Сформулируйте определение корреляционной связи между признаками, характеризующими социально-экономические явления.
В статистике связи классифицируются по степени их тесноты. Исходя из этого различают функциональную (полную) и статистическую (неполную, корреляционную) связь.
Функциональная св.- когда с изм 1ой переем значение другой изменяется опред образом.(Х-факт, У-результ)
Статистическая св.-разным значениям переменой Х соотв-т разные знач переменной У.
Важный частный случай стат зав- корреляционная за-ть(когда разным значениям 1ой переем соотв разные средние значения другой переем.)
2. Что такое диаграмма рассеяния? Какие типы взаимосвязи могут быть выявлены при анализе диаграммы рассеяния?
диаграмма рассеяния – это диаграмма, на которой в прямоугольной системе координат располагаются точки (xi, yi); где i = 1, 2,..., n, и n — количество наблюдаемых пар значений переменных x и y. Двумерные диаграммы рассеяния используются для визуализации взаимосвязей между двумя переменными X и Y. Категоризованные диаграммы рассеяния представляют собой мощный исследовательский и аналитический метод для изучения взаимосвязей между двумя и более переменными среди различных подгрупп. С помощью диаграмм рассеяния можно исследовать и нелинейные взаимосвязи между переменными.
Коэффициент эластичности: способы построения и экономич интерпретация.
Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов измениться в среднем результат, если фактор изменится на 1%.
Коэффициент эластичности показывает относительное изменение исследуемого экономического показателя под действием единичного относительного изменения экономического фактора, от которого он зависит при неизменных остальных влияющих на него факторов.
Коэффициент линейной корреляции: способы построения и экономическая интерпретация. Как проверить значимость этого коэффициента?
Линейный коэффициент корреляции определяет тесноту и направление связи между двумя коррелируемыми признаками.
Всякое вычисленное (эмпирическое) значение коэффициента корреляции должно быть проверено на статистическую значимость. Если эмпирическое значение меньше или равно табличному для 5-процентного уровня, корреляция не является значимой. Если вычисленное значение коэффициента корреляции больше табличного для Р = 0,01, корреляция статистически значима
Охарактеризуйте основные методы измерения связей между неколичественными признаками. Дайте понятие ранга.
Метод сопост паралл рядов. - данные ранжируются по возрастанию признаков факт.
2.Метод аналитич группировки.-еденицы стат-й совокупности группир по приз фактора и приз результ.Изменения ср. и тоносит значений результ и факт признаков сравнив для опред св. м\у ними.
Графический метод- график, смотрим. При отсутсвии тесной св. имеет место беспор. Распол точек. Чем сильнее связь, тем ближе точки.
Метод групповых табл.- табл разбиваются на группы у= (х1+х2+..х)/n)
Балансовый метод- позвол взаимно увязать ресурсы и их использование, выявить пропорции и взаимосвязи. Баланс состоит из 2 балансирующихся частей - приходной и расходной.
Корреляционный и дисперсионный анализ.
Ранг – это порядковый номер значения признака, расположенный в порядке возрастания или убывания величин.
Какие математические функции используют для моделирования парной регрессии?
Линейная регрессия: 
.
Регрессии, нелинейные по объясняющим переменным:
полиномы разных степеней 
•равносторонняя гипербола 
Регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам:
степенная 
;
показательная 
экспоненциальная 
7.Связь м\д коэф лин корр
Коэффициент линейной корреляции отражает меру линейной зависимости между двумя переменным. Коэфиц измеряется от-1≤r≤1.
В общем случае коэффициент регрессии показывает, как в среднем изменится результ, если факторный признак X увеличится на единицу.
Коэффициент корреляции
• Принимает значения в диапазоне от -1 до +1
• Безразмерная величина
• Показывает силу связи между признаками
• Знак коэффициента говорит о направлении связи
Коэффициент регрессии
• Может принимать любые значения
• Привязан к единицам измерения обоих признаков
• Показывает структуру связи между признаками
• Знак коэффициента говорит о направлении связи
1. Сформул опред ряд дин. Ряд располож в хронологич последовательности значений статистических показателей представл собой динамический ряд. Динам ряд состоит из 2-х эл-ов:1.моменты или периоды вр к котор относятся статистические данные.2.Статистич показатели,котор характеризуют изучаемый объект в данный момент или период вр.Класифик динам рядов:1.По периодам вр:моментные,интервальные.2.в зависим от расстояния между уровнями ряда:равноотстающие,неравноот.3.В зависим от способа выраж ур-ней:с абсолют ур-нем,средние,относительные.
2. Что поним под пер упрежд прогноза Период упреждения прогноза– это отрезок времени, на который разрабатывается прогноз.правило упреждения прогноза:период упреждения прогноза,не должен превышать1/3 длины ряда.
3. Назов аналит показ ряд динамики 1. Абсолютный прирост-Разность значений двух показателей ряда динамики.Базисный абсолютный прирост - разность текущего значения и значения принятого за постоянную базу сравнения.Цепной абсолютный прирост - разность текущего и предыдущего значений
2. Темп роста-Отношение двух уровней ряда (может выражаться в процентах).Базисный темп роста - отношение текущего значения и значения принятого за постоянную базу сравнения.Цепной темп роста - отношение текущего и предыдущего значений
3. Темп прироста-Отношение абсолютного прироста к сравниваемому показателю.Базисный темп прироста - отношение абсолютного базисного прироста и значения принятого за постоянную базу сравнения.Цепной темп прироста - отношение абсолютного цепного прироста и предыдущего значения показателя
4 Абсолютное значение одного процента прироста-Отношение абсолютного прироста к темпу прироста, выраженное в процентах.
4.Что хар-ет: Абсолютн прирост хар-ет насколькоданный уровень превышает предыдущ уровень или базу (показатель скорости роста). Коэф роста – относит-й показатель, показывает во сколько раз уровень ряда превышает базисный или предшествующий ему уровень. Темп прироста – показывает на сколько % уровень данного периода > или < базисного (предыдущего).
5.Назовите Средние показатели динамики: 1) средн уровень ряда 2) средн абсол прирост (дает возможность установить насколько в среднем за ед времени должен ув уровень ряда, чтобы отправляясь от начального уровня за данные число периодов (лет) достигнуть конечного уровня). 3) средн темп роста (показывает во сколько раз в среднем за ед времени изменился уровень динамического ряда). 4) средн темп прироста.
6. Что поним под Экстрапольция – прогнозирование явлений и процессов на основе выявленных закономерностей в прошлом и настоящем периодах, представленных данным динамическим рядом. Отличие от интраполяции – экстраполяция всегда проводится в будущее или прошлое, т.е. за пределы исследуемого динамического ряда, а интерполяция – это прогнозирование неизвестных по каким-либо причинам уровней внутри самого исследуемого динамического ряда.
7. Для расчёта параметров уравнения тренда используется метод наименьших квадратов (МНК), который заключается в минимизации квадратов отклонений теоретических уровней временного ряда от фактических.
8.Какие методы выявл и анализа Методы выявления и анализа тренда динам-го ряда: 1) метод укрупнения интервалов (основан на укрупнении периодов времени, к кот относятся уровни), 2) метод скользящих средних (вычисляется средн уровень из опред числа первых по порядку уровней ряда, затем средн уровень из такого же числа уровней со 2го, потом 3го и т.д.)
9.Перечислите модели трендов. Каково эконом обоснование применения трендов. На практике наиболее распространенными методами статического изучения тренда являются: укрупнения интервала, сглаживание скользящей средней, аналитическое выравнивание.
Метод укрупнения интервалов является наиболее простым методом преобразования ряда с колеблющимися уровнями с цепью выявления тренда.
Суть метода сглаживание скользящей средней в том, что из каждой пары сглаженных скользящих средних рассчитывается средняя арифметическая, которая и относится к определенной временной точке (или определенному периоду).
Метод аналитического выравнивания заключается в построении уравнения регрессии, характеризующего зависимость уровней ряда от временной переменной.
10. Какая разница между механическим сглаживанием и аналитическим выравниванием. Механическое сглаживание динамического ряда осуществляют различными методами, наиболее распространенными из которых являются метод простых и метод скользящих средних. Сглаживание уровней динамических рядов основано на преобразовании (укрупнении) интервалов и вычислении средних уровней для новых интервалов. При изучении общей тенденции методом аналитического выравнивания исходят из того, что изменения уровней ряда динамики могут быть с той или иной степенью точности приближения выражены определенными математическими функциями. Вид уравнения определяется характером динамики развития конкретного явления.