stat 2 (Статистика (шпаргалка 2002г.)), страница 2

Расчет дисперсии методом условных моментов состоит в следующем:

1. Выбор условного нуля С;

2. Преобразование фактических значений признака х в упрощенные х´ путем отсчета от условного нуля С и уменьшения в d раз:

3. Расчет 1-го условного момента:

4. Расчет 2-го условного момента:

5. Расчет 1-го порядка начального момента:

1. Дисперсии

Среднее квадратичное отклонение рассчитывается по данным о дисперсии  = ²

Относительные величины вариации

1. Коэффициент осцилляции отражает относительную колеблемость крайних значений признака вокруг средней

2. Относительное линейное отклонение:

3. Коэффициент вариации:

4. Коэффициент асимметрии:

Виды дисперсий и правило сложения дисперсий

1. Общая дисперсия:

где - общая средняя всей совокупности

1. Межгрупповая дисперсия:

где - средняя по отдельным группам

1. Средняя внутри групповых дисперсий

Общая дисперсия равна сумме из межгрупповой дисперсии и средней внутригрупповой дисперсии:

Дисперсия альтернативного признака.

Она равна произведению доли единиц, обладающих признаком и доли единиц, не обладающих им

Тема 4. Ряды динамики

4.1. Понятие о рядах динамики, виды рядов динамики

Ряды динамики – это последовательность упорядоченных во времени числовых показателей, характеризующих уровень развития изучаемого явления.

Ряды динамики бывают:

1. В зависимости от времени – моментные и интервальные ряды.

2. От формы представления уровней – ряды абсолютных, относительных и средних величин.

3. От расстояния между датами – полные и неполные хронологические ряды.

4. От числа показателей – изолированные и комплексные ряды.

4.2.Производные показатели рядов динамики

Показатели	Базисный	Цепной
Абсолютный прирост	уi – у0	уi – уi-1
Коэффициент роста (Кр)	уi : у0	уi : уi-1
Темп роста (Тр)	(уi : у0) · 100	(уi : уi-1) · 100
Коэффициент прироста (Кпр)	Кр – 1; уi – у0 у0 Δбаз : у0	Кр – 1; уi – уi-1 уi-1 Δцеп : уi-1
4.3. Взаимосвязь цепных и базисных темпов роста
Темп прироста (Тпр)	Кпр · 100 : Тр - 100	Кпр · 100 : Тр - 100
Абсолютное значение 1-го процентного прироста (1%А)	у0 : 100	уi-1 : 100; Δ : Тпр уi - уi-1 Тр - 100

Соотношения: у₂/у₁ · у₃/у₂ · у₄/у₃ · у₅/у₄ = у₅/у₁ у₄/у₁ : у₃/у₁ = у₄/у₃

4.4. Средние показатели ряда динамики

Если ряд динамики интервальный и содержит все последовательные уровни, то средний уровень определяется как средняя арифметическая величина: Если ряд динамики моментный с одинаковыми промежутками времени между датами, то средняя хронологическая определяется как простая арифметическая:

А если с разновеликими интервалами между датами, то как средняя арифметическая взвешенная по времени: где t - время, в течение которого уровень не менялся Средний абсолютный прирост: Средний темп роста:

Средний темп прироста:

4.5. Измерение сезонности явлений.

Индексы сезонности. Построение сезонной волны

1. Метод простых средних:

а) определяется средняя хронологическая для каждого месяца б) средняя хронологическая общая: Индекс сезонности:

1. Метод сравнения фактического и сглаженного уровней а) метод скользящего среднего уровня:

б) метод аналитического выравнивания:

Колеблемость уровня ряда измеряется средним отклонением индекса сезонности i_сез от 100%: Среднее квадратичное отклонение

4.6. Выравнивание рядов динамики

Выравнивание рядов динамики производят одним из способов:

а) Механическое выравнивание состоит в укрупнении интервала времени и расчете средней хронологической

б) Аналитическое выравнивание – это описание тенденций с помощью подбора адекватной модели, представляющей математическую функцию зависимости среднего уровня от времени: По уравнению прямой:

где a₀ и а₁ - это параметры уравнения, которые рассчитываются на

основе фактических данных методом наименьших квадратов

- это условное время принятое от какой-то базы.

Выравнивание может выполняться по параболе 2-го порядка: а₀, а_1, а₂ -параметры, определяемые с помощью системы уравнений:

если Σt = 0, то Σt³ = 0

Если применяется показательная функция, то уравнения взаимосвязи следующая: , для решения такой модели переходят к логарифмам:

Это уравнения прямой для логарифмов уравнений, поэтому выравнивание осуществляется аналогично прямой, но предварительно определяются логарифмы

При выборе модели можно руководствоваться правилами

1. , если абсолютные приросты колеблются около постоянной величины, то можно использовать модель прямой линии

Δy = у_i - у_i-1; а₀ - база; а₁t - прирост.

1. , если приросты приростов, т.е. ускорение колеблется около постоянной величины, то можно использовать параболу 2-го порядка: а₀ - база; а₁t - прирост; а₂t² - ускорение (Δу₂ – Δу₁)

2. - ср. коэффициент роста, если ежегодные темпы роста примерно постоянны, то можно использовать модель показательной функции.

6. Индексы

6.1. Понятие индекса, индивидуальные и общие индексы, различие между ними

Индекс – это относительная величина сравнения сложных совокупностей и отдельных их единиц, которая показывает изменение изучаемого явления:

Бывают индексы общими и индивидуальными.

1. Общий индекс цен в агрегатной форме:

а) - индекс Пааше б) - индекс Ласпейреса

1. Агрегатный индекс физического объема

1. Общий индекс

2. Индексы как средние величины:

1. Индекс физического объема

2. Индекс цен Пааше Индекс цен Ласпейреса:

1. Индекс цен переменного и постоянного состава

3.1.Индекс переменного состава: Индекс постоянного состава: Индекс структурных сдвигов