Статистика - это ряды цифр, которые характеризуют различные стороны жизни государства.

Статистика - это род практической деятельности людей цель которой сбор, обработка и анализ информации.

Статистика - это наука, разрабатывающая статистическую методологию т.е. набор приемов и способов сбора, обработки и анализа информации.

Таким образом, статистика - это общетеоретическая наука (комплекс научных дисциплин), которая изучает количественную сторону качественно определенных массовых социально-экономических явлений и процессов, иэ состав, распределение, размещение в пространстве, движение во времени выявляя действующие взаимозависимости и закономерности в конкретных условиях места и времени.

Объектом изучения статистики являетсяобщество , протекающие в нём процессы и закономерности развития.

Статистика как наука представляет собой целостную систему научных дисциплин:

Общая теория статистики - разрабатывает теорию статистического исследования, являющуюся методологической основой остальных отраслей статистики.

Социально-экономическая статистика(Макроэкономическая статистика). Использует методы общей теории статистики, изучает количественную сторону социально-экономических явлений и процессов на уровне национальной экономики.

Математическая статистика и теория вероятности. Изучает случайные величины, законы их распределени.

Международная статистика. Предетом международной статистики является количественная сторона явлений и процессов зарубежных стран и международных организаций.

Отраслевые статистики. Предетом изучения является количественная сторона деятельности различных отраслей экономики (Статистика промышленности, сельского хозяйства).

Общая теория статистики открывает курс изучения статистических дисциплин. Она является основополагающей дисциплиной для изучения отраслевых стастик, создаёт фундамент для усвоения и применения статистических методов анализа.

Общая теория статистики является наукой о наиболее общих принципах и методахстатистического исследованиясоциально-экономических явлений и решает другие общественные вопросы. Она разрабатывает систему категорий, рассматриваетметоды сбора,обобщения и анализастатистических данных.

Общая теория статистики - методологическая основа всех отраслевых статистик.

При изложении основ теории статистики предполагается изучить следующие вопросы:

предмет, методы и задачи статистики и ее связь с экономической теориейи некоторыми другими смежными дисциплинами;

система статистических показателей и классификаций, используемых в экономической статистике, их содержание и область применения, взаимосвязи между показателями и классификациями статистики;

наиболее важные направления статистического анализа, основанного на данных экономики и финансов;

основные источники первичных данных и основы формирования статистической базы.

Предмет статистики - размеры и количественные соотношения качественно определенных социально-экономических явлений, закономерности их связи и развития в конкретных условиях места и времени.

Предмет статистики (статистика изучает):

Массовые общественные явления и их динамику при помощи статистических показателей. Требование массовости обусловлено действием закона больших чисел - при большом количестве наблюдений, действия случайных признаков взаимопогашаются. (численность населения, количество произведенной продукции)

Количественные и качественные явления (Цифровое освещение событий общества).

Количественную сторону общественных явлений в неразрывной связи с их качественным содержанием, наблюдает процесс перехода количественных изменений в качественные (закономерности).

Развитие явления во времени (динамику)

Этапы и методы статистического исследования:

1. Сбор первичной статистической информации. На данном этапе применяется метод массовых наблюдений, основанный на законе больших чисел.

2. Сводка статистических данных. Данные подвергаются систематизации и группировке. Важный метод, применяемый в ней, является метод группировок. Группировки имеют принципиальное значение потому, что они позволяют выделить однородные совокупности, разделить их на группы и подгруппы по существенным признакам и тем самым дать общую характеристику всего объекта. На этой стадии переходят от описания отдельных единиц к описанию их групп и объектов в целом по средствам подсчета итогов, вычисления обобщающих показателей в виде средних величин.

3. Анализ и обобщение статистических фактов, и обнаружение закономерностей в изучении явлений. Выводы и сам анализ излагаются, как правило, текстом и сопровождаются графическими и табличными иллюстрациями. Применяется весь арсенал методов, имеющихся в статистике.

Предмет, объект и метод статистического исследования.

Органы государственной статистики и информационная база статистических данных.

Федеральная служба государственной статистики (Росстат, ранее Госкомстат) является федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим функции по формированию официальной статистической информации о социальном, экономическом, демографическом и экологическом положении страны (далее - статистическая информация), а также функции по контролю и надзору в области государственной статистической деятельности на территории Российской Федерации.

Основными функциями Федеральной службы государственной статистики являются:

представление в установленном порядке статистической информации гражданам, Президенту Российской Федерации, Правительству Российской Федерации, Федеральному Собранию Российской Федерации, органам государственной власти, средствам массовой информации, другим организациям, в том числе международным;

разработка и совершенствование научно-обоснованной официальной статистической методологии для проведения статистических наблюдений и формирования статистических показателей, обеспечение соответствия указанной методологии международным стандартам;

разработка и совершенствование системы статистических показателей, характеризующих состояние экономики и социальной сферы;

сбор статистической отчетности и формирование на её основе официальной статистической информации;

контроль за выполнением организациями и гражданами, осуществляющими предпринимательскую деятельность без образования юридического лица, законодательства Российской Федерации в области государственной статистики;

развитие информационной системы государственной статистики, обеспечение её совместимости и взаимодействия с другими государственными информационными системами;

обеспечение хранения государственных информационных ресурсов и защиты конфиденциальной и отнесенной к государственной тайне статистической информации;

реализация обязательств Российской Федерации, вытекающих из членства в международных организациях и участия в международных договорах, осуществление международного сотрудничества в области статистики.

Цель, задачи и объекты статистического наблюдения.

Любое экономико-статистическое исследование начинается со статистического наблюдения. Статистическое наблюдениеСтатистическое наблюдение - это предварительная стадия статистического исследования, которая представляет собой планомерный, научно организованный учет (сбор) первичных статистических данных о массовых социально-экономических явлениях и процессах.

Цель программы статистического наблюдения - получение достоверной информации для выявления закономерностей развития явлений и процессов социально-экономической жизни.

Объект наблюдения - определенная статистическая совокупность, в которой происходят исследуемые социально-экономические явления и процессы (отдельные граждане, население, предприятия, имущество, природные ресурсы).

Каждый объект наблюдения состоит из отдельных элементов - единиц наблюдения, которые являются носителями признаков, подлежащих регистрации.

Единица наблюдения - первичный элемент программы статистического наблюдения. Так например, объктом при переписи населения является совокупность всех жителей страны, а единицей наблюдения - каждый отдельный человек.

Программа статистического наблюдения - перечень признаков регистрируемых в процессе наблюдения. Это перечень вопросов, на которые должны быть получены достоверные ответы по каждой единице наблюдения.

Главная задача статистического наблюдения - получение достоверных статистических данных о процессах, происходящих в экономике и социальной сфере страны. В процессе наблюдения по­лучают статистические данные, необходимые для осуществления познавательной и контрольно-организаторской функции статистики.

Статистическое исследование начинается со сбора первичного материала. Этот материал в зависимости от целей и содержания статистической работы может быть разнообразен по своему содержанию и способам получения.

Требования, предъявляемые к статистическим данным в процессе наблюдения:

1) данные должны быть максимально полными;

2) данные должны быть абсолютно достоверными и точными;

3) данные должны соответствовать принципу единообразия, сопоставимости;

4) данные должны соответствовать принципу своевременности.

Этапы проведения статистического наблюдения:

1) подготовка наблюдения;

2) проведение массового сбора данных;

3) подготовка данных к автоматизированной обработке;

4) разработка предложений по совершенствованию статистического наблюдения.

Подготовка наблюдения определяет:

1) цели и объект наблюдения;

2) состав признаков, подлежащих регистрации;

3) разработку и тиражирование документов для сбора данных;

4) выбор отчетной единицы и единицы, относительно которой будет проводиться наблюдение;

5) метод, средства получения и контроля данных;

6) круг исполнителей и их инструктаж;

7) календарный план работы и сроки выполнения отдельных видов работ.

5.Формы, виды и способы статистического наблюдения.

Статистическая отчетность

Основная форма статистического наблюдения, которая заключается в получении статистическими органами данных от единиц наблюдения. Данные поступают в органы статистики от предприятий и организаций в виде обязательных отчетов об их деятельности. Отчётные документы утверждаются Министерством финансов РФ и Госкомстатом РФ. Методы и формы организации статистической отчетности дифференцируются применительно к различным типам предприятий и формам предпринимательства. Основными формами ответности являются бухгалтерский балансиотчет о прибылях и убытках.

Специально организованное наблюдение

Заключается в получении данных, которые в силу тех или иных причин не вошли в отчетность или для проверки данных отчетности. Представляет собой сбор данных посредством переписей и единовременных учетов.

Регистровое наблюдение

Основано на ведении статистического регистра, с помощью которого осуществляется непрерывный статистический учет за долговременными процессами, имеющими фиксированное начало, стадию развития и фиксированное окончание.

Формы статистического исследования	Виды проведения статистических наблюдений			Способы получения статистической информации
	по времени регистрации данных	по полноте охвата единиц совокупности
Статистическая отчетность	Текущее наблюдение	Сплошное наблюдение	Непосредственное наблюдение
Специально организованное наблюдение: перепись единовременный учет	Прерывное наблюдение: Единовременное наблюдение Периодическое наблюдение	Несплошное наблюдение: выборочное Монографическое наблюдение метод основного массива метод моментных наблюдений	Документальный
Регистровое наблюдение			экспедиционный способ способ саморегистрации корреспондентский способ Анкетный способ Явочный способ

Виды статистического наблюдения

Статистические наблюдения подразделяются на виды по следующим признакам:

по времени регистрации данных;

по полноте охвата единиц совокупности;

Виды статистического наблюдения по времени регистрации:

Текущее (непрерывное) наблюдение - проводится для изучения текущих явлений и процессов. Регистрация фактов осуществляется по мере их свершения. (регистрация семейных браков и разводов)

Прерывное наблюдение - проводится по мере необходимости, при этом допускаются временные разрывы в регистрации данных:

 Периодическое наблюдение - проводится через сравнительно равные интервалы времени (перепись населения).

 Единовременное наблюдение - осуществляется без соблюдения строгой периодичности его проведения.

По полноте охвата единиц совокупности различают следующие виды статистического наблюдения:

Сплошное наблюдение - представляет собой сбор и получение информации обо всех единицах изучаемой совокупности. Характеризуется высокими материальными и трудовыми затратами, недостаточной оперативностью информации. Применяется при переписи населения, при сборе данных в форме отчетности, охватывающей крупные и средние предприятия разных форм собственности.

Несплошное наблюдение - основано на принципе случайного отбора единиц изучаемой совокупности, при этом в выборочной совокупности должны быть представлены все типы единиц, имеющихся в совокупности. Имеет ряд преимущств перед сплошным наблюдением: сокращение временных и денежных затрат.

Несплошное наблюдение подразделяется на:

Выборочное наблюдение - основано на случайном отборе единиц, которые подвергаются наблюдению.

Монографическое наблюдение - заключается в обследовании отдельных единиц совокупности, характеризующихся редкими качественными свойствами. Пример монографического наблюдения: характеристика работы отдельных предприятий, для выявления недостатков в работе или тенденций развития.

Метод основного массива - состоит в изучении самых существенных, наиболее крупных единиц совокупности, имеющих по основному признаку наибольший удельный вес в изучаемой совокупности.

Метод моментных наблюдений - заключается в проведении наблюдений через случайные или постоянные интервалы времени с отметками о состоянии исследуемого объекта в тот или иной момент времени.

Способы статистического наблюдения

Способы получения статистической информации:

Непосредственное статистическое наблюдение - наблюдение, при котором сами регистраторы путем непосредственного замера, взвешивания, подсчета устанавливают факт подлежащий регистрации.

Документальное наблюдение - основано на использовании различного рода документов учетного характера. Включает в себя отчетный способ наблюдения - при котором предприятия представляют статистические отчеты о своей деятельности в строго обязательном порядке.

Опрос - заключается в получении необходимой информации непосредственно от респондента.

Существуют следующие виды опроса:

Экспедиционный - регистраторы получают необходимую информацию от опрашиваемых лиц и сами фиксируют ее в формулярах.

Способ саморегистрации - формуляры заполняются самими респондентами, регистраторы только раздают бланки и объясняют правила их заполнения.

Корреспондентский - сведения в соответствующие органы сообщает штат добровольных корреспондентов.

Анкетный - сбор информации осуществляется в виде анкет, представляющих собой специальные вопросники, удобен в случаях, когда не требуется высокая точность результатов.

Явочный - заключается в предоставлении сведений в соответствующие органы в явочном порядке.

6.Точность статистического наблюдения и виды его ошибок.

Точность статистического наблюдения - это степень соответствия величины какого-либо показателя, определенной по материалам статистического наблюдения, действительной его величине.

Информация, полученная в ходе статистического наблюдения может не отвечать действительности, а расчетные значения показателей не соответствовать фактическим значениям.

Расхождение между расчетным значением и фактическим называется ошибкой наблюдения .

В зависимости от причин возникновения различают ошибки регистрации и ошибки репрезентативности . Ошибки регистрации характерны как для сплошного, так и для несплошного наблюдения, а ошибки репрезентативности - только для несплошного наблюдения. Ошибки регистрации, как и ошибки репрезентативности, могут быть случайными и систематическими .

Ошибки регистрации - представляют собой отклонения между значением показателя, полученного в ходе статистического наблюдения, и его фактическим значением. Ошибки регистрации бывают случайными (результат действий случайных факторов - перепутаны строки например) и систематическими (проявляются постоянно).

Ошибки репрезентативности - возникают, когда отобранная совокупность недостаточно точно воспроизводит исходную совокупность. Характерны для несплошного наблюдения и заключаются в отклонении величины показателя исследуемой части совокупности от его величины в генеральной совокупности.

Случайные ошибки - являются результатом действия случайных факторов.

Систематические ошибки - всегда имеют одинаковую направленность к увеличению или уменьшению показателя по каждой единице наблюдения, вследствие чего значение показателя по совокупности в целом будет включать накопленную ошибку.

Способы контроля:

Счетный (арифметический) - проверка правильности арифметического расчета.

Логический - основан на смысловой взаимосвязи между признаками.

7.Основное содержание и программа статистической сводки.

Статистическая сводка является следующим после статистического наблюденияэтапом статистической работы. Её задача заключается в том, чтобы привести собранную информацию и материалы в определенный порядок, систематизировать и на этой основе дать сводную характеристику всей изучаемойсовокупности.

Статистическая сводка - комплекс последовательных операций по первичной обработке данных с целью выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению. Это научно-организованная обработка материаловнаблюдения, включающая подсчет групповых и общих итогов, систематизацию, группировку данных и составлениетаблиц.

Виды сводки

Различают простую и сложную сводку:

При простой сводке производится подсчет общих итогов по изучаемойсовокупности.

При сложной сводке производится группировка единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по всей совокупности, и представление результатов группировки в видестатистических таблиц.

Сводка называется децентрализованной если единое руководство работой осуществляется из центра, а непосредственная работа проводится на местах (обычно используется при обработке статистической отчетности). Если же сбор и обработка данных проводится в одном месте, то сводка называетсяцентрализованной . Централизованная сводка обычно используется для обработки материалов единовременных статистических обследований.

Проведению статистической сводки и группировки предшествует разработка программы статистического наблюдения, состоящая из нескольких этапов: выбор группировочного признака, разработка системы статистических показателей.

Статистическая сводка должна проводиться по определенной программе и плану.

Сводка состоит из следующих этапов:

Выбор группировочного признака;

Определение порядка формирования групп;

Разработка системы статистических показателей для характеристики отдельных групп и совокупности в целом;

Разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.

Сводка статистических материалов осуществляется на основе научно разработанной программы.

Программа статистической сводки включает: выбор группировочных признаков; определение порядка формирования групп; перечень показателей, которые надо подсчитать для характеристики групп и объекта в целом; дифференциацию территориальных границ, в которых надо произвести разработку материала (область, край, республика и т.п.); степень детализации ведомственной подчиненности, в пределах которой должны быть сведены материалы.

Содержание программы сводки определяется теми задачами, которые поставлены перед данным конкретным исследованием. Так, сводка данных уголовно-правовой статистики должна дать все материалы, которые нужны как федеральным правоохранительным органам и органам юстиции (МВД России, прокуратуре РФ, Верховному Суду РФ, Минюсту России), так и их структурам в субъектах Федерации для определения количественно-качественных параметров правонарушений и эффективного управления процессом поддержания в стране режима законности.

8.Виды статистических группировок и принципы их построения.

Понятие и виды группировки

Чаще всего простые итоговые сводки не удовлетворяют исследователя, так как они дают слишком общие представления об изучаемом явлении. Поэтому статистический материал подвергается группировке.

Группировка - это метод, при котором вся исследуемая совокупность разделяется на группы по какому-то существенномупризнаку. Например, группировка предприятий по формам собственности или группировка населения по размеру среднедушевого дохода.

Группировка создаёт основу для последующей сводки и анализа данных.

Третий этап статистического исследования состоит в том, что с помощью обобщающих обобщающих статистических показателей: относительныхисредних величин,показателей вариациии динамики,экономических индексов, а также с помощью табличного и графического методов осуществляется анализ полученных данных.

Группировка статистических данных

Группировка - это метод, при котором всяисследуемая совокупностьразделяется на группы по какому-то существенному признаку.

Признак, по которому осуществляется группировка называется группировочным признаком или основанием группировки.

Группировка представляет собой способ подразделения рассматриваемой совокупности данных на однородные по изучаемым признакам группы. Это делается с целью изучения структуры этой совокупности либо взаимосвязей между отдельными элементами этой совокупности. С помощью группировки можно выявить влияние отдельных единиц на средние итоговые показатели. Так, например, группировка рабочих данной организации по уровнюпроизводительности трудаиспользуется с целью выявления влияния высокой производительности труда отдельных рабочих на среднюю производительность по организации и для определения резерва, кроющегося в повышении производительности труда всех рабочих до уровня передовых рабочих.

Как будет показано в статьях данного сайта, наибольшее распространение в экономическом анализе имеет группировка по факторам, связанным:

с трудовыми ресурсами, т.е. с живым трудом;

со средствами труда, т.е. с основными производственными фондами;

с предметами труда, т.е. сматериальными ресурсами.

Эти три группы факторов оказывают влияние на объем продукции, выпускаемой даннойорганизацией.

Виды группировок

Выбор группировочного признака зависит от цели данной группировки и предварительного экономического анализа явления.

В зависимости от степени сложности массового явления и задач анализа - группировки могут производится по одному или нескольким признакам:

Если производится группировка только по одному признаку, то она называется простой .

Если по двум и более признакам, то такая группировка называется сложной или комбинационной .

В зависимости от решаемых задач различают типологические, структурные и аналитические группировки:

Типологическая группировка - представляет собой разделение исследуемой совокупности на однородные группы. (группировка предприятий по формам собственности)

Структурная группировка - группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-то варьирующему признаку. (группировка населения по уровню дохода). Анализ статистических данных структурных группировок, взятых за ряд периодов показывает изменение структуры изучаемых явлений, то есть структурные сдвиги.

Аналитическая (факторная) группировка - позволяет выявить взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками. (группировка банков по сумме уставного капитала, величине активов и балансовой прибыли)

В процессе проведения экономического анализа, как правило, применяются два основных вида группировок:структурные и аналитические .

Структурные группировки используются с целью исследования состава и структуры совокупности данных, а также с целью изучения тех изменений в этой совокупности, которые имеют место в соответствии с выбранным изменяющимся признаком.

Аналитические же группировки используются для исследования взаимных связей, существующих между показателями, характеризующими рассматриваемую совокупность данных. В этих условиях один из показателей является обобщающим, результативным, а другие показатели рассматриваются как факторы, влияющие на обобщающий показатель.

Принципы построения группировок

1. Выбор группировочного признака

В зависимости от вида группировочных признаков различают группировки по количественным и качественным (атрибутивным) признакам.

2. Определение числа групп:

Если в основании группировки атрибутивный (качественный) признак, то количество групп равняется количеству значений этого признака

Если в основании группировки лежит количественный признак, то число групп определяют по формуле Стерджесса :

Получаем следующее соотношение:

3. Выбор интервала группировки:

Интервал группировки - это значение варьирующего признака, лежащее в определенных пределах. Нижняя граница интервала - это значение наименьшего признака в интервале. Верхняя граница - это наибольшее значение в интервале.

Величина интервала - это разница между верхней и нижней границами.

Интервалы группировок могут быть равными и неравными. Равные интервалы применяются в тех случаях, когда значение количественного признака внутри совокупности изменяется равномерно.

Величина равных интервалов определяется по формуле:

Правила округления интервалов:

Если интервал имеет один знак ДО запятой, то полученное значение округляется до десятых (0,88 = 0,9; 8,715 = 8,7)

Если величина интервала имеет два знака ДО запятой, то полученное значение округляется до целых (11,11 = 11; 29,98 = 30)

Если интервал трех, четырех и более значимое число, то интервал принимают кратным 50 или 100

Интервалы бывают открытые и закрытые. Закрытым считается интервал, в котором есть и нижняя и верхняя границы, в противном случае интервал считается открытым. При решении задач неизвестную границу открытого интервала определяют по величине смежного с ним интервала.

Классификация

От группировок следует отличать классификацию. Классификация является основой группировок.

Классификацией называется систематизированное распределение явлений и объектов на определенные группы, классы, разряды на основании их сходства и различия. Отличительной чертой классификации является то, что в основу ее кладется качественный признак.

Пример . Распределение предприятий по региона по величине розничного товарооборота в текущем году.

Если заранее не задано число групп , то для определения количества групп можно использовать формулу Стерджесса:

где - чило единиц совокупности.

Величину интервала определяют по следующей формуле:

Результаты представим в табличной форме.

Вторичная группировка

На практике иногда приходится пользоваться уже имеющимися группировками, которые могут быть несопоставимы из-за неодинаковых границ интервалов или различного количества выделяемых групп. Для приведения таких группировок к сопоставимому виду используется метод вторичной группировки.

Вторичная группировка заключается в образовании новых групп на основе ранее произведенной группировки.

Во вторичной группировке применяются два способа образования новых групп:

Первый способ состоит в укреплении первоначальных интервалов. Это наиболее простой и распространенный способ вторичной группировки.

Второй способ называется методом долевой перегруппировки и состоит в том, что за каждой группой закрепляется определенная доля единиц совокупности.

Пример 1

Имеется группировка сотрудников двух управлений одного из банков по размеру месячной заработной платы.

№ группы	Валютное управление			Кредитное управление
	Размер заработной платы,	Численность сотрудни	Размер заработной платы,		Численность сотрудников, чел.
	150 и более

Данные группировки сотрудников являются несопоставимыми, так как в приведенных группировках различные интервалы группировки и неодинаковое количество образованных групп.

Произведем вторичную группировку способом укрупнения интервалов:

№ группы	Размер заработной платы,	Валютное управление		Кредитное управление
		Численность сотрудников		Численность сотрудников
			В % к итогу		В % к итогу

При вторичной группировки способом долевой перегруппировки устанавливаем новые интервалы распределения работников по размеру месячнойзаработной платы, при этом за каждым интервалом закрепляем определенную долю единиц совокупности:

№ группы	Размер заработной платы,	Валютное управление			Кредитное управление
		Численность сотрудников			Численность сотрудников
			В % к итогу			В % к итогу
	150 и более

9.Построение интервального вариационного ряда.

Если изучаемая случайная величина является непрерывной, то ранжирование и группировка наблюдаемых значений зачастую не позволяют выделить характерные черты варьирования ее значений. Это объясняется тем, что отдельные значения случайной величины могут как угодно мало отличаться друг от друга и поэтому в совокупности наблюдаемых данных одинаковые значения величины могут встречаться редко, а частоты вариантов мало отличаются друг от друга.

Нецелесообразно также построение дискретного ряда для дискретной случайной величины, число возможных значений которой велико. В подобных случаях следует строитьинтервальный вариационный ряд распределения.

Для построения такого ряда весь интервал варьирования наблюдаемых значений случайной величины разбивают на ряд частичных интервалов и подсчитывают частоту попадания значений величины в каждый частичный интервал.

Интервальным вариационным рядом называют упорядоченную совокупность интервалов варьирования значений случайной величины с соответствующими частотами или относительными частотами попаданий в каждый из них значений величины.

Для построения интервального ряда необходимо:

определить величину частичных интервалов;

определить ширину интервалов;

установить для каждого интервала его верхнюю инижнюю границы ;

сгруппировать результаты наблюдении.

1 . Вопрос о выборе числа и ширины интервалов группировки приходится решать в каждом конкретном случае исходя изцелей исследования,объема выборки истепени варьирования признака в выборке.

Приблизительно число интервалов k можно оценить исходя только из объема выборкиn одним из следующих способов:

по формуле Стержеса :k = 1 + 3,32·lg n ;

с помощью таблицы 1.

Таблица 1

2 . Обычно предпочтительны интервалы одинаковой ширины. Для определения ширины интерваловh вычисляют:

размах варьирования R - значений выборки:R = x max - x min ,

где x max иx min - максимальная и минимальная варианты выборки;

ширину каждого из интервалов h определяют по следующей формуле:h = R/k .

3 .Нижняя граница первого интервалаx h1 выбирается так, чтобы минимальная варианта выборкиx min попадала примерно в середину этого интервала:x h1 = x min - 0,5·h .

Промежуточные интервалы получают прибавляя к концу предыдущего интервала длину частичного интервалаh :

x hi = x hi-1 +h .

Построение шкалы интервалов на основе вычисления границ интервалов продолжается до тех пор, пока величина x hi удовлетворяет соотношению:

x hi < x max + 0,5·h .

4 . В соответствии со шкалой интервалов производится группирование значений признака - для каждого частичного интервала вычисляется сумма частотn i вариант, попавших вi -й интервал. При этом в интервал включают значения случайной величины, большие или равные нижней границе и меньшие верхней границы интервала.

10.Виды статистических рядов распределения.

Статистические ряды распределения являются одним из наиболее важных элементов статистики. Они представляют собой составную часть метода статистических сводок и группировок, но по сути ни одно из статистических исследований невозможно произвести, не представив первоначально полученную в результате статистического наблюдения информацию в виде статистических рядов распределения.

Первичные данные обрабатываются в целях получения обобщенных характеристик изучаемого явления по роду существенных признаков для дальнейшего осуществления анализа и прогнозирования; производится сводка и группировка; статистические данные оформляются с помощью рядов распределения в таблицы, в результате чего информация представляется в наглядном рационально изложенном виде, удобном для использования и дальнейшего исследования; строятся различного рода графики для наиболее наглядного восприятия и анализ информации. На основе статистических рядов распределения вычисляются основные величины статистических исследований: индексы, коэффициенты; абсолютные, относительные, средние величины и т.д., с помощью которых можно проводить прогнозирование, как конечный итог статистических исследований.

Таким образом статистические ряды распределения являются базисным методом для любого статистического анализа. Понимание данного метода и навыки его использования необходимы для проведения статистических исследований.

[редактировать]

ПОНЯТИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ РЯДОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ И ИХ ВИДЫ.

Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюдения оформляются в виде статистических рядов распределения. Статистические ряды распределения представляют собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по группировочному (варьирующему) признаку. Они характеризуют состав (структуру) изучаемого явления, позволяют судить об однородности совокупности, границах ее изменения, закономерностях развития наблюдаемого объекта.

В зависимости от признака статистические ряды распределения делятся на следующие:

Атрибутивные (качественные);

Вариационные (количественные)

Дискретные;

Интервальные.

Вариационные ряды строятся на основе количественного группировочного признака. При этом вариационные ряды по способу построения бывают дискретными (прерывными) и интервальными (непрерывными). Дискретный ряд распределения - ряд, который основан на прерывной вариации признака, т.е. в котором значение признака выражено целым числом (тарифный разряд рабочих, число касс в магазине, число раскрытых преступлений и т.д.).

Интервальный ряд распределения - ряд, базирующийся на непрерывно изменяющемся значении признака, имеющего любые (в том числе и дробные) количественные выражения, т.е. значение признаков таких рядах задается в виде интервала.

Вариационные ряды состоят из двух элементов: вариант и частот.

Варианта - это отдельное значение варьируемого признака, которое он принимает в ряду распределения. Частота - это численность отдельных вариант или каждой группы вариационного ряда. Частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к итогу, называются частостями. Сумма частот составляет объем ряда распределения.

11.Графическое представление рядов распределения.

Ряд распределения - представляет собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку.

В зависимости от признака, положенного в основу образования ряда распределения различают атрибутивные и вариационные ряды распределения:

Атрибутивными - называют ряды распределения, построенные по качественными признакам.

Ряды распределения, построенные в порядке возрастания или убывания значений количественного признака называютсявариационными .

Вариационный ряд распределения состоит из двух столбцов:

В первом столбце приводятся количественные значения варьирующегося признака, которые называются вариантами и обозначаются. Дискретная варианта - выражается целым числом. Интервальная варианта находится в пределах от и до. В зависимости от типа варианты можно построить дискретный или интервальный вариационный ряд. Во втором столбце содержитсяколичество конкретных вариант , выраженное через частоты или частости:

Частоты - это абсолютные числа, показывающие столько раз в совокупности встречается данное значение признака, которые обозначают. Сумма всех частот равна должна быть равна численности единиц всей совокупности.

Частости () - это частоты выраженные в процентах к итогу. Сумма всех частостей выраженных в процентах должна быть равна 100% в долях единице.

Графическое изображение рядов распределения

Наглядно ряды распределения представляются при помощи графических изображений.

Ряды распределения изображаются в виде:

Полигона

Гистограммы

Кумуляты

Полигон

При построении полигона на горизонтальной оси (ось абсцисс) откладывают значения варьирующего признака, а на вертикальной оси (ось ординат) - частоты или частости.

Полигон на рис. 6.1 построен по данным микропереписи населения России в 1994 г.

Термин «статистика» - один из самых емких. Так, он может обозначать отдельную отрасль науки. Что изучает статистика?

Рассмотреть данный вопрос предлагается в следующих аспектах:

Статистика как отрасль науки

Статистика - это отрасль науки, в которой исследуются и разрабатываются методы эффективного сбора, анализа и интерпретации различных типов информации. Ее особенность - в приоритете задействования количественных подходов.

Статистика как отрасль науки включает в себя несколько различных дисциплин. Исследуем основные.

Важнейшую роль в данной отрасли науки играет теория статистики. В рамках исследований, которые проводят ученые, осуществляющие деятельность в этой сфере, разрабатываются методы и подходы к решению тех или иных задач, формируются и обсуждаются дискуссионные моменты, вырабатываются концептуальные основы активностей в других дисциплинах, формирующих статистику как отрасль науки.

Математическая статистика (часто рассматриваемая в едином контексте с теорией вероятности) - сфера, в которой исследуются закономерности, характеризующие те или иные количественные показатели и их распределение. Математика может объяснить, что означает некая совокупность или последовательность цифр, полученных в ходе сбора данных.

Экономическая статистика важна с точки зрения адаптации отмеченной выше теории, а также математических методов к практически значимым для жизни человека сферам. Данная дисциплина отвечает за формирование механизмов, благодаря которым соответствующие подходы и концепции способны становиться полезными для экономики, социума, государства.

Стоит отметить, что студент вуза, постигая предмет «Статистика», изучает, как правило, в первую очередь три отмеченные сферы рассматриваемой отрасли науки. В зависимости от его учебной специализации дальнейшее освоение соответствующей дисциплины может предполагать более узкие исследования, адаптированные к пониманию роли статистики в конкретной сфере, а также анализ наиболее эффективных подходов к внедрению результатов изысканий в практику.

Объект и предмет статистических исследований

Роль статистики, ее значимость наблюдаются в способности данной отрасли науки разрешать, прежде всего, актуальные проблемы развития общества. Таким образом, основным объектом рассматриваемых исследований может быть социум - как среда, в которой осуществляются коммуникации людей, сообществ, политических и хозяйствующих субъектов.
В свою очередь, предмет статистической науки - это изучение совокупностей количественных показателей, характеризующих ту или иную сферу общественных активностей, а также закономерностей, выявляемых на основе соотношения цифр, которые имеют отношение к подобным процессам.

Статистика, исследуя большие числа, помогает человеку выявлять ключевые факторы, влияющие на развитие общества, и отсеивать второстепенные. Рассмотрим для примера полусерьезный, но весьма показательный для понимания социальной значимости статистики сценарий.

Представим, что районная газета города Промышленска выпустила заметку о закрытии местного завода по производству газотурбинных двигателей и увольнении 2 тыс. работников. Через некоторое время местные СМИ в соседнем городе - Сталелитейске - сообщили об остановке местных цехов по производству горячекатаных металлических конструкций. Информация по обоим случаям попала в федеральные СМИ и вызвала широкий общественный резонанс. По всей стране начали распространяться лозунги вида «Хватит терпеть развал промышленности!», «Долой нерадивых министров!», стали формироваться радикальные протестные группы, призывающие «безотлагательно сменить экономическую власть в стране».

В ответ на это Министерство хозяйственного развития выпустило в самой массовой национальной газете - «Аргументация по факту» - статистические выкладки, подтверждающие, что в структуре ВВП страны за прошедшие несколько кварталов производство газотурбинных двигателей выросло на 20 %, а в сфере выпуска горячекатаных металлоконструкций - на ошеломляющие 45 %. Закрытие же заводов в Промышленске и Сталелитейске власти объяснили передислокацией основных производств холдинга ОАО «Рудники нации», владеющего соответствующими региональными фабриками, ближе к крупнейшим импортерам, азиатским корпорациям «Нихао Коммьюникейшнз» и «Аригато Индастриз».

Протестные настроения утихли, а через некоторое время в Промышленске и Сталелитейске открылись новые цеха - по сборке тракторов и выплавке рельс соответственно. Рабочие в обоих городах вновь трудоустроились, а их зарплата оказалась в полтора раза больше, чем на предыдущих заводах.

Получается, что именно благодаря статистике и ее методам сбора информации, касающейся положения дел в промышленности, государству удалось избежать масштабных социальных протестов с непредсказуемыми перспективами.

Предмет статистики может быть тесно связан с ее отраслевой разновидностью. Так, если говорить о промышленном производстве - его организация предполагает работу менеджмента фирмы с большим количеством цифр и их последующую интерпретацию. В этом случае предмет статистики способен быть более узким, чем в случае со сферой социально-экономического развития. Здесь речь зачастую идет о процессах на локальном хозяйственном уровне. Однако практическая значимость статистики и тогда может быть весьма ощутимой.

Предположим, что по итогам финансового года на фабриках «Молот» и «Сплав», входящих в холдинг ОАО «Силовые рельсы», выпускающих один и тот же вид продукции (тепловозы) и имеющих одинаковую численность штата, сильно разошлись производственные показатели: «Молот» оказался эффективнее «Сплава», собрав на 30 % больше тепловозов.

Руководству «Сплава» был объявлен строгий выговор и дано задание: выровняться в следующем году с показателями «Молота». Топ-менеджеры соответствующей фабрики осуществили всесторонний статистический анализ производственных процессов и выявили, что в цехах, в которых сотрудники приходят работать в полторы смены, тепловозы собираются быстрее, чем в подразделениях, где присутствует 2 группы специалистов - те, что заняты полный день, и те, что работают на полставки. В результате было принято решение оптимизировать кадровый состав цехов второго типа, и производственные показатели фабрики «Сплав» значительно выросли.

Методы статистики

Итак, мы рассмотрели некоторые теоретические аспекты такой отрасли науки, как статистика, определили механизмы, посредством которых соответствующие научные подходы способны приобретать практическую значимость. Но наше небольшое исследование будет неполным, если мы не изучим основные методы, используемые в статистике.

Прежде всего, мы можем проанализировать основные критерии их классификации. Так, принято выделять общие методы, которые допустимо применять в любой сфере исследований, а есть те, что адаптированы к конкретным отраслям. Рассмотрим некоторые примеры тех и других подробнее.

К общим методам статистики относят:

• сбор первичных данных;
• сводку и обработку информации;
• интерпретацию результатов.

Отмеченная совокупность методов может быть использована практически в любой отрасли экономики и социума. Их задействование предполагает внедрение в практику всех тех основных закономерностей, которые теория статистики изучает на уровне различных исследований.

В свою очередь, к узкоспециализированным методам допустимо отнести компьютерные технологии статистических вычислений. Это может быть семплирование или, например, бутстреппинг, которые возможно применять благодаря мощности современных ПК. Задействование соответствующих подходов зачастую практикуется в промышленном моделировании, программировании - в целом в тех отраслях, где речь идет об использовании высокоточных технологий и где нужна исключительная достоверность статистических интерпретаций.

Таким образом, изучаемая научная дисциплина предполагает, с одной стороны, выработку теоретических концепций, способных быть полезными в той ли иной отрасли хозяйства или при решении актуальных задач развития общества, с другой - выявление оптимальных методов, посредством которых определяемые на уровне теории подходы будут с наибольшей эффективностью задействованы на практике.

Для получения данных о состоянии общества используется целый комплекс наук. Одна из них - статистика. Что она собой представляет?

Что такое статистика?

Так называют отрасль знаний, где излагают общие вопросы по сбору, измерению и анализу массовых (количественных или качественных) данных. Также статистика занимается изучением количественной стороны общественных массовых явлений с точки зрения их числовой формы. Происходит данное слово от латинского status, что означает «состояние дел». Первоначально данная наука называлась «Государствоведением».

Впервые термин «статистика» использовали в 1746 году, и этот момент положил начало такой учебной дисциплине и науке. Правда, нельзя сказать, что с этим началось ее непосредственное использование, поскольку учёт, измерение и анализ данных проводились значительно раньше. Важным параметром является мода. Что-то похожее можно вспомнить из геометрии, но это не совсем то. Но в статистике? Так называют значение из линейного ряда, которое встречается чаще всего.

Примеры

Давайте поговорим о чем-то более близком к реальности. Что такое статистика страницы веб-сайта? В качестве этого параметра может выступать количество пользователей, которые зашли на ресурс и имели возможность ознакомиться с его содержимым. Правда, с этой точки зрения будет сложно ответить на вопрос, что такое статистика «ВКонтакте».

Отдельной для каждой страницы информацию не собирают. Но ведётся подсчет количества пользователей, что заходят за день, месяц - в общем, постоянно. Это и является ответом на вопрос, что такое статистика на практике в информационных технологиях.

Виды группировки

В рамках научной дисциплины проводят разделение одной совокупности на отдельные группы, что однородны в определённом отношении. Чтобы рассчитать количество интервалов, когда нет четких рамок, часто применяют формулу Стёрджеса:

ЧИ=1+3,322*lg ЧН, где

• ЧИ - число интегралов;
• Lg - логарифм;
• ЧН - число наблюдений.

Зависимо от целей различают три вида группировок:

Типическая группа должна стремиться к тому, чтобы максимально отличаться от других и быть наиболее похожей внутри себя. Они бывают первичными и вторичными. Первые формируются во время Вторичные группировки делают, основываясь на полученных данных.

Классификация статистических методов

Они нашли свое применение почти везде. Поэтому логично предположить, что универсального инструмента нет. В зависимости от специфичности и погружения в конкретные проблемы выделяют такие анализа данных:

• Разработка и исследование инструментов общего назначения, которые не учитывают особенности области применения.
• Создание и использование статистических моделей какого-то реального явления или процесса в определённой сфере деятельности.
• Разработка и использование методов и инструментов, чтобы анализировать конкретные данные для решения прикладных задач.

Прикладная статистика

Этот раздел науки занимается обработкой данных произвольной природы. В качестве математической основы прикладной статистики и её методов анализа выступают и теория вероятностей. Всё начинается с описания вида полученных данных, а также механизма их происхождения. Для этого используются вероятностные и детерминированные методы. Последние можно применять только в тех случаях, когда в распоряжении исследователя достаточно данных (пример - отчеты государственных органов статистики, что основываются на информации, предоставленной предприятиями). А вот перенести полученный результат на больший масштаб и оценить перспективы можно исключительно с использованием

В простейшей ситуации имеющиеся данные выступают в качестве значения определённого признака, который свойственен изучаемому объекту. Параметры здесь бывают количественными или указательными (в зависимости от категории, к которой они относятся). Второй вариант обычно говорит о качественной характеристике. А что, если взять их несколько? Или добавить количественные? Тогда можно говорить, что получен вектор объекта. Он рассматривается в качестве нового При масштабных исследованиях выборки составляются из нескольких наборов векторов. Важным является уточнение и перепроверка полученной информации. Для этого используется повторная выборка.

Заключение

Как видите, статистика позволяет структурировать значительные массивы данных, которые необходимы для возможности предоставления информации о положении дел в определённых сферах. Так, важную роль она играет для инвесторов, поскольку дает возможность наблюдать за динамикой роста экономик государств. Предоставляет интерес статистика и для граждан и властей, говоря им о процессах в стране: демографический рост или кризис, возрастание благосостояния или его падение и так далее.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Статистика как наука

1. Понятие статистики и краткие сведения из ее истории

Термин «статистика» происходит от латинского слова status, что в Средние века означало политическое состояние государства. В науку этот термин введен немецким ученым Готфридом Ахенвалем (1719 -- 1772 гг.), и означал он тогда государствоведение.

Прежде чем стать наукой в ее современном понимании, статистика прошла многовековую историю развития.

Числовые данные, относящиеся к тем или иным явлениям, начали применяться уже в глубокой древности. Так, известно, что еще за 5 тысяч лет до н. э. проводился подсчет населения в Китае, велся учет имущества в Древнем Риме, в Средние века проводились переписи населения, домашнего имущества, земель. Эти сведения использовались, в основном, в военных целях и при обложении налогами. В столь отдаленные времена осуществлялся лишь сбор статистических сведений, а их обработку и анализ, т. е. зарождение статистики как науки следует отнести ко второй половине XVII в. Именно в это время профессор физиологии и права Г. Ахенваль с 1746 г. начал читать впервые в Марбургском, а затем в Геттенгенском университетах новую учебную дисциплину, которую он и назвал статистикой. Основным содержанием этого курса было описание политического состояния и достопримечательностей государства.

Это направление развития статистики получило название описательного. Содержание, задачи, предмет изучения статистики в понимании Г. Ахенваля были далеки от современного взгляда на статистику как науку.

Гораздо ближе к современному пониманию статистики была английская школа политических арифметиков, которая возникла на 100 лет раньше немецкой описательной школы, основателями ее были В. Пегги (1623-1687 гг.) и Дж. Граунт (1620 - 1674 гг.). Политические арифметики путем обобщения и анализа фактов стремились цифрами охарактеризовать состояние и развитие общества, показать закономерности развития общественных явлений, проявляющихся в массовом материале. История показала, что именно школа политических арифметиков явилась истоком возникновения современной статистики как науки. В. Петти по праву считается создателем экономической статистики.

В первой половине XIX в. возникло третье направление статистической науки -- статистико-математическое. Среди представителей этого направления следует отметить бельгийского статистика А. Кетле (1796 -- 1874 гг.) -- основоположника учения о средних величинах. Математическое направление в статистике развивалось в работах англичан Ф. Гальтона (1822 - 1911 гг.) и К. Пирсона (1857 - 1936 гг.); В. Госсета (1876 -- 1937 гг.), более известного под псевдонимом Стьюдент; Р. Фишера (1890 - 1962 гг.); М. Митчела (1874-1948 гг.) и др. Представители этого направления считали основой статистики теорию вероятностей, составляющую одну из отраслей прикладной математики.

В развитии российской статистической науки и практики видное место принадлежит И.К. Кириллову (1689--1737 гг.), И.Ф. Герману (1755 - 1815 гг.), Д.Н. Журавскому (1810 - 1856 гг.), Н.Н. Семенову-Тян-Шанскому (1827 - 1914 гг.), Ю.Э. Янсону (1835 - 1893 гг.), А.А. Чупрову (1874 - 1926 гг.), B.C. Немчинову (1894 - 1964 гг.), С.Г. Струмилину (1877 - 1974 гг.), В.Н. Старовскому (1905--1975 гг.) и др.

Большим шагом в развитии статистической науки послужили применение экономико-математических методов и широкое использование компьютерной техники в анализе социально-экономических явлений.

В настоящее время ведется работа по совершенствованию статистической методологии и завершению перехода Российской Федерации на принятую в международной практике систему учета и статистики в соответствии с требованиями развития рыночной экономики.

Таким образом, история развития статистики показывает, что статистическая наука сложилась в результате теоретического обогащения накопленного человечеством передового опыта учетно-статистических работ, обусловленных, прежде всего, потребностями управления жизнью общества.

Развитие статистической науки, расширение сферы применения практических статистических исследований, ее активное участие в механизме управления экономикой привели к изменению содержания самого понятия «статистика».

В настоящее время данный термин употребляется в четырех значениях:

1) комплекс учебных дисциплин, обладающих определенной спецификой и изучающих количественную сторону массовых явлений и процессов в неразрывной связи с их качественным содержанием -- учебный предмет в высших и средних специальных учебных заведениях;

2) отрасль практической деятельности («статистический учет») по сбору, обработке, анализу и публикации массовых цифровых данных, о самых различных явлениях и процессах общественной жизни; эту деятельность на профессиональном уровне осуществляет государственная статистика - Государственный комитет по статистике Российской Федерации и система его учреждений, организованных по административно-территориальному признаку, а также ведомственная статистика (на предприятиях, в объединениях, ведомствах, министерствах);

3) совокупность цифровых сведений, характеризующих состояние массовых явлений и процессов общественной жизни; статистические данные, представляемые в отчетности предприятий, организаций, отраслей экономики, а также публикуемые в сборниках, справочниках, периодической прессе, которые являются результатом статистической работы;

4) статистические методы (в том числе методы математической статистики), применяемые для изучения социально-экономических явлений и процессов;

Статистика как наука представляет собой целостную систему научных дисциплин: теория статистики, экономическая статистика и ее отрасли, социально-демографическая статистика и ее отрасли.

Теория статистики является наукой о наиболее общих принципах и методах статистического исследования социально-экономических явлений. Она разрабатывает понятийный аппарат и систему категорий статистической науки, рассматривает методы сбора, сводки, обобщения и анализа статистических данных, т. е. общую методологию статистического исследования массовых общественных процессов.

Таким образом, теория статистики -- методологическая основа всех отраслевых статистик.

Экономическая статистика разрабатывает и анализирует синтетические показатели, включая такие макроэкономические показатели, как валовое национальное богатство (ВНБ), валовой национальный доход (ВНД), валовой внутренний продукт (ВВП), валовой национальный продукт (ВНП) и др., отражающие состояние национальной экономики; структуру, пропорции, взаимосвязь отраслей и элементов общественного воспроизводства; рассматривает особенности размещения производительных сил, состав и использование материальных, трудовых и финансовых ресурсов; наконец, осуществляет построение и анализ общей макростатистической модели рыночной экономики в виде системы национальных счетов (СНС).

Отрасли экономической статистики -- статистика промышленности, сельского хозяйства, строительства, транспорта, связи, труда, природных ресурсов, охраны окружающей среды и т.д. -- разрабатывают и изучают статистические показатели развития соответствующих отраслей.

Социально-демографическая статистика формирует и анализирует систему показателей, комплексно характеризующих различные стороны социальных условий и образа жизни населения; ее отрасли -- статистика населения, политики, культуры, здравоохранения, науки, просвещения, права и т.д.

Задачей всех отраслевых статистик является разработка статистических показателей соответствующих отраслей.

Статистика развивается как единая наука, и развитие каждой отрасли содействует ее совершенствованию в целом.

Между наукой-статистикой и практикой существует тесная взаимосвязь: статистика использует данные практики, обобщает и разрабатывает методы проведения статистических исследований. В свою очередь, в практической деятельности применяются теоретические положения статистической науки для решения конкретных управленческих задач.

Знание статистики необходимо современному специалисту для принятия решений в условиях стохастики (когда анализируемые явления подвержены влиянию случайностей), для анализа элементов рыночной экономики, в сборе информации, в связи с "увеличением хозяйственных единиц и их типов, аудите, финансовом менеджменте, прогнозировании.

2. Предмет статистики

Статистика, как любая наука, требует определения предмета исследования. В связи с этим различают статистику, занимающуюся изучением социально-экономических явлений, которая относится к циклу общественных наук, и статистику, занимающуюся закономерностями явлений природы, которая относится к естественным наукам.

Настоящий курс посвящен статистике социально-экономических явлений.

Объектом изучения социально-экономической статистики (или просто статистики) является общество во всем многообразии его форм и проявлений. Но общество, протекающие в нем процессы и закономерности развития, изучают и другие общественные науки, - это экономическая теория (политическая экономия), экономика промышленности, сельского хозяйства, социология и др. При этом каждая из этих наук находит в этом объекте свой специфический аспект изучения - предмет познания.

Имеет свой предмет познания и статистика. Говоря о специфике предмета статистики, ее связывают обычно с анализом взаимоотношений количественного и качественного аспектов выражения социально-экономических процессов. Оба эти аспекта неразрывно связаны между собой. В каждый исторический момент социальные и экономические явления имеют определенные размеры, уровни, между ними существуют определенные количественные соотношения. Таковы, например, численность населения страны на определенную дату, темпы роста валового внутреннего продукта, изменения уровня заработной платы, цен на потребительские товары и другое.

Количественные изменения общественных явлений и процессов в неразрывной связи с их качественным содержанием и изучает статистика как наука.

Таким образом, предметом статистики выступают размеры и количественные соотношения качественно определенных социально-экономических явлений, закономерности их связи и развития в конкретных условиях места и времени.

Свой предмет статистика изучает методом обобщающих показателей.

В определении предмета статистики подчеркивается несколько характерных особенностей статистики как науки. Статистика изучает:

* массовые общественные явления при помощи статистических показателей (численность населения, количество произведенной в стране конкретной промышленной, сельскохозяйственной, строительной и другой продукции за определенный период времени) и их динамику (изменение уровня жизни населения и т.д.);

количественную сторону массовых общественных явлений и дает количественное, цифровое освещение общественных явлений;

количественную сторону общественных явлений в неразрывной связи с их качественным содержанием; наблюдает в обществе процесс перехода количественных изменений в качественные (так, количественные изменения структуры экспорта и импорта товаров свидетельствуют о качественных изменениях в экономике страны);

количественную сторону общественных явлений в конкретных условиях места и времени (динамику численности населения, занятости его по секторам экономики, объема производства, распределения доходов, потребления и т.д.); характеризует явления общественной жизни в конкретных пространственных и временных границах;

количественные связи между общественными явлениями, с помощью специальной методологии; использует математические методы при исчислении ряда статистических показателей (ошибок выборки, тесноты связи и т.д.), в свою очередь гуманитарные и естественные науки широко используют в своих исследованиях статистические методы сбора, обработки и анализа данных.

Теоретической основой статистики являются положения социально-экономической теории, которые рассматривают законы развития социально-экономических явлений, выясняют их природу и значение в жизни общества. Опираясь на знания положений экономической теории, статистика анализирует конкретные формы проявления категорий, оценивает размеры явлений, осуществляет разработку адекватных методов их изучения и анализа. В условиях процесса познания связь между экономической теорией и статистикой носит ступенчатый характер: экономическая теория - статистика - экономическая теория и т.д.

Итак, статистика - комплекс учебных дисциплин, обеспечивающих овладение методологией статистического исследования массовых социально-экономических явлений и процессов с целью выявления закономерностей их развития в конкретных условиях места и времени.

3. Метод статистики

Для изучения предмета статистики разработаны и применяются специфические приемы, совокупность которых образует методологию статистики (методы массовых наблюдений, группировок, обобщающих показателей, динамических рядов, индексный метод и др.). Применение в статистике конкретных методов предопределяется поставленными задачами и зависит от характера исходной информации.

Общей основой разработки и применения статистической методологии является диалектический метод познания, согласно которому общественные явления и процессы рассматриваются в развитии, взаимной связи и причинной обусловленности. Знание законов общественного развития создает фундамент, с помощью которого можно понять и правильно истолковать явления, подлежащие статистическому исследованию, выбрать надлежащую методику его изучения и анализа.

При этом статистика опирается на такие диалектические категории, как количество и качество, необходимость и случайность, причинность и закономерность, единичное и массовое, индивидуальное и общее.

Статистические методы используются комплексно (системно). Это обусловлено сложностью процесса экономико-статистического исследования, состоящего из трех основных стадий:

первая - сбор первичной статистической информации;

вторая - статистическая сводка и обработка первичной информации;

третья - обобщение и интерпретация статистической информации.

На первой стадии статистического исследования, в связи с необходимостью учета всего многообразия фактов и форм осуществления социально-экономических процессов и в соответствии с их массовым характером, применяется метод массового статистического наблюдения, обеспечивающий всеобщность, полноту и представительность (репрезентативность) полученной первичной информации.

На второй стадии - собранная в ходе массового наблюдения информация подвергается обработке методом статистических группировок, позволяющим выделить в изучаемой совокупности социально-экономические типы; совершается переход от характеристики единичных фактов к характеристике данных, объединенных в группы величин. Методы группировки различаются в зависимости от задач исследования и качественного состояния первичного материала.

На третьей стадии проводится анализ статистической информации на основе применения обобщающих статистических показателей: абсолютных, относительных и средних величин, вариации, тесноты связи и скорости изменения социально-экономических явлений во времени, индексов и др. Проведение анализа позволяет проверить причинно-следственные связи изучаемых явлений и процессов, определить влияние и взаимодействия различных факторов, оценить эффективность принимаемых управленческих решений, возможные экономические и социальные последствия складывающихся ситуаций.

При изучении статистической информации широкое применение имеют табличный и графический методы.

Статистическая методология получила развитие в работах видных отечественных ученых-статистиков: B.C. Немчинова, С.Г. Струмилина, В.Н. Старовского, В.И. Хотимского, Б.C. Ястремского, А.Я. Боярского, Т.В. Рябушкина, Н.К. Дружинина и др.

статистика показатель исчисление совокупность методика

Объект конкретного статистического исследования называют статистической совокупностью.

Статистическая совокупность - это множество единиц (объектов, явлений), объединенных единой закономерностью и варьирующих в пределах общего качества. Такова, например, совокупность предприятий, производящих однотипную продукцию, но различающихся между собой объемами производства, трудовыми и финансовым ресурсами; совокупность домохозяйств; совокупность студентов и т.п.

Специфическим свойством статистической совокупности является массовость единиц, поскольку явление характеризуется массовым процессом и всем многообразием определяющих его причин и форм.

Под единицами совокупности понимаются ее неделимые первичные элементы, выражающие ее качественную однородность, т. е. являющиеся носителями признаков. Например, единицами совокупности могут выступать акционерные общества, фирмы, фермерские хозяйства, человек, семья, станок, изделие и т.д.

Под качественной однородностью единиц совокупности понимается сходство единиц (объектов, явлений) по каким-либо существенным признакам, но различающихся по каким-либо другим признакам. Например, множество промышленных предприятий наряду с качественной определенностью (принадлежность к одной и той же отрасли) обладает различиями по размеру основных фондов, объему производства, численности работающих и т.д.

Однородность совокупности устанавливается в каждом конкретном статистическом исследовании в соответствии с его целями и познавательными задачами.

Выделение качественно однородных статистических совокупностей является предпосылкой расчета обобщающих показателей, статистического изучения вариации, связей между признаками.

Единицы статистической совокупности характеризуются общими свойствами, именуемыми в статистике признаками.

Признак - показатель, характеризующий некоторое свойство объекта совокупности, рассматриваемый как случайная величина. Например, единица статистической совокупности - «предприятие» - имеет следующие признаки: объемы производственной и реализованной продукции, соотношение собственных и заемных средств, издержки производства, численность работников и т.д. Значения каждого признака отдельной единицы совокупности (варианты) могут быть различными: х1,х2,…,xn, (например, стаж работы равен 1 году, 2 годам и т.д.).

Вариация - различия в значениях того или иного признака у отдельных единиц, входящих в данную совокупность. Она возникает в результате того, что индивидуальные значения признака складываются под совокупным влиянием разнообразных факторов (условий), которые по-разному сочетаются в каждом отдельном случае. Например, успеваемость отдельного студента определяется затратами времени на подготовку к занятиям, способностью к обучению и т.п.

Наличие вариации является основной предпосылкой статистического исследования. Варьирующие признаки могут быть количественными, если их варианты выражаются числовыми значениями (возраст, стаж работы, оплата труда и пр.) и неколичественными (атрибутивными), не имеющими числового выражения и представляющими собой смысловые понятия (профессия, социальная принадлежность и т.д.).

Количественные признаки могут быть дискретными и непрерывными.

Случаи, когда варианты признака могут принимать только одно из двух противоположных значений, говорят об альтернативном признаке (да, нет). Например, продукция может быть годной или бракованной (негодной).

Признаки подразделяются на существенные, или главные, выражающие содержательную сторону явлений, и несущественные, или второстепенные. Статистическому изучению подлежат существенные признаки.

Признаки, характеризующие статистическую совокупность, взаимосвязаны между собой, поэтому следует различать факторные (признаки-факторы) и результативные признаки.

Факторные признаки - это независимые признаки, оказывающие влияние на другие, связанные с ними признаки.

Результативные признаки - это зависимые признаки, которые изменяются под влиянием факторных признаков. Так, квалификация, стаж работы рабочего - факторные признаки; производительность труда - результативный.

Статистическая совокупность состоит из массы отдельных единиц, разрозненных фактов. Задача статистики - установить общие свойства единиц совокупности, изучить имеющиеся взаимосвязи и закономерности развития. Достигается это с помощью расчета статистических показателей и их анализа.

Статистический показатель - это количественно-качественная обобщающая характеристика какого-то свойства группы единиц или совокупности в целом. Этим он отличается от индивидуальных значений, которые, как отмечалось, называются признаками. Например, средний размер сберегательного вклада граждан страны - статистический показатель, размер вклада конкретного человека - признак.

Величина - характеристика объекта или явления материального мира, общая в качественном отношении, но индивидуальная для каждого из них в количественном отношении.

Значение конкретной величины - это ее оценка, выражаемая произведением отвлеченного числа на принятую для данной величины единицу. Значение показателя является функцией пространства и времени.

Статистический показатель строится как обобщение значений признака: он может определяться путем суммирования абсолютных значений признака (численность населения, трудовых ресурсов, безработных), вычисления средних значений признаков (средняя зарплата, средняя урожайность) и относительных величин (индексы цен, темпы роста). Статистические показатели могут быть плановыми, отчетными и прогностическими.

Количество и качество выступают в статистике как две стороны единого. Количество всегда имеет качественную определенность. Именно в этом состоит познавательное значение статистического показателя, который представляет собой количественно-качественную характеристику социально-экономических процессов и явлений в условиях конкретного места и времени.

Так, например, если в 1999 г. промышленностью России произведено продукции (работ, услуг) в действующих ценах на сумму 2995 млрд. руб., то качественная сторона этого показателя - выпуск продукции (работ, услуг), а количественная сторона выражается числом 2995 млрд. и единицей измерения (рубли). Рассмотренный показатель является абсолютным и выражается именованными числами. Относительные показатели абстрактны и поэтому выражаются в долях, процентах, промилле и т.д.

Статистический показатель указывает на территориальные границы объекта («произведено продукции на территории России») и границы времени («за 1999г.»).

Статистический показатель является инструментом познания изучаемых явлений и процессов, однако, следует иметь ввиду, что статистический показатель или система показателей не могут отразить с абсолютной точностью все свойства и особенности изучаемого объекта. Они дают лишь приближенное, неточное и неполное отображение свойств изучаемого объекта, доступное при имеющемся уровне знаний и возможностях учета, измерения, сбора и передачи информации.

Методика исчисления статистических показателей постоянно совершенствуется: от исчисления некоторых показателей за ненадобностью отказываются, в то же время появляются новые, более точные. Так, в условиях перехода к рыночным отношениям особое значение для международных сравнений, диагностики состояния экономики страны имеют макроэкономические показатели (ВНД, ВВП, уровень занятости, индекс инфляции и т.д.). Эти показатели публикуются статистическими организациями в специальных сборниках, например в «Российском статистическом ежегоднике».

Статистические показатели можно условно подразделить на первичные (объемные, количественные, экстенсивные) и вторичные (производные, качественные, интенсивные).

Первичные показатели характеризуют либо общее число единиц совокупности, либо сумму значений какого-либо признака (общая численность студентов вузов, объем выпускаемой продукции за год и т.д.). Взятые в динамике, в изменении во времени, они характеризуют экстенсивный путь развития.

Вторичные, производные, показатели обычно выражаются средними и относительными величинами и, взятые в динамике, характеризуют путь интенсивного развития (например, повышение эффективности использования ресурсов, рост (снижение) производительности труда, материалоемкости и трудоемкости единицы продукции и ее себестоимости).

Показатели, характеризующие сложный комплекс социально-экономических явлений и процессов, часто называют синтетическими (ВВП, ВНД, производительность общественного труда и др.)

В зависимости от объема и содержания объекта статистического изучения различают индивидуальные (характеризующие отдельные единицы совокупности) и сводные или обобщающие статистические показатели.

Поскольку отдельные свойства совокупности не изолированы, а связаны между собой, то и статистические показатели, характеризующие эти свойства, не являются разрозненными, а образуют систему показателей.

Система статистических показателей - это совокупность взаимосвязанных показателей, объективно отражающая существующие между явлениями взаимосвязи, она охватывает все стороны жизни общества как на макроуровне (страна, регион), так и на микроуровне (отдельное предприятие, фирма, объединение, домохозяйство, семья и т.д.).

Виды и формы таких систем весьма разнообразны и зависят от решаемых задач и сложности изучаемых объектов.

С изменением условий жизни общества меняется и система статистических показателей, совершенствуется методология их расчета.

Показатели в системе могут быть связаны как жестко детерминированной связью (например, связь основных фондов, числа работников и объема продукции предприятия), так и не жесткой, свободной, т. е. стохастической связью (например, зависимость урожайности отдельной культуры от количества внесенных удобрений - с увеличением количества внесенных удобрений урожайность растет в целом, в то время как на отдельных участках посевного клина, ввиду действия других факторов, может наблюдаться даже ее снижение).

Задача статистики, - используя адекватную систему показателей, дать обобщающую характеристику объема и состава совокупности, а также - выявить и изучить имеющие место статистические закономерности.

Закономерности, выявленные для той или иной совокупности, обнаруживаются при массовом наблюдении благодаря действию закона больших чисел. Закон больших чисел - это объективный закон, согласно которому совместное действие большого числа случайных факторов приводит к результату, почти не зависящему от случая.

Случайное событие - событие, которое при заданной совокупности условий может произойти, а может и не произойти, но для которого определена вероятность его осуществления. Случайность является формой проявления необходимости. Влияние случайности затрудняет исследование присущих изучаемому явлению закономерностей. При соединении же большого числа явлений действия элементов случайностей взаимопогашаются, хотя они могут проявляться в признаках индивидуальных единиц статистической совокупности (вероятность того, что человек будет жив через год, значительно выше для юноши, чем для человека преклонного возраста, однако только наблюдая массу людей разного возраста, можно выявить закономерные возрастные различия уровня смертности).

Статистическая закономерность - количественная закономерность изменения в пространстве и во времени массовых явлений и процессов общественной жизни, состоящих из множества элементов (единиц закономерности). Она проявляется не в индивидуальном явлении, а в массе однородных явлений, при обобщении данных статистической совокупности, т. е. в среднем. Следовательно, это средняя закономерность массовых явлений и процессов. Статистическая закономерность отражает относящиеся к определенному пространству и времени причинно-следственные связи, выражающиеся в последовательности, регулярности, повторяемости событий с достаточно высокой степенью вероятности. Статистическая закономерность устанавливается на основе анализа массовых данных, это обусловливает ее взаимосвязь с законом больших чисел.

Выявление закономерностей, опирающихся на действие закона больших чисел, важно для исследования общественных явлений. Однако нужно иметь в виду, что закон больших чисел не определяет и не регулирует конкретные размеры общественных явлений и процессов, их числовое соотношение и изменение во времени. Он вследствие этого той или иной закономерности, содержание которой определяется сущностью и внутренними законами развития самого явления и процесса. Поэтому выяснение причин той или иной закономерности социально-экономического явления опирается на комплексное изучение явления с помощью ряда наук.

5. Задачи статистики и основные направления ее реформирования

Задачи статистики определяются социально-экономическими потребностями общества.

Одной из основных задач статистики является всестороннее освещение социально-экономического положения Российской Федерации, происходящих изменений, связанных с переходом к рыночным отношениям.

Статистика выполняет важную роль в механизме управления экономикой. Наличие систематической, полной и своевременной информации о происходящих процессах и явлениях - необходимое условие эффективных управленческих решений на государственном и региональном уровнях. Состав статистической информации в условиях рыночных отношений во многом определяется практическими потребностями общества, качество и достоверность статистических данных - основа эффективных решений, способствующих успешному реформированию экономики.

Переход от директивной экономики к рыночной требует построения принципиально новой статистики - рыночной.

В рыночной статистике важно усовершенствовать систему сбора и обработки информации, что связанно с переходом на такие формы наблюдения, как регистры, переписи, цензы и др.

В рыночной статистике сплошная отчетность применяется только для крупных и средних предприятий (иногда используются единовременные переписи). Обычно единственным инструментом сплошного учета является регистр (или реестр) статистических единиц, в котором зафиксировано количество агентов рынка. Экономические показатели собираются, как правило, выборочно. Именно на основе выборочных данных осуществляются статистические построения, позволяющие судить о складывающихся процессах в обществе.

Переход к рыночной экономике обусловливает необходимость поиска альтернативных источников для разработки свод ной макроэкономической информации, так как использование первичных данных крайне ограничено.

Микроэкономическая информация (информация о конкретной фирме, предпринимателе) во многих странах с рыночной экономикой является коммерческой тайной даже для органов государственного управления. Из этого принципа исходит и российская рыночная статистика, правомерно используя статистические данные только для целей обобщения.

На повышение объективности направлено внедрение цензовых принципов организации учета, т. е. сочетания сплошного учета по крупным и средним предприятиям всех форм собственности с выборочными обследованиями и переписями (для малого бизнеса и предпринимательства).

При этом по малым предприятиям в качестве основного источника информации должен использоваться Единый государственный регистр предприятий и организации всех форм собственности и хозяйствования (ЕГРПО), информационная база которого в настоящее время загружена показателями бухгалтерской отчетности (примерно, от трех миллионов юридических лиц), а текущие выборочные обследования на квартальной основе по предприятиям малого бизнеса дают текущую информацию.

Стержнем создаваемой статистики предприятий, обеспечивающим полноту и достоверность учета хозяйственных субъектов и их характеристику, становится ЕГРПО.

В условиях реформирования статистики особое значение имеет расширение гласности и доступности сводной статистической информации при сохранении принципа конфиденциальности индивидуальных данных. Расширение публикаций статистической информации позволяет лучше видеть положение дел на местах, в отдельных регионах, помогает сосредоточить внимание на недостатках и упущениях с целью их устранения.

В период становления рыночных отношений в стране первоочередной и основополагающей задачей является реформирование методологических и организационных основ государственной статистики.

В начале 90-х гг. Правительство России приняло «Государственную Программу перехода Российской Федерации на принятую в международной практике систему учета и статистики в соответствии с требованиями рыночной экономики». Выполнение этой Программы возложено на Государственный Комитет Российской Федерации по статистике (Госкомстат России), который в соответствии со ст. 71 «Конституции Российской Федерации» является федеральным органом исполнительной власти. Руководствуясь Программой, Госкомстат России осуществил ряд конкретных крупномасштабных мероприятий, положивших начало глубокому реформированию российской статистики.

Главной задачей на первом этапе реформирования статистики, начавшемся в 1993 г. и завершившемся в 1996 г., было содействие рыночным преобразованиям в стране при стремлении к достижению максимально возможной информационной прозрачности экономического пространства. В результате реализации первого этапа Программы создана система национальных счетов (СНС).

В стандартах СНС сформированы основные макроэкономические показатели, среди них -- показатели, характеризующие занятость, рынок труда, уровень жизни, социальную защиту населения, уровень и динамику цен, промышленное производство, потребительский рынок, ставшие важными рычагами управления экономическим развитием государства. Получила развитие отраслевая статистика в таких областях, как здравоохранение, народное образование, страхование. Сокращено количество обязательных показателей отчетности, упрощена процедура их сбора, расширено применение выборочных обследований. На статистические показатели возложены позитивная пропагандистская и оценочно-стимулирующие функции. Осуществлены расчеты и проводятся международные сопоставления (ВВП) -- центрального макроэкономического показателя, характеризующего стоимость товаров и услуг, произведенных на экономической территории данной страны (включая совместные предприятия) за тот или иной период (обычно за год, квартал, месяц) и предназначенных для конечного потребления, накопления и чистого экспорта. Определен состав статистических показателей, в достаточной степени отражающий различные аспекты развития российской экономики. Создана основа Государственного регистра предприятий и организаций, Единой системы классификации и кодирования технико-экономической и социальной информации (ЕСКК) в соответствии с международными стандартами.

Всероссийское совещание статистиков (в ноябре 1995 г.) одобрило основные итоги первого этапа реформирования статистики и отметило, что в «современных условиях необходим новый подход к реформам в статистике, который состоит в последовательном переходе от фрагментарного принципа к системному реформированию статистической системы в целом, предусматривающему компетентное, взаимосвязанное совершенствование всех элементов статистического наблюдения с учетом формирующегося рыночного спроса на информацию, новых требований к качеству информации со стороны органов государственной власти, коммерческих структур, частных лиц, научной общественности и других потребителей».

В ходе совещания и дальнейшего обсуждения поставленных вопросов были определены следующие наиболее важные задачи второго Этапа реформы российской статистики:

Обеспечение необходимой информацией процессов становления национальной хозяйственной системы страны.

Создание условий для получения более точной и полной статистической картины социально-экономического развития страны для принятия решений на разных уровнях государственного управления.

Всемерное содействие освещению проблем, связанных с повышением эффективности национального производства.

Информационное отражение участия России в международном разделении труда, в том числе конкурентоспособности российских товаров и услуг на мировых рынках.

Выполнение этих задач требует дальнейшего совершенствования методологии исчисления статистических показателей, комплексно характеризующих становление современной национальной модели экономики России с учетом международных стандартов, приведение их в системный вид, соответствующий потребностям современного этапа социально-экономического развития страны.

Дальнейшее реформирование российской статистики на общепринятых в мировом статистическом обществе принципах с учетом реальной правовой, экономической и политической ситуации в России предусмотрено Федеральной целевой программой «Реформирование статистики в 1997 - 2000 годах», утвержденной Постановлением Правительства Российской Федерации от 23 ноября 1997 г. Одно из важнейших направлений этой Программы - разработка методологии и организации получения информации о теневой экономике (результаты экономической деятельности которой искажаются или скрываются от статистических органов). В России общая дооценка ВВП с учетом теневой экономики, по данным статистики, составляет более 25%.

Кроме того, Федеральная программа предусматривает разворачивание системы мониторингов (специально организованных систематических наблюдений), особенно в области социальной сферы. Постоянно действующие мониторинги позволяют непрерывно следить за состоянием определенного объекта, регистрировать его важнейшие характеристики, оценивать их, оперативно выявлять результаты воздействия на объект различных процессов и факторов, разрабатывать предложения по развитию объекта в нужном направлении и делать заключения об эффективности мер по управлению объектом. Эта работа осуществляется силами органов государственной статистики России, соответствующих министерств. Например, мониторинги здоровья осуществляет Госкомстат и Министерство здравоохранения России.

В Федеральной программе предусматривается полный запуск регистра предприятий, который станет основой статистического наблюдения в России. Подписан совместный приказ Госкомстата и Госналогслужбы России о взаимодействии двух регистров: статистического регистра и регистра налогоплательщиков; установлена процедура сверки идентификационных данных ЕГРПО и Государственного регистра налогоплательщиков (ГРН) с учетом происходящих изменений.

Одним из ключевых направлений реформирования российской статистики является обеспечение взаимосвязи статистических показателей, отражающих хозяйственные процессы, происходящие на макро и микроуровнях. В отличие от предшествующего периода, на данном этапе приоритет должен быть отдан микроуровню - статистике предприятий (хозяйствующих субъектов).

Рыночной экономике необходима компьютеризация статистики - это составная часть программы информатизации России. В ходе выполнения этой программы предстоит создать информационно-телекоммуникационную систему статистики (ИТСС), строящейся на основе вводимой в эксплуатацию информационно-вычислительной сети, в основе которой лежит создание локальных вычислительных сетей (ЛВС) во всех органах государственной статистики федерального и регионального уровней.

Постановления Правительства Российской Федерации указывают на необходимость комплексного анализа социально-экономических явлений и их прогнозирование, а также совершенствование статистической информации и методологии расчета статистических показателей.

Расширенная коллегия Госкомстата России (24 декабря 1999 г.) определила следующие важнейшие задачи, стоящие перед органами государственной статистики на 2000 -- 2002 гг.:

1. Организация работ, связанных с подготовкой и проведением Всероссийской переписи населения.

2. Приоритет вопросам совершенствования статистики малого предпринимательства (провести сплошные обследования малых предприятий по итогам их работы за 2000 г.).

3. Создание единого статистического информационного пространства федеральных органов государственной власти и координация их статистической деятельности.

4. Целесообразность проведения переоценки основных фондов.

5. Совершенствование расчетов в области неформальной и скрытой экономики.

6. Повышение качества статистических разработок.

7. Совершенствование статистики отдельных отраслей социально-экономической сферы.

8. Организация системы муниципальной статистики.

При этом на коллегии подчеркнуто, что Госкомстат России, его территориальные органы и подведомственные организации составляют единую федеральную централизованную систему государственной статистики, которая успешно функционирует только при неукоснительном соблюдении единой статистической методологии и технологии сбора и обработки информации, сроков выполнения работ.

Реализация поставленных органами государственной статистики задач позволит обеспечить качественное и своевременное выполнение Федеральной программы статистических работ и создать надежную основу для дальнейшего совершенствования системы государственной статистики.

Спектр решаемых проблем существенно расширится с принятием Закона о статистической деятельности, который станет правовой основой работы органов государственной статистики и будет способствовать успешному решению стоящих перед ней задач.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

Понятие и предмет статистики, теоретические основы и категории, взаимосвязь с другими науками. Объект и метод изучения статистики. Основные задачи, принципы организации и функции государственной статистики в РФ. Примеры статистической закономерности.

лекция , добавлен 02.03.2012


История возникновения и развития статистики. Предмет, основные понятия и категории статистики. Методы сбора, обобщения и анализа статистических данных. Экономическая статистика и ее отрасли. Современная организация статистики в Российской Федерации.

лекция , добавлен 02.05.2012


Понятие статистики, ее назначение, уровни, предмет и система. Теоретические основы статистики как отрасли экономической науки, ее категории. Особенности статистической методологии. Современная организация статистики в Российской Федерации и её задачи.

реферат , добавлен 27.01.2011


История развития статистики в России. Деятельность видных ученых в развитии статистики как науки. Основные задачи статистики. Общая теория статистики, экономическая статистика, социальная статистика. Отраслевая статистика.

реферат , добавлен 12.12.2006


Понятие и уровни статистики, связь с другими науками. Ее категории: единица, показатель, совокупность варьирующих явлений, атрибутивные и количественные признаки, закономерность изменения массовых явлений и процессов. Стадии статистических исследований.

презентация , добавлен 16.03.2014


Статистика как одна из древнейших отраслей знаний, возникшая на базе хозяйственного учета. Развитие статистики как науки. Определение предмета статистики. Статистическое наблюдение как этап статистического исследования. Методы и показатели статистики.

контрольная работа , добавлен 20.01.2010


Задачи статистики и основыне принципы ее организации в рыночной экономике. Федеральная служба государственной статистики, ее функции и основные публикации. Система показателей (порядок расчета) демографической статистики рождаемости, смертности, миграция.

реферат , добавлен 17.12.2009


Статистика как общественная наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений с целью выявления их особенностей и закономерностей развития. Понятия, предмет, задачи, система статистических показателей. Организация статистики в России.

реферат , добавлен 04.06.2010


Понятие статистики, история ее развития. Организация статистики в Российской Федерации. Понятие о статистическом наблюдении. Виды экономических индексов. Виды статистических показателей. Абсолютные и относительные величины. Этапы построения группировки.

лекция , добавлен 20.10.2010


Понятие статистики как науки, предмет и методы ее изучения, основные цели и задачи. Категории статистики и ее показатели, способы представления результатов. Сущность и классификация относительных и средних величин. Понятие ряда динамики и его анализ.

Статистика - это общетеоретическая наука, изучающая количественные изменения в явлениях и процессах.

Государственная статистика, службы статистики, Росстат (Госкомстат), статистические данные, статистика запросов, статистика продаж, статистика игрока

Статистика - это, определение Государственная статистика Службы статистики Национальные статистические службы СНГ Статистика России Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики www.gks.ru Главная О Росстате Новости Официальная статистика для респондентов Госзакупки Сообщество Журнал "Вопросы статистики" Статистика как наука Математическая статистика Теория вероятностей Типы игр Статистика игрока Статистика рабочей силы Источники и ссылки

Статистика - это, определение

Статистика - это обширная область знаний, включающая в себя знания из различных научных дисциплин - математики, физики, экономики, излагающая вопросы сбора, измерения количественных изменений в явлениях и процессах и анализ этих данных. Статистика как термин включает в себя несколько значений: математическая статистика , экономическая статистика, прикладная статистика, статистика в области физики и физических явлений. Во всех этих смежных дисциплинах статистика выявляет закономерности развития процессов , поведения объектов на основе анализа собранных статистических данных .

Стати́стика — это совокупность цифровых сведений , характеризующих состояние массовых явлений и процессов общественной жизни; статистические данные, представляемые в отчетности предприятий, организаций, отраслей экономики, а также публикуемых в сборниках, справочниках, периодической печати и в сети Интернет, которые являются результатом статистической работы.

Статистика - это отрасль практической деятельности («статистический учет») по сбору, обработке, анализу и публикации массовых цифровых данных о самых различных явлениях и процессах общественной жизни.

Статистика - это количественный учет массовых явлений.

Статистика - это специальные разделы статистики, изучающие отдельные области жизни общества и выделенные в самостоятельные дисциплины.

Статистика - это некий параметр ряда случайных величин, получаемый по определенному алгоритму из результатов наблюдений, например, статистические критерии (критические статистики), применяющиеся при проверке различных гипотез (предположительных утверждений) относительно природы или значений отдельных показателей исследуемых данных, особенностей их распределения и пр.

Статистика (Statistics) - это

Государственная статистика

Государственная статистика - это деятельность, осуществляемая органом государственной статистики и его службами. Эта деятельность направлена на осуществление функций по формированию официальной статистической информации о социальном, экономическом, демографическом и экологическом положении страны.

Организация государственной статистики в Российской Федерации и международной статистики

Как уже отмечалось, статистическая работа состоит в том, чтобы собрать числовые данные о массовых явлениях, обработать их, представить в форме, удобной для анализа, проанализировать и интерпретировать полученные результаты.

Собирание данных лежит в основе всего исследования. От качества используемых данных, о тих достоверности и точности зависит достоверность результатов анализа. Люди по-разному относятся к статистической информации: одни не воспринимают ее, другие безоговорочно верят, третьи согласны с мнением английского политика Б. Дизраэли (1804-1881): «Есть ложь, есть наглая ложь, а есть статистика». Однако ему же принадлежит следующее утверждение: «В жизни, как правило, преуспевает больше тот, кто располагает лучшей информацией». На основе статистической информации правительство разрабатывает свою экономическую и социальную политику, оценивает ее результаты, составляет экономические прогнозы. Статистическая обеспечивает подготовку двухсторонних и многосторонних экономических соглашений между государствами. Статистика дает информацию для решения региональных задач, для предпринимательской деятельности - об уровне цен на товары в разных регионах, объемах реализации товаров, условиях кредитования, уровне и темпах инфляции, занятости и т.д.; наконец, в той или иной степени статистика нужна каждому из нас для принятия решений по выбору стратегии поведения.

На любом уровне и в любой сфере эффективность использования статистики во многом определяется качеством исходных данных.

Где можно получить статистические данные?

Статистические данные могут быть прежде всего получены из различных публикаций, например такие статистические данные, как курсы валют, объемы продаж валют, колебания цен , темпы и формы приватизации и т. д. приводятся в журнале « », газетах «Экономика и жизнь», «Финансовая газета», «Коммерсант daily» и др.

Предоставление статистической информации - главная задача органов государственнойстатистики и продукция их деятельности. Как любая продукция, она имеет стоимость.Особенно дорогой является та информация, получение которой выходит за пределы программыработы государственной статистики.

Структура органов государственной статистики соответствуета дминистративно-территориальному делению страны. В двух городах - Москве и Санкт-Петербурге — имеются местные комитеты по статистике, то же - в автономныхреспубликах. В краях и областях также работают комитеты статистики. Низовым звеномявляются районные инспектуры государственной статистики, которые имеются вадминистративных районах краев и областей, крупных городов.

Основные функции всех статистических органов состоят в сборе, обработке, анализе ипредставлении данных в удобном пользователю виде. Статистические службы должны оперативно предоставлять информацию органам управления, осуществлять обмен информациейс центробанком РФ и его конторами на местах, мин фином РФ и егоместными органами, Госкомимуществом РФ и его службами. Комитетом по труду и занятости РФ ит.д.

Все статистические органы, кроме райинспектур, имеют внутреннюю структуру: отделы статистики предприятий , сельского хозяйства, капитальногостроительства и т. д. Государственная статистика призвана отражать комплексность развитиянародного хозяйства страны и отдельных регионов, взаимосвязи между территориями. Этифункции выполняют отделы (управления ) балансовых работ и системы национальных счетов,статистики финансов, сводный отдел.

Оперативность и качество статистических работ зависят от развития технологии сбора,передачи, обработки и хранения информации. Все областные, краевые и республиканскиеуправления и комитеты по статистике имеют вычислительные центры. Мощныйвычислительный центр имеет Росстат (Госкомстат РФ (ГВЦ РФ)). Все большее значение приобретают локальные вычислительные сети, связывающие банки данных статистических служб, других держателей региональной и федеральной информации.

Статистические публикации - это один из возможных источников статистической информации. Используя его, следует критически относиться к статистическим данным, прикидывая,насколько та или иная цифра реальна. Полезно иметь данные из разных источников. Если они различаются значительно в несколько раз, то данные не вызывают доверия. Пользоваться лучше теми данными, способ получения которых понятен. Достоверность данных государственной статистики определяется тем, что это результат профессиональной деятельности специально подготовленных работников, использующих единую методологию, соответствующую в большинстве случаев международным стандартам, дающую возможность проследить динамику какого-либо показателя за ряд лет.

Если нет соответствующих данных в статистических сборниках, то можно получить их самим, т.е. провести статистическое наблюдение - научно организованный сбор данных. В системе государственной статистики не менее трети всего объема работ связано с получением данных.

Кем бы и когда бы ни проводилось статистическое наблюдение, оно должно быть организованопо определенным правилам, соблюдение которых позволяет обеспечить надежную основустатистического исследования.

Службы статистики

Статистические службы международных организаций

Организация международной статистики осуществляется статистическими службами организации Объединенных Наций (ООН), специализированных учреждений (МОТ, ФАО, ВОЗ и др.) и других международных организаций - организации экономического сотрудничества и развития (ОЕСД), Европейского сообщества (ЕС), Международного валютного фонда,Мирового банка и т.д. Деятельность статистических служб этих организаций включает разработку международных стандартов, обеспечивающих сравнимость статистических показателей разных стран, осуществление международных сопоставлений, публикацию данных по группам стран, регионам и миру в целом. Зарубежные национальные и международные статистические публикации, так же как и отечественные, можно подразделить на сводные, включающие данные по всем разделам статистики, и специализированные, включающие данные по какой-либо одной отрасли , например по финансовой, демографической, сельскохозяйственной и другой статистике.

Статистика (Statistics) - это

Из сводных изданий важнейшим является ежегодник ООН - Statistical Yearbook. Научным международным центром в области статистики является Международный статистический институт (ISI).

Перечень статистических служб международных организаций:

Отдел статистики ООН statistics Division, United Nations;

Статистический отдел Европейской экономической комиссии ООН (ЕЭК ООН) Statistical Division, United Nations Economic Commission for Europe;

Отдел статистики Экономической и социальной комиссии ООН для стран Азии и Тихого Океана (ЭСКАТО ООН) statistics Division, UN Economic and Social Commission for Asia and the Pacific (ESCAP);

Бюро статистики Международной организации труда (МОТ) Bureau of statistics, International Labour Office (ILO);

Отдел статистики ФАО (организация ООН по вопросам продовольствия и сельского хозяйства) statistics Division, FAO;

Отдел статистики ЮНЕСКО Institute for statistics, UNESCO;

Статистический департамент Международного валютного фонда statistics Department, International Monetary Fund ;

Департамент развития экономики Мирового банка development Economics Department, The World Bank;

Статистическое бюро Евро союза (Евростат) Statistical Office of the European Communities (Eurostat);

Статистический директорат организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) statistics Directorate, Organisation for Economic Co-operation and development (OECD);

Постоянное бюро Международного статистического института (МСИ) Permanent office, International Statistical Institute (ISI);

Окружающая среда;

Международная статистика(Международные сравнения, Программа международных сопоставлений, Базы данных международных организаций);

Опережающие индикаторы по видам экономической деятельности;

Публикации (План денежной эмиссии публикаций, Каталог публикаций);

Базы данных (ЦБСД, ЕМИСС, Показатели муниципальных образований, Список витрин);

ССРД МВФ.

Информация для респондентов

Формы федерального статистического наблюдения;

Статкалендарь;

Статистическая отчетность в электронном виде;

Общероссийские классификаторы;

К сведению хозяйствующих субъектов.

Госзакупки

В данном разделе содержится информация о конкурсах, конкурсах и котировках Росстата, госзакупках в ТОГС и статистика размещения заказов. Кроме того, можно ознакомиться с планом-графиком размещения заказов и нормативной документацией по госзакупкам.

Сообщество

В данном разделе содержится информация о Научно-методологическом совете, Общественном совете, Секции статистики ЦДУ РАН, Молодежном совете Росстата.

СМИ

В данном разделе содержится информация о публикациях, выступлениях и интервью руководства Росстата в СМИ, а также отражена деятельность Клуба деловой журналистики Росстата.

Статистика (Statistics) - это

Журнал "Вопросы статистики"

В данном разделе содержится информация о научно-информационном журнале "Вопросы статистики", основателем которого является Росстат.

Росстат (Госкомстат РФ) является методологическим и организационным центром работы всех служб государственной статистики. В его структуре имеется специальное управление методологи и статистических работ. Здесь разрабатываются федеральный план статистических работ на годи перспективу, методология расчета статистических показателей, сбора и разработки статистических данных.

Большую роль в методологической работе играет Научно-исследовательский институт статистики. В этой работе принимает участие и Научно-методологический совет Росстата (Госкомстата РФ), который объединяет ведущих работников государственной статистики и представителей экономической и статистической науки.

В последние годы методологическая работа Росстата (Госкомстата РФ) направлена на внедрение интегрированной системы учета и статистики, соответствующей международным стандартам, прежде всего на разработку системы национальных счетов РФ, позволяющей исследовать формирование основных пропорций экономики и рассчитывать важнейшие макроэкономические показатели, используемые в международной практике, а также на измерение инфляции и уровня жизни. Эта работа ведется при участии международных статистических организаций и национальных статистических служб развитых стран. Широко распространились международные связи между национальными статистическими службами и на региональном уровне.

Статистика как наука

Слово «статистика» происходит от латинского status — состояние, положение вещей с точки зрения закона . Первоначально оно употреблялось в значении «политическое состояние». В науку термин «статистика» ввел немецкий ученый Готфрид Ахенваль в 1746 году, предложив заменить название курса «Государствоведение», реподававшегося в университетах Республики Германии, на «статистику», положив тем самым начало развитию статистики как науки и учебной дисциплины. Несмотря на это, статистический учет велся намного раньше: проводились переписи населения в Древнем Китае, осуществлялось сравнение военного потенциала государств, велся учет имущества граждан в Древнем Риме и пр.

Статистика разрабатывает специальную методологию исследования и обработки материалов: массовые статистические наблюдения, метод группировок, средних величин, индексов, балансовый метод, метод графических изображений и другие методы анализа статистических данных. Статистика как наука включает разделы: теоретическая статистика (общая теория статистики), прикладная статистика, математическая статистика, экономическая статистика, эконометрика, правовая статистика, медицинская статистика, технометрика, хемометрика, биометрика, наукометрика, иные отраслевые статистики и др.

Статистикой называется также набор определенных статистических данных (статистика смертности, статистика посещений сайта, …).

Развитие представлений о статистике

Первая опубликованная статистическая информация появляется уже в «Книга чисел» в Ветхом Завете, в которой рассказано о переписи военнообязанных, проведённой под руководством Моисея и Аарона. Впервые термин «статистика» встречается в художественной литературе — в «Гамлете» Шекспира. Смысл этого слова у Шекспира — знать, придворные. Оно происходит от латинского слова status, что в оригинале означает «состояние» или «политическое состояние».

В течение следующих 400 лет термин «статистика» понимали и понимают по-разному. Вначале под статистикой понимали описание экономического и политического состояния государства или его части. Например, к 1792 г. относится определение: «статистика описывает состояние государства в настоящее время или в некоторый известный момент в прошлом». И в настоящее время деятельность государственных статистических служб вполне укладывается в это определение.

Однако постепенно термин «статистика» стал использоваться более широко. По Наполеону Бонапарту, «статистика — это вещей». Тем самым статистические методы были признаны полезными не только для административного управления, но и для применения на уровне отдельного предприятия . Согласно формулировке 1833 г., «цель статистики заключается в представлении фактов в наиболее сжатой форме»

В ХХ в. Статистику часто рассматривают прежде всего как самостоятельную научную дисциплину. Статистика есть совокупность методов и принципов, согласно которым проводится сбор, анализ, сравнение, представление и интерпретация числовых данных. В 1954 г. академик АН УССР Б. В. Гнеденко дал следующее определение: «статистика состоит из трёх разделов:

Сбор статистических сведений, то есть сведений, характеризующих отдельные единицы каких-либо массовых совокупностей;

Статистическое исследование полученных данных, заключающееся в выяснении тех закономерностей, которые могут быть установлены на основе данных массового наблюдения;

Разработка приёмов статистического наблюдения и анализа статистических данных. Последний раздел, собственно, и составляет содержание математической статистики.

Термин «статистика» употребляют ещё в двух смыслах. Во-первых, в обиходе под «статистикой» часто понимают набор количественных данных о каком-либо явлении или процессе. Во-вторых, статистикой называют функцию от результатов наблюдений, используемую для оценивания характеристик и параметров распределений и проверки гипотез.

Предмет, метод и задачи статистики

Статистика - самостоятельная общественная наука, имеющая свой предмет и метод исследования. Возникла она из практических потебностей общественной жизни. Уже в древнем мире появилась потребность подсчитывать численность жителей государства, учитывать людей, пригодных к военному делу, определять колличество скота, размеры земельных угодий и другого имущества. Информация такого рода была необходима для сбора налогов, ведения боевых действий и т.п. В дальнейшем, по мере развития общественной жизни, круг учитываемых явлений постепенно расширяется.

Особенно возрастает объем собираемой информации с развитием капитализма и мирохозяйственных связей. Потребности этого периода вынуждали органы государственного управления и капиталистические предприятия собирать для практических нужд обширную и разнообразную информацию о рынках труда и сбыта товаров, сырьевых ресурсах.

В середине 17-го века в Британии возникло научное направление, получившее название "политической арифметики". Начало этому направлению положили Вильям Петти (1623-1687) и Джон Граунт (1620-1674 г.г.) "Политические арифметики" на основе изучения информации о массовыхобщественных явлениях стремились открыть закономерности общественой жизни и таким образом ответить на вопросы, возникавшие в связи с развитием капитализма.

Наряду со школой "политических арифметиков" в Великобритании , в Федеративной Республики Германии развивалась школа описательной статистики или "государствоведения". Возникновение этой науки относится к 1660 г.

Развитие политической арифметики и государствоведения привело к появлению науки статистики.

В научный оборот термин "статистика" ввел профессор Геттингенского университета Готфрид Ахенваль (1719-1772). В зависимости от объекта изучения статистика как наука подразделяется на социальную, демографическую, экономическую, промышленную, торговую, банковскую, финансовую, медицинскую и т.д. Общие свойства статистических данных, независимо от их природы и методы их анализа рассматриваются математической статистикой и общей теорией статистики.

Предмет статистики. Статистика имеет дело прежде всего с колличественной стороной явлений и процессов общественной жизни. Одной из характерних особенностей статистики является то, что при изучении колличественной стороны общественных явлений и процессов она всегда отображает качественные собенности исследуемых явлений, т.е. изучает колличество в неразрывной связи, единстве с качеством.

Качество в научно-филосовском понимании - это свойства, присущие предмету или явлению, которые отличают данный предмет или явление от других. Качество -- это то, что делает предметы и явления определенными. Пользуясь филосовской терминологией, можно сказать, что статистика изучает общественные явления как единство их качественной и колличественой определенности, т.е. изучает меру общественных явлений.

Статистическая . Важнейшими составными элементами статистической методологии являются:

Массовое наблюдение;

Группировки, применение обобщающих (сводных) характеристик;

Анализ и обобщение статистических фактов и обнаружение закономерностей в изучаемых явлениях.

Чтобы охаратеризовать с колличественной стороны любое массовое явление, необходимо сначала собрать информацию о составляющих его элементах. Это и достигается при помощи массового наблюдения, осуществляемого на основе выработанных статистической наукой правил и способов.

Собранные в процессе статистического наблюдения сведения подвергаются в дальнейшем сводке (первичной научной обработке), в процессе которой из всей совокупности обследованных единиц выделяются характерные части (группы). Выделение групп и подгрупп единиц из всей обследованной массы называется в статистике группировкой. Группировка в статистике является основой обработки и анализа собранной информации. Осуществляется она на основе определенных принципов и правил. В процессе обработки статистической информации совокупность обследованных единиц и выделенные ее части на основе применения метода группировок характеризуются системой цифровых показателей: абсолютных и средних величин, относительных величин, показателей динамики и т.д.

Задачи статистики. Большое значение статистики в обществе объясняется тем, что она представляет собой одно из самых основных, одно из наиболее важных средств, с помощью которых хозяйствующий субъект ведет учет в хозяйстве.

Учет является способом систематического измерения и изучения общественных явлений с помощью колличественных методов.

Не всякое изучение колличественных соотношений есть учет. Различные колличественные отношения между явлениями можно представить в виде тех или иных математических формул, и это само по себе еще не будет учетом. Одна из характерных особенностей учета - подсчет отдельных элементов, отдельных единиц, из которых складывается то или иное явление. В учете используются различные математические формулы, но их применение обязательно связано с подсчетом элементов. Учет является средством контроля и мысленного обобщения процес сов общественного развития. Лишь благодоря статистике управляющие органы могут получать всестороннюю характеристику управляемого объекта, будь то национальное хозайство вцелом или отдельные его отрасли или предприятия.

Статистика дает сигналы о неблагополучии в отдельных частях механизма управления, показывая таким образом необходимость обратной связи - управляющих решений. Общие принципы и методы научного познания служат фундаментом для понимания и правильного использования статистической методологии. Итак, основной задачей статистики является сбор, учет, обработка и хранение данных (информации), отображающих ход общественного развития.

Таким образом, статистика выступает важнейшим инструментом познания и использования экономических и других законов общественного развития.

Задачи и объект статистического наблюдения, виды и формы наблюдения

Статистическое наблюдение, или первичный статистический учет, является научной, специально организованной регистрацией признаков каждой единицы совокупности и записью их в определенных документах. Статистическим наблюдением называется планомерный научно организованный сбор или получение массовых сведений о явлениях общественной жизни. В процессе статистического наблюдения получаются статистические данные, необходимые для осуществления познаватльной и контрольно-организаторской функции статистики.

Статистическое наблюдение выступает первым этапом статистического исследования, оно совпадает в основном с первой (чувственной или эмпирической) ступенью процесса познания общественной жизни, является важнейшим специфическим статистическим приемом исследования. Всякое исследование, в т.ч. и статистическое, начинается со сбора фактов, наблюдения; выводы, обобщения как в науке, так и в практике ценны лиш тогда, когда они обоснованы фактами.

К статистическим данным, пригодным для обобщений, предъявляется ряд требований:

Данные должны быть максимально полными, но не отрывочными, случаймо выхваченными;

Данные должны быть абсолютно достоверными и точными;

Данные должны соответствовать принципу единообразия, сопоставимости;

Данные должны соответствовать принципу своевременности (сбор должен быть организован только в строго определенное время, но кроме этого, данные должны быть представлены так же в срочном порядке).

Объектом статистического наблюдения называется та совокупность, о которой должны быть собраны необходимые сведения. Объектом наблюдения может быть, например, совокупность фермерских хозяйств республики (или же какого-либо района), совокупность ВУЗ-ов, совокупность промышленных предприятий и т.д.

Единицей наблюдения называют тот составной элемент объекта наблюдения, который является носителем признаков, подлежащих регистрации. В одном каком- либо наблюдении может быть не одна, а несколько единиц наблюденияТак при переписи населения, например, единицей наблюдения может быть или человек (житель), или семья, или то и другое. Единицы наблюдения, как и объект в целом, обладают, как правило, множеством различных признаков. Все их учесть невозможно. Поэтому необходимо определить какие признаки следует регистрировать в процессе наблюдения.

Перечень признаков, регистрируемых в процессе наблюдения, называют программой статистического наблюдения. Наряду с составлением перечня признаков, включаемых в программу наблюдения, важное значение имеет также точное, ясное и исчерпывающее определение каждого признака. Точная и исчерпывающая формулировка вопросов программы необходима для того, чтобы обеспечить одинаковое их понимание всеми участвующими в наблюдении лицами. В этих целях часто в формулировку вопросов включается так называемый подсказ, т.е. варианты возможных ответов.

Статистическое наблюдение может производится в двух основных формах: в форме отчетности и в форме специально организованных статистических обследований. Специальные статистические обследования освещают моменты, не охватываемые статистической отчетностью, служат средством для проверки и анализа материалов этой отчетности, дают дополнительный материал как для национальнохозяйственного прогнозирования и оперативных мероприятий, так и для познания закономерностей развития экономики.

Для изучения особенностей и закономерностей общественных явлений применяются различные виды и способы сбора статистических сведений. В зависимости от задач исследования и конкретных условий статистическое наблюдение может быть единовременным или текущим. Единовременное наблюдение - запись признаков единиц наблюдения, приуроченная к данному "критическому моменту" времени. Единовременное наблюдение или учет состояния проводится через некоторые периоды времени, охватывает длительно существующую совокупность. Такое наблюдение проводится для определения численности, состава и качественных особенностей совокупности. Программа сбора сведений в этом случае должна быть в основном аналогичной содержанию предшествующих единовременных наблюдений. Текущее наблюдение или текущий учет ведется для определения измерений состояния явления. Единицы наблюдения и их признаки регистрируются в момент возникновения или же в ближайший после этого момент времени.

Материалы единовременного и текущего наблюдений взаимно дополняют друг друга; создается возможность получения данных на любой момент времени или за любой период времени.

Сплошное наблюдение - учет всех без исключения единиц в пределах данной совокупности, например перепись всех видов оборудования или материалов в данном предприятии. Материалы сплошного наблюдения позволяют выделить в составе изучаемой массе единицы качественно однородной группы и определить по каждой группе средние величины по наиболее существенным признакам. Единовременное и текущее наблюдения осуществляются в форме сполошного наблюдения, если необходимо получить сведения об объеме изучаемых явлений.

Организация сплошного наблюдения не всегда возможна и целесообразна, особенно для контроля за качеством продукции. В этом случае сплошное наблюдение приводит к исключению из сферы практического использования массы продукции предприятий. Поэтому необходимо осуществлять несплошное (частичное) наблюдение - учитывать только часть единиц совокупности, по которой составляют представление о характерных особенностях изучаемого явления в целом.

Несплошное наблюдение имеет определенные преимущества по сравнению со сплошным наблюдением:

Требуется значительно меньше издержек труда и средств в связи с уменьшением числа обследуемых единиц;

Данные могут быть собраны в более короткие сроки и по более широкой программе, чтобы в заданных пределах всесторонне раскрыть особенности изучаемой совокупности, провести более глубокое научное исследование;

Данные несплошного наблюдения привлекаются для контроля материалов сплошного наблюдения;

Несплошное наблюдение должно быть репрезентативным (представительным).

Обследуемые единицы отбираются так, чтобы, опираясь на полученные по этим единицам данные, составить правильное представление о явлении в целом.

Поэтому одной из существенных особенностей несплошного наблюдения является организация отбора единиц обследуемой совокупности способами: основного массива, монографическим, анкетным и выборочным наблюдением.

Способ основного массива предусматривает отбор единиц совокупности, преобладающих по изучаемому признаку. Данный способ не обеспечивает отбора единиц, которые представляли бы все части совокупности.

Монографическое наблюдение - детальное описание небольшого числа единиц совокупности. Типическая монография, как один из способов изучения особенностей единиц совокупности, предусматривает отбор из состава всей совокупности качественно однородных единиц одного типа. Собираются сведения по 1-3 единицам с индивидуальными значениями признака, близкими к типичным значениям признака в группе;

К числу недостатков типической монографии относится субъективный выбор единиц наблюдения, когда руководствуются только общим представлением об их характерных особенностях. Кроме того, число отобранных единиц невелико, не соответствуют численности самой группы, и полученные данные не позволяют изучить распределение единиц (состав, долю) в пределах отдельной группы.

Большая уверенность в репрезентативности данных, полученных типической монографией, достигается, если выбор единиц основан на данных ранее выполненных сплошных наблюдений.

Анкетный способ предусматривает раздачу анкет (иногда анкеты публикуют) всем единицам совокупности для специальных обследованний, например с целью изучения регулярности доставки почтовой корреспонденции, мнений по отдельным вопросам. Анкеты заполняются добровольно и поэтому не всегда обеспечивается репрезентативность выборки. Программа анкетного обследования содержит узкий круг вопросов, ответы на которые часто дают только заинтересованные лица.

Большое распространение получает метод интервью, когда опрос ведется путем личного общения по специально разработанной программе. Такой метод широко применяется в социологических исследованиях. Наиболее совершенным с научной точки зрения видом несплошного наблюдения является выборочное наблюдение. Выборочное наблюдение представляет собой такой вид статистического наблюдения, при котором обследованию подвергается некоторая часть единиц изучаемой совокупности, отобранная в определенном строго научном порядке, с целью последущей характеристики всей совокупности.

Сплошное и несплошное статистическое наблюдение осуществляется различными способами: непосредственным наблюдением, опросом и документированной записью.

Источником сведений служит опрос. По способу регистрации фактов опрос имеет разновидности: экспедиционный способ, саморегистрация, корреспондентский способ и документированная запись.

Экспедиционный способ предусматривает сбор сведений на месте возникновения факта. Специальный регистратор производит опрос и сам записывает ответ. Этот способ обеспечивает точную информацию, но требует значительных расходов времени, труда и средств.

Саморегистрация осуществляется с участием специального регистратора на месте сбора сведений. Регистратор только разъясняет порядок ответов на поставленные вопросы в бланке, а ответы даются обычно представите лями организаций и предприятий. Этот способ требует значительных издержек времени и средств, а также привлечения высококлалифицированных статистических работников.

Корреспондентский способ предполагает рассылку статистическими и другими органами управления специально разработанных бланков и инструкций по их заполнению хозяйствующим субъектам или специально выделенным лицам - корреспондентам для изучения определенного вопроса. Сведения поступают в установленные сроки по почте, телеграфом или доставляются нарочным. Способ не требует особых расходов, но качество информации зависит от уровня знаний и степени подготовки корреспондентов.

Документированная запись - основная форма статистического наблюдения является основным источником расчета статистических показателей

Математическая статистика

Математическая статистика — раздел математики, посвященный методам анализа данных, преимущественно вероятностной природы. В зависимости от математической природы конкретных результатов наблюдений статистика математическая делится на статистику чисел, многомерный статистический анализ, анализ функций (процессов) и временных рядов, статистику объектов нечисловой природы.

Статистика (Statistics) - это

Выделяют описательную статистику, теорию оценивания и теорию проверки гипотез.

Описательная статистика есть совокупность эмпирических методов, используемых для визуализации и интерпретации данных (расчет выборочных характеристик, таблицы, диаграммы, графики и т.д.), как правило, не требующих предположений о вероятностной природе данных. Некоторые методы описательной статистики опираются на продвинутую теорию и возможности современных компьютеров. К ним относятся, в частности, кластерный анализ, нацеленный на выделение групп объектов, похожих друг на друга, и многомерное шкалирование, позволяющее наглядно представить объекты на плоскости.

Методы оценивания и проверки гипотез опираются на вероятностные модели происхождения данных. Эти модели делятся на параметрические и непараметрические. В параметрических моделях предполагается, что характеристики изучаемых объектов описываются посредством распределений, зависящих от (одного или нескольких) числовых параметров. Непараметрические модели не связаны со спецификацией параметрического семейства для распределения изучаемых характеристик. В математической статистике оценивают параметры и функции от них, представляющие важные характеристики распределений (например, мат ожидание, медиана, стандартное отклонение, квантили и др.), плотности и функции распределения и пр. Используют точечные и интервальные оценки.

Большой раздел современной математической статистики - статистический последовательный анализ, фундаментальный вклад в создание и развитие которого внес А. Вальд во время Второй мировой войны. В отличие от традиционных (непоследовательных) методов статистического анализа, основанных на случайной выборке фиксированного объема, в последовательном анализе допускается формирование массива наблюдений по одному (или, более общим образом, группами), при этом решение об проведении следующего наблюдения (группы наблюдений) принимается на основе уже накопленного массива наблюдений. Вввиду этого, теория последовательного статистического анализа тесно связана с теорией оптимальной остановки.

В математической статистике есть общая теория проверки гипотез и большое число методов, посвящённых проверке конкретных гипотез. Рассматривают гипотезы о значениях параметров и характеристик, о проверке однородности (то есть о совпадении характеристик или функций распределения в двух выборках), о согласии эмпирической функции распределения с заданной функцией распределения или с параметрическим семейством таких функций, о симметрии распределения и др.

Большое значение имеет раздел математической статистики, связанный с проведением выборочных обследований, со свойствами различных схем организации выборок и построением адекватных методов оценивания и проверки гипотез.

Задачи восстановления зависимостей активно изучаются более 200 лет, с момента разработки К. Гауссом в 1794 г. метода наименьших квадратов.

Разработка методов аппроксимации данных и сокращения размерности описания была начата более 100 лет назад, когда К. Пирсон создал метод главных компонент. Позднее были разработаны факторный анализ и многочисленные нелинейные обобщения.

Различные методы построения (кластер-анализ), анализа и использования (дискриминантный анализ) классификаций (типологий) именуют также методами распознавания образов (с учителем и без), автоматической классификации и др.

В настоящее время компьютеры играют большую роль в математической статистике. Они используются как для расчётов, так и для имитационного моделирования (в частности, в методах размножения выборок и при изучении пригодности асимптотических результатов).

Статистика (Statistics) - это

Теория вероятностей

Неотъемлемой частью математической статистика является такая дисциплина как Теория вероятностей. Теория вероятности - это раздел математики, в частности, математической статистики, в котором изучаются закономерности случайных явлений.

Основным понятием вероятности являктся Событие. Событие может быть невозможное, достоверное или случайное. События могут быть несовместимые.

Статистика (Statistics) - это

Внроятность - это количественная оценка возможности реализации объекта. Это классическое определение. Но есть еще одно определение вероятности , статистическое. Статистическое определение вероятности основывается на эксперементальном подходе к теории и заключается в следующем:

если проводится N испытаний и событие А реализовалось М раз, то относительная частота появления события А есть M/N.

Классическое определение является идиализацией статистического определения вероятности,. Оно основано на умозаключении. Но не бывает идеально одинаковых кубиков, карт, рук. Статистическое определение более прикладное.

Статистика (Statistics) - это

К этой же теме относится еще один очень интересный раздел математики - Теория игр.

Статистика (Statistics) - это

Теория игр - это математический метод оатимального разрешения конфликта между игроками.

Статистика (Statistics) - это

Смысл теории игр проще всего пояснить на «Дилемме заключенного», классическая формулировка которой звучит так:

А теперь представим развитие ситуации, поставив себя на место заключенного А. Если мой подельник молчит, лучше его сдать и выйти на свободу. Если он говорит, то так же лучше все рассказать, и получить всего два года, вместо десяти. Таким образом, если каждый спекулянт выбирает, что лучше для него, оба сдадут друг друга, и получат два года, что не является идеальной ситуацией для обоих. Если бы каждый думал об общем благе, они бы получили всего по пол года.

Типы игр

Кооперативнаянекооперативная игра

Кооперативной игрой является конфликт, в котором спекулянты могут общаться между собой и объединяться в группы для достижения наилучшего результата. Примером кооперативной игры можно считать карточную игру Бридж, где очки каждого спекулянта считаются индивидуально, но выигрывает пара, набравшая наибольшую сумму. Из двух типов игр, некооперативные описывают ситуации в мельчайших деталях и выдают более точные результаты. Кооперативные рассматривают игры в целом. Не смотря на то, что эти два вида противоположны друг другу, вполне возможно объединение предприятий стратегий, которое может принести больше пользы, чем следование какой-либо одной.

С нулевой суммой и с ненулевой суммой

Игрой с нулевой суммой называют игру, в которой выигрыш одного спекулянта равняется проигрышу другого. Например банальный спор: если вы выиграли сумму N, то кто-то эту же сумму N проиграл. В игре же с ненулевой суммой может изменяться общая игры, таким образом принося выгоду одному игроку, не отнимаю ее цену у другого. В качестве примера здесь отлично подойдут шахматы: превращая пешку в ферзя спекулянт А увеличивает общую сумму своих фигур, при этом не отнимая ничего у спекулянта Б. В играх с ненулевой суммой проигрыш одного из спекулянтов не является обязательным условием, хотя такой исход и не исключается.

Параллельные и последовательные

Параллельной является игра, в которой спекулянты делают ходы одновременно, либо ход одного спекулянта неизвестен другому, пока не завершится общий цикл. В последовательной игре каждый спекулянт владеет информацией о предидущем ходе своего оппонента до того, как сделать свой выбор. И совсем не обязательно информации быть полной, что подводит на с кледующему типу.

С полной или неполной информацией

Эти типы являются подвидом последовательных игр, и названия их говорят сами за себя.

Метаигры

Эти игры являются «леммами» теории игр. Они полезны не сами по себе, а в контексте какого-либо конфликата, расширяя его набор правил.

В любом конфликте типы объединяются, определяя таким образом правила игры, будь это кооперативная последовательная игра с нулевой суммой, или метаигра с неполной информацией.

Проблемы практического применения

Безусловно, следует указать и на наличие определенных границ применения аналитического инструментария теории игр. В следующих случаях он может быть использован лишь при условии получения дополнительной информации.

Во-первых, это тот случай, когда у спекулянтов сложились разные представления об игре, в которой они участвуют, или когда они недостаточно информированы о возможностях друг друга. Например, может иметь место неясная информация о платежах конкурента (структуре издержек). Если неполнотой характеризуется не слишком сложная информация, то можно применять опыт подобных случаев с учетом определенных различий.

Во-вторых, теорию игр трудно применять при множестве ситуаций равновесия. Эта проблема может возникнуть даже в ходе простых игр с одновременным выбором стратегических решений.

В-третьих, если ситуация принятия стратегических решений очень сложна, то спекулянты часто не могут выбрать лучшие для себя варианты. Например, на рынок в разные сроки могут вступить несколько предприятий или реакция уже действующих там предприятий может оказаться более сложной, нежели быть агрессивной или дружественной.

Экспериментально доказано, что при расширении игры до десяти и более этапов спекулянты уже не в состоянии пользоваться соответствующими алгоритмами и продолжать игру с равновесными стратегиями.

К сожалению, ситуации реального мира зачастую очень сложны и настолько быстро изменяются, что невозможно точно спрогнозировать, как отреагируют конкуренты на изменение тактики. Тем не менее, теория игр полезна, когда требуется определить наиболее важные и требующие учета факторы в ситуации принятия решений в условиях конкурентной борьбы. Эта информация важна, поскольку позволяет учесть дополнительные переменные или факторы, имеющие возможность повлиять на ситуацию, и тем самым повысить эффективность решения.

Заключение

В заключение следует особо подчеркнуть, что теория игр является очень сложной областью знания. При обращении к ней надо соблюдать известную осторожность и четко знать границы применения. Слишком простые толкования таят в себе скрытую опасность. Анализ и консультации на основе теории игр из-за их сложности рекомендуются лишь для особо важных проблемных областей. Опыт показывает, что использование соответствующего инструментария предпочтительно при принятии однократных, принципиально важных плановых стратегических решений, в том числе при подготовке крупных кооперационных договоров.

Попклярные игры, основанные на статистической вероятности - рулетка, карточные игры, особенно покер, нарды.

Статистика игрока

Математическая статистика, теория вероятностей, теория игр - методы из этих дисциплин широко используются в он-лайн играх для сбора сведений об спекулянтах. Развилась целая сбора информации об спекулянтах наиболее популярных игр, таких как Мир танков (World-of-Tanks), Покер. Часть статистики спекулянта можно увидеть на специальных сайтах совршенно бесплатно.

Всю статистику на интересующего спекулянта или на большую группу спекулянтов можно купить на соответствующих сервисах предоставления статистики.

Сайты для получения статистики на спекулянтов в покер:

Сайт, предоставляющий статистику по MTT - PokerProLabs;

Статистику по кеш играм дает сайт PokerTableRatings. Здесь также можно купить обширные свежие базы с историями рук (майнинг);

Так же статистику по МТТ можно посмотреть на officialpokerrankings.com;

Наверное, один из самых известных сайтов на эту тему sharkscope.com

Понятие "социальная статистика" имеет два толкования: как область науки и как область практической деятельности. Социальная статистика как область науки разрабатывает систему приемов и методов сбора, обработки и анализа числовой информации о социальных явлениях и процессах в обществе. Социальная статистика как область практической деятельности направлена на выполнение органами государственной статистики и другими организациями работы по сбору и обобщению числовых материалов, характеризующих те или иные социальные процессы.

Автономное существование социальной статистики как области науки или как области практической деятельности было бы бессмысленным. Эти области должны и могут развиваться лишь в единстве и взаимосвязи.

Ранние примитивные формы фиксирования информации о различных сторонах жизни общества, государства не имели специально разработанной научно обоснованной методики. По мере усложнения содержания учитываемых данных и по мере возрастания их значимости в управлении государством и экономикой возникала необходимость в более сложных приемах регистрации и обобщения данных. Потребовались специальные меры по обеспечению единообразия и достоверности информации.

Учетно-статистические работы стали самостоятельным видом профессиональной деятельности, и были созданы специальные органы, осуществляющие эти работы в центре и на местах. Научно-методические разработки отделились от практической работы по учету. Стала проводиться подготовка кадров специалистов в области статистики. Из единой прежде статистики выделились самостоятельные отраслиэтой науки: статистика промышленности, статистика сельского хозяйства, статистика населения и т. д. Одной из последних получила "права автономии" социальная статистика.

Социальная статистика отличается от других отраслей статистики не только своими особыми предметом и объектом исследования. Ее своеобразие состоит и в особых каналах получения исходной информации, и в применении специальных приемов обработки и обобщения этой информации, и в особых путях практического использования результатов анализа. Все это подтверждает необходимость выделения социальной статистики в качестве отдельного направления учетно-статистических работ, а также как особого направления научных разработок, в рамках которого решаются теоретико-методологические вопросы социальной статистики.

Социальная статистика, как и любая область науки, связана с другими областями знания различными отношениями. Понимание этих отношений способствует более точному определению предмета, объекта и методологии социальной статистики. Наиболее тесными являются связи социальной статистики с другими отраслями статистики, прежде всего с теорией статистики, разрабатывающей общеметодическую базу для отраслевых статистик. Единые по своей сущности методические приемы конкретизируются и модифицируются применительно к задачам и условиям анализа социальных явлений и процессов. В последующих разделах курса будет показано, насколько своеобразную форму приобретают общеизвестные статистические методы, если они используются в социальной статистике. Нередко арсенал методов исследования, предоставляемых теорией статистики, оказывается недостаточным. В таких случаях социальная статистика заимствует необходимые методы у других отраслей знания - социологии, психологии и др.

Существует полная или частичная общность объекта исследования социальной статистики с объектами ряда наук - демографии, социологии, статистики населения, экономики труда, этнографии, медицинской статистики и др. С ними социальная статистика имеет некоторые точки соприкосновения и в отношении предмета исследования, хотя они выражены значительно слабее общности объектов исследования. В большей мере близость наукможет проявляться в вопросах определения методологии, методики, объекта исследования.

Частичнаяобщность наук исторически обусловлена. Это может быть проявлением "остаточных" связей наук, выделившихся в самостоятельные области знания в процессе дифференциации научных знаний и обособления предмета исследования. Это может быть следствием сближения наук, их интеграции, когда в ранее достаточно далеких друг от друга областях знания при их развитии обнаруживались точки соприкосновения в вопросах методологии, а также в предмете и объекте исследования.

Однако такая общность отнюдь не означает тождественности. Например, и статистика населения, и социальная статистика обращаются к населению как объекту исследования. Вместе с тем если для первой основной интерес представляет все население страны, то для второй отдельные его категории. Статистика населения исследует динамику численности жителей, состав населения, его воспроизводство. Все это вопросы, относящиеся к населению в целом. Социальная же статистика, акцентирующая внимание на различных сторонах условий жизни, должна соответственно обращаться прежде всего к тем группам населения, для которых условия жизни наиболее актуальны и специфичны. Так, вопросы социального обеспечения касаются в первую очередь лиц пенсионного возраста и инвалидов. Программы просвещения и образования адресованы детям школьного возраста и молодежи, программы охраны материнства и детства - молодым семьям и т. д.

Статистика населения традиционно подходит к изучению населения как биологической популяции, а социальная статистика исследует социальные аспекты жизни людей. Заметим, что грань между этими подходами весьма условная: изучая рождаемость, смертность, брачность, разводимость, механическое движение населения (миграцию), нельзя обойтись без анализа социальных факторов.

Статистический анализ явлений и процессов, происходящих в социальной жизни общества, осуществляется с помощью специфических для статистики методов - методов обобщающих показателей, дающих числовое измерение количественных и качественных характеристик объекта, связей между ними, тенденций их изменения. Эти показатели отражают социальную жизнь общества, выступающую как предмет исследования социальной статистики.

Сложная и многогранная по своей природе социальная жизнь общества представляет собой систему отношений разного свойства, разных уровней, разного качества. Будучи системой, эти отношения взаимосвязаны и взаимообусловлены. Их единство проявляется в разнообразных формах: во взаимодействии, в соподчиненности, в противоречивости. Из этого следует, что вычленение отдельных направлений исследования в рамках социальной статистики не более чем условный прием, облегчающий познание. Изолированно взятая статистика жилищных условий населения или статистика бюджетов населения столь же условна. как, например, выделение в самостоятельную область медицины таких специализаций, как дерматология, микробиология, онкология и др.

Подобного рода узкая специализация, позволяя углубить и расширить знания в конкретной области, несет потенциальную опасность того, что окажутся упущенными из поля зрения общие связи и отношений. Первопричины могут быть подменены симптомами, Программы исцеления и оздоровления (и организма каждого отдельного человека в медицине, и организма общества в целом в социальной сфере) будут в таком случае ориентированы на устранение не причин, а лишь последствий неблагополучной ситуации.

Так, замкнувшись на анализе в рамках криминальной статистики, можно упустить главную стратегическую задачу - преодоление причин, порождающих криминогенную ситуацию. Узко понятая криминальная статистика будет давать лишь выводы и рекомендации преимущественно тактического плана - о методах и главных направлениях борьбы с преступностью в текущем периоде. Отсюда вытекает актуальность тенденции интеграции научного знания, так как именно на этом пути сохраняются преимущества дифференциации и нейтрализуются ее слабые стороны,

Наиболее результативен такой подход к определению предмета социальной статистики, при котором одновременно выделяются для анализа отдельные стороны социальной жизни общества и принимаются во внимание их единство и взаимосвязь.

К числу наиболее значимых направлений исследования в социальной статистике относятся: социальная и демографическая структура населения и ее , уровень жизни населения, уровень благосостояния, уровень здоровья населения, культура и образование, моральная статистика, общественное мнение, политическая жизнь. Применительно к каждой области исследования разрабатывается система показателей, определяются источники информации и существуют специфические подходы к использованию статистических материалов в целях регулирования социальной обстановки в стране и регионах. Вместе с тем все эти направления дают в конечном счете единую последовательную и интегрированную информацию о картине социальной жизни, о тенденциях и закономерностях развития общества.

Определяя в общем виде задачи социальной статистики, следует выделить те, которые решаются любой отраслевой статистикой применительно к своему объекту исследования. Такими задачами для социальной статистики являются: систематический анализ ситуации в социальной сфере; анализ важнейших тенденций и закономерностей развития отраслей социальной инфраструктуры: изучение уровня и условий жизни населения:

Оценка степени дифференциации этих характеристик; анализ динамики : прогнозирование наиболее вероятного хода развития на ближайшую и более отдаленную перспективу;

Исследование факторов, под влиянием которых сложилась данная ситуация;

Оценка степени соответствия фактических параметров их нормативным значениям; выяснение соотношения и роли объективных и субъективных факторов; исследование взаимодействия социальных процессов с другими составляющими общественного развития.

Кроме того, существуют особые задачи, присущие именно социальной статистике. Их специфика зависит прежде всего от трудностей, возникающих в практике изучения социальных процессов. К ним относятся следующие.

Преодоление автономности отдельных направлений социальной статистики и обусловленной этим несопоставимости многих статистических показателей; действительное формирование единой взаимосвязанной системы социальной статистики. Недоработки в этой области объясняются не только объективной причиной - резкими различиями в сущности и формах проявления разных социальных процессов, но и некоторыми организационными предпосылками. Сбор социальной информации осуществляется разными подразделениями (секторами, отделами) органов государственной статистики: статистики цен, бюджетов, статистики труда и т. д. Социальные показатели оказываются изначально включенными в разные подсистемы показателей социально-экономической статистики, что накладывает отпечаток на решение ряда методологических вопросов. Вместе с тем влияет и разный "возраст" отдельных показателей социальной статистики: одни показатели используются в практике статистических работ давно и по инерции сохраняется традиционный подход к решению методических вопросов; другие показатели возникли недавно и более ориентированы на современные методологии.

Достижение соответствия ряда статистических показателей оценке сущности социальных явлений и процессов, так как показатели не дают их качественных характеристик. Учитываются лишь отдельные формальные количественные параметры. Например, состояние системы здравоохранения трудно реально оценить, опираясь лишь на данные о числе приходящихся на 1000 человек населения врачей и больничных коек. По мере расширения различных форм медицинской помощи, основанных на коммерческих началах, возрастает качества работы, доступности, разнообразия видов специализированных медицинских учреждений. Все должно найти отражение в статистических показателях.

Интегрирование исследований на макро- и микроуровнях, что позволит более глубоко и полно вскрыть первопричины и механизмы изучаемых процессов. Пока еще социальная статистика ориентирована преимущественно на исследование явлений и процессов на макроуровне, где обнаруживаются конечные результаты процесса. Децентрализация всей системы управления в стране усиливает актуальность информационного обеспечения на региональном уровне.

Разработка показателей, построение моделей, оценка гипотез, дифференцирование для наиболее характерных социально-культурных, социально-этнических, социально-демографических групп населения. Используемые при этом схемы группировок населения следует корректировать по мере того, как происходят сдвиги в составе населения. Действующая система показателей социальной статистики практически нивелирует реально существующую дифференциацию условий жизнедеятельности различных групп населения, системы их ценностных ориентации и т. д. Тенденция возрастания социального расслоения общества усиливает актуальность этого вопроса.

Преодоление существующей несопоставимости показателей социальной статистики и показателей, представленных в других отраслевых статистиках.

Моделирование социально-экономических связей с целью обнаружения механизмов взаимодействия в общественной системе. На макроуровне представлен ряд объективно существующих ограничительных факторов, предопределяющих пределы возможных колебаний социальных показателей в конкретных условиях (без разрушения системы). Это важно учитывать при выработке социальных программ.

Расширение круга показателей статистики мнений. Актуальность этой задачи заключается в том, что важнейшей составляющей социальных процессов выступает психологический фактор. Субъективные личностные оценки факторов и событий предопределяют реакцию населения на них, поведение населения в различных сферах жизнедеятельности.

Проведение специальных мер, компенсирующих по возможности такие слабые стороны многих показателей, как: элементы субъективизма; неточности данных анамнеза (информация о событиях и фактах прошлых лет, получаемая при опросах населения); неполнота учета фактов, о которых люди неохотно дают информацию; отсутствие объективных однозначных критериев и шкал для различного рода оценочных суждений и т. д. Это одно из важных условий построения полноценной системы показателей социальной статистики, повышающее ее достоверность и информационную емкость. Смягчить негативные проявления можно с помощью ряда специальных приемов. Среди них: совместный анализ информации о фактах и мнениях по одному и тому же вопросу; повторное обращение в анкетах к тому же вопросу с некоторым изменением оттенков смысла и редакции; детализация вопроса, т. е. расчленение его на несколько отдельных вопросов с последующим построением интегрального показателя; контрольные вопросы, позволяющие выявить недостоверные ответы, и т. д.

Приведеннымипримерами далеко не исчерпывается перечень актуальных задач совершенствования методологии и методики социальной статистики.

Актуальность исследования социальных проблем определяется уровнем развития социальной инфраструктуры. Так, на середину 80-х гг. в структуре валового внутреннего продукта на долю сферы услуг приходилось: в США - 64%, в Британии - 59, во Франции - 54, в Японии - 54, в Перуанская республика - 49, в Таиланде - 41, в Индии - 34. в СССР - 38, в Марокко -39%1. Приведенные показатели можно рассматривать как общую оценку степени ориентации экономики на удовлетворение потребностей населения и как оценку общего уровня экономического развития.

Производителиуслуг дифференцированы по формам собственности, принципам организации работ, размерам, отраслевой специализации; имеются бесприбыльные некоммерческие организации, к которым относятся благотворительные организации, органы самоуправления населения в микрорайонах и др.

Специфика объектов социальной статистики предопределяет и своеобразие используемых методических приемов. Многие характеристики не имеют числового выражения. Эти атрибутивные признаки накладывают свои ограничения на решение методических вопросов.

Поведениенаселения как приобретателя услуг и участника социальных процессов имеет ту существенную особенность, что наряду с объективными факторами оно детерминировано субъективным фактором - сознанием. Индивидуальное, групповое и общественное сознание вырабатывает особые системы ценностей, социальные нормы, иерархию приоритетов в сфере пот "тления. Измерение влияния субъективных факторов представляет особые трудности, и статистика обращается к методикам, выработанным социологией и психологией. В связи с большой трудоемкостью таких работ они выполняются лишь периодически и как выборочные исследования.

В рамках государственной статистики в нашей стране в порядке текущего учета в основном измеряется объем предоставляемых населению услуг. Качественные особенности потребления, его тенденции и факторы не поддаются, как правило, учету на массовом уровне. Поэтому актуальные и острые социальные проблемы в статистических данных обычно зафиксированы лишь как симптомы, причины которых не раскрыты.

Систематическое предоставление информации по названным вопросам региональным и центральным органам власти для своевременного принятия мер по стабилизации обстановки, предупреждению возможных кризисов и обострении - актуальная задача статистики.

Для социальной статистики характерна множественность объектов исследования. Их можно подразделить на два типа.

Первый и основной тип объектов составляют потребители услуг, материальных и духовных ценностей, информации. Они представлены индивидуальными и групповыми объектами. Индивидуальный объект - человек (население как совокупность индивидов). Это также все население и отдельные его категории в зависимости от исследуемого социального процесса. Коллективный объект - группа лиц, совместно осуществляющая потребление, совместно участвующая в социальном процессе. Такими объектами являются: семья, трудовой коллектив, садовое товарищество, гаражный кооператив и др.

Второй тип объектов охватывает лиц, организации, структуры, предоставляющие населению услуги, организующие тот или иной социальный процесс. Их деятельность определяет объем и качество предоставленных услуг и ценностей. Производство и потребление услуг, ценностей, информации составляют две взаимосвязанные стороны процесса. Этим предопределяется целесообразность их параллельного исследования. Так, жилищная проблема может быть раскрыта, если информация получена по разным видам объектов: семьям, где система показателей характеризует жилищные условия и их динамику, иорганизациям, формирующим рынок недвижимого имущества. К ним относятся: строительные организации, различные жилищные отделы и комиссии в составе местных органов управления, разнообразные посреднические конторы и фирмы по обмену, купле, продаже, найму жилья.

В отдельных случаях оба типа объектов представлены в единстве - когда, например, семьи сами своими силами осуществляют строительство жилого дома для себя. Однако подобная ситуация носит эпизодический характер, так как строительство дома - единовременное событие, приобретателем же жилья семья является постоянно, т. е. доминирует один аспект.

Четкое определение объекта исследования важно потому, что этот вопрос выступает как исходный на стадии сбора информации, а также на стадии ее обработки - группировки, классификации, построения системы показателей. Множественность объектов требует особенно тщательного подхода к исследованию, решению методических вопросов. Но это лишь одно из проявлений специфики объектов анализа в социальной статистике. Имеются и другие не менее важные особенности, присущие главным образом социальной статистике и сравнительно слабо выраженные, например. при изучении чисто экономических процессов.

В сфере производства в качестве единиц совокупности представлены предприятия, отличающиеся территориальной закрепленностью, не подверженные быстрым, частым и радикальным изменениям. Единицам совокупности, а социальной статистике, если рассматривать объекты первого типа (потребителей), присущи противоположные свойства. Население отличается большой территориальной подвижностью, поэтому затрудняется сбор информации. Дело усугубляется тем, что далеко не всякая смена места жительства отражается в данных документального учета. Рождаемость и смертность непрерывно меняют состав населения каждой территории. Каждый человек, каждая семья достаточно часто меняют свои демографические и социально-экономические показатели. В результате оказывается затруднительным регулярно следить за всеми изменениями. Лишь переписи населения один раз в десять лет (в пять лет) позволяют получить наиболее важные сведения о населении. Однако и они не в полной мере способны удовлетворить потребности социальной статистики в информации о структуре и качественных характеристиках объекта исследования.

Такая сложная ситуация нередко приводит к тому, что приходится оперировать преимущественно общими показателями потребления на уровне страны и отдельных регионов. Отсутствуют в большинстве своем показатели качества потребления по разным категориям семей, по различным социально-экономическим, демографическим и этническим группам населения. В последующих главах на это будет обращено внимание. Здесь же ограничимся лишь отдельными иллюстрациями. Так, обеспеченность населения транспортными услугами в городах определяется только такими сводными показателями, как: наличный подвижной состав по видам транспорта, общий объем пассажироперевозок. Медицинская статистика дает информацию о числе обращений за медицинской помощью, числе госпитализированных больных, числе лиц, состоящих на диспансерном учете по видам заболеваний. Все эти данные относятся к населению в целом при полной анонимности конкретных социальных и демографических сведений о тех лицах, которые представили данные.

Лишь отчасти информации компенсируется тем, что учет некоторых данных осуществляется в выборочном порядке. Наиболее ценны в этом отношении материалы бюджетной статистики. Проводятся некоторые единовременные обследования по ряду проблем социальной статистики. Как правило, в подобных работах содержатся обстоятельные характеристики потребителей, их дифференциация по условиям и уровням потребления. Слабой стороной этого источника информации является то обстоятельство, что не все проблемы могут быть изучены по материалам, не всегда обеспечивается достаточная регулярность проведения таких работ, не все территории охвачены обследованиями. региональные органы управления и отраслевые ведомства по своей инициативе и своими силами, за счет своих средств часто предпринимают социальные исследования (обычно в форме договоренности на их проведение с научными учреждениями) по наиболее актуальным прикладным вопросам.

Чтобы не ошибитса при принятии решений при распределении ресурсов и обеспечить должную адресность различных практических мер, требуется оперативная и конкретная информация, которую заинтересованные субъекты получают, проводя сбор необходимых статистических данных по инициативе отдельных ведомств.

Статистика (Statistics) - это

Обществу и органам управления необходимо видеть, какие цели социального развития должны выдвигаться в тот или иной , достигаются ли они или нет. Для этого нужна публикация данных по основным социальным индикаторам. В нашей стране такие данные содержат прежде всего статистические сборники, издаваемые местными и центральным (Госкомстатом Российской Федерации) органами государственной статистики. Это статистический ежегодник " в 200Х году", специализированные статистические сборники для регионов и Российской Федерации в целом. Статистическая информация о социальных процессах содержится в журналах "Вопросы статистики" (ежемесячный), "Социологические исследования" (ежеквартальный), "Социология и общество" (ежеквартальный). Американская статистическая издает ежегодник "Известия о социальной статистике"(Proceeding on Social statistics): в Англии с 1970 г. ежегодно издается сборник "Социальные тенденции" (Social Trends). Всего в мире существует как минимум 30 подобных изданий. Публикации социальных индикаторов по странам мира осуществляются международными организациями: организацией Объединенных Наций, Евро союзом , Мировым банком.

Статистика интервальных данных

Перспективное и быстро развивающееся направление последних лет - математическая статистика интервальных данных. Речь идет о развитии методов математической статистики в ситуации, когда статистические данные - не числа, а интервалы, в частности, порожденные наложением ошибок измерения на значения случайных величин. Полученные результаты отражены, в частности, в выступлениях на проведенной в "Заводской лаборатории" дискуссии и в докладах международной конференции ИНТЕРВАЛ-92.

Статистика интервальных данных идейно связана с интервальной математикой, в которой в роли чисел выступают интервалы. Это направление математики является дальнейшим развитием всем известных правил приближенных вычислений, посвященных выражению погрешностей суммы, разности, произведения, частного через погрешности тех чисел, над которыми осуществляются перечисленные операции. Как видно из докладов, к настоящему времени удалось решить, в частности, ряд задач теории интервальных дифференциальных уравнений, в которых коэффициенты, начальные условия и решения описываются с помощью интервалов.

Ведущая научная школа в области статистики интервальных данных - это школа проф.А.П.Вощинина, активно работающая с конца 70-х годов. Полученные результаты отражены в ряде монографий, статей, докладов, диссертаций. В частности, изучены проблемы регрессионного анализа, планирования эксперимента, сравнения альтернатив и принятия решений в условиях интервальной неопределенности.

Рассмотрим другое направление в статистике интервальных данных, которое также представляется перспективным. В нем развиваются асимптотические методы статистического анализа интервальных данных при больших объемах выборок и малых погрешностях измерений. В отличие от классической математической статистики, сначала устремляется к бесконечности объем выборки и только потом - уменьшаются до нуля погрешности. В частности, с помощью такой асимптотики были сформулированы правила выбора метода оценивания параметров гамма-распределения в ГОСТ 11.011-83.

В развитие идей, сформулированных в, разработана общая схема исследования, включающая расчет нотны (максимально возможного отклонения статистики, вызванного интервальностью исходных данных) и рационального объема выборки (превышение которого не дает существенного повышения точности оценивания). Она применена к оцениванию мат ожидания , дисперсии, коэффициента вариации, параметров гамма-распределения и характеристик аддитивных статистик, при проверке гипотез о параметрах нормального распределения, в т.ч. с помощью критерия Стьюдента, а также гипотезы однородности с помощью критерия Смирнова. Разработаны подходы к рассмотрению интервальных данных в основных постановках регрессионного, дискриминантного и кластерного анализов. В частности, изучено влияние погрешностей измерений и наблюдений на свойства алгоритмов регрессионного анализа, разработаны способы расчета нотн и рациональных объемов выборок, введены и исследованы новые понятия многомерных и асимптотических нотн, доказаны соответствующие предельные теоремы. Начата разработка интервального дискриминантного анализа, в частности, рассмотрено влияние интервальности данных на введенный нами показатель качества классификации. Изучено асимптотическое поведение оценок метода моментов и оценок максимального правдоподобия (а также более общих - оценок минимального контраста), проведено асимптотическое сравнение этих методов в случае интервальных данных. Найдены общие условия, при которых, в отличие от классической математической статистики, метод моментов дает более точные оценки, чем метод максимального правдоподобия, в которой приведены также ссылки на другие публикации, относящиеся к рассматриваемому направлению в статистике интервальных данных).

Как показала, в частности, международная ИНТЕРВАЛ-92, в области асимптотической математической статистики интервальных данных российская наука имеет мировой приоритет. Развертывание работ по рассматриваемой тематике позволит закрепить этот приоритет, получить теоретические результаты, основополагающие в новой области математической статистики и необходимые для обоснованного статистического анализа почти всех типов данных. Со временем во все виды статистического программного обеспечения должны быть включены алгоритмы интервальной статистики, "параллельные" обычно используемым алгоритмам прикладной математической статистики. Это позволит в явном виде учесть наличие погрешностей у результатов наблюдений, сблизить позиции метрологов и статистиков.

Основные идеи статистики объектов нечисловой природы

В чем принципиальная новизна нечисловой статистики? Для классической математической статистики характерна операция сложения. При расчете выборочных характеристик распределения (выборочное среднее арифметическое, выборочная дисперсия и др.), в регрессионном анализе и других областях этой научной дисциплины постоянно используются суммы. Математический аппарат - законы больших чисел, Центральная предельная теорема и другие теоремы - нацелены на изучение сумм. В нечисловой же статистике нельзя использовать операцию сложения, поскольку элементы выборки лежат в пространствах, где нет операции сложения. Методы обработки нечисловых данных основаны на принципиально ином математическом аппарате - на применении различных расстояний в пространствах объектов нечисловой природы.

Кратко рассмотрим несколько идей, развиваемых в статистике объектов нечисловой природы для данных, лежащих в пространствах произвольного вида. Решаются классические задачи описания данных, оценивания, проверки гипотез - но для неклассических данных, а потому неклассическими методами.

Первой обсудим проблему определения средних величин. В рамках репрезентативной теории измерений удается указать вид средних величин, соответствующих тем или иным шкалам измерения. В классической математической статистике средние величины вводят с помощью операций сложения (выборочное среднее арифметическое, мат. ожидание) или упорядочения (выборочная и теоретическая медианы). В пространствах произвольной природы средние значения нельзя определить с помощью операций сложения или упорядочения. Теоретические и эмпирические средние приходится вводить как решения экстремальных задач. Для теоретического среднего это - задача минимизации мат. ожидания (в классическом смысле) расстояния от случайного элемента со значениями в рассматриваемом пространстве до фиксированной точки этого пространства (минимизируется указанная функция от этой точки). Для эмпирического среднего мат ожидание берется по эмпирическому распределению, т.е. берется сумма расстояний от некоторой точки до элементов выборки и затем минимизируется по этой точке. При этом как эмпирическое, так и теоретическое средние как решения экстремальных задач могут быть не единственным элементом пространства, а состоять из множества таких элементов, которое может оказаться и пустым. Тем не менее удалось сформулировать и доказать законы больших чисел для средних величин, определенных указанным образом, т.е. установить сходимость эмпирических средних к теоретическим.

Оказалось, что методы доказательства законов больших чисел допускают существенно более широкую область применения, чем та, для которой они были разработаны. А именно, удалось изучить асимптотику решений экстремальных статистических задач, к которым, как известно, сводится большинство постановок прикладной статистики. В частности, кроме законов больших чисел установлена и состоятельность оценок минимального контраста, в том числе оценок максимального правдоподобия и робастных оценок. К настоящему времени подобные оценки изучены также и в интервальной статистике.

В статистике в пространствах произвольной природы большую роль играют непараметрические оценки плотности, используемые, в частности, в различных алгоритмах регрессионного, дискриминантного, кластерного анализов. В нечисловой статистике предложен и изучен ряд типов непараметрических оценок плотности в пространствах произвольной природы, в частности, доказана их состоятельность, изучена скорость сходимости и установлен примечательный факт совпадения наилучшей скорости сходимости в произвольном случае с той, которая имеет быть в классической теории для числовых случайных величин.

Дискриминантный, кластерный, регрессионный анализы в пространствах произвольной природы основаны либо на параметрической теории - и тогда применяется подход, связанный с асимптотикой решения экстремальных статистических задач - либо на непараметрической теории - и тогда используются алгоритмы на основе непараметрических оценок плотности.

Для проверки гипотез могут быть использованы статистики интегрального типа, в частности, типа омега-квадрат. Любопытно, что предельная теория таких статистик, построенная первоначально в классической постановке, приобрела естественный (завершенный, изящный) вид именно для пространств произвольного вида, поскольку при этом удалось провести рассуждения, опираясь на базовые математические соотношения, а не на те частные (с общей точки зрения), что были связаны с конечномерным пространством.

Представляют интерес результаты, связанные с конкретными областями статистики объектов нечисловой природы, в частности, со статистикой нечетких множеств, со случайными множествами (следует отметить, что теория нечетких множеств в определенном смысле сводится к теории случайных множеств, с непараметрической теорией парных сравнений, с аксиоматическим введением метрик в конкретных пространствах объектов нечисловой природы.

Для анализа нечисловых, в частности, экспертных данных весьма важны методы классификации. С другой стороны, наиболее естественно ставить и решать задачи классификации, основанные на использовании расстояний или показателей различия, в рамках статистики объектов нечисловой природы. Это касается как распознавания образов с учителем (другими словами, дискриминантного анализа), так и распознавания образов без учителя (т.е. кластерного анализа).

Статистические методы анализа нечисловых данных особенно хорошо приспособлены для применения в экономике, социологии и экспертных оценках, поскольку в этих областях от 50% до 90% данных являются нечисловими.

Статистика рабочей силы

Статистика рабочей силы изучает состав и численность рабочей силы. В сфере материального производства рабочая сила разделяется на персонал, занятый в основной деятельности компании, и персонал не основной деятельности.

Рабочие группируются по профессиям, по степени механизации труда и по квалификации. Основной показатель квалификации - это тарифный разряд либо тарифный коэффициент. Средний уровень квалификации определяется средним тарифным разрядом, исчисляемым как средняя арифметическая разрядов, взвешенная по численности либо по проценту рабочих:

где Р - тарифные разряды; Т - численность (%) рабочих с данным разрядом.

Все категории численности определяются на определенную дату, но для почти всех экономических расчетов следует знать среднюю численность работников - среднесписочную, среднеявочную и среднюю практически работавших.

К категориям численности рабочих и служащих относятся списочная и явочная численность, число практически работавших. В списочную численность входят все работники компании, принятые на срок один и поболее дней. Явочное число включает работни-ков, явившихся на работу, также находящихся в ко-мандировках и занятых на остальных предприятиях по нарядам собственной организации.

Среднесписочная численность определяется последующими методами. Среднесписочная численность за квартал, полугодие и год определяется как средняя арифметиче-ская из среднемесячных чисел:

Ежели известна списпочная численность на даты через однообразные интервалы времени, то среднеспи-сочная численность находится по формуле средней хронологической:

Т = Сумма среднемесячных чисел работни-ков / Число месяцев периода.

где № - 1- число характеристик; Т1 - численность на первую дату, Т2, Т3 - на остальные даты.

Наиболее точные результаты дают три формулы:

Среднеявочная численность работников определяется по формуле:

Средняя численность фактически работавших исчисляется формулой:

Источники и ссылки

socio.msu.ru - Электронная библиотека социологического факультета МГУ им.Ломоносова

stathelp.ru- статистическая помощь

ecsocman.edu.ru- Общая теория статистики - общественная наука, различный характер

chaliev.narod.ru - персональный сайт к.э.н. Чалиева А.А.

ru.wikipedia.org - энциклопедия он-лайн

s-university.ru/ - сайт Университета Синергия

habrahabr.ru - новостной журнал IT-тематики

statwot.ru - серис для спекулянтов WoT

forum.pokerom.ru - форум о покере

gks.ru официальный сайт Росстат

Большая медицинская энциклопедия

СТАТИСТИКА - самая точная из всех лженаук. Джин Ко Статистика может доказать что угодно, даже правду. Ноэл Мойнихан Статистика есть наука о том, как, не умея мыслить и понимать, заставить делать это цифры. Василий Ключевский Статистика все равно что купальник … Сводная энциклопедия афоризмов

СТАТИСТИКА - (греч. statizein доказывать). Наука, имеющая целью показание нравственных и материальных сил народа, состояние его в данную пору, источники и размеры земледельческого и промышленного производств и т. п., на основании цифровых данных. Словарь… … Словарь иностранных слов русского языка

СТАТИСТИКА - СТАТИСТИКА, статистики, мн. нет, жен. (от англ. statistics, букв. сведения о государстве, с лат.). 1. Наука, изучающая количественные изменения в развитии человеческого общества и народного хозяйства. Промышленная статистика. Статистика… … Толковый словарь Ушакова

Статистика - (немецкое Statistik, от итальянского stato государство), 1) собирание, обработка, анализ и публикация количественной информации о различных сферах жизни общества (экономика, культура, мораль и др.). 2) Отрасль знаний, в которой излагаются общие… … Иллюстрированный энциклопедический словарь

СТАТИСТИКА - (нем. Statistik от итал. stato государство),1) вид практической деятельности, направленной на собирание, обработку, анализ и публикацию статистической информации, характеризующей количественные закономерности жизни общества во всем ее… … Большой Энциклопедический словарь

Статистика - по страницамСтатей1843Страниц (Все страницы в вики, включая страницы обсуждения, перенаправления и прочее.)15 540Загружено файлов153Статистика правокЧисло правок с момента установки Народной бухгалтерской энциклопедии94 902Среднее число правок на … Бухгалтерская энциклопедия

Статистика - (statistics) 1. Одно из направлений математики, связанное со сбором, классификацией и представлением информации в числовом виде. Статистика базируется на том предположении, что если группа достаточно велика, то ее поведение, в отличие от… … Словарь бизнес-терминов

СТАТИСТИКА - СТАТИСТИКА, наука о сборе и классификации цифровых данных. Статистика может быть описательной (суммирующей полученные данные) или дедуктивной (основанной на выводимых логическим путем заключениях о некоем количестве сведений, о котором судят на… … Научно-технический энциклопедический словарь

СТАТИСТИКА - (от лат. status – состояние) наука, изучающая количественные показатели развития общественного производства и общества, их соотношения и изменения в сфере хозяйственной, государственной и социальной жизни, а также в области биологии, физики и т.… … Философская энциклопедия Подробнее

Wir verwenden Cookies für die beste Präsentation unserer Website. Wenn Sie diese Website weiterhin nutzen, stimmen Sie dem zu. OK