Статистическое наблюдение и его виды

Качество, достоверность статистики определяют качественный уровень принимаемых  решений, что находит свое прямое отражение на ходе общественной жизни.

 Необходимо различать ошибки разных видов и причины их возникновения, для их выявления и предупреждения.

 В зависимости от характера и степени влияния на конечные результаты наблюдения, а также исходя из источников и причин возникновения неточностей, допускаемых в процессе статистического наблюдение, обычно выделяют ошибки регистрации и ошибки репрезентативности (представительности).

Ошибки регистрации возникают  вследствие неправильного установления  фактов  в  процессе  наблюдения или неправильной их записи. Они

11

подразделяются на случайные и систематические и могут быть как при сплошном, так и несплошном наблюдении.

Случайные ошибки наблюдения могут  возникать и по вине отвечающего  и по вине регистратора вследствие плохой постановки учета на предприятиях или из-за невнимательного , небрежного отношения работника при заполнения документов в результате описок, ошибочного указания факта, оговорок, незнания, запамятования опрашиваемого и т.п.

Возникновение случайных   ошибок предупреждают хорошей организацией   первичного   учета   на  предприятиях,  тщательным подбором квалифицированных  кадров  при  проведении  специального наблюдения. Систематические ошибки могут быть преднамеренными и непреднамеренными.

Непреднамеренные ошибки вызываются различными случайными причинами, главным  образом при опросе за счет округления количественных показателей (возраста, стажа работы, дохода и т.д.), или  за счет неточности измерительных приборов (при непосредственном наблюдении), или из-за небрежности и невнимательности регистратора.

Замечено, что при регистрации  возраста путем опроса наиболее часто  возраст округляется вокруг чисел, оканчивающихся на 0 и 5. В результате, например, получается, что 40-летних оказывается по записям значительно больше, чем 39-летних и 41-летних. Это явление получило в статистике название аккумуляции возрастов.

Данный вид ошибок не столь опасен для результатов наблюдения, так  как ошибки одинаково часто могут  встретиться и в сторону преуменьшения, и в сторону преувеличения, а  при большом числе наблюдений они взаимопогашаются, нейтрализуются.

Преднамеренные ошибки, как говорит  само название, возникают в силу сознательного стремления лиц, дающих сведения, исказить истину:

12

уменьшить или увеличить величину того или иного показателя. Преднамеренные ошибки искажают сведения в одном  направлении (либо преуменьшают, либо преувеличивают). Этот род ошибок наиболее опасен для статистического исследования, и надо всегда приложить максимум усилий, чтобы выявить эти ошибки и устранить.

Ошибки репрезентативности свойственны  несплошному наблюдение. Они возникают  в результате того, что состав отобранной для обследования части единиц совокупности недостаточно полно отображает состав всей изучаемой совокупности, хотя регистрация сведений по каждой отобранной для обследования единице была проведена  точно. Ошибки репрезентативности, так же как и ошибки регистрации могут быть случайными и систематическими.

Случайные ошибки репрезентативности - это отклонения, возникающие при  несплошном наблюдение из-за того, что  совокупность отобранных единиц наблюдения неполно воспроизводит всю совокупность в целом.

Случайные ошибки неизбежны, но они  легко поддаются учету, и при  правильно организованном случайном  отборе всегда можно определить величину таких ошибок и пределы, в которых  может заключаться величина изучаемого показателя во всей совокупности. Величина случайной ошибки репрезентативности может быть оценена с помощью  соответствующих математических методов.

Систематические же ошибки репрезентативности, как правило, возникают при неправильном отборе, т.е. при нарушении принципа случайности отбора единиц из так  называемой генеральной совокупности. Размеры систематической ошибки репрезентативности не поддаются количественной оценке и могут привести к полной непригодности результатов наблюдения.

 

13

2 РАСЧЕТНая часть

2.1.Исходные  данные:

Рассмотрим  построение однофакторного уравнения  регрессии зависимости выпущенных акций «y» от уставного капитала «x» по данным таблицы №1.

 

Таблица №1 «Число выпущенных акций в зависимости от уставного капитала»

предприятие	уставный капитал, млн..руб.	число выпущеных акций,тыс.шт.	x^2	y^2	xy
1	29,54	0,856	872,6116	0,7329	25,2862
2	16,05	0,93	257,6025	0,8649	14,9265
3	41,02	1,563	1682,6404	2,4429	64,1142
4	23,5	0,682	552,25	0,4651	16,027
5	26,25	0,616	689,0625	0,3794	16,17
6	17,95	0,495	322,2025	0,245	8,88525
7	28,13	0,815	791,2969	0,6642	22,92595
8	17,51	0,858	306,6001	0,7361	15,02358
9	17	0,467	289	0,218	7,939
10	22,64	0,661	512,5696	0,4369	14,96504
11	20	0,6	400	0,36	12
12	34,435	0,951	1185,7692	0,9044	32,747685
13	45	1,638	2025	2,683	73,71
14	30	0,898	900	0,8064	26,94
15	15	0,413	225	0,1705	6,195
итого	384,025	12,443	11011,6	12,1097	357,855

 

2.2. Уравнение регрессии:       y_x = a₀ + a₁x

где: y – теоретические расчётные значения результативного признака (число выпущенных акций), полученные по уравнению регрессии.

а₀ и а₁ – неизвестные параметры уравнения регрессии.

x – уставный капитал предприятия.

 

14

Для нахождения значений а0 и а1 построим систему двух линейных уравнений, которая называется системой нормальных уравнений:

Решим эту  систему уравнений:

Следовательно, регрессионная модель распределения  числа выпускаемых акций по величине уставного капитала может быть записана в виде простого уравнения регрессии:

2.3. Линейный  коэффициент корреляции (показатель  тесноты связи).

Значение  линейного коэффициента корреляции важно для исследования социально  – экономических явлений и  процессов, распределение которых  близко к нормальному. Он принимает значения в интервале:

Отрицательные значения указывают на обратную связь, положительные – на прямую. При r = 0 линейная связь отсутствует. Чем ближе коэффициент корреляции к абсолютной величине к единице, тем теснее связь между признаками, и при r =   1 связь функциональная.

Предварительно  вычислим средние квадратичные отклонения:

15

Показатели  тесноты связи, вычисленные по данным сравнительно небольшой статистической совокупности , могут искажаться действием случайных причин. Это вызывает необходимость проверки их существенности. Для оценки значимости коэффициента корреляции r используют t – критерий Стьюдента, который применяется при t – распределении , отличном от нормального. Полученное значение сравниваю с табличным значением t – критерия. Если рассчитанное значение превосходит табличное значение критерия, то практически невероятно, что найденное значение обусловлено только случайными колебаниями. Так, для коэффициента корреляции между числом выпускаемых акций и уставным капиталом получим.

2.4. Значимость  коэффициента корреляции:

где – (n – 2) число степеней свободы V = 15 – 2 = 13

t_p значительно больше критического значения t для n = 13 степеней свободы и (t_табл = 0,694), что свидетельствует о значимости коэффициента корреляции и существенности связи между числом выпускаемых акций и уставным капиталом.

 

16

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Таким образом, построенная регрессионная модель , в целом адекватна. Это уравнение регрессии характеризующее зависимость числа выпускаемых акций «y» от величины уставного капитала «x», параметр а₁ > 0, а следовательно с возрастанием уставного капитала возрастает и количество выпускаемых акций.

 

17

ЛИТЕРАТУРА

 

1. Булатов А.С. Экономика: Учебник, 3-е изд., перераб. и доп.-М.: Юристь, 2002-896с.
2. Булатов А.С. Экономика: Учебник, 2е изд., перераб. и доп.-М.: БЕК, 1997 – 816 с.
3. Минашкин В.Г., Садвникова Н.А., Шмойлова Р.А., Шувалова Е.Б. «Теория статистики» - М; Финансы и статистика, 2003 – 656 с.

4. Ковалевский  Г.В. Индексный метод в экономике,  М., 1989