Формулы математической статистики. Случайная величина

Статистика (от латинского «статус»), что в переводе означает «определенное положение вещей»
Предмет статистики — изучение количественной стороны массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной в конкретных условиях места и времени
Методы статистики -общие правила и приемы, которые образуют последовательные стадии статистического исследования
Этапы статистического исследования – 1) Статистическое наблюдение 2. Сводка и группировка статистических данных 3. Анализ результатов сводки
Статистическое наблюдение — это планомерный научно организованный сбор данных или сведений о социально-экономических процессах
Требования, предъявляемые к статистическим данным — Полнота данных (охват в пространстве, во времени, всесторонний охват), Точность и достоверность данных, Сопоставимость и соизмеримость данных, их единообразие, Своевременность данных

Виды несплошного наблюдения:

1. Выборочное наблюдение – наблюдение с помощью специальных методов отбора
2. Обследование основного массива – наблюдение за частью наиболее крупных единиц в исследуемой совокупности
3. Монографическое наблюдение или обследование – подробное описание отдельных единиц наблюдения в статистической совокупности (изучение новых методов управления, инновационных подходов и т.п.)

Способы опроса – Саморегистрация, Экспедиционный опрос, Корреспондентский опрос
Мониторинг — специальное организованное систематическое наблюдение за состоянием явлений и процессов, объектов совокупности (процесс непрерывного слежения)
Процесс статис наблюдения — определяется цель статистического наблюдения, устанавливается объект и единица наблюдения, разрабатывается инструментарий, определяется круг признаков «характеризующих единицу наблюдения, по которым производится регистрация данных, разрабатывается программа статистического наблюдения, обосновывается вид и метод проведения наблюдения, разрабатывается инструкция для заполнения бланков
Программа стат иссл – содержит конкретные вопросы, на которые необходимо дать ответ в статистическом формуляре
Объект наблюдения совокупность социально — экономических процессов, подлежащих обследованию.
Единица наблюдения – элемент совокупности, по которому собирается необходимые данные
Критический момент – момент, по состоянию, на которое собирается информация
Методы контроля — Счетный (арифметический) – повторение расчетов и проверка итоговых сумм, четко устанавливается наличие ошибок. Может выполнятся непрофессионалами. Логический проводится путем сопоставления данных с данными прошлых периодов, по аналогичным объектам, территориям, по разноименным показателям, относящимся к одному объекту. Выполняется профессионалами.
Ошибки — По источнику происхождения(преднамеренные (злостные), непреднамеренные) По характеру:(случайные, систематические, презентативности (представительности)
Случайные ошибки — регистратора, небрежность в заполнении документации, неточность измерительных приборов, использование неверных формул средних и индексов Данные ошибки имеют свойство взаимопогашаться

Систематические ошибки — погрешности измерительных приборов, округление данных, забывчивость опрашиваемых и т.п. Данные ошибки имеют свойство накапливаться Сводка статистических данных — систематизация и обобщение материалов статистического наблюдения, подсчет числа единиц в группах и подгруппах, выделенных при группировке, и подведение итогов по количественным признакам ГРУППИРОВКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ — это расчленение единиц статистической совокупности на группы, однородные в каком – либо существенном отношении. Различают три вида группировки в зависимости от решаемых ими задач Задачи статистической группировки- 1 задача. Разделение совокупности на качественно однородные группы – выявление социально-экономических типов. Это группировки типологические (например, предприятий по формам собственности, продукции по видам, населения по социальным группам и т.п.) 2 задача. Характеристика структуры явления и структурных сдвигов. Это структурная группировка. Например, изучение структуры населения по полу, возрасту и т.п. 3 задача. Изучение взаимосвязей между отдельными признаками изучаемого явления. Такие группировки называются аналитическими (например, группировка рабочих по нормам выработки для установления влияния на размер заработной платы)

Разновидности группировочных признаков – атрибутивный, количественный

Особенности группировки по количественном признаку. Число групп определяется в зависимости от характера изменения признака и задач исследования. Если признак изменяется дискретно (прерывно), то число групп соответствует количеству значений признака (число детей в семьях, разряд рабочих и т.п.). Если признак изменяется непрерывно и принимает любые значения, то пользуются технологией образования интервалов (например, стаж, возраст, уровень заработной платы и т.п.) Интервал – разница минимальным и максимальным значением признака в каждой группе Расчет величины равных интервалов – (xмак – xмин)/m, где m-число групп по формуле Стерджесса Элементы статистической таблицы — Подлежащее – то, о чем говорится в таблице. По разработке подлежащего различают перечневые таблицы, хронологические и территориальные. Сказуемое – цифры, при помощи которых характеризуются выделенные в подлежащем единицы или группы.

Относительная величина планового задания- Отношение величины показателя по плану(упл ) к его фактической величине в предыдущем периоде (у0 ) Относительная величина выполнения плана — Отношение фактической (отчетной) величины показателя (у1 ) к запланированной на тот же период величине (упл )

Относительная величина координации — соотношение между частями (i, j, …) целого. В качестве базы сравнения принимается значение показателя, преобладающего в общем объеме совокупности.

Относительная величина наглядности — Соотношение одноименных показателей, относящихся к одному и тому же периоду (моменту) времени, но по разным объектам или территориям (a,b )
Относительные величины интенсивности — Являются именованными числами и показывают итог числителя, приходящийся на одну, десять или сто единиц показателя. Например, производительность труда
Средняя величина — обобщающий показатель, характеризующий типичный уровень варьирующего (изменяющегося) количественного признака на единицу совокупности в определенных условиях места и времени
Условия расчета средних 1) Расчет должен осуществляться по качественно однородной совокупности2)Для исчисления средних должны быть использованы массовые данные Средняя величина именована, т.е. имеет ту же единицу измерения, что и осредняемый показатель

средняя степенная

арифметическая простая

взвешенная

гармоническая

гарм взвешенная

геометрическая

геом взвешенная

квадратическая

Свойства средней арифметической 1. Сумма отклонений индивидуальных значений признака от средней арифметической равна 0. 2. Если все осредняемые варианты уменьшить или увеличить на постоянное число А , то средняя арифметическая уменьшится или увеличится на эту же величину. 3. Если все варианты значений признака уменьшить или увеличить в А раз, то средняя также соответственно уменьшится или увеличится в А раз. 4. Если все веса уменьшить или увеличить в А раз, то средняя арифметическая не изменится. Вариация — колеблемость, многообразие, изменяемость величины признака у единиц совокупности Ряды показателей:первичные;ранжированные, вариационные Первичный ряд

Дискретный ряд i=1…k

Ранжированный ряд

Интервальный ряд

— размах вариации

— среднее линейное отклонение для первичного ряда

-с реднее линейное отклонение для вариационного ряда

— среднее квадратичное отклонение для первичного ряда. Дисперсия =квадрату
— ср квад отклонение для вариац. Ряда

— упрощенная формула дисперсии

— коэф-т вариации

Динамический ряд -это ряд показателей, изменяющихся во времени y1 y2 y3 … yn –- уровни динамического ряда Виды рядов: моментные(на определенную дату); интервальные(в каком-либо году) Расчет цепных и базисных показателей динамики: абсолютный прирост, относ прирост, темп прироста – отношение абсолютного прироста к абсолютному уровню, принятому за базу (к предыдущему уровню ряда), Абсолютное значение одного % прироста –отношение абсолютного прироста к темпу прироста

1. Расчет среднего абсолютного уровня

для интервального ряда

а) с равноотстоящими уровнями (yi – уровни ряда,n – число интервалов)

Б) с неравноотстоящими уровнями (t-промежуток времени между моментами учета):

для моментного ряда

а) с равноотдаленными моментами в случае периодического учета пользуются формулой средней хронологической (n-число моментов учета):

для моментного ряда

с неравноотдаленными моментами в случае непрерывного учета:

для моментного ряда

с неравноотдаленными моментами в случае периодического учета пользуются формулой средней хронологической взвешенной

Расчет среднего абсолютного прироста

Базисный цепной

Расчет среднего темпа роста

а) для интервального ряда с равными интервалами (Tpi – цепные темпы роста k – число цепных темпов n – число интервалов времени)

— цепной

— базисный

б) для неравноинтервального ряда
Выявление основной тенденции развития (тренда) также называется выравниванием временного ряда, а методы выявления основной тенденции – методами выравнивания.

Укрупнение интервалов динамического ряда. Первоначальный ряд динамики преобразуется и заменяется другим, показатели которого относятся к большим по продолжительности периодам времени. Вновь созданный ряд может содержать либо абсолютные величины за укрупненные по продолжительности промежутки времени (получается путем суммирования уровней первичного ряда абсолютных величин), либо средние величины.

Метод скользящей средней. Суть метода заключается в замене абсолютных данных средними арифметическими за определенные периоды. Расчет средних ведется способом скольжения, т.е. постепенным исключением из принятого периода скольжения первого уровня и включением следующего. При этом предварительно выбирают интервал сглаживания (обычно нечетное число уровней – 3,5,…). Расчет удобно представить в таблице.

Аналитическое выравнивание динамических рядов Основное содержание данного метода заключается в том, что основная тенденция развития yt рассчитывается как функция времени: yti = f(ti) Определение теоретических (расчетных) уровней yti производится на основе адекватной математической функции, которая наилучшим образом отображает тенденцию ряда динамики.

Формулы по статистике

Тема 1: Группировка статистических данных

Определение числа групп (если группи-ка по непрер. приз-ку или дискрет. со многими знач-ями)

Определение величины равного интервала :

Тема 2: Абсолютные и относительные величины

Относительные величины :

1) относит. вел-на структуры :

2) относит. вел-на планового задания :

3) относит. вел-на выполнения плана :

4) относит. вел-на динамики или темп роста :

5) относит. вел-на сравнения

6) относит. вел-на интенсивности (пример: фондоотдача = объем/стоимость (один год))

Тема 3: Средние величины и показатели вариации

Средняя арифметическая

простая :

взвешенная :

Средняя гармоническая

простая :

взвешенная : , сумма значений признака по группе

Свойства средн. арифметической:

если каждую вари-ту х умен-ть или увел-ть на одно и то же число, то ср. вел-на умен-ется или увел-ется на это же число;

если каждую вари-ту х умен-ть или увел-ть в одно и то же число раз, то ср. вел-на умен-ется или увел-ется в одно и то же число раз;

если каждую частоту f умен-ть или увел-ть в одно и то же число раз, то ср. вел-на не изменится.

Ср. вел-на зависит от вар-ты х и структуры совок-сти , кот. харак-ется долями d .

Ряд распределения имеет 3 центра :

1) ср. аримет-кое ;

2) мода – наиболее часто встречающаяся вар-та ;

3) медиана – вар-та, стоящая в середине ряда распре-ния. Сначала находят N медианы, кот. равен n/2, если число еди-ц совок-сти n – чётное, или , если число еди-ц совок-сти нечетное .

Осн. пока-ли вариации :

1) размах вариации :

2) ср. линейное отклонение (ср. арифм-кая из абсолют. откл-ний отдел. значений)

Для несгруппир. данных:

Для сгруппир. данных:

3) ср. квадратическое отклонение (хар-ет ср. абсол. откл-ние вар-ты от ср. вел-ны)

Для несгруппир. данных :

Для сгруппир. данных :

4) Дисперсия – квадрат среднеквадр-ного откл-ния

Для несгруппир. данных :

Для сгруппир. данных :

Общая дисперсия: (для сгрупп.) (для несгрупп.)

– ср. вел-на резул. приз-ка в сово-сти, - частота (в совокупности!)

Внутригрупповая дисперсия: - кол-во вариант в группе i

Междугрупповая дисперсия: - кол-во вариант в группе i

Правило сложения дисперсий:

Не имеет еди-ц измерения.

5) Коэффициент вариации хар-ет ср. относит. откл-ние вар-ты от ср. вел-ны.

Способ моментов

Часто мы сталкиваемся с расчетом средней арифметической упрощенным способом.

В этом случае используются свойства средней величины. Метод упрощенного расчета называется способом моментов, либо способом отсчета от условного нуля.

Способ моментов предполагает следующие действия :

1) Выбирается начало отсчета (из х ) – условный нуль (A ). Обычно как можно ближе к середине распре-ния.

2) Находятся отклонения вариантов от условного нуля ().

4) Если эти отклонения содержат общий множитель (k ), то рассчитанные

отклонения делятся на этот множитель.

Способ моментов :

Средняя:

Дисперсия:

Тема 4: Выборочное наблюдение

Обозначения в теории выборки:

Генер. средняя: с задан. уровнем вероя-сти P(t)

– ошибка выборки для ср. вел-ны

, t – критерий надеж-сти, его вел-на зав-т от уровня задан. вероя-сти P(t)

Если 1) P (t ) = 0,683, то t =1 ; 2) P (t ) = 0,954, то t =2 ; 3) P (t ) = 0,997, то t =3

– среднеквадр. ошибка выборки

– верна для повторного отбора в выборке.

- для бесповторного отбора

Доказано: с задан. уровнем вероя-сти P(t)

– ошибка выборки для доли

, – среднеквадр. ошибка выборки для доли

–для повторного отбора

- для бесповторного отбора

Тема 5: Ряды динамики

Аналит. пока-ли:

1) Абсолют. прирост (разница уровней)

(цепной) ; (базисный)

2) Темп роста (отношение уровней)

(цепной) ; (базисный)

3) Темп прироста

(цепной) ; (базисный)

4) Абсолютное значение 1% прироста

(цепной) ; (базисный)

Средние показатели:

1) ср. уровни динам. ряда ;

2) ср. аналитич. показ-ли динам. ряда .

Расчет ср. уровня зав-т от вида РД:

а) для интерв. РД с равн. периодами вре-ни – ср. арифмет. простая

б) для интерв. РД с неравн. периодами вре-ни – ср. арифмет. взвешенная

в) для моментных РД с равноотстоящими датами – ср. хронологическая

г) для моментных РД с неравноотстоящими датами – ср. арифмет. взвешенная

Расчет ср. аналит. показ-лей:

а) ср. абсолют. прирост

б) ср. темп роста

в) ср. темп прироста

Смыкание РД

Для проведения смыкания РД в смыкаемых рядах находится временной момент (дата, период), когда им-ся сведения об изучаемом признаке как в прежних, так и в новых условиях. Рассчитывается коэфф-т, дальнейш. расчеты – по сомкнутом. ряду.

В ходе обработки РД важн. задачей яв-ся выявление основ. тенденции раз-тия явления (тренда) и сглаживание случ. колебаний. Для решения этой задачи сущ-ют особые способы, кот. наз-ют методами выравнивания.

3 основн. способа обработки динамического ряда:

а) укрупнение интервалов РД и расчет средних для кажд. укрупненного интервала;

(переход от менее продолжит.инт-лов к более продолжит. Средняя, рассчитанная по укрупненным инт-лам, позволяет выявить направление и характер (ускорение или замедление) основ. тенденции развития. Средняя рассчитывается по формулам простой средней арифметической.

б) метод скользящей средней;

(вычисл-ся ср. уровень из опред. числа, обычно нечетного, первых по счету уровней ряда. Затем - из такого же числа уровней, но начиная со второго по счету, далее - начиная с третьего и т. д. Т/о, средняя как бы «скользит» по временному ряду от его начала к концу, каждый раз отбрасывая один уровень в начале и добавляя один следующий.

в) аналитическое выравнивание.

Сезонные колебания и волны

Индексами сезонности яв-ся процентные отношения фактических внутригодовых уровней к постоянной или переменной средней. Совокупность этих показателей отражает сезонную волну.

Для выявления сезон. колебаний обычно испо-ют данные за несколько лет, распределенные по месяцам. Для каждого месяца рассчитывается средняя величина уровня, например за 3 года ( ), затем из них вычисляется средний уровень для всего ряда ( ), далее определяется процентное отношение средних для каждого месяца к общему среднемесячному уровню ряда:

где - средний уровень для каждого месяца;

Среднемесячный уровень для всего ряда.

Для наглядного представления сезонной волны индексы сезонности изображают в виде графиков.

Индивидуальные индексы:

Общие индексы:

Математическая статистика изучает общие вопросы анализа массовых количественных данных. При этом, количественные значения рассматриваются как случайные величины, т.е. значение величины определяется множеством факторов случайного характера. Хорошим примером случайной величины служат показатели финансовых рынков: цены акций на бирже, курсы валют на рынке Forex.

Обозначения:

• X - значение случайной величины.
• N - количество значений случайной величины

1. Математическое ожидание (expected value) случайной величины

Несмотря на простоту, среднее арифметическое играет большую роль в математической статистике при анализе последовательностей случайных величин. Например, в техническом анализе рынка Форекс и других финансовых рынков большое значение имеет скользящее среднее .

2. Скользящее среднее (MA - Moving average)

Скользящее среднее получает конкретное название в зависимости от количества наблюдений, принятого для его построения. Например: МА-10 - это скользящее среднее, построенное на информации о котировках валютных пар Форекс за предшествующие 10 периодов. Трейдеры используют разные типы скользящих средних: простое, взвешенное, экспоненциальное .

3. Поле рассеяния (range - диапазон) случайной величины

4. Середина поля рассеяния (midrange)

5. Дисперсия (variance) случайной величины. Одно из важнейших понятий математической статистики.

6. Cтандартное отклонение (standard deviation). Одно из важнейших понятий математической статистики.

8. Полосы Боллинджера (Bollinger bands)

Верхняя и нижняя границы полос Боллинджера проводятся на расстояниях, равных определенному числу стандартных отклонений, обычно — 2. Поскольку величина стандартного отклонения зависит от изменчивости цены, полосы меняют свою ширину: она увеличивается, когда рынок неустойчив, и уменьшается в более стабильные периоды.

9. Формулы полезные в жизни

Часто возникают задачи пересчета объема в площадь или в длину и обратная задача -- пересчет площади в объем. Например, доски продаются кубами (кубометрами), а нам требуется рассчитать какую площадь стены можно обшить досками содержащимися в определенном объеме, см.

Величина равного интервала ,

по формуле Стерджесса .

Средняя арифметическая простая = ,

взвешенная .

Средняя гармоническая простая ͞x h = ,

взвешенная ͞ x h = .

Средняя квадратическая простая

взвешенная .

Средняя геометрическая ,

Структурные средние:

Мода

Медиана

Показатели вариации:

Размах вариации R= ,

Среднее линейное отклонение для первичного ряда

для вариационного ряда

Среднее квадратическое отклонение для первичного ряда - ,

для вариационного ряда - ,

для альтернативных признаков - = .

Дисперсия для первичного ряда ,

Общая дисперсия по сгруппированным данным

Внутригрупповая дисперсия .

Средняя из внутригрупповых дисперсий .

Межгрупповая дисперсия .

Правило сложения дисперсий .

Коэффициент асимметрии , где - центральный момент третьего порядка определяется как: .

Коэффициент эксцесса , где - центральный момент четвертого порядка.

Средняя ошибка для выборочной средней

Средняя ошибка выборки для доли

Темп роста: цепной - ; базисный - .

Темп прироста: цепной ; базисный - .

Средний уровень интервального ряда .

Средний уровень моментного ряда по средней хронологической .

Индекс физического объема продукции .

Индекс цен по Пааше .

Индекс цен по Ласпейресу .

Мультипликативная модель индексов .

Индекс переменного состава : .

Индекс постоянного (фиксированного) состава

Индекс структурных сдвигов .

Соотношение индексов

Уравнение парной линейной регрессии .

Расчет параметров ;

Коэффициент корреляции знаков Фехнера .

Линейный коэффициент корреляции

Индекс корреляции .

Коэффициент корреляции рангов Спирмена

Критерий согласия Пирсона

Приложение 2

Критические значения χ 2

Приложение 3

ПЕРЕЧЕНЬ ВОПРОСОВ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЭКЗАМЕНУ

1. Предмет, метод и задачи статистики;

2. Статистическое наблюдение в туризме;

3. Статистическая сводка и группировка;

4. Классификации спроса и предложения в туризме;

5. Стандартная международная классификация видов деятельности в области туризма (SICTA)

6. Макроэкономические показатели, характеризующие туристскую деятельность;

7. Показатели туристского спроса;

8. Показатели туристского предложения;

9. Источники получения информации в статистике туризма;

10. Статистические графики и требования, предъявляемые к ним;

11. Графическое изображение статистических данных;

12. Статистические таблицы их виды и назначение;

13. Абсолютные величины, их виды и их применение;

14. Относительные величины, их виды, значение и практическое использование;

15. Статистические группировки. Виды группировок, задачи группировок;

16. Вторичная группировка и методы ее проведения;

17. Основные характеристики рядов распределений;

18. Плотность распределения (абсолютная и относительная)

19. Средние величины, виды средних величин;

20. Структурные средние, мода, медиана;

21. Вариация признаков в туристической индустрии и показатели ее измерения;

22. Свойства дисперсии;

23. Моменты распределений;

24. Коэффициенты асимметрии и эксцесса;

25. Выборочное наблюдение;

26. Ошибки выборочного наблюдения;

27. Основные виды выборки;

28. Определение необходимого объема выборки

29. Практическое применение результатов выборочного наблюдения;

30. Показатели тесноты связи;

31. Ряды динамики, показатели рядов динамики

32. Средние величины в рядах динамики

33. Экстраполяция и интерполяция уровней динамического ряда

34. Кривые распределений;

35. Нормальное распределение

36. Виды дисперсий, закон сложения дисперсий;

37. Показатели тесноты связи;

38. Изучение сезонных колебаний в туризме;

39. Аналитическое выравнивание рядов динамики;

40. Понятие и классификация индексов;

41. Индивидуальные и агрегатные индексы;

47. Территориальные индексы;

48. Критерий согласия Пирсона;

49. Корреляционное поле, правила построения и особенности анализа;

50. Основные этапы статистического исследования зависимостей признаков

51. Ранговый коэффициент корреляции, коэффициент Фехнера;

52. Взаимосвязи показателей индустрии туризма;

53. Регрессионно-корреляционный анализ связи показателей;

54. Показатель тесноты связи Спирмена;

Приложение 4

Список литературы

1. Статистика финансов: учебник / под ред. М.Г. Назарова.- М.: Омега-Л, 2008.

2. Статистика: учебно-практическое пособие /под ред. М.Г. Назарова.- М. : КНОРУС, 2009.

3. Общая теория статистики: учебник/ под ред. Ефимова Е.В. – М. ИНФРА-М, 2009.

4. Общая теория статистики: учебник/ под ред. Елисеевой И.И.- М. Финансы и кредит, 2007.

7. Практикум по теории статистики: учебное пособие / под ред. Р. А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 2008.

8. Курс социально-экономической статистики: учебник для вузов/под ред. М.Г. Назарова. М.: ОМЕГА-Л, 2007.

9. Практикум по социально-экономической статистике: учебно-методическое пособие/ под ред. М.Г. Назарова. М.: Проспект, 2009.