| Организационные формы статистического наблюдения | Виды статистического наблюдения | Способы статистического наблюдения | ||
| По времени регистрации фактов | По охвату единиц совокупности | |||
| Статистическая отчетность | Текущее или непрерывное | Сплошное | Непосредственное | |
| Специально организованное наблюдение | Прерывное: а) периодическое б) единовременное | Несплошное: а) выборочное б) основного массива в) монографическое | Документальное | |
| Регистры | Опрос: а) устный б) саморегистрации в) корреспонден- тский г) анкетный д) явочный | |||
Выбор места проведения обследования зависит главным образом от цели наблюдения. Если необходимо получить данные для изучения, например, состава населения по стране, то в этомслчае наблюдение охватит территорию всей страны. Если изучается уровень преступности в Москве и в Снкт-Петербурге, то местом проведения обследования будут территории этих двух городов.
Выбор времени наблюдения заключается в решении двух вопросов:
- установление критического момента (даты) или интервала времени;
- определение срока (периода) наблюдения.
Статистические данные – это массовые системные количественные характеристики социально-экономических явлений и процессов (численность сотрудников органов внутренних дел региона, количество зарегистрированных преступлений и т. д.). Статистические данные должны смоответствовать определенным требованиям: быть достоверными (соответствовать реальному положению); полными (по объему и содержанию); своевременными; сопоставимыми во времени и пространстве (по составу совокупности, единицам измерения, методике сбора и обработке, территориальной принадлежности единиц); доступными.
Статистический формуляр – это документ единого образца, содержащий программу и результаты наблюдения.
Обязательными элементами статистического формуляра являются титульная и адресная части. Первая содержит наименование статистического наблюдения и органа, провдящего наблюдение, информацию о том, кто и когда утвердил этот фомуляр, иногда его номер. Вторая включает адрес отчетной единицы, ее подчиненность.
Формуляр может иметь разные названия: отчет, карточка, переписной лист, опросный бланк, анкета и т. д. Различают две системы статистического формуляра: индивидуальную (карточную) и списочную.
Индивидуальный формуляр предусматривает запись на нем ответов на вопросы программы только об одной единице наблюдения, а списочный – о нескольких единицах.
К статистическим формулярам составляется инструкция.
Столбиковая диаграмма – это диаграмма, на которой показатель представляется в виде столбика, высота которого соответствует значению показателя. Столбиковые диаграммы строятся в системе прямоугольных координат. Основания столбиков обычно берутся одинакового размера, размещенных на оси абсцисс, а высота столбика отражает значение показателя. Каждый столбик посвящается одному показателю, поэтому их столько сколько показателей. Столбики могут располагаться между собой через какое-то равное расстояние или вплотную друг к другу. Кроме шкалы ординат, которая градуируется в соответствующем масштабе, значение показателя может отмечаиться на самом столбике.
Например, изображение динамики средней нагрузки численности населения на одного участкового по двум областям.
С точки зрения статистики важно отметить аналитические возможности столбиковых диаграмм.
Стохастическая связь – это связь, которая проявляется не в каждом отдельном случае, а в общем, среднем или большом числе наблюдений.это связь, при которой каждому значению признака х соответствует определенное множество значений у, образующих так называемое условное распределение. Как закон эта связь проявляется только в массе случаев и характеризуется изменением условных распределений у. Если заменить условное распределение средней величиной у, то образуется разновидность стохастической связи – корреляционная.
Структура – это внутреннее строение массовых явлений, т.е. внутреннее строение статистического множества.
Структурный анализ таблицы предполагает анализ строения таблицы, характеристику представленных в таблице: совокупностей и единиц наблюдения, формирующих ее; признаков и их комбинаций, формирующих подлежащее и сказуемое таблицы; признаков – количественных или атрибутивных; соотношения признаков подлежащего с показателями сказуемого; вида таблицы – простая, групповая или комбинационная; решаемых задач – анализ структуры, типов явлений или их взаимосвязей.
Структура преступности (преступников) раскрывает смоотношение групп или видов преступлений в общей совокупности учтенной преступности, либо соотношений различных категорий лиц, совершивших преступления, в общей структуре выявленных правонарушителей. Учтенная преступность или выявленные провонарушители берутся за определенный период времени (год, квартал, месяц) на определенной территории (страна, регион, город). Структура преступности измеряется в абсолютных (именованных числах) и относительных (процентах, долях, коэффициентах) показателях, которые характеризуют преступность не только с количественной стороны, но и с качественной стороны.
Структура преступности может включать в себя: 1) удельные веса различных видов (по статьям УК) и групп (по главам и разделам УК) преступлений; 2) соотношение преступлений по категориям (небольшой тяжести, средней тяжести, тяжкие и особо тяжкие); 3) распределение преступлений по городам и селам, социальным сферам, экономическим районам, территориям (география преступности), временам года; 4) соотношение умышленных и неосторожных преступлений, преступлений, совершенных с прямым и косвенным умыслом, по легкомыслию и небрежности; 5) удельные веса корыстных, насильственных и других видов (по мотивации) преступлений; 6) доли сутуативной, рецидивной, профессиональной, групповой, организованной преступности; 7) удельные веса раскрытых и нераскрытых преступлений; 8) доли мужчин, женщин, несовершеннолетних, ранее судимых, безработных, лиц, совершивших престуления в состоянии алкогольного или наркотического опьянения, и других категорий граждан в структуре выявленных правонарушителей; 9) удельные веса лиц, освобожденных от уголовной ответственности, осужденных к лишению свободы и другим видам наказания. Структура преступности и судимости может быть рассчитана по многим другим уголовно-правовым, криминологическим, процессуальным, социально-демографическим и иным признакам.
Структурная (или вариационная) группировка – это разделение однородной совокупности на группы, характеризующие её структуру по какому-либо варьирующему признаку. Число интервалов в таких группировках должно быть оптимальным. На основе данной группировки можно изучать динамику структуры типически однородных групп преступлений, правонарушителей, гражданских исков и других показателей. Для структурной группировки материала необходимо наличие однородных совокупностей, расчленяемых по величине изменяющегося (варьирующего) признака. Если в основе типологической группировки лежат качественные признаки, то в основу вариационной положены количественные (удельные веса преступлений, лиц, дел, возраст правонарушителей, сроки наказания, число судимостей, сроки расследования и рассмотрения уголовных или гражданских дел и т. д.). Количественные сдвиги в структуре изучаемых явлений за несколько лет свидетельствуют об изменении объективных тенденций и закономерностей, следственной или судебной практики, о результативности деятельности правоохранительных и других юридических органов. Взяв, например, абсолютные и относительные показатели судимости за много лет, можно выявить тенденции в судебной практике и ее связь с реальной преступностью. Изучив динамику абсолютных чисел учтенных преступлений какого-либо вида, динамику его удельного веса в структуре всей преступности, мы может выявить тенденцию развития этого деяния.
Структурные диаграммы бывают полосовые, столбиковые и секторные.
Счетный контроль заключается в проверке точности арифметических расчетов, применявшихся при составлении отчетности или заполнения формуляров обследования.
Т
Таксономия. Группировка результатов статистического наблюдения может быть произведена также с помощью теории распонавания образов. Группы (таксоны) образуются в этом случае на основе специально разработанных алгоритмов. Наиболее плодотворен указанный метод для классификации многомерных объектов.
Темп роста – это отношение одного уровня ряда к другому его уровню, принятому за базу. Темп роста выражается в процентах, обозначается (Тр) и показывает, на сколько процентов возрос данный уровень ряда по сравнению с базисным или предыдущим. Исчисляется по формуле:
уi
Тр = yo ´ 100% - базисный,
yi
Тр = yi-1 ´ 100% - цепной.
Реже выражается в виде простого отношения, называемого коэффициентом роста, обозначается (Кр) показывает, во сколько раз данный уровень ряда болье базисного или предыдущего.
Исчисляется по формуле:
уi
Кр = yo - базисный (с базой сравнения),
yi
Кр = yi-1 - цепной (с предшествующим периодом)
Темп прироста – это отношение абсолютного прироста к уровню, принятому за базу и выражается в процентах, обозначается (Тпр) и показывает насколько произошло приращение (в относительных величинах) абсолютных уровней ряда.
Исчисляется по формуле:
yi – yo ´ 100%
Тпр = Кпр ´ 100% или Тпр = yo - базисный,
Тпр = Тр – 100 или Тпр = Кпр ´ 100 или
Yi – yi-1
Тпр = yi – 1 ´ 100 - цепной
Реже выражается в виде простого отношения, называемого коэффициентом прироста, обозначается (Кпр) и вычисляется по формуле:
yi-yo Δi
Кпр = Кр – 1 или Кпр = yo или Кпр = yo - базисный,
yi – yi-1 ∆i
Кпр = Кр – 1 или Кпр = yi-1 или Кпр = yi-1 - цепной
Тенденция (от лат. tendentia – направленность) раскрываетосновную направленность развития явления и его отдельных видов в прошлом, настоящем и как прогноз в возможном будущем. Тенденции преступности раскрываются на основе динамики уровня преступности в целом, а также ее отдельных групп и видов, на основе динамики структурных сдвигов внутри самой преступности.
Основная тенденция преступности всегда сопровождается теми или иными частными тенденциями. В 60-90 гг., например, происходил интенсивный процесс «окорыствования» общественных отношений, что обусловило более быстрый рост корыстных преступлений. В 60 е гг. их удельный вес составлял40-45%, в 90-е гг. более 80%. В структуре рассматриваемых деяний еще быстрее росли кражи.
Выявление общих и частных тенденций в уровне и структуре преступности имеет исключительное значение для реалистичной оценки ее состояния, прогноза на ближайшее и отдаленное будущее, разработки стратегии и тактики борьбы с преступностью, расчета сил и средств для обепечения правоохранительной деятельности.
Типологическая группировка – это разграничение изучаемой совокупности (преступлений, преступников или других явлений, имеющих юридическое значение) на отдельные, качественно однородные группы, типы по существенному качественному признаку. Основная цель типологической группировки – отграничение одного типа явлений от другого статистическими средствами. В правоовй статистике это три типа правоотношений: уголовно-правовые, административно-правовые и гражданско-правовые, которыми и определяются ее разделы. В уголовно-правовой статистике это может быть, например, деление преступлений по формам и видам вины (умышленные и неосторожные, котрые в свою очередь делятся на преступления, совершенныес прямым и косвенным умыслом, по легмыслию или небрежности и т. д.
Типический (районированный отбор) – это отбор, который предусматривает предварительную структуризацию генеральной совокупности и независимый отбор элементов в каждой составной части.
m
Объем типической выборки – это сумма частных выборок nj, т.е. n =∑ nj, где m – число составных частей (групп, типических районов и т. д.). 1
При вычислении ошибки типической выборки используют среднюю из групповых дисперсий:
m
∑ σj² nj
σ² = m.
∑nj
Как правило,σ² < σ ², следовательно ошибка типической выборки меньше, чем механической или простой случайной. Чаще всего используют отбор, пропорциональный численности составляющих совокупности, т.е. доля выборки всех составляющих одинакова.
Текущее наблюдение ( непрерывное ) – этосистематическая регистрация фактов, касающихся явлений (по мере их возникновения) или непрерывных процессов. При этом регистрация фактов (например, противоправных действий, уголовных преступлений и т. д.) производится по мере их совершения. При текущем наблюдении нельзя допускать значительного разрыва между моментом возникновения факта и моментом его регистрации.
Точечная диаграмма показывает отношения или степень отношений между числовыми величинами различных множеств данных. Этот тип представления данных может быть полезен для анализа тенденций, а также для определения степени зависимости параметров друг от друга.
Точечная оценка – это значение параметра по данным выборки: выборочная средняя х или выборочная доля р.
Точность статистической информации – это уровень соответствия величины изучаемого показателя, показателю, получаемому посредством статистического наблюдения, действительному его значению.
Требования, предъявляемые к статистическим данным – достоверность (соответствие реальному положению), полнота (по объему и содержанию), своевременность, сопоставимость во времени илир в пространстве (по составу совокупности, единицам измерения, методике сбора и обработки, территориальной принадлежности единиц), доступность.
У
Укрупнение интервала ряда динамики – это один из самых простых способов выявления тенденции развития изучаемого явления и представляет собой суммирование данных за более продолжительные отрезки времени, что постоянно практикуется в правоохранительных и других юридических органах. Например, месячные юридически значимые сведения суммируются по кварталам и по годам без усреднения данных, как при сглаживании. Иногда такое укрупнение идет по нарастающей. Например, в январе месяце n-го года учтенная преступность увеличилась по сравнению с аналогичным периодом предыдущего года на 6,9%. В январе-феврале прирост составил 3,2 %. Затем началось, допустим, снижение преступности. В январе-марте этот показатель составил -0,1; в январе-апреле - -0,8; в январе-мае - -1,8 и далее: -3,1; -3,2;-4,1; -4,5; -4,4; -4,8; -4,7. Таким образом, за n-ый год в целом преступность сократилась на 4,7%. Последовательное укрупнение показателей на каждом этапе раскрывает реальный совокупный прирост за прошедшие месяцы года.
Уровень в статистике – это размер (объем, величина) того или иного явления, достигнутый в определенный период или к определенному моменту. Соответственно, величина членов ряда динамики – его уровень. Различают начальный, средний и конечный уровни динамического ряда.
Условно-натуральные единицы – это условные единицы, которые перерасчитываются с помощью специальных коэффициентов-соизмерителей. Например, топливный баланс составляется в тоннах условного топлива. Эталоном служит каменный уголь, теплотворная способность которого равна 7000 кал. На 1 кг. Калорийный коэффициент донецкого угля-0,9; природного газа-1,2 и т.д…………А как в ОВД?????????……………………
При решении определенного круга аналитических задач абсолютные величины представляют в форме балансов – по источникам формирования и по направлениям использования. В статистике широко используются динамические балансы по схеме: остаток на начало периода + поступления – затраты = остаток на конец периода.
Условное распределение – это когда при стохастической связи каждому значению признака х соответствует определенное множество значений у.
Учеты – это сплошные наблюдения массовых явлений, которые основываются на данных опроса, осмотра и документальных записей (учета земельного фонда, учет неоконченных преступлений и т. д.).
Ф
Факторные признаки х – это признаки, характеризующие причины и условия связи.
Функции статистических показателей:
1. Познавательно-информационная функция является основной функцией. Без статистической информации невозможно познание закономерностей природных и социальных массовых явлений, их прогнозирование, а значит, и регулирование или же прямое управление.
2. Оценочная функция заключается в том, что именно благодаря ей люди, общество, государство оценивают деятельность предприятий и организаций.
3. Прогностическая функция тесно связана с информационной функцией, с ее помощью определяется роль статистических показателей в предвидении будущего.
4. Рекламная - это пропагандистская функция. К статистическим показателям, используемым в рекламных интересах, следует относиться с осторожностью и по возможности проводить дополнительные расчеты и анализы. Это связано с тем, что при использовании статистических показателей велик риск либо подмены реального показателя желаемым, либо умолчание о других показателях товара, которые не отвечают целям рекламы.
Функциональная связь – это связь, при которой каждому значению признака х соответствует одно определенное значение у. Эта связь проявляется однозначно в каждом отдельном случае.
Ц
Цель наблюдения – получение статистических данных для обобщенной характеристики состояния развития явления или процесса. Конечной целью является подготовка управленческих решений и принятие мер.
Ценз – это набор количественных и качественных ограничительных признаков.
Централизованная сводка – это когда весь первичный материал поступает в одну организацию (первичные данные сосредотачиваются в одном центральном органе, например, Госкомстате России, ГИЦ МВД России), где и подвергается обработке от начала до конца. Централизованная сводка обычно используется для обработки материалов единовременных статистических исследований. Достоинство данной сводки заключается в возможности более легкого осуществления методологического руководства, использования квалифицированных кадров и обработки данных с помощью современных технологий. Недостатком – затруднения в исправлении ошибок первичных документов в необходимых случаях,замедленное получение некоторых итогов, важных для местных органов.
Центр распределения характеризуется: средней, модой и медианой.
Средняя величина характеризует типичный уровень признака в совокупности. По данным ряда распределения средняя расчитывается как арифмертическая взвешенной:
m
∑ xjfj
х = m - на основе частот,
∑ fj
m
х = ∑ xjdj – на основе частностей.
где fj – частота; dj – частность j-ой группы, m- число групп.
Цепной способ вычисления относительных величин динамики служит для выяснения темпов развития интересующего нас явления, когда каждый показатель сравнивается не с одной постоянной величиной, а со своей предыдущей, т. е. за базу (100%) принимается показатель соседнего периода. Такие относительные величины динамики называются величинами, вычисленными цепным способом (каждый последующий период сопоставляется со своим предшествующим, и показатели динамики образуют как бы цепь.
Чтение таблицы предполагает, что исследователь, прочитав словаи числа таблицы, понял их значение, уяснил назначение таблицы, поня ее содержание в целом, дал оценку явлению или процессу, описанному в таблице.
Ч
Частотными характеристиками любого ряда являются абсолютная численность j-й группы – частота fi и относительная частота – частность dj. m m
Очевидно, что ∑ fj = n, а ∑ dj = 1 или 100%.
1 1
Дополнительной характеристикой вариационных рядов является кумулятивная частота Sj (частность Sd) см. ниже.
Частота – это………
Ш
Шкала – это средство упорядочения и количественного выражения признаков. Используются такие виды шкал:
- номинальная – шкала наименований, устанавливающая отношение подобия элементов, при котором порядок расположения признаков не имеет значения;
- порядковоя (ранговая) – это шкала, устанавливающая последовательность интенсивности проявления признака;
- метрическая – это количественная шкала, в основу которой положены результаты непосредственного измерения. Она позволяет выполнять различные парифметические операции: сложение умножение деление. Такие шкалы – основа всевозможных статистических операций.
Метрические шкалы подразделяются на интервальные и пропорциональные.
- интервальная (порядковая шкала с интервалом) – позволяет не только установить порядок, но и определеить интервал между числами. Величина интервала устанавливается по косвенным признакам или на основе субъективных оценок. Интервальная шкала допускает операции: «равенство-неравенство», «больше-меньше», «равенство-неравенство интервалов» и операцию вычитания, на основе которой устанавливается величина интервала. По интервальной шкале измеряется календарное время, температура по Цельсию.
- пропорциональная (отношений) – представляет собой интервальную шкалу с естественным началом отсчета (абсолютным нулем). Пропорциональная шкала в отличие от предудущих шкал позволяет выяснить, во сколько раз один признак больше или меньше другого. По шкале отношений можно измерить рост, вес, цену и т. д.
Э
Экономическая статистика – это часть статистической науки, которая изучает количественную сторону экономических процессов и явлений, происходящих в народном хозяйстве, т. е. занимается изучением народного хозяйства в целом. Она является не только составной частью статистической науки, но и важнейшая отрасль практической деятельности. Главной задачей которой является экономико-статистическая характеристика эффективности общественного производства и повышения качества работы всех звеньев народного хозяйства.
Экспедиционный опрос – это регистрация фактов специально подготовленными учетчиками с одновременной проверкой точности регистрации (переписи населения, переписи новых технологий).
Эталонное значение показателя – (норматив, стандарт и т.п.), оно выступает азой сравнения показателей. Отклонение отногсительной величины сравнения от 1 или 100% свидетельствует о нарушении оптимального процесса.
При устном экспедиционном опросе регистраторы сами фиксируют ответы респондента в формуляре наблюдения.
Экстраполяция – это нахождение неизвестного значения динамического ряда за его пределами путем механического переноса тенденций прошлого на будущее. Благодаря относительной устойчивости закономерностей развития социальных явлений экстраполяция вполне применима для их прогнозирования на сравнительно короткие сроки.
Ю
Юридическая статистика -это отрасль статистической науки, имеющая дело с количественными показателями правовой и иной юридически значимой деятельности. (В.В. Лунев «Юридическая статистика»).
Понятие «Юридический» (от лат.juridicus –судебный) в русском привычном словоупотреблении шире понятия «правовой». Юридическое образование, например, включает в себя необходимую систему профессиональных знаний, выходящих за пределы сугубо правовых дисциплин: криминологию, криминалистику, деликтологию, юридическую психологию и т. д.
Я
Явочный способ предусматривает представление сведений в органы, ведущие наблюдение, в явочном порядке, например, при регистрации браков, рождений и т. д.
Литература
1.Аптон Г. Анализ таблиц сопряженности.-М., 1984.
2.Бакланов Г.И. Чем занимается статистика?- М.: Статистика, 1974.
3.Башин О.Э., Спирин А.А. Общая теория статистики: статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник.-М., 2001.
4.Вайнберг Дж., Шумейкер Дж. Статистика.-М., 1979.
5.Гинзбург А.И. Статистика: Учеб. пособие.-М.,2002.
6.Глинский В.В., Ионин В.Г. Статистический анализ: Учебн. Пособие.- М.: 2002.
7.Годин А.М. Статистика: Учебник.-М.: 2002.
8.Громыко Г.Л. Теория статистики: Учебник.-М., 2002.
9.Громыко Л.Г. Теория статистики: Практикум.-2-е изд., доп и перераб.-М.: ИНФРА-М, 2003.
10.Джини К. Логика в статистике.-М.: Статистика, 1973.
11.Едронова В.Н., Едронова М.В. Общая теория статистики: Учебник-М.: Юрист, 2001.
12.Елисеева И.И. Статистические методы измерения связей.-Л.: ЛГУ, 1982.
13.Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Логика прикладного статистического анализа.-М.: Финансы и статистика, 1982.
14.Ерина А.М., Пальян З.О. Теория статистики: Практикум.-к.:О-во 15.
16.Ефимова М.П., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник.-М., 2002.
17.Ефимова М.Р., Ганченко О.И., Петрова Е.В. Практикум по общей статистике: Учеб. Пособие.-М.: Финансы и статистика, 2000.
18.Зинченко А.П., Шибалкин А.Е., Тарасова О.Б., Шайкина Е.В. Практикум по статистике.-М.: Колос С, 2003.
19.Измайлова М.О., Рахманов И.Ш. Категория «средняя величина» и её методологическое значение в научном исследовании.-Казань:КГУ, 1982.
20.Инструкция о едином учете преступлений (3-е издание): Приказ № 66/418 Генпрокуратуры РФ и МВД от 14 декабря 1994 года «О введении в действие Инструкции о едином учете преступлений».
21.Кожухарь Л.И. Основы общей теории статистики.-М.: Финансы и статистика, 2001.
22.Криминология / Под общ. Ред. А.И. Долговой.-М.: ИНФРА-М-НОРМА.-М., 1997.
23.Кузмичева С.К. Обработка и анализ материалов уголовной статистики: Лекция.-Горький: Горьковская высшая школа МВД СССР, 1974.
24.Кузмичева С.К., Соломаха Г.И. Статистика. Ч. 1// Основы общей теории и уголовной статистики: Учеб. пособ.-Горький: Горьковская высшая школа МВД СССР, 19979.
25.Кюн Ю. Описательная и индуктивная статистика. – М., 1991.
26.Лунев В.В. Юридическая статистика: Учебник.-М.: Юристъ, 1999.
27.Маслов П.П. Статистика: Учеб. пособие-М., 1964.
28.Октябрьский П.Я. Статистика: Учеб.пособие. 2-ое издание., испр. И доп.-СПб.: Изд-во С.-Петерб. Ун-та, 2001.
29.Остроумов С.С. Преступность и её причины в дореволюционной России.-М.: Изд-во МГУ 1980.
30.Павловский Б.А. Корреляционный анализ причин правонарушений// Советсткое государство и право, 1987.
31.Плошко Б.Г., Елисеева И.И. История статистики: Учеб. Пособие.-М.: Финансы и статистика, 1990.
32.Приказ Генеральной прокуратуры РФ и МВД РФ от 14 декабря 1994 г. №66/418 «О введении в действие Инструкции о едином учете преступлений».
33.Проблемы теории статистики.-М.: Наука, 1978.
34.Рабочая книга социолога.-М.: Наука, 1984.
35.Российский статистический ежегодник, 1994; Статистический сборник/Госкомстат России.-М., 1994.
36.Саввюк Л.К. Правовая статистика: Учебник.-М.: Юристъ, 2001.
37.Статистика: Учеб. пособие/Под ред. Проф. М.Р. Ефимовой.-М.6 ИНФРА-М, 2002.
38.Статистический словарь. М.: Финстатинформ, 1996.Практикум по теории статистики: Учебн. Пособие/ Под ред. Р.А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 2002.
39.Сулицский В.Н. Методы статистического анализа в управлении: Учебн. Пособие.-М.: Дело, 2002.
40.Трояновский В.М. Статистика в менеджменте: Учебн. Пособие.-М.:Издательство РДЛ. 2002.
41.Тюрин Ю.Н., Марков А.А. Анализ данных на компьтере: Учеб. Пособие по курсу прикладной статистики для вузов.-М.: ИНФРА-М, Финансы и статистика, 1995.
42.Уотшем Т.Дж., Паррамоу К. Количественные методы в финансах: Учеб. пособие для вузов\Пер. с англ. Под ред. М.Р. 43.Ефимовой. М.6 Финансы, ЮНИТИ, 199.
44.Харченко Л.П., Долженкова В.Г., Ионин В.Г. Статистика: Учеб. пособие.-М., 2002.
45.Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования.-М.: Статистика, 1977.
46.Шмойлова Р.А. Теория статистики: Учебник. М., 2002.