Шпаргалка по "Статистике"

47.Статистическое  изучение доходов  населения. …

    Совокупные  доходы домохозяйчтв включают доходы от работы  как в денежной так и внатуральной форме; трансферты, в которые входят пенсии, степендии, элименты и пособия по безработице; прочие доходы, включая продукцию личного подсобного хозяйства, подарки и помощь близких, доход от сдачи в наем, наследство ит.д.

     На основе баланса денежных  доходов вычисляются следующие  показатели, характерезующие денежные доходы населения:

    Номинальные ден. (совокупные) доходы рассчит. в ценах текущего пер-да. Они не опред. колич-ва мат-ных благ и услуг, доступных насел. при сложившемся ур-не доходов. К ним относятся: оплата труда всех категорий насел.; доходы лиц, занятых предпр. деят.; поступления от продажи сельхоз. продуктов; пенсии, пособия, стипендии и др. соц. трансферты; страховые возмещ., кредиты и ссуды; доходы от собств-ти в виде % по вкладам, цен. бум., дивидендов; доходы насел. от продажи валюты; сальдо (деньги, получ. по переводам) и пр.. Это т.е. сумма всех денежгых доходов, полученных населением.

Располаг. доходы дом. хоз-в явл. суммой текущих доходов, исп. дом. хоз-вами для финансир. конечного потреб-я тов. и услуг. Это пок-ль объема эк. ресурсов, поступающ. в распоряж. насел. для удовлетв. потребн. гр-н (макс. сумма, кот. м.б. израсход. насел. на потребл. при усл., что за данный пер-д насел. не привлекает накопленные финансовые и нефин. активы, не увелич. обязательств по фин. части). Располаг. денеж. доход W опред-ся путем вычета из номин. ден. доходов обязат. платежей и взносов: W = НДД – ОВП. При наличии инфляции рост ден. доходов не всегда может свидет. об улучш. ур-ня жизни насел., поск. фактор изменен. цен влияет на покупат. способн. денег. С пом. корректировки на индекс потребит. цен располаг. ден. доходы за исслед. пер-д рассчит. в реальном выражении.

Пок-ль реального ден. дохода насел. G: G =W/ Ip, Ip – инд-с потребит. цен., т.ею располагаемые доходы, деленные на индекс потребительских цен.

    Среднедушевые  денежные доходы в РФ постоянно  растут. Структура доходов не  остается постоянной. В пенриод перехода к рынку появились новые источники доходов – доход от предпринимат.деятельности,  доходы от собственности. 
 
 
 
 

3. Виды дисперсий,  правило сложения  дисперсий. …

     Вариация признаков обусловлена  различными факторами, некоторые  из этих факторов можно выделить, если статистическую совокупность  разбить на группы по какому-либо  признаку. Тогда, наряду с изучением  вариации признака по всей  совокупности в целом, становится  возможным изучить вариацию для  каждой из составляющих ее  группы, а также и между этими  группами. В простейшем случае, когда  совокупность расчленена на группы  по одному фактору, изучение  вариации достигается посредством  исчисления и анализа трех видов дисперсий: общей, межгрупповой и внутригрупповой. Общая дисперсия измеряет вариацию признака по всей совокупности под влиянием всех факторов, обусловивших эту вариацию. Она равна среднему квадрату отклонений отдельных значение признака х от общей средней величины и может быть вычислена как простая дисперсия или взвешенная дисперсия . Межгрупповая дисперсия характеризует систематическую вариацию результативного признака, обусловленную влиянием признака-фактора, положенного в основание группировки. Она равна среднему квадрату отклонений групповых (частных) средних от общей средней : , где f – численность единиц в группе. Внутригрупповая (частная) дисперсия отражает случайную вариацию, т.е. часть вариации, обусловленную влиянием неучтенных факторов и не зависящую от признака-фактора, положенного в основание группировка. Она равна среднему квадрату отклонений отдельных значений признака внутри группы х от средней арифметической этой группы x_i (групповой средней) и может быть исчислена как простая дисперсия или как взвешенная дисперсия . На основании внутригрупповой дисперсии по каждой группе, т.е. на основании можно определить общую среднюю из внутригрупповых дисперсий: .

       Согласно правилу сложения дисперсий общая дисперсия равна сумме средней из внутригрупповых и межгрупповой дисперсий: . Пользуясь правилом сложения дисперсий, можно всегда по двум известным дисперсиям определить третью – неизвестную. Чем больше доля межгрупповой дисперсии в общей дисперсии, тем сильнее влияние группировочного признака на изучаемый признак. Поэтому в статистическом анализе широко используется эмпирический коэффициент детерминации - показатель, представляющий собой долю межгрупповой дисперсии в общей дисперсии результативного признака и характеризующий силу влияния группировочного признака на образование общей вариации: . Эмпирический коэффициент детерминации показывает долю вариации результативного признака у под влиянием факторного признака х (остальная часть общей вариации у обуславливается вариацией прочих факторов). При отсутствии связи эмпирический коэффициент детерминации равен нулю, а при функциональной связи – единице. Эмпирическое корреляционное отношение – это корень квадратный из эмпирического коэффициента детерминации: . Он показывает тесноту связи между группировочным и результативным признаками. Эмпирическое корреляционное отношение может принимать значения от 0 до 1. Если связь отсутствует, то корреляционное отношение равно нулю, т.е. все групповые средние будут равны между собой, межгрупповой вариации не будет. Значит, группировочный признак никак не влияет на образование общей вариации. Если связь функциональная, то корреляционное отношение будет равно единице. В этом случае дисперсия групповых средних равна общей дисперсии , т.е. внутригрупповой вариации не будет. Это означает, что группировочный признак целиком определяет вариацию изучаемого результативного признака. Чем значение корреляционного отношения ближе к единице, тем теснее, ближе к функциональной зависимости связь между признаками. 
 
 
 
 
 
 
 
 

39. Средняя величиа в статистике, ее сущность и условия применения. Виды и формы средних.

Средняя величина – это один из важнейших обобщающих статистических показателей, характеризующий совокупность однотипных явлений по какому-либо количественно варьирующему признаку.

Особенностью  средней является то, что :

1. Средняя  характеризует ту или иную  совокупность в целом, но не  характеризует каждую отдельную  единицу.

2.  В ней  погашаются отдельные индивидуальные  отклонения единиц по изучаемому  признаку.

3.  Средняя отражает типичные черты и свойства массы единиц и позволяет изучить всю массу единиц в динамике

4. В сочетании  с методом статистических группировок  возникает возможность изучения  взаимосвязей между группировочными и результативными признаками.

5.   Средняя является базой для планирования

6. Многие  процессы изучаются только на  основании средних, если статистическая совокупность очень велика

7. Средняя  преследует цель показать количественно  различие и сходство двух совокупностей.

При расчете средней необходимо соблюдать следующие условия: 1) расчет надо вести только однородных по качеству совокупностей, для этого надо сочетать метод средних и метод группировок; 2) общее среднее необходимо дополнять групповыми средними и индивидуальными величинами; 3) для расчета средней нужна масса единиц (20-30); 4) необходимо правильно выбирать единицу совокупности средних

     Выбор вида средней определяется экономическим содержанием определенного показателя и исходных данных. В каждом конкретном случае применяется одна из средних величин: арифметическая, гармоническая, геометрическая, квадратическая, кубическая и т.д. Перечисленные средние относятся к классу степенных средних и объединяются общей формулой (при различных значениях m): , где - среднее значение исследуемого явления, m – показатель степени средней, х – текущее значение (вариант) осредняемого признака, n – число признаков. В зависимости от значения показателя степени m различают следующие виды степенных средних: 1)m = -1 – средняя гармоническая ; 2)m = 0 – средняя геометрическая ; 3)m = 1 – средняя арифметическая ; 4) m = 2 – средняя квадратическая ; 5) m = 3 – средняя кубическая . При использовании одних и тех же исходных данных, чем больше m, тем большее значение средней величины: .

      Средняя арифметическая: наиболее распространенный вид средних. Сред.арифм. применяется когда значение признака явл.абсолют.величинами. Чтобы рассчитать среднюю арифметическую, нужно сумму всех значений признаков разделить на их число. Средняя арифметическая применяется в форме простой средней и взвешенной средней. Средняя арифметическая простая равна простой сумме отдельных значений осредняемого признака, деленной на общее число этих значений. Она применяется в тех случаях, когда имеются несгруппированные индивидуальные значения признака: , где х₁,х₂,…,х_п – индивидуальные значения варьирующего признака (варианты); п – число единиц совокупности. Средняя арифметическая взвешенная – средняя сгруппированных величин х₁,х₂,…,х_п – вычисляется по формуле: , где f₁,f₂,…f_n – веса (частоты повторения одинаковых совокупностей); - сумма произведений величины признаков на их частоты; -общая численность единиц совокупности.

       Средняя гармоническая: когда статистическая информация не содержит частот f по отдельным вариантам х совокупности, а представлена как их произведение , применяется формула средней гармонической взвешенной. Чтобы исчислить среднюю, обозначаем = w, откуда . Далее формула средней арифметической преобразуется таким образом, чтобы по имеющемся данным x и w можно было исчислить среднюю. В формулу средней арифметической взвешенной вместо xf подставляется w, вместо f – отношение w/x и получается формула средней гармонической взвешенной: .

      Средняя геометрическая: применяется в тех случаях, когда индивидуальные значения признака представляют собой относительные величины динамики, построенные в виде цепных величин, как отношение к предыдущему уровню каждого уровня в ряду динамики, т.е. характеризует средний коэффициент роста. Она исчисляется извлечением корня степени п из произведения отдельных значений – вариантов признака х: , где п – число вариантов, П – знак перемножения. Широко применяется для определения средних темпов изменения в рядах динамики, а также в рядах распределения.

                      Средняя квадратическая: применяется, когда возникает потребность расчета среднего размера признака, выраженного в квадратных единицах измерения. Средняя квадратическая простая является квадратным корнем из частного от деления суммы квадратов отдельных значений признака на их число: . Средняя квадратическая взвешенная: , где f – веса.

         Средняя кубическая: применяется, когда возникает потребность расчета среднего размера признака, выраженного в кубических единицах измерения. Средняя кубическая простая: ; средняя кубическая взвешенная: .

        Особым видом средних величин  являются структурные средние. Они применяются для изучений внутреннего строения и структуры рядов распределения значений признака. К таким показателям относятся мода и медиана. Мода М_о – значение случайной величины, встречающееся с наибольшей вероятностью в дискретном вариационном ряду – вариант, имеющий наибольшую частоту. В интервальных рядах распределения с равными интервалами мода вычисляется по формуле: , где Х_Мо – нижняя граница модального интервала; i_Mo – модальный интервал; - частоты в модальном, предыдущем и следующем за модальным интервалах (соответственно). Модальный интервал определяется по наибольшей частоте. Медиана М_е – это вариант, который находится в середине вариационного ряда. Медиана делит ряд на две равные (по числу единиц) части – со значениями признака меньше медианы и со значениями признака больше медианы. Чтобы найти медиану, необходимо отыскать значение признака, которое находится в середине упорядоченного ряда. В ранжированных рядах несгруппированных данных нахождение медианы сводится к отысканию порядкового номера медианы. Номер медианы для нечетного объема вычисляется по формуле: N_Me = (n+1)/2. В случае четного объема ряда медиана равна средней из двух вариантов, находящихся в середине ряда. В интервальных рядах распределения медианное значение (поскольку оно делит всю совокупность на две равные по численности части) оказывается в каком-то из интервалов признака х. Этот интервал характерен тем, что его кумулятивная частота (накопленная сумма частот) равна или превышает полусумму всех частот ряда. Значение медианы вычисляется линейной интерполяцией по формуле: , где Х_Ме – нижняя граница медианного интервала; i_Mе – медианный интервал; - половина от общего числа наблюдений; - сумма наблюдений, накопленная до начала медианного интервала; - число наблюдений в медианном интервале. 
 
 
 

35. Система показателей  статистики рынка  труда. …

    Рынок  труда – сфера экономически выполняющая функцию купли-продажи рабочей силы.

Покупатели  на нем работодатели, продавец –  наемный рабочий.

    Система  показателей статистики рабочей  силы предприятия дает комплексную  характеристику персонала по  следующим направлениям:

- численность  и состав персонала предприятия,

- движение  персонала предприятия,

- состав и  использование рабочей силы,

- производительность  труда персонала, 

- затраты  на рабочую силу

    Конъюнктура  рынка труда – это сложившаяся  экономическая ситуация, характеризующаяся  соотношением спроса и предложением  рабочей силы, уровнем цены на  рабочую силу,  профессионал.-квалифицирован.рабочей силы и др.

     Конъюнктура рынка труда характерезуется:

1.Показатель  спроса на рабочую силу. Характерезует объем и структуру общественной потребности в рабочей силе, обеспеченная реальными рабочими местами и ФОТ.

Абсолютный  показатель:

- число занятых  в экономич.деятельности – удовлетворен спрос

- число имеющихся  вакансий – неудовлетворен спрос

Относит.показатель:

- уровень  занятости

- структура  занятости

- уровень  вакантности = отношение числа  занятых к числу вакантных  мест

      2. Предложение характеризует общую потребность населения в получении работы по найму.

Асолют.:

- численность  экономич.активного населения

- число безработных  – показывает избыток предложения  над спросом

- число трудоустроенных

Относит.:

- уровень  безработицы

-уровень  экономич.активности

-структура  безработных по различным показателям

    3.Показатель соотношения спроса и предложения – К напряженности – это число безработных на одно рабочее место.

     Существует 2 пордхода к определению затрат на рабочую силу:

1.понимаются  издержки предприятия всвязи с наймом и использованием рабочей силы

2.затраты  по профессиональной подготовке, социальному и пенсионному обеспечению  работников