Общая статистика Гавриш Дарья MPif 21. Статистика подразделяется Общая статистика Математическая статистика Отраслевая статистика (статистическая психология) - презентация

1 Общая статистика Гавриш Дарья MPif 21

2 Статистика подразделяется Общая статистика Математическая статистика Отраслевая статистика (статистическая психология)

3 Статистика – многозначное понятие Слово «статистика» имеет латинское происхождение (от status – состояние, государство). Статистика - эффективное средство познания социально- экономических процессов, закономерностей и тенденций, действующих при протекании массовых явлений. Статистика - инструментальная, функциональная наука. Статистика - одна из форм практической деятельности людей, цель которой - сбор, отработка и анализ массовых данных о социально- экономических явлениях. Статистика - разновидность практической управленческой деятельности. Статистика - совокупность цифровых данных, характеризующая различные стороны жизни общества, государства, региона. Статистика - числовая характеристика происходящего в обществе. Статистика - специфическая методология, совокупность статистических методов, применяемых при сборе, обобщении и интерпретации социально - экономической информации. Статистика - статистические методы для получения и обработки данных.

4 Общая статистика разрабатывает общие методы Сбор данных Обработка данных Анализ данных Методы представления данных

5 Математическая статистика разрабатывает Общие принципы сбора данных Методы представления данных Методы анализа данных

6 Основные задачи экономической статистики Статистическая характеристика выборки Сравнение двух выборок Нахождение связей между параметрами Статистическое исследование временных рядов

7 Дескриптивный анализ Занимается статистическим анализом выборки. Он состоит из: 1. Графического представления данных (гистограмма и кумулята) 2. Характеристики параметров распределения New Microsoft Excel Worksheet.xls New Microsoft Excel Worksheet.xls

8 Гистограмма BinFrequencyCumulative % 70,610,0 81,310,1 91,980,3 102,680,6 113,3100,9 More21,0

9 Характеристики параметров распределения: 1. Параметры центральной тенденции. Пример Мода -значение выборки имеющее наибольшую частоту Средне арифметическое значение характеризует центр распределения Медиана делит упорядоченные значения выборки на две равные части мода 113,3 среднее арифметическое 98,0 медиана 99,5

10 Параметры разброса. Пример Стандартное отклонение – параметрическая оценка Оценка дисперсии – параметрическая оценка стандартное отклонение 12,3 оценка дисперсии 151,7 3-1 квартиль 17, эффективная область изменения

11 Параметры формы. Пример Асимметрия Эксцесс асимметрия-0,22817 эксцесс-0,00052

12 Типы индексов Индексы разделяются на: 1. Базовые или базисные индексы 2. Текущие индексы 3. Индексы роста Базовый индекс равен отношению текущей величины к базовой умноженной на 100% Текущий индекс равен отношению текущей величины к предыдущей и умноженное на 100% Индекс роста (базисных или тезисных) равен разнице индексов

13 Задачи теорий индексов По известным значениям базисных индексов и базисной величины определить текущие значения По известным текущим индексам и одному из значений определить остальные значения.

14 Динамика значений Период ЗначениеБ. индексТ. индекс Индекс роста 1 задача 2 задача ,00, ,3 33, ,0112,516, ,7111,116, ,0120,033, ,3116,733,370

15 Однофакторный дисперсионный анализ определяет различие средних значений выборок отличающихся величиной факторов. Гипотеза о различии выборок принимается или отвергается на основе сравнения величины F с критическим значением.

16 Пример однофакторного анализа SUMMARY GroupsCountSum Averag e Varianc e Column Column Column Column ANOVA Source of VariationSSdfMSFP-valueF crit Between Groups Within Groups Total

17 Коэффициент корреляции Коэффициент корреляции характеризует связи между исследуемыми выборками. Коэффициент корреляции – нормированная величина и изменяется от -1 до 1 Если коэффициент положительный, то случайные величины изменяются одинаково, если коэффициент отрицательный – противоположно. Если значение коэффициента по модулю меньше 0,4, то считается, что корреляция отсутствует. Если значение коэффициента от 0,4 до 0,6,то корреляция слабая, если от 0,6 до 1,то корреляция сильная.

18 Пример вычисления коэффициента корреляции Column 1 Column 2 Column 3 Colum n 4 Column 11 Column 211 Column Column

19 Пример 2