Вам предстоит изучить следующие основные вопросы темы:
Связь статистики с теорией и практикой рыночной экономики
Задачи статистики
Понятия и методы статистики
Закон больших чисел, статистическая закономерность
Занятие 1. Введение
1. История возникновения статистики
Статистика – самостоятельная общественная наука, имеющая свой предмет и метод исследования. Возникла она из практических потребностей общественной жизни. Уже в древнем мире появилась потребность подсчитать численность жителей государства, учитывать людей, пригодных к военному делу, определять количество скота, размеры земельных угодий и другого имущества. Информация такого рода была необходима для сбора налогов, ведения войн и т.п. В дальнейшем, по мере развития общественной жизни, круг учитываемых явлений постепенно расширяется.
Особенно возрос объём собираемой информации с развитием капитализма и мировых хозяйственных 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 ресурсов.
В середине XVII-го века в Англии возникло научное направление, получившее название «политические арифметики». Начало этому направлению положили Вильям Пети (1623-1687) и Джон Граунт (1620-1674). «Политические арифметики» на основе изучения информации о массовых общественных явлениях стремились открыть закономерности общественно жизни и, таким образом, отметить на вопросы, возникавшие в связи с развитием капитализма.
Наряду со школой «политических арифметиков» в Англии, в Германии развивалась школа описательной статистики или «государствоведения». Возникновение этой науки относится к 1660 г.
Развитие политической арифметики и государствоведения привело к появлению науки статистики.
Понятие «статистика» происходит от латинского слова «status», которое в переводе означает положение, состояние, порядок явлений.
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 количественной стороной явлений и процессов общественной жизни. Одной из характерных особенностей статистики является то, что при изучении количественной стороны общественных явлений и процессов она всегда отображает качественные особенности исследуемых явлений, т.е. изучает количество в неразрывной связи, единстве с качеством.
Качество в научно-философском понимании – это свойства, присущие предмету или явлению, которые отличают данный предмет или явление от других. Качество – это то, что делает предметы и явления определёнными. Пользуясь философской терминологией, можно сказать, что статистика изучает общественные явления как единство их качественной и количественной определённости, т.е. изучает меру общественных явлений.
Статистическая методология . Важнейшими составными элементами статистической методологии являются:
массовое наблюдение
группировка, применение обобщающих (сводных) характеристик;
анализ и обобщение статистических фактов и обнаружение закономерностей в изучаемых явлениях.
Рассмотрим более подробно эти элементы.
Чтобы охарактеризовать с количественной стороны любое массовое явление, необходимо сначала собрать информацию о составляющих его элементах. Это 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 определённых принципов и правил.
В процессе обработки статистической информации совокупность обследованных единиц и выделенные её части на основе применения метода группировок характеризуются системой цифровых показателей: абсолютных и средних величин, относительных величин, показателей динамики и т.д.
3. Задачи статистики
Полная и достоверная статистическая информация является тем необходимым основанием, на котором базируется процесс управления экономикой. Принятие управленческих решений на всех уровнях, от общегосударственного или регионального и до уровня отдельной корпорации или частной фирмы, невозможно без должностного статистического обеспечения.
Именно статистические данные позволяют определить объёмы валового внутреннего продукта и национального дохода, выявить основные тенденции развития отраслей экономики, оценить уровень инфляции, проанализировать состояние финансовых и товарных рынков, исследовать уровень жизни населения и другие социально-экономические явления и процессы.
Статистика – это наука, изучающая количественную сторону массовых явлений и процессов в неразрывной связи с их качественной стороной, количественное выражение закономерностей общественного развития в конкретных условиях места и времени.
Для получения статистической информации органы государственной и ведомственной статистики, а также коммерческие структуры проводят различного рода статистические исследования. Как уже отмечалось, процесс статистического исследования включает три основные стадии: сбор данных, их сводка и группировка, анализ и расчет обобщающих показателей.
От того, как собран первичный статистический материал, как он обработан и сгруппирован, в значительной степени зависят результаты и качество всей последующей работы. Недостаточная проработка программно-методологических и организационных аспектов статистического наблюдения, отсутствие логического и арифметического контроля собранных данных, несоблюдение принципов формирования групп в конечном итоге могут привести к абсолютно ошибочным выводам.
Не менее сложной, трудоёмкой и ответственной является и заключительная, аналитическая стадия исследования. На этой стадии рассчитываются средние показатели и показатели распределения, анализируется структура совокупности, исследуется динамика и взаимосвязи между изучаемыми явлениями и процессами.
Используемые на всех стадиях исследования приёмы и методы сбора, обработки и анализа данных являются предметом изучения общей теории статистики, которая является базовой отраслью статистической науки. Разработанная методология применяется в макроэкономической статистики, отраслевых статистиках (промышленности, сельского хозяйства, торговли прочих), статистике населения, социальной статистике, и в других статистических отраслях. 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 ведёт учёт в хозяйстве.
Учёт является способом систематического измерения и изучения обобщённых явлений с помощью количественных методов.
На всякое изучение количественных соотношений есть учёт. Различные количественные отношения между явлениями можно представить в виде тех или иных математических формул, и это, само по себе, ещё не будет учётом. Одна из характерных особенностей учёта – подсчёт ОТДЕЛЬНЫХ элементов, ОТДЕЛЬНЫХ единиц, из которых складывается то или иное явление. В учёте используются различные математические формулы, но их применение обязательно связано с подсчётом элементов.
Учёт является средством контроля и обобщения результатов, полученных в процессе обобщённого развития.
Таким образом, статистика выступает важнейшим инструментом познания и использования экономических и других законов общественного развития.
Экономическая реформа ставит качественно новые задачи перед статистической наукой и практикой. В соответствии с государственной программой перехода России на принятую в международной практике систему учёта и статистики реорганизуется система сбора статистической информации и совершенствуется методология анализа рыночных процессов и явлений.
Широко применяемая в мировой практике система национальных счетов (СНС) соответствует особенностям и требования рыночных отношений. Поэтому переход к рыночной экономике позволил внедрить в статистический и бухгалтерский учёт СНС, отражающую функционирование отраслей рыночной экономики.
Это необходимо для комплексного анализа экономики на макроуровне и обеспечения информацией международных экономических организаций, с которыми Россия сотрудничает.
Статистике принадлежит большая роль в информационно-аналитическом обеспечении развития экономической реформы. Единой целью этого процесса является оценка, анализ и прогнозирование состояния и развития экономики на современном этапе.
Сущность закона больших чисел.
Изучаемые статистикой закономерности – формы проявления причинной связи – выражаются в повторяемости с определённой регулярностью событий с достаточно высокой степенью вероятности. При этом должно соблюдаться условие, что факторы, порождающие события, изменяются незначительно или не меняются вообще. Статистическая закономерность обнаруживается на основе анализа массовых данных, подчиняется закону больших чисел.
Сущность закона больших чисел заключается в том, что в сводных статистических характеристиках (суммарное число, получаемое в результате массового наблюдения) действия элементов случайности погашаются, а выступают в них определённые правильности (тенденции), которые не могут быть обнаружены на небольшом числе фактов.
Ошибки статистического наблюдения.
Отклонения между исчисленными в результате наблюдения показателями и действительными величинами исследуемых явлений называются ошибками (погрешностями) статистических наблюдений . Выделяют 2 вида ошибок статистического наблюдения:
1) ошибки регистрации (при сплошном и несплошном наблюдении):
а) случайные – ошибки при регистрации со слов (не тот возраст);
б) систематические преднамеренные – специальные искажения данных в отчётах (объём выпущенной продукции)
в) систематические непреднамеренные – небрежность, неисправность техники.
2) ошибки репрезентативности (представительности) – только при несплошном наблюдении. Возникают, если состав отобранных для наблюдения единиц совокупности недостаточно полно отражает состав всей совокупности:
а) случайные – когда совокупность отображаемых единиц неполно воспроизводит всю совокупность. Оцениваются математическими методами;
б) систематические – отклонения вследствие нарушения принципа случайного отбора единиц совокупности. Не определятся количественно.
Все ошибки при регистрации могут быть проверены – расчётно или логически.
Перепись как специально организованное статистическое наблюдение.
Перепись – специально организованное статистическое наблюдение, основная задача которого состоит в учёте численности и характеристике состава изучаемого явления путём записи в статистический формуляр по обследованным единицам статистической совокупности.
Различают 2 вида переписей:
1) перепись на основе материалов первичного учёта – единовременный учёт: перепись остатков материалов, оборудования;
2) перепись на основе специально организованной регистрации фактов: перепись населения.
Перепись населения – научно организованное статистическое наблюдение для получения данных о численности, составе и размещении населения.
Программа переписи – излагается в переписном листе, либо индивидуальном для одного человека, либо на несколько человек (семью, квартиру). Переписные листы 1979г, 1989г. одновременно являлись носителями для ЭВМ.
Даты переписей населения: 1939, 1959, 1979, 1989 гг.
Сейчас распространены микропереписи – социально-демографические обследования.
Последняя проводилась на 14.02.94 г. на 12 ч. ночи, ею было охвачено 5% населения: В течение 10 дней специально подготовленными счётчиками обследовался каждый 20-й портфель (счётный участок – по переписи 1989 г. – это приблизительно 300 человек, т.е. квартал, жилой дом).
В 1999г., по составлению на 10.11.99 г. планировалась сплошная перепись населения России. Она была отменена по финансовым причинам и перенесена на 9-16 октября 2002 г. Учитываться будет наличное и постоянное население, в том числе временно отсутствующие и временно проживающие граждане России.
Для этого Госдумой РФ должен быть принят Федеральный закон о переписи населения. Будут привлекаться счётчики: через службы занятости (финансирование из республиканского бюджета) и др. работники – за счёт местного бюджета.
Абсолютные величины.
Абсолютные величины получают в результате проведения статистического наблюдения и сводки. Они выражают физические размеры изучаемых явлений и процессов, то есть массу, площадь, объем, протяженность, временные характеристики, а также объем совокупности (численность единиц). Например, территория Омской области составляет 139,7 тыс. кв. километров; численность постоянного населения области на 01.01.2000г. – 2164,0 тыс. человек; объем промышленного производства за 1999г. – 16995 млн. рублей.
Абсолютные показатели всегда являются именованными числами, то есть имеют конкретные единицы измерения. В зависимости от сущности изучаемых явлений и их физических свойств, абсолютные величины выражаются в натуральных, трудовых и стоимостных единицах измерения.
В международной практике применяются натуральные величины измерения: тонны, килограммы, метры, квадратные метры, кубические метры, километры, мили, литры, баррели, штуки и т. д..
В тех случаях, когда продукт имеет несколько разновидностей и его общий объем можно определить только исходя из единого для всех них потребительского свойства, применяют условно-натуральные измерители (например, различные виды органического топлива переводятся в условное топливо с теплотой сгорания 29,3 мДж/кг (7000ккал/кг)). Перевод в условные единицы производится через специальные коэффициенты, рассчитываемые как отношение потребительских свойств разновидностей продукта к эталонному значению.
Трудовые единицы измерения позволяют учитывать общие затраты труда и трудоемкость отдельных операций технологического процесса, к ним относятся человеко-дни и человеко-часы.
Стоимостные единицы измерения дают денежную оценку изучаемым явлениям и процессам, к ним относятся рубли, тысячи рублей, миллионы рублей, валюты других стран.
Относительные величины.
В статистической практике широко применяются относительные показатели. Относительная величина – это результат деления двух абсолютных величин, который характеризует количественное соотношение между ними. По отношению к абсолютным показателям относительные величины являются производными, вторичными. Абсолютный показатель, находящийся в числителе отношения, называется текущим или сравниваемым. Показатель, который находится в знаменателе, называется основанием или базой сравнения. Относительные показатели могут выражаться в коэффициентах, процентах (0 / 0, база = 100), промилле (0 / 00 , база = 1000), децимилле (0 / 000 , база = 10000) или быть именованными числами (например, руб./руб.).
Относительные статистические показатели подразделяются на следующие виды:
1) относительная величина планового задания;
2) относительная величина выполнения плана (договорных обязательств);
3) относительная величина структуры;
4) относительная величина динамики;
5) относительная величина сравнения;
6) относительная величина координации;
7) относительная величина интенсивности.
Понятие вариации.
Каждый изучаемый объект находится в конкретных условиях и развивается со своими особенностями под влиянием различных факторов. Это развитие выражается числовыми уровнями статистических показателей, в частности, средними характеристиками.
Вариация – это несовпадение уровней одного показателя у разных объектов. Вариация признака – различие индивидуальных значений признака внутри совокупности. Характеризует однородность совокупности. Показатели вариации служат для её измерения, в частности, измеряют отклонение (вариацию) индивидуальных значений признака внутри изучаемой совокупности от средних величин, показывают надёжность средних характеристик. Таким образом, при анализе исследуемой совокупности, полученные средние величины необходимо дополнить показателями, измеряющими отклонения от средних и показывающих степень их надёжности, т.е. показателями вариации.
Статистика изучает не все различия значений конкретного признака, а только количественные изменения величины признака в пределах однородной совокупности, которые вызваны пересекающимся влиянием различных факторов.
Различают случайную и систематическую вариацию признака. Статистика изучает систематическую вариацию. Её анализ позволяет оценить степень зависимости изменений изучаемого признака от различных факторов, вызывающих эти изменения.
Определив характер вариации в исследуемой совокупности, можно сказать, насколько она однородна, и следовательно, насколько характерной является рассчитанная средняя величина.
Степень близости отдельных единиц к средней измеряется рядом абсолютных, средних и относительных показателей вариации.
Понятие ошибки выборки.
Обобщающие показатели у части единиц совокупности не будут совпадать с соответствующими показателями совокупности всех единиц. Одной из задач выборочного наблюдения является определение пределов отклонений характеристик выборочной совокупности и генеральной совокупности.
Возможные пределы отклонений генеральной и выборочной долей, а также генеральных и выборочных средних, называются ошибкой выборки (ошибкой репрезентативности). Чем она меньше, тем точнее показатели выборочного наблюдения отражают генеральную совокупность.
Ошибки выборки бывают:
1) тенденциозными – это преднамеренные ошибки, если специально отбираются или худшие единицы совокупности;
2) случайными – возникают вследствие случайности отбора, т.к. единицы из совокупности выбираются в случайном порядке, могут быть преувеличены или характеристики генеральной совокупности.
Ошибка выборки зависит от численности выборки и от степени варьирования изучаемого признака. Все возможные расхождения между характеристиками выборочной и генеральной совокупности аккумулируются в формуле средней ошибки выборки . Она рассчитывается по-разному в зависимости от способа отбора: повторный или бесповторный.
При повторном отборе каждая попавшая в выборку единица после фиксации значения изучаемого признака возвращается в генеральную совокупность и может быть опять случайно отобрана.
На практике чаще применяется бесповторный отбор, когда отобранные единицы в генеральную совокупность не возвращаются.
Повторный отбор:
1) для показателя средней величины количественного варьирующего признака: (1),
2) для показателя доли альтернативного признака: (2),
Бесповторный отбор.
При этом способе отбора численность единиц генеральной совокупности сокращается в процессе выборки, поэтому:
1) для показателя средней величины количественного признака: (3),
2) для показателя доли альтернативного признака: 
(4)
По правилам математической статистики значение средней ошибки выборки должно определяться не через выборочную дисперсию, а через генеральную дисперсию, но она, чаще всего, на практике при проведении выборочного обследования бывает неизвестна.
Доказано, что 
(5)
при достаточно большом значении n () отношение близко к единице, т.е. при соблюдении принципа случайного отбора дисперсия большого объёма выборки близка к дисперсии в генеральной совокупности. Поэтому на практике для определения средней ошибки выборки обычно применяют дисперсию выборочную.
Приведённые формулы (1),(2),(3),(4) позволяют определить среднюю величину отклонений, равную , характеристик генеральной совокупности от выборочных характеристик. Доказано, что генеральные характеристики отклоняются от выборочных на величину ±μ с вероятностью равной 0,638. Это означает, что в 683 случаях из 1000 генеральная доля (генеральная средняя) будет находиться в пределах ±μ от выборочной доли (выборочной средней) , а в 317 случаях выйдет за эти пределы.
Вероятность суждений можно повысить, а границы характеристик генеральной совокупности расширить, если увеличить среднюю ошибку выборки в несколько раз (t раз, t=2,3,4...).
Величина, полученная как произведение t и средней ошибки выборки, называется предельной ошибкой выборки, т.е.
(6) и (7), где
t – коэффициент доверия, он зависит от вероятности, с которой можно гарантировать, что предельная ошибка не превысит t-кратную среднюю ошибку, находится по готовым таблицам функции F(t), определённой русским математиком А.М.Ляпуновым применительно к нормальному распределению.
На практике часто применяется несплошное обследование, при котором выборка образуется из небольшого числа единиц генеральной совокупности, обычно, не больше 30 единиц. Такая выборка называется малой выборкой .
Средняя ошибка малой выборки определяется по формуле: (8)
Так как при малой выборке отношение имеет существенное значение, дисперсия малой выборки определяется с учётом числа степеней свободы. Под ним понимается количество вариантов, которые могут принимать произвольные значения, не меняя величины средней, оно обычно для малой выборки =(n-1):
(9), (10) Зная доверительную вероятность малой выборки (обычно, 0,95 или 0,99) и численность выборки n, можно определить величину t по специальной таблице Стьюдента.
Средние индексы.
Любой общий индекс можно представить как среднюю взвешенную из индивидуальных индексов (вторая форма выражения общих индексов). При этом форму средней нужно выбрать таким образом, чтобы полученный средний индекс был тождественен исходному агрегатному индексу. Применяются две формы: средняя арифметическая форма и средняя геометрическая форма (для расчета общих индексов).
1)В тех случаях когда отсутствуют данные о количестве товаров (продукции) в натуральных измерителях, но есть информация о стоимости реализованных товаров (произведенной продукции) и индивидуальные индексы изменения объемов товаров (продукции), можно определить агрегатный индекс физического объема товарооборота (продукции) по средней арифметической форме.
(24) 
, где
Чтобы средний арифметический индекс был тождественен агрегатному, весами индивидуальных индексов в нем должны быть взяты слагаемые знаменателя исходного агрегатного индекса.
2)В тех случаях, когда нет информации о количестве товаров (продукции) в натуральной форме, но есть учет реализации товаров (производства продукции) в стоимостном выражении и индивидуальные цены на товары (продукцию), для определения сводных показателей изменения цен применяется средняя гармоническая форма.
(25) 
, где
Чтобы средний гармонический индекс был тождественен агрегатному, весами индивидуальных индексов в нем должны быть взяты слагаемые числителя исходного агрегатного индекса.
Территориальные индексы.
Территориальные индексы служат для сравнения показателей в пространстве, то есть по предприятиям, городам, регионам и т. п.
Построение территориальных индексов определяется выбором базы сравнения и весов или уровня, на котором фиксируются веса. При двусторонних сравнениях каждая территория может быть сравниваемой (числитель индекса) и базой сравнения (знаменатель). Веса и первой и второй территории могут быть использованы при расчете индекса, но это может привести к противоречивым результатам. Поэтому предлагается два способа расчета территориальных индексов.
1) В качестве весов принимаются объемы проданных товаров (произведенной продукции) по двум вместе взятым регионам: (33)
Территориальный индекс цен тогда имеет вид:
(34) 
, где Р а, Р в – цена единицы товара (продукции) на территориях а
и в.
В качестве весов здесь можно использовать структуру продажи данных товаров (продукции) по более крупной территории (республике, например).
2) При втором способе расчета учитывается соотношение весов сравниваемых территорий. Рассчитывается средняя цена каждого товара по двум территориям вместе:
(35) , потом индекс цен 
(36)
Данный подход к расчету территориального индекса цен обеспечивает взаимосвязь:
Индекс физического объема товарооборота (производства) имеет вид:
Тогда система индексов имеет вид:
(38) 
Цепные и базисные индексы.
При изучении динамики социально-экономических явлений часто производятся сопоставления более чем за два периода.
Если необходимо проанализировать изменение явления во всех последних периодах по сравнению с начальным (базовым) – вычисляются базисные индексы.
Если требуется охарактеризовать последовательное изменение явления, из периода в период, то рассчитываются цепные индексы.
В зависимости от характера исходной информации и задач исследования можно рассчитать как индивидуальные так и общие индексы.
Индивидуальные цепные и базисные индексы рассчитываются аналогично относительным величинам динамики (темпам роста).
Общие индексы вычисляются с переменными и постоянными весами, в зависимости от их экономического содержания.
Общие индексы качественных показателей (цен, себестоимости, производительности труда) исчисляются как индексы с переменными весами (то есть весы берутся на уровне текущего – отчетного периода).
Общие индексы количественных показателей (физического объема) рассчитываются как индексы с постоянными весами, взятыми на уровне базисного (начального периода).
При этом общие цепные и базисные индексы с постоянными весами находятся во взаимосвязи:
a) Произведение цепных индексов дает базисный индекс последнего периода;
b) Деление последующего базисного индекса на предыдущий базисный индекс дает цепной индекс последующего периода.
В этих индексах весы – соизмерители взяты на уровне одного и того же базисного периода.
Общие цепные и базисные индексы с переменными весами такой взаимосвязи не имеют, так как в них весы – соизмерители берутся на уровнях разных периодов. Для всех индивидуальных индексов взаимосвязь цепных и базисных индексов сохраняется.
Индивидуальный
Цепные 
базисные 1,25*1,2=1,5 - сохраняется
1. Общие индексы цен:
базисные
Закон больших чисел порождён связями массовых явлений. Необходимо помнить, что тенденции и закономерности, вскрытые с помощью закона больших чисел, имеют силу только как массовые тенденции, но не как законы для индивидуальных единиц, для отдельных случаев.
Особенности статистической методологии. Статистическая совокупность. Закон больших чисел.
Закон больших чисел
Массовый характер общественных законов и своеобразие их действий предопределяет необходимость исследования совокупных данных.
Закон больших чисел порожден особыми свойствами массовых явлений. Последние в силу своей индивидуальности, с одной стороны, отличаются друг от друга, а с другой – имеют нечто общее, обусловленное их принадлежностью к определенному классу, виду. Причем единичные явления в большей степени подвержены воздействию случайных факторов, ежели их совокупность.
Закон больших чисел в наиболее простой форме гласит, что количественные закономерности массовых явлений отчетливо проявляются лишь в достаточно большом их числе.
Таким образом, сущность его заключается в том, что в числах, получающихся в результате массового наблюдения, выступают определенные правильности, которые не могут быть обнаружены в небольшом числе фактов.
Закон больших чисел выражает диалектику случайного и необходимого. В результате взаимопогашения случайных отклонений средние величины, исчисленные для величины одного и того же вида, становятся типичными, отражающими действия постоянных и существенных фактов в данных условиях места и времени. Тенденции и закономерности, вскрытые с помощью закона больших чисел, имеют силу лишь как массовые тенденции, но не как законы для каждого отдельного случая.
Свой предмет статистика изучает с помощью различных методов:
· Метод массовых наблюдений
· Метод статистических группировок
· Метод динамических рядов
· Метод индексного анализа
· Метод корреляционно-регрессивного анализа связей показателей и т.д.
Полит. арифметики изучали общие явления с помощью числовых характеристик. Представителями этой школы являлись Грацит – исследовал закономерности массовых явлений, Пети – создатель эк. статистики, Галей – заложил идею закона больших чисел.
Статистическая совокупность - множесттво однокачественных, варьирующих явлений. Отдельные элементы,составляющие совокупности - единицы совокупности. Статист.совокупность называется однородной, если самые существенные признаки для каждой её единицы явл. в основном одинаковые и разнородные и,если объединяются разные типы явлений. Частота-повторяемость признаков в совокупности (в ряду распределения).
Признак- характерная черта (свойство) или инная особенность единиц объектов явлений.Признаки делятся на:1) количественные(эти признаки выражены числами.Они играют преобладающую роль в статистике.Это признаки отдельные значения которых отличаются по величине); 2)качественные ((атрибутивные) выражаются в виде понятий, определений, выражаю-х их сущность, качественное состояние); 3) альтеранативные (качественные признаки,которые могут принимать только одно из двух противоположных значений).Признаки отдельных единиц совокупности принимают отдельные значения. Колеблиемость признаков - вариация.
Единицы статистической совокупности и вариация признаков. Статистические показатели.
Явления и процессы в жизни общества характеризуются статистикой с помощью статистических показателей. Статистический показаетль – это количественная оценка свойств изучаемого явления. В статистическом показателе проявляется единство качественной и количественной сторон. Если не определена качественная сторона явления, нельзя определить и его количественную сторону.
Статистика при помощи стат. показателей характеризует: размеры изучаемых явлений; их особенность; закономерности развития; их взаимосвязи.
Статистические показатели подразделяются на учетно – оценочные и аналитические.
Учетно – оценочные показатели отражают объем или уровень изучаемого явления.
Аналитические показатели используются для характеристики особенностей развития явления, распространенности в пространстве, соотношения его частей, взаимосвязи другими явлениями. В качестве аналитических показателей используются: средние величины, показатели структуры, вариации, динамики, степени тесноты и др. Вариация - это многообразие, изменяемость величины признака у отдельных единиц совокупности наблюдения.
Вариация признака - пол - мужской, женский.
Вариация з/п - 10000, 100000, 1000000.
Отдельные значения признака называются вариантами этого признака.
Каждое отдельное явление, подлежащее статистическому изучению, называется
Стадии статистического наблюдения. Статистическое наблюдение. Цели и задачи статистического наблюдения. Основные понятия.
Статистическое наблюдение – это сбор необходимых данных по явлениям, процессам общественной жизни.
Любое статистическое исследование состоит из следующих этапов:
· Статистическое наблюдение – сбор данных об изучаемом явлении.
· Сводка и группировка – подсчет итогов в целом или по группам.
· Получение обобщающих показателей и их анализ (выводы).
Задачей статистического наблюдения является получение достоверной исходной информации и получение ее в возможно короткий срок.
Стоящие перед менеджером задачи определяют цель наблюдения. Она может вытекать из постановлений правительственных органов, администрации региона, маркетинговой стратегии фирмы. Общая цель статистического наблюдения состоит в информационном обеспечении управления. Она конкретизируется в зависимости от многих условий.
Объект наблюдения – совокупность единиц изучаемых явлений, о котором должны быть собраны данные.
Единица наблюдения – тот элемент объекта, который обладает изучаемым признаком.
Признаки могут быть:
- Количественные
- Качественные (атрибутивные)
Для регистрации собранных данных используетсяформуляр – специально подготовленный бланк, имеющий обычно титульную, адресную и содержательную части. В титульной части содержится наименование обследования, организация, проводящая обследование, и кем и когда утвержден формуляр. Адресная часть содержит наименование, местонахождение объекта исследования и др. реквизиты, позволяющие его идентифицировать. В зависимости от построения содержательной части различают два вида формуляра:
§ Бланк-карточка, который составляется на каждую единицу наблюдения;
§ Бланк-список, который составляется на группу единиц наблюдения.
У каждого из формуляров есть свои достоинства и недостатки.
Бланк-карточка удобен для ручной обработки, но связан с дополнительными затратами в оформлении титульной и адресной книги.
Бланк-список применяется для автоматической обработки и экономий затрат на подготовку титульной и адресной частей.
Для сокращения затрат на сводку и ввод данных целесообразно использовать машины, читающие формуляры. Вопросы содержательной части формуляра должны быть сформулированы таким образом, чтобы на них можно было получить однозначные, объективные ответы. Лучший вопрос это тот, на который можно ответить «Да» или «Нет». Нельзя включать в формуляр вопросы, на которые трудно или нежелательно отвечать. Нельзя соединять в одной формулировке два разных вопроса. Для оказания помощи опрашиваемых в правильном понимании программы и отдельных вопросов составляются инструкции . Они могут быть как на бланке формуляра, так и в виде отдельной книги.
Чтобы направить ответы респондента в правильное русло применяются статистические подсказы , то есть готовые варианты ответов. Они бывают полные и неполные. Неполные дают респонденту возможность для импровизации.
Статистические таблицы. Подлежащее и сказуемое таблицы. Простые (перечневые, территориальные, хронологические), групповые и комбинированные таблицы. Простая и сложная разработка сказуемого статистической таблицы. Правила построения таблиц в статистике.
Результаты сводки и группировки должны быть представлены так, чтобы ими можно было пользоваться.
Существует 3 способа представления данных:
1. данные могут быть включены в текст.
2. представление в таблицах.
3. графический способ
Статистическая таблица – система строк и столбцов, в которой в определенной последовательности излагается статистическая информация о социально-экономических явлениях.
Различают подлежащее и сказуемое таблицы.
Подлежащим называется объект характеризующийся числами, обычно подлежащее дается в левой части таблицы.
Сказуемое – система показателей с помощью которых характеризуется объект.
Общий заголовок должен отражать содержание всей таблицы, располагается над таблицей по центру.
Правило составления таблиц.
1. по возможности таблицу следует составлять небольшой по размеру, легко обозримой
2. общий заголовок таблицы должен кратко выражать по размеру ее осн. содержание (территория, дата)
3. нумерация граф и строк (подлежащего), которые заполняются данными
4. при заполнении таблиц нужно использовать условные обозначения
5. соблюдение правил округления чисел.
Статистические таблицы делятся на 3 вида:
1. простые таблицы не содержат в подлежащем систематизации изучаемых единиц статистической совокупности, а содержит перечислений единиц изучаемой совокупности. По характеру представляемого материало эти таблицы бывают перечневые, территориальные и хронологические . Таблицы, в подлежащем которых приводится перечень территории (районов, областей и т.п.), называются перечневыми территориальными.
2. групповые статистические таблицы дают более информативный материал для анализа изучаемых явлений благодаря образованным в их подлежащем группам по существенному признаку или выявлению связи между рядом показателей.
3. при построении комбинационных таблиц каждая группа подлежащего, сформированная по одному признаку, делится на подгруппы по второму признаку, каждая вторая группа делится по третьему признаку, т.е. факторные признаки в данном случае берутся в определенном сочетании, комбинации. Комбинационная таблица устанавливает взаимное действие на результативные признаки и существенную связь связь между факторными группировки.
В зависимости от задачи исследования и характера исходной информации сказуемое статистических таблиц бывает простым и сложным . Показатели сказуемого при простой разработке располагаются последовательно один за другим. Распределяя показатели на группе по одному или нескольким признаком в определенном сочетании, получают сложное сказуемое.
Статистические графики. Элементы статистического графика: графический образ, поле графика, пространственные ориентиры, масштабные ориентиры, экспликация графика. Виды графиков по форме графического образу и по образу построения.
Статистический гафик – представляет собой чертеж, на котором при помощи условных геометрических фигур (линий, точек или др. символических знаков) изображаются статистические данные.
Основные элементы статистического графика:
1. Поле графика – место, на котором он выполняется.
2. Графический образ – это символические знаки, с помощью которых изображаются стат. данные (точки, линии, квадраты, груги и т.д.)
3. Пространственные ориентиры определяют размещение графических образов на поле графика. Они задаются координатной сеткой или контурными линиями и делят поле графика на части, соответствие значениям изучаемых показателей.
4. Масштабные ориентиры стат. графика придают графическим образам количественную значимость, которая передается с помощью системы масштабных шкал. Масштаб графика – это мера перевода численной величины в графическую. Масштабная шкала – линия, отдельной точки которой читаются как определенного числа. Шкала графика может быть прямолинейной и криволинейной, равномерной и неравномерной.
5. Эксплуатация графика – это пояснение его содержания, включает в себя заголовокграфика, объеснение масштабных шкал, пояснения отдельных элементов графического образа. Заголовок графика в краткой и четкой форме поясняет основное содержание изображаемых данных.
Также на графике дается текст, делающий возможным чтение графика. Цифровые обозначения шкалы дополняются указанием единиц измерения.
Классификация графиков:
По способу построения:
1. диаграмма представляет чертеж на котором стат. информация изображается посредством геометрических фигур или символических знаков. В стат. применяют след. виды диаграмм:
§ линейные
§ столбиковые
§ ленточные (полосовые) графики
§ круговые
§ радиальные
2. Картограмма – это схематическая (контурная) карта, или план местности, на которой отдельные территории в зависимости от величины изображаемого показателя обозначаются с помощью графических символов (штриховки, расцветки, точек). Картограмма подразделяется на:
§ Фоновые
§ Точечные
В фоновых картограммах территории с различной величиной изучаемого показателя имеют различную штриховку.
В точечных картограммах в качестве графического знака используются точки одинакого размера, размещенные в пределах определенных территориальных единиц.
3. Картодиаграммы (стат. карты) представляет собой сочетание контурной карты (плана) местности с диаграммой.
По форме применяемых графических образов:
1. В точечных графиках в качестве граф. образов применяется совокупность точек.
2. В линейных графиках граф. образами являются линии.
3. Для плоскостных графиков граф. образами являются геометрические фигуры: прямоугольники, квадраты, окружности.
4. Фигурные графики.
По характеру решаемых задач графики:
Рядов распределения; структуры стат. совокупности; рядов динамики; показателей связи; показателей выполнения заданий.
Вариация признака. Абсолютные показатели вариации: размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратическое отклонение. Относительные показатели вариации: коэффициенты осцилляции и вариации.
Показатели варьирования осредненных статичтических признаков: размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее кватратическое отклонение (дисперсия), коэффициент вариации. Расчетные формулы и порядок расчета показателей вариации.
Применение показателей вариации при анализе статистических данных в деятельности предприятий и организаций, учреждений БР, макроэкономических показателей.
Средний показатель дает обобщающий, типичный уровень признака, но не показывает степень его колеблемости, вариации.
Поэтому средние показатели необходимо дополнять показателями вариации. От размера и распределения от клонений зависит надежность средних показателей.
Важно знать основные показатели вариации, уметь правильно их рассчитывать и использовать.
Основными показателями вариации являются: размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.
Формулы показателей вариации:
1. размах вариации.
X μαχ - максимальное значение признака
X min - минимальное значение признака.
Размах вариации может служить лишь приближенной мерой вариации признака, т.к. он исчисляется на основе двух крайних ее значений, а остальные во внимание не принимаются; при этом крайние значения признака для данной совокупности могут быть чисто случайными.
2. среднее линейное отклонение.
Означает, что отклонения берутся без учета их знака.
Среднее линейное отклонение довольно редко используется в экономическом статистическом анализе.
3. Дисперсия.
Индексный метод сравнения сложных совокупностей и его элементы: индексируемая величина и соизмеритель (вес). Статистический индекс. Классификация индексов по объекту исследования: индексы цен, физического объема, себестоимости и производительности труда.
Слово «индекс» имеет несколько значений:
Показатель,
Указатель,
Опись и т.д.
Это слово, как понятие, используют в математике, экономике и др. науках. В статистике под индексом понимается относительный показатель, который выражает соотношение величин какого-либо явления во времени, в пространстве.
С помощью индексов решаются следующие задачи:
1. Измерение динамики, социально-экономического явления за 2 и более периода времени.
2. Измерение динамики среднего экономического показателя.
3. Измерение соотношения показателей по разным регионам.
По объекту исследования индексы бывают:
Производительности труда
Себестоимости
Физического объема продукции и т.д.
P1- цена единицы товара в текущем периоде
P0- цена единицы товара в базисном периоде
2. индекс физического объема показывает как изменился объем продукции в текущем периоде по сравнению с базисным
q1- кол-во проданного или произведеннго товара в текущем периоде
q0-кол-во проданного или произведенного товара в базисном периоде
3. индекс себестоимости показывает, как изменилась себестоимость единицы продукции в текущем периоде по сравнению с базисным.
Z1- себестоимость единицы продукции в текущем периоде
Z0- себестоимость единицы продукции в базисном периоде
4. индекс производительности труда показывает, как изменилась производительность труда одного работающего в текущем периоде по сравнению с базисным периодом
t0- трудоемкость обного работающего за базисный период
t1- трудоемкость одного работающего за текущий период
По методу отбора
Повторный
Бесповторный вид выборки
При повторной выборке общая численность единиц генеральной совокупности в процессе выборки неизменна. Единицу, попавшую в выборку после регистрации снова возвращают в генеральную совокупность- «отбор по схеме возвращенного шара». Повторная выборка в социально-экономической жизни встречается редко. Обычно выборку организуют по схеме бесповторной выборки.
При бесповторной выборке единица совокупности, попавшая в выборку в генеральную совокупность возвращается и в дальнейшем в выборке не участвует (отбор по схеме невозвращенного шара) . Т.о., при бесповторной выборки численность единиц генеральной совокупности сокращается в процессе исследования.
3. по степени охвата единиц совокупности:
Большие выборки
Малые выборки(малая выборка (n<20))
Малая выборка в статистике.
Под малой выборкой понимается несплошное статистическое обследование, при котором выборочная совокупность образуется из сравнительно небольшого числа единиц генеральной совокупности. Объем малой выборки обычно не превышает 30 единиц и может доходить до 4-5 единиц.
В торговле к малой выборке прибегают, когда большая выборка или невозможна, или нецелесообразна (например, если проведение исследования связано с порчей или уничтожением обследуемых образцов).
Величина ошибки малой выборки определяется по формулам, отличным от формул выборочного наблюдения со сравнительно большим объемом выборки(n>100). Средняя ошибка малой выборки вычисляется по формуле:
Предельная ошибка малой выборки определяется по формуле:
T- коэффициент доверия, зависящий от вероятности (P), с какой предельная ошибка определяется
μ- средняя ошибка выборки.
При этом значение коэффициента доверия t зависит не только от заданной доверительной вероятности, но и от численности единиц выборки n.
Посредством малой выборки в торговле решается ряд практических задач, прежде всего установление предела, в котором находится генеральная средняя изучаемого признака.
Выборочное наблюдение. Генеральная и выборочная совокупности. Ошибки регистрации и репрезентативности. Ошибка выборочного наблюдения. Средняя и предельная ошибки выборки. Распространение результатов выборочного наблюдения на генеральную совокупность.
При любых статичтических исследованиях воз0никают ошибки двух видов:
1. ошибки регистрации могут иметь случайный(непреднамеренный) и ситематический (тендециозный) характер. Случайные ошибки обычно уравновешивают друг друга, поскольку не имеют преимущественного нарпавления в сторону преувеличения или преуменьшения значения изучаемого признака. Систематические ошибки направлены в одну сторону вследствие преднамеренного нарушения правил отбора. Их можно избежать при правильной организации и проведении наблюдения.
2. Ошибки репрезентативности присущи только выборочному наблюдению и возникают в силу того, что выборочная совокупность не полностью воспроизводит генеральную.
выборочная доля
генеральная дисперсия
генеральное среднее квадратическое отклонение
выборочная дисперсия
выборочное среднее квадратическое оттклонение
При выборочном наблюдении должна быть обеспечена случайность отбора единиц.
Доля выборки- отношение числа единиц выборочной совокупности к числу единиц генеральной совокупности.
Выборочная доля (или частость)- отношение чмсла единиц, обладающих изучаемым признаком m к общему числу единиц выборочной совокупности n.
Для характеристике надежности выборочных показателей различают среднюю и предельную ошибку выборки.
1. средняя ошибка выборки при повотрном отборе
Для доли предельная ошибка при повотрном отборе равна:
Доля при бесповторном отборе:
Значение интеграла Лапласа- это вероятность (P) для разных tприведены в специальной таблице:
при t=1 P=0.683
при t=2 P=0.954
при t=3 P=0.997
Это означает, что с вероятностью 0,683 можно гарантировать, что отклонение генеральной средней от выборочной не превысит однократной средней ошибки
Причинно-следственные связи между явлениями. Этапы изучения причинно-следственнных связей: качественный анализ, построение модели связи, интерпретация результатов. Функциональная связь и стохастическая зависимость.
Исследование объективно существующих связей между явлениями - важнейшая задача теории статистики. В процессе статистического исследования зависимостей вскрываются причинно -следственные отношения между явлениями, что позволяет выявлять факторы (признаки),
оказывающие основное влияние на вариацию изучаемых явлений и процессов. Причинно -следственные отношения - это такая связь явлений и процессов, когда изменение одного из них - причины ведет к изменению другого - следствия.
Признаки по их значению для изучения взаимосвязи делятся на два класса. Признаки, обуславливающие изменения других, связанных с ними признаков, называют факторными, или просто факторами. Признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков, называют
результативными.
Понятие о взаимосвязи между различными признаками изучаемых явлений. Признаки-факторы и результативные признаки. Виды взаимосвязи: функциональная и корреляционная. Поле корреляции. Прямая и обратная связь. Линейные и нелинейные связи.
Прямые и обратные связи.
В зависимости от направления действия функциональные и стохастические связи могут быть прямыми и обратными. При прямой связи направление изменения результативного признака совапдает с направлением изменения признака-фактора, т.е. с увеличением факторного признака увеличивается и результативный, и, наоборот, с уменьшением факторного признака уменьшается и результативный признак. В противном случае между рассматриваемыми величинами существуют обратные связи. Например, чем выше квалификация рабочего (разряд), тем выше уровень производительности труда- прямая связь. А чем выше производительность труда, тем ниже себестоимость единицы продукции- обратная связь.
Прямолинейные и криволинейные связи.
По аналитическому выражению (форме) связи могут быть прямолинейными и криволинейными. При прямолинейной связи с возрастанием значения факторного признака происходит непрерывное возрастание (или убывание) значений результативного признака. Математически такая связь представляется уравнением прямой, а графически прямой линией. Отсюда ее более короткое название- линейная связь.
При криволинейных связях свозрастанием значения факторного признака возрастание (или убывание) результативного признака происходит неравномерно или же направление его измененияменяется на обратное. Геометрически такие связи представляются кривыми линиями (гиперболой, параболой и т.д.).
Предмет и задачи статистики. Закон больших чисел. Основные категории статистической методологии.
В настоящее время термин «статистика» употребляется в 3х значениях:
· Под «статистикой» понимают отрасль деятельности, к-рая занимается сбором, обработкой, анализом, публикаций данных о различных явлениях общественной жизни.
· Статистикой называют цифровой материал, служащий для характеристики общих явлений.
· Статистикой называют отрасль знания, учебный предмет.
Предметом статистики является количественная сторона массовых общих явлений в неразрывной связи с их качественной стороной. Свой предмет статистика изучает при помощи опр. категорий:
· Статистическая совокупность – совокупность соц.-эк. объектов и явлений общ. Жизни, объединен. Некоторой кач. Основой н-р, совокупность пред-тий, фирм, семей.
· Единица совокупности – первичный элемент статистической совокупности.
· Признак – кач. Особенность единицы совокупности.
· Статистический показатель – понятие отбражает количеств. харак-ки (размеры) признаков общ. явлений.
· Система статистич. Показателей – совокупность статистич. показателей, отражающая взаимосвязи, к-рые существ. между явлениями.
Основными задачами статистики являются:
1. всестороннее исследование глубоких преобразований эк. и соц. процессов на основе научнообоснов. системы показателей.
2. обобщение и прогнозирование тенденций развития разл. отраслей экономики в целом
3. своевременное обеспеч. надежности информации гос., хоз., эк. органов и широкой общ-сти
Главным обобщением опыта исследования любых массовых явлений служит закон больших чисел. Отдельное единичное явление, рассматриваемое как одно из явлений данного рода, содержит в себе элемент случайного: оно могло быть или не быть, быть таким или иным. При соединении же большого числа таких явлений в общих характеристиках всей их массе случайность исчезает в тем большей мере, чем больше соединено единичных явлений.
Математика, в частности теория вероятностей, рассматриваемая в чисто количественном аспекте, закон больших чисел выражает целой цепью математических теорем. Они показывают, при каких условиях и в какой именно мере можно рассчитывать на отсутствие случайности в охватывающих массу характеристиках, как это связано с численностью входящих в них индивидуальных явлений. Статистика же основывается на этих теоремах в изучении каждого конкретного массового явления.
Закономерность, проявившаяся лишь в большой массе явлений через преодоление свойственной ее единичным элементам случайности, называется статистической закономерностью.
В одних случаях перед статистикой стоит задача измерения ее проявлений, само же ее существование теоретически ясно заранее.
В других случаях закономерность может быть найдена статистикой эмпирически. Этим путем было, например, установлено, что с увеличением дохода семьи в ее бюджете падает процент расходов на питание.
Таким образом, всякий раз, когда статистика в исследовании какого-либо явления достигает обобщений и находит действующую в нем закономерность, эта последняя сразу становится достоянием той конкретной науки, к кругу интересов которой принадлежит это явление. Следовательно, в отношении каждой науки статистика выступает в качестве метода.
Рассматривая результаты массового наблюдения, статистика находит в них черты сходства и различия, соединяет элементы в группы, выявляя при этом различные типы, дифференцируя по этим типам всю подвергнутую наблюдению массу. Результаты наблюдения единичных элементов массы используются далее для получения характеристик всей совокупности и выделения в ней особых частей, т.е. для получения обобщающих показателей.
Массовое наблюдение, группировка и сводка его результатов, вычисление и анализ обобщающих показателей - таковы главные черты метода статистики.
Статистика, как наука, опекает и сводится к математической статистике. В математике задачи характеристики массовых явлений рассматриваются только в чисто количественном аспекте, оторвано от качественного содержания (что обязательно для математики, как науки вообще). Статистика же даже в исследовании общих законов массовых явлений исходит не только из количественных обобщений этих явлений, а прежде всего из механизма возникновения самого массового явления.
В тоже время из сказанного о роли количественного измерения для статистики следует большое значение для нее математических методов вообще, специально приспособленных для решения задач, возникающих при исследовании массовых явлений (теория вероятностей и математическая статистика). Более того, роль математических методов здесь настолько велика, что попытка их исключения из курса статистики (ввиду наличия в планах отдельного предмета - математической статистики) существенно обедняет статистику.
Отказ от этой попытки, однако, не должен означать противоположной крайности, а именно поглощения статистикой всей теории вероятностей и математической статистики. Если, например, в математике рассматривается средняя величина для ряда распределения (вероятностей или эмпирических частностей), то статистика так же не может обойти соответствующие приемы, но здесь это один из аспектов, наряду с которым возникает и ряд других (средние общие и групповые, возникновение и роль средних в системе информации, материальное содержание системы весов, хронологические средние, средние и относительные величины и т.д.).
Или другой пример: математическая теория выборки все внимание сосредоточивает на ошибке репрезентативности - для разных систем отбора, разных характеристик и т.д. Системную ошибку, т.е. ошибку, не поглощающуюся в средней величине, она заранее исключает, строя свободные от нее так называемые несмещенные оценки. В статистике же едва ли не главным в этом деле вопросом является вопрос о том, как эту системную ошибку избежать.
В исследовании количественной стороны массовых явлений возникает ряд задач математического характера. Для их решения математика разрабатывает соответствующие приемы, но для этого она должна рассматривать их в общем виде, для которого качественное содержание массового явления безразлично. Так проявление закона больших чисел было впервые подмечено именно в социально-экономической области и почти одновременно в азартных играх (само распределение которых объяснилось тем, что они являлись слепком с экономики, в частности развивающихся товарно-денежных отношений). С того момента, однако, когда закон больших чисел становится объектом точного исследования в математике, он получает совершенно иную трактовку, которая не ограничивает его действие какой-либо специальной областью.
На этом основании предмет статистики вообще отграничивается от предмета математики. Разграничения объектов не может означать изгнание из одной науки всего, что попало в поле зрения другой. Было бы, например, неправильно исключить из изложения физики всего связанного с применением дифференциальных уравнений на том основании, что ими занимается математика.
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/
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное агентство по образованию
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Северо-Кавказский государственный технический университет»
ФУП и ЗО (ИУП)
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
ПО ДИСЦИПЛИНЕ ПРАВОВАЯ СТАТИСТИКА
Ставрополь 2012
1. Назовите виды (источники) информации и дайте им краткую характеристику. Какие требования предъявляются к статистической информационной базе
Статистические данные - это составная часть глобальной информационной системы, которая формируется в соответствии с концепцией информатизации, разработанной в Российской Федерации. Государственная политика в сфере формирования информационных ресурсов и информатизации направлена на создание условий эффективного и качественного информационного обеспечения решения стратегических и оперативных задач социального и экономического развития страны.
Формирование информационной базы статистического исследования социальных явлений и процессов - сложный, многоступенчатый процесс.
В этом процессе выделяются следующие обязательные этапы (иногда, как отмечалось, их именуют стадиями) исследования: статистическое наблюдение, сводка и группировка собранного материала, обработка и анализ сводных статистических данных (информации). Последние два этапа составляют научную обработку статистических данных.
Перечисленные этапы неразрывно связаны между собой, проводятся по предварительному плану и только в своей совокупности составляют законченный вид всякого статистического исследования.
Статистическое наблюдении - первый этап статистического исследования - планомерное, научно организованное и, как правило, систематическое получение данных (сбор сведений) о массовых явлениях и процессах социальной и экономической жизни путем регистрации существенных признаков каждой единицы их совокупности.
Например, во время проведения переписи населения в отношении каждого жителя страны, подлежащего переписи, регистрируются такие признаки, как пол, возраст, национальность, семейное положение, образование, источник средств существования и т.д. А при регистрации преступления в соответствующих документах единого учета (форма № 1 - статистическая карточка на выявленное преступление) учитываются существенные уголовно-правовые признаки (квалификация преступления, категория преступления, объект и предмет преступного посягательства, способ его совершения и т.д.), уголовно-процессуальные (кем и когда возбуждено уголовное дело, чья подследственность и т.д.), криминологические (виктимологические) - число потерпевших, их пол, возраст, отношение к виновному в совершении преступления и другие значимые в научно-практическом отношении признаки.
Статистическое наблюдение как целенаправленный, научно организованный и методически контролируемый учет признаков и свойств массовых явлений, событий, фактов - основополагающий способ сбора данных во всех сферах общественной жизни, в том числе и в сфере реализации государственных мер социального контроля над правонарушениями.
Статистическая сводка - представляет собой проверку, систематизацию, научную обработку материалов статистического наблюдения (подсчет первичного статистического материала, например карточек на лиц, совершивших преступления), подытоживание отдельных единиц и сведения их в массы или совокупности в целях получения обобщенной характеристики изучаемого явления по ряду существенных для него признаков (например, число несовершеннолетних, совершивших преступления).
Различают первичную и вторичную сводку. Первичная сводка - обработка и подсчет первичных данных (по документам первичного учета), непосредственно собранных в процессе статистического наблюдения; вторичная сводка - обработка и подсчет сведенных данных первичной сводки. Она производится по данным отчетности и специально.
Целью сводки является систематизация первичных данных и получение на этой основе сводной характеристики объекта исследования в целом при помощи обобщающих статистических показателей. То есть если при статистическом наблюдении собирают данные о тех или иных признаках каждой единицы совокупности, то результатом сводки являются подробные сведения, отражающие в целом всю совокупность.
2. Сущность закона больших чисел и его роль в исследовании социально-правовых явлений. Какова вероятность того, что при бросании игральной кости у нас выпадет число очков, делящееся на 3? Что является математическим обоснованием закона больших чисел
Закон Больших Чисел в теории вероятностей утверждает, что эмпирическое среднее (среднее арифметическое) достаточно большой конечной выборки из фиксированного распределения близко к теоретическому среднему этого распределения. В зависимости от вида сходимости различают слабый закон больших чисел, когда имеет место сходимость по вероятности, и усиленный закон больших чисел, когда имеет место сходимость почти всюду.
Всегда найдётся такое количество испытаний, при котором с любой заданной наперёд вероятностью относительная частота появления некоторого события будет сколь угодно мало отличаться от его вероятности.
Общий смысл закона больших чисел - совместное действие большого числа случайных факторов приводит к результату, почти не зависящему от случая.
На этом свойстве основаны методы оценки вероятности на основе анализа конечной выборки. Наглядным примером является прогноз результатов выборов на основе опроса выборки избирателей.
Под законом больших чисел и понимается совокупность предложений, в которых утверждается, что с вероятностью, как угодно близкой к единице (или нулю), произойдет событие, зависящее от очень большого, неограниченно увеличивающегося числа случайных событий, каждое из которых оказывает на него лишь незначительное влияние.
Точнее, под законом больших чисел понимается совокупность предложений, в которых утверждается, что с вероятностью, как угодно близкой к единице, отклонение средней арифметической достаточно большого числа случайных величин от постоянной величины - средней арифметической их математических ожиданий, не превзойдет заданного как угодно малого числа.
Отдельные, единичные явления, которые мы наблюдаем в природе и в общественной жизни, часто проявляются как случайные (например, регистрируемый смертный случай, пол родившегося ребенка, температура воздуха и др.) вследствие того, что на такие явления действует много факторов, не связанных с существом возникновения или развития явления. Предсказать суммарное действие их на наблюдаемое явление нельзя, и они различно проявляются в единичных явлениях. По результатам одного явления нельзя ничего сказать о закономерностях, присущих многим таким явлениям.
Однако давно было замечено, что средняя арифметическая числовых характеристик некоторых признаков (относительные частоты появления события, результатов измерений и т.д.) при большом числе повторений опыта подвержена очень незначительным колебаниям. В средней как бы проявляется закономерность, присущая существу явлений, в ней взаимно погашается влияние отдельных факторов, которые делали случайными результаты единичных наблюдений. Теоретически объяснить такое поведение средней можно с помощью закона больших чисел. Если будут выполнены некоторые весьма общие условия относительно случайных величин, то устойчивость средней арифметической будет практически достоверным событием. Эти условия и составляют наиболее важное содержание закона больших чисел.
Первым примером действия этого принципа и может служить сближение частоты наступления случайного события с его вероятностью при возрастании числа испытаний - факт, установленный в теореме Бернулли (швейцарский математик Якоб Бернулли (1654- 1705)).Теорема Бернулл является одной из простейших форм закона больших чисел и часто используется на практике. Теорема Бернулли: Если вероятность события А в каждом из п независимых испытаний постоянна и равна р, то при достаточно большом п для произвольного e >0 справедливо неравенство
Переходя к пределу, имеем
Вероятность того, что при бросании игральной кости выпадет число, которое делится на 3, равна 2/6. Так как игральная кость имеет 6 сторон, а на три делятся всего 2 числа - 3 и 6.
3. Назовите основные задачи анализа данных уголовно-правовой статистики. Основные направления исследования преступности на основе данных уголовно-правовой статистики
Уголовно-правовая статистика, призвана играть самую серьезную роль в изучении преступности и выработке практических мер контроля над ней. Она ставит перед собой и решает следующие основные задачи:
1) определение количественно-качественных характеристик преступности;
2) выявление обстоятельств (причин, условий, факторов), детерминирующих преступность;
3) изучение лиц, совершивших преступления;
4) изучение всей системы государственных мер социального контроля над преступностью.
Очевидно, все перечисленные задачи практически связаны друг с другом, поскольку исследование преступности ведется, как правило, в связи с оценкой деятельности государственных органов, осуществляющих контроль над ней.
В процессе анализа используются следующие виды источников информации:
Документы первичного учета и статистической отчетности правоохранительных органов и суда;
Данные обобщения уголовных дел и материалов о преступлениях;
Данные прокурорских проверок состояния законности;
Данные социально-экономической, социально-демографической статистики;
Результаты изучения общественного мнения о преступности и криминологических исследований, если они проводились на обследуемой территории;
Данные об иных правонарушениях и показателях моральной статистики (пьянство, алкоголизм, наркомания и др.).
В самом общем плане основными направлениями изучения преступности являются:
Изучение тенденций преступности и обусловливающих ее факторов в целях получения прогностических выводов о возможных изменениях этих тенденций и разработки на этой основе перспективных программ (общегосударственных, региональных и т.д.) социального контроля над ней;
Исследование отдельных проблем борьбы с преступностью и охраны общественного порядка. Например, анализ состояния некоторых категорий и видов преступлений (должностных, в сфере экономики - финансовых, налоговых, таможенных, связанных с наркотиками, заказных убийств, угона автомототранспортных средств, преступлений, совершаемых несовершеннолетними, квартирных краж и т.д.);
Текущий (непрерывный) анализ оперативной обстановки на основе суточной, декадной и месячной информации. Осуществляемый непрерывно, он служит потребностям оперативного руководства, позволяет быстро обнаруживать те или иные изменения в оперативной обстановке и принимать нужные управленческие решения. В органах внутренних дел это изучение практически осуществляется всеми отраслевыми службами. Однако основной объем данной работы ложится на их штабные подразделения и дежурные части, располагающие необходимой оперативной информацией и средствами ее накопления (картотеки, журналы, схемы, графики, магнитопланы и т.п.);
Систематический анализ преступности, при котором она анализируется последовательно из года в год (или по более длительным периодам - три, пять лет);
Комплексный анализ преступности с учетом большинства известных факторов, оказывающих или способных оказать влияние на их особенности.
Преступность анализируется не в статике, а в динамике. При этом, как отмечалось, поскольку «душа» анализа - сравнение во времени и пространстве, постольку важен как ретроспективный анализ, т.е. взгляд на тенденции и состояние преступности в прошлом, так и перспективный - выявление ее возможных тенденций, характеристик.
Говоря о динамике преступности за многолетний период, надо учитывать обстоятельства, влияющие на эту динамику: изменение исторических и социально-экономических условий (специфика в этом отношении советского и настоящего периода - постсоветского); движение населения (опережающие темпы роста смертности по сравнению с рождаемостью и связанные с этим процессы изменения удельных весов отдельных возрастных когорт и старения населения, процессы вынужденной миграции - беженцы и переселенцы и др.); изменение уголовного закона и др.
Указанные обстоятельства предопределяют необходимость выделения из всей совокупности сопоставимого массива преступлений, который мог бы быть базовым при анализе преступности во времени и пространстве. Опыт свидетельствует, что при этом следует учитывать ряд моментов: стабильность уголовно-правового запрета; распространенность преступлений не должна зависеть от каких-то особых, специфических условий места и времени, уровень терпимости населения к выявлению тех или иных преступлений, наказанию виновных и др.
Сопоставимый массив преступлений должен отражать видовой объект уголовно-правовой зашиты и включать следующие основные блоки:
1) преступления против личности (насильственная преступность): умышленные убийства, причинение вреда здоровью, изнасилование, посягательство на жизнь сотрудника правоохранительного органа и т.п.;
2) преступления в сфере экономики: а) против собственности (кражи, грабежи, разбои, вымогательство и др.); б) в сфере кредитно-денежных отношений - кредитно-банковские злоупотребления и фальшивомонетничество; в) в сфере внешнеэкономической деятельности - контрабанда; г) в сфере потребительского рынка; г) в сфере приватизации и др.;
3) преступления против общественной безопасности и общественного порядка (бандитизм, хулиганство, преступления, связанные с незаконным оборотом оружия, наркотиков, и др.);
4) преступления против интересов государственной власти (злоупотребление должностными полномочиями, взяточничество и др.).
Приведенный перечень может расширяться в зависимости от конкретного состояния преступности и практических потребностей анализа.
Кроме того, наряду с отмеченными блоками преступности, выделяемыми по характеру совершенных преступлений, в теории и аналитической практике важное значение имеет анализ основных показателей рецидивной преступности: ее уровень и интенсивность - число преступлений, совершенных лицами, ранее совершавшими преступления, число лиц, ранее совершавших преступления, структура рецидива по сопоставимому массиву преступлений, ее организованность - доля преступлений, совершенных группой лиц без предварительного сговора, группой лиц по предварительному сговору, организованной группой, преступным сообществом (преступной организацией).
правовой статистика автоматизированный
4. Раскройте особенности оценки деятельности правоохранительных органов и суда по утверждению в стране режима конституционной законности. Назовите основные направления создания автоматизированной системы обработки данных правовой статистики
Суды (аналитические подразделения судебных департаментов) и соответствующие отделы статистики и аналитических обобщений органов юстиции всех уровней на основе данных судебной статистики определяют показатели работы судов по трем направлениям:
а) рассмотрение уголовных дел;
б) рассмотрение гражданских дел;
в) исполнение судебных решений.
По рассмотрению уголовных дел показатели работы судов первой инстанции характеризуют, в частности:
Количество поступивших уголовных дел, общее число осужденных судами первой инстанции, состояние судимости (уровень, темпы роста, структура судимости по различным уголовно-правовым и криминологическим признакам и пр.);
Карательная практика - структура и динамика мер наказаний, что в известной степени показывает направление уголовной политики и характеризует степень общественной опасности преступности (имея в виду соотношение групп осужденных к лишению свободы и осужденных к мерам наказания, не связанным с лишением свободы);
Законность и обоснованность постановлений судов первой инстанции - общее число судебных решений, отмененных и измененных вышестоящими судами;
Оперативность судебного разбирательства - количество дел, разрешенных районными (городскими) судами с нарушением процессуальных сроков, в том числе по делам вышестоящих судов.
Итак, работу судов по рассмотрению уголовных дел можно характеризовать по объему, срокам и качеству (как по абсолютным, так и по обобщающим показателям).
Объем работы определяется и по числу уголовных дел, рассмотренных судом за отчетный период, и по показателям средней нагрузки на одного судью.
Качество рассмотрения уголовных дел по сложившейся практике характеризуют такими показателями, как число отмененных и измененных кассационной или надзорной инстанциями приговоров и постановлений.
Эффективность любой деятельности существенно зависит от качественно-количественных показателей ее информационного обеспечения и быстроты их получения. Поэтому проблеме информатизации различных аспектов юридической деятельности ныне уделяется самое серьезное внимание. Средства быстродействующей вычислительной техники, связи и информатики используются в правотворческой, правоприменительной и правоохранной деятельности. Особое внимание уделяется компьютеризации системы уголовной юстиции. Восьмой конгресс ООН о предупреждении преступности и обращению с правонарушителями (Гавана, 1990 г.) принял специальную резолюцию «Компьютеризация уголовного правосудия»1, Девятый конгресс ООН (Каир, 1995 г.) организовал международный семинар-практикум по данной проблеме.
В компьютеризации юридической деятельности можно условно выделить три группы систем:
1) автоматизированные информационные системы о нормативных актах, включающие в себя банки законодательных, правительственных и ведомственных актов, решения Конституционного Суда, постановления Пленума Верховного Суда, материалы судебной и арбитражной практики;
2) автоматизированные информационные системы, обеспечивающие оперативно-розыскную деятельность, расследование преступлений, охрану общественного порядка, где отражены банки данных криминального учета лиц - владельцев оружия и автотранспорта, лиц, разыскиваемых и без вести пропавших и единиц разыскиваемого оружия и т. д.;
3) автоматизированные информационные системы регистрации и учета преступлений, лиц, их совершивших, осужденных, заключенных, иной статистической информации о деятельности правоохранительных органов, судов, других юридических учреждений.
Все эти системы тесно связаны между собой. Они могут формировать единую информационно-вычислительную сеть органов внутренних дел, налоговой полиции, таможенной службы, прокуратуры и судов. Информация одной автоматизированной информационной системы может быть важной для другой и наоборот. Поэтому стратегическая цель при информатизации деятельности правоохранительных органов - это применение новейших информационных технологий на базе создания интегрированных банков данных справочного, статистического и аналитического характера, объединяя их в единое информационное пространство, доступное с рабочих мест сотрудникам правоохранительных органов1. В 1995 т. была принята Президентская программа «Правовая информатизация органов государственной власти РФ», в которой определены перспективы развития автоматизированных информационных систем в правовой сфере.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Математические методы систематизации и использования статистических данных для научных и практических выводов. Формирование закономерностей массовых социально-экономических процессов. Толкование экономических явлений посредством закона больших чисел.
контрольная работа , добавлен 28.10.2010
Понятие статистической совокупности и ее структура. Понятие генеральной и выборочной совокупности. Обеспечение репрезентативности выборочной совокупности. Вероятность наступления в выборочной совокупности какого-либо события. Закон больших чисел.
презентация , добавлен 19.05.2012
Краткая история зарождения и развития статистики как науки. Предмет изучения и характеристика основных задач статистики. Статистические методы сбора и обработки данных для получения достоверных оценок и результатов. Источники статистических данных.
лекция , добавлен 13.02.2011
Исследование направлений движения статистической информации. Сбор первичных данных в ходе статистического наблюдения. Сводка, группировка, обработка данных, осуществляемая органами государственной статистики. Использование статистической информации.
реферат , добавлен 26.05.2014
Законы распределения случайных величин. Закон распределения Пуассона. Свойства плотности вероятности. Критериальные случайные величины. Свойство коэффициента корреляции. Закон больших чисел и его следствия. Предельные теоремы теории вероятностей.
курс лекций , добавлен 11.03.2011
Понятие о статистической информации. Статистическое наблюдение как стадия экономико-статистического исследования. Задачи и данные статистики при изучении доходов, расходов. Домашние хозяйства как источник информации. Доходная и расходная часть баланса.
контрольная работа , добавлен 06.12.2010
Понятие экономического анализа как науки, его сущность, предмет, общая характеристика методов и социально-экономическая эффективность. Основные группы эконометрических методов анализа и обработки данных. Факторный анализ экономических данных предприятия.
реферат , добавлен 04.03.2010
Основные понятия статистики. Организация статистического наблюдения. Ряды распределения, табличный метод представления данных. Статистическая сводка и группировка. Объекты уголовно-правовой, гражданско-правовой и административно-правовой статистики.
реферат , добавлен 29.03.2013
Понятие статистики как научного направления, предмет и методы ее изучения. Методы организации государственной статистики в РФ и международной практике, требования к данным. Сущность и порядок реализации корреляционно-регрессивного анализа и связей.
учебное пособие , добавлен 07.02.2010
Организационные формы и субъекты экономического анализа. Элементы информационной системы анализа, цели предоставления и степень точности информации. Состав информации, необходимой для принятия управленческого решения; справочно-правовые базы данных.