Алматинська академія економіки та статистики
Костанайської центр дистанційних освітніх технологій м. КОСТАНАЙ
Спеціальність: 050509 «Фінанси»
Контрольна робота
з дисципліни: «Статистика»
Костанай, 2008
План
1. Зведення і групування статистичних даних
1.1 Зміст зведення, види зведення, елементи зведення
1.2 Сутність і класифікація групування статистичних даних
1.3 Основні правила утворення груп за кількісними ознаками
1.4 Ряди розподілу
1.5 Статистичні таблиці
2. Завдання за статистикою ринку праці
Список використаних джерел
1. Зведення і групування статистичних даних
1.1 Зміст зведення, види зведення, елементи зведення
У результаті першої стадії статистичного дослідження - стадії статистичного спостереження - дослідник отримує відомості про кожну одиницю аналізованої сукупності. Ці відомості характеризують її з різних сторін, оскільки володіють численними ознаками і властивостями, що змінюються в часі і просторі. Виникає необхідність у систематизації та узагальненні результатів статистичного спостереження для отримання зведеної характеристики всього об'єкту за допомогою узагальнюючих показників. Це дає можливість виявити характерні особливості, специфічні риси статистичної сукупності в цілому та окремих її складових, виявити закономірності досліджуваних соціально-економічних явищ і процесів. Таку систематизацію називають зведенням первинного статистичного матеріалу.
Статистична зведення є черговим, другим, етапом статистичного дослідження соціально-економічних явищ і процесів.
Статистична зведення - наукова обробка первинних даних з метою отримання узагальнених характеристик досліджуваного явища за рядом істотних для нього ознак.
За глибиною і точності обробки матеріалу розрізняють зведення просту і складну.
Проста статистичне зведення - це операція з підрахунку загальних підсумкових і групових даних безпосередньо за сукупністю одиниць спостереження та оформлення цього матеріалу в таблицях.
Складна статистичне зведення - це комплекс операцій, які включають розподіл одиниць і спостереження досліджуваного соціально-економічного явища чи процесу на групи, складання системи показників для характеристики типових груп і підгруп досліджуваних сукупності явищ, підрахунок числа одиниць та підсумків у кожній групі і підгрупах та оформлення результатів цієї роботи у вигляді статистичних таблиць.
За формою обробки матеріалу зведення буває децентралізованою і централізованою.
Децентралізована статистичне зведення - це специфічний спосіб організації зведення статистичних даних. Він полягає в тому, що обробка даних здійснюється на місцях. Матеріал розробляється поетапно в міру укрупнення території і дозволяє більш оперативно отримати результати зведення. Однак це обмежує можливості застосування угруповань.
Централізована статистичне зведення - це спосіб організації зведення статистичних даних, при якому всі первинні дані, отримані в результаті статистичного спостереження, сконцентровані в одній центральній організації і піддаються в ній обробці від початку до кінця.
За технікою виконання статистичне зведення буває механізована (з використанням електронно-обчислювальної техніки) і ручна.
У результаті зведення первинні матеріали утворюють статистичні сукупності, які характеризуються абсолютними узагальнюючими показниками. У подальшому на основі зведених підсумків розраховують і інші узагальнюючі показники (середні і відносні величини) і різні методи статистичного аналізу.
Недолуга зведення може призвести до того, що сутність досліджуваного явища може зникнути, загубитися в ній. Щоб цього не сталося, слід керуватися науково обгрунтованим вченням про закони розвитку даного явища.
Складовими елементами зведення є: 1) програма, що визначає угруповання, які будуть застосовуватися в розробці, і систему показників, що характеризують сукупність в цілому і її окремі групи; 2) підрахунок групових і загальних підсумків; 3) оформлення кінцевих результатів зведення у статистичних таблицях.
Програма зведення містить перелік груп, на які може бути розбита або розбивається сукупність одиниць спостереження, а також систему показників, що характеризують досліджувану сукупність явищ і процесів як в цілому, так і окремих її частин.
1.2 Сутність і класифікація групування статистичних даних
Угруповання є науковою основою зведення. У процесі зведення первинний матеріал розділяється на групи з якихось варьирующим ознаками.
Угрупуванням в статистиці називається розчленування досліджуваного явища на частини за істотними ознаками.
Статистична угруповання - це поділ загальної сукупності одиниць об'єкта спостереження за одним або кількома істотним ознаками на однорідні групи, що розрізняються між собою в якісному і кількісному відношенні і дозволяють виділити соціально-економічні типи явищ, вивчити структуру сукупності чи проаналізувати взаємозв'язку і взаємозалежності між ознаками.
Варьирующими ознаками одиниць сукупності називаються ознаки, які беруть різне значення (якісне або кількісне) в окремих одиниць сукупності.
Ознаки, що приймають якісне значення (стать, освіта, спеціальність), називаються атрибутивними, а ознаки, які варіюють кількісно (стаж роботи, заробітна плата), - кількісними.
За допомогою методу угруповань вирішують ряд завдань, серед яких виділяються чотири:
1) поділ сукупності на якісно однорідні групи (виділення соціально-економічних типів) - типологічні угруповання;
2) вивчення складу сукупності за тими чи іншими ознаками - структурні угруповання;
3) вивчення взаємопов'язаного зміни варіюють ознак у межах тієї чи іншої сукупності - аналітичні угруповання;
4) розподіл одиниць сукупності по двом взаємопов'язаним ознаками, узятим у комбінації - кореляційні угруповання.
При побудові типологічної угруповання основна увага повинна бути приділена ідентифікації типів і вибору группировочного ознаки. Питання про заснування угрупування має вирішуватися, виходячи із сутності досліджуваного явища. Однак формування типів явищ пов'язане з конкретними умовами місця і часу. При побудові типологічної угрупування в якості группіровочних ознак можуть виступати як кількісні, так і атрибутивні (якісні) ознаки.
Структурна угруповання - це розчленування однорідною в якісному відношенні сукупності одиниць за певними, істотним ознаками на групи, що характеризують її склад і структуру. Структурні угруповання застосовуються практично у вивченні всіх соціально-економічних процесів і явищ. При побудові структурної угрупування в якості группіровочних ознак можуть виступати як кількісні, так і атрибутивні (якісні) ознаки
Практичне застосування структурних угруповань дозволяє на локальному рівні розкрити структуру сукупності, проаналізувати досліджувані явища і процеси, зміни складу сукупності в часі, якщо вони простежуються за ряд послідовних періодів часу.
Аналітичне угруповання - це угруповання, що виявляє взаємозв'язку і взаємозалежності між досліджуваними соціально-економічними явищами і ознаками їх характеризують.
У статистиці всі ознаки діляться на факторні і результативні.
Факторні ознаки - це ознаки, які впливають на зміну результативних ознак.
Результативні ознаки - це ознаки, які змінюються під впливом факторних ознак. Взаємозв'язок проявляється в тому, що зі зростанням ролі факторного ознаки і під його впливом більш інтенсивно змінюється результативний ознака.
Особливості аналітичної угруповання полягають у тому, що одиниці сукупності групуються по факторному ознакою, а розрахунок групових середніх проводиться за значеннями результативної ознаки.
1.3 Основні правила утворення груп за кількісними ознаками
Кількість груп і величина інтервалів. При групуванні за кількісними у ознаками часто виникають питання про кількість груп і величину інтервалу. Ці показники взаємозалежні: чим більше груп, тим менше інтервал.
При вирішенні даного питання до уваги беруть розмах варіювання, тобто різниця між максимальним і мінімальним значеннями ознаки. Чим він більший, тим більше можна утворити груп.
Також повинна бути прийнята до уваги чисельність досліджуваної сукупності: якщо вона невелика, то не можна організувати велику кількість груп.
Орієнтовна кількість груп (n) в залежності від чисельності одиниць сукупності (N) визначається за формулою американського вченого Стерджесс (Sturges):
n = 1 +3,3222 ln N
На підставі цієї формули можна скласти наступну номограму:
Інтервал - різниця між максимальним і мінімальним значенням ознаки в кожній групі.
Інтервали можуть бути рівними і нерівними в залежності від характеру розподілу одиниць сукупності за цією ознакою.
Якщо розподіл носить більш-менш рівномірний характер, то встановлюють рівні інтервали. Так поступають, наприклад, при угруповання робочих за рівнем заробітної плати або посівів сільськогосподарських культур за величиною врожайності. Величина інтервалу визначається шляхом ділення розмаху варіації на число груп:
Нерівні інтервали застосовуються у разі, якщо розподіл одиниць сукупності носить нерівномірний характер. Тоді в межах скупчення одиниць сукупності застосовується більш вузькі інтервали, а розсіювання - більш широкі.
Часто первинний матеріал ділять на велику кількість груп, щоб побачити розподіл одиниць сукупності. Потім ці групи укрупнюються, отримуючи якісно однорідні групи.
Слід також мати на увазі, що однакова кількісна міра группировочного ознаки може мати різний якісне значення в різних умовах. Так, різні галузі промисловості мають різну енергоємність. Тому, групуючи підприємства за рівнем енергоозброєності, слід диференційовано будувати угруповання за галузями промисловості.
Для того, щоб повніше і глибше вивчити складне суспільне явище, необхідно згрупувати дані по двох або більше ознаками. Такі угруповання називають складними.
Найбільш поширеним видом складних угруповань є комбіновані угруповання, коли групи, утворені за однією ознакою, діляться потім на підгрупи по другому і т.д. ознаками. Зазвичай в основу угруповання кладеться від 2 до 4 ознак.
Одночасне використання группіровочних ознак дозволяє виявити та порівняти такі відмінності і зв'язку між досліджуваними ознаками, які не можна виявити на основі ізольованою угруповання по ряду группіровочних ознак.
При вивченні впливу великої кількості ознак застосування комбінованих угруповань стає неможливим, оскільки надмірне дроблення інформації затушовує прояв закономірностей і тим самим не дає змоги виявити одночасне вплив всього комплексу факторних ознак на досліджуваний показник.
Дане завдання може бути вирішена одним з методів статистичної теорії розпізнавання образів - кластерним аналізом, розробленого в 60-х роках ХХ століття.
Кластерний аналіз дозволяє вирішувати задачі багатовимірної угруповання. Весь набір ознак утворює так зване «ознакове простір». Кожному з ознак надається сенс координати. Завдання багатовимірної угруповання зводиться до виділення згущень точок (груп об'єктів) в цьому просторі.
Мірою близькості (подібності) між об'єктами можуть бути різні критерії. Найпоширенішою мірою близькості є евклідова відстань між об'єктами.
Знаходження груп близьких об'єктів проводиться методами кластерного аналізу з використанням комп'ютерів.
1.4 Ряди розподілу
Визначення ряду розподілу. У результаті зведення статистичних матеріалів утворюються ряди статистичних даних, які показують або зміна обсягів сукупностей в динаміці (будуть розглянуті в окремій темі), або розподіл сукупностей з тих чи інших ознаках у статиці.
Розподіл може бути за ознаками, які не мають кількісної міри (атрибутивною), та за ознаками, в яких змінюється їх кількісна міра (варіаційні ряди).
Атрибутивні ряди розподілу. Прикладами таких розподілів є розподіл населення на міське та сільське населення, чоловіче і жіноче, товарообігу на продовольчі і непродовольчі товари, зайнятого населення по галузях і професіях.
Варіаційні ряди. Прикладами служать розподіл робочих за розміром середньомісячної заробітної плати, підприємств з обсягами виробництва або чисельності працюючих.
У варіаційному ряду розрізняють два елементи: варіанти і частоти. Варіантами називаються окремі значення группировочного ознаки, які він приймає у варіаційному ряду. Частотами називають числа, які показують, як часто зустрічаються ті чи інші варіанти.
Варіаційні ряди за способом побудови бувають інтервальними і дискретними. Інтервальні варіаційні ряди - ряди, в яких значення варіант дано у вигляді інтервалів (наприклад, чисельність населення по віку). Дискретні варіаційні ряди - ряди, в яких значення варіант мають значення цілих чисел (наприклад, загальна кількість сімей за кількістю осіб)
Характер варіаційного ряду (інтервальний або дискретний) визначається характером варіації. Варіація може бути безперервним і переривчастою (дискретної).
Прикладами безперервної варіації служать врожайність сільськогосподарських культур, заробітна плата, обсяги виробництва.
Прикладами дискретної варіації можуть служити число членів сім'ї, тарифний розряд робітника, число кімнат у квартирі, число робітників на підприємстві.
Якщо дискретна варіація проявляється в широких межах (наприклад, чисельність робітників на підприємстві), то будуються інтервальні варіаційні ряди.
1.5 Статистичні таблиці
Статистичні таблиці мають заголовок, що описує зміст таблиці. Сама таблиця складається з трьох частин: підлягає (боковика таблиці), присудка (шапки таблиці) і поля даних.
Підмет може бути простим і складним. Просте підмет буває трьох типів:
1) перечневим, коли в рядках що підлягає містяться значення ознак, що описують різні аспекти досліджуваного соціально-суспільного явища, за винятком просторово-часового;
2) хронологічні, коли в рядках що підлягає містяться значення ознаки, що описує часовий аспект (періоди або моменти часу);
3) територіальні, коли в рядках що підлягає містяться значення ознаки, що описує просторовий аспект (країни, регіони).
Складне підмет буває двох типів:
1) групові, що містять у рядках підлягає розташовуються найменування різних угруповань досліджуваного явища;
2) комбінаційні, коли в рядках що підлягає поміщаються різні комбінації простих підлягають.
При заповненні статистичних таблиць (поля даних) застосовуються наступні правила:
· Якщо явище не має місце, то ставлять тире «-»;
· Якщо немає відомостей про явище, то ставиться три крапки «...» або пишуть «немає відомостей»;
· Якщо дані дуже малі, то ставлять 0,0.
2. Завдання за статистикою ринку праці
Є такі дані по підприємству:
Визначте:
1) величину фонду відпрацьованого часу за 2001 і 2002 рр..;
2) вплив зміни чисельності робітників, середньої тривалості періоду і дня на зміну фонду відпрацьованого часу.
Рішення:
1. Фонд відпрацьованого часу (ФВ)
ФВ = t · Д · Ч,
де t - тривалість робочого дня;
Д - тривалість робочого періоду;
Ч - чисельність робітників.
ФВ 1 = 7,6 · 23 · 145 = 25 346 (чол.-ч).
ФВ 0 = 7,2 · 20 · 150 = 21 600 (чол.-ч).
2. Визначаємо вплив факторів на зміну фонду відпрацьованого часу.
Зміна фонду відпрацьованого часу (DФВ):
а) за рахунок зміни чисельності:
DФВч = (Ч 1 - Ч 0) · Д 0 · t 0.
DФВч = (145 - 150) · 20 · 7,2 = - 720 (чол.-ч).
б) за рахунок зміни тривалості робочого періоду (DФВд):
DФВд = (Д 1 - Д 0) · t 0 · Ч 1.
DФВд = (23 - 20) · 7,2 · 145 = 3132 (осіб-ч).
в) за рахунок зміни тривалості робочого дня (DФВt):
DФВt = (t 1 - t 0) · Д 1 · Ч 1.
DФВt = (7,6 - 7,2) · 23 · 145 = 1334 (чол.-ч).
г) за рахунок впливу трьох факторів (DФВ):
DФВ = DФВч + DФВд + DФВt або DФВ = ФВ 1 - ФВ 0.
DФВ = - 720 +3132 +1334 = 3746 (осіб-ч).
DФВ = 25346 - 21600 = 3746 (осіб-ч).
Висновок: при збільшенні кожного з факторів збільшується і фонд відпрацьованого часу, при зменшенні - зменшується. Чим вища тривалість дня, тривалість періоду, чисельність робітників, тим вище фонд відпрацьованого часу.
У 2002 році фонд відпрацьованого часу в порівнянні з 2001 роком виріс на 3746 чел.-ч. за рахунок зміни чисельності робітників, середньої тривалості періоду і дня.
Список використаних джерел
1. Статистика: підручник для студентів середніх проф.учебних закладів. В.С. Мхітарян, Дубров Т.А., Мінашкін В.Г. и др. - М.: Академія, 2007. - 272 с.
2. Практикум з загальної теорії статистики: навчальний посібник. Єфімова М.Р., Ганченко О.І., Петрова О.В. - М.: Фінанси і статистика, 2001. - 208 с. мул.
3. Збірник завдань з загальної теорії статистики. Навчальний посібник / під ред. Серга Л.К. - М.: Рілант, 2001. - 360 с.
4. Соціально-економічна статистика: Практикум / під ред. В.Н. Саліна, Є.П. Шпаковський: Навчальний посібник. - М.: Фінанси і статистика, 2003. - 192 с.
5. Статистика: підручник / за ред. І.І. Єлисєєвій. - М.: Вища освіта, 2007. - 566 с.
Костанайської центр дистанційних освітніх технологій м. КОСТАНАЙ
Спеціальність: 050509 «Фінанси»
Контрольна робота
з дисципліни: «Статистика»
Костанай, 2008
План
1. Зведення і групування статистичних даних
1.1 Зміст зведення, види зведення, елементи зведення
1.2 Сутність і класифікація групування статистичних даних
1.3 Основні правила утворення груп за кількісними ознаками
1.4 Ряди розподілу
1.5 Статистичні таблиці
2. Завдання за статистикою ринку праці
Список використаних джерел
1. Зведення і групування статистичних даних
1.1 Зміст зведення, види зведення, елементи зведення
У результаті першої стадії статистичного дослідження - стадії статистичного спостереження - дослідник отримує відомості про кожну одиницю аналізованої сукупності. Ці відомості характеризують її з різних сторін, оскільки володіють численними ознаками і властивостями, що змінюються в часі і просторі. Виникає необхідність у систематизації та узагальненні результатів статистичного спостереження для отримання зведеної характеристики всього об'єкту за допомогою узагальнюючих показників. Це дає можливість виявити характерні особливості, специфічні риси статистичної сукупності в цілому та окремих її складових, виявити закономірності досліджуваних соціально-економічних явищ і процесів. Таку систематизацію називають зведенням первинного статистичного матеріалу.
Статистична зведення є черговим, другим, етапом статистичного дослідження соціально-економічних явищ і процесів.
Статистична зведення - наукова обробка первинних даних з метою отримання узагальнених характеристик досліджуваного явища за рядом істотних для нього ознак.
За глибиною і точності обробки матеріалу розрізняють зведення просту і складну.
Проста статистичне зведення - це операція з підрахунку загальних підсумкових і групових даних безпосередньо за сукупністю одиниць спостереження та оформлення цього матеріалу в таблицях.
Складна статистичне зведення - це комплекс операцій, які включають розподіл одиниць і спостереження досліджуваного соціально-економічного явища чи процесу на групи, складання системи показників для характеристики типових груп і підгруп досліджуваних сукупності явищ, підрахунок числа одиниць та підсумків у кожній групі і підгрупах та оформлення результатів цієї роботи у вигляді статистичних таблиць.
За формою обробки матеріалу зведення буває децентралізованою і централізованою.
Децентралізована статистичне зведення - це специфічний спосіб організації зведення статистичних даних. Він полягає в тому, що обробка даних здійснюється на місцях. Матеріал розробляється поетапно в міру укрупнення території і дозволяє більш оперативно отримати результати зведення. Однак це обмежує можливості застосування угруповань.
Централізована статистичне зведення - це спосіб організації зведення статистичних даних, при якому всі первинні дані, отримані в результаті статистичного спостереження, сконцентровані в одній центральній організації і піддаються в ній обробці від початку до кінця.
За технікою виконання статистичне зведення буває механізована (з використанням електронно-обчислювальної техніки) і ручна.
У результаті зведення первинні матеріали утворюють статистичні сукупності, які характеризуються абсолютними узагальнюючими показниками. У подальшому на основі зведених підсумків розраховують і інші узагальнюючі показники (середні і відносні величини) і різні методи статистичного аналізу.
Недолуга зведення може призвести до того, що сутність досліджуваного явища може зникнути, загубитися в ній. Щоб цього не сталося, слід керуватися науково обгрунтованим вченням про закони розвитку даного явища.
Складовими елементами зведення є: 1) програма, що визначає угруповання, які будуть застосовуватися в розробці, і систему показників, що характеризують сукупність в цілому і її окремі групи; 2) підрахунок групових і загальних підсумків; 3) оформлення кінцевих результатів зведення у статистичних таблицях.
Програма зведення містить перелік груп, на які може бути розбита або розбивається сукупність одиниць спостереження, а також систему показників, що характеризують досліджувану сукупність явищ і процесів як в цілому, так і окремих її частин.
1.2 Сутність і класифікація групування статистичних даних
Угруповання є науковою основою зведення. У процесі зведення первинний матеріал розділяється на групи з якихось варьирующим ознаками.
Угрупуванням в статистиці називається розчленування досліджуваного явища на частини за істотними ознаками.
Статистична угруповання - це поділ загальної сукупності одиниць об'єкта спостереження за одним або кількома істотним ознаками на однорідні групи, що розрізняються між собою в якісному і кількісному відношенні і дозволяють виділити соціально-економічні типи явищ, вивчити структуру сукупності чи проаналізувати взаємозв'язку і взаємозалежності між ознаками.
Варьирующими ознаками одиниць сукупності називаються ознаки, які беруть різне значення (якісне або кількісне) в окремих одиниць сукупності.
Ознаки, що приймають якісне значення (стать, освіта, спеціальність), називаються атрибутивними, а ознаки, які варіюють кількісно (стаж роботи, заробітна плата), - кількісними.
За допомогою методу угруповань вирішують ряд завдань, серед яких виділяються чотири:
1) поділ сукупності на якісно однорідні групи (виділення соціально-економічних типів) - типологічні угруповання;
2) вивчення складу сукупності за тими чи іншими ознаками - структурні угруповання;
3) вивчення взаємопов'язаного зміни варіюють ознак у межах тієї чи іншої сукупності - аналітичні угруповання;
4) розподіл одиниць сукупності по двом взаємопов'язаним ознаками, узятим у комбінації - кореляційні угруповання.
При побудові типологічної угруповання основна увага повинна бути приділена ідентифікації типів і вибору группировочного ознаки. Питання про заснування угрупування має вирішуватися, виходячи із сутності досліджуваного явища. Однак формування типів явищ пов'язане з конкретними умовами місця і часу. При побудові типологічної угрупування в якості группіровочних ознак можуть виступати як кількісні, так і атрибутивні (якісні) ознаки.
Структурна угруповання - це розчленування однорідною в якісному відношенні сукупності одиниць за певними, істотним ознаками на групи, що характеризують її склад і структуру. Структурні угруповання застосовуються практично у вивченні всіх соціально-економічних процесів і явищ. При побудові структурної угрупування в якості группіровочних ознак можуть виступати як кількісні, так і атрибутивні (якісні) ознаки
Практичне застосування структурних угруповань дозволяє на локальному рівні розкрити структуру сукупності, проаналізувати досліджувані явища і процеси, зміни складу сукупності в часі, якщо вони простежуються за ряд послідовних періодів часу.
Аналітичне угруповання - це угруповання, що виявляє взаємозв'язку і взаємозалежності між досліджуваними соціально-економічними явищами і ознаками їх характеризують.
У статистиці всі ознаки діляться на факторні і результативні.
Факторні ознаки - це ознаки, які впливають на зміну результативних ознак.
Результативні ознаки - це ознаки, які змінюються під впливом факторних ознак. Взаємозв'язок проявляється в тому, що зі зростанням ролі факторного ознаки і під його впливом більш інтенсивно змінюється результативний ознака.
Особливості аналітичної угруповання полягають у тому, що одиниці сукупності групуються по факторному ознакою, а розрахунок групових середніх проводиться за значеннями результативної ознаки.
1.3 Основні правила утворення груп за кількісними ознаками
Кількість груп і величина інтервалів. При групуванні за кількісними у ознаками часто виникають питання про кількість груп і величину інтервалу. Ці показники взаємозалежні: чим більше груп, тим менше інтервал.
При вирішенні даного питання до уваги беруть розмах варіювання, тобто різниця між максимальним і мінімальним значеннями ознаки. Чим він більший, тим більше можна утворити груп.
Також повинна бути прийнята до уваги чисельність досліджуваної сукупності: якщо вона невелика, то не можна організувати велику кількість груп.
Орієнтовна кількість груп (n) в залежності від чисельності одиниць сукупності (N) визначається за формулою американського вченого Стерджесс (Sturges):
n = 1 +3,3222 ln N
На підставі цієї формули можна скласти наступну номограму:
Інтервал - різниця між максимальним і мінімальним значенням ознаки в кожній групі.
Інтервали можуть бути рівними і нерівними в залежності від характеру розподілу одиниць сукупності за цією ознакою.
Якщо розподіл носить більш-менш рівномірний характер, то встановлюють рівні інтервали. Так поступають, наприклад, при угруповання робочих за рівнем заробітної плати або посівів сільськогосподарських культур за величиною врожайності. Величина інтервалу визначається шляхом ділення розмаху варіації на число груп:
Нерівні інтервали застосовуються у разі, якщо розподіл одиниць сукупності носить нерівномірний характер. Тоді в межах скупчення одиниць сукупності застосовується більш вузькі інтервали, а розсіювання - більш широкі.
Часто первинний матеріал ділять на велику кількість груп, щоб побачити розподіл одиниць сукупності. Потім ці групи укрупнюються, отримуючи якісно однорідні групи.
Слід також мати на увазі, що однакова кількісна міра группировочного ознаки може мати різний якісне значення в різних умовах. Так, різні галузі промисловості мають різну енергоємність. Тому, групуючи підприємства за рівнем енергоозброєності, слід диференційовано будувати угруповання за галузями промисловості.
Для того, щоб повніше і глибше вивчити складне суспільне явище, необхідно згрупувати дані по двох або більше ознаками. Такі угруповання називають складними.
Найбільш поширеним видом складних угруповань є комбіновані угруповання, коли групи, утворені за однією ознакою, діляться потім на підгрупи по другому і т.д. ознаками. Зазвичай в основу угруповання кладеться від 2 до 4 ознак.
Одночасне використання группіровочних ознак дозволяє виявити та порівняти такі відмінності і зв'язку між досліджуваними ознаками, які не можна виявити на основі ізольованою угруповання по ряду группіровочних ознак.
При вивченні впливу великої кількості ознак застосування комбінованих угруповань стає неможливим, оскільки надмірне дроблення інформації затушовує прояв закономірностей і тим самим не дає змоги виявити одночасне вплив всього комплексу факторних ознак на досліджуваний показник.
Дане завдання може бути вирішена одним з методів статистичної теорії розпізнавання образів - кластерним аналізом, розробленого в 60-х роках ХХ століття.
Кластерний аналіз дозволяє вирішувати задачі багатовимірної угруповання. Весь набір ознак утворює так зване «ознакове простір». Кожному з ознак надається сенс координати. Завдання багатовимірної угруповання зводиться до виділення згущень точок (груп об'єктів) в цьому просторі.
Мірою близькості (подібності) між об'єктами можуть бути різні критерії. Найпоширенішою мірою близькості є евклідова відстань між об'єктами.
Знаходження груп близьких об'єктів проводиться методами кластерного аналізу з використанням комп'ютерів.
1.4 Ряди розподілу
Визначення ряду розподілу. У результаті зведення статистичних матеріалів утворюються ряди статистичних даних, які показують або зміна обсягів сукупностей в динаміці (будуть розглянуті в окремій темі), або розподіл сукупностей з тих чи інших ознаках у статиці.
Розподіл може бути за ознаками, які не мають кількісної міри (атрибутивною), та за ознаками, в яких змінюється їх кількісна міра (варіаційні ряди).
Атрибутивні ряди розподілу. Прикладами таких розподілів є розподіл населення на міське та сільське населення, чоловіче і жіноче, товарообігу на продовольчі і непродовольчі товари, зайнятого населення по галузях і професіях.
Варіаційні ряди. Прикладами служать розподіл робочих за розміром середньомісячної заробітної плати, підприємств з обсягами виробництва або чисельності працюючих.
У варіаційному ряду розрізняють два елементи: варіанти і частоти. Варіантами називаються окремі значення группировочного ознаки, які він приймає у варіаційному ряду. Частотами називають числа, які показують, як часто зустрічаються ті чи інші варіанти.
Варіаційні ряди за способом побудови бувають інтервальними і дискретними. Інтервальні варіаційні ряди - ряди, в яких значення варіант дано у вигляді інтервалів (наприклад, чисельність населення по віку). Дискретні варіаційні ряди - ряди, в яких значення варіант мають значення цілих чисел (наприклад, загальна кількість сімей за кількістю осіб)
Характер варіаційного ряду (інтервальний або дискретний) визначається характером варіації. Варіація може бути безперервним і переривчастою (дискретної).
Прикладами безперервної варіації служать врожайність сільськогосподарських культур, заробітна плата, обсяги виробництва.
Прикладами дискретної варіації можуть служити число членів сім'ї, тарифний розряд робітника, число кімнат у квартирі, число робітників на підприємстві.
Якщо дискретна варіація проявляється в широких межах (наприклад, чисельність робітників на підприємстві), то будуються інтервальні варіаційні ряди.
1.5 Статистичні таблиці
Статистичні таблиці мають заголовок, що описує зміст таблиці. Сама таблиця складається з трьох частин: підлягає (боковика таблиці), присудка (шапки таблиці) і поля даних.
Підмет може бути простим і складним. Просте підмет буває трьох типів:
1) перечневим, коли в рядках що підлягає містяться значення ознак, що описують різні аспекти досліджуваного соціально-суспільного явища, за винятком просторово-часового;
2) хронологічні, коли в рядках що підлягає містяться значення ознаки, що описує часовий аспект (періоди або моменти часу);
3) територіальні, коли в рядках що підлягає містяться значення ознаки, що описує просторовий аспект (країни, регіони).
Складне підмет буває двох типів:
1) групові, що містять у рядках підлягає розташовуються найменування різних угруповань досліджуваного явища;
2) комбінаційні, коли в рядках що підлягає поміщаються різні комбінації простих підлягають.
При заповненні статистичних таблиць (поля даних) застосовуються наступні правила:
· Якщо явище не має місце, то ставлять тире «-»;
· Якщо немає відомостей про явище, то ставиться три крапки «...» або пишуть «немає відомостей»;
· Якщо дані дуже малі, то ставлять 0,0.
2. Завдання за статистикою ринку праці
Є такі дані по підприємству:
| Показник | ||
| Середня тривалість робочого дня (t), годин | 7,2 | 7,6 |
| Середня тривалість робочого періоду (Д), днів | 20 | 23 |
| Чисельність робітників (Ч) | 150 | 145 |
1) величину фонду відпрацьованого часу за 2001 і 2002 рр..;
2) вплив зміни чисельності робітників, середньої тривалості періоду і дня на зміну фонду відпрацьованого часу.
Рішення:
1. Фонд відпрацьованого часу (ФВ)
ФВ = t · Д · Ч,
де t - тривалість робочого дня;
Д - тривалість робочого періоду;
Ч - чисельність робітників.
ФВ 1 = 7,6 · 23 · 145 = 25 346 (чол.-ч).
ФВ 0 = 7,2 · 20 · 150 = 21 600 (чол.-ч).
2. Визначаємо вплив факторів на зміну фонду відпрацьованого часу.
Зміна фонду відпрацьованого часу (DФВ):
а) за рахунок зміни чисельності:
DФВч = (Ч 1 - Ч 0) · Д 0 · t 0.
DФВч = (145 - 150) · 20 · 7,2 = - 720 (чол.-ч).
б) за рахунок зміни тривалості робочого періоду (DФВд):
DФВд = (Д 1 - Д 0) · t 0 · Ч 1.
DФВд = (23 - 20) · 7,2 · 145 = 3132 (осіб-ч).
в) за рахунок зміни тривалості робочого дня (DФВt):
DФВt = (t 1 - t 0) · Д 1 · Ч 1.
DФВt = (7,6 - 7,2) · 23 · 145 = 1334 (чол.-ч).
г) за рахунок впливу трьох факторів (DФВ):
DФВ = DФВч + DФВд + DФВt або DФВ = ФВ 1 - ФВ 0.
DФВ = - 720 +3132 +1334 = 3746 (осіб-ч).
DФВ = 25346 - 21600 = 3746 (осіб-ч).
Висновок: при збільшенні кожного з факторів збільшується і фонд відпрацьованого часу, при зменшенні - зменшується. Чим вища тривалість дня, тривалість періоду, чисельність робітників, тим вище фонд відпрацьованого часу.
У 2002 році фонд відпрацьованого часу в порівнянні з 2001 роком виріс на 3746 чел.-ч. за рахунок зміни чисельності робітників, середньої тривалості періоду і дня.
Список використаних джерел
1. Статистика: підручник для студентів середніх проф.учебних закладів. В.С. Мхітарян, Дубров Т.А., Мінашкін В.Г. и др. - М.: Академія, 2007. - 272 с.
2. Практикум з загальної теорії статистики: навчальний посібник. Єфімова М.Р., Ганченко О.І., Петрова О.В. - М.: Фінанси і статистика, 2001. - 208 с. мул.
3. Збірник завдань з загальної теорії статистики. Навчальний посібник / під ред. Серга Л.К. - М.: Рілант, 2001. - 360 с.
4. Соціально-економічна статистика: Практикум / під ред. В.Н. Саліна, Є.П. Шпаковський: Навчальний посібник. - М.: Фінанси і статистика, 2003. - 192 с.
5. Статистика: підручник / за ред. І.І. Єлисєєвій. - М.: Вища освіта, 2007. - 566 с.