Статистика (Statistics) - это
наука, которая широко распространена в экономической, социальной, политической и других сферах общества, при этом показывающая полную картину исследуемых показателей множества конкретных явлений и предметов, в виде таблиц, графиков, диаграмм, при этом полученная информация используется в последующем анализе данного объекта
Определение статистики, статистика запросов, статистика wot, статистика сайта, статистика решения задач, статистика формулы, статистика шпоры, предмет статистики, статистика вконтакте, статистика запросов google, учебник по статистике, история статистики, статистическое наблюдение, статистические данные, статистическая совокупность, статистические методы, статистическая отчетность, статистическая таблица, статистический анализ, статистическая физика, статистический пароль, математическая статистика онлайн, экономическая статистика, статистическая обработка данных
Структура публикации
- Статистика - это, определение
- Значение термина «статистика»
- История статистики
- Методологические основы статистики
- Общее понятие статистики и ее отрасли
- Статистические совокупности
- Предмет статистики
- Метод статистики
- Задачи статистики
- Статистическое наблюдение
- Понятие статистического наблюдения
- Программа статистического наблюдения
- Организационный план статистического наблюдения
- Организационные составляющие статистического наблюдения
- Ошибки статистического наблюдения
- Сводка и группировка статистических данных
- Содержание и задачи статистической сводки
- Статистическое группирование
- Методология статистических группировок
- Обобщающие статистические показатели
- Абсолютные показатели статистики
- Относительные показатели статистики
- Средние статистические величины
- Условия научного применения статистических показателей
- Статистический анализ рядов распределения
- Понятие статистические ряды распределения
- Графическое изображение рядов распределения в статистике
- Вариация признаков в статистике
- Статистический анализ подобия распределителя
- Статистическая оценка
- Законы распределения выборочных характеристик в статистике
- Статистические методы измерения взаимосвязей
- Дисперсионный анализ в математической статистике
- Корреляционно-регрессионный анализ в статистике
- Статистический анализ интенсивности динамики
- Статистические ряды динамики
- Виды статистических рядов динамики
- Статистический анализ тенденции развития и колебаний
- Приемы аналитического выравнивания статистических рядов динамики
- Статистические приемы измерения сезонных колебаний
- Особенности корреляционного анализа статистических рядов динамики
- Индексный метод анализа статистических данных
- Общее понятие статистических индексов
- Общие индексы в статистике
- Система статистических индексов для характеристики динамики сложного явления
- Виды экономических индексов в статистике
- Взаимосвязь статистических индексов
- Территориальные статистические индексы
- Выборочный метод статистического наблюдения
- Общее понятие выборочного метода статистического наблюдения
- Теоретические основы выборочного метода в статистике
- Способы отбора в выборочную совокупность статистического наблюдения
- Ошибки выборки статистического наблюдения
- Организация выборочного наблюдения в статистике
- Представление статистических данных
- Статистические таблицы для представления статистических данных
- Графический метод для представления статистических данных
- Методы многомерного статистического анализа
- Экономическая статистика в контексте статистических наук
- Категории показателей экономической статистики
- Система показателей экономической статистики
- Международная статистика в системе статистических наук
- Статистические службы международных организаций
- Национальные статистические службы
- Статистика рабочей силы
- Социальная статистика в совокупности статистических наук
- Теория вероятностей в математической статистике
- Статистика используется в разных типах игр
- Интересные статистические данные
- Статистические организации и системы стран мира
- Организация системы статистики в США
- Федеральная служба государственной статистики в США
- Статистические службы разных министерств США
- Выпуск ежегодного статистического ежегодника США
- Основные статистические методы, применяемые в США
- Деятельность Американской статистической ассоциации
- Основные статистические показатели США
- Организация статистики в Канаде
- Национальное бюро статистики Канады
- Информационное отделение баз данных БС
- Справочники Бюро статистики Канады
- Статистический ежегодник и Белая книга БС Канады
- Основные статистические показатели Канады
- Организация статистики в Японии
- Центральное статистическое бюро Японии
- Концепция ведения статистики в Японии
- Специализированные статистические органы Японии
- Законы о статистике, принятые в Японии
- Сбор статистических данных правительством Японии
- Основные статистические показатели Японии
- Организация статистики в Европейском Союзе
- История и функции Евростата
- Структура управления Евростата
- Основные статистические показатели Европейского Союза
- Организация статистики в России
- Федеральная служба государственной статистики
- Функции Федеральной службы государственной статистики
- Структура управления Федеральной службы государственной статистики
- Схема органов статистики Российской Федерации
- Главный межрегиональный центр обработки и распространения статистической информации РФ
- Федеральное государственное бюджетное учреждение НИИ статистики Росстата
- Основные статистические показатели России
- Источники и ссылки
- Источники текстов, картинок и видео
- Ссылки на интернет-сервисы
- Ссылки на прикладные программы
- Создатель статьи
Статистика - это, определение
Статистика - это наука, которая использует множество эффективных способов и методов (включая метод массовых наблюдений, метод группировок, метод обобщающих показателей), достижения точных результатов для изучения объекта (предмет, явление, процесс) исследования, и структурируя их в удобном для субъекта виде (текст, таблица, график, диаграмма) с последующим анализом полученных данных; добытая информация формирует статистическое видение ситуации элементом которого является исследуемый объект.
Статистика - это общетеоретическая наука (комплекс научных дисциплин), которая изучает количественную сторону качественно определенных массовых социально-экономических явлений и процессов, их состав, распределение, размещение в пространстве, движение во времени, выявляя действующие взаимозависимости и закономерности в конкретных условиях места и времени.
Статистика - это область знаний, которая включает в себя знания из различных научных дисциплин - математики, физики, экономики, излагающая общие вопросы сбора, измерения и анализа массовых статистических данных.
Статистика - это отрасль практической деятельности («статистический учет») по сбору, обработке, анализу и публикации массовых цифровых данных о самых различных явлениях и процессах общественной жизни.
Статистика - это специальные разделы статистики, изучающие отдельные области жизни общества и выделенные в самостоятельные дисциплины.
Статистика - это некий параметр ряда случайных величин, получаемый по определенному алгоритму из результатов наблюдений, например, статистические критерии (критические статистики), применяющиеся при проверке различных гипотез (предположительных утверждений) относительно природы или значений отдельных показателей исследуемых данных, особенностей их распределения и пр.
Статистика - это отрасль знаний, в которой излагаются общие вопросы сбора, измерения и анализа массовых статистических (количественных или качественных) данных.
Статистика - это отрасль знаний, объединяющая принципы и методы работы с числовыми данными, характеризующими массовые явления.
Статистика - это отрасль практической деятельности, направленной на сбор, обработку, анализ статистических данных.
Статистика - это отрасль практической деятельности, направленной на собирание, обработку, анализ и предоставление в публичное пользование данных о явлениях и процессах общественной жизни.
Статистика - это наука, изучающая количественную сторону массовых явлений и процессов в неразрывной связи с их качественной стороной, количественное выражение закономерностей общественного развития в конкретных условиях места и времени.
Статистика - это функция от результатов наблюдений, используемых для оценки характеристик и параметров распределений и проверки гипотез.
Статистика - это научный метод количественных исследований в некоторых областях знаний.
Статистика - это особо важная наука, т. е. отрасль знаний, изучающая с количественной стороны все явления из жизни общества.
Статистика - это количество или объём чего-либо по сравнению с более ранним количеством или объёмом того же самого.
Статистика - это наука об организации, сборе, представлении, анализе и интерпретации количественных данных в целях содействия принятию более эффективных решений.
Статистика - это наука, сочетающая учет и анализ, фиксирующая, систематизирующая и изучающая показатели наиболее типичных, массовых экономических процессов и их изменение во времени.
Статистика - это самостоятельная общественная наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной, позволяющая методом обобщающих показателей изучить закономерности этих явлений, важнейших процессов в экономической, социальной жизни общества, в его здоровье, в системе организации медицинской помощи населению.
Статистика, что это - это параметры рядов случайных величин, рассчитываемые по результатам наблюдений и применяющиеся для проверки различных гипотез преимущественно в математической статистике.
Статистика, что это - это деятельность по сбору, обработке, анализу и публикации цифровых данных о самых различных явлениях и процессах общественной жизни.
Статистика, что это - это точная наука, изучающая методы сбора, анализа и обработки данных, которые описывают массовые действия, явления и процессы.
Статистика, что это - это наука о сборе, классификации и количественной оценке данных с целью получения достоверных выводов, прогнозов и решений.
Статистика, что это такое - это совокупность методов и приемов по сбору, обработке, представлению и анализу числовых данных; термин статистика в наши дни употребляется в 3-х значениях: как синоним слова «данные»; отрасль значений, объединяющая принципы и методы работы с числовыми данными, характеризующими массовые явления; отрасль практической деятельности направленной на обработку и анализ числовых данных.
Статистика, где - это наука, разрабатывающая статистическую методологию, то есть набор приемов и способов сбора, обработки и анализа информации.
Статистика, где это - это совокупность цифровых сведений, характеризующих состояние массовых явлений и процессов общественной жизни; статистические данные, представляемые в отчетности предприятий, организаций, отраслей экономики, а также публикуемых в сборниках, справочниках, периодической печати и в сети Интернет, которые являются результатом статистической работы.
Значение термина «статистика»
Слово «статистика» происходит от латинского status - состояние дел. В науку термин «статистика» ввел немецкий ученый Готфрид Ахенваль в 1746 году, предложив заменить название курса «Государствоведение», преподававшегося в университетах Германии, на «Статистику», положив тем самым начало развитию статистики как науки и учебной дисциплины.
Статистика разрабатывает специальную методологию исследования и обработки материалов: массовые статистические наблюдения, метод группировок, средних величин, индексов, балансовый метод, метод графических изображений и другие методы анализа статистических данных. Статистика как наука включает разделы: теоретическая статистика (общая теория статистики), прикладная статистика, математическая статистика, экономическая статистика, эконометрика, правовая статистика, демография, медицинская статистика, технометрика, хемометрика, биометрика, наукометрика, иные отраслевые статистики и другое.
История статистики
Развитие статистики сходно с развитием языка и счета. Эта наука имеет древние корни. Она зародилась как результат обобщения уже достаточно развитой статистической практики, вызванной потребностями развития общества.
Вот лишь некоторые сведения. В Китае более чем за две тысячи чет до нашей эры производились исчисления населения по полу и возрасту, а также собирались сведения о состоянии промышленности и сельского хозяйства.
Упоминания о статистических обследованиях встречаются и в библейские времена. В Древнем Риме велась статистика численности населения и имущественного положения граждан.
Развитие торговых и международных товарно-денежных отношений явилось стимулом для дальнейшего формирования учета и статистики.
В конце IX в. проводились первые учетные операции: инвентаризация королевских имений, учет населения, пригодного к военной службе.
Первыми и основными учетно-статистическими источниками на Руси были летописи, в которых уже в IX -XI вв. упоминается о сборе различной информации, например, приводятся учетные данные о возникновении и развитии городских поселений, расположенных на водных путях, о наличии в них храмов, церквей, монастырей, жилых строений.
Во второй половине XVII столетия в Германии возникла школа государствоведения. Ее основателем был немецкий ученый Г. Конринг (1606 - 1681). Дальнейшее развитие это направление получило в работах Г. Ахенваля и А. Шлецера. Школа просуществовала более 150 лет, не меняя своих теоретических основ. Предмет и метод этой науки не были четко определены.
Гораздо ближе к современному пониманию статистики была английская школа политических арифметиков, которая возникла на 100 лет раньше немецкой описательной школы. Основоположниками школы «Политическая арифметика» были Д, Граунт (1620 - 1674), Э. Галлей (1656 - 1742) и В. Петти (1623 - 1687). В их трудах наметились два направления: демографическое с преобладанием вопросов страхования жизни у Д. Граунта и Э. Галлея и статистико-экономическое у В. Петти. Д. Граунт на основе обработки бюллетеней о естественном движении населения Лондона впервые открыл некоторые закономерности массовых общественных явлений и показал, как следует обрабатывать и анализировать массовый первичный материал.
Друг и современник Д. Граунта В. Петти написал по статистике ряд научных работ, главные идеи которых состоят в стремлении конкретно оценить то или иное явление в условиях явной нехватки числовых данных. В. Петти является создателем экономической статистики.
В первой половине XIX в. возникло третье направление статистической науки - статистико-математическое. Особый вклад в развитие этого направления внес бельгийский статистик А. Кетле (1796 - 1874). Он назвал статистику «социальной физикой», т. е. наукой, изучающей законы общественной системы с помощью количественных методов. Важнейшей его заслугой является обоснование идеи использования закономерностей, выявленных из массы случаев, в качестве важнейшего инструмента познания объективного мира.
Двумя другими учеными, внесшими значительный вклад в развитие статистики, являются два англичанина - Ф. Гальтон (1822 - 1911) и К. Пирсон (1857 - 1936). Гальтон, родственник Чарлза Дарвина, серьезно заинтересовался проблемой наследственности, к анализу которой он вскоре применил статистические методы. Кроме всего прочего им было разработано использование понятия перцентиля. Пирсон также провел много плодотворных исследований в статистике. И Гальтон, и Пирсон внесли значительный вклад в развитие теории корреляции.
Наиболее известным ученым XX в. в области статистики Запада является Р. Фишер (1890 - 1962). Фишер продуктивно работал с 1912 по 1962 г., и многие его исследования оказали существенное воздействие на современную статистику.
Яркими представителями русской описательной школы являются И. К. Кириллов (1689 - 1737), В. Н. Татищев (1686 -1750), М. В. Ломоносов (1711 - 1765), И. И. Голиков (1735 -1801), С. Н. Плещеев (1752 - 1802), М. И. Чулков (1740 - 1793) и др. Собранные ими материалы стали источником сведений по экономической теории России с древних времен до XVIII в.
Наиболее прогрессивные для этого времени теоретические основы статистики как самостоятельной науки были созданы Д. П. Журавским (1810 - 1856). Он дал системное изложение основ теоретической базы статистики как науки, определение статистической науки, уделил большое внимание вопросу достоверности данных, методу группировок, раскрыл принцип единства количественного и качественного анализа.
Большое влияние на развитие русской статистической мысли оказали русские демократы-революционеры: А. Н. Радищев (1749 - 1802), А. И. Герцен (1812 - 1870), Н. П. Огарев (1813 - 1874). Эти выдающиеся деятели внесли определенный вклад в теорию и практику статистики. Ими разработаны программные вопросы экономической и судебной статистики, делались попытки определять средние величины, поставлен вопрос о социально-экономическом значении метода группировок.
Большое влияние на развитие математического направления в статистике России произвели работы русских математиков П. П. Чебышева (1821 - 1894), А. А. Маркова (1856 - 1922), А. М. Ляпунова (1857 - 1919).
В послевоенный период внимание статистической науки было приковано к вопросу о предмете статистики, ее соотношении с математической статистикой. Заслуживают серьезного внимания труды по изучению статистической связи Я. И. Лукомского.
Большим шагом вперед к развитию статистической науки послужило комплексное применение, наряду со статистическими, экономико-математических методов и широкое использование компьютерной техники в анализе социально-экономических явлений.
По-настоящему широкий интерес к статистике возник в после перестроечное время. Она вдруг понадобилась всем - от политиков, желающих предсказать исход выборов, до предпринимателей, стремящихся оптимизировать прибыль при тех или иных вложениях капитала.
На Западе статистику используют широко и давно, так что эта наука интенсивно развивалась. Было создано множество программ, в том числе и для персональных компьютеров, позволяющих применять самые современные методы математической статистики для обработки данных.
Методологические основы статистики
Статистика не может знать все, что бы там не утверждали И.Ильф и В. Петров, авторы знаменитого романа «Двенадцать стульев». И вопрос здесь не в том, можно получить исчерпывающую информацию о чем-то или нет. И не в том, можно ли это «что-то» измерить. В цифрах можно выразить все, но насколько это разумно и необходимо и сколько будет стоить? А на наш взгляд, идея о том, что когда-то все можно будет однозначно и завершено описать с помощью статистических показателей, так же ошибочно, как и мысль о том, что когда-то наступит конец науки (мол, в итоге все получится узнать, есть природа выдаст все свои тайны, и больше ничего не останется для изучения).
Общее понятие статистики и ее отрасли
Научная система статистики состоит из статистической теории, статистической методологии и сводных результатов статистических исследований.
Статистическая теория представляет собой общее учение о размерах общественных явлений и статистических показателей, их характеризующих. Она включает также изучение связей между статистическими показателями, развития, изменений содержания и формы статистических показателей.
Статистическая методология - это совокупность статистических методов исследования. Она разрабатывает вопросы сбора сведений о размерах общественных явлений, изучение связей между величинами и динамики, принципов и приемов анализа статистических данных.
Статистическая наука представляет собой неразрывное единство статистической теории и статистической методологии.
Сводные результаты статистических исследований - это совокупность конкретных научно обоснованных статистических данных (например, показатели количества животных по их видам на определенную дату, показатели объема продукции животноводства за определенный год и так далее).
Статистические совокупности
Статистическая совокупность - группа, состоящая из множества относительно однородных элементов, взятых вместе в известных границах пространства и времени и обладающих признаками сходства и различия.
Свойства статистической совокупности:
- однородность единиц наблюдения;
- определенные границы пространства и времени изучаемого явления.
Объектом статистического исследования в медицине и здравоохранении могут быть различные контингенты населения (население в целой или его отдельные группы, больные, умершие, родившиеся), лечебно-профилактические учреждения и др.
Различают два вида статистической совокупности:
- генеральная совокупность - совокупность, состоящая из всех единиц наблюдения, которые могут быть к ней отнесены в соответствии с целью исследования. При изучении общественного здоровья генеральная совокупность часто рассматривается в пределах конкретных территориальных границ или может ограничиваться другими признаками (полом, возрастом и др.) в зависимости от цели исследования;
- выборочная совокупность - часть генеральной, отобранная специальным (выборочным) методом и предназначенная для характеристики генеральной совокупности.
Предмет статистики
Статистика имеет дело, прежде всего с количественной стороной явлений и процессов общественной жизни. Одной из характерных особенностей статистики является то, что при изучении количественной стороны общественных явлений и процессов она всегда отображает качественные особенности исследуемых явлений, то есть изучает количество в неразрывной связи, единстве с качеством.
Качество в научно-философском понимании - это свойства, присущие предмету или явлению, которые отличают данный предмет или явление от других. Качество - это то, что делает предметы и явления определенными. Пользуясь философской терминологией, можно сказать, что статистика изучает общественные явления как единство их качественной и количественной определенности, то есть изучает меру общественных явлений.
Метод статистики
Важнейшими составными элементами статистической методологии являются:
- массовое наблюдение;
- группировки, применение обобщающих (сводных) характеристик;
- анализ и обобщение статистических фактов, и обнаружение закономерностей в изучаемых явлениях.
Чтобы охарактеризовать с количественной стороны любое массовое явление, необходимо сначала собрать информацию о составляющих его элементах. Это и достигается при помощи массового наблюдения, осуществляемого на основе выработанных статистической наукой правил и способов.
Собранные в процессе статистического наблюдения сведения подвергаются в дальнейшем сводке (первичной научной обработке), в процессе которой из всей совокупности обследованных единиц выделяются характерные части (группы). Выделение групп и подгрупп единиц из всей обследованной массы называется в статистике группировкой. Группировка в статистике является основой обработки и анализа собранной информации. Осуществляется она на основе определенных принципов и правил. В процессе обработки статистической информации совокупность обследованных единиц и выделенные ее части на основе применения метода группировок характеризуются системой цифровых показателей: абсолютных и средних величин, относительных величин, показателей динамики и так далее.
Задачи статистики
Большое значение статистики в обществе объясняется тем, что она представляет собой одно из самых основных, одно из наиболее важных средств, с помощью которых хозяйствующий субъект ведет учет в хозяйстве.
Учет является способом систематического измерения и изучения общественных явлений с помощью количественных методов.
Не всякое изучение количественных соотношений есть учет. Различные количественные отношения между явлениями можно представить в виде тех или иных математических формул, и это само по себе еще не будет учетом. Одна из характерных особенностей учета - подсчет отдельных элементов, отдельных единиц, из которых складывается то или иное явление. В учете используются различные математические формулы, но их применение обязательно связано с подсчетом элементов. Учет является средством контроля и мысленного обобщения процессов общественного развития. Лишь благодаря статистике управляющие органы могут получать всестороннюю характеристику управляемого объекта, будь то национальное хозяйство в целом или отдельные его отрасли или предприятия.
Статистика дает сигналы о неблагополучии в отдельных частях механизма управления, показывая, таким образом, необходимость обратной связи - управляющих решений. Общие принципы и методы научного познания служат фундаментом для понимания и правильного использования статистической методологии. Итак, основной задачей статистики является сбор, учет, обработка и хранение данных (информации), отображающих ход общественного развития.
Таким образом, статистика выступает важнейшим инструментом познания и использования экономических и других законов общественного развития.
Статистическое наблюдение
Статистическое наблюдение — это массовое (оно охватывает большое число случаев проявления исследуемого явления для получения правдивых статистических данных) планомерное (проводится по разработанному плану, включающему вопросы методологии, организации сбора и контроля достоверности информации), систематическое (проводится систематически, либо непрерывно, либо регулярно), научно организованное (для повышения достоверности данных, которая зависит от программы наблюдения, содержания анкет, качества подготовки инструкций) наблюдение за явлениями и процессами социально-экономической жизни, которое заключается в сборе и регистрации отдельных признаков у каждой единицы совокупности.
Понятие статистического наблюдения
Статистическое наблюдение, или первичный статистический учет, является научной, специально организованной регистрацией признаков каждой единицы совокупности и записью их в определенных документах. Статистическим наблюдением называется планомерный научно организованный сбор или получение массовых сведений о явлениях общественной жизни. В процессе статистического наблюдения получаются статистические данные, необходимые для осуществления познавательной и контрольно-организаторской функции статистики.
Статистическое наблюдение выступает первым этапом статистического исследования, оно совпадает в основном с первой (чувственной или эмпирической) ступенью процесса познания общественной жизни, является важнейшим специфическим статистическим приемом исследования. Всякое исследование, в том числе и статистическое, начинается со сбора фактов, наблюдения; выводы, обобщения как в науке, так и в практике ценны лишь тогда, когда они обоснованы фактами.
К статистическим данным, пригодным для обобщений, предъявляется ряд требований:
- данные должны быть максимально полными, но не отрывочными, случайно выхваченными;
- данные должны быть абсолютно достоверными и точными;
- данные должны соответствовать принципу единообразия, сопоставимости;
- данные должны соответствовать принципу своевременности (сбор должен быть организован только в строго определенное время, но кроме этого, данные должны быть представлены так же в срочном порядке).
Программа статистического наблюдения
Программа наблюдения - это перечень вопросов, по которым собираются сведения, либо перечень признаков и показателей, подлежащих регистрации. Программа наблюдения оформляется в виде бланка (анкеты, формуляра), в который заносятся первичные сведения. К бланку прилагается инструкция (или указания на самих формулярах), разъясняющая смысл вопросов.
Организационный план статистического наблюдения
Состав и содержание вопросов программы наблюдения зависят от задач исследования и от особенностей изучаемого общественного явления. Основные принципы составления программы следующие:
- программа должна содержать только те вопросы, которые безусловно необходимы для данного статистического исследования;
- в программу следует включать лишь те вопросы, на которые можно получить точные ответы;
- чтобы обеспечить единообразное толкование некоторые вопросы следует пояснять, давать подсказки в скобках или в виде вариантов ответов;
- не следует включать в программу вопросы, вызывающие подозрение, так что ответы на них могут быть использованы во вред опрашиваемым;
- программу наблюдения целесообразно строить так, чтобы ответы на одни вопросы позволяли контролировать ответы на другие.
Организационные вопросы статистического наблюдения связаны с определением субъекта, места, времени, формы и способа наблюдения.
Определить субъект наблюдения - значит установить, какой орган будет осуществлять наблюдение. Это могут быть органы статистики и их кадровые работники, в некоторых случаях для статистического наблюдения привлекаются и другие специалисты.
При установлении времени наблюдения определяют либо период (сутки, декада, месяц, квартал, год), в течение которого будет проводиться наблюдение (срок наблюдения), либо время, к которому относятся регистрируемые сведения (объективное время наблюдения). Момент времени, к которому приурочены регистрируемые сведения, называют критическим моментом наблюдения. Устанавливая критический момент, можно с фотографической точностью отразить истинное состояние явления в данный момент.
Организационные составляющие статистического наблюдения
Основная форма статистического наблюдения, которая заключается в получении статистическими органами данных от единиц наблюдения. Данные поступают в органы статистики от предприятий и организаций в виде обязательных отчетов об их деятельности. Отчётные документы утверждаются Министерством финансов РФ и Госкомстатом РФ. Методы и формы организации статистической отчетности дифференцируются применительно к различным типам предприятий и формам предпринимательства. Основными формами отчетности являются бухгалтерский баланс и отчет о прибылях и убытках.
Специально организованное наблюдение, заключается в получении данных, которые в силу тех или иных причин не вошли в отчетность или для проверки данных отчетности. Представляет собой сбор данных посредством переписей и единовременных учетов.
Регистровое наблюдение основано на ведении статистического регистра, с помощью которого осуществляется непрерывный статистический учет за долговременными процессами, имеющими фиксированное начало, стадию развития и фиксированное окончание
Статистические наблюдения подразделяются на виды по следующим признакам:
- по времени регистрации данных;
- по полноте охвата единиц совокупности.
Сплошное наблюдение - представляет собой сбор и получение информации обо всех единицах изучаемой совокупности. Характеризуется высокими материальными и трудовыми затратами, недостаточной оперативностью информации. Применяется при переписи населения, при сборе данных в форме отчетности, охватывающей крупные и средние предприятия разных форм собственности.
Несплошное наблюдение - основано на принципе случайного отбора единиц изучаемой совокупности, при этом в выборочной совокупности должны быть представлены все типы единиц, имеющихся в совокупности. Имеет ряд преимуществ перед сплошным наблюдением: сокращение временных и денежных затрат.
Непосредственное статистическое наблюдение - наблюдение, при котором сами регистраторы путем непосредственного замера, взвешивания, подсчета устанавливают факт, подлежащий регистрации.
Документальное наблюдение - основано на использовании различного рода документов учетного характера.
Опрос - заключается в получении необходимой информации непосредственно от респондента.
Ошибки статистического наблюдения
Информация, полученная в ходе статистического наблюдения может не отвечать действительности, а расчетные значения показателей не соответствовать фактическим значениям.
Расхождение между расчетным значением и фактическим называется ошибкой наблюдения.
В зависимости от причин возникновения различают ошибки регистрации и ошибки репрезентативности. Ошибки регистрации характерны как для сплошного, так и для несплошного наблюдения, а ошибки репрезентативности - только для несплошного наблюдения. Ошибки регистрации, как и ошибки репрезентативности, могут быть случайными и систематическими.
Ошибки регистрации - представляют собой отклонения между значением показателя, полученного в ходе статистического наблюдения, и его фактическим значением. Ошибки регистрации бывают случайными (результат действий случайных факторов - перепутаны строки, например) и систематическими (проявляются постоянно).
Ошибки репрезентативности - возникают, когда отобранная совокупность недостаточно точно воспроизводит исходную совокупность. Характерны для несплошного наблюдения и заключаются в отклонении величины показателя исследуемой части совокупности от его величины в генеральной совокупности.
Случайные ошибки - являются результатом действия случайных факторов.
Систематические ошибки - всегда имеют одинаковую направленность к увеличению или уменьшению показателя по каждой единице наблюдения, вследствие чего значение показателя по совокупности в целом будет включать накопленную ошибку.
Сводка и группировка статистических данных
Собранный в процессе статистического наблюдения материал нуждается в определенной обработке, сведении разрозненных данных воедино. Научно организованная обработка материалов наблюдения (по заранее разработанной программе), включающая в себя кроме обязательного контроля собранных данных систематизацию, группировку материалов, составление таблиц, получение итогов и производных показателей (средних, относительных величин), называется в статистике сводкой.
Сводка представляет собой второй этап статистического исследования. Целью сводки является получение на основе сведенных материалов обобщающих статистических показателей, отражающих сущность социально-экономических явлений и определенные статистические закономерности.
Статистическая сводка осуществляется по программе, которая должна разрабатываться еще до сбора статистических данных, практически одновременно с составлением плана и программы статистического наблюдения. Программа сводки включает:
- определение групп и подгрупп;
- системы показателей;
- видов таблиц.
Группировка – это разбиение совокупности на группы, однородные по какому-либо признаку. С точки зрения отдельных единиц совокупности группировка – это объединение отдельных единиц совокупности в группы, однородные по каким-либо признакам.
Содержание и задачи статистической сводки
Сводка представляет собой комплекс последовательных действий по обобщению конкретных единичных данных, образующих совокупность, с целью обнаружения типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом.
Задача сводки – дать характеристику объекту исследования с помощью систем статистических показателей, выявить и измерить таким путем его существенные черты и особенности. Эта задача решается на трех этапах:
- определение групп и подгрупп;
- определение системы показателей;
-определение видов таблиц.
На первом этапе осуществляется систематизация, группировка материалов, собранных при наблюдении. На втором этапе уточняется предусмотренная планом система показателей, с помощью которых количественно характеризуются свойства и особенности изучаемого предмета. На третьем этапе исчисляются сами показатели, и обобщенные данные для наглядности и удобства представляются в таблицах, статистических рядах, графиках, диаграммах.
Наряду с программой существует план проведения сводки, который предусматривает ее организацию.
Статистическое группирование
Группировка - это разбиение совокупности на группы, однородные по какому-либо признаку. С точки зрения отдельных единиц совокупности группировка – это объединение отдельных единиц совокупности в группы, однородные по каким-либо признакам.
Устойчивое разграничение объектов выражается классификацией, которая основывается на самых существенных признаках (например, классификация отраслей народного хозяйства, классификация основных фондов и так далее). Таким образом, классификация - это узаконенная, общепринятая, нормативная группировка.
Метод группировки основывается на следующих категориях – это группировочный признак, интервал группировки и число групп.
Группировочный признак – это признак, по которому происходит объединение отдельных единиц совокупности в однородные группы.
Интервал очерчивает количественные границы групп. Как правило, он представляет собой промежуток между максимальными и минимальными значениями признака в группе.
Методология статистических группировок
К важнейшим методологическим вопросам теории группам относятся:
- выбор существенных группировочных признаков;
- определение количества и определение групп, на которые будет разделена совокупность правовых явлений;
- установление интервалов группирования.
Ведущим вопросом метода группам является правильный выбор группировочных признаков, от которого зависят последствия статистического исследования правовых явлений. Поэтому в выборе существенных группировочных признаков следует руководствоваться качественным, содержательным анализом особенностей правовых явлений.
Статистическая наука выработала следующие основные правила обоснование выбора группировочных правовых признаков:
- на основе проникновения в сущность правового явления, его природы и законов развития;
- в основу группировки следует положить существенные правовые признаки, соответствующие задачам исследования этого явления;
- существенные группировочные признаки имеют способность добираться с учетом конкретных особенностей правовых явлений;
- для всесторонней характеристики сложных правовых явлений целесообразно использовать систему правовых признаков.
Все группировочные правовые признаки делятся на качественные (атрибутивные) и количественные (вариационные). Значение качественных группировочных признаков подаются словам, а количественных - числами. Атрибутивные признаки характеризуют определенные свойства, качества правовых явлений. Например, пол, образование, национальность, социальное, семейное положение преступника, место совершения преступления, объект посягательства и так далее. Разновидностью атрибутивных признаков альтернативные, когда одна разновидность правовой признаки исключает другой. Например, рецидив преступления (или преступление совершено впервые, или повторно), место преступления (в городе, или в сельской местности).
Количественные группировочные признаки могут быть дискретными и непрерывными. Дискретные признаки выражаются точно установленными числами, например количество судимостей, количество соучастников преступления. Непрерывные группировочные признаки приобретают любые значения, выражаются целыми и дробными числами и регистрируются с определенной степенью точности.
Обобщающие статистические показатели
Обобщающие статистические показатели отражают количественную сторону изучаемой совокупности общественных явлений и представляют собой их величину, выраженную соответствующими единицами измерения. Эти статистические величины характеризуют:
- объемы изучаемых процессов, то есть численность работников, объем товарооборота и другое;
- их уровни (например, уровень производительности труда);
- соотношение (например, между продавцами и другими категориями работников) и другое.
На практике исчисляют разнообразные статистические показатели, относящиеся ко многим сторонам жизни общества. Отображая экономические категории, статистические показатели имеют взаимосвязанные количественную и качественную стороны. Качественная сторона показателя отображается в его содержании безотносительно к конкретному размеру признака, например, при раскрытии розничного товарооборота через экономическую теорию. Количественная сторона статистического показателя – его числовое значение.
Абсолютные показатели статистики
Абсолютными статистическими величинами называются показатели, выражающие размеры (объемы, уровни) конкретных общественных явлений в единицах меры веса, площади, объема, силы, стоимости и прочее. Они всегда представляют собой именованные числа, имеющие свою размерность и единицы измерения. Во всех случаях выделяют натуральные, стоимостные и трудовые единицы измерения.
Натуральными называют единицы измерения, выражающие величину в физических мерах длины, площади, объема, веса и др. Этими единицами пользуются для характеристики объема производства той или иной продукции, продажи товаров, потребления населением различных продуктов питания, учета надоя молока в сельском хозяйстве и другое. Иногда для получения соизмеримых данных производят пересчет несколько отличающихся между собой единиц совокупности в условные единицы.
В ряде случаев в качестве единиц измерения используются единицы счета времени. В них определяется, например, срок службы сооружения или какого-либо изделия, продолжительность горения лампочки (в часах), средняя продолжительность жизни человека (в годах) и другое. Трудовые единицы измерения - человеко-часы, человеко-дни - применяются для определения затрат труда на производство продукции, выполнение работы, для характеристики трудовых ресурсов и их использования.
Широкое применение в статистике имеют денежные (стоимостные) единицы измерения - рубль, доллар, гривна, евро. Они применяются для характеристики выражения объема продукции, наличия имущества, величины заработной платы и во многих других случаях при оценке в стоимостном (денежном) выражении.
В практической деятельности на рынке товаров и услуг при отсутствии необходимой информации абсолютные величины получают путем расчета. Например, разность валового и оптового товарооборота равна размеру розничного товарооборота; объем завезенных продуктов на рынках рассчитывают, умножая количество привезенных мешков, ящиков или бочек на вес каждого из них.
Относительные показатели статистики
Вследствие перехода экономики страны на рыночные отношения из статистической отчетности выпадают многие плановые показатели. Например, в анализе не будет относительных величин выполнения плана – отношения уровня, запланированного на предстоящий период, к уровню показателя, достигнутого в предыдущем периоде; относительного показателя выполнения плана - отношения фактически достигнутого уровня в текущем периоде к уровню планируемого показателя за тот же период. Вместо них исчисляются другие величины:
- договорные обязательства;
- относительные величины структуры величины выражаются, как правило, в процентах;
- относительные величины динамики;
- относительные величины сравнения;
- относительные величины координации;
- относительные величины интенсивности.
Одним из условий правильного использования статистических показателей является изучение абсолютных и относительных величин в их единстве. Если данное условие не выполняется, возможно получение неправильного вывода. Изучение абсолютных и относительных величин в комплексе позволяет всесторонне охарактеризовать изучаемое явление.
Средние статистические величины
Средней величиной называется статистический показатель, который дает обобщенную характеристику варьирующего признака однородных единиц совокупности.
Величина средней дает обобщающую количественную характеристику всей совокупности и характеризует ее в отношении данного признака.
Так, например, средняя заработная плата дает обобщающую количественную характеристику состояния оплаты труда рассматриваемой совокупности работников. Кроме того, используя средние величины, имеется возможность сопоставлять различные информационные совокупности. Например, можно сравнивать различные организации по уровню производительности труда, а также по уровню фондоотдачи, материалоотдачи и по другим показателям.
Сущность средней заключается в том, что в ней взаимопогашаются случайные отклонения значений признака и учитываются изменения вызванные основным фактором.
Условия научного применения статистических показателей
Чтобы статистические показатели верно выполняли свои функции, их следует рассчитывать по научным принципам. Существует два главных критерия научности статистических показателей. Первый из них относится к теоретические ной обоснованности показателей, второй - к фактической базы, на которой они рассчитаны. Теоретическая обоснованность показателя заключается в образовании его на основании глубокого теоретического анализа социальной действительности, то есть философского подхода к анализу. Главной теоретической основой статистических показателей здесь выступают принципы, законы и категории философии, ведь они вооружают статистика знанием общих закономерностей общественного развития.
Теоретические основы статистических показателей обусловлены также и специальными общественными науками, с помощью которых исследуются те или иные сплошные явления. К таким наукам относятся политэкономию, конкретные и экономики, правовые науки, демографии.
Особое место в образовании статистических показателей принадлежит статистической теории, разработанной статистической наукой.
Таким образом, процесс образования научного статистического показателя предшествующего знания философии, политэкономии, конкретных экономик и других специальных наук. Первый критерий научности много определяет суть статистического показателя.
Второй критерий научности статистических показателей заключается в образовании их на базе научной информации. Он связан с конкретным количественным и качественным содержанием показателей. Статистическое исследование (как и любое другое) начинается по сбору информации, и выводы, резюмируются в статистических показателях, имеют смысл в случае обоснованности их фактами - это общенаучных принцип.
Следующим требованием к пригодным для вычисления статистических показателей является их сопоставимость. Последняя приводит обобщение показателей во времени и пространстве и касается не только абсолютных, но и относительных показателей сопоставимость отдельных факторов нужна прежде всего для того, чтобы данные можно было суммировать. Проблема сопоставимости данных чрезвычайно сложная. Общественной наукой и практикой отработано признаки сравнения, то есть правила научного сравнения. Важнейшие из них следующие: общий предметный содержание фактов, отражение сравниваемых величин в одинаковых единицах измерения, обязательность одинаковых приемов расчета, наличие одинакового круга объектов, входящих в сравниваемые величины ни, единообразие территории, которой охватываются сравниваемые величины.
Требование вероятности статистических показателей предусматривает степень их приближения к отображаемой реальности. Понятие вероятности иногда отождествляют с понятием точности. Под последним следует понимать не степень приближения статистических показателей до реального размера, а полное его соответствие реальности. В более узком смысле понятие точности показателя употребляют при исследовании явлений, которые формируются как под влиянием закономерностей, так и под влиянием случайностей. В таком случае понятие точности связывают с вероятностью расчетов и его определение дополняется понятием надежности оценки точности, с которой могут произойти отклонения между полученным показателем и тем, который признается истинным. Величину такой разницы называют ошибкой, или погрешностью.
Комплексное использование абсолютных и относительных показателей позволяет углубить анализ общественных явлений, выявить закономерности и особенности их развития.
Статистический анализ рядов распределения
Располагая данные статистического наблюдения, характеризующие то или иное явление, прежде всего необходимо их упорядочить, то есть предоставить характер системности.
Английский статистик У. Дж. Рейхман по поводу неупорядоченных совокупностей образно сказал, что столкнуться с массой не обобщенных данных равнозначно ситуации, когда человека бросают в лесной чаще без компаса. Что же собой представляет систематизация статистических данных в виде рядов распределения?
Понятие статистические ряды распределения
Статистический ряд распределения - это упорядоченные статистические совокупности. Простейшим видом статистического ряда распределения ранжированном ряд, то есть ряд чисел, находится в порядке возрастания или убывания варьируя признаки. Такой ряд не позволяет судить о закономерности, заложенные в распределенных данных: у какой величины группируется большинство показателей, какие есть отклонения от этой величины, такая общая картина распределения. С этой целью группируют данные, показывая, как часто встречаются отдельные наблюдения в общем их числе.
Распределение единиц совокупности по признакам, не имеют количественного выражения, называется атрибутивным рядом.
Ряды распределения единиц совокупности по признакам, имеют количественное выражение, называются вариационными рядами. В таких рядах значение признака (варианта) находятся в порядке возрастания или убывания.
Графическое изображение рядов распределения в статистике
Наглядно ряды распределения представляются при помощи графических изображений.
Ряды распределения изображаются в виде:
-полигона;
-гистограммы;
-кумуляты;
-огивы.
При построении полигона на горизонтальной оси (ось абсцисс) откладывают значения варьирующего признака, а на вертикальной оси (ось ординат) - частоты или частости.
Для построения гистограммы по оси абсцисс указывают значения границ интервалов и на их основании строят прямоугольники, высота которых пропорциональна частотам.
Кумулята или кумулятивная кривая в отличие от полигона строится по накопленным частотам или частостям. При этом на оси абсцисс помещают значения признака, а на оси ординат - накопленные частоты или частости.
Огива строится аналогично кумуляте с той лишь разницей, что накопленные частоты помещают на оси абсцисс, а значения признака - на оси ординат.
Вариация признаков в статистике
Вариация - это различия индивидуальных значений признака у единиц изучаемой совокупности. Исследование вариации имеет большое практическое значение и является необходимым звеном в экономическом анализе. Необходимость изучения вариации связана с тем, что средняя, являясь равнодействующей, выполняет свою основную задачу с разной степенью точности: чем меньше различия индивидуальных значений признака, подлежащих осреднению, тем однороднее совокупность, а, следовательно, точнее и надежнее средняя, и наоборот. Следовательно по степени вариации можно судить о границах вариации признака, однородности совокупности по данному признаку, типичности средней, взаимосвязи факторов, определяющих вариацию.
Изменение вариации признака в совокупности осуществляется с помощью абсолютных и относительных показателей.
Абсолютные показатели вариации включают:
- размах вариации;
- среднее линейное отклонение;
- дисперсию;
- среднее квадратическое отклонение.
Размах вариации - это разность между максимальным и минимальным значениями признака
Среднее линейное отклонение - это средняя арифметическая из абсолютных отклонений отдельных значений признака от средней.
Среднее квадратическое отклонение равно квадратному корню из среднего квадрата отклонений отдельных значений признака от средней арифметической:
Дисперсия - представляет собой средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины.
Относительные показатели вариации включают:
- коэффициент осцилляции;
- относительное линейное отклонение (линейный коэффициент вариации);
- коэффициент вариации (относительное отклонение).
Статистический анализ подобия распределителя
Критерий подобия - безразмерная величина, составленная из размерных физических параметров, определяющих рассматриваемое физическое явление. Равенство всех однотипных критериев подобия для двух физических явлений и систем - необходимое и достаточное условие их физического подобия.
Критерии подобия, представляющие собой отношения одноимённых физических параметров системы, называются тривиальными и при установлении определяющих критериев подобия обычно не рассматриваются: равенство их для двух систем является определением физического подобия. Нетривиальные безразмерные комбинации, которые можно составить из определяющих параметров, и представляют собой критерии подобия.
Например:
«Из каждых 10 яблок 1 гнилое» - отношение количества гнилых яблок к собранным (1 яблоко)/(10 яблок) = 0,1 = 10 %, и является тривиальным безразмерным числом.
Всякая новая комбинация из критериев подобия также является критерием подобия, что даёт возможность в каждом конкретном случае выбрать наиболее удобные и характерные критерии. Число определяющих нетривиальных критериев подобия меньше числа определяющих физических параметров с различными размерностями на величину, равную числу определяющих параметров с независимыми размерностями.
Если известны уравнения, описывающие рассматриваемое физическое явление, то критерии подобия для этого явления можно получить, приводя уравнения к безразмерному виду путём введения некоторых характерных значений для каждого из определяющих физических параметров, входящих в систему уравнений. Тогда критерии подобия определятся как безразмерные коэффициенты, появляющиеся перед некоторыми из членов новой, безразмерной системы уравнений. Когда уравнения, описывающие физическое явление, неизвестны, критерии подобия отыскиваются при помощи анализа размерностей, определяющих физические параметры.
Статистическая оценка
Статистическая оценка - некоторая функция от результатов наблюдений, предназначенная для статистической оценки неизвестных характеристик и параметров распределения вероятностей. Выделяется случай, когда распределение вероятностей принадлежит какому-либо известному семейству, зависящему от конечного числа параметров. О методах непосредственной статистической оценки функциональных характеристик распределения вероятностей, например, неизвестной функции распределения или его плотности. Например, если результаты наблюдений X1, ..., Xn - независимые случайные величины, имеющие одно и то же нормальное распределение с неизвестным математическим ожиданием a, то выборочное среднее - среднее арифметическое результатов наблюдений
Одним из распространённых общих методов получения статистических оценок параметров распределения является метод моментов, который заключается в приравнивании определённого числа выборочных моментов соответствующим моментам исходного распределения, которые суть функции от неизвестных параметров, и решении полученных уравнений относительно этих параметров. Хотя метод моментов часто удобен в практическом отношении, однако статистическая оценка, найденные при его использовании, вообще говоря, не являются асимптотически наилучшими. Более важным с теоретической точки зрения представляется метод максимального правдоподобия, который приводит к оценкам, являющимся при некоторых общих условиях асимптотически наилучшими. Близок к последнему методу и метод наименьших квадратов.
Теория точечных статистических оценок не даёт возможности сделать заключение о "точности" таких оценок. В этом отношении статистическая оценка неизвестных параметров существенно дополняются результатами интервального оценивая с помощью доверительных интервалов.
Законы распределения выборочных характеристик в статистике
Под законом распределения следует понимать такой теоретический раздел к которому направляется эмпирическое распределение.
В статистике широко используются различные виды теоретических распределений, среди которых классическими считаются нормальное, биноминальное и пуассоновое. Среди названных законов распределения, на котором основывается большинство статистических методов исследования, является закон нормального распределения.
Отдельные законы связаны с характером распределения отдельных случайных величин и применяются для решения конкретных задач. Эти законы носят имена ученых, которые их открыли. Среди них в статистической науке и практике наиболее широкое применение получили законы распределения Стьюдента, Пирсона и Фишера-Снедекора.
Статистические методы измерения взаимосвязей
В эпоху бурного развития экономики использование методов математической статистики в экономических исследованиях становится насущной необходимостью. Надо признать, что в последнее время широкое применение в многофакторном анализе получил корреляционно-регрессионный метод, и почти совсем не используется достаточно эффективный способ статистико-математической обработки данных исследования - дисперсионный анализ. Как и другие, вероятностно-статистические методы, он намного расширяет возможности экономистов аграриев в анализе производства и значительно повышает уровень научных исследований.
Дисперсионный анализ в математической статистике
Дисперсионный анализ - метод в математической статистике, направленный на поиск зависимостей в экспериментальных данных путём исследования значимости различий в средних значениях. В отличие от t-критерия, позволяет сравнивать средние значения трех и более групп. Разработан Р. Фишером для анализа результатов экспериментальных исследований. В литературе также встречается обозначение ANOVA (от англ. ANalysis Of VAriance).
Суть дисперсионного анализа сводится к изучению влияния одной или нескольких независимых переменных, обычно именуемых факторами, на зависимую переменную. Зависимые переменные представлены в виде шкал. Независимые переменные являются номинативными, то есть отражают групповую принадлежность, и могут иметь две или более градации (или уровня).
Суть дисперсионного анализа сводится к изучению влияния одной или нескольких независимых переменных, обычно именуемых факторами, на зависимую переменную. Зависимые переменные представлены в виде шкал. Независимые переменные являются номинативными, то есть отражают групповую принадлежность, и могут иметь две или более градации (или уровня).
В зависимости от типа и количества переменных, различают:
- однофакторный и многофакторный дисперсионный анализ (одна или несколько независимых переменных);
- одномерный и многомерный дисперсионный анализ (одна или несколько зависимых переменных);
- дисперсионный анализ с повторными измерениями (для зависимых выборок);
- дисперсионный анализ с постоянными факторами, случайными факторами, и смешанные модели с факторами обоих типов.
Корреляционно-регрессионный анализ в статистике
Для целей анализа и планирования хозяйственно-экономической деятельности предприятия широко применяется корреляционно-регрессионный анализ.
Корреляционно-регрессионный анализ - классический метод стохастического моделирования хозяйственной деятельности. Он изучает взаимосвязи показателей хозяйственной деятельности, когда зависимость между ними не является строго функциональной и искажена влиянием посторонних, случайных факторов. При проведении корреляционно-регрессионного анализа строят различные корреляционные и регрессионные модели хозяйственной деятельности. В этих моделях выделяют факторные и результативные показатели (признаки).
Корреляционный анализ ставит задачу измерить тесноту связи между варьирующими переменными и оценить факторы, оказывающие наибольшее влияние на результативный признак.
Регрессионный анализ предназначен для выбора формы связи и типа модели для определения расчетных значений зависимой переменной (результативного признака).
Методы корреляционного и регрессионного анализа используются в комплексе. Наиболее разработанной в теории и широко применяемой на практике является парная корреляция, когда исследуются соотношения результативного признака и одного факторного признака. Это - однофакторный корреляционный и регрессионный анализ.
Статистический анализ интенсивности динамики
Явления общественной жизни находятся в постоянных изменениях и развития как в пространстве, так и во времени. Одна из основных задач статистики заключается в исследовании процессов изменений и развития явлений во времени, то есть изучения процесса их развития. Числовые данные, характеризующие такие процессы и явления, образуют ряды динамик (иногда их называют динамическими, хронологическими или временными рядами).
Статистические ряды динамики
Изменение социально-экономических явлений во времени изучается статистикой методом построения и анализа динамических рядов. Ряды динамики - это значения статистических показателей, которые представлены в определенной хронологической последовательности.
Каждый динамический ряд содержит две составляющие:
- показатели периодов времени (годы, кварталы, месяцы, дни или даты);
- показатели, характеризующие исследуемый объект за временные периоды или на соответствующие даты, которые называют уровнями ряда.
Уровни ряда выражаются как абсолютными, так и средними или относительными величинами. В зависимости от характера показателей строят динамические ряды абсолютных, относительных и средних величин. Ряды динамики из относительных и средних величин строят на основе производных рядов абсолютных величин. Различают интервальные и моментные ряды динамики.
Виды статистических рядов динамики
Динамический интервальный ряд содержит значения показателей за определенные периоды времени. В интервальном ряду уровни можно суммировать, получая объем явления за более длительный период, или так называемые накопленные итоги.
Динамический моментный ряд отражает значения показателей на определенный момент времени (дату времени). В моментных рядах исследователя может интересовать только разность явлений, отражающая изменение уровня ряда между определенными датами, поскольку сумма уровней здесь не имеет реального содержания. Накопленные итоги здесь не рассчитываются.
Важнейшим условием правильного построения динамических рядов является сопоставимость уровней рядов, относящихся к различным периодам. Уровни должны быть представлены в однородных величинах, должна иметь место одинаковая полнота охвата различных частей явления.
Для того, чтобы избежать искажения реальной динамики, в статистическом исследовании проводятся предварительные расчеты (смыкание рядов динамики), которые предшествуют статистическому анализу динамических рядов.
Под смыканием рядов динамики понимается объединение в один ряд двух и более рядов, уровни которых рассчитаны по разной методологии или не соответствуют территориальным границам и так далее. Смыкание рядов динамики может предполагать также приведение абсолютных уровней рядов динамики к общему основанию, что нивелирует несопоставимость уровней рядов динамики.
Статистический анализ тенденции развития и колебаний
Ряды динамики, уровни которых на протяжении длительного времени не изменяются достаточно редко. Как правило, уровни ряда со временем меняются, колеблются. Эти колебания для различных явлений неодинаковы и могут быть обусловленные различными причинами. Среди них: случайные причины, влияние сезонности, действие каких-либо определяющих факторов.
Имея дело с показателями ряда динамики, исследователь всегда пытается выявить главную закономерность развития явления в отдельные промежутки времени, то есть выявить главную тенденцию в изменении уровней ряда. С этой целью ряды динамики подвергают определенной статистической обработке. Последняя может быть элементарно простой и более сложной, с применением математических методов. Задания по их использованию сводится к одному: элиминирования действия случайных, второстепенных причин, а также установления характера действия основных причин, которые определяют динамику изучаемых явлений. На этой основе можно предсказать динамику явлений и в будущем, имеющая аналитическое и практическое значение для управления процессами производства.
Приемы аналитического выравнивания статистических рядов динамики
Важнейшей задачей анализа ряда динамики является выявление закономерности развития явления выявления общей тенденции динамики, а также ее характера.
Под общей тенденции динамики понимают тенденцию к росту, стабильности или снижения уровня определенного явления, а под характером (типом) динамики понимают ту или иную тенденцию изменения аналитических показателей динамики: абсолютного прироста, коэффициента (темпа) роста или темпа прироста.
Например, рассмотрим показатели динамики урожайности отдельных культур в сельскохозяйственном предприятии за 6 лет
Иногда выявить общую тенденцию развития и характер динамики за цепными показателями не удается. Это происходит в тех случаях, когда уровни или полученные цепные показатели динамики значительно варьируют, то повышаясь, то снижаясь. В таком случае основная тенденция развития явления будто затушевывается. Чтобы ее обнаружить, статистика применяет такие приемы:
- сглаживание путем укрупнения интервалов;
- скользящей (подвижной) средней.
Сглаживание (выравнивание) путем укрупнения интервалов. Этот простейший способ выявления закономерности изменения уровней динамики заключается в получении средних или итоговых показателей для укрупнения периодов (интервалов) времени. Так, например, в уровнях ряда динамики показателей урожайности сахарной свеклы по годам наблюдается значительная вариация, обусловленная природно - экономическими факторами отдельных лет. Для установления тенденции в движении показателей урожайности этой культуры рассчитывают средние значения за трехлетия, пятилетие или иные периоды.
Сглаживание способом скользящей средней является одним из эффективных методов выявления общей тенденции развития явления во времени. Суть его заключается в том, что средний уровень вычисляется сначала из определенного числа первых уровней ряда, затем - с такой же количества уровней, но начиная со второго, далее - начиная с третьего и так далее. Рассчитанные таким образом средние уровни ряда будто скользят по ряду динамики от его начала до конца, при этом каждый раз от бросается один уровень сначала и добавляется следующий. Отсюда название - "скользящая" средняя. Сглаживание таким способом можно осуществлять по какому - либо числу членов ряда. Например, для сглаживания я ряда динамики способом скользящей средней из 5 членов, необходимо последовательно добавить 5 членов ряда и результаты разделить на 5.
Статистические приемы измерения сезонных колебаний
Достаточно значительное количество общественных явлений имеет сезонный характер, то есть сезонные колебания. Уровень их года в год в определенные месяцы повышается, а в других – снижается. Например, расход топлива в весенне - летний ни месяцы значительно больше, чем в осенне-зимние месяцы, довольно неодинаковыми течение года оказываются цены на сельскохозяйственную продукцию на рынке и так далее. Такие внутригодовые колебания, имеющие периодический характер, называют сезонными. Они всегда связаны с воздействием природных факторов, особенно в сельском хозяйстве.
Сезонность - явление негативное, ведь она обусловливает неравномерность осуществления производственных процессов, приводит к снижению производительности труда и повышения себестоимости производства продукции. Поэтому преодоление сезонности является важным резервом повышения экономической эффективности производства. Отсюда вытекает вопрос о необходимости изучения сезонности и количественного измерения сезонных колебаний, что является одной из важных задач анализа рядов динамики.
Особенности корреляционного анализа статистических рядов динамики
Под корреляцией рядов динамики понимают метод изучения связи между показателями, представленными их значениями в последовательные моменты или периоды времени. Корреляция рядов динамики имеет свои особенности, обусловленные тем, что ряд динамики во-первых, имеет кратковременные колебания (месячные, квартальные, годовые) и, во-вторых, содержит в себе такой компонент, как общая тенденция в изменении показателей ряда, или тренд. Под последним подразумевают смену, которая определяет общее направление развития, основную тенденцию рядов динамики. Линию тренда можно сравнить с линией регрессии. Если последняя представляет собой плавное изменение результативного признака под в течением факторной, освобожденных от действия всех посторонних (неучтенных) причин, то линия тренда характеризует плавную во времени изменение явлений, вызванных различными обстоятельствами кратковременных отклонений от общей тенденции.
Наличие тренда затрудняет корреляционный анализ рядов динамики. Так, если изучается корреляция рядов без исключения общей тенденции в них, то показатель тесноты зависимости характеризовать связь не только между кратковременными колебаниями, но и между трендами. В противном случае, когда тренды будут исключены из коррелированных рядов динамики, полученный коэффициент корреляции характеризовать тесноту завис ости только между кратковременными колебаниями.
Тренд, отражая общее направление изменений явления, происходящие во времени, одновременно определяет и зависимость между членами ряда динамики. Эта зависимость, которая определяется формой линии тренда, имеет такую же статистическую природу, как и линия регрессии. Указанная корреляционная зависимость между соседними (предшествующими и последующими) членами ряда называют автокорреляцией.
Индексный метод анализа статистических данных
Индекс - это обобщающий относительный показатель, характеризующий изменение уровня общественного явления во времени, по сравнению с программой развития, планом, прогнозом или его соотношение в пространстве.
Общее понятие статистических индексов
Элиминирование, то есть расчет влияния отдельных факторов на обобщающий показатель, может осуществляться также индексным методом. Этот метод применяется для расчленения экономических показателей. Индексы являются разновидностью относительных величин. Индексы применяются в анализе хозяйственной деятельности с целью характеристики экономических явлений, состоящих из элементов, которые не следует суммировать.
Технически любой индекс представляет собой показатель, определяемый как соотношение двух каких-либо величин. Последние являются, по существу, определенными состояниями известного признака. С помощью индексов осуществляются сравнения фактических показателей с базисными, то есть, как правило, с плановыми и с показателями предшествующих периодов.
Различают два основных вида индексов:
- простые (частные, индивидуальные);
- аналитические (общие, агрегатные).
Общие индексы в статистике
Все рассмотренные нами индексы характеризуют относительное изменение уровней отдельных элементов явления и называются индивидуальными индексами.
Однако большинство изучаемых статистикой общественных явлений и процессов состоят из многих элементов, которые могут быть как однородными, так и неоднородными. Однородные явления можно непосредственно суммировать и исчислять индексы, характеризующие изменение не одного элемента, а группы элементов или всей совокупности в целом. Такие индексы называются общими индексами. Так, можно суммировать количество проданных однородных товаров по группе фирм и исчислить общий индекс физического объема товарооборота по формуле:
Агрегатный индекс физического объема товарооборота должен показать изменение количества проданных разнородных товаров, поэтому в числителе его берется отчетное количество товаров (q1), а в знаменателе - базисное (q0), то есть индексируемый показатель изменяется, а взвешивание производится в одних и тех же ценах базисного период (p0):
Система статистических индексов для характеристики динамики сложного явления
Явления, динамика которых измеряется индексами, состоящих из разнородных элементов. Это предопределяет невозможность измерения уровней таких явлений. Из этого следует необходимость их измерения в динамическом разрезе. Поэтому при исчислении индекса всегда имеют дело с двумя рядами величин, характеризующих базисный и текущий периоды.
В зависимости от периода времени, который берется за основу при построении индексов, последние могут быть базисными и цепными. Базисными называют индексы, которые имеют один и тот же период времени, взят за основную расчетов, то есть постоянную базу сравнения. Например, если при расчетах индексов за 2011 - 2014 г. г. за базу сравнения взять 2011 г., то такие индексы называться базисными. Если же при вычислении УНИ индексов база сравнения меняется и за такую базу берут период, предшествующего вычисляемому индексу, то последний называться цепным. Как базисный, так и цепной индексы дают количественную характеристику темпов развития явлений.
Виды экономических индексов в статистике
Экономический индекс - это относительная величина, которая характеризует изменения во времени, в пространстве или по сравнению с некоторым эталоном (план, прогноз, норматив и т.д.).
Классификация индексов:
- по степени охвата явления индексы бывают индивидуальные и сводные. Индивидуальные индексы характеризуют изменения отдельных элементов сложного явления. Для изменения динамики сложного явления, составные части которого непосредственно несоизмеримы рассчитывают сводные (общие) индексы. Если индексы охватывают некоторую часть элементов сложного явления, то они называются групповыми (субиндексы). Например, индекс цен по группам продовольственных и непродовольственных товаров;
- по базе сравнения все индексы делят на динамические и территориальные. Первые отражают изменение явления во времени, территориальные же применяются для межрегиональных сравнений;
- по виду весов индексы бывают с постоянными и переменными весами;
- в зависимости от формы построения различают индексы агрегатные и средние. Последние делятся на арифметические и гармонические;
- по характеру объема исследования общие индексы подразделяются на индексы количественных (объемных) и качественных показателей. К 1-ой группе относятся, например, индекс объема продаж долларов США на ММВБ, ко 2-й - индекс курса немецкой марки;
- по объекту исследования различают индексы: производительности труда, себестоимости, физического объема продукции, стоимости продукции и т.д.;
- по составу явления можно выделить 2 группы индексов: постоянного (фиксированного) состава и переменного состава;
- по периоду исчисления индексы делятся на годовые, квартальные, месячные, недельные.
Экономические индексы служат для решения следующих задач:
- измерения динамики социально-экономического явления за два и более периодов времени;
- измерения динамики среднего экономического показателя;
- измерения соотношения показателей по разным регионам;
- определение степени влияния изменения значений одних показателей на динамику других;
- пересчет значения макроэкономических показателей из фактических цен в сопоставимые.
Взаимосвязь статистических индексов
Уже отмечалось, что общественно-экономические явления и процессы находятся во взаимозависимости и взаимообусловленности. Поэтому значительная часть статистических показателей взаимосвязаны. Например, валовой сбор является произведением показателей урожайности на площадь, производственные затраты - произведением объема производства на себестоимость; товарооборот - произведением количества реализованной продукции на цену и так далее. Аналогичная взаимосвязь существует и между экономическими индексами. Так, индекс валового сбора равен произведению индекса урожайности на индекс посевных площадей, индекс товарооборота-произведения индекса физического объема на индекс цен.
Взаимосвязи между индексами позволяют исследовать влияние структурного фактора и изменение самой индексированной величины на изменение (во времени) средних уровней изучаемого показателя.
При исследовании динамики показателей социально-экономических явлений можно использовать широкий круг статистических индексов, различных по строению и содержанию, но взаимосвязанных между собой и дополняющих друг друга, то есть их систему. Систему взаимосвязанных индексов используют, в частности, при изучении роли отдельных факторов в общей динамике явлений, а также при исчислении за двумя известными показателями третьего, неизвестного.
Территориальные статистические индексы
Территориальные индексы представляют собой разновидность относительных величин сравнения, когда сопоставляются сложные показатели, относящиеся к одному и тому же периоду времени, но к разным территориям (городам, районам, областям, государствам). На основе территориальных индексов выполняются международные сопоставления.
Территориальный индекс товарооборота - это отношение суммы выручки от продажи в одном из районов к аналогичному показателю в другом. Один из районов (например, Б) берется за базу сравнения т. е.
Различие объемов товарооборота вызвано различием ассортимента и количества проданных товаров, а также цен.
Территориальный индекс физического объема товарооборота рассчитывается по следующей формуле:
Территориальный индекс цен определяется:
Условия индексной модели могут нарушаться, хотя и не очень существенно. Использование таких территориальных индексов для анализа абсолютной разницы товарооборотов дает в только приближенный результат.
Территориальные индексы можно также рассчитывать:
- с использованием соизмерителей только района А или только района Б;
- как среднюю геометрическую из двух территориальных индексов, рассчитанных с разными территориальными весами.
Выборочный метод статистического наблюдения
Чтобы изучить какую - либо совокупность (а такая задача решается с помощью методов статистики), надо ее охарактеризовать разного рода сводными признаками. Последние могут быть весьма разнообразны. Одни из них могут характеризовать средние размеры признаков исследуемого явления в совокупности, другие - характеризовать структуру совокупности, то есть долю какого - либо явления в совокупности наблюдений. Сводные признаки при всем их разнообразии имеют общую собственность, все они характеризуют не отдельные признаки, а совокупность в целом или определенные ее части. В этой связи массовое наблюдение, есть реестр каждой конкретной единицы, имеет смысл лишь как промежуточный этап для получения сводных признаков.
Общее понятие выборочного метода статистического наблюдения
Как уже известно, из предыдущего рассмотрения вопроса статистического наблюдения, привлечения тех или иных объектов (единиц наблюдения) для исследования можно осуществлять двумя путями: изучать все единицы наблюдения всего массива или только их часть, отобранную по определенным научными принципами. В первом случае осуществляется сплошное наблюдение, во втором - не сплошное.
Выборочными данными пользуются довольно широко в различных сферах человеческой деятельности. Например, для оценки качества зерна или молока нет необходимости в обследовании всего объема продукции, достаточно лишь взять определенное количество проб. Незначительное количество опытов оказывается достаточно, например, для установления заражения зерна вредителями, определения качества муки, масличности подсолнечника. В области аграрной экономики к выборочному методу прибегают при изучении уровня и состава питания различных групп населения, производительности труда, использования рабочего времени.
В сельском хозяйстве выборочное наблюдение применяют для установления потерь урожая при уборке, засоренности посевов, качества продукции, производительности труда, для контрольных проверок переписи скота. Этот вид наблюдения получил значительное распространение в связи с изучением социальных аспектов общественной жизни, в частности, в исследовании уровней потребления и благосостояния населения. Так в стране постоянно проводятся бюджетные обследования семей работников сельскохозяйственных предприятий, осуществляются единовременные обследования жилищных условий семей рабочих и служащих, их заработной платы. В статистической практике применяется и выборочная разработка статистической информации, в частности, выборочно осуществляется разработка годовых отчетов предприятий для углубленного изучения продуктивности труда и себестоимости производства продукции.
Задача выборки - дать верное представление о характере генеральной совокупности, оценить значение ее параметров.
Теоретические основы выборочного метода в статистике
Цель выборочного обследования заключается в том, чтобы сделать определенные утверждения о распределении совокупности. На основании информации, полученной из выборочной совокупности, можно сделать выводы о величине параметров изучаемой совокупности, то есть дать им оценку. Как правило, нуждаются оценки такие параметры распределения, как средняя, дисперсия, коэффициенты асимметрии и эксцесса. Чтобы статистические оценки и выводы, полученные по выборочной совокупности, были верными, выборка должна представлять всю совокупность.
Теоретические аспекты выборочного метода связаны с развитием его в направлении разработок вопросам получения надежных методов оценки результатов выборки. Так, отделяя статистические характеристики генеральной совокупности (средняя арифметическая, доля, дисперсия) от аналогичных выборочных характеристик, теория составляет и решает задачи установить границы отклонений показателей генеральной совокупности, показателей выборочной совокупности. Итак, теория выборочного метода решает проблему возможных ошибок (их размер и границы), которые имеют место в случаях, когда о характеристиках генеральной совокупности судят на основании соответствующих характеристик, полученных при выборочном обследовании. И если возникает потребность в установлении причин, обусловливающих размеры ошибок, теория выборочного метода ориентирует на надежные приемы организации выборочных исследований.
Теория выборочного метода позволяет рассчитывать возможные размеры ошибок выборки, а с другой, в зависимости от конкретных задач исследования с учетом допустимой ошибки - предусмотреть необходимый объем единиц выборочной совокупности.
Способы отбора в выборочную совокупность статистического наблюдения
Существует три основных способа отбора единиц совокупности при выборочном наблюдении: случайный, механический и типический.
Случайный отбор, когда обследуемые единицы отбираются из всей совокупности наугад, то есть каждая единица имеет совершенно одинаковые шансы попасть в выборку (например, с помощью жребия, жетонов). В ряде случае применяется способ отбора с помощью таблиц случайных чисел. С помощью жребия, в ряде случаев, сначала отбирают буквы алфавита, а затем по ним берут единицы совокупности из списков или архивов, дел, размещенных в алфавитном порядке. Поскольку начальная буква фамилии никак не влияет на величину, наличие или отсутствие каких-либо признаков личности и ее поведения то такой отбор тоже является случайным.
Механический отбор - это отбор каждой 5-ой, 10-ой, 20-ой и т.д. единицы совокупности. Например, из 600 уголовных дел о краже (генеральная совокупность), решено подвергнуть выборочному наблюдению 120 дел (объем выборки), разделив 600 на 120, получаем 5. Это значит, что отбирая механически каждое 5 дело, можно получить выборку, свободную от субъективного влияния исследователя.
Типический (типичный) отбор заключается в том, что генеральная совокупность сначала расчленяется на однородные (типичные) группы, из которых затем производится пропорциональный отбор, например, каждой пятой, восьмой, десятой и т.д. части каждой группы. Полученная таким образом выборочная совокупность представляет собой как бы уменьшенную модель генеральной совокупности с сохранением всех ее основных свойств и признаков. Таким способом, например, можно произвести отбор уголовных дел при одновременном изучении всего разнообразия преступлений, беря для наблюдения пропорционально от каждой категории дел соответствующую часть.
Ошибки выборки статистического наблюдения
Ошибка выборки - отклонение средних характеристик выборочной совокупности от средних характеристик генеральной совокупности.
На практике ошибка выборки определяется путем сравнения известных характеристик генеральной совокупности с выборочными средними. В социологии при обследованиях взрослого населения чаще всего используют данные переписей населения, текущего статистического учета, результаты предшествующих опросов. В качестве контрольных параметров обычно применяются социально-демографические признаки. Сравнение средних генеральной и выборочной совокупностей, на основе этого определение ошибки выборки и ее уменьшение, называется контролированием репрезентативности. Поскольку сравнение своих и чужих данных можно сделать по завершении исследования, такой способ контроля называется апостериорным, то есть осуществляемым после опыта.
Ошибка выборки обусловливается двумя факторами: методом формирования выборки и размером выборки.
Ошибки выборки подразделяются на два типа - случайные и систематические. Случайная ошибка - это вероятность того, что выборочная средняя выйдет (или не выйдет) за пределы заданного интервала. К случайным ошибкам относят статистические погрешности, присущие самому выборочному методу. Они уменьшаются при возрастании объема выборочной совокупности.
Второй тип ошибок выборки - систематические ошибки. Если социолог решил узнать мнение всех жителей города о проводимой местными органами власти социальной политике, а опросил только тех, у кого есть телефон, то возникает предумышленное смещение выборки в пользу зажиточных слоев, то есть систематическая ошибка.
Таким образом, систематические ошибки - результат деятельности самого исследователя. Они наиболее опасны, поскольку приводят к довольно значительным смещениям результатов исследования. Систематические ошибки считаются страшнее случайных еще и потому, что они не поддаются контролю и измерению.
Организация выборочного наблюдения в статистике
Проведение выборочного наблюдения складывается из ряда последовательных этапов:
- обоснование целесообразности проведения выборочного метода в соответствии с задачами исследования;
- составление программы проведения статистического исследования выборочным методом;
- решение организационных вопросов сбора исходной информации;
- установление доли выборки, то есть части подлежащих обследованию единиц генеральной совокупности;
- обоснование способов формирования выборочной совокупности;
- осуществление отбора единиц из генеральной совокупности для их обследования;
- фиксация в отобранных единицах выборки значений изучаемых признаков;
- статистическая обработка полученной в выборке информации с определением обобщающих характеристик изучаемых признаков;
- определение количественной оценки ошибки выборки;
- распространение обобщающих выборочных характеристик на генеральную совокупность.
В зависимости от способа организации выборочного наблюдения и применяемых способов отбора различают также виды выборочного наблюдения:
- простая случайная выборка (собственно-случайная);
- механическая случайная выборка;
- типическая случайная выборка;
- серийная (гнездовая) выборка;
- многоступенчатая (многостепенная или комбинационная) выборка.
Выборку можно производить из конечной (ограниченной) и неограниченной генеральной совокупности. Поэтому целесообразно различать выборочный метод и по этому признаку. Иногда различают также большие, охватывающие значительное число обследуемых единиц, выборки и малые выборки.
Каждый из указанных основных способов отбора может реализоваться по схеме повторного (когда зафиксированная в выборке единица возвращается в генеральную совокупность) или бесповоротного отбора (когда зафиксированная единица исключается из дальнейшего просмотра и может попасть в выборку только один раз). Целесообразно различать выборки и по этому признаку.
Большую актуальность приобретает выборочный метод в условиях перехода к рыночной экономике. Развитие различных форм собственности, изменения в характере экономических отношений, как указывалось в предыдущих лекциях, обусловливают изменения функций учета и статистики, сокращение и упрощение статистической отчетности.
Представление статистических данных
Статистические данные должны быть представлены так, чтобы ими можно было пользоваться. Существует 3 основных формы представления статистических данных:
- текстовая – включение данных в текст;
- табличная – представление данных в таблицах;
- графическая – выражение данных в виде графиков.
Текстовая форма применяется при малом количестве цифровых данных.
Статистические таблицы для представления статистических данных
Табличная форма применяется чаще всего, так как является более эффективной формой представления статистических данных. В отличие от математических таблиц, которые по начальным условиям позволяют получить тот или иной результат, статистические таблицы рассказывают языком цифр об изучаемых объектах.
Статистическая таблица – это система строк и столбцов, в которых в определенной последовательности и связи излагается статистическая информация о социально-экономических явлениях.
Например, в следующей таблице представлена информация о внешней торговле России, выражать которую в текстовой форме было бы неэффективным.
Различают три вида статистических таблиц:
- простые;
- групповые;
- комбинационные.
Простые таблицы имеют в подлежащем перечень единиц совокупности, времени или территорий.
Групповыми называются таблицы, имеющие в подлежащем группировку единиц совокупности по одному признаку.
Комбинационные таблицы имеют в подлежащем группировку единиц совокупности по двум или более признакам.
Графический метод для представления статистических данных
В экономическом анализе широко используются также графические изображения, а именно графики и диаграммы. Графики - это изображение экономических показателей в определенном масштабе на основе использования геометрических способов. Графики очень хорошо иллюстрируют текстовую часть аналитических записок. Графики представляют развитие или состояние изучаемого экономического явления в обобщенном виде и дают возможность наглядно обозревать те тенденции и закономерности, которые предоставляет аналитику информация, выраженная в виде числовых данных. Графики наиболее часто в экономическом анализе выступают в виде диаграмм.
По способу построения графики делятся на диаграммы и статистические карты.
Статистические карты представляют собой вид графических изображений на схематической (контурной) карте статистических данных, характеризующих уровень или степень распространения явления или процесса на определенной территории. Различают картограммы и картодиаграммы.
Картограмма - это схематическая (контурная) карта или план местности, на которой штриховкой различной густоты, точками или расцветкой показывается сравнительная интенсивность какого- либо показателя в пределах каждой единицы территориального деления, нанесенного на карту (например, плотность населения по странам, автономным республикам, областям; распределение респондентов по голосам за различные партии и др.). В свою очередь картограммы делятся на фоновые и точечные.
В фоновых картограммах штриховкой различной густоты или окраской различной степени насыщенности показывают интенсивность какого-либо показателя в пределах территориальной единицы.
Методы многомерного статистического анализа
Многомерный статистический анализ - раздел математической статистики, объединяющий методы изучения статистических данных, которые являются значениями многомерных качественных или количественных признаков. Основное внимание методов статистического анализа уделяет математическим методам построения оптимальных планов сбора, систематизации и обработки данных, направленным на выявление характера и структуры взаимосвязей между компонентами исследуемого многомерного признака и предназначенным для получения научных и практических выводов.
Включает дискриминантный анализ, кластер-анализ и другие математико-статистические методы, как правило, не опирающиеся на предпосылку о вероятностном характере исследуемых зависимостей. В частности, дискриминантный анализ предназначен для решения задач, связанных с разделением совокупностей наблюдений (элементарных данных). Если у исследователя имеется по одной выборке из каждой неизвестной ему генеральной совокупности (такую выборку называют “обучающей”), то с помощью методов дискриминантного анализа удается приписать некоторый новый элемент (наблюдение) к своей генеральной совокупности.
Кластер-анализ позволяет разбивать исследуемую совокупность элементов (координаты которых известны) таким образом, чтобы элементы одного класса находились на небольшом расстоянии друг от друга, в то время как разные классы были бы на достаточном удалении друг от друга и не разбивались бы на столь же взаимоудаленные части.
Методы многомерного статистического анализа. сложны с вычислительной точки зрения и потому реализуются, как правило, на ЭВМ, для которых созданы необходимые типовые программы.
Экономическая статистика в контексте статистических наук
Экономическая статистика – это один из основных разделов статистики как дисциплины и вида практической деятельности органов государственной статистики, который занимается изучением количественной стороны массовых процессов и явлений в экономике.
Сбор макроэкономических данных и предоставление всем нуждающимся сведений об основных понятиях и закономерностях функционирования экономики является главной целью экономической статистики. Ее задачи заключаются в исследовании методологии структурных сдвигов в экономике, анализе динамики и прогнозировании экономических процессов, приобретении умений и навыков для общего статистического анализа явлений и процессов.
В основе экономической статистики лежат статистические показатели. Они описывают экономическое состояние общества в рассматриваемом периоде (динамика цен, объем произведенной продукции, численность населения, трудовые ресурсы, безработица, степень равномерности распределения доходов, наличие основных и оборотных фондов).
Данные экономической статистики позволяют обеспечить систематическое количественное описание всех основных направлений экономического развития и экономики в целом.
Экономическая статистика представляет собой самостоятельную научную дисциплину, однако количественное измерение экономических процессов и явлений основывается на положениях экономической теории, результатах изучения качественных изменений экономических процессов, полученных в рамках общей экономической теории и различных прикладных разделов экономической науки. В свою очередь в экономической теории используются результаты статистических исследований, а в некоторых случаях – для уточнения отдельных концепций, положений и выводов.
Экономическая статистика находится в тесной взаимосвязи с другими разделами статистики и в первую очередь – с социально-демографической статистикой, предметом которой является детальное изучение социально-демографических процессов, и со статистикой отдельных отраслей (статистика промышленности, сельского хозяйства, строительства и т. д.), которая выполняет задачу более подробного описания и анализа экономики соответствующих отраслей.
При определении методики расчета тех или иных показателей экономической статистики опираются на инструментарий теории статистики. Этот раздел статистики рассматривает наиболее общие категории, принципы и методы статистической науки. В частности, экономическая статистика в основном использует положения теории статистики в области методов исчисления индексов, их формул, а также аналитических требований к индексам. Большое значение уделяется вопросу о требованиях к индексам, определяемых в рамках международных сопоставлений основных макроэкономических показателей.
Категории показателей экономической статистики
Статистический анализ экономической деятельности основывается на определенных категориях, которые отображают существенные всесторонние свойства изучаемых явлений (процессов). Категории экономической статистики необходимы для формирования данных об экономике страны, принятии определенных решений и разработки экономической политики. На них базируется Система национальных счетов (СНС), в том числе на следующих категориях:
- институционные единицы и сектора;
- резиденты;
- операции и потоки;
- активы и обязательства;
- виды деятельности;
- продукты и услуги;
- трансферты.
Институциональные единицы – это субъекты ведения хозяйства (домашние хозяйства, предприятия, организации), которые самостоятельно распоряжаются своими ресурсами, владеют активами и могут брать на себя обязательства.
Резиденты – это физические или юридические лица и субъекты, которые больше года функционируют на экономической территории страны.
Институциональные единицы во всех сферах их экономической деятельности осуществляют соответствующие операции, которые представляют собой обмен экономической стоимости или добровольную передачу одной единицей другой определенного количества экономической стоимости. Такие операции обусловливают появление экономических потоков, которые имеют не только конкретный характер (заработная плата, налоги, прирост основного капитала), но и обеспечивают создание, обмен, передачу или ликвидацию экономической стоимости.
Активы и обязательства являются составляющими балансов всей экономики, которые отображаются в балансовых ведомостях. Балансовая ведомость показывает состояние активов и обязательств, которые имеются на определенную дату по каждой единице, институциональным секторам или экономике в целом.
Институциональная единица осуществляет следующие виды экономической деятельности: основную (однородную) и второстепенную. В СНС функционируют продукты (товары в широком понимании) – результаты труда, которые представляют материальную форму, и услуги – результаты деятельности, которые отвечают определенным личным и общественным потребностям. Продукты и услуги (материального и нематериального характера), предназначенные для продажи на рынке, в узком понимании называют товаром.
Трансферты – это экономические операции, в ходе которых одни институциональные единицы бесплатно передают другим институциональным единицам товары, услуги, активы или права собственности.
Система показателей экономической статистики
Под термином «система показателей» подразумевается некоторое упорядоченное множество взаимосвязанных и взаимосогласованных показателей, описывающих основные процессы экономического развития и экономику в целом. Показатели экономической статистики, характеризующие те или иные аспекты экономического процесса, образуют подсистемы (блоки) общей системы экономической статистики. Таким образом, система показателей экономической статистики представляет собой совокупность взаимосвязанных подсистем экономической информации.
Термин «статистический показатель» имеет два значения. Во-первых, это конкретная цифровая информация описания того или иного явления. Во-вторых, это определение содержания того или иного показателя, т. е. элементов, которые должны быть включены в показатель.
Степень точности исчисления разных показателей различна и зависит от следующих причин: от сложности исследуемых явлений, степени различия их характеристик, а также от требований к их достоверности со стороны потребителей информации, что в свою очередь зависит от цели их применения. Учитывая приближенный характер многих статистических оценок, статистические органы принимают специальные меры для того, чтобы не допускать ошибок систематического характера. В статистике обычно различают случайные и систематические ошибки. Случайные ошибки, как правило, возникают при использовании выборочных методов наблюдения; они компенсируют друг друга при переходе к более высоким уровням сбора, данных. Систематические ошибки такой способностью к взаимному погашению при переходе на более высокий уровень агрегирования данных не обладают.
Чтобы была возможность проводить описание и анализ экономического развития, система показателей экономической статистики должна соответствовать необходимым требованиям:
- она должна иметь всеохватывающий характер, т. е. распространяться на все области экономического процесса. Всеохватывающий характер статистики означает также, что должны быть охвачены все хозяйствующие субъекты, все виды экономических операций, которые они выполняют.
- показатели системы, относящиеся к разным областям экономического процесса, должны быть методологически взаимосогласованными, то есть они должны основываться на гармонизированных концепциях, определениях и классификациях.
Система показателей экономической статистики представляет собой иерархическую структуру. На вершине этой системы находится блок наиболее общих макроэкономических показателей – СНС, состоящая из подсистем, каждая из которых представляет собой более подробную характеристику тех или иных аспектов экономического процесса. СНС и ее подсистемы связаны с другими блоками экономической статистики, что дает возможность проводить более глубокий анализ по целому ряду направлений.
Международная статистика в системе статистических наук
В настоящее время статистическая наука представляет собой комплекс взаимосвязанных дисциплин, которые изучают количественную сторону социально-экономических явлений и процессов, происходящих в народном хозяйстве разных стран.
Этот комплекс включает:
- математическую статистику, которая изучает математико-статистические методы анализа и прогнозирования различных явлений и процессов, широко используемых при характеристике социально-экономической ситуации в каждой стране;
- общую теорию статистики, предметом исследования которой является разработка научно-обоснованной методологии сбора, контроля, обработки и анализа информации, отражающей количественную сторону изучаемых явлений и процессов;
- социально-экономическую статистику (макроэкономическую статистику), которая исследует количественную сторону социально-экономических явлений и процессов, отражающих предпосылки, ход и результаты экономической деятельности;
- отраслевые статистики, которые изучают количественную сторону явлений и процессов, протекающих в различных отраслях экономики. Существует статистика промышленности, сельского хозяйства, строительства и других отраслей экономики вплоть до криминальной статистики и статистики внешнеэкономических связей. Каждая из отраслевых статистик использует единые методологические принципы, которые разрабатываются математической статистикой, общей теорией статистики и макроэкономической статистикой. Однако отраслевую систему показателей каждая из них строит с учетом специфики изучаемых отраслей;
- систему национальных счетов, которая отражает предпосылки, ход и результаты экономической деятельности при помощи системы взаимоувязанных обобщающих экономических показателей, представленных в форме статистических таблиц.
Важное место в системе статистических наук занимает международная статистика. В зависимости от объекта исследования следует различать два ее понятия:
- международная статистика в узком смысле слова изучает социально-экономические явления и процессы, протекающие на международном уровне между различными странами и объединениями стран (ЕС - Европейское сообщество, СНГ - Содружество Независимых Государств, ОЭСР - Организация экономического сотрудничества и развития, ОПЕК - Организация стран - экспортеров нефти, ЛАГ - Лига арабских государств и др.);
- международная статистика в широком смысле слова исследует все мировое хозяйство, т.е. социально-экономические явления и процессы, происходящие не только между странами и их объединениями, но и в отдельных странах.
Предметом международной статистики является изучение количественной стороны социально-экономических явлений, происходящих в мировой экономике. В связи с этим международная статистика призвана исследовать предпосылки, ход и результаты экономической деятельности. При этом выбор конкретного предмета исследования зависит от цели и задач, поставленных перед исследователями. В частности, в качестве предмета исследования могут выступать показатели национального богатства, показатели динамики и структуры ВВП, показатели жизненного уровня и т.д. Объектом исследования в международной статистике является совокупность экономических единиц. Теоретические основы МС изучаемым признаком. Например, объектом наблюдения может быть страна или группа стран; занятое, безработное или экономически активное население и т.д. Четкое определение предмета и объекта исследования является важнейшим условием соблюдения точности полученных результатов. Международная статистика тесно связана с рядом научных дисциплин. Прежде всего необходимо отметить ее связь современной экономической теорией, которая разрабатывает определения и методологию расчета важнейших экономических категорий и показателей, изучает закономерности и тенденции экономического развития различных стран. Международная статистика использует разработки экономической теории для осуществления практических расчетов экономических показателей. Вместе с тем статистика обогащает экономическую теорию конкретной экономической информацией и практическими выводами, сделанными на основе этой информации. Такая взаимосвязь и взаимозависимость позволяет успешно развиваться и экономической теории, и международной статистике.
В своей практической деятельности международная статистика использует методы сбора, контроля, обработки и анализа экономической информации, которые разрабатываются общей теорией статистики и математической статистикой. Это дает возможность систематизировать полученную информацию, проверить ее качество и достоверность, вскрыть тенденции и закономерности развития социально-экономических явлений, осуществить прогноз развития экономической деятельности отдельных стран. В свою очередь, общая теория статистики и математическая статистика используют результаты, полученные международной статистикой, для дальнейшей разработки и усовершенствования методологии сбора, обработки и анализа экономической информации. Тесно связана МС с бухгалтерским учетом. Она широко использует бухгалтерский метод двойной записи при отражении экономических операций, в частности при построении СНС. Методологическое единство расчета однородных экономических показателей на уровне предприятия, который осуществляет бухгалтерский учет, и на уровне отдельных стран и объединений стран, который осуществляет МС, позволяет добиваться сопоставимости и взаимной увязки однородных социально-экономических показателей на всех уровнях экономической деятельности (предприятия; отрасли и сектора экономики; экономические регионы; отдельные страны и объединения стран).
Международная статистика является основой для целого ряда дисциплин, изучающих экономическую деятельность отдельных отраслей национальной экономики. Она разрабатывает основные методологические принципы построения системы показателей различных отраслей экономики и рекомендует их для использования в статистической практике различных стран. На базе этих принципов каждая статистика отрасли народного хозяйства строит свою специфическую систему показателей, которая отражает предпосылки, ход и результаты экономической деятельности отраслей. В заключение необходимо отметить связь МС с программированием и применением электронной техники. Это объясняется многими причинами, основными среди которых являются:
- международная статистика имеет дело с громадным объемом информации, сбор, обработка и анализ которой невозможны без применения электронной техники;
- своевременное получение и обработка экономической информации невозможны без создания всемирной электронной сети, объединяющей в единое целое статистические органы ООН; международных организаций (МОТ, ФАО, ЮНЕСКО, ИКАО, Всемирного банка, ВОЗ, МВФ и т.д.); объединений стран (ОЭСР, ЕС, СНГ) и отдельных стран.
Статистические службы международных организаций
Организация международной статистики осуществляется статистическими службами Организации Объединенных Наций (ООН), специализированных учреждений (МОТ, ФАО, ВОЗ и др.) и других международных организаций - Организации экономического сотрудничества и развития (ОЕСД), Европейского сообщества (ЕС), Международного валютного фонда (МВФ),Мирового банка и т.д. Деятельность статистических служб этих организаций включает разработку международных стандартов, обеспечивающих сравнимость статистических показателей разных стран, осуществление международных сопоставлений, публикацию данных по группам стран, регионам и миру в целом. Зарубежные национальные и международные статистические публикации, так же как и отечественные, можно подразделить на сводные, включающие данные по всем разделам статистики, и специализированные, включающие данные по какой-либо одной отрасли, например по финансовой, демографической, сельскохозяйственной и другой статистике.
Из сводных изданий важнейшим является ежегодник ООН - Statistical Yearbook. Научным международным центром в области статистики является Международный статистический институт (ISI).
Национальные статистические службы
Координация деятельности статистических служб стран - членов СНГ осуществляется созданным в 1992 г. Статистическим комитетом Содружества Независимых Государств. Публикуются статистические сборники по странам СНГ и другим государствам ближнего зарубежья.
Перечень национальных статистических служб СНГ, контактные данные по состоянию на 2005 год:
- ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ ПО СТАТИСТИКЕ АЗЕРБАЙДЖАНСКОЙ РЕСПУБЛИКИ;
- НАЦИОНАЛЬНАЯ СТАТИСТИЧЕСКАЯ СЛУЖБА РЕСПУБЛИКИ АРМЕНИЯ;
- МИНИСТЕРСТВО СТАТИСТИКИ И АНАЛИЗА РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ;
- ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ДЕПАРТАМЕНТ ПО СТАТИСТИКЕ МИНИСТЕРСТВА ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ГРУЗИИ;
- АГЕНТСТВО РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН ПО СТАТИСТИКЕ;
- НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ КОМИТЕТ КЫРГЫЗСКОЙ РЕСПУБЛИКИ;
- ДЕПАРТАМЕНТ СТАТИСТИКИ И СОЦИОЛОГИИ РЕСПУБЛИКИ МОЛДОВА;
- ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ГОСУДАРСТВЕННОЙ СТАТИСТИКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ;
- ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ СТАТИСТИКИ РЕСПУБЛИКИ ТАДЖИКИСТАН;
- НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИНСТИТУТ ГОСУДАРСТВЕННОЙ СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАЦИИ ТУРКМЕНИСТАНА;
- ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН ПО СТАТИСТИКЕ ;
- ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ СТАТИСТИКИ УКРАИНЫ.
Статистика рабочей силы
К трудовым ресурсам относится та часть населения, которая занята в общественном производстве или же способна работать, но временно не работающая по тем или иным причинам.
К трудовым ресурсам относят население трудоспособного возраста (т. е. мужчины - 16-59 лет, женщины 16-54 лет, за исключением инвалидов 1 и 2 групп и пенсионеров, получающих пенсию на льготных условиях), а также население старше и моложе трудоспособного возраста, фактически занятое в общественном хозяйстве.
Статистика рабочей силы исследует изменение, численность, состав, движение и динамику работающих.
Состав работников предприятий в зависимости от срока работы подразделяется на постоянных, сезонных и временных работников. Кроме того работающие подразделяются на две следующие группы:
- занятые в отраслях материального производства;
- занятые в отраслях непроизводственной сферы.
Статистическое изучение работников отраслей материального производства предусматривает их деление на две группы в соответствии с местом работников в процессе производства:
- персонал, занятый основной производственной деятельностью (промышленно-производственный персонал) - рабочие (основные и вспомогательные), ИТР, ученики, служащие, МОП, охрана;
- персонал, не связанный с основной производственной деятельностью (непромышленный персонал) - работники детских садов, клубов, медицинских учреждений и др.
Работники предприятия классифицируются по профессиональному и квалификационному признаку. Профессия - это вид или род трудовой деятельности, требующий определенной подготовки. Специальность- это вид трудовой деятельности в рамках одной и той же профессии (более дробное деление профессии). Квалификация - это степень и вид профессионального обучения, определяемый для рабочих разрядами работ, которые они могут выполнять, а для служащих - специальным образованием, опытом, занимаемой должностью или званием. Каждому разряду тарифной сетки соответствует определенная часовая ставка заработной платы рабочего. В промышленности в основном применяется шестиразрядная тарифная сетка, при этом шестой разряд является высшим. Каждому тарифному разряду рабочего соответствует свой тарифный коэффициент, который представляет собой отношение ставки данного разряда к ставке 1-го разряда, принятой за единицу.
Определение численности работников предприятия. Учет численности работающих осуществляется на основании списочного состава работников предприятия, куда включаются постоянные, сезонные и временные работники, принятые на работу (на один и больше день) по основной производственной деятельности предприятия. Списочный состав работников определяется на каждом предприятии ежедневно. На основании табельного учета каждый календарный день фиксируется число явившихся и не явившихся на работу из списочного состава работников. Явочным человеко-днем считается день, когда работник явился на работу, независимо от продолжительности времени его работы. Так как списочная численность в отдельные дни может быть различна (в результате приема и увольнения), возникла необходимость вычислять среднюю списочную численность персонала за определенный период (месяц, квартал, год).
Средняя списочная численность работников вычисляется путем деления суммы численности списочного состава за все дни изучаемого периода на число календарных дней в данном периоде. При этом списочное число работников за выходные и праздничные дни принимается равным числу списочного состава предыдущего дня. Иначе, списочная численность может быть определена как отношение суммы явок и неявок за все дни периода к числу дней в периоде.
Среднесписочная численность работников за месяц определяется, как простая средняя арифметической из численности рабочих на начало и конец месяца.
Среднеквартальная списочная численность определяется как:
- средняя из месячных;
- средняя хронологическая.
Среднесписочная численность определяется по формуле:
где Ч1 , Ч2 , …, Чi - численность работников за каждый календарный день; ni - число календарных дней отчетного месяца.
Для того чтобы вычислить годовую среднесписочную численность, Ч1 , Ч2 , …, Чi - численность работников за каждый месяц; ni =12.
Для категории рабочих промышленного предприятия могут быть исчислены еще два показателя:
- среднее явочное число рабочих определяется как отношение числа явок на работу за все дни отчетного периода к числу рабочих дней предприятия за тот же период. Среднеявочная численность работников определяется по формуле:
- среднее число фактически работавших рабочих определяется как отношение числа фактически работавших рабочих за все дни отчетного периода к числу рабочих дней предприятия за этот период. Средняя численность фактически работавших исчисляется формулой:
Для характеристики уровня использования трудовых ресурсов исчисляется коэффициент использования средней списочной численности рабочих, который определяется как частное от деления среднего числа фактически работавших на их среднесписочную численность, рассчитанную за дни работы предприятия.
Коэффициент использования явочного числа определяется делением числа фактически работавших рабочих на их среднюю явочную численность.
Система показателей, характеризующих движение рабочей силы. Численность и состав работников предприятия меняются за счет приема и увольнения, перехода из одной категории персонала в другую и т. п.
Можно выделить 4 группы факторов, определяющих движение работников:
- демографические факторы (пополнение численности за счет прихода молодежи, ухода на пенсию, по болезни);
- социальные факторы (переезд из сельской местности и обратно, поступление на учебу);
- структурные факторы, связанные с возникновением новых отраслей, развитием региона и т. п.;
- текучесть кадров, вызванная неудовлетворенностью работников условиями труда, быта и т. п.
Абсолютные показатели движения рабочей силы:
- абсолютный оборот по приему - количество принятых работников за определенный период;
- абсолютный оборот по увольнению - количество уволенных работников за конкретный период.
При этом определяют:
- необходимый оборот - увольнения, вызванные производственной, государственной необходимостью или другими уважительными причинами (сокращение производства, призыв в армию и т.п.);
- излишний оборот (или текучесть рабочей силы) - увольнения по неуважительным с точки зрения производства причинам (по собственному желанию, за прогулы и другие нарушения трудовой дисциплины).
Относительные показатели движения рабочей силы:
- коэффициент оборота рабочей силы по приему - есть отношение общего числа принятых за отчетный период к среднесписочному числу рабочих за тот же период;
- коэффициент оборота рабочей силы по увольнению - определяется путем деления общего числа уволенных в течение отчетного периода на среднесписочную численность рабочих за тот же период;
- коэффициент текучести рабочей силы - есть отношение абсолютного размера текучести рабочей силы за данный период к среднесписочной численности рабочих за тот же период.
Система показателей использования рабочего времени. Под рабочим временем понимается конкретный период времени, в течение которого рабочий непосредственно занят выполнением порученной ему работы. В качестве основных единиц измерения рабочего времени используют:
- отработанный человеко-день - это день, в который работник явился на работу и приступил к ней независимо от продолжительности;
- отработанный человеко-час - им считается час фактической работы работника.
Целодневным простоем считается день, когда работник явился на работу, но по каким-то причинам (обычно от него независящим) к работе не приступил.
К относительным показателям, отражающим использование того или иного фонда времени относят:
- коэффициент использования календарного фонда времени - это число отработанных человеко-дней = календарный фонд времени в человеко-днях;
- коэффициент использования табельного фонда времени - это число отработанных человеко-дней = табельный фонд времени в человеко-днях;
- коэффициент использования максимально возможного фонда времени - это число отработанных человеко-дней = максимально возможный фонд времени в человеко-днях.
Данные учета рабочего времени позволяют определить равномерность распределения рабочей силы по сменам. С этой целью вычисляют следующие коэффициенты:
- коэффициент сменности отражает равномерность распределения рабочих по сменам. Он вычисляется как отношение общего числа рабочих, работающих во всех смены, к числу рабочих, работающих в наиболее заполненную смену;
- разделив коэффициент сменности на количество смен работы завода, получим коэффициент использования сменного режима;
- коэффициент использования рабочих мест - вычисляется как отношение общего числа работавших во всех сменах к числу рабочих мест во всех сменах.
Производительность труда - качественная его (труда) характеристика, показывающая способность работников к производству материальных благ в единицу времени. Производительность труда выдвигается в число важнейших показателей, на основе которых оценивается результат деятельности предприятий. Поэтому задачами статистики являются анализ показателей, характеризующих уровень и динамику производительности труда, и выявление резервов ее дальнейшего повышения.
Уровень производительности труда характеризуется количеством продукции, создаваемой в единицу времени (средней выработкой - прямой показатель), или затратами времени на производство единицы продукции (трудоемкость - обратный показатель).
Общий индекс производительности труда. Здесь могут быть использованы следующие подходы. Сопоставление прямых показателей, когда в зависимости от выбора соответствующих единиц выражения продукции рассчитанный общий индекс может быть:
- трудовым индексом производительности труда, где общий объем разнородной продукции выражен в нормо-часах рабочего времени:
- стоимостным индексом производительности труда, где общий объем разнородной продукции представлен в денежном выражении. Подставляя в предыдущую формулу соответствующее выражение Q, получаем стоимостный индекс производительности труда:
Заработная плата представляет собой часть общественного продукта, поступающего в индивидуальное распоряжение работников в соответствии с количеством затраченного ими труда.
Фондом заработной платы называется общая сумма денежных средств, начисленная рабочим и служащим предприятия за определенный период.
Социальная статистика в совокупности статистических наук
Понятие "социальная статистика" имеет два толкования: как область науки и как область практической деятельности. Социальная статистика как область науки разрабатывает систему приемов и методов сбора, обработки и анализа числовой информации о социальных явлениях и процессах в обществе. Социальная статистика как область практической деятельности направлена на выполнение органами государственной статистики и другими организациями работы по сбору и обобщению числовых материалов, характеризующих те или иные социальные процессы.
Автономное существование социальной статистики как области науки или как области практической деятельности было бы бессмысленным. Эти области должны и могут развиваться лишь в единстве и взаимосвязи.
Учетно-статистические работы стали самостоятельным видом профессиональной деятельности, и были созданы специальные органы, осуществляющие эти работы в центре и на местах. Научно-методические разработки отделились от практической работы по учету. Стала проводиться подготовка кадров специалистов в области статистики. Из единой прежде статистики выделились самостоятельные отрасли этой науки: статистика промышленности, статистика сельского хозяйства, статистика населения и т. д. Одной из последних получила "права автономии" социальная статистика.
Социальная статистика отличается от других отраслей статистики не только своими особыми предметом и объектом исследования. Ее своеобразие состоит и в особых каналах получения исходной информации, и в применении специальных приемов обработки и обобщения этой информации, и в особых путях практического использования результатов анализа. Все это подтверждает необходимость выделения социальной статистики в качестве отдельного направления учетно-статистических работ, а также как особого направления научных разработок, в рамках которого решаются теоретико-методологические вопросы социальной статистики.
Социальная статистика, как и любая область науки, связана с другими областями знания различными отношениями. Понимание этих отношений способствует более точному определению предмета, объекта и методологии социальной статистики. Наиболее тесными являются связи социальной статистики с другими отраслями статистики, прежде всего с теорией статистики, разрабатывающей обще методическую базу для отраслевых статистик. Единые по своей сущности методические приемы конкретизируются и модифицируются применительно к задачам и условиям анализа социальных явлений и процессов. В последующих разделах курса будет показано, насколько своеобразную форму приобретают общеизвестные статистические методы, если они используются в социальной статистике. Нередко арсенал методов исследования, предоставляемых теорией статистики, оказывается недостаточным. В таких случаях социальная статистика заимствует необходимые методы у других отраслей знания - социологии, психологии и др.
Существует полная или частичная общность объекта исследования социальной статистики с объектами ряда наук - демографии, социологии, статистики населения, экономики труда, этнографии, медицинской статистики и др. С ними социальная статистика имеет некоторые точки соприкосновения и в отношении предмета исследования, хотя они выражены значительно слабее общности объектов исследования. В большей мере близость наук может проявляться в вопросах определения методологии, методики, объекта исследования.
Частичная общность наук исторически обусловлена. Это может быть проявлением "остаточных" связей наук, выделившихся в самостоятельные области знания в процессе дифференциации научных знаний и обособления предмета исследования. Это может быть следствием сближения наук, их интеграции, когда в ранее достаточно далеких друг от друга областях знания при их развитии обнаруживались точки соприкосновения в вопросах методологии, а также в предмете и объекте исследования.
Однако такая общность отнюдь не означает тождественности. Например, и статистика населения, и социальная статистика обращаются к населению как объекту исследования. Вместе с тем если для первой основной интерес представляет все население страны, то для второй отдельные его категории.
Статистика населения исследует динамику численности жителей, состав населения, его воспроизводство. Все это вопросы, относящиеся к населению в целом. Социальная же статистика, акцентирующая внимание на различных сторонах условий жизни, должна соответственно обращаться, прежде всего к тем группам населения, для которых условия жизни наиболее актуальны и специфичны. Так, вопросы социального обеспечения касаются в первую очередь лиц пенсионного возраста и инвалидов. Программы просвещения и образования адресованы детям школьного возраста и молодежи, программы охраны материнства и детства - молодым семьям и т. д. Статистика населения традиционно подходит к изучению населения как биологической популяции, а социальная статистика исследует социальные аспекты жизни людей. Заметим, что грань между этими подходами весьма условная: изучая рождаемость, смертность, брачность, разводимость, механическое движение населения (миграцию), нельзя обойтись без анализа социальных факторов.
Сложная и многогранная по своей природе социальная жизнь общества представляет собой систему отношений разного свойства, разных уровней, разного качества. Будучи системой, эти отношения взаимосвязаны и взаимообусловлены. Их единство проявляется в разнообразных формах: во взаимодействии, в соподчиненности, в противоречивости. Из этого следует, что вычленение отдельных направлений исследования в рамках социальной статистики не более чем условный прием, облегчающий познание. Изолированно взятая статистика жилищных условий населения или статистика бюджетов населения столь же условна. как, например, выделение в самостоятельную область медицины таких специализаций, как дерматология, микробиология, онкология и др.
Подобного рода узкая специализация, позволяя углубить и расширить знания в конкретной области, несет потенциальную опасность того, что окажутся упущенными из поля зрения общие связи и отношений. Первопричины могут быть подменены симптомами, Программы исцеления и оздоровления (и организма каждого отдельного человека в медицине, и организма общества в целом в социальной сфере) будут в таком случае ориентированы на устранение не причин, а лишь последствий неблагополучной ситуации.
К числу наиболее значимых направлений исследования в социальной статистике относятся: социальная и демографическая структура населения и ее динамика, уровень жизни населения, уровень благосостояния, уровень здоровья населения, культура и образование, моральная статистика, общественное мнение, политическая жизнь. Применительно к каждой области исследования разрабатывается система показателей, определяются источники информации и существуют специфические подходы к использованию статистических материалов в целях регулирования социальной обстановки в стране и регионах. Вместе с тем все эти направления дают, в конечном счете единую последовательную и интегрированную информацию о картине социальной жизни, о тенденциях и закономерностях развития общества.
Определяя в общем виде задачи социальной статистики, следует выделить те, которые решаются любой отраслевой статистикой применительно к своему объекту исследования. Такими задачами для социальной статистики являются: систематический анализ ситуации в социальной сфере, анализ важнейших тенденций и закономерностей развития отраслей социальной инфраструктуры, изучение уровня и условий жизни населения:
- оценка степени дифференциации этих характеристик; анализ динамики: прогнозирование наиболее вероятного хода развития на ближайшую и более отдаленную перспективу;
- исследование факторов, под влиянием которых сложилась данная ситуация;
- оценка степени соответствия фактических параметров их нормативным значениям; выяснение соотношения и роли объективных и субъективных факторов; исследование взаимодействия социальных процессов с другими составляющими общественного развития.
Кроме того, существуют особые задачи, присущие именно социальной статистике. Их специфика зависит прежде всего от трудностей, возникающих в практике изучения социальных процессов. К ним относятся следующие.
Преодоление автономности отдельных направлений социальной статистики и обусловленной этим несопоставимости многих статистических показателей; действительное формирование единой взаимосвязанной системы социальной статистики. Недоработки в этой области объясняются не только объективной причиной - резкими различиями, в сущности, и формах проявления разных социальных процессов, но и некоторыми организационными предпосылками. Сбор социальной информации осуществляется разными подразделениями (секторами, отделами) органов государственной статистики: статистики цен, бюджетов, статистики труда и т. д. Социальные показатели оказываются изначально включенными в разные подсистемы показателей социально-экономической статистики, что накладывает отпечаток на решение ряда методологических вопросов. Вместе с тем влияет и разный "возраст" отдельных показателей социальной статистики: одни показатели используются в практике статистических работ давно и по инерции сохраняется традиционный подход к решению методических вопросов; другие показатели возникли недавно и более ориентированы на современные методологии.
Достижение соответствия ряда статистических показателей оценке сущности социальных явлений и процессов, так как показатели не дают их качественных характеристик. Учитываются лишь отдельные формальные количественные параметры. Например, состояние системы здравоохранения трудно реально оценить, опираясь лишь на данные о числе приходящихся на 1000 человек населения врачей и больничных коек. По мере расширения различных форм медицинской помощи, основанных на коммерческих началах, возрастает дифференциация качества работы, доступности, разнообразия видов специализированных медицинских учреждений. Все должно найти отражение в статистических показателях.
Моделирование социально-экономических связей с целью обнаружения механизмов взаимодействия в общественной системе. На макроуровне представлен ряд объективно существующих ограничительных факторов, предопределяющих пределы возможных колебаний социальных показателей в конкретных условиях (без разрушения системы). Это важно учитывать при выработке социальных программ.
Расширение круга показателей статистики мнений. Актуальность этой задачи заключается в том, что важнейшей составляющей социальных процессов выступает психологический фактор. Субъективные личностные оценки факторов и событий предопределяют реакцию населения на них, поведение населения в различных сферах жизнедеятельности.
Проведение специальных мер, компенсирующих по возможности такие слабые стороны многих показателей, как: элементы субъективизма; неточности данных анамнеза (информация о событиях и фактах прошлых лет, получаемая при опросах населения); неполнота учета фактов, о которых люди неохотно дают информацию; отсутствие объективных однозначных критериев и шкал для различного рода оценочных суждений и т. д. Это одно из важных условий построения полноценной системы показателей социальной статистики, повышающее ее достоверность и информационную емкость. Смягчить негативные проявления можно с помощью ряда специальных приемов. Среди них: совместный анализ информации о фактах и мнениях по одному и тому же вопросу; повторное обращение в анкетах к тому же вопросу с некоторым изменением оттенков смысла и редакции; детализация вопроса, т. е. расчленение его на несколько отдельных вопросов с последующим построением интегрального показателя; контрольные вопросы, позволяющие выявить недостоверные ответы, и т. д.
Приведенными примерами далеко не исчерпывается перечень актуальных задач совершенствования методологии и методики социальной статистики.
Актуальность исследования социальных проблем определяется уровнем развития социальной инфраструктуры. Так, на середину 80-х гг. в структуре валового внутреннего продукта на долю сферы услуг приходилось: в США - 64%, в Англии - 59, во Франции - 54, в Японии - 54, в Перу - 49, в Таиланде - 41, в Индии - 34. в СССР - 38, в Марокко -39%1. Приведенные показатели можно рассматривать как общую оценку степени ориентации экономики на удовлетворение потребностей населения и как оценку общего уровня экономического развития.
Производители услуг дифференцированы по формам собственности, принципам организации работ, размерам, отраслевой специализации; имеются бесприбыльные некоммерческие организации, к которым относятся благотворительные организации, органы самоуправления населения в микрорайонах и др.
В рамках государственной статистики в нашей стране в порядке текущего учета в основном измеряется объем предоставляемых населению услуг. Качественные особенности потребления, его тенденции и факторы не поддаются, как правило, учету на массовом уровне. Поэтому актуальные и острые социальные проблемы в статистических данных обычно зафиксированы лишь как симптомы, причины которых не раскрыты.
Систематическое предоставление информации по названным вопросам региональным и центральным органам власти для своевременного принятия мер по стабилизации обстановки, предупреждению возможных кризисов и обострении - актуальная задача статистики.
Для социальной статистики характерна множественность объектов исследования. Их можно подразделить на два типа.
Первый и основной тип объектов составляют потребители услуг, материальных и духовных ценностей, информации. Они представлены индивидуальными и групповыми объектами. Индивидуальный объект - человек (население как совокупность индивидов). Это также все население и отдельные его категории в зависимости от исследуемого социального процесса. Коллективный объект - группа лиц, совместно осуществляющая потребление, совместно участвующая в социальном процессе. Такими объектами являются: семья, трудовой коллектив, садовое товарищество, гаражный кооператив и др.
Второй тип объектов охватывает лиц, организации, структуры, предоставляющие населению услуги, организующие тот или иной социальный процесс. Их деятельность определяет объем и качество предоставленных услуг и ценностей. Производство и потребление услуг, ценностей, информации составляют две взаимосвязанные стороны процесса. Этим предопределяется целесообразность их параллельного исследования. Так, жилищная проблема может быть раскрыта, если информация получена по разным видам объектов: семьям, где система показателей характеризует жилищные условия и их динамику, и организациям, формирующим рынок жилья. К ним относятся: строительные организации, различные жилищные отделы и комиссии в составе местных органов управления, разнообразные посреднические конторы и фирмы по обмену, купле, продаже, найму жилья.
В сфере производства в качестве единиц совокупности представлены предприятия, отличающиеся территориальной закрепленностью, не подверженные быстрым, частым и радикальным изменениям. Единицам совокупности, а социальной статистике, если рассматривать объекты первого типа (потребителей), присущи противоположные свойства. Население отличается большой территориальной подвижностью, поэтому затрудняется сбор информации. Дело усугубляется тем, что далеко не всякая смена места жительства отражается в данных документального учета. Рождаемость и смертность непрерывно меняют состав населения каждой территории. Каждый человек, каждая семья достаточно часто меняют свои демографические и социально-экономические показатели. В результате оказывается затруднительным регулярно следить за всеми изменениями. Лишь переписи населения один раз в десять лет (в пять лет) позволяют получить наиболее важные сведения о населении. Однако и они не в полной мере способны удовлетворить потребности социальной статистики в информации о структуре и качественных характеристиках объекта исследования.
Лишь отчасти дефицит информации компенсируется тем, что учет некоторых данных осуществляется в выборочном порядке. Наиболее ценны в этом отношении материалы бюджетной статистики. Проводятся некоторые единовременные обследования по ряду проблем социальной статистики. Как правило, в подобных работах содержатся обстоятельные характеристики потребителей, их дифференциация по условиям и уровням потребления. Слабой стороной этого источника информации является то обстоятельство, что не все проблемы могут быть изучены по материалам, не всегда обеспечивается достаточная регулярность проведения таких работ, не все территории охвачены обследованиями. региональные органы управления и отраслевые ведомства по своей инициативе и своими силами, за счет своих средств часто предпринимают социальные исследования (обычно в форме договора на их проведение с научными учреждениями) по наиболее актуальным прикладным вопросам.
Чтобы не ошибиться при принятии решений при распределении ресурсов и обеспечить должную адресность различных практических мер, требуется оперативная и конкретная информация, которую заинтересованные субъекты получают, проводя сбор необходимых статистических данных по инициативе отдельных ведомств.
Обществу и органам управления необходимо видеть, какие цели социального развития должны выдвигаться в тот или иной период, достигаются ли они или нет. Для этого нужна публикация данных по основным социальным индикаторам. В нашей стране такие данные содержат прежде всего статистические сборники, издаваемые местными и центральным (Госкомстатом России) органами государственной статистики. Это статистический ежегодник "Российская Федерация в 200Х году", специализированные статистические сборники для регионов и России в целом. Статистическая информация о социальных процессах содержится в журналах "Вопросы статистики" (ежемесячный), "Социологические исследования" (ежеквартальный), "Социология и общество" (ежеквартальный). Американская статистическая ассоциация издает ежегодник "Известия о социальной статистике"(Proceeding on Social Statistics): в Великобритании с 1970 г. ежегодно издается сборник "Социальные тенденции" (Social Trends). Всего в мире существует как минимум 30 подобных изданий. Публикации социальных индикаторов по странам мира осуществляются международными организациями: Организацией Объединенных Наций, Европейским союзом, Мировым банком.
Теория вероятностей в математической статистике
Неотъемлемой частью математической статистика является такая дисциплина как Теория вероятностей. Теория вероятности - это раздел математики, в частности, математической статистики, в котором изучаются закономерности случайных явлений.
Основным понятием вероятности являются Событие. Событие может быть невозможное, достоверное или случайное. События могут быть несовместимые.
Вероятность - это количественная оценка возможности реализации объекта. Это классическое определение. Но есть еще одно определение вероятности, статистическое. Статистическое определение вероятности основывается на экспериментальном подходе к теории и заключается в следующем: если проводится N испытаний и событие А реализовалось М раз, то относительная частота появления события А есть M/N.
Классическое определение является идеализацией статистического определения вероятности. Оно основано на умозаключении. Но не бывает идеально одинаковых кубиков, карт, рук. Статистическое определение более прикладное.
К этой же теме относится еще один очень интересный раздел математики - Теория игр.
Теория игр - это математический метод оптимального разрешения конфликта между игроками.
Теория игр занимается изучением конфликтных ситуаций, где сталкиваются интересы индивидов, партий, государств и т. п.
Как утверждал Г. Лейбниц, "...и игры заслуживают изучения; и если какой-нибудь проницательный математик посвятит себя их изучению, то получит много важных результатов, ибо нигде человек не показывает столько изобретательности, как в игре ".
Нет математической теории, которая могла бы дать алгоритм любой реальной игры, но существуют ситуации, подобные игровым и допускающие математический анализ.
Остановимся на классификации игр.
Интересы участников игры (игроков) могут оказаться несовпадающими и даже противоположными. В последнем случае игра называется антагонистической.
В игре могут участвовать два или более игроков. Случай игры с одним участником (пасьянс, управление физическим объектом и т.д.) в сущности является игрой двух лиц, где вторым участником выступает природа (судьба, рок, провидение).
Игроки могут в игре выступать каждый за себя или объединяться в группы. В последнем случае игра называется коалиционной.
Игры, в которых игроки осведомлены о состоянии своем и партнеров, а также о прошлом поведении участников игры, относятся к категории игр с полной информацией (типичные примеры - шахматы, "крестики-нолики" и т.п.). Большинство же игр протекает в условиях неполной информации, где сведения о состоянии партнеров исчерпываются лишь вероятностными характеристиками (домино, карточные игры, игры против "природы").
Антагонистическую игру, где выигрыш одного коллектива равен проигрышу другого, называют игрой с нулевой суммой.
Система правил, однозначно определяющая выбор хода игрока в зависимости от сложившейся ситуации, называется стратегией.
Каждая фиксированная стратегия игрока, где любой ситуации сопоставлен конкретный выбор, называется чистой. В реальности чаще используются т.н. смешанные стратегии, где чистые стратегии смешиваются с некоторыми частотами.
Простейшими являются игры 2 лиц с нулевой суммой.
Пусть в такой игре игрок 1 имеет m выборов и игрок 2 - n выборов. Если игрок 1 делает свой i-й выбор, а игрок 2 - свой j-й выбор, то выигрыш игрока 1 (проигрыш игрока 2) равен Rij. Такая игра называется матричной и матрица называется матрицей выигрышей (платежной матрицей).
При ведении игры игрок должен ориентироваться на оптимальную политику партнера и наказывать его за отступления от таковой.
Проведем рассуждения за игрока 1. Если Я воспользуюсь i-м выбором, мой противник для минимизации моего выигрыша сделает тот из своих выборов, который даст min Rij. Соответственно, Я должен использовать тот выбор, который гарантирует мне выигрыш, не меньший.
Противник, рассуждая аналогично, приходит к выводу о гарантированном проигрыше, не превышающем.
Если в матрице выигрышей существует элемент Rkl = V1 = V2, то говорят о наличии оптимальной политики "в пространстве чистых стратегий" и оптимальными выборами для игроков соответственно являются выборы k и l. Пару (k, l) называют седловой точкой.
Пример 1. Пусть игра определяется матрицей
Седловые точки - (4, 1) и (4, 2). Цена игры = 6; оптимальный выбор для игрока 1 - четвертый, для игрока 2 равнозначны первый и второй (под ценой игры понимают гарантированный выигрыш-проигрыш при оптимальной политике обоих игроков).
Смысл теории игр проще всего пояснить на «Дилемме заключенного», классическая формулировка которой звучит так:
А теперь представим развитие ситуации, поставив себя на место заключенного А. Если мой подельник молчит, лучше его сдать и выйти на свободу. Если он говорит, то так же лучше все рассказать, и получить всего два года, вместо десяти. Таким образом, если каждый игрок выбирает, что лучше для него, оба сдадут друг друга, и получат два года, что не является идеальной ситуацией для обоих. Если бы каждый думал об общем благе, они бы получили всего по полгода.
Статистика используется в разных типах игр
Кооперативной игрой является конфликт, в котором игроки могут общаться между собой и объединяться в группы для достижения наилучшего результата. Примером кооперативной игры можно считать карточную игру Бридж, где очки каждого игрока считаются индивидуально, но выигрывает пара, набравшая наибольшую сумму. Из двух типов игр, некооперативные описывают ситуации в мельчайших деталях и выдают более точные результаты. Кооперативные рассматривают процесс игры в целом. Не смотря на то, что эти два вида противоположны друг другу, вполне возможно объединение стратегий, которое может принести больше пользы, чем следование какой-либо одной.
С нулевой суммой и с ненулевой суммой.
Игрой с нулевой суммой называют игру, в которой выигрыш одного игрока равняется проигрышу другого. Например банальный спор: если вы выиграли сумму N, то кто-то эту же сумму N проиграл. В игре же с ненулевой суммой может изменяться общая цена игры, таким образом принося выгоду одному игроку, не отнимаю ее цену у другого. В качестве примера здесь отлично подойдут шахматы: превращая пешку в ферзя игрок А увеличивает общую сумму своих фигур, при этом не отнимая ничего у игрока Б. В играх с ненулевой суммой проигрыш одного из игроков не является обязательным условием, хотя такой исход и не исключается.
Параллельные и последовательные.
Параллельной является игра, в которой игроки делают ходы одновременно, либо ход одного игрока неизвестен другому, пока не завершится общий цикл. В последовательной игре каждый игрок владеет информацией о предыдущем ходе своего оппонента до того, как сделать свой выбор. И совсем не обязательно информации быть полной, что подводит на с следующему типу.
С полной или неполной информацией. Эти типы являются подвидом последовательных игр, и названия их говорят сами за себя.
Метаигры. Эти игры являются «леммами» теории игр. Они полезны не сами по себе, а в контексте какого-либо конфликта, расширяя его набор правил.
В любом конфликте типы объединяются, определяя, таким образом, правила игры, будь это кооперативная последовательная игра с нулевой суммой, или метаигра с неполной информацией.
Проблемы практического применения
Безусловно, следует указать и на наличие определенных границ применения аналитического инструментария теории игр. В следующих случаях он может быть использован лишь при условии получения дополнительной информации.
Во-первых, это тот случай, когда у игроков сложились разные представления об игре, в которой они участвуют, или когда они недостаточно информированы о возможностях друг друга. Например, может иметь место неясная информация о платежах конкурента (структуре издержек). Если неполнотой характеризуется не слишком сложная информация, то можно применять опыт подобных случаев с учетом определенных различий.
Во-вторых, теорию игр трудно применять при множестве ситуаций равновесия. Эта проблема может возникнуть даже в ходе простых игр с одновременным выбором стратегических решений.
В-третьих, если ситуация принятия стратегических решений очень сложна, то игроки часто не могут выбрать лучшие для себя варианты. Например, на рынок в разные сроки могут вступить несколько предприятий или реакция уже действующих там предприятий может оказаться более сложной, нежели быть агрессивной или дружественной.
Экспериментально доказано, что при расширении игры до десяти и более этапов игроки уже не в состоянии пользоваться соответствующими алгоритмами и продолжать игру с равновесными стратегиями.
К сожалению, ситуации реального мира зачастую очень сложны и настолько быстро изменяются, что невозможно точно спрогнозировать, как отреагируют конкуренты на изменение тактики. Тем не менее, теория игр полезна, когда требуется определить наиболее важные и требующие учета факторы в ситуации принятия решений в условиях конкурентной борьбы. Эта информация важна, поскольку позволяет учесть дополнительные переменные или факторы, имеющие возможность повлиять на ситуацию, и тем самым повысить эффективность решения.
В заключение следует особо подчеркнуть, что теория игр является очень сложной областью знания. При обращении к ней надо соблюдать известную осторожность и четко знать границы применения. Слишком простые толкования таят в себе скрытую опасность. Анализ и консультации на основе теории игр из-за их сложности рекомендуются лишь для особо важных проблемных областей. Опыт показывает, что использование соответствующего инструментария предпочтительно при принятии однократных, принципиально важных плановых стратегических решений, в том числе при подготовке крупных кооперационных договоров.
Популярные игры, основанные на статистической вероятности - рулетка, карточные игры, особенно покер, нарды.
Интересные статистические данные
Жители крупных городов тратят примерно 6 месяцев своей жизни на ожидание зеленого света светофоров.
Ваше сердце бьется 101 тысячу раз в день. В течении жизни оно простучит около 3 миллиардов раз и прокачает примерно 400 млн. литров крови.
Мужчины теряют около 40 волос в день, женщины около 70.
Человек более 20 лет из 60 проводит во сне.
Среднестатистический человек совершает 1140 телефонных звонков в год.
По состоянию на конец 1998 года за время своего существования фирма «Макдональдс», основанная в 1948 году, продала 100 миллиардов гамбургеров.
Общий объём мировой розничной торговли равен примерно 10 трлн долл., при этом на долю стран Западной Европы приходится порядка трети, а на долю России - около 2 % мирового рынка.
Каждая третья рыба съеденная человеком выращена на специальной ферме. 90 процентов из них - в Китае.
Каждую секунду на Земле сверкает около 100 молний.
Каждый день 200 миллионов пар занимаются любовью, 400 тысяч младенцев рождаются, и 140 тысяч человек умирают.
За свою жизнь человек съедает примерно 40 тонн различного продовольствия.
Финляндия - первая в списке по доверию населения полиции. Этот показатель самый высокий в мире - 90%.
Статистика показывает, что реже всего разводятся пары, которые считают себя атеистами.
Средний автомобиль производит полкилограмма газообразных отходов на каждые 40 километров пути.
Месячная аудитория рунета в январе 2011 года достигла 35,2 млн человек (59% горожан старше 12 лет).
Американское налоговое ведомство (IRS) ежегодно обрабатывает документов на 2 миллиардах листов бумаги.
По статистике смертность от удара некованым копытом коня выше, чем от подкованного копыта.
В Швеции самый высокий процент работающий мам в развитых странах мира - около 76%.
По статистике ЮНЕСКО, Жюль Верн - самый «переводимый» автор в мире. Его книги были напечатаны на 148 языках.
В древней Греции люди жили в среднем 29 лет, в Европе XVI века - 21, XVII века - 26, XVIII века - 34, в начале XX века - около 50, в середине XX века - около 60, а в конце XX - около 70. Однако при сопоставлении этих данных следует учитывать фактор детской смертности, сильно снизившийся за последние сто лет.
Каждый год примерно 250 000 женатых американцев подвергаются избиениям со стороны своих жен.
Дальтоники среди мужчин встречаются примерно в 10 раз чаще, чем среди женщин.
Оказывается, вторник популярный день рождения детей. Ученые исследовали динамику рождения детей и обнаружили, что больше всего детей рождается во вторник. Меньше всего детей рождается в субботу или воскресенье.
2500 левшей в год погибают, когда берутся за технику для правшей.
Собираясь на летний курорт 33% людей забывают положить в чемодан купальные принадлежности.
Подсчитано, что до 60% всех браков в мире являются браками по расчету.
В Исландии выпускается в 4 раза больше книг на душу населения по сравнению с США.
Статистические организации и системы стран мира
Большинство зарубежных стран имеет децентрализованные статистические службы при министерствах, ведомствах и частных организациях. Собираемую информацию с середины XX века стали обобщать, как правило, правительственные центральные статистические органы. Причем функции таких центральных органов нередко выполняют отдельные правительственные службы. В большинстве зарубежных стран существенно повысилась роль этих центральных органов, особенно в связи с внедрением в статистическую практику показателей системы национального счетоводства. Поэтому ведомственная статистика все более заменяется смешанной организацией статистических служб, но основу все же составляют информационные системы различных ведомств, взаимодействующие с центральными органами через имеющиеся каналы связи и банки данных.
Организация системы статистики в США
Управление экономики и статистики (англ. the Economics and Statistics Administration, ESA) — структурное подразделение Департамента торговли США, занимающееся сбором и анализом информации об экономических и социальных изменениях в США. Управление экономики и статистики было создано Президентом США Джоном Ф. Кеннеди в 1961 году для координации американской экономической политики. Первоначальное название — Офис экономических дел (the Office of Economic Affairs).
Федеральная служба государственной статистики в США
Статистическая служба США - одна из наиболее совершенных и мощных среди зарубежных стран с децентрализованной статистикой.
Её центральным статистическим органом с 1913 г. является Министерство торговли. Оно собирает всю статистическую информацию и исчисляет большинство обобщающих социально-экономических показателей совместно с Министерством труда.
Статистические службы разных министерств США
Министерство сельского хозяйства проводит специальные сельскохозяйственные переписи и составляет ежегодные баланс сельского хозяйства США. Обобщенную им информацию ежегодно помещает в более чем 750 статистических справочников, бюллетеней и других изданий с подробными данными о развитии фермерских, кооперативных и иных хозяйств. Выделяются статистические службы Министерства внутренних дел (особо Горное бюро), Министерства здравоохранения, образования и благосостояния, Министерства финансов и т. д.
Выпуск ежегодного статистического ежегодника США
Всего в США сбором и обработкой первичной информации занимается примерно 70 министерств и ведомств наряду с 400 частными организациями. Все эти организации имеют свои статистические службы, весьма различные по задачам, количеству занятых сотрудников и издают свои специальные публикации. Причем эта обширная информация с разной степенью детализации помещается в Статистическом ежегоднике США и во многих случаях является основным источником данных для большинства зарубежных экономистов и иных пользователей такой информации в других странах.
С 1880 г. США важнейшие результаты деятельности американских официальных и профессиональных статистиков находят обобщение в Статистическом ежегоднике США. Обширная информация в нем группируется обычно более чем в 30 тематических разделах. Так, статистический ежегодник за 2000 г. содержит 999 страниц цифрового и текстового материала.
В основной части ежегодника помещены 1458 таблиц, которые сгруппированы в 32 тематических секциях, среди которых можно отметить следующие:
К разделам Ежегодника прилагаются краткие методологические пояснения, список источников информации и другие сведения.
В дополнение к Ежегоднику время от времени выпускаются сборники «Историческая статистика» (Historical Statistics of the United States) с долговременными динамическими рядами важнейших сводных показателей.
Основные статистические методы, применяемые в США
Координацию деятельности этих служб правительственных организаций и подготовку предложений в Конгресс США о выделении средств из федерального бюджета для их финансирования Управление стандартов Бюро бюджета канцелярии президента США.
Основным методом статистических наблюдений в США являются переписи, которые содержат важнейшие сведения обо всех объектах совокупности. Экономические переписи проводятся раз в пять лет (добывающих и отрабатывающих отраслей промышленности, строительства, оптовой и розничной торговли, транспорта, сельского хозяйства, сферы обслуживания, государственных и местных органов власти и пр.). Они дополняются еще детальными характеристиками, данные о которых получаются от 10-20% объектов выборочного наблюдения (например, социально-экономические характеристики граждан). Большая часть таких централизованных обследований проводится с помощью рассылки по почте разработанных вопросников-анкет и через нее собираются ответы на эти анкеты (метод самоисчисления).
При некоторых обследованиях проводятся прямые личные опросы по более сложным программам. Этот метод является одним из традиционных, но он все меньше применяется для больших совокупностей объектов наблюдения.
За последние десятилетия наибольшее распространение получил выборочный метод. Он позволяет не только существенно сокращать время, но и стоимость обследований, получать более точную информацию. В основном применяется случайная районированная выборка, которая основывается на положениях теории вероятности и определении величины погрешности в зависимости от объема выборочной совокупности.
Определенное распространение получил также метод «критических пунктов». Он основан на обследовании части объектов, имеющих специальные характеристики, присущие относительно небольшому их числу, например, крупных фирм.
В США нашло широкое применение также стандартных, то есть унифицированных классификаций для увеличения сравнимости статистических данных не только внутри страны, но и на международной арене.
Деятельность Американской статистической ассоциации
В середине XX века была создана Американской статистической ассоциации. Она объединяет около 10 тыс. профессионалов. Эта Ассоциация в 1963 г. объединилась с членами других профессиональных организаций под руководством президентов статистических секций экономических организаций. Она активно участвует в деятельности Статистической комиссии ООН. Результаты ее деятельности регулярно публикуются в издаваемом ею журнале Journal of the American Statistical Association, а также в других национальных журналах.
Основные статистические показатели США
Статистические данные населения США.
Статистические данные темпов роста ВВП США.
Статистические данные размера номинального ВВП США.
Статистические данные инфляции США.
Статистические данные уровня безработицы США.
Организация статистики в Канаде
Статистическая служба Канады (англ. Statistics Canada, фр. Statistique Canada; СтатКан или прежде STC по-английски и SC по-французски) - агентство канадского федерального правительства, в обязанности которого входит сбор и обработка статистических данных о Канаде и канадцах. В Канаде это агентство отвечает за статистические данные, касающиеся провинций.
Национальное бюро статистики Канады
В Канаде Бюро статистики (БС) функционирует с 1918 г. и координирует деятельность разных статистических органов. Актом о статистике в 1952-1953 гг. оно реорганизовано для совершенствования и расширения системы статистических показателей на основе принципов национального счетоводства, а также рекомендаций Статистической комиссии ООН.
В 1965 г. БС получило статус самостоятельного департамента, а главный статистик - руководитель БС получил ранг заместителя министра в правительстве. Существовавшие в БС ранее 13 отделений были объединены в пять функциональных групп:
- национальных счетов;
- финансовой статистики;
- экономической статистики;
- социально-экономической статистики;
- совершенствования организации статистики и системы ее показателей, а также координации статистических работ в стране.
Информационное отделение баз данных БС
Наряду с ними, функционирует Информационное отделение (банк данных) и библиотека.
Страна разделена на провинции - крупные административные регионы, в которых функционируют специальные статистические отделы, регулярно собирающие исходную информацию и осуществляющие ее первоначальную обработку, после чего эта информация проверяется и в обобщенном виде направляется в БС.
В своей деятельности БС широко применяет следующие методы для сбора исходной статистической информации:
- рассылка вопросников по почте как отдельным лицам, так и фирмам - обычно раз в год или чаще;
- проведение обследований непосредственно счетчиками на местах;
- получение отчетов от правительственных организаций;
- проведение выборочных обследований с помощью квалифицированных счетчиков.
Справочники Бюро статистики Канады
На региональном уровне в статистике Канады имеется разветвленная сеть мини-ЭВМ, которая обеспечивает возможность одновременной двусторонней передачи статистической информации. Этому во многом способствует «Справочник социальных концепций», который поясняет связь бухгалтерской и статистической терминологии на основе единых стандартизированных концепций «Справочника стандартных классификаций» для экономических и социальных показателей. Такое нововведение позволило статистикам сосредоточиваться преимущественно на разработке программ обследований и анализе собранных материалов, а также на составлении аналитических записок.
С 1984 г. в регионах стали устанавливаться видеотерминалы как часть единой системы видеосвязи для статистики. Эта система позволяет осуществлять непосредственные контакты регионов и БС со многими обследуемыми предприятиями и организациями в процессе самих обследований и оперативных консультаций. Это позволило резко сократить число ошибок и ускорить сами обследования.
Статистический ежегодник и Белая книга БС Канады
БС практикует проведение регулярных конференций с участием статистиков из провинций и от ведомств, на которых обсуждаются предложения по совершенствованию и унификации методов статистических наблюдений, а также применению счетно-вычислительных систем.
БС издает Статистический ежегодник (на английском и французском языках), справочники, ежемесячный журнал, еженедельные выпуски по специальным темам. Всего в стране выпускается свыше 500 регулярных изданий по самым разным аспектам развития страны. Среди них важное место занимает «Белая книга» правительства, в которой содержится анализ показателей социально-экономического развития страны.
Канадские статистические издания обычно публикуются на английском и французском языках, которые преобладают в стране исторически.
Прежде всего необходимо отметить Статистический ежегодник Canada Yearbook. В нем, помимо статистических таблиц по самым различным аспектам жизни страны, содержатся подробные комментарии и анализ публикуемых данных.
Другое официальное издание Canada Handbook более соответствует статистическому справочнику, в котором собраны статистические таблицы.
Важен также ежемесячный журнал Canadian Statistical Review, который дополняет Ежегодник текущими данными.
Наконец, важно пользоваться информационными бюллетенями - ежедневным и еженедельным, которые информируют о текущем развитии статистики в стране.
Основные статистические показатели Канады
Статистические данные населения Канады.
Статистические данные темпов роста ВВП Канады.
Статистические данные размера номинального ВВП Канады.
Статистические данные инфляции Канады.
Статистические данные уровня безработицы Канады.
Организация статистики в Японии
Японская статистика ведет свою историю с 1868 г. (после революции Мейдзи). В 1871 г. в стране был создан аналог сегодняшнего Статистического департамента. Идеология статистики была заимствована из-за рубежа и первоначально ставила целью обеспечение Правительства объективной информацией для эффективного управления страной.
Центральное статистическое бюро Японии
Статистическая служба Японии до 1946 г. состояла из правительственных статистических отделов в префектурах и Центрального бюро в Токио. Она дополнялась статистикой Японского банка. Центральное статистическое бюро с отделами в префектурах проводило переписи населения, учитывало промышленные и торговые предприятия, взаимодействуя со статистическими отделами министерств и ведомств по сбору и обработке важнейших данных.
С 1946 г. эта статистическая система стала реорганизовываться по рекомендации американских советников и восприняла многие организационные аспекты существовавшей в то время статистики США.
После второй мировой войны значение статистики и внимание к ней повысились. Во главу угла была поставлена концепция «Статистика - общественное благо», которая остается основополагающей до сих пор и создает благоприятные условия для выполнения статистическими органами и службами своих функций,которые заключаются в следующем:
- предоставление информации Правительству для эффективного управления страной;
- предоставление информации обществу в целом, в том числе частным лицам;
- объективная оценка результатов деятельности Правительства.
Выполнение возложенных функций базируется на следующих принципах:
- строгая конфиденциальность первичной информации;
- всеобщая доступность агрегированных сведений;
- запрет на не целевое использование статистических сведений, то есть на цели, не заявленные заблаговременно при организации обследования.
Концепция ведения статистики в Японии
В организационном плане статистическая система Японии относится к децентрализованной модели.Она включает в себя специализированные статистические органы и статистические службы министерств и ведомств и в соответствии с государственным устройством имеет трехзвенную структуру: национальный, префектурный и муниципальный уровни.
Специализированные статистические органы Японии
Специализированные статистические органы находятся в ведении Управления по координации государственного управления Правительства Японии (национальный уровень), в структуре которого имеются Статистический департамент и Статистический центр и, кроме того, образуемый при нем с привлечением авторитетных экспертов в области статистики, а также представителей пользователей статистической информации Консультационный совет по вопросам статистики. На Управление по координации государственного управления возложены координация всей статистической деятельности в стране и сбор, агрегирование и публикация базовой статистической информации.
Деятельность специализированных статистических органов регламентируется законодательными актами прямого действия: Законом о статистике и Законом координации статистических отчетов.
Законы о статистике, принятые в Японии
Закон о статистике был принят в 1947 г. в целях «обеспечения правдивости статистических данных, устранения дублирования статистических обследований, объединения статистической системы и планирования улучшения и совершенствования статистической системы».
Закон координации статистических отчетов был принят в 1952 г. в целях уменьшения бремени отчетности респондентов и повышения эффективности административных действий. Он устанавливает процедуру предварительного одобрения Генеральным директором Управления по координации государственного управления сбора правительственными органами отчетов для статистики от 10 и более физических или юридических лиц. Такие обследования называются одобренной статистической отчетностью. Это положение распространяется независимо оттого, кто осуществляет сбор информации: непосредственно национальные правительственные органы или по их поручению местные органы власти или частные предприятия.
Сбор статистических данных правительством Японии
Генеральный директор Управления по координации государственного управления вправе дать распоряжение о приостановлении или изменении обследования, если предварительное одобрение не было получено.
Управлением по координации государственного управления осуществляются следующие статистические работы.
Основная демографическая статистика:
- всеобщая перепись населения (раз в пять лет);
- статистическая демографическая оценка (ежемесячно);
- отчет по миграции населения по базовому реестру населения (ежемесячно).
Статистика занятости населения
- обследования рабочей силы (ежемесячно);
- специальные обследования рабочей силы (ежегодно),
- фундаментальные обследования структуры занятости (раз в пять лет). Статистика социальной жизни
- статистические обследования промышленных объектов и предприятий (раз в пять лет).
Статистика деловой активности:
- перепись промышленных объектов и предприятий (раз в пять лет);
- фундаментальные обследования отраслей, производящих услуги (раз в пять лет);
- экономические обследования частных предприятий (ежемесячно);
- обследование состояния хозяйственной деятельности частных предприятий (ежегодно).
Статистика научно-технических исследований:
- обследование научно-технических исследований (ежегодно);
- обследование исследований в области энергетики (ежегодно);
- обследование исследований в области науки о жизни (ежегодно).
Статистика семейных бюджетов:
- обследования семейных бюджетов (ежемесячно, 8 тыс. домохо-зяйств);
- обследования поступлений и расходов в домохозяйствах. состоящих из одного лица (ежемесячно);
- обследования склонности к сбережению (ежегодно);
- национальные обследования действительного положения с потреблением (раз в пять лет, 50 тыс. домохозяйств).
Статистика цен:
- статистические обследования розничных цен (ежемесячно);
- расчет индекса потребительских цен (ежемесячно);
- национальные статистические обследования цен (раз в пять лет).
Основные статистические показатели Японии
Статистические данные населения Японии.
Статистические данные темпов роста ВВП Японии.
Статистические данные размера номинального ВВП Японии.
Статистические данные инфляции Японии.
Статистические данные уровня безработицы Японии.
Организация статистики в Европейском Союзе
Евростат (англ. Eurostat) — статистическая служба Европейского союза, занимающаяся сбором статистической информации по странам-членам ЕС и гармонизацией статистических методов используемых данными странами. Офис Eurostat находится в Люксембурге.
История и функции Евростата
Евростат был основан в 1953 году как статистическая служба Европейского объединения угля и стали. Со временем список задач службы расширился и в 1958 году на её основе был сформирован генеральный директорат. Основной задачей директората было снабжение других генеральных директоратов Еврокомиссии, а также иных европейских институтов, статистической информацией, необходимой для формирования, реализации и анализа проводимой ими политики.
С развитием Евросоюза большее значение стало придаваться задаче гармонизации статистических методов, используемых странами-членами ЕС, а также странами-кандидатами. Евростат не занимается непосредственным сбором статистических данных — эта работа выполняется статистическими службами стран. Собранная национальными службами информация обрабатывается Евростат, приводится к единым стандартам и публикуется. Евростат тесно сотрудничает с национальными службами статистики стран ЕС в целях выработки единых статистических стандартов.
Структура управления Евростата
На данный момент генеральным директором службы является Гюнтер Ханрайх (Günther Hanreich). Его предшественник — Michel Vanden Abeele — обнаружил в 2004 году, что статистическая информация, предоставленная правительством Греции, была подвержена сильным манипуляциям. На основе этих неверных данных Греция была принята в 2000 году в еврозону.
Генеральному директору Евростата подчиняются семь директоров, ответственных за разные области деятельности:
- ресурсы;
- статистические методы и инструменты;
- публикации государственная и общеевропейская статистика;
- экономика и региональная статистика;
- сельское хозяйство и экология;
- социальная статистика и информационное сообщество;
- бизнес-статистика.
Основные статистические показатели Европейского Союза
Статистические данные населения Европейского Союза.
Статистические данные темпов роста ВВП Европейского Союза.
Статистические данные размера номинального ВВП Европейского Союза.
Статистические данные инфляции Европейского Союза.
Статистические данные уровня безработицы Европейского Союза.
Организация статистики в России
Изучением экономического и социального развития страны, отдельных ее регионов, отраслей, объединений, фирм, предприятий занимаются специально созданные для этого органы, в совокупности называемые статистической службой. В России функции статистической службы выполняют органы государственной и ведомственной статистики.
Федеральная служба государственной статистики
Федеральная служба государственной статистики (Росстат, ранее Госкомстат) является федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим функции по формированию официальной статистической информации о социальном, экономическом, демографическом и экологическом положении страны (далее — статистическая информация), а также функции по контролю и надзору в области государственной статистической деятельности на территории Российской Федерации.
Функции Федеральной службы государственной статистики
Росстат располагается в здании Центросоюза, построенном по проекту архитектора Ле Корбюзье в 1928—1933 годах, памятнике Всемирного наследия.
Основными функциями Федеральной службы государственной статистики являются:
- представление в установленном порядке статистической информации гражданам, Президенту Российской Федерации, Правительству Российской Федерации,Федеральному Собранию Российской Федерации, органам государственной власти, средствам массовой информации, другим организациям, в том числе международным;
- разработка и совершенствование научно-обоснованной официальной статистической методологии для проведения статистических - наблюдений и формирования статистических показателей, обеспечение соответствия указанной методологии международным стандартам;
- разработка и совершенствование системы статистических показателей, характеризующих состояние экономики и социальной сферы;
- контроль за выполнением организациями и гражданами, осуществляющими предпринимательскую деятельность без образования юридического лица, законодательства Российской Федерации в области государственной статистики;
- развитие информационной системы государственной статистики, обеспечение её совместимости и взаимодействия с другими государственными информационными системами;
- обеспечение хранения государственных информационных ресурсов и защиты конфиденциальной и отнесенной к государственной тайне статистической информации;
- реализация обязательств Российской Федерации, вытекающих из членства в международных организациях и участия в международных договорах, осуществление международного сотрудничества в области статистики.
Структура управления Федеральной службы государственной статистики
Руководитель Федеральной службы государственной статистики — Суринов, Александр Евгеньевич назначен на должность Распоряжением Правительства Российской Федерации от 3 декабря 2009 года № 1871-р.
Центральный аппарат:
Схема органов статистики Российской Федерации
Главный межрегиональный центр обработки и распространения статистической информации РФ
ГМЦ Росстата является единственной организацией в РФ, специализирующейся на обработке статистической информации для Федеральной службы государственной статистики.
Основная задача ГМЦ Росстата – сбор, обработка статистических данных и предоставление сводных данных органам государственной власти, в сроки установленные Росстатом.
Эффективная обработка информации невозможна без применения единых методологических принципов создания и ведения классификаторов исправочников, которые используются при ее обработке (НСИ). На ГМЦ Росстата функционирует Главная Администрация Регистра Росстата (ГАР Росстата), которая осуществляет их ведение, развитие и совершенствование. Практически вся НСИ находится в Статистическом регистре хозяйствующих субъектов Росстата и в БД «Автоматизированный банк классификаторов».
Порученные задачи ГМЦ Росстата выполняет на высоком и профессиональном уровне, что подтверждается наличием у него квалифицированного персонала, а также соответствующих материальных и технических ресурсов, способных обрабатывать и хранить большие объемы информации, обеспечивать их доступность с требуемым быстродействием и уровнем безопасности.
Федеральное государственное бюджетное учреждение НИИ статистики Росстата
НИИ статистики Росстата решает задачи:
Основные статистические показатели России
Статистические данные населения России.
Статистические данные темпов роста ВВП России.
Статистические данные размера номинального ВВП России.
Статистические данные инфляции России.
Статистические данные уровня безработицы России.
Источники и ссылки
Источники текстов, картинок и видео
studopedia.ru - студенческая энциклопедия по разным предметам
comp5.ru - сайт о персональных компьютерах
grandars.ru - энциклопедия экономиста
aup.ru - административно-управленческий портал, предназначен для руководителей, менеджеров, маркетологов, финансистов и экономистов предприятий
e-reading.club - большая онлайн библиотека
studbooks.net - студенческая библиотека онлайн
statistfacts.ru - предмет, методы и задачи современной статистики
nauchforum.ru - международные студенческие научно-практические конференции, публикация статей
towave.ru - интернет-издание о стартапах
ngpedia.ru - большая энциклопедия нефти и газа
socio.msu.ru - электронная библиотека социологического факультета МГУ им.Ломоносова
ecsocman.edu.ru- федеральный образовательный портал
chaliev.narod.ru - персональный сайт к.э.н. Чалиева А.А.
ru.wikipedia.org - свободная энциклопедия
s-university.ru - сайт Университета Синергия
habrahabr.ru - интересные публикации
statwot.ru - сервис для игроков WoT
pokerom.ru - портал и статьи о покере
gks.ru - официальный сайт Росстат
pokertableratings.com - покерная статистика
hi-edu.ru - Институт открытого образования
vsempomogu.ru - лекции по статистики
studopedia.org - лекции, конспекты, рефераты, дипломы
stathelp.ru - статистическая помощь
ecsocman.edu.ru - общая теория статистики - общественная наука, различный характер
bashstat.ru - территориальный орган Федеральной службы государственной статистики
hse.ru - национальный исследовательский университет
finstat.ru - ведущее экономическое издательство России по статистике
cbr.ru - сайт макроэкономической статистики
eurasiancommission.org - департамент статистики
freedom-vrn.ru - статистика услуг
hwmguide.ru - сервис статистики персонажа
rfpl.org - статистика чемпионата России по футболу
studfiles.ru - информационный портал помощи студентам
xliby.ru - портал лекций
tarefer.ru - библиотека рефератов
scientologycourses.org - свободный онлайн-курс по саентологии
medstatistic.ru - сайт медицинской статистики
ereport.ru -мировая экономика, новости, статьи, статистика
Ссылки на интернет-сервисы
forexaw.com - информационно-аналитический портал по финансовым рынкам
Google.ru - крупнейшая поисковая система в мире
video.google.com - поиск видео в интернете через Google Inc.
translate.google.ru - переводчик от поисковой системы Google
images.google.com - поиск картинок в Google
youtube.com - поиск видео материалов на крупнейшем портале мира
yandex.ru - крупнейшая поисковая система в Российской Федерации
wordstat.yandex.ru - сервис от Яндекса позволяющий анализировать поисковые запросы
video.yandex.ru - поиск видео в интернете через Яндекс
images.yandex.ru - поиск картинок через сервис Яндекса
ru.tradingeconomics.com - сервис экономических данных стран мира
Ссылки на прикладные программы
paintnet.ru - бесплатное программное обеспечение для работы с изображениями
windows.microsoft.com - сайт корпорации Майкрософт, создавшей ОС Виндовс
office.microsoft.com - сайт корпорации создавшей Майкрософт Офис
chrome.google.ru - часто используемый браузер для работы с сайтами
Создатель статьи
vk.com/rich_yurik - профиль ВКонтакте
ok.ru/profile/565925325162 - профиль в Одноклассниках
facebook.com/yurii.mirgorod - профиль в Фейсбук
twitter.com/BossArajahn - профиль в Твитере