностью, без сокращений.

3. Информация, располагаемая в столбцах (графах) таблицы, завершается итоговой строкой.

4. Если названия отдельных граф повторяются между собой, содержат повторяющиеся термины или несут единую смысловую нагрузку, то необходимо им присвоить объединяющий заголовок.

5. Графы и строки полезно нумеровать.

6. Взаимосвязанные данные, характеризующие одну из сторон анализируемого явления целесообразно располагать в соседних друг с другом графах.

7. Графы и строки должны содержать единицы измерения, соответствующие поставленным в подлежащем и сказуемом показателям.

8. Числа целесообразно, по возможности, округлять.

9. Отсутствие данных об анализируемом социально-экономическом явлении может быть обусловлено различными причинами и это по-разному отмечается: а) если данная позиция вообще не подлежит заполнению, то ставится знак «Х»;б) если по какой-либо причине отсутствуют сведения, то ставится многоточие «...» или «нет свед.»; в) если явление отсутствует полностью, то клетка заполняется тире (–)г) для отображения очень малых чисел используют обозначения (0,0) или (0,00).

10. В случае необходимости дополнительной информации – разъяснений к таблице, могут даваться примечания.

20. Графический образ (основа графика) – это геометрические знаки, то есть сово-

купность точек, линий, фигур, с помощью которых изображаются статистические показа-

тели. Важно правильно выбрать графический образ, который должен соответствовать це-

ли графика и способствовать наибольшей выразительности изображаемых статистических

данных. Экспликация графика – словесное описание его содержания. Оно включает в се-

бя общий заголовок графика, подписи вдоль масштабных шкал и пояснения к отдельным

частям графика.

Заголовок графика должен в краткой и ясной форме отражать основное содержание

(тему) данных, изображенных на графике. Пространственные ориентиры графика задаются в виде системы координатных

сеток. Системы координат бывают прямолинейные (декартовые) и криволинейные. Для

построения графиков используется обычно только первый и, изредка, первый и четвертый

квадранты.

Масштаб статистического графика – это мера перевода чи-

словой величины в графическую. Масштабы выбирают так, чтобы на графике ясно выступало различие изображаемых

величин, но в то же время не терялась возможность их сравнения. Масштабной шкалой называется линия, отдельные точки которой могут быть прочита-

ны как определённые числа. Поле графика – то пространство, в котором размещаются образующие график

геометрические знаки. Например, лист бумаги, на котором располагается график, должен быть пропор-

циональным.

21. Наиболее распростра-

нённым видом таких диаграмм являются столбиковые диаграммы. Они представляют

собой график, в котором различные величины представлены расположенными в высоту

прямоугольниками («столбиками») одинаковой или разной высоты. Если прямоугольники, изображающие показатели, расположить не по вертикали, а

по горизонтали, то диаграмма получит название ленточной.

Иногда разница между наименьшими и наибольшими значениями сравниваемых

данных настолько велика, что установление подходящего масштаба для столбиков или

полос оказывается затруднительным. В этих случаях вместо столбиковой (полосовой)

диаграммы целесообразно применить плоскостную (двухмерную) диаграмму – квадрат-

ную или круговую. Принцип построения этих диаграмм заключается в том, что величины

сравниваемых данных изображаются площадями квадратов или кругов. Диаграммы, предназначенные для популяризации, иногда строятся в виде стан-

дартных фигур-рисунков, характерных для изображаемых статистических данных, что де-

лает диаграмму более выразительной, привлекает к ней внимание. Такие диаграммы на-

зываются фигурными или изобразительными. Для графического изображения трех взаимосвязанных показателей, один из кото-

рых равен произведению двух других, российский статистик проф. В.Е.Варзар предложил

использовать прямоугольную диаграмму, названную им «статистическим знаком». В на-

стоящее время такие диаграммы часто называют знаком Варзара. Вторую большую группу показательных графиков составляют структурные диа-

граммы. Это такие диаграммы, в которых отдельные статистические совокупности сопос-

тавляются по их структуре, характеризующейся соотношением разных параметров сово-

купности или ее отдельных частей. Секторные диаграммы удобно строить следующим образом: вся величина явле-

ния принимается за сто процентов, рассчитываются доли отдельных частей в процентах.

Круг разбивается на секторы пропорционально частям изображаемого целого. Другим видом структурных статистических диаграмм являются диаграммы удель-

ных весов, отражающие структуры сравниваемых совокупностей по процентному соот-

ношению в них отдельных частей, выделяемых по тому или иному количественному или

атрибутивному признаку. Для изображения и внесения суждений о развитии явления во времени строятся

диаграммы динамики. В рядах динамики используются для наглядного изображения явле-

ний многие диаграммы: столбиковые, ленточные, квадратные, круговые, линейные, ради-

альные и другие. Выбор вида диаграмм зависит в основном от особенностей исходных

данных, от цели исследования. Карты статистические представляют собой вид графических изображений стати-

стических данных на схематичной географической карте, характеризующих уровень или

степень распространения того или иного явления на определенной территории. Картограмма – это схематическая географическая карта, на которой штриховкой

различной густоты, точками или окраской различной степени насыщенности показывается

сравнительная интенсивность какого-либо показателя в пределах каждой единицы нане-

сенного на карту территориального деления (например, плотность населения по областям

или республикам, распределение районов по урожайности зерновых культур и т.п.). Кар-

тограммы делятся на фоновые и точечные.

Картограмма фоновая – вид картограммы, на которой штриховкой различной

густоты или окраской различной степени насыщенности показывают интенсивность како-

го-либо показателя в пределах территориальной единицы. Картограмма точечная – вид

картограммы, где уровень какого-либо явления изображается с помощью точек. Точка

изображает одну единицу совокупности или некоторое их количество, чтобы показать на

географической карте плотность или частоту появления определенного признака.

23. Сред ариф величина-такое значение признака на единицу совокупности при вычислении которого,общий V признаков совокупности остается неизменным.

Средняя гармоническая взвешенная используется, когда известен числитель ис-

ходного соотношения средней, но неизвестен его знаменатель.

Средняя геометрическая. Наиболее широкое применение этот вид средней получил в анализе динамики для

определения среднего темпа роста

Средняя квадратическая. Наиболее широко этот вид средней используется при расчете показателей вариации.

Среднее линейное отклонение вычисляется,чтобы учесть различие всех единиц исследуемой совокупности:

22. Индивидуальные абсолютные показатели , как правило, получают непосредственно

в процессе статистического наблюдения как результат замера, взвешивания, подсчета и

оценки интересующего количественного признака. Сводные абсолютные показатели , характеризующие объем признака или объем

совокупности как в целом по изучаемому объекту, так и по какой-либо его части, получа-

ют в результате сводки и группировки индивидуальных значений. зависимости от социально-экономической сущности исследуемых явлений, их

физических свойств они выражаются в натуральных, стоимостных или трудовых еди-

ницах измерения. Относительный показатель представляет собой результат деления одного абсолют-

ного показателя на другой и выражает соотношение между количественными характери-

стиками социально-экономических процессов и явлений. Поэтому, по отношению к абсо-

лютным показателям, относительные показатели или показатели в форме относительных

величин являются производными, вторичными. Относительные показатели могут выражаться в коэффициентах, процентах, про-

милле, продецимилле или быть именованными числами. Относительный показатель динамики (ОПД) представляет собой отношение

уровня исследуемого процесса или явления за данный период времени (по состоянию на

данный момент времени) к уровню этого же процесса или явления в прошлом:

Различают относительные показатели динамики с постоянной и переменной базой

сравнения. Относительные показатели плана и реализации плана. Первый из этих показателей характеризует относительную высоту планового уров-

ня, т.е. во сколько раз намечаемый объемный показатель превысит достигнутый уровень

или сколько процентов от этого уровня составит. Второй показатель отражает фактиче-

ский объем производства или реализации в процентах или коэффициентах по сравнению с

плановым уровнем.

Относительный показатель структуры представляет собой соотношение струк-

турных частей изучаемого объекта и их целого:

Относительный показатель координации представляет собой отношение одной

части совокупности к другой части этой же совокупности:

Относительный показатель интенсивности характеризует степень распростра-

нения изучаемого процесса или явления и представляет собой отношение исследуемого

показателя к размеру присущей ему среды:

Относительный показатель сравнения представляет собой соотношение одно-

именных абсолютных показателей, характеризующих разные объекты

24. Мода представляет собой значение изучаемого признака,

повторяющееся с наибольшей частотой. Медианой называется значение признака, прихо-

дящееся на середину ранжированной (упорядоченной) совокупности.

По несгруппированным данным: Мода – наиболее часто встречающееся значение;Медиана – нумеруем значения от 0 до N,то медиана при четном N – между х с номерами 0,5N и 0,5N+1,при нечетн N,медиана соответ х с номером 0,5(N+1).

по сгруппированным данным:

номер медианной единицы ряда:

Хо - нижняя граница модального интервала (модальным назы-

вается интервал, имеющий наибольшую частоту);

i - величина модального интервала;

fМо - частота модального интервала;

fМо-1 - частота интервала, предшествующего модальному;

fМо+1 - частота интервала, следующего за модальным.

Хо - нижняя граница медианного интервала (медианным назы-

вается первый интервал, накопленная частота которого

превышает половину общей суммы частот);

i - величина медианного интервала:

Sme-1 - накопленная частота интервала, предшествующего

медианному;

fMe - частота медианного интервала.

25. размах вариации. Он представляет собой разность максимального и минималь-

ного значений признака:

R = X max – X min

дисперсия, рассчитываемый как

средний квадрат отклонений значений признака от их средней величины.

Для сравнения разных совокупностей с точки зрения устойчивости ка-

кого-либо одного признака или для определения однородности совокупности рассчиты-

вают относительные показатели.

Коэффициент осцилляции:

Линейный коэффициент вариации (d V ):

Наиболее распространенным показателем является коэффициент вариации:

26. Общая дисперсия характеризует вариацию признака по всей совокупности как ре-

зультат влияния всех факторов, определяющих индивидуальные различия единиц сово-

купности.

Межгрупповая дисперсия характеризует вариацию, обусловленную влиянием

фактора, положенного в основу группировки.

Средняя из внутригрупповых дисперсий отражает ту часть вариации результа-

тивного признака, которая обусловлена действием всех прочих неучтенных факторов,

кроме фактора, по которому осуществлялась группировка.

Взаимосвязь между тремя видами дисперсий получила название правила сложения

дисперсий.

27. Теснота связи между факторным и результативным признаками оценивается на ос-

нове эмпирического корреляционного отношения:

мера ассиметричности: коэф ассиметрии Пирсона

Ка=0 – ряд распределения симметричен,Ка>0 скошенность ряда правостроняя,Ка<0 – левостроняя.

При оценке крутизны рассчитывается коэф эксцесса:

28. Выборочным наблюдением называется такое несплошное обследование, при ко-

тором признаки регистрируются у отдельных единиц изучаемой статистической совокуп-

ности, отобранных с использованием специальных методов, а полученные в процессе об-

следования результаты с определенным уровнем вероятности распространяются на всю

исходную совокупность. Генеральной совокупностью называется вся исходная изучаемая статистическая

совокупность, из которой на основе отбора единиц или групп единиц формируется сово-

купность выборочная. Поэтому генеральную совокупность также называют основой вы-

ральную. Систематические ошибки репрезентативности связаны с нарушением принци-

пов формирования выборочной совокупности. Случайные ошибки репрезентативности обусловлены действием случайных

факторов, не содержащих каких-либо элементов системности в направлении воздействия

на рассчитываемые выборочные характеристики. Отбор единиц из генеральной совокупности может быть комбинированным, много-

ступенчатым и многофазным.

Комбинированный отбор предполагает объединение нескольких видов выборки. Многоступенчатым называется отбор, при котором из генеральной совокупности

сначала извлекаются укрупненные группы, потом – более мелкие и так до тех пор, пока не

будут отобраны те единицы, которые подвергаются обследованию.

Многофазная выборка, в отличие от многоступенчатой, предполагает сохранение

одной и той же единицы отбора на всех этапах его проведения; при этом отобранные на

каждой стадии единицы подвергаются обследованию, каждый раз – по более расширенной

программе. Собственно-случайная выборка заключается в отборе единиц из генеральной сово-

купности в целом, без разделения ее на группы, подгруппы или серии отдельных единиц.

При этом единицы отбираются в случайном порядке, не зависящем ни от последователь-

ности расположения единиц в совокупности, ни от значений их признаков. Механическая выборка может быть применена в тех случаях, когда генеральная

совокупность каким-либо образом упорядочена, т.е. имеется определенная последова-

тельность в расположении единиц (табельные номера работников, списки избирателей,

телефонные номера респондентов, номера домов и квартир и т.п.). Типический отбор целесообразно использовать в тех случаях, когда все единицы

генеральной совокупности объединены в несколько крупных типических групп. Сущность серийной выборки заключается в собственно-случайном либо механиче-

ском отборе групп единиц (серий), внутри которых производится сплошное обследование.

29. Ошибки репрезентативности обусловлены тем обстоятельством, что выборочная

совокупность не может по всем параметрам в точности воспроизвести совокупность гене-

ральную. Получаемые расхождения или ошибки репрезентативности позволяют заклю-

чить, в какой степени попавшие в выборку единицы могут представлять всю генеральную

совокупность. При этом следует различать систематические и случайные ошибки репре-

зентативности. Систематические ошибки репрезентативн

Для которой характерны принадлежность составных ее элементов к одному и тому же типу явления и сходство между элементами по существенным для данного исследования признакам.

Словарь бизнес-терминов. Академик.ру . 2001 .

Смотреть что такое "Совокупность Однородная" в других словарях:

СОВОКУПНОСТЬ, ОДНОРОДНАЯ - статистическая совокупность, для которой характерно принадлежность составных ее элементов к одному и тому же типу явления и сходство между элементами по существенным для данного исследования признакам. Статистическая совокупность может быть по… … Большой экономический словарь

Совокупность объектов или явлений общественной жизни, объединённых общей связью, но различающихся по ряду варьирующих признаков. Эти объекты или явления представляют собой элементы (единицы) С. с. Так, С. с. будет население, элементами… … Большая советская энциклопедия

однородная совокупность - (напр. ядерных энергетических установок) [А.С.Гольдберг. Англо русский энергетический словарь. 2006 г.] Тематики энергетика в целом EN homogeneous population … Справочник технического переводчика

Относительно однородная группа объектов или явлений, характеризующаяся наличием некоторых общих признаков и подвергающаяся изучению путем сбора количественных данных, их обработки и анализа … Большой медицинский словарь

множество - ▲ , совокупность однородный множество совокупность объектов, имеющих к л. общую характеристику; однородная совокупность; совокупность видов; неупорядоченная совокупность однородных попарно различных элементов; оно включает все такие элементы;… … Идеографический словарь русского языка