Лекция 1. 06.09.2011г
Статистика зародилась вместе с государством. Уже в Др. Китае учитывались имущественное состояние граждан, численность населения, разрабатывались отчеты об уплате налогов и т. д. Само слово статистика означает учет, порядок, состояние. К настоящему времени существует порядка 200 определений статистики. Обилие определений свидетельствует о сложности.
Любая наука от множества других прежде всего отличается объектом и предметом.
П од объектом исследования понимают некоторое явление, под предметом - некую часть этого явления.
Объектом исследования в статистике являются соц.-экономические процессы
и закономерности. Предметом исследования статистики считаются количественные закономерности в массовых случайных явлениях.
Всякая наука характеризуется своей специфической методологией. Методология представляет собой способом научного познания, совокупность принципов и методов исследования. Основными методами исследования в статистике являются статистическое наблюдение, сводка и группировка статистических данных, метод расчета обобщенных показателей, выборочный метод. Перечисленными методами в статистике решаются следующие задачи:
1. Выявление закономерностей в массовых случайных явлениях.
2. Выявление зависимости между наблюдаемыми переменными и явлениями.
3. Расчет статистических показателей.
4. Выявление тенденций в статистических данных.
И другие.
В статистике есть свои категории, то есть основные понятия: статистический показатель, наблюдаемая переменная или признак, статистическая закономерность, генеральная совокупность, случайная выборка и другие.
В статистике есть понятие репрезентативность случайной выборки, которое обозначает точность,достоверность, соответствие реальности.
Выборочный метод статистики.
Суть этого метода в том, что наблюдая и исследуя только часть статистических данных, осуществляется суждение о всей совокупности данных.
Генеральная совокупность — множество всех значений наблюдаемой переменной.
Случайная выборка — это некоторая часть значений наблюдаемой переменной, выбранных случайным образом из генеральной совокупности.
Рассмотрим задачу:
имеются данные об уставном капитале 30ти банков:
| 2,4 | 17,5 | 2,7 | 2,1 | 23,1 | 18,7 | 5,3 | 2,2 | 6,8 | 3,5 |
| 13,6 | 8,9 | 2,2 | 3,6 | 7,5 | 4,3 | 5,1 | 9,9 | 2,9 | |
| 13,4 | 4,8 | 6,1 | 5,9 | 17,2 | 20,5 | 10,7 | 2,9 | 12,1 |
Приведенные данные представляют собой статистический признак, то есть некоторую отдельную характеристику изучаемого явления(в данном случае деят-ти фин.-кредит.учреждения). Это количественный признак. Наряду с количественными признаками в статистике рассматриваются так же атрибутивные признаки, то есть признаки не имеющие числового выражения (например, пол человека).
Из приведенных данных видно, что такая наблюдаемая переменная как уставный капитал банка имеет множество различающихся значений. Если бы различий не было — не было бы и статистики. Изменчивость значений наблюдаемой переменной называют вариативностью. Для измерения вариативности в статистике есть свои показатели. Будем считать приведенные данные генеральной совокупностью, в которой учтены все банки некоторого региона. Приведенные данные можно упорядочить в виде вариационного ряда, то есть расположить их от наименьшего значения в порядке возрастания к наибольшему. В данном случае вариационный ряд имеет вид: 2,1; 2,2; 2,2; 2,4; 2,7; 2,9; 2,9; 3,5; 3,6; 4,3; 4,8; 5,0; 5,1; 5,3; 5,9; 6,1; 6,8; 7,5; 8,9; 9,0; 9,9; 10,7; 12,1; 13,4; 13,6; 17,2; 17,5; 18,7; 20,5; 23,1.
Рассматриваемые статистические данные являются результатом статистического наблюдения, то есть специальным образом организованного исследования. В данном случае статистическое наблюдение является сплошным. Различают так же несплошное статистическое наблюдение, например. Случайную выборку из генеральной совокупности, либо специальную выборку(например, когда исследуются банки после определенного уровня или значения уставного капитала). Статистические данные часто подвергают группировке, то есть некой классификации. Простейшим видом группировки данных является отнесение их к ряду выделенных интервалов. Для выделения интервалов на множестве числовых данных необходимо определить наименьшее и наибольшее значение, то есть первый и последний элементы вариационного ряда. Для удобства дальнейших расчетов левое значение первого интервала и правое значение последнего интервала часто округляют. Поэтому перейдем от 2,1 к 2 и от 23,1 к 24. Число интервалов в статистике обычно принимают равным 5-12. Возьмем 11 интервалов.
График периодов
Теперь проведем группировку. Если попадает значение на границу интервала- относим значение влево. Итак, получаем: n1=9, n2=6, n3=3, n4=3,.....
Рассчитываем частоту попадания в интервал по формуле Pi=Ni/N.
Частота- это статистический показатель, который является статистической оценкой вероятности случайного события. В данном случае- вероятности попадания значения наблюдаемой в соответствующий интервал.
Корректность использования подобной статистической оценки обусловлена законом больших чисел, суть которого состоит в том, что
при неограниченном возрастании числа наблюдений значение статистической оценки показателя сходиться к истинному значению.
Закон больших числе представляет собой некоторую совокупность теорем о сходимости различных статистических показателей к истинным значениям этих показателей.