Экономико-статистический анализ производства молока в Республике Саха (Якутия)

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

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

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

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

 

1.2. Понятие о статистической сводке

 

В результате первой стадии статистического исследования - статистического  наблюдения - получают сведения о каждой единице совокупности. Задача второй стадии статистического исследования состоит в том, чтобы упорядочить и обобщить первичный материал, свести его в группы и на этой основе дать обобщенную характеристику совокупности. Этот этап в статистике называется сводкой.

Различают простую сводку (подсчет только общих итогов) и  статистическую группировку. Статистическая группировка сводится к расчленению совокупности на группы по существенному для единиц совокупности признаку. Группировка позволяет получить такие результаты, по которым можно выявить состав совокупности, характерные черты и свойства типичных явлений, обнаружить закономерности

и взаимосвязи.

 

1.3. Ряды статистических данных. Виды рядов распределения и их графическое изображение

 

Первым и наиболее простым способом обобщения статистических данных являются ряды распределения.

Статистическим рядом распределения называют численное распределение единиц совокупности по изучаемому признаку. В зависимости от признака ряды могут быть вариационные (количественные) и атрибутивные.

Вариационные ряды могут  быть дискретными или интервальными.

Дискретный ряд распределения - это ряд, в котором численное распределение признака выражено одним конечным числом.

Интервальный ряд распределения - это ряд, в котором значения признака заданы в виде интервала.

При построении интервальных рядов распределения необходимо определить, какое число групп следует образовать и какие взять интервалы (равные, неравные, закрытые, открытые).

Эти вопросы решаются на основе экономического анализа сущности изучаемых явлений, поставленной цели и характера изменений признака. Интервалы не должны быть слишком широкими, т.к. в противном случае качественно различные объекты могут попасть в одну и ту же группу (нельзя, например, строить такие возрастные интервалы: 0 - 15 лет; 16 - 30 лет), не должны быть и слишком узкими, т.к. и в этом случае число единиц в той или иной группе окажется незначительным и характеристики групп не будут типичными.

 

1.4. Понятие вариации и значение ее статистического издания. Показатель вариации

Средняя величина представляет собой обобщающую статистическую характеристику в которой получает количественное выражение типичный  уровень признака. Однако одной средней величиной нельзя отобразить все черты статистического распределения. При совпадении средних характер распределения может быть различен.

 В связи с этим встаёт вопрос о расчёте показательной вариации.

Они используются для  характеристики упорядочивания статистической совокупности.(Т.е. совокупности, которые  подвергнуты группировкам, классификации  и т.д.)

Для измерения вариации используются такие показатели, как размах вариации среднее линейное отклонение, дисперсия, средние квадратическое отклонение, каждый из этих показателей имеет свои познавательные возможности.

Простейший показатель –размах  вариации.

R=Xmax-Xmin/

Из приведённой формы видно, что величина этого показателя целиком зависит от случайности расположения крайних членов ряда.

Его недостаток в том, что варьирование значения признака из основной массы  членов ряда не находит отражения  в этом показателе. В то же время  колеблимость –признака складывается из всех его значений.

Таким образом применение такого показателя может привести к неправильной оценке вариации.

Указанного недостатка лишены такие  показатели, которые представляют собой  средние полученные из отклонений индивидуальных значений признака от их среднего размера.

L –может быть простой(выше) и взвешаной.

Среднее квадратическое отклонение

Для расчёта дисперсии в дискретном рядах используется следующая формула.

            

 

Дисперсия называется или частной, если она характеризует вариации признака отдельных частей или группы единиц общей совокупности.

 ещё это формула общей  дисперсии.

Где - средняя арифметическая в группе

- численность единиц в группе.

Fi- частота внутренней группы.

Правило сложения

Дисперсия равна сумме средней  из индивидуальных дисперсий и межгрупповой дисперсии.

Правило сложения имеет большое  значение для статистики.

Дисперсия обладает рядом свойств, некоторые из которых позволяют  упростить её вычисление.

1. Дисперсия постоянной величины равна 0

2. Если все варианты значений признака уменьшить на одно число то дисперсия не изменится.

3. Если все варианты значений признака уменьшить в одно и тоже число раз (в К раз), то дисперсия уменьшится в К² раз.

4. Если сложить средний квадрат от любой величины А , отличный от средней арифметической, то он всегда будет  больше среднего квадрата отклонения от средней арифметической.

На свойствах дисперсии  основываются способы вычисления которые  позволяют упростить её решение.

Где К - величина интервала

А – условный ноль в  качестве которого удобно использовать середину интервала  имеющего наибольшую частоту ( расчёт по способу моментов)

 

 

 

Дисперсия равна разнице  средней из квадрата и квадрата средней. Размах вариации, среднее линейное и среднее квадратическое отклонение являются именованными как и все  средние величины и должны иметь единое измерение.

Дисперсия с среднее  отклонение – наиболее широко применяемая  показатели вариации, т.к. они входят в большинство теорем теории вероятности, которая служит фундаментом математической статистики.

Кроме того, дисперсия  может быть разложена на составные элементы, позволяющие оценить влияние различных факторов обуславливающих вариацию признаков. Она используется для построения показателей тесноты корреляции связи, при оценке результатов выборочных наблюдений в дисперсионном анализе и других расчётах.

Если распределение  признака в вариационном ряду близко к нормальному или симметрично  распределению, то между средним  квадратичным отклонением и средним  относительным линейным отклонением  существует следующая связь 

При сравнении колеблимости одного и того же признака в нескольких совокупностях с различными величинами средних арифметических используется относительный показатель вариации. Этот показатель вычисляется как отношение абсолютных показателей вариации к средней арифметической или медиане.

Таким образом можно  рассчитать коэффициент осцилляции

R – размах вариации

Среднее относительное  линейное отклонение

Коэффициент вариации.

Относительный коэффициент квартальной вариации.

Наиболее часто применяемый  показатель относительно колеблимости – коэффициент вариации.

Он используется не только для сравнения оценки вариации, но и для характеристики однородной совокупности.

В статистике наряду с показателем вариации количественного признака определяется показатель вариации качественного или альтернативного признака.

Альтернативными признаками являются признаки, которым обладают одни единицы совокупности и не обладают другие.

При статистическом выражении колеблимости признака, наличие изучаемого признака обозначается «1», а его отсутствие «0».

Доля вариантов обладающих изучаемым признаком обозначается «р», а доля вариантов не обладающих изучаемым признаком обозначается q.

Найдём среднее

Дисперсия альтернативного  признака равна произведению доли единиц обладающих признаком и доли единиц не обладающих им.

При изучении вариации того или иного признака возникает  необходимость выявления отдельных  факторов или условий  определяющих данную вариацию в целом. Это можно сделать при помощи группировки Подразделить изучаемую совокупность на группы однородных по признаку факторов. Затем можно определить 3 показателя колеблимости. Общую дисперсию, межгрупповую дисперсию и среднюю из внутригрупповых дисперсий.

Общая характеризует  колеблимость признака, которая зависит  от всех условий данной совокупности.

Исчисляем по формуле 

Межгрупповая дисперсия  отражает вариацию изучаемого признака, которая возникает под влиянием  признака фактора, положенного в основу группировки. Она характеризует колеблимость групповых (частных) средних около общей средней

В этой формуле  -среднее по определённой группе

n-численность отдельных групп.

Средняя внутригрупповых  дисперсий характеризует случайную  вариацию в каждой отдельной группе. Эта вариация возникает под влиянием  других факторов, кроме фактора положенного  в основу группировки.

- дисперсия отдельных групп

На основе этого правила  можно рассчитать относительные  показатели.

1)Коэффициент детерминации ( эмпирически)

Эмпирическое корреляционное отношение.

  чем больше это число тем  больше зависимость средней величины от факторов положенных в основу группировки.

 

1.5. Индексы

 

В статистике под индексами понимаются относительные величины, выражающие изменение сложных экономических  явлений во времени, пространстве и  по сравнению с планом. В связи с этим различают динамические индексы, характеризующие  изменения явлений во времени, индексы выполнения плана и территориальные индексы, позволяющие оценить что, кому, когда пришло.

Относящиеся к различным периодам времени, либо плановым заданиям, либо к разным территориям в связи с этим различают базисный период.

Индексы относятся либо к элементам  сложного экономического явления, либо ко всему явлению в целом. Показатели характеризующие изменение более  или менее однородных объектов  входящих в состав сложных явлений называются индивидуальные индексы

Индивидуальные индексы – это  обычные относительные величины.

i- индивидуальный индекс                         t – индекс времени      

q- физический объём                                  T- численность

p-  цены                                                        Y – урожайность

z- заработной платы/себестоимости         S-  посевная площадь

Построчный значок –  название индекса 

- индивидуальный индекс объёма , это значит, что надо построить отношение

q₀- базисный и вообще 0 – базисный

q₁- текущий период.

Индекс как индивидуальный так и общий  получает название по названию индуксированной величины. Индексы как индивидуальные так и общие обозначаются  либо в виде коэффициента, либо в виде процентов.

Явления общественные и  социальные, изучаемые в экономике  состоят из несопоставимых элементов.