Стат. сводка и стат. группировка. Классификации.

Статистическая сводка – это сведение первичной информации, полученной о единицах наблюдения, в упорядоченный по возрастанию или убыванию значений какого-либо признака массив данных для выявления закономерности в развитии исследуемого явления. Чаще всего сводка осуществляется на основе проведения статистической группировки.

Статистическая группировка – это распределение единиц наблюдения по группам, однородным по одному или нескольким признакам. Эти признаки называются группировочными. Сгруппированная информация позволяет лучше проанализировать типы экономических явлений, изучить их структуру, закономерности, связи и т.д.

Группировки, являясь 1-й ступенью статистического анализа, одновременно являются подготовительной ступенью для более глубокого анализа.

Группировка бывает:

· Типологическая;

· Структурная;

· Аналитическая.

Типологическая группировка – распределение единиц совокупности по социально-экономическим типам, классам, однородным группам, например, распределение предприятий по формам собственности, отраслям экономики, размеру. Основная задача типологической группировки – идентификация и описание типов исследуемого явления.

Пример: распределение предприятий по формам собственности (табл. 2.1):

Форма собственности	Число предприятий в РФ на 01.01.2003г., тысяч
Государственная
Муниципальная
Частная
…
ВСЕГО

 

В структурной группировке разделение единиц однородной совокупности на группы происходит по тому признаку, на основе которого предполагается охарактеризовать ее структуру. Например, распределение населения по полу, возрасту, регионам и др., исполнение федерального бюджета по направлениям доходов и расходов и др.

Пример: структура приватизированных в 1997г. предприятий по способам приватизации (табл. 2.2):

Способ приватизации в 1997г.	Число приватизированных предприятий, ед.	Доля в общем количестве приватизированных предприятий, %
Акционирование		18.1
Продажа на аукционе		5.5
Выкуп арендованного имущества		14.6
Продажа недвижимости		38.5
…
ИТОГО		100.0

 

С помощью аналитических группировок определяют наличие связи между признаками и ее направление. При этом один из признаков принимают за результативный, а другой – за факторный. Результативный признак меняется под воздействием факторного. В качестве группировочного признака всегда выбирают факторный признак, а результативный признак рассчитывают в среднем на 1 единицу наблюдения данной группы.

Связь между признаками бывает прямой или обратной, в последнем случае, если увеличение значения факторного признака приводит к уменьшению значения результативного признака.

Пример: распределение коммерческих банков по величине процентной ставки (данные условные) (табл. 2.3).

№ группы	Ставка, %	Число банков	Объем кредитов в среднем на 1 банк, млн. руб.
	До 15		24.3
	15-18		19.7
	18-21		17.8
	21-24		17.2
	Выше 24		16.3
ВСЕГО	-		18.35

В этом примере были равные интервалы признака, однако, могут быть и неравные. В открытых интервалах нет одной из границ. В закрытых есть 2 границы.

Наряду с группировкой в статистическом анализе используется классификация.

Классификация – это общепринятое, традиционно применяемое, часто официально установленное разбиение совокупности на группы, являющееся определенным стандартом разбиения, при котором единицам наблюдения предъявляются строгие требовании я по соответствию той или иной группе. В основе классификаций лежит качественный признак.

Это отрасли экономики, экономические регионы, административно-территориальное деление. Это не есть нечто стационарное, в соответствии с экономическими и политическими изменениям изменяются и классификации.

 

 

Билет №10

Ряды распределения. Виды.

 

Результат первичной группировки данных – ряд распределения, т.е. группировка наблюдений по одному и тому же показателю в один и тот же момент по разным единицам совокупности.

Ряд распределения состоит из2-х частей: значений вариант и соответствующих им частот (частостей).

Варианта – это значение, которое может принимать наблюдаемый признак в ряду распределения;

Частота – число единиц наблюдения, имеющих значение данной варианты. Сумма частот всегда равна размеру совокупности.

Частость - это частота, выраженная либо в долях 1, либо в % к объему статистической совокупности.

Ряды распределения делятся на атрибутивные или вариационные в зависимости от признака, положенного в основу построения ряда.

Если признак качественный, то ряд распределения называется атрибутивным. Например, распределение предприятий по ОПФ (табл. 2.1).

Если признак, по которому строится ряд распределения, количественный, то ряд называется вариационным.

Вариационные ряды бывают дискретные и интервальные. У дискретных рядов значения признака обычно выражены целыми числами, чаще всего, целыми, а у интервальных – задаются в виде интервалов.

Пример: распределение предприятий-заемщиков по величине коэффициента ликвидности (табл. 2.4):

К-т ликвидности	Число предприятий	Доля предприятий, %
До 1,4		9.8
1,4 – 1,6		18,6
1,6 – 1,8		21,6
1,8 – 2,0		32,8
Выше 2,0		17,2
ИТОГО		100,0

 

Интервалы могут быть открытыми (без 1-й границы) или закрытыми, с равными интервальными промежутками или с неравными. Интервальные промежутки могут быть равными или неравными.

Число равных интервалов может задаваться самим исследователем, либо может дуть рассчитано по формуле Стерджесса:

n=1+3,322 lg N,

где n –число интервалов,

N – объем совокупности (число единиц наблюдения).

Интервалы вариационного ряда всегда округляют. Если появляются пустые интервальные группы, то интервалы изменяют, учитывая, как меняется значение исследуемого признака, по арифметической или геометрической прогрессии).

Для арифметической прогрессии: i_k=i_k-1+c. Пример: i₁ =100, с=150, тогда i₂ =250, i₃ =400 и т.д., а интервалы будут: (0,100), (100, 350), (350, 750) и т.д.

Для геометрической прогрессии: i_k=i_k-1*c. Пример: i₁ =10, с=2, тогда i₂ =20, i₃ =40, i₄ =80 и т.д., а интервалы будут: (0,10), (10, 30), (30, 70), (70,150) и т.д.

Верхняя граница интервала относится к нему, нижняя – нет.

 

Билет №11