Понятие статистических рядов распределения, их виды

      Значение  графического метода в анализе и  обобщении данных велико. Графическое  изображение позволяет осуществить  контроль достоверности статистических показателей, так как, представленные на графике, они более ярко показывают имеющиеся неточности, связанные либо с наличием ошибок наблюдения, либо с сущностью изучаемого явления. С помощью графического изображения возможны изучение закономерностей развития явления, установление  существующих взаимосвязей. Простое сопоставление данных не всегда дает возможность уловить наличие причинных зависимостей, в то же время их графическое изображение способствует выявлению причинных связей, в особенности в случае установления первоначальных гипотез, подлежащих затем дальнейшей разработке. Графики также широко используются для изучения структуры явлений, их изменения во времени и размещения в пространстве. В них более выразительно проявляются сравнительные характеристики и отчетливо виды основные тенденции развития и взаимосвязи, присущие изучаемому явлению или процессу. 
 
 

                                                            Таблица 2.

*Номинальный объем произведенного ВВП в текущих ценах, млрд. рублей, до 1998г. - трлн. рублей¹ 

     Рис.1. График динамики произведенного объема ВВП. 

     Для изображения и внесения суждений о развитии явления во времени  и составе совокупности  наряду с графиками строятся диаграммы.

      Используются  диаграммы: столбиковые, ленточные, квадратные, круговые, линейные, радикальные и  др. Выбор вида диаграммы зависит  в основном от особенностей исходных данных, цели исследования. Например, если имеется ряд динамики с несколькими неравноотносящимися уровнями во времени (1913, 1940, 1950, 1980, 1985, 1997 гг.), то часто для наглядности используют столбиковые, квадратные или круговые диаграммы. Они зрительно впечатляют, хорошо запоминаются, но не годны для изображения большого числа уровней, так как громоздки. Когда число уровней в ряду динамики велико, целесообразно применять линейные диаграммы, которые воспроизводят непрерывность процесса развития в виде непрерывной ломанной линии. Кроме того, линейные диаграммы удобно использовать: если целью исследования является изображение общей тенденции и характера развития явления; когда на одном графике необходимо изобразить несколько динамических рядов с целью их сравнения; если наиболее существенным является сопоставление темпов роста, а не уровней.

      Основное  назначение структурных диаграмм заключается  в графическом представлении  состава статистических совокупностей, характеризующихся как соотношение  различных частей каждой из совокупностей. Состав статистической совокупности графически может быть представлен с помощью как абсолютных, так и относительных показателей. В первом случае не только размеры отдельных частей, но и размер графика в целом определяются статистическими величинами и измеряются в соответствии с изменениями последних. Во втором – размер всего графика не меняется (так как сумма всех частей любой совокупности составляет 100%), а меняются только размеры отдельных его частей. Графическое изображение состава совокупности по абсолютным и относительным показателям способствует проведению более глубокого анализа и позволяет проводить международные сопоставления и сравнения социально – экономических явлений.

      В качестве графического образа для изображения  структуры совокупностей применяются прямоугольники – для построения столбиковых и полосовых диаграмм и круги – для построения секторных диаграмм. 

      Рис. 2 Распределение работников предприятия  по образованию.

           Круговая диаграмма. 
 

      Рис. 3.  Распределение работников предприятия  по образованию.

           Гистограмма. 
 
 

1.6. Расчет показателей вариации.

     Вариация  – это различие в значениях  какого-либо признака у разных единиц данной совокупности в один и тот  же период или момент времени. Исследование вариации в статистике имеет большое значение, помогает познать сущность изучаемого явления. Показатели вариации характеризуют колеблемость отдельных значений вариант около средних величин. Показатели вариации определяют различия индивидуальных значений признака внутри изучаемой совокупности. Существует несколько видов показателей вариации:

     а) Размах вариации R представляет собой разность между максимальным и минимальным значениями признака:

     R = Xmax – Xmin

Размах  вариации показывает лишь крайние отклонения признака и не отражает отклонений всех вариантов в ряду.

     б) Среднее линейное отклонение

(7)     -  невзвешенное;

(8)     -  взвешенное,

     где:  Х -  варианты;

            `Х -  средняя величина;

              n -  число признаков;

              f  -  частоты.

     Линейное  отклонение учитывает различия  всех единиц изучаемой совокупности.

     в) Дисперсия - показатель вариации, выражающий  средний квадрат отклонений вариант  от средних величин в зависимости от образующего вариационного фактора.

(9)  -  невзвешенная;

(10)  -  взвешенная.

     Показатель  дисперсии более объективно отражает меру вариации на практике.

     г) Среднее квадратическое отклонение

(11)  - взвешенное;

(12)    -  невзвешенное.

     Среднее квадратическое отклонение является показателем  надежности средней: чем меньше среднее  квадратическое отклонение, тем лучше  средняя арифметическая отражает собой  всю статистическую совокупность.

     д) Показатель вариации. 

(13) 

     Показатель  вариации отражает тенденцию развития явления, т.e. действие главных факторов. Показатель вариации выражается в % или  коэффициентах.  
 
 
 
 
 
 
 

                                       
 
 

                                      

                                           Заключение 

     Итак, статистические ряды распределения  представляют собой один из наиболее важных элементов статистического  исследования.

     Статистические  ряды  распределения  являются базисным методом для  любого  статистического  анализа.

     Статистический  ряд распределения представляет собой упорядоченное распределение  единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку, характеризует структуру изучаемого явления. Анализируя рассчитанные показатели статистического ряда распределения, можно делать выводы об однородности или неоднородности совокупности, закономерности распределения и границах варьирования единиц совокупности. Изучив основные приемы исследования и практики применения рядов распределения, а также методику вычисления наиболее важных статистических величин, необходимо отметить, что конечная цель изучения статистики в целом - анализ изучаемого явления - крайне важен для всех сфер человеческой жизни. Анализ отображает явления в целом и вместе с этим учитывает влияние каждого фактора в отдельности. На основании проведенного анализа можно учитывать и  прогнозировать факторы, негативно влияющие на развитие событий.

     Социально-экономическая  статистика обеспечивает предоставление  важной цифровой информации об уровне и возможностях развития страны: ее экономическом положении, уровне жизни населения, его составе и численности, рентабельности предприятий, динамике  безработице и т.д. Статистическая информация является одним из решающих ориентиров государственной экономической политики.

     Статистические  методы используют комплексно (системно).  Выделяют три основные стадии экономико-статистического  исследования: сбор первичной статистической информации, статистическая сводка и обработка первичной информации, обобщение и интепретация статистической информации.

     Качество, достоверность статистической информации определяют эффективность использования  статистики на любом уровне и в  любой сфере.

     В настоящее время ведется работа по совершенствованию статистической методологии и завершению перехода Российской Федерации на принятую в международной практике систему учета и статистики в соответствии с требованиями развития рыночной экономики. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Список  использованной литературы. 

1. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая  теория статистики: Учебник. - М.: «Инфра-М» 1998г.
2. Гусаров В.М. Теория статистики: - М.: «Аудит», « ЮНИТИ» 1998г.
3. Теория статистики: Учебник под редакцией профессора Шамойловой Р.А. -М.: «Финансы и статистика» 1998г.
4. Практикум по статистике:  Учебное пособие для вузов/ под редакцией В.М. Симчеры/ВЗФЭИ.-М.: ЗАО «Финстатинформ», 1999.
5. Общая теория статистики:/Статистическая методология в коммерческой деятельности: учебник для вузов/под редакцией    А.С. Спирина и О.Е. Башиной. – М.: Финансы и статистика, 1994.
6. Российский статистический ежегодник 2002. Статистический сборник. Госкомстат
7. Сироткина Т.С., Каманина А.М. Основы теории статистики: учебное пособие. – М.: АО «Финстатинформ», 1995.
8. Ряузов Н.Н. Общая теория статистики: Учебник для вузов.-М.: Финансы и статистика, 1984.