1. Возникновение статистики как наука

14. Статистика показателей занятости.

Уровень занятости населения — это доля занятых среди всего населения или социальной группы. При этом в равной степени учитываются работники с полным или неполным рабочим днём, а также люди, чья работа приостановлена на момент проведения исследования, например из-за отпуска по уходу за ребенком. Согласно международному

Определению уровня занятости населения, люди, которые проработали на оплачиваемой работе не менее часа в течение последней недели расчётного периода, также учитываются. Уровень занятости населения публикуется в Интернете Организацией экономического сотрудничества и развития для всех государств-членов.

Уровень занятости населения как правило определяется периодически и публикуется национальным статистическим агентством страны. Обычно он рассчитывается посредством статистического опроса определённого числа людей. Например, уровень занятости Европейского союза регулярно сообщается Евростатом для государств-членов.

Показатель уровня занятости населения используется для оценки способности экономики создавать рабочие места и, следовательно, он используется в сочетании с уровнем безработицы для общей оценки позиции состояния рынка труда. Высокий коэффициент означает, что занята

Значительная часть населения в трудоспособном возрасте, что в целом окажет положительное влияние на ВВП на душу населения. Тем не менее, это соотношение не содержит информации об условиях труда, количестве отработанных часов на человека, заработке или размере чёрного рынка. Поэтому анализ рынка труда должен проводиться совместно с другими статистическими данными.

15. Статистические таблицы и графики
Таблица – это форма наиболее рационального изложения цифрового материала.

Основа (остов) статистической таблицы – это ряд взаимопересекающихся горизонтальных и вертикальных линий, образующих по горизонтали строки, а по вертикали графи (столбцы).

Каждая строка и графа имеет свое наименование, которая должна соответствовать содержанию таблицы.

Таблица должна иметь указания, что это таблица и название, определяющее ее содержание

В таблице есть подле6жщее и сказуемое. Подлежащим таблица называется объект, который в ней характеризуется цифрами, сказуемое таблицы образует система показателей, которыми характеризуется объект изучения, т.е. подлежащее таблицы.

Виды таблиц.

1. 
   Простые таблицы – это те таблицы, в подлежащем которых нет группировок. Они бывают перечневые, хронологические и территориальные;
   
2. 
   Групповые таблицы. В них объект разделен на группы по тому или иному признаку;
   

3. 
   Комбинационные таблицы. В них объект разделен на группы по двум и более признакам, взятым в комбин6ации
   

Графики и их виды

Графиком называют наглядное изображение статистических величин при помощи геометрических линий и фигур или географических картосхем (картограмм).

В каждом графике существуют основные элементы:

1. 
   Графический образ (основа графика) – это геометрические знаки, совокупность точек, линий, фигур, с помощью которых изображаются статистические величины;
   

2. 
   Поле графика – это то место, где расположены графические образы;
   

3. 
   Пространственные ориентиры, определяющие размещение геометрических знаков на поле;
   

4. 
   Масштабные ориентиры, дающие этим знакам количественную определенность;
   

5. 
   Экспликация графика, включающая в себя его название и соответствующие пояснения отдельных его частей.
   

Масштабные ориентиры определяются системой масштабных шкал. Масштабом графика называется условная мера перевода числовой величины в графическую. Масштабная шкала – это линия, отдельные точки которой могут быть в соответствии с принятым масштабом прочитаны как определенное значение статистического показателя.

Виды статистических графиков.
Статистические графики классифицируются с разных точек зрения. Мы уже приводили их классификацию по характеру применяемых графических образов. С точки зрения разрешаемых задач статистические графики можно разделить на 1) графики сравнения статистических показателей; 2) графики структуры и структурных сдвигов; 3) графики динамики; 4) графики контроля выполнения

Плана; 5) графики пространственного размещения и пространственной распространенности (картограммы и картодиаграммы); 6) графики вариационных рядов; 7) графики зависимости варьирующих признаков.

16. Виды и формы взаимосвязей в статистике

Современная наука об обществе объясняет суть явлений через изучение их взаимосвязи. Например, объем валютных торгов зависит от спроса на валюту, который в свою очередь определяется состоянием экономики, активностью внешнеэкономической деятельности субъектов и др., объем продукции предприятия связан с численностью работников, стоимостью основных фондов и т.д.

Различают два типа взаимосвязей между различными явлениями и их признаками: функциональную или жестко детерминированную и статистическую или стохастически детерминированную.

Функциональная жестко детерминированная связь – это вид причинной зависимости, при которой определенному значению факторного признака соответствует одно или несколько точно заданных значений результативного признака. Этот вид связи встречается чаще в естественных науках, но так же и в экономике.

Например, при простой сдельной оплате труда связь между оплатой труда y и количеством изготовленных изделий x при фиксированной расценке за одну деталь, например, 7 руб. Можно выразить формулой y = 7x

Стохастическая связь – это вид причинной зависимости, проявляющейся не каждом отдельном случае, а в общем, среднем, при большом числе наблюдений.

Среди взаимосвязанных признаков одни могут рассматриваться как определенные факторы, влияющие на изменение других, а вторые как следствие, результат влияния первых. Соответственно первые, то есть признаки, влияющие на изменение других, называют факторными, а вторые – результативными. Стохастические взаимосвязи могут быть изучены различными способами. Наиболее известный из них метод изучения корреляционных связей.

Корреляционная связь (от английского слова correlation – соотношение, соответствие) – частный случай стохастической связи, состоящей в том, что c изменением факторного признака (х) закономерным образом изменяется среднее значение результативного признака (y), в то время как в каждом отдельном случае y может принимать множество различных значений.

Корреляционная связь между признаками может возникать различными путями. Важнейший путь – взаимосвязь вариации результативного признака с вариацией факторного признака. Обычно в этом случае говорят о взаимосвязи признаков. Например, y – урожайность сельскохозяйственной культуры, х – балл оценки плодородия почв. Либо, y – сумма налоговых поступлений в региональный бюджет, x – выручка от реализации продукции. Здесь совершенно логически ясно, какой признак выступает как независимая переменная (фактор), какой как зависимая переменная ( результат).

По направлению выделяют связь прямую и обратную (положительную и отрицательную), По аналитическому выражению линейную и нелинейную. Изучение корреляционных связей сводится в основном к решению следующих задач:

• 
  Выявление наличия (или отсутствия) связи между изучаемыми признаками;
  

• 
  Измерение степени тесноты связи между признаками;
  

• 
  Нахождение аналитического выражения связи, отражающей зависимость между х и у;
  

• 
  Экономическая интерпретация и практическое использование полученного результата.
  

В начальной стадии анализа статистических зависимостей применяются простейшие методы оценки наличия связи, её направления и характера, выявляется форма воздействия одних факторов на другие. Для этих целей применяются методы приведения параллельных данных; графический и аналитических группировок.

17. Статистика показателей безработицы.

Основным показателем безработицы является показатель уровня безработицы.

1. 
   Уровень безработицы(rate of unemployment – u) представляет собойотношениечисленностибезработныхкобщейчисленностирабочейсилы(сумме количества занятых и безработных), выраженное в процентах:
   

2. 
   Еще одним важным показателем статистики труда выступает показательдоли включаемых в рабочую силу (labourforceparticipationrate),который представляет собой отношение численности рабочей силы к общей численности взрослого (старше 16 лет) населения, выраженное в процентах:
   

Доля включаемых в рабочую силу = рабочая сила × 100%

Численность трудоспособного населения

Трудоспособное население – от 16 лет, способное к трудовой деятельности по состоянию здоровья.

Выделяют три основные причины безработицы: 1) потеря работы (увольнение); 2) добровольный уход с работы;

3) первоначальное появление на рынке труда.

Различают три типа безработицы: фрикционную, структурную и циклическую.

1. 
   Фрикционная безработица(от слова «фрикция» - трение) связана споиском работы и ожиданием выхода на работы.Поиск работы требует времени и усилий, поэтому человек, ожидающий или ищущий работу, некоторое время находится в безработном состоянии. Особенностью фрикционной безработицы является то, что работу ищут уже готовые специалисты с определенным уровнем профессиональной подготовки и квалификации. Поэтому основной причиной этого типа безработицы является несовершенство информации (сведений о наличии свободных рабочих мест). Человек, потерявший работу сегодня, обычно не может найти другую работу уже завтра.
   

К фрикционным безработным относятся люди:

• 
  Уволенныес работы по приказу администрации;
  

• 
  Уволившиесяпо собственному желанию;
  

• 
  Ожидающиевосстановленияна прежней работе;
  

• 
  Нашедшиеработу, ноеще не приступившиек ней;
  

• 
  Сезонныерабочие(не в сезон);
  

• 
  Впервые появившиеся на рынке трудас требующимся в экономике уровнем профессиональной подготовки и квалификации.
  

Фрикционная безработица представляет собой явление не только неизбежное, поскольку связана с естественными тенденциями в движении рабочей силы (люди всегда будут менять место работы, стремясь найти работу, в наибольшей степени соответствующую их предпочтениям и квалификации), но и желательное, так как способствует более рациональному размещению рабочей силы и более высокой производительности (любимая работа всегда более производительная и творческая, чем та, которую человек заставляет себя выполнять).

Уровеньфрикционнойбезработицыравен выраженному в процентах отношению количества фрикционных безработных к общей численности рабочей силы:

18. Виды средних величин в статистике

Средняя величина — это обобщающий показатель, выражающий типичный уровень (размер) варьирующего признака в расчете на единицу совокупности (качественно однородной).

Средняя величина отражает то общее, что скрывается в каждой единице совокупности. Она улавливает общие черты, общие закономерности, которые проявляются в силу закона больших чисел. Говоря о средних величинах, имеют в виду, что они характеризуют всю совокупность в целом, однако, наряду со средней необходимо приводить данные об отдельных единицах совокупности.

Виды средних величин

В статистике используют различные виды средних величин, которые делятся на два больших класса:

1. 
   Степенные средние (средняя гармоническая, средняя геометрическая, средняя арифметическая, средняя квадратиче-ская, средняя кубическая);
   

2. 
   Структурные средние (мода, медиана). Для вычисления степенных средних необходимо использовать все имеющиеся значения признака. Мода и медиана определяются лишь структурой распределения. Поэтому их именуют структурными, позиционными средними. Медиану и моду часто используют как среднюю характеристику в тех совокупностях, где расчет средней степенной невозможен или нецелесообразен.
   

Формула простой средней арифметической:

Формула средней арифметической взвешенной:

Простая (невзвешенная) средняя гармоническая:

Где х – отдельные варианты;

N – число вариантов осредняемого признака.

Средняя геометрическая простая рассчитывается по формуле:

Формула средней геометрической взвешенной имеет следующий вид:

Средняя квадратическая:

Средняя квадратическая взвешенная рассчитывается по другой формуле:

Средняя кубическая применяется при расчете с величинами кубических функций и исчисляется по формуле:

А средняя кубическая взвешенная:

Все рассмотренные выше средние величины могут быть представлены в виде общей формулы:

Где x– средняя величина;

Х – индивидуальное значение;

N – число единиц изучаемой совокупности;

K – показатель степени, определяющий вид средней.

При использовании одних и тех же исходных данных, чем больше k в общей формуле степенной средней, тем больше средняя величина. Из этого следует, что между величинами степенных средних существует закономерное соотношение:

Мода – величина признака, которая чаще всего встречается в данной совокупности. Применительно к вариационному ряду модой является наиболее часто встречающееся значение ранжированного ряда, т. Е. Вариант, обладающий наибольшей частотой. Мода может применяться при определении магазинов, которые чаще посещаются, наиболее распространенной цены на какой-либо товар. Она показывает размер признака, свойственный значительной части совокупности, и определяется по формуле:
Где х0 – нижняя граница интервала;

H– величина интервала;

Fm– частота интервала;

Fm1– частота предшествующего интервала;

Fm+1– частота следующего интервала.

Медианой называется вариант, расположенный в центре ранжированного ряда. Медиана делит ряд на две равные части таким образом, что по обе стороны от нее находится одинаковое количество единиц совокупности. При этом у одной половины единиц совокупности значение варьирующего признака меньше медианы, у другой – больше ее. Медиана используется при изучении элемента, значение которого больше или равно или одновременно меньше или равно половине элементов ряда распределения. Медиана дает общее представление о том, где сосредоточены значения признака, иными словами, где находится их центр.

При определении медианы в интервальных вариационных рядах сначала определяется интервал, в котором она находится (медианный интервал). Этот интервал характерен тем, что его накопленная сумма частот равна или превышает полусумму всех частот ряда. Расчет медианы интервального вариационного ряда производится по формуле:

Где х0 – нижняя граница интервала;

H– величина интервала;

Fm– частота интервала;

F– число членов ряда;

? m -1 – сумма накопленных членов ряда, предшествующих данному

Статистическая величина – это количественная характеристика размеров явлений, их соотношения, степени изменения, взаимосвязи. Различают абсолютные, относительные и средние величины. Абсолютные величины выражают размеры явлений в единицах меры массы, протяженности, объема и т.п., то есть величину явления, взятую саму по себе, безотносительно к размерам других явлений (например, объем произведенной продукции, себестоимость продукции).

Относительные статистические величины — это показатели, которые дают числовую меру соотношения двух сопоставляемых между собой величин. Основное условие правильного расчета относительных величин — сопоставимость сравниваемых величин и наличие реальных связей между изучаемыми явлениями. Относительная величина = сравниваемая величина / базис. Величина, находящаяся в числителе соотношения, называется текущей или сравниваемой.

19. Относительные статистические величины и их применение

Наряду с абсолютными величинами одной из важнейших форм обобщающих показателей в статистике являются относительные величины — это обобщающие показатели, выражающие меру количественных соотношений, присущих конкретным явлениям или статистическим объектам. При расчете относительной величины измеряется отношение двух взаимосвязанных величин (преимущественно, абсолютных), что очень важно в статистическом анализе. Относительные величины широко используются в статистическом исследовании, т.к. они позволяют сравнивать различные показатели и делают такое сравнение наглядным.

Относительная величина договорных обязательств представляет собой отношение фактического выполнения договора к уровню, предусмотренному договором. Эта величина отражает степень выполнения предприятием своих договорных обязательств и может быть выражена в виде числа (целого или дробного) или в процентах. При этом необходимо, чтобы числитель и знаменатель исходного отношения соответствовали одному и тому же договорному обязательству.

Относительными величинами динамики (темпами роста) называются показатели, характеризующие изменение величины общественных явлений во времени. Относительная величина динамики показывает изменение однотипных явлений за период времени. Рассчитывается она посредством сравнения каждого последующего периода с первоначальным или предыдущим. В первом случае получаем базисные величины динамики, во втором — цепные величины динамики. И те и другие выражаются либо в коэффициентах, либо в процентах. Выбору базы сравнения при расчете относительных величин динамики, как и других относительных показателей, следует уделять особое внимание, т.к. от этого в существенной мере зависит практическая ценность полученного результата.

Относительные величины структуры характеризуют составные части изучаемой совокупности. Относительные величины структуры, обычно называемые удельными весами, рассчитываются делением определенной части целого на общий итог, принимаемый за 100%. У этой величины есть одна особенность — сумма относительных величин изучаемой совокупности всегда равна 100%, или 1 (в зависимости от того, в чем она выражается). Относительные величины структуры применяются при изучении сложных явлений, распадающихся на ряд групп или частей, для характеристики удельного веса (доли) каждой группы в общем итоге.

Относительные величины координации характеризуют соотношение отдельных частей совокупности с одной из них, принятой за базу сравнения. При определении этой величины одна из частей целого берется за базу для сравнения. С помощью этой величины можно соблюдать пропорции между составляющими совокупности. Показателями координации являются, например, число городских жителей, приходящихся на 100 сельских; число женщин, приходящихся на 100 мужчин, и т.п. Характеризуя соотношение между отдельными частями целого, относительные величины координации придают им наглядность и позволяют, если это возможно, контролировать соблюдение оптимальных пропорций. Поскольку числитель и знаменатель относительных величин координации имеют одинаковую единицу измерения, то эти величины выражаются не в именованных числах, а в процентах, промилле или кратных отношениях.

Относительными величинами интенсивности называются показатели, определяющие степень распространенности данного явления в какой-либо среде. Они рассчитываются как отношение абсолютной величины данного явления к размеру среды, в которой оно развивается. Относительные величины интенсивности находят широкое применение в практике статистики. Примером этой величины может быть отношение численности населения к площади, на которой оно проживает, фондоотдача, обеспеченность населения врачебной помощью (численность врачей на 10000 населения), уровень производительности труда (выпуск продукции на одного работника или в единицу рабочего времени) и т.п.

Относительными величинами сравнения называются относительные показатели, получающиеся в результате сравнения одноименных уровней, относящихся к различным объектам или территориям, взятым за один и тот же период или на один момент времени. Они также исчисляются в коэффициентах или процентах и показывают, во сколько раз одна сравнимая величина больше или меньше другой.

20. Население как объект статистической науки.

Население – как объект изучения в статистике представляет собой совокупность людей, проживающих на определенной территории и непрерывно возобновляющихся за счет рождений и смертей». Единицей наблюдения в статистике населения является отдельный человек, семья или домохозяйство в зависимости от целей и задач наблюдения.

Основные задачи статистики населения:

1. 
   Определение численности населения и его размещения по территории;
   

2. 
   Изучение миграции населения.
   

Статистика населения является самой древней отраслью статистики.

Население как предмет изучения в статистике представляет собой совокупность людей, проживающих на определенной территории и непрерывно возобновляющихся за счет рождений и смертей.

В статистике населения единицей наблюдения является отдельный человек или семья, а объектом статистического наблюдения могут быть: население в целом, группы населения, молодые семьи, родившиеся за год и т.д.

Объект и единица наблюдения выбираются в зависимости от цели исследования.

Основными источниками статистики населения являются текущий учет и единовременные наблюдения в виде сплошных или выборочных переписей.

Основные задачи статистики населения:

1)определение численности населения и его распределения по территории страны;

2)изучение состава населения (по полу, возрасту, национальной принадлежности, соц. Положению, образованию и пр.);

3)изучение естественного движения населения (рождаемость, смертность, естественный прирост населения, заключение и расторжение браков);

4)изучение миграции населения;

5)социальная характеристика населения.

Население, как сложную совокупность, изучают с учетом распределения его на отдельные группы и подгруппы. Различного рода группировки населения дают представление о его составе по разным показателям. Различают следующие основные группировки населения:

-по социальному признаку (рабочие, служащие, крестьяне, предприниматели, частные собственники);

-по сферам применения их труда;

-по занятости (токари, врачи, овощеводы, преподаватели, учащиеся);

-по национальности;

-городское и сельское (к городскому населению относятся все лица, проживающие в городах и городских поселках (включая и рабочие поселки, и курортные места), к сельскому — все лица, проживающие в сельской местности);

-по полу, возрасту, семейному положению и т.д.

21. Абсолютные статистические величины: их виды

Абсолютные величины – показатели характеризуют размеры, объемы и уровни изучаемых общественных явлений.

Виды: 1. Индивидуальные – абсолютные величины образуются в процессе статистического наблюдения.

2. 
   Итоговые (общие) – абсолютные величины образуются в процессе обработки материалов наблюдения, обобщения абсолютных размеров признака у отдельных единиц совокупности или групп единиц совокупности или в результате соответствующих расчетов.
   

Единицы измерения: 1. Натуральная (кг., м., л). 2. Условно-натуральная (туб.). 3. Трудовая (человеко-часы, человеко-дни). 4.Комбинированная (т*км., кВт*ч). 5. Стоимостная (рубли).

Статистические данные, полученные при наблюдении, в результате сводки, группировки, почти всегда являются абсолютными величинами, т. Е. Величинами, которые выражены в натуральных единицах и получены в результате счета или непосредственного измерения. Абсолютные величины отражают численность единиц изучаемых совокупностей, размеры или уровни признаков зарегистрированных у отдельных единиц совокупности, и общий объем количественно выраженного признака как результат суммирования всех его отдельных значений.

Абсолютные величины имеют большое познавательное значение.

Абсолютные величины выражают размеры (уровни, объемы) социально–экономических явлений и процессов, их получают в результате статистического наблюдения и сводки исходной информации. Абсолютные величины используют в практике торговли, применяют в анализе и прогнозировании коммерческой деятельности. На основе этих величин в коммерческой деятельности составляют хозяйственные договоры, оценивают объем спроса на конкретные изделия и т. Д. Абсолютными величинами измеряются все стороны общественной жизни.

22. Показатели вариации в статистике

Вариацией называется изменчивость значений признака у единиц статистической совокупности. Для измерения величины вариации используются абсолютные и относительные показатели вариации.

К абсолютным показателям вариации относятся размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратическое отклонение.

Размах вариации ® вычисляется как разность между максимальным и минимальным значениями признака
Среднее линейное отклонение (d) представляет собой среднюю арифметическую величину из абсолютных значений отклонений отдельных значений признака от их средней. Если данные не сгруппированы, то рассчитывается невзвешенное среднее линейное отклонение

Для сгруппированных данных, представленных в виде вариационного ряда, используется взвешенное среднее линейное отклонение, где весами выступают частоты соответствующих вариант:

Абсолютные показатели вариации, за исключением дисперсии, имеют те же единицы измерения, что и исследуемый показатель вариационного ряда. Поэтому, если экономическая интерпретация, например, среднего линейного отклонения, проста и понятна физически, то в случае с дисперсией она затруднена. Однако дисперсия рассчитывается в статистическом анализе гораздо чаще, чем другие показатели вариации. Связано это с тем, что дисперсия широко используется в таких видах статистического анализа, как корреляционный, регрессионный, дисперсионный, при оценках результатов выборочного наблюдения. Кроме того, именно с помощью дисперсии можно оценить влияние случайных и систематических факторов на формирование значений случайной величины.

Для сравнения вариации одного и того же показателя в разных совокупностях (например, заработной платы двух рекламных агентств) или вариации разных показателей в одной совокупности (например, вариации заработной платы и возраста в одном рекламном агентстве) используют относительные показатели вариации. К ним относят:

Принято считать, что если значение &> 33%, то совокупность неоднородна, и для дальнейшего статистического анализа следует либо исключить крайние значения признака, либо разбить совокупность на однородные группы (требование однородности данных присутствует практически во всех видах статистического анализа).

23. Статистика численности и движения населения

Статистика населения – наука, изучающая количественные закономерности явлений и процессов, происходящих в населении, в непрерывной связи с их качественной стороной.

Население – объект изучения и демографии, которая устанавливает общие закономерности их развития, рассматривая его жизнедеятельность во всех аспектах: историческом, политическом, экономическом, социальном, юридическом, медицинском и статистическом. При этом надо иметь в виду, что по мере развития знаний об объекте открываются его новые стороны, становящиеся отдельным объектом познания.

Естественное движение населения – обобщенное название совокупности рождений и смертей, изменяющих численность населения так называемым естественным путем.

Естественный прирост населения – абсолютная величина разности между числами родившихся и умерших за определенный промежуток времени. Его величина может быть как положительной, так и отрицательной.

Коэффициент младенческой смертности исчисляется как сумма двух составляющих, первая из которых – отношение числа умерших в возрасте до одного года из родившихся в том году, для которого вычисляется коэффициент, к общему числу родившихся в том же году, а вторая – отношение числа умерших в возрасте до одного года из родившихся в предыдущем году к общему числу родившихся в предыдущем году. Исчисляется в промилле (на 1000 родившихся живыми).

Материнская смертность – число умерших женщин от осложнений беременности, родов и послеродового периода в расчете на 100 тыс. Родившихся живыми

Коэффициенты смертности по причинам смерти – отношение числа умерших от указанных причин смерти к среднегодовой численности населения по текущей оценке. В отличие от общих коэффициентов смертности они рассчитываются не на 1000 человек, а на 100 000 человек населения.

Ожидаемая продолжительность жизни при рождении – число лет, которое в среднем предстояло бы прожить человеку из поколения родившихся при условии, что на протяжении всей жизни этого поколения повозрастная смертность останется на уровне того года, для которого вычислен показатель.

Суммарный коэффициент рождаемости – сумма возрастных коэффициентов рождаемости, рассчитанных для возрастных групп в интервале 15-49 лет. Этот коэффициент показывает, сколько в среднем детей родила бы одна женщина на протяжении всего репродуктивного периода (т.е. от 15 до 50 лет) при сохранении повозрастной рождаемости на уровне того года, для которого вычисляется показатель. Его величина, в отличие от общего коэффициента рождаемости, не зависит от возрастного состава населения и характеризует средний уровень рождаемости в данном календарном году.

25. Формула Стерджесса – для изучения статистических группировок