Закон больших чисел. Статистическая закономерность

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Северо-Кавказский государственный технический университет»

ФУП и ЗО (ИУП)

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

ПО ДИСЦИПЛИНЕ ПРАВОВАЯ СТАТИСТИКА

Ставрополь 2012

1. Назовите виды (источники) информации и дайте им краткую характеристику. Какие требования предъявляются к статистической информационной базе

Статистические данные - это составная часть глобальной информационной системы, которая формируется в соответствии с концепцией информатизации, разработанной в Российской Федерации. Государственная политика в сфере формирования информационных ресурсов и информатизации направлена на создание условий эффективного и качественного информационного обеспечения решения стратегических и оперативных задач социального и экономического развития страны.

Формирование информационной базы статистического исследования социальных явлений и процессов - сложный, многоступенчатый процесс.

В этом процессе выделяются следующие обязательные этапы (иногда, как отмечалось, их именуют стадиями) исследования: статистическое наблюдение, сводка и группировка собранного материала, обработка и анализ сводных статистических данных (информации). Последние два этапа составляют научную обработку статистических данных.

Перечисленные этапы неразрывно связаны между собой, проводятся по предварительному плану и только в своей совокупности составляют законченный вид всякого статистического исследования.

Статистическое наблюдении - первый этап статистического исследования - планомерное, научно организованное и, как правило, систематическое получение данных (сбор сведений) о массовых явлениях и процессах социальной и экономической жизни путем регистрации существенных признаков каждой единицы их совокупности.

Например, во время проведения переписи населения в отношении каждого жителя страны, подлежащего переписи, регистрируются такие признаки, как пол, возраст, национальность, семейное положение, образование, источник средств существования и т.д. А при регистрации преступления в соответствующих документах единого учета (форма № 1 - статистическая карточка на выявленное преступление) учитываются существенные уголовно-правовые признаки (квалификация преступления, категория преступления, объект и предмет преступного посягательства, способ его совершения и т.д.), уголовно-процессуальные (кем и когда возбуждено уголовное дело, чья подследственность и т.д.), криминологические (виктимологические) - число потерпевших, их пол, возраст, отношение к виновному в совершении преступления и другие значимые в научно-практическом отношении признаки.

Статистическое наблюдение как целенаправленный, научно организованный и методически контролируемый учет признаков и свойств массовых явлений, событий, фактов - основополагающий способ сбора данных во всех сферах общественной жизни, в том числе и в сфере реализации государственных мер социального контроля над правонарушениями.

Статистическая сводка - представляет собой проверку, систематизацию, научную обработку материалов статистического наблюдения (подсчет первичного статистического материала, например карточек на лиц, совершивших преступления), подытоживание отдельных единиц и сведения их в массы или совокупности в целях получения обобщенной характеристики изучаемого явления по ряду существенных для него признаков (например, число несовершеннолетних, совершивших преступления).

Различают первичную и вторичную сводку. Первичная сводка - обработка и подсчет первичных данных (по документам первичного учета), непосредственно собранных в процессе статистического наблюдения; вторичная сводка - обработка и подсчет сведенных данных первичной сводки. Она производится по данным отчетности и специально.

Целью сводки является систематизация первичных данных и получение на этой основе сводной характеристики объекта исследования в целом при помощи обобщающих статистических показателей. То есть если при статистическом наблюдении собирают данные о тех или иных признаках каждой единицы совокупности, то результатом сводки являются подробные сведения, отражающие в целом всю совокупность.

2. Сущность закона больших чисел и его роль в исследовании социально-правовых явлений. Какова вероятность того, что при бросании игральной кости у нас выпадет число очков, делящееся на 3? Что является математическим обоснованием закона больших чисел

Закон Больших Чисел в теории вероятностей утверждает, что эмпирическое среднее (среднее арифметическое) достаточно большой конечной выборки из фиксированного распределения близко к теоретическому среднему этого распределения. В зависимости от вида сходимости различают слабый закон больших чисел, когда имеет место сходимость по вероятности, и усиленный закон больших чисел, когда имеет место сходимость почти всюду.

Всегда найдётся такое количество испытаний, при котором с любой заданной наперёд вероятностью относительная частота появления некоторого события будет сколь угодно мало отличаться от его вероятности.

Общий смысл закона больших чисел - совместное действие большого числа случайных факторов приводит к результату, почти не зависящему от случая.

На этом свойстве основаны методы оценки вероятности на основе анализа конечной выборки. Наглядным примером является прогноз результатов выборов на основе опроса выборки избирателей.

Под законом больших чисел и понимается совокупность предложений, в которых утверждается, что с вероятностью, как угодно близкой к единице (или нулю), произойдет событие, зависящее от очень большого, неограниченно увеличивающегося числа случайных событий, каждое из которых оказывает на него лишь незначительное влияние.

Точнее, под законом больших чисел понимается совокупность предложений, в которых утверждается, что с вероятностью, как угодно близкой к единице, отклонение средней арифметической достаточно большого числа случайных величин от постоянной величины - средней арифметической их математических ожиданий, не превзойдет заданного как угодно малого числа.

Отдельные, единичные явления, которые мы наблюдаем в природе и в общественной жизни, часто проявляются как случайные (например, регистрируемый смертный случай, пол родившегося ребенка, температура воздуха и др.) вследствие того, что на такие явления действует много факторов, не связанных с существом возникновения или развития явления. Предсказать суммарное действие их на наблюдаемое явление нельзя, и они различно проявляются в единичных явлениях. По результатам одного явления нельзя ничего сказать о закономерностях, присущих многим таким явлениям.

Однако давно было замечено, что средняя арифметическая числовых характеристик некоторых признаков (относительные частоты появления события, результатов измерений и т.д.) при большом числе повторений опыта подвержена очень незначительным колебаниям. В средней как бы проявляется закономерность, присущая существу явлений, в ней взаимно погашается влияние отдельных факторов, которые делали случайными результаты единичных наблюдений. Теоретически объяснить такое поведение средней можно с помощью закона больших чисел. Если будут выполнены некоторые весьма общие условия относительно случайных величин, то устойчивость средней арифметической будет практически достоверным событием. Эти условия и составляют наиболее важное содержание закона больших чисел.

Первым примером действия этого принципа и может служить сближение частоты наступления случайного события с его вероятностью при возрастании числа испытаний - факт, установленный в теореме Бернулли (швейцарский математик Якоб Бернулли (1654- 1705)).Теорема Бернулл является одной из простейших форм закона больших чисел и часто используется на практике. Теорема Бернулли: Если вероятность события А в каждом из п независимых испытаний постоянна и равна р, то при достаточно большом п для произвольного e >0 справедливо неравенство

Переходя к пределу, имеем

Вероятность того, что при бросании игральной кости выпадет число, которое делится на 3, равна 2/6. Так как игральная кость имеет 6 сторон, а на три делятся всего 2 числа - 3 и 6.

3. Назовите основные задачи анализа данных уголовно-правовой статистики. Основные направления исследования преступности на основе данных уголовно-правовой статистики

Уголовно-правовая статистика, призвана играть самую серьезную роль в изучении преступности и выработке практических мер контроля над ней. Она ставит перед собой и решает следующие основные задачи:

1) определение количественно-качественных характеристик преступности;

2) выявление обстоятельств (причин, условий, факторов), детерминирующих преступность;

3) изучение лиц, совершивших преступления;

4) изучение всей системы государственных мер социального контроля над преступностью.

Очевидно, все перечисленные задачи практически связаны друг с другом, поскольку исследование преступности ведется, как правило, в связи с оценкой деятельности государственных органов, осуществляющих контроль над ней.

В процессе анализа используются следующие виды источников информации:

Документы первичного учета и статистической отчетности правоохранительных органов и суда;

Данные обобщения уголовных дел и материалов о преступлениях;

Данные прокурорских проверок состояния законности;

Данные социально-экономической, социально-демографической статистики;

Результаты изучения общественного мнения о преступности и криминологических исследований, если они проводились на обследуемой территории;

Данные об иных правонарушениях и показателях моральной статистики (пьянство, алкоголизм, наркомания и др.).

В самом общем плане основными направлениями изучения преступности являются:

Изучение тенденций преступности и обусловливающих ее факторов в целях получения прогностических выводов о возможных изменениях этих тенденций и разработки на этой основе перспективных программ (общегосударственных, региональных и т.д.) социального контроля над ней;

Исследование отдельных проблем борьбы с преступностью и охраны общественного порядка. Например, анализ состояния некоторых категорий и видов преступлений (должностных, в сфере экономики - финансовых, налоговых, таможенных, связанных с наркотиками, заказных убийств, угона автомототранспортных средств, преступлений, совершаемых несовершеннолетними, квартирных краж и т.д.);

Текущий (непрерывный) анализ оперативной обстановки на основе суточной, декадной и месячной информации. Осуществляемый непрерывно, он служит потребностям оперативного руководства, позволяет быстро обнаруживать те или иные изменения в оперативной обстановке и принимать нужные управленческие решения. В органах внутренних дел это изучение практически осуществляется всеми отраслевыми службами. Однако основной объем данной работы ложится на их штабные подразделения и дежурные части, располагающие необходимой оперативной информацией и средствами ее накопления (картотеки, журналы, схемы, графики, магнитопланы и т.п.);

Систематический анализ преступности, при котором она анализируется последовательно из года в год (или по более длительным периодам - три, пять лет);

Комплексный анализ преступности с учетом большинства известных факторов, оказывающих или способных оказать влияние на их особенности.

Преступность анализируется не в статике, а в динамике. При этом, как отмечалось, поскольку «душа» анализа - сравнение во времени и пространстве, постольку важен как ретроспективный анализ, т.е. взгляд на тенденции и состояние преступности в прошлом, так и перспективный - выявление ее возможных тенденций, характеристик.

Говоря о динамике преступности за многолетний период, надо учитывать обстоятельства, влияющие на эту динамику: изменение исторических и социально-экономических условий (специфика в этом отношении советского и настоящего периода - постсоветского); движение населения (опережающие темпы роста смертности по сравнению с рождаемостью и связанные с этим процессы изменения удельных весов отдельных возрастных когорт и старения населения, процессы вынужденной миграции - беженцы и переселенцы и др.); изменение уголовного закона и др.

Указанные обстоятельства предопределяют необходимость выделения из всей совокупности сопоставимого массива преступлений, который мог бы быть базовым при анализе преступности во времени и пространстве. Опыт свидетельствует, что при этом следует учитывать ряд моментов: стабильность уголовно-правового запрета; распространенность преступлений не должна зависеть от каких-то особых, специфических условий места и времени, уровень терпимости населения к выявлению тех или иных преступлений, наказанию виновных и др.

Сопоставимый массив преступлений должен отражать видовой объект уголовно-правовой зашиты и включать следующие основные блоки:

1) преступления против личности (насильственная преступность): умышленные убийства, причинение вреда здоровью, изнасилование, посягательство на жизнь сотрудника правоохранительного органа и т.п.;

2) преступления в сфере экономики: а) против собственности (кражи, грабежи, разбои, вымогательство и др.); б) в сфере кредитно-денежных отношений - кредитно-банковские злоупотребления и фальшивомонетничество; в) в сфере внешнеэкономической деятельности - контрабанда; г) в сфере потребительского рынка; г) в сфере приватизации и др.;

3) преступления против общественной безопасности и общественного порядка (бандитизм, хулиганство, преступления, связанные с незаконным оборотом оружия, наркотиков, и др.);

4) преступления против интересов государственной власти (злоупотребление должностными полномочиями, взяточничество и др.).

Приведенный перечень может расширяться в зависимости от конкретного состояния преступности и практических потребностей анализа.

Кроме того, наряду с отмеченными блоками преступности, выделяемыми по характеру совершенных преступлений, в теории и аналитической практике важное значение имеет анализ основных показателей рецидивной преступности: ее уровень и интенсивность - число преступлений, совершенных лицами, ранее совершавшими преступления, число лиц, ранее совершавших преступления, структура рецидива по сопоставимому массиву преступлений, ее организованность - доля преступлений, совершенных группой лиц без предварительного сговора, группой лиц по предварительному сговору, организованной группой, преступным сообществом (преступной организацией).

правовой статистика автоматизированный

4. Раскройте особенности оценки деятельности правоохранительных органов и суда по утверждению в стране режима конституционной законности. Назовите основные направления создания автоматизированной системы обработки данных правовой статистики

Суды (аналитические подразделения судебных департаментов) и соответствующие отделы статистики и аналитических обобщений органов юстиции всех уровней на основе данных судебной статистики определяют показатели работы судов по трем направлениям:

а) рассмотрение уголовных дел;

б) рассмотрение гражданских дел;

в) исполнение судебных решений.

По рассмотрению уголовных дел показатели работы судов первой инстанции характеризуют, в частности:

Количество поступивших уголовных дел, общее число осужденных судами первой инстанции, состояние судимости (уровень, темпы роста, структура судимости по различным уголовно-правовым и криминологическим признакам и пр.);

Карательная практика - структура и динамика мер наказаний, что в известной степени показывает направление уголовной политики и характеризует степень общественной опасности преступности (имея в виду соотношение групп осужденных к лишению свободы и осужденных к мерам наказания, не связанным с лишением свободы);

Законность и обоснованность постановлений судов первой инстанции - общее число судебных решений, отмененных и измененных вышестоящими судами;

Оперативность судебного разбирательства - количество дел, разрешенных районными (городскими) судами с нарушением процессуальных сроков, в том числе по делам вышестоящих судов.

Итак, работу судов по рассмотрению уголовных дел можно характеризовать по объему, срокам и качеству (как по абсолютным, так и по обобщающим показателям).

Объем работы определяется и по числу уголовных дел, рассмотренных судом за отчетный период, и по показателям средней нагрузки на одного судью.

Качество рассмотрения уголовных дел по сложившейся практике характеризуют такими показателями, как число отмененных и измененных кассационной или надзорной инстанциями приговоров и постановлений.

Эффективность любой деятельности существенно зависит от качественно-количественных показателей ее информационного обеспечения и быстроты их получения. Поэтому проблеме информатизации различных аспектов юридической деятельности ныне уделяется самое серьезное внимание. Средства быстродействующей вычислительной техники, связи и информатики используются в правотворческой, правоприменительной и правоохранной деятельности. Особое внимание уделяется компьютеризации системы уголовной юстиции. Восьмой конгресс ООН о предупреждении преступности и обращению с правонарушителями (Гавана, 1990 г.) принял специальную резолюцию «Компьютеризация уголовного правосудия»1, Девятый конгресс ООН (Каир, 1995 г.) организовал международный семинар-практикум по данной проблеме.

В компьютеризации юридической деятельности можно условно выделить три группы систем:

1) автоматизированные информационные системы о нормативных актах, включающие в себя банки законодательных, правительственных и ведомственных актов, решения Конституционного Суда, постановления Пленума Верховного Суда, материалы судебной и арбитражной практики;

2) автоматизированные информационные системы, обеспечивающие оперативно-розыскную деятельность, расследование преступлений, охрану общественного порядка, где отражены банки данных криминального учета лиц - владельцев оружия и автотранспорта, лиц, разыскиваемых и без вести пропавших и единиц разыскиваемого оружия и т. д.;

3) автоматизированные информационные системы регистрации и учета преступлений, лиц, их совершивших, осужденных, заключенных, иной статистической информации о деятельности правоохранительных органов, судов, других юридических учреждений.

Все эти системы тесно связаны между собой. Они могут формировать единую информационно-вычислительную сеть органов внутренних дел, налоговой полиции, таможенной службы, прокуратуры и судов. Информация одной автоматизированной информационной системы может быть важной для другой и наоборот. Поэтому стратегическая цель при информатизации деятельности правоохранительных органов - это применение новейших информационных технологий на базе создания интегрированных банков данных справочного, статистического и аналитического характера, объединяя их в единое информационное пространство, доступное с рабочих мест сотрудникам правоохранительных органов1. В 1995 т. была принята Президентская программа «Правовая информатизация органов государственной власти РФ», в которой определены перспективы развития автоматизированных информационных систем в правовой сфере.

Размещено на Allbest.ru

Подобные документы

Математические методы систематизации и использования статистических данных для научных и практических выводов. Формирование закономерностей массовых социально-экономических процессов. Толкование экономических явлений посредством закона больших чисел.

контрольная работа , добавлен 28.10.2010


Понятие статистической совокупности и ее структура. Понятие генеральной и выборочной совокупности. Обеспечение репрезентативности выборочной совокупности. Вероятность наступления в выборочной совокупности какого-либо события. Закон больших чисел.

презентация , добавлен 19.05.2012


Краткая история зарождения и развития статистики как науки. Предмет изучения и характеристика основных задач статистики. Статистические методы сбора и обработки данных для получения достоверных оценок и результатов. Источники статистических данных.

лекция , добавлен 13.02.2011


Исследование направлений движения статистической информации. Сбор первичных данных в ходе статистического наблюдения. Сводка, группировка, обработка данных, осуществляемая органами государственной статистики. Использование статистической информации.

реферат , добавлен 26.05.2014


Законы распределения случайных величин. Закон распределения Пуассона. Свойства плотности вероятности. Критериальные случайные величины. Свойство коэффициента корреляции. Закон больших чисел и его следствия. Предельные теоремы теории вероятностей.

курс лекций , добавлен 11.03.2011


Понятие о статистической информации. Статистическое наблюдение как стадия экономико-статистического исследования. Задачи и данные статистики при изучении доходов, расходов. Домашние хозяйства как источник информации. Доходная и расходная часть баланса.

контрольная работа , добавлен 06.12.2010


Понятие экономического анализа как науки, его сущность, предмет, общая характеристика методов и социально-экономическая эффективность. Основные группы эконометрических методов анализа и обработки данных. Факторный анализ экономических данных предприятия.

реферат , добавлен 04.03.2010


Основные понятия статистики. Организация статистического наблюдения. Ряды распределения, табличный метод представления данных. Статистическая сводка и группировка. Объекты уголовно-правовой, гражданско-правовой и административно-правовой статистики.

реферат , добавлен 29.03.2013


Понятие статистики как научного направления, предмет и методы ее изучения. Методы организации государственной статистики в РФ и международной практике, требования к данным. Сущность и порядок реализации корреляционно-регрессивного анализа и связей.

учебное пособие , добавлен 07.02.2010


Организационные формы и субъекты экономического анализа. Элементы информационной системы анализа, цели предоставления и степень точности информации. Состав информации, необходимой для принятия управленческого решения; справочно-правовые базы данных.

Вам предстоит изучить следующие основные вопросы темы:

Связь статистики с теорией и практикой рыночной экономики

Задачи статистики

Понятия и методы статистики

Закон больших чисел, статистическая закономерность

Занятие 1. Введение

1. История возникновения статистики

Статистика – самостоятельная общественная наука, имеющая свой предмет и метод исследования. Возникла она из практических потребностей общественной жизни. Уже в древнем мире появилась потребность подсчитать численность жителей государства, учитывать людей, пригодных к военному делу, определять количество скота, размеры земельных угодий и другого имущества. Информация такого рода была необходима для сбора налогов, ведения войн и т.п. В дальнейшем, по мере развития общественной жизни, круг учитываемых явлений постепенно расширяется.

Особенно возрос объём собираемой информации с развитием капитализма и мировых хозяйственных связей. Потребности этого периода вынуждали органы государственного управления и капиталистические предприятия собирать для практических нужд обширную и разнообразную информацию о рынках труда и сбыта товаров, сырьевых ресурсов.

В середине XVII-го века в Англии возникло научное направление, получившее название «политические арифметики». Начало этому направлению положили Вильям Пети (1623-1687) и Джон Граунт (1620-1674). «Политические арифметики» на основе изучения информации о массовых общественных явлениях стремились открыть закономерности общественно жизни и, таким образом, отметить на вопросы, возникавшие в связи с развитием капитализма.

Наряду со школой «политических арифметиков» в Англии, в Германии развивалась школа описательной статистики или «государствоведения». Возникновение этой науки относится к 1660 г.

Развитие политической арифметики и государствоведения привело к появлению науки статистики.

Понятие «статистика» происходит от латинского слова «status», которое в переводе означает положение, состояние, порядок явлений.

В научный оборот термин «статистика» ввел профессор Геттингенского университета Готфрид Ахенваль (1719-1772).

В зависимости от объекта изучения статистика как наука подразделяется на социальную, демографическую, экономическую, промышленную, торговую, банковскую, финансовую, медицинскую и т.д. Общие свойства статистических данных, независимо от их природы и методы их анализа рассматриваются математической статистикой и общей теорией статистики.

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, т.е. 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 определёнными. Пользуясь философской терминологией, можно сказать, что статистика изучает общественные явления как единство их качественной и количественной определённости, т.е. изучает меру общественных явлений.

Статистическая методология . Важнейшими составными элементами статистической методологии являются:

массовое наблюдение

группировка, применение обобщающих (сводных) характеристик;

анализ и обобщение статистических фактов и обнаружение закономерностей в изучаемых явлениях.

Рассмотрим более подробно эти элементы.

Чтобы охарактеризовать с количественной стороны любое массовое явление, необходимо сначала собрать информацию о составляющих его элементах. Это 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 определённых принципов и правил.

В процессе обработки статистической информации совокупность обследованных единиц и выделенные её части на основе применения метода группировок характеризуются системой цифровых показателей: абсолютных и средних величин, относительных величин, показателей динамики и т.д.

3. Задачи статистики

Полная и достоверная статистическая информация является тем необходимым основанием, на котором базируется процесс управления экономикой. Принятие управленческих решений на всех уровнях, от общегосударственного или регионального и до уровня отдельной корпорации или частной фирмы, невозможно без должностного статистического обеспечения.

Именно статистические данные позволяют определить объёмы валового внутреннего продукта и национального дохода, выявить основные тенденции развития отраслей экономики, оценить уровень инфляции, проанализировать состояние финансовых и товарных рынков, исследовать уровень жизни населения и другие социально-экономические явления и процессы.

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.

Для получения статистической информации органы государственной и ведомственной статистики, а также коммерческие структуры проводят различного рода статистические исследования. Как уже отмечалось, процесс статистического исследования включает три основные стадии: сбор данных, их сводка и группировка, анализ и расчет обобщающих показателей.

От того, как собран первичный статистический материал, как он обработан и сгруппирован, в значительной степени зависят результаты и качество всей последующей работы. Недостаточная проработка программно-методологических и организационных аспектов статистического наблюдения, отсутствие логического и арифметического контроля собранных данных, несоблюдение принципов формирования групп в конечном итоге могут привести к абсолютно ошибочным выводам.

Не менее сложной, трудоёмкой и ответственной является и заключительная, аналитическая стадия исследования. На этой стадии рассчитываются средние показатели и показатели распределения, анализируется структура совокупности, исследуется динамика и взаимосвязи между изучаемыми явлениями и процессами.

Используемые на всех стадиях исследования приёмы и методы сбора, обработки и анализа данных являются предметом изучения общей теории статистики, которая является базовой отраслью статистической науки. Разработанная методология применяется в макроэкономической статистики, отраслевых статистиках (промышленности, сельского хозяйства, торговли прочих), статистике населения, социальной статистике, и в других статистических отраслях. 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 ведёт учёт в хозяйстве.

Учёт является способом систематического измерения и изучения обобщённых явлений с помощью количественных методов.

На всякое изучение количественных соотношений есть учёт. Различные количественные отношения между явлениями можно представить в виде тех или иных математических формул, и это, само по себе, ещё не будет учётом. Одна из характерных особенностей учёта – подсчёт ОТДЕЛЬНЫХ элементов, ОТДЕЛЬНЫХ единиц, из которых складывается то или иное явление. В учёте используются различные математические формулы, но их применение обязательно связано с подсчётом элементов.

Учёт является средством контроля и обобщения результатов, полученных в процессе обобщённого развития.

Таким образом, статистика выступает важнейшим инструментом познания и использования экономических и других законов общественного развития.

Экономическая реформа ставит качественно новые задачи перед статистической наукой и практикой. В соответствии с государственной программой перехода России на принятую в международной практике систему учёта и статистики реорганизуется система сбора статистической информации и совершенствуется методология анализа рыночных процессов и явлений.

Широко применяемая в мировой практике система национальных счетов (СНС) соответствует особенностям и требования рыночных отношений. Поэтому переход к рыночной экономике позволил внедрить в статистический и бухгалтерский учёт СНС, отражающую функционирование отраслей рыночной экономики.

Это необходимо для комплексного анализа экономики на макроуровне и обеспечения информацией международных экономических организаций, с которыми Россия сотрудничает.

Статистике принадлежит большая роль в информационно-аналитическом обеспечении развития экономической реформы. Единой целью этого процесса является оценка, анализ и прогнозирование состояния и развития экономики на современном этапе.

Главным обобщением опыта исследования любых массовых явлений служит закон больших чисел. Отдельное единичное явление, рассматриваемое как одно из явлений данного рода, содержит в себе элемент случайного: оно могло быть или не быть, быть таким или иным. При соединении же большого числа таких явлений в общих характеристиках всей их массе случайность исчезает в тем большей мере, чем больше соединено единичных явлений.

Математика, в частности теория вероятностей, рассматриваемая в чисто количественном аспекте, закон больших чисел выражает целой цепью математических теорем. Они показывают, при каких условиях и в какой именно мере можно рассчитывать на отсутствие случайности в охватывающих массу характеристиках, как это связано с численностью входящих в них индивидуальных явлений. Статистика же основывается на этих теоремах в изучении каждого конкретного массового явления.

Закономерность, проявившаяся лишь в большой массе явлений через преодоление свойственной ее единичным элементам случайности, называется статистической закономерностью.

В одних случаях перед статистикой стоит задача измерения ее проявлений, само же ее существование теоретически ясно заранее.

В других случаях закономерность может быть найдена статистикой эмпирически. Этим путем было, например, установлено, что с увеличением дохода семьи в ее бюджете падает процент расходов на питание.

Таким образом, всякий раз, когда статистика в исследовании какого-либо явления достигает обобщений и находит действующую в нем закономерность, эта последняя сразу становится достоянием той конкретной науки, к кругу интересов которой принадлежит это явление. Следовательно, в отношении каждой науки статистика выступает в качестве метода.

Рассматривая результаты массового наблюдения, статистика находит в них черты сходства и различия, соединяет элементы в группы, выявляя при этом различные типы, дифференцируя по этим типам всю подвергнутую наблюдению массу. Результаты наблюдения единичных элементов массы используются далее для получения характеристик всей совокупности и выделения в ней особых частей, т.е. для получения обобщающих показателей.

Массовое наблюдение, группировка и сводка его результатов, вычисление и анализ обобщающих показателей - таковы главные черты метода статистики.

Статистика, как наука, опекает и сводится к математической статистике. В математике задачи характеристики массовых явлений рассматриваются только в чисто количественном аспекте, оторвано от качественного содержания (что обязательно для математики, как науки вообще). Статистика же даже в исследовании общих законов массовых явлений исходит не только из количественных обобщений этих явлений, а прежде всего из механизма возникновения самого массового явления.

В тоже время из сказанного о роли количественного измерения для статистики следует большое значение для нее математических методов вообще, специально приспособленных для решения задач, возникающих при исследовании массовых явлений (теория вероятностей и математическая статистика). Более того, роль математических методов здесь настолько велика, что попытка их исключения из курса статистики (ввиду наличия в планах отдельного предмета - математической статистики) существенно обедняет статистику.

Отказ от этой попытки, однако, не должен означать противоположной крайности, а именно поглощения статистикой всей теории вероятностей и математической статистики. Если, например, в математике рассматривается средняя величина для ряда распределения (вероятностей или эмпирических частностей), то статистика так же не может обойти соответствующие приемы, но здесь это один из аспектов, наряду с которым возникает и ряд других (средние общие и групповые, возникновение и роль средних в системе информации, материальное содержание системы весов, хронологические средние, средние и относительные величины и т.д.).

Или другой пример: математическая теория выборки все внимание сосредоточивает на ошибке репрезентативности - для разных систем отбора, разных характеристик и т.д. Системную ошибку, т.е. ошибку, не поглощающуюся в средней величине, она заранее исключает, строя свободные от нее так называемые несмещенные оценки. В статистике же едва ли не главным в этом деле вопросом является вопрос о том, как эту системную ошибку избежать.

В исследовании количественной стороны массовых явлений возникает ряд задач математического характера. Для их решения математика разрабатывает соответствующие приемы, но для этого она должна рассматривать их в общем виде, для которого качественное содержание массового явления безразлично. Так проявление закона больших чисел было впервые подмечено именно в социально-экономической области и почти одновременно в азартных играх (само распределение которых объяснилось тем, что они являлись слепком с экономики, в частности развивающихся товарно-денежных отношений). С того момента, однако, когда закон больших чисел становится объектом точного исследования в математике, он получает совершенно иную трактовку, которая не ограничивает его действие какой-либо специальной областью.

На этом основании предмет статистики вообще отграничивается от предмета математики. Разграничения объектов не может означать изгнание из одной науки всего, что попало в поле зрения другой. Было бы, например, неправильно исключить из изложения физики всего связанного с применением дифференциальных уравнений на том основании, что ими занимается математика.

Важное значение для статистической методологии играет закон больших чисел. В наиболее общем виде он может быть сформулирован следующим образом:

Закон больших чисел — общий принцип в силу которого совокупные действия большого числа случайных факторов приводит при некоторых общих условиях к результату почти независящему от случая.

Закон больших чисел порожден особыми свойствами массовых явлений. Массовые явления последние в свою очередь с одной стороны в силу своей индивидуальности отличаются друг от друга, а с другой имеет нечто общее определяющее их принадлежность к определенному классу.

Единичное явление в большей степени подвержено влиянию случайных и несущественных факторов, чем масса явлений в целом. При определенных условиях значение признака у отдельной единицы можно рассматривать как случайную величину, учитывая, что она подчиняется не только общей закономерности, но и формируется под воздействием условий не зависящих от этой закономерности. Именно по этой причине статистика широко использует средние показатели, одним числом характеризующие всю совокупность. Только при большом числе наблюдений случайные отклонения от основного направления развития уравновешиваются, взаимопогашаются и статистическая закономерность проявляется более отчетливо. Таким образом, сущность закона больших чисел заключается в том, что в числах обобщающих результат массового статистического наблюдения закономерность развития социально-экономических явлений выявляется более отчетливо чем при небольшом по объему статистическому исследованию.

ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ

Экономика. Толковый словарь. - М.: «ИНФРА-М», Издательство «Весь Мир». Дж. Блэк. Общая редакция: д.э.н. Осадчая И.М. . 2000 .

Райзберг Б.А., Лозовский Л.Ш., Стародубцева Е.Б. . Современный экономический словарь. - 2-е изд., испр. М.: ИНФРА-М. 479 с. . 1999 .

Экономический словарь. 2000 .

Смотреть что такое «ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ» в других словарях:

ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ - см. БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ ЗАКОН. Antinazi. Энциклопедия социологии, 2009 … Энциклопедия социологии

Закон Больших Чисел - принцип, согласно которому количественные закономерности, присущие массовым общественным явлениям, наиболее явным образом проявляются при достаточно большом числе наблюдений. Единичные явления в большей степени подвержены воздействию случайных и… … Словарь бизнес-терминов

ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ - утверждает, что с вероятностью, близкой к единице, среднее арифметическое большого числа случайных величин примерно одного порядка будет мало отличаться от константы, равной среднему арифметическому из математических ожиданий этих величин. Разл.… … Геологическая энциклопедия

закон больших чисел - - [Я.Н.Лугинский, М.С.Фези Жилинская, Ю.С.Кабиров. Англо русский словарь по электротехнике и электроэнергетике, Москва, 1999 г.] Тематики электротехника, основные понятия EN law of averageslaw of large numbers … Справочник технического переводчика

Закон больших чисел - в теории вероятностей утверждает, что эмпирическое среднее (среднее арифметическое) достаточно большой конечной выборки из фиксированного распределения близко к теоретическому среднему (математическому ожиданию) этого распределения. В зависимости … Википедия

закон больших чисел - didžiųjų skaičių dėsnis statusas T sritis fizika atitikmenys: angl. law of large numbers vok. Gesetz der großen Zahlen, n rus. закон больших чисел, m pranc. loi des grands nombres, f … Fizikos terminų žodynas

ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ - общий принцип, в силу к рого совместное действие случайных факторов приводит при нек рых весьма общих условиях к рез ту, почти не зависящему от случая. Сближение частоты наступления случайного события с его вероятностью при возрастании числа… … Российская социологическая энциклопедия

Закон больших чисел - закон, гласящий, что совокупное действие большого числа случайных факторов приводит, при некоторых весьма общих условиях, к результату, почти не зависящему от случая … Социология: словарь

ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ - статистический закон, выражающий связь статистических показателей (параметров) выборочной и генеральной совокупности. Фактические значения статистических показателей, полученные по некоторой выборке, всегда отличаются от т.н. теоретических… … Социология: Энциклопедия

ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ - принцип, по которому частота финансовых потерь определенного вида может быть предсказана с высокой точностью тогда, когда есть большое количество потерь аналогичных видов … Энциклопедический словарь экономики и права

Закон больших чисел

Взаимодействуя ежедневно в работе или учебе с цифрами и числами, многие из нас даже не подозревают о том, что существует очень интересный закон больших чисел, применяемый, например, в статистике, экономике и даже психолого-педагогических исследованиях. Он относится к теории вероятностей и говорит о том, что среднее арифметическое какой-либо большой выборки из фиксированного распределения близко к математическому ожиданию этого распределения.

Вы, наверное, заметили, что понять сущность этого закона непросто, особенно тем, кто не особо дружит с математикой. Исходя из этого, мы бы хотели рассказать о нем простым языком (насколько это возможно, конечно), чтобы каждый мог хотя бы примерно уяснить для себя, что это такое. Эти знания помогут вам лучше разобраться в некоторых математических закономерностях, стать более эрудированным и положительным образом повлиять на развитие мышления.

Понятия закона больших чисел и его трактовка

Помимо рассмотренного нами выше определения закона больших чисел в теории вероятностей, можно привести и его экономическое толкование. В этом случае он представляет собой принцип, согласно которому частоту финансовых потерь конкретного вида можно предсказать с высокой степенью достоверности тогда, когда наблюдается высокий уровень потерь подобных видов вообще.

Помимо этого, в зависимости от уровня сходимости признаков можно выделить слабый и усиленный законы больших чисел. О слабом речь идет, когда сходимость существует по вероятности, а об усиленном – когда сходимость существует практически во всем.

Если интерпретировать несколько иначе, то следует сказать так: всегда можно найти такое конечное число испытаний, где с любой запрограммированной наперед вероятностью меньше единицы относительная частота появления какого-то события будет крайне мало отличаться от его вероятности.

Таким образом, общую суть закона больших чисел можно выразить так: результатом комплексного действия большого количества одинаковых и независимых случайных факторов будет такой результат, который не зависит от случая. А если говорить еще более простым языком, то в законе больших чисел количественные закономерности массовых явлений будут явно проявляться только при большом их числе (поэтому и называется закон законом больших чисел).

Отсюда можно сделать вывод, что сущность закона состоит в том, что в числах, которые получаются при массовом наблюдении, имеются некоторые правильности, обнаружить которые в небольшом количестве фактов невозможно.

Сущность закона больших чисел и его примеры

Закон больших чисел выражает наиболее общие закономерности случайного и необходимого. Когда случайные отклонения «гасят» друг друга, средние показатели, определенные для одной и той же структуры, приобретают форму типичных. Они отражают действия существенных и постоянных фактов в конкретных условиях времени и места.

Определенные посредством закона больших чисел закономерности сильны только тогда, когда представляют массовые тенденции, и они не могут быть законами для отдельных случаев. Так, вступает в силу принцип математической статистики, говорящий, что комплексное действие ряда случайных факторов способно стать причиной неслучайного результата. И наиболее яркий пример действия данного принципа – это сближение частоты наступления случайного события и его вероятности, когда возрастает количество испытаний.

Давайте вспомним обычное бросание монетки. Теоретически орел и решка могут выпасть с одной и той же вероятностью. Это означает, что если, к примеру, бросить монетку 10 раз, 5 из них должна выпасть решка и 5 – орел. Но каждый знает, что так не происходит практически никогда, ведь соотношение частоты выпадения орла и решки может быть и 4 к 6, и 9 к 1, и 2 к 8 и т.д. Однако с увеличением количества подбрасываний монетки, например, до 100, вероятность того, что выпадет орел или решка, достигает 50%. Если же теоретически проводить бесконечное количество подобных опытов, вероятность выпадения монетки обеими сторонами всегда будет стремиться к 50%.

На то, как именно упадет монетка, влияет огромное число случайных факторов. Это и положение монетки на ладони, и сила, с которой совершается бросок, и высота падения, и его скорость и т.д. Но если опытов много, вне зависимости от того, как воздействуют факторы, всегда можно утверждать, что практическая вероятность близка к вероятности теоретической.

А вот еще один пример, который поможет понять сущность закона больших чисел: предположим, что нам нужно оценить уровень заработка людей в каком-то регионе. Если мы будем рассматривать 10 наблюдений, где 9 человек получают 20 тыс. рублей, а 1 человек – 500 тыс. рублей, среднее арифметическое составит 68 тыс. рублей, что, естественно, маловероятно. Но если мы возьмем в расчет 100 наблюдений, где 99 человек получают 20 тыс. рублей, а 1 человек – 500 тыс. рублей, то при расчете среднего арифметического получим 24,8 тыс. рублей, что уже ближе к реальному положению дел. Увеличивая число наблюдений, мы будем заставлять среднее значение стремиться к истинному показателю.

Именно по этой причине для применения закона больших чисел в первую очередь необходимо набрать статистический материал, чтобы получать правдивые результаты, изучая большое число наблюдений. Потому-то и удобно использовать этот закон, опять же, в статистике или социальной экономике.

Подведем итоги

Значение того, что закон больших чисел работает, сложно переоценить для любой области научного знания, и особенно для научных разработок в области теории статистики и методов статистического познания. Действие закона также обладает большим значением и для самих изучаемых объектов с их массовыми закономерностями. На законе больших чисел и принципе математической статистике основываются практически все методы статистического наблюдения.

Но, даже не беря во внимание науку и статистику как таковые, можно смело сделать вывод, что закон больших чисел – это не просто явление из области теории вероятностей, но феномен, с которым мы сталкиваемся практически каждый день в своей жизни.

Надеемся, теперь сущность закона больших чисел стала вам более понятна, и вы сможете легко и просто объяснить его кому-то другому. А если тема математики и теории вероятностей вам интересна в принципе, то рекомендуем почитать о числах Фибоначчи и парадоксе Монти Холла. Также познакомьтесь с приближенными вычислениями в жизненных ситуациях и самыми популярными числами. И, конечно же, обратите внимание на наш курс по когнитивистике, ведь, пройдя его, вы не только овладеете новыми техниками мышления, но и улучшите свои когнитивные способности в целом, в том числе и математические.

1.1.4. Метод статистики

Метод статистики предполагает следующую последовательность действий:

разработка статистической гипотезы,

сводка и группировка статистических данных,

Прохождение каждой стадии связано с использованием специальных методов, объясняемых содержанием выполняемой работы.

1.1.5. Задачи статистики

Разработка системы гипотез, характеризующих развитие, динамику, состояние социально-экономических явлений.

Организация статистической деятельности.

Разработка методологии анализа.

Разработка системы показателей для управления хозяйством на макро- и микроуровне.

Популяризовать данные статистического наблюдения.

1.1.6. Закон больших чисел и его роль в изучении статистических закономерностей

Массовый характер общественных законов и своеобразие их действий предопределяет необходимость исследования совокупных данных.

Закон больших чисел порожден особыми свойствами массовых явлений. Последние в силу своей индивидуальности, с одной стороны, отличаются друг от друга, а с другой – имеют нечто общее, обусловленное их принадлежностью к определенному классу, виду. Причем единичные явления в большей степени подвержены воздействию случайных факторов, нежели их совокупность.

Закон больших чисел в наиболее простой форме гласит, что количественные закономерности массовых явлений отчетливо проявляются лишь в достаточно большом их числе.

Таким образом, сущность его заключается в том, что в числах, получающихся в результате массового наблюдения, выступают определенные правильности, которые не могут быть обнаружены в небольшом числе фактов.

Закон больших чисел выражает диалектику случайного и необходимого. В результате взаимопогашения случайных отклонений средние величины, исчисленные для величины одного и того же вида, становятся типичными, отражающими действия постоянных и существенных фактов в данных условиях места и времени.

Тенденции и закономерности, вскрытые с помощью закона больших чисел, имеют силу лишь как массовые тенденции, но не как законы для каждого отдельного случая.

Проявление действия закона больших чисел можно видеть во многих областях явлений общественной жизни, изучаемых статистикой. Например, средняя выработка на одного работающего, средняя себестоимость единицы изделия, средняя заработная плата и другие статистические характеристики выражают общие для данного массового явления закономерности. Таким образом, закон больших чисел способствует раскрытию закономерностей массовых явлений как объективной необходимости их развития.

1.1.7. Основные категории и понятия статистики: статистическая совокупность, единица совокупности, признак, вариация, статистический показатель, система показателей

Так как статистика имеет дело с массовыми явлениями, то основным понятием является статистическая совокупность.

Статистическая совокупность — это множество объектов или явлений, изучаемых статистикой, которые имеют один или несколько общих признаков и различаются между собой по другим признакам. Так, например, при определении объема розничного товарооборота все предприятия торговли, осуществляющие продажу товаров населению, рассматриваются как единая статистическая совокупность - «розничная торговля».

Е диница совокупности – это первичный элемент статистической совокупности, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации, и основой ведущегося при обследовании счета.

Например, при проведении переписи торгового оборудования единицей наблюдения является торговое предприятие, а единицей совокупности — их оборудование (прилавки, холодильные агрегаты и т.д.).

Признак — это характерное свойство изучаемого явления, отличающее его от других явлений. Признаки могут быть охарактеризованы рядом статистических величин.

В разных отраслях статистики изучаются разные признаки. Так, например, объектом изучения является предприятие, а его признаками — вид продукции, объем выпуска, численность работающих и т.д. Или объект — отдельный человек, а признаки — пол, возраст, национальность, рост, вес и т.д.

Таким образом, статистических признаков, т.е. свойств, качеств объектов наблюдения очень много. Все их многообразие принято делить на две большие группы: признаки качества и признаки количества.

Качественный признак (атрибутивный) — признак, отдельные значения которого выражаются в виде понятий, наименований.

Профессия - токарь, слесарь, технолог, учитель, врач и т.д.

Количественный признак — признак, определенные значения которого имеют количественные выражения.

Рост — 185, 172, 164, 158.

Вес — 105, 72, 54, 48.

Каждый объект изучения может обладать целым рядом статистических признаков, но от объекта к объекту одни признаки меняются, другие остаются неизменными. Меняющиеся признаки от одного объекта к другому принято называть варьирующими. Именно эти признаки изучаются в статистике, поскольку неизменяющийся признак изучать неинтересно. Предположим, что в вашей группе только мужчины, у всех один признак (пол - мужской) и по этому признаку больше сказать нечего. А если есть и женщины, то уже можно посчитать их процент в группе, динамику изменения численности женщин по месяцам учебного года и др.

Вариация признака — это многообразие, изменяемость величины признака у отдельных единиц совокупности наблюдения.

Вариация признака — пол — мужской, женский.

Вариация з/п — 10000, 100000, 1000000.

Отдельные значения признака называются вариантами этого признака.

Явления и процессы в жизни общества изучаются статистикой посредством статистических показателей.

Статистический показатель — это обобщающая характеристика какого-либо свойства статистической совокупности или ее части. Этим он отличается от признака (свойства, присущего единице совокупности). Например, средний балл за семестр по группе студентов – это статистический показатель. Балл по некоторому предмету конкретного студента — признак.

Система статистических показателей – это совокупность взаимосвязанных между собой статистических показателей, всесторонне отображающих процессы общественной жизни в определенных условиях места и времени.

Закон больших чисел. Статистическая закономерность

Понятие статистики и ее основные положения

Статистика как параметр совокупности

Закон больших чисел. Статистическая закономерность

Мальчик или девочка

Методы исследования применяемые в статистике населения

Список используемой литературы

Словом статистика в середине XVIII в. стали обозначать совокупность разного рода фактических сведений о государствах (от латинского “статус” – государство). К таким сведениям относились данные о численности и движении населения государств, их территориальном делении и административном устройстве, экономики и т.д.

В настоящее время термин “статистика” имеет несколько связанных друг с другом значений. Одно из них близко соответствует изложенному выше. Статистикой часто называют совокупность фактов о той или иной стране. Главные из них систематически публикуются в специальных изданиях по установленной форме.

Однако современную статистику в рассматриваемом смысле этого слова отличает от “государство ведения” прошлых столетий не только в огромной степени выросшем полнота и разносторонность содержащихся в ней сведений. В отношении характера сведений к ней теперь относят только то, что получает количественное выражение. Так, к статистике не относят сведения о том, является ли данное государство монархией или республикой. Какой язык в нем принят в качестве государственного и т.д.

Но к ней относятся количественные данные о численности населения, пользующихся тем или иным языком в качестве своего разговорного. К статистике не относят перечень и расположение на карте отдельных территориальных частей государства, но относят количественные данные о распределении по ним населения, промышленности и т.д.

Общей чертой сведений, составляющих статистику, служит то, что они всегда относятся не к одному единичному (индивидуальному) явлению, а охватывают сводными характеристиками целый ряд таких явлений, или, как говорят, их совокупность . Индивидуальное явление отличается от совокупности своей неразложимостью на самостоятельно существующие и аналогичные друг другу составные элементы. Совокупность же состоит именно из таких элементов. Исчезновение одного из элементов совокупности не уничтожает ее как таковую.

Так, население города остается его населением и после того, как одно из входящих в его состав лиц умерло или переехало в другой.

Разные совокупности и их единицы в реальности сочетаются и переплетаются друг с другом подчас в весьма сложных комплексах. Специфическая черта статистики состоит в том, что во всех случаях ее данные относятся к совокупности. Характеристики отдельных индивидуальных явлений попадают в поле ее зрения лишь в качестве основания для получения сводных характеристик совокупности.

Например, регистрация брака имеет определенное значение для данной индивидуальной пары, вступающей в него, из него для каждого супруга вытекают определенные права и обязанности. К статистике же относятся лишь сводные данные о числе заключенных браков, о составе вступивших в них – по возрасту, по источникам средств существования и др. Индивидуальные случаи бракосочетания интересуют статистику лишь постольку, поскольку на основании сведений о них возможно получить сводные данные.

Статистика как параметр совокупности

В последнее время термин “статистика” стал часто пониматься и в несколько более узком, но зато более точно определенном смысле, связанном с обработкой результатов серии индивидуальных наблюдений.

Представим, что в результате наблюдений мы получили числа x 1 , x 2 . x n . Эти числа рассматриваются как одна из возможных реализаций совокупности n величин в их сочетании.

Статистикой называют некоторый параметр f зависящий от x 1 , x 2 . x n . Поскольку эти величины являются, как отмечено, одной из их возможных реализаций, то и значение данного параметра также оказывается одним из ряда возможных. Следовательно, каждая статистика в этом смысле имеет свое распределение вероятностей (т.е. для любого заданного числа a существует вероятность того, что параметр f окажется не большим, чем a ).

По сравнению с содержанием, вкладываемая в термин “статистика” в смысле, рассмотренном выше, здесь во-первых, имеется в виду его сужение всякий раз до одной величины – параметра, что не исключает совместного рассмотрения нескольких параметров (нескольких статистик) в одной комплексной задаче. Во-вторых, здесь подчеркивается наличие математического правила (алгоритма) получения величины параметра из совокупности результатов наблюдения: вычислить их среднюю арифметическую, взять максимальное из доставленных значений, рассчитать отношение численности некоторой их особой группы к общему числу и т.д.

Наконец в указанном смысле термин “статистика” применяется к параметру, полученному из результатов наблюдений в любой области явлений – общественных и других. Это может быть средняя урожайность, или средняя длина охвата сосен в лесу, или средний результат повторных измерений параллакса некоторой звезды и т.д. в этом смысле термин “статистика” применяется главным образом в математической статистике, которая, как и любой раздел математики, не может быть ограничена той или иной областью явлений.

Под статистикой понимают также процесс ее “ведения”, т.е. процесс собирания и обработки сведений о фактах, необходимых для получения статистики в обоих рассмотренных смыслах.

При этом необходимые для статистики сведения могут собираться с единственной целью получения обобщенных характеристик для массы случаев данного рода, т.е. именно естественно в целях статистики. Таковы, например сведения, собираемые при проведении переписей населения.

Закон больших чисел. Статистическая закономерность.

Главным обобщением опыта исследования любых массовых явлений служат закон больших чисел. Отдельное единичное явление, рассматриваемое как одно из явлений данного рода, содержит в себе элемент случайного: оно могло быть или не быть, быть таким или иным. При соединении же большого числа таких явлений в общих характеристиках всей их массе случайность исчезает в тем большей мере, чем больше соединено единичных явлений.

Математика, в частности теория вероятностей, рассматриваемая в чисто количественном аспекте закон больших чисел, выражает его целой цепью математических теорем. Они показывают, при каких условиях и в какой именно мере можно рассчитывать на отсутствие случайности в охватывающих массу характеристиках, как это связано с численностью входящих в них индивидуальных явлений. Статистика же основывается на этих теоремах в изучении каждого конкретного массового явления.

Закономерность , проявившаяся лишь в большой массе явлений через преодоление свойственной ее единичным элементам случайности, называется статистической закономерностью .

В одних случаях перед статистикой стоит задача измерения ее проявлений, само же ее существование теоретически ясно заранее.

В других случаях закономерность может быть найдена статистикой эмпирически. Этим путем было, например, установлено, что с увеличением дохода семьи в ее бюджете падает процент расходов на питание.

Таким образом всякий раз, когда статистика в исследовании какого-либо явления достигает обобщений и находит действующую в нем закономерность, эта последняя сразу становится достоянием той конкретной науки, к кругу интересов которой принадлежит это явление. Следовательно, в отношении каждой статистика выступает в качестве метода.

Рассматривая результаты массового наблюдения, статистика находит в них черты сходства и различия, соединяет элементы в группы, выявляя при этом различные типы, дифференцируя по этим типам всю подвергнутую наблюдению массу. Результаты наблюдения единичных элементов массы используются, далее для получения характеристик всей совокупности и выделенных в ней особых частей, т.е. для получения обобщающих показателей.

Массовое наблюдение, группировка и сводка его результатов, вычисление и анализ обобщающих показателей – таковы главные черты метода статистики.

Статистика как наука опекает и сводится к математической статистике. В математике задачи характеристики массовых явлений рассматриваются только в чисто количественном аспекте, оторванно от качественного содержания (что обязательно для математики, как науки вообще). Статистика же даже в исследовании общих законов массовых явлений исходит не только из количественных обобщений этих явлений, а прежде всего из механизма возникновения самого массового явления.

В тоже время из сказанного о роли количественного измерения для статистики следует большое значение для нее математических методов вообще, специально приспособленных для решения задач, возникающих при исследовании массовых явлений (теория вероятностей и математической статистики). Более того, роль математических методов здесь настолько велика, что попытка их исключения из курса статистики (ввиду наличия в планах отдельного предмета – математической статистики) существенно обедняет статистику.

Отказ от этой попытки, однако, не должен означать противоположной крайности, а именно поглощения статистикой всей теории вероятностей и математической статистики. Если, например, в математике рассматривается средняя величина для ряда распределения (вероятностей или эмпирических частостей),то статистика так же не может обойти соответствующие приемы, но здесь это один из аспектов, наряду с которым возникает и ряд других (средние общие и групповые, возникновение и роль средних в системе информации, материальное содержание системы весов, хронологические средние, средние и относительные величины и т.д.).

Или другой пример: математическая теория выборки все внимание сосредоточивает на ошибке репрезентативности – для разных систем отбора, разных характеристик и т.д. Системную ошибку, т.е. ошибку не поглощающуюся в средней величине, она заранее исключает, строя свободные от нее так называемые несмещенные оценки. В статистике же едва ли не главным в этом деле вопросом является вопрос о том, как эту системную ошибку избежать.

В исследовании количественной стороны массовых явлений возникает ряд задач математического характера. Для их решения математика разрабатывает соответствующие приемы, но для этого она должна рассматривать их в общем виде, для которого качественное содержание массового явления безразлично. Так проявление закона больших чисел было впервые подмечено именно в социально-экономической области и почти одновременно в азартных играх (само распределение которых объяснилось тем, что они являлись слепком с экономики, в частности развивающихся товарно-денежных отношений). С того момента, однако, когда закон больших чисел становится объектом точного исследования в математике, он получает совершенно общую трактовку, которая не ограничивает его действие какой-либо специальной областью.

На этом основании предмет статистики вообще отграничивается от предмета математики. Разграничения объектов не может означать изгнать из одной науки всего, что попало в поле зрения другой. Было бы, например, неправильно исключить из изложения физики всего связанного с применением дифференциальных уравнений на том основании, что ими занимается математика.

Почему соотношение полов при рождении имеет определенные пропорции, которые на протяжении многих столетий не претерпели существенных наблюдений?

Как это парадоксально не звучит, но именно смерть является основным биологическим условием размножения и воспроизведения новых поколений. Для того чтобы продлить существование вида, его особи должны после себя оставить потомство; в противном случае вид навсегда исчезнет.

Проблема пола (кто родится мальчик или девочка) включает в себя множество вопросов, связанных не только с биологическим развитием, медико-генетическими характеристиками, с демографическими данными, но и в более широком аспекте связаны с психологией пола, с поведением и устремлениями индивидуумов противоположного пола, с гармонией или конфликтами между ними.

Вопрос о том, кто родится – мальчик или девочка – и почему это происходит – всего лишь узкий круг вопросов, вытекающих из более обширной проблемы. Особенно важное теоретическое и практическое имеет выяснение вопроса, почему продолжительность жизни мужчин ниже продолжительности жизни женщин. Это явление распространено не только у человека, но и среди многочисленных видов животного мира.

Объяснить это только, тем, что преобладание мужских особей при рождении обусловлено их повышенной активностью, и как следствие этого – меньшей “жизненностью”, недостаточно. Биологи давно обратили внимание на более короткую продолжительность жизни самцов по сравнению с самками у большинства изученных животных. Продолжительность жизни противопоставляется ее высокому темпу и это находит биологические обоснование.

Английский исследователь А. Комфорт указывает: “ Организм должен пройти через фиксированный ряд обменных процессов или этапов развития, и скорость их прохождения определяет наблюдаемую продолжительность жизни”.

Ч. Дарвин рассматривал меньшую продолжительность жизни у самцов “как естественное и конституционное свойство, обусловленное только полом”.

Возможность рождения ребенка того или иного пола в каждом конкретном случае зависит не только от присущих данному явлению закономерностям, выявленных на большом числе наблюдений, но и от случайных привходящих обстоятельств. Поэтому заранее статистически невозможно определить какого пола будет каждый отдельно родившийся ребенок. Этим и не занимается ни теория вероятностей, не статистика, хотя во многих случаях результат отдельного события представляет большой интерес. Теория вероятностей дает достаточно определенные ответы, когда речь заходит о большой совокупности родившихся. Привходящие, внешние причины случайны, однако их совокупность отражает устойчивые закономерности. При формировании пола, как теперь известно, еще до зачатия, случайные причины могут в одних случаях благоприятствовать возникновению зародышей мужского, и в других – женского пола. Но это проявляется не в каком-то закономерном порядке, а хаотично, беспорядочно. Совокупность факторов, формирующих определенные соотношения полов при рождении, проявляется лишь на достаточно большом количестве наблюдений; и чем их больше, тем ближе приближается теоретическая вероятность к фактическим результатам.

Вероятности рождения мальчиков есть число несколько больше чем 0,5 (близкое 0,51), а девочки – меньше чем 0,5 (близкое 0,49). Этот весьма интересный факт поставил перед биологами и статистами трудную задачу – объяснить причину, почему зарождение и рождение мальчика или девочки не является равновозможными и соответствующими генетическим предпосылкам (менделеевскому закону расщепления по полу).

Удовлетворительного ответа на эти вопросы пока не получено; известно только, что уже с момента зачатия доля мальчиков больше доли девочек и что в период внутриутробного развития эти пропорции постепенно выравниваются и к моменту рождения, не достигая, однако, равновероятностных значений. Мальчиков рождается примерно на 5-6% больше чем девочек.

У большинства видов, для которых биологами были составлены таблицы выживания, смертность среди самцов выше. Генетики это объясняют различием у самок и самцов общего хромосомного комплекса.

Ч. Дарвин рассматривает сформировавшееся численное соотношение полов из представителей различных видов, как результат эволюционного естественного отбора, основанного на принципах полового подбора. Генетические законы формирования пола были открыты позже, и они являются недостающим звеном в теоретических концепциях Ч. Дарвина. Меткие наблюдения Ч. Дарвина заслуживают того, чтобы их здесь привести. Автор замечает, что половой подбор был бы простым делом, если бы самцы численно значительно превосходили самок. Важно знать численное соотношение полов не только при рождении, но и в период зрелости, и это усложняет картину. Относительно людей установлен факт, что мальчиков умирает гораздо больше, чем девочек, перед рождением, во время родов и в первые годы детства.

Можно назвать две большие группы факторов, оказывающих влияние на соотношение смертности по полу и в целом обуславливающих сверхсмертность мужчин. Это экзогенные, т.е. социально-экономические факторы, и эндогенные факторы, связанные с генетической программой жизнеспособности мужского и женского организма. Различия в смертности по полу могут быть объяснены постоянным взаимодействием указанных двух групп факторов. Эти различия повышаются прямо пропорционально увеличению показателя средней продолжительности жизни. На чисто биологические различия в жизнеспособности мужчин и женщин наслаивается воздействие социально-экономических условий жизни, реакция на которые мужского и женского организма различна с точки зрения возможности преодолеть их отрицательное влияние на различных возрастных периодах.

В подавляющем большинстве стран мира, где ведется более или менее надежная и полная регистрация смертности, соотношение показателей по полу подтверждает неоднократно подтвержденная практикой положение о повышении смертности мужчин – закономерность эта, как отмечалось ранее присуща человеческой популяции да и не только ей, но и многим другим биологическим видам.

Статистика населения – наука, изучающая количественные закономерности явлений и процессов, происходящих в населении, в непрерывной связи с их качественной стороной.

Население – объект изучения и демографии, которая устанавливает общие закономерности их развития, рассматривая его жизнедеятельность во всех аспектах: историческом, политическом, экономическом, социальном, юридическом, медицинском и статистическом. При этом надо иметь в виду, что по мере развития знаний об объекте открываются его новые стороны, становящиеся отдельным объектом познания.

Статистика населения изучает свой объект в конкретных условиях места и времени, выявляя все новые формы его движения: естественное, миграционное, социальное.

Под естественным движением населения понимается изменение численности населения ввиду рождений и смертей, т.е. происходящее естественным путем. При этом разумеются так же браки и разводы, поскольку они учитываются в одинаковом порядке с рождениями и смертями.

Миграционное движение , или просто миграция населения, означает перемещения людей через границы отдельных территорий, обычно с переменой места жительства на длительное время или навсегда.

Социальное движение населения понимается как изменение социальных условий жизни населения. Оно выражается в изменении численности и составе социальных групп людей, имеющих общие интересы, ценности и нормы поведения, складывающиеся в рамках исторически определенного общества.

Статистика населения решает ряд задач:

Важнейшая ее задача – определение численности населения. Но часто требуется знать численность населения отдельных континентов и их частей, различных стран, экономических регионов стран, административных регионов. При этом ведется не простой арифметический, а особый – статистический счет – счет категорий населения. Статистически устанавливается число рождений, смертей, браков, случаев прекращения брака, численность прибывших и убывших мигрантов, т.е. определяется объем совокупности.

Вторая задача – установление структуры населения, демографических процессов. Внимание здесь прежде всего обращается на деление населения по полу, возрасту, уровню образования, профессиональному, производственному признаку, по принадлежности к городскому и сельскому.

Структура населения по полу может характеризоваться равной численностью полов, мужским или женским перевесом и степенью этого перевеса.

Структура населения по возрасту может быть может быть представлена однолетними данными и группами возрастов, а так же тенденцией изменения возрастного состава, например постарения или омоложения.

Образовательная структура показывает долю грамотного населения, имеющего определенную степень обучения на разных территориях и разных средах.

Профессиональная – распределение людей по приобретенным в процессе обучения профессиям, по занятиям.

Производственная – по отраслям народного хозяйства.

Территориальное размещение населения или его расселения. Здесь различают степень урбанизации, определение плотности всего населения, различное понимание плотности и его состояния.

Третья задача состоит в изучении взаимосвязей, имеющих место в самом населении между его различными группами и исследование зависимости процессов, происходящих в населении от факторов среды, в которой эти процессы протекают.

Четвертая задача складывается из рассмотрения динамики демографических процессов. При этом характеристика динамики может быть дана как изменение численности населения и как изменение интенсивности процессов, происходящих в населении во времени и пространстве.

Пятая задача – статистика населения открывается при прогнозах его численности и состава на будущее время. Предоставление данных о прогнозе численности населения на ближайшую и далекую перспективу.

Методы исследования применяемые в статистике населения

Метод в самом общем понимании означает способ достижения цели, регулирования деятельности. Метод конкретной науки – совокупность приемов теоретического и практического познания действительности. Для самостоятельной науки обязательно не только наличие особого от других наук предмета исследования, но и существования своих собственных методов изучения этого предмета. Совокупность методов исследования применяемых в какой-либо науке, составляет методологию этой науки.

Поскольку статистика населения является отраслевой статистикой, то основой ее методологии служит статистическая методология.

Важнейший метод, включенный в статистическую методологию – получение информации об изучаемых процессах и явлениях – статистическое наблюдение . Оно служит основой для сбора данных как в текущей статистике, так и при проведении переписей, монографического и выборочного изучения населения. Здесь полное использование положений теоретической статистики об установлении объекта единицы наблюдения, введении понятий о дате и моменте регистрации, программе, организационных вопросах наблюдения, систематизации и публикации его итогов. В статистической методологии заложен и принцип самостоятельности отнесения каждого переписываемого лица к определенной группе – принцип самоопределения.

Следующий этап статистического изучения социально-экономических явлений – определение их структуры, т.е. выделение частей и элементов, составляющих совокупность. Речь идет о методе группировок и классификаций, которые в статистике населения получили название типологических и структурных.

Для познания структуры населения необходимо прежде всего выделение признака группировки и классификации. Любой признак подвергшийся наблюдению, может служить и группировочным. Например по вопросу об отношении к лицу, записанному в переписном листе первым, можно определить структуру переписываемого населения, где представляется вероятным выделить значительное число групп. Этот признак является атрибутивным, поэтому при разработке по нему переписных листов необходимо составить заранее перечень нужных для анализа классификаций (группировок по атрибутивным признакам). При составлении классификаций с большим числом атрибутивных записей заранее обосновывается отнесение к определенным группам. Так, по своему занятию население делится на несколько тысяч видов, которые статистика сводит в определенные классы, что фиксируется в так называемом словаре занятий.

При изучении структуры по количественным признакам возникает возможность использования таких статистических обобщающих показателей, как средняя, мода и медиана, меры расстояния или показателей вариации для характеристики разных параметров населения. Рассматриваемые структуры явлений служит основой изучения связи в них. В теории статистики различаются функциональные и статистические связи. Изучение последних невозможно без разделения совокупности на группы и затем сравнения величины результативного признака.

Группировка по факторному признаку и сопоставление с изменениями признака результативного позволяет установить направление связи: прямая она или обратная, а так же дать представление о ее форме ломаной регресси . Данные группировки позволяют построить систему уравнений, необходимую для нахождения параметров уравнения регрессии и определения тесноты связи при помощи расчета коэффициентов корреляции. Группировки и классификации служат основой для использования дисперсионного анализа связей между показателями движения населения и факторами, их вызывающими.

Широкое использование находят в изучении населения статистические методы исследования динамики , графическое изучение явлений , индексный , выборочный и балансовый . Можно сказать, что статистика населения использует для изучения своего объекта весь арсенал статистических методов и примеров. Кроме того применяются и методы разработанные только для изучения населения. Это методы реального поколения (когорт) и условного поколения . Первый позволяет рассмотреть изменения в естественном движении ровесников (родившихся в одном году) – продольный анализ; второй рассматривает естественное движение сверстников (живущих в одно и то же время) – поперечный анализ.

Интересно применение средних и индексов при учете особенностей и сравнении процессов, происходящих в населении, когда условия для сопоставления данных не равны между собой. Используя различное взвешивание при расчете обобщающих средних величин, разработан метод стандартизации, позволяющий элиминировать влияние разных возрастных характеристик населения.

Теория вероятностей как математическая наука изучает свойства объективного мира при помощи абстракций , суть которых состоит в полном отвлечении от качественной определенности и в выделении их количественной стороны. Абстрагирование – есть процесс мысленного отвлечения от многих сторон свойств предметов и одновременно процесс выделения, вычленения каких-либо интересующих нас сторон, свойств и отношений изучаемых предметов. Применение абстрактных математических методов в статистике населения дает возможность статистического моделирования , происходящих в населении процессов. Потребность в моделировании возникает в случае невозможности исследования самого объекта.

Наибольшее число моделей применяемых в статистике населения, разработано для характеристики его динамики. Среди них выделяются экспоненциальные и логистические . Особое значение в прогнозе населения на будущие периоды имеют модели стационарного и стабильного населения, определяющие сложившийся в данных условиях тип населения.

Если построения моделей экспоненциального и логистического населения использует данные о динамике абсолютной численности населения за прошлый период, то модели стационарного и стабильного населения строятся на основе характеристик интенсивности его развития.

Итак статистическая методология изучения населения имеет в своем распоряжении ряд методов общей теории статистики, математические методы и специальные методы, разработанные в самой статистике населения.

Статистика населения используя рассмотренные выше методы, разрабатывает систему обобщающих показателей, указывает на необходимую информацию, способы их расчета, познавательные возможности этих показателей, условия применения, порядок записи и содержательную интерпретацию.

Велико значение обобщающих статистических показателей в решении важнейших проблем при рассмотрении демографической политики, необходимо для сбалансированного роста населения, в изучении миграции населения, составляющей основу межрайонного перераспределения рабочей силы и достижения равномерности ее распределения.

Поскольку население в определенном аспекте изучают многие другие науки – здравоохранение, педагогика, социология и пр., необходимо использовать опыт этих наук, развивать их методы применительно к нуждам статистики.

Стоящие перед нашей страной задачи обновления должна затронуть и решение демографических проблем. Разработка комплексных программ экономического и социального развития должна включать в себя разделы по демографическим программам их решение должно способствовать развитию населения с наименьшими демографическими потерями.

Список используемой литературы

Кильдишев и др. “Статистика населения с основами демографии” М.: Финансы и Статистика, 1990 г. – 312 с.

Бедный М.С. “Мальчики девочки? Медико — демографический анализ” М.: Статистика, 1980 г. – 120 с.

Андреева Б.М., Вишневский А.Г. “Продолжительность жизни. Анализ и моделирование” М.: Статистика, 1979 г. – 157 с.

Боярский А.Я., Громыко Г.Л. “Общая теория статистики” М.: изд. Московские университеты, 1985 г. – 372 с.

Васильева Э.К. “Социально-демографический портрет студента” М.: Мысль, 1986 г. – 96 с.

Бестужев-Лада И.В. “Мир нашего завтра” М.: Мысль, 1986 г. – 269 с.

Популярное:

• Основное содержание закона о наследстве Закон о наследстве регулирует особую процедуру, которая обусловливает переход прав и обязанностей, а также имущества умершего гражданина его родственникам или иным лицам, в том числе […]
• Если не устраивает заведующая детским садом … Вопрос: Добрый день! Г. Калининград. Скажите, пожалуйста, если родителей полностью не устраивает заведующая детским садом, могут ли они требовать от начальника управления образования […]
• Как составляется заявление иностранного гражданина или лица без гражданства о регистрации по месту жительства Житель другого государства, прибывший в РФ, должен подать в миграционную службу заявление иностранного гражданина или […]
• Суд по автокредиту – советы адвоката Если вы берете целевой кредит на покупку автомобиля, то купленная вами машина будет оформлена как залог. Грубо говоря, в случае невыплаты автокредита банк имеет право забрать у вас автомобиль […]
• Президент РФ отменил обязательную установку счетчиков на газ Президент Владимир Путин подписал закон, который вносит поправку в закон № 261-ФЗ "Об энергосбережении. " и отменяет обязательную установку газовых счетчиков в […]
• ЧТО ВАЖНО ЗНАТЬ О НОВОМ ЗАКОНОПРОЕКТЕ О ПЕНСИЯХ Подписка на новости Письмо для подтверждения подписки отправлено на указанный вами e-mail. 27 декабря 2013 График выплаты пенсий, ЕДВ и иных социальных выплат за январь 2014 года […]
• Как унаследовать средства пенсионных накоплений наследодателя? Наследодатель при жизни вправе в любое время подать заявление в территориальный орган ПФР и определить конкретных лиц (правопреемников) и доли средств, которые […]
• Понятие и основные признаки права собственности на природные объекты и ресурсы. ГК, Статья 209. Содержание права собственности. Право владения означает закрепленную законом возможность фактичес­кого обладания природным объектом, […]

Статистика – одна из форм практической деятельности людей, цель которой – сбор, обработка и анализ массовых данных о тех или иных явлениях.

Основное предназначение статистики состоит в том, чтобы помочь людям лучше понять современные мировые проблемы. Статистическое исследование проводится с помощью статистических показателей, которые дают количественную характеристику и всестороннее представление об общественных явлениях.

В настоящее время термин «статистика» употребляется в четырех значениях:

1) комплекс учебных дисциплин;

2) отрасль практической деятельности (статистический учет);

3) совокупность цифровых сведений (статистические данные, статистические сборники);

4) статистические методы, применяемые для изучения социально-экономических явлений.

Статистика как наука представляет собой целостную систему научных дисциплин: теория статистики, экономическая статистика и ее отрасли, социально-демографическая статистика и ее отрасли.

Теория статистики – методологическая основа всех отраслевых статистик. Теория статистики является наукой о наиболее общих принципах и методах статистических исследований социально-экономических явлений.

Статистика – особая наука, которая имеет свой предмет и присущие ей методы исследования. Особенностью статистики является то, что она исследует не отдельные факты, а массовые социально-экономические явления и процессы, состоящие из множества отдельных фактов, обладающих различными признаками.

Предметом изучения статистики являются массовые социально-экономические явления, изменяющиеся под влиянием природных и технических факторов, или статистическая совокупность.

Статистическая совокупность – множество единиц изучаемого явления, объединенных в соответствии с задачей исследования единой качественной основой, но отличающихся друг от друга рядом признаков. Каждый отдельно взятый элемент данного множества называется единицей статистической совокупности. Они характеризуются общими свойствами, которые называются признаками. Признак – это характерное свойство изучаемого явления, которое отображает качественную особенность этого явления. Признаки делятся на атрибутивные и количественные. Атрибутивными называются признаки, имеющие смысловое значение (пол, должность). Количественными называются признаки, имеющие числовое значение (средний балл, возраст). Количественные признаки делятся на дискретные (выражены определенным целым числом) и непрерывные. Признаки, принимающие различные значения у отдельных единиц изучаемого явления, называются варьирующими.

Статистический показатель дает количественную характеристику свойств изучаемых явлений, статистический показатель имеет качественное содержание, обусловленное сущностью этого явления, и относится к определенному месту и времени. Статистические показатели бывают двух видов: учетно-оценочные и аналитические. Учетно-оценочные показатели – это статистическая характеристика качественно определенных социально-экономических явлений в конкретных условиях места и времени.

Для их определения используют абсолютные величины. Аналитические показатели используют в статистике для анализа полученной информации, характеризуют особенности развития изучаемого явления в пространстве и времени. Для их определения используют средние и относительные величины, показатели вариации, динамики и т.д. Статистические показатели всегда именованные числа, имеющие качественную определенность, время и место.

Структура – внутреннее строение статистического множества, которое обнаруживается с помощью статистических показателей. С помощью структуры выявляется наиболее существенные признаки статистической совокупности. Закономерность – повторяемость, последовательность и порядок изменения в явлениях.

Закон «больших чисел» гласит: «количественные закономерности массовых явлений отчетливо проявляются лишь в большом их числе». Закон «больших чисел» отражает диалектику случайного и необходимого, единичного и массового.

Методы статистики

Для изучения своего предмета статистика разработала свою методологию, в основе которой лежит диалектический подход. Это означает, что анализ социально-экономических явлений и процессов осуществляется в их взаимодействии, взаимосвязи, в движении, изменении и развитии. В общей теории статистики все методы систематизируются по трем стадиям исследования:

1) сбор информации, подготовка первичной информации (метод массовых статистических наблюдений);

2) сводка и группировка информации (метод статистических группировок);

3) изучение и анализ статистической информации (метод обобщающих показателей, выборочный метод, корреляционно-регрессионный, корреляционный, регрессионный, индексный, метод рядов динамики).

Задачи статистики в условиях перехода к рыночной экономике:

Всестороннее освещение социально-экономического положения РФ, происходящих изменений, связанных с переходом к рыночным отношениям;

Обеспечение информационных запросов управленческих структур с целью успешного реформирования экономики;

Реформирование методологических и организационных основ государственной статистики, соответствие их экономике переходного периода;

Всемерное содействие освещению проблем, связанных с повышением эффективности национального производства, совершенствование статистического наблюдения и переход на такие формы статистического наблюдения, как регистры, переписи, цензы и т.п.;

Информационное отражение участия РФ в международном разделении труда, в т.ч. конкурентоспособности российских товаров и услуг на мировых рынках.

Статистическое наблюдение.

На начальной стадии статистического исследования применяется метод массовых статистических наблюдений. Статистическое наблюдение представляет собой массовый и систематический сбор данных о явлениях и процессах общественной жизни.

Планомерность статистического наблюдения заключается в том, что оно готовится и проводится по определенному плану, который включает вопросы методологии, организации, техники сбора информации, контроля за качеством собранного материала, его достоверности и оформления итоговых результатов. Массовый характер статистического наблюдения предполагает, что оно охватывает большое число случаев проявления данного процесса, достаточное для того, чтобы получить правдивые статистические данные, характеризующие всю совокупность целого.

Систематичность статистического наблюдения определяется по характеру регистрации данных во времени. По данным во времени наблюдение бывает непрерывное (текущее), прерывно-периодическое (единовременное).

Первичный статистический материал, формирующийся в процессе наблюдения, называется статистической информацией.

К статистическому наблюдению предъявляются следующие требования:

Полноты охвата статистических данных (по количеству, по времени);

Достоверности и точности данных;

Их единообразия и сопоставимости.

Статистическое наблюдение проводится органами государственной статистики или НИИ, экономическими службами банков и фирм.

Кроме цели для статистического наблюдения необходимо установить объект и единицу наблюдения. Объект статистического наблюдения – совокупность явлений, предметов и физических лиц, относительно которых регистрируются статистические сведения, для этого объект должен быть четко определен. Для этого на основе анализа нужно выделить и указать признаки и черты, отличающие его от других, сходных с ним объектов, определить границы перехода от одного к другому. Всякий объект статистического наблюдения состоит из отдельных элементов, т.е. единиц наблюдения.

Отчетная единица (следует отличать от единицы наблюдения): ею выступает субъект, от которого поступают данные о единице наблюдения. Данные наблюдения заносятся в специальные бланки, которые называются формулярами, которые бывают двух типов – карточные (индивидуальные), в которые заносятся данные об одной единице наблюдения и списочные, в которые вносятся данные о нескольких единицах наблюдения.

Субъект наблюдения – орган, который будет осуществлять наблюдение (статистики). Организационные формы статистического наблюдения.

В отечественной статистике используются три организационные формы статистического наблюдения:

Отчетность предприятия;

Специально организованные статистические наблюдения;

Регистры.

Статистическая отчетность – официальный документ, содержащий статистические данные о работе предприятия.

Статистическая отчетность имеет обязательный характер, т.к. все предприятия должны предоставлять ее в указанные сроки; имеет юридическую силу, потому что подписывается руководителем предприятия; документальная обоснованность, т.к. данные базируются на документах первичного учета; по времени регистрации она бывает сплошная, непрерывная; по срокам – ежедневная, недельная, двухнедельная, месячная, квартальная, годовая.

Специально организованное статистическое наблюдение проводится с целью получения сведений, отсутствующих в отчетности или для проверки ее данных (переписи, бюджетные обследования, перепись материальных ресурсов, незавершенного строительства ит.д.).

Регистровые наблюдения – форма непрерывного статистического наблюдения за долговременными процессами, имеющими фиксированное начало, стадию развития и фиксированный конец. В статистике различают регистры населения и регистры предприятий.

Регистры населения – поименный дополняемый перечень жителей страны, он практикуется в небольших странах с высокой культурой населения, т.к. правила регистрации сложны и требуют больших затрат.

Регистры предприятий включают в себя все виды экономической деятельности и содержат значения основных показателей по каждой единице наблюдения объекта в определенный период или момент времени, остающиеся неизменными на протяжении всего времени.

В настоящее время создан Единый государственный регистр предприятий и организаций всех форм собственности (ЕГРПО) в РФ.

Способы статистического наблюдения:

1) непосредственное наблюдение, когда регистраторы производят записи на основаниях данных, полученных непосредственным подсчетом и замером;

2) документальный способ основан на использовании статистической информации, содержащейся в документах учетного характера;

3) опрос – способ наблюдения, основанный на заполнении регистрационных бланков со слов респондента, он используется для получения информации о явлениях и процессах, не поддающихся прямому наблюдению.

Виды опросов:
- устный (экспедиционный);

Саморегистрация;

Корреспондентский;

Анкетный;

Явочный.

При устном опросе необходимую информацию получают специально подготовленные работники – счетчики; при саморегистрации розданные счетчиками формуляры заполняют корреспонденты; корреспондентский способ заключается в том, что сведения в органы, ведущие наблюдение, сообщает штат добровольных корреспондентов; анкетный способ предполагает сбор информации посредством анкет-вопросников; явочный способ предусматривает предоставление сведений в органы, ведущие наблюдение, в явочном порядке.

По охвату единиц совокупности наблюдения бывают сплошными и несплошными.

При сплошном наблюдении информация поступает обо всех единицах изучаемого объекта.

При несплошном наблюдении обследованию подлежит лишь часть единиц изучаемой совокупности. Этот метод экономит время и ресурсы на получение информации, обработку и анализ.

В зависимости от характера отбора единиц для наблюдения различают следующие виды несплошного наблюдения: выборочное наблюдение, метод основного массива, метод моментных наблюдений и монографическое обследование.

Выборочное наблюдение основано на принципе случайного отбора части единиц, входящих в данную совокупность и охватывающих все типы составляющих ее единиц.

Метод основного массива заключается в выборе для обследования самых существенных, наиболее крупных единиц изучаемой совокупности, которые по основному признаку имеют наибольший удельный вес в данной совокупности.

Метод моментных наблюдений заключается в выборе для регистрации значений признаков у единиц выборочной совокупности в некоторые, заранее определенные моменты времени.

При монографическом обследовании тщательному обследованию подвергаются отдельные единицы изучаемой совокупности обычных представителей каких-либо новых типов явлений. Его цель: выявить намечающиеся тенденции и закономерности развития каких-либо новых явлений. Результаты этих исследований помогают уточнить структуру совокупности и выявить связь между отдельными признаками.

Точность наблюдений.

Точностью статистического наблюдения называется степень соответствия величины какого-либо показателя, установленной по материалам статистического наблюдения, действительной его величине.

Расхождение между расчетными и действительными значениями изучаемых величин называется ошибкой наблюдения. В зависимости от причин возникновения различают ошибки регистрации и ошибки репрезентативности. Ошибки регистрации являются результатом неправильной записи на вопрос формуляра, они бывают случайными и систематическими. Случайные ошибки возникают при случайных обстоятельствах и не оказывают существенного влияния на результаты наблюдения. Систематические ошибки возникают в силу определенных постоянно действующих причин и существенно искажают результаты наблюдения.

В организации выборочного наблюдения различают ошибки репрезентативности – это отклонение значения показателя обследуемой совокупности от его величины по исходной совокупности. Они также бывают случайными и систематическими.

Всякий статистический документ, прежде чем поступить для обработки, должен быть тщательно проверен. Сначала документ проверяется с точки зрения полноты сведений (поступивших), т.е. все ли отчетные единицы представили результаты обследования. Затем осуществляется контроль.

Виды контроля:

Синтаксический (предусматривает проверку правильности оформленных документов, наличие необходимых реквизитов, полноты заполнения строк или граф);

Логический (поясняет несоответствие значений признаков наиболее верным их значениям, отсутствие необходимых взаимосвязей между показателями);

Арифметический (проверка итогов в отчетных таблицах путем сравнения с предварительно рассчитанными контрольными суммами по строкам или графам).

Сводка и группировка статистических данных.

Сводка представляет собой комплекс последовательных операций по обобщению конкретных единичных данных (фактов), образующих совокупность, для выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом.

Сводка должна составляться на основе предварительного теоретического анализа явлений и процессов. Сводка бывает простая и сложная. Простой сводкой называется операция по подсчету общих итогов по совокупности единиц наблюдения. Сложная сводка представляет собой комплекс операций, включающих группировку единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по всему объекту и представление результатов группировки в виде статистических таблиц.

По форме обработки сводка бывает централизованная и децентрализованная. В первом случае весь первичный материал поступает в одну организацию, где подвергается обработке от начала до конца. Во втором случае информация обрабатывается в несколько этапов, сначала по регионам, затем укрупняется в результате получаются показатели в целом по стране. Для выявления закономерностей применяют группировку.

Группировкой называется расчленение множества единиц изучаемой совокупности по существенным для них признакам.

С помощью группировок решаются следующие задачи:

Выделение социально-экономических типов явлений (типологическая группировка);

Изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем (структурная группировка);

Выявление связей и зависимости между явлениями (аналитическая группировка).

Виды статистических группировок.

В соответствии с решаемыми задачами статистические группировки делятся на типологические, структурные и аналитические.

Типологическая группировка – это разделение качественно разнородной совокупности на классы или однородные группы, она широко применяется в исследовании социально-экономических явлений и позволяет проследить зарождение, развитие и отмирание различных типов явлений.

Таблица 1. Группировка промышленных предприятий по формам собственности:

% к итогу = (26326/28112)*100%=93,6%

Структурной называется группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо признаку.

Пример. Группировка населения России по размеру среднедушевого дохода (однородная совокупность, 40 ед. интервал):

Аналитической называется группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками. Признаки можно разделить на факторные и результативные.

Факторными называются признаки, под действием которых изменяются другие признаки, называемые результативными. Факторный признак: посещаемость лекций, результативный – оценка на экзамене.

Взаимосвязь проявляется в том, что с возрастанием значения факторного признака систематически возрастает или убывает среднее значение признака результативного. Таким образом, особенности аналитической группировки следующие: в основу группировки кладется факторный признак, каждая выявленная группа характеризуется средними значениями результативного признака. Метод аналитических группировок применим только при качественной однородности исследуемой совокупности.

Группировка может быть простой и сложной. Простой называется группировка, в которой группы образованы по одному признаку. Сложной называется группировка, в которой группы образованы по трем или более признакам. Сначала группы формируются по одному признаку, затем делятся на подгруппы по второму признаку, которые в свою очередь делятся по третьему признаку.

Принципы построения статистических группировок и классификаций.

Группировочным признаком или основанием группировки называется признак, по которому происходит разбивка единиц совокупности на отдельные группы.

В качестве основания группировки следует использовать только существенные признаки. Количество групп зависит от задач исследования, вида признака, положенного в основание группировки, численности совокупности и степени вариации признака. От группировки следует отличать классификацию. Классификацией называется устойчивая фундаментальная группировка по атрибутивному признаку, который содержит подробную номенклатуру групп и подгрупп. Классификация устанавливается органами государственной и международной статистики, в некоторых случаях имеет силу закона.

Пример. Классификация профессий в статистике труда, классификация товаров в торговле.

При группировке по количественным признакам нужно выбрать и соответственно установить количество групп, оно зависит от размаха варьирования, т.е. разности между максимальным и минимальным значениями признака. Чем больше размах варьирования, тем больше образуется групп. Количество групп определяется по формуле Стерджеса: n=1+3,322*lgN, где N – количество единиц совокупности, n – количество групп.

Номограмма:

Интервал группировки определяется как разность между максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе. Если вариация признака проявляется в сравнительно узких границах, распределение носит более или менее равномерный характер, то выбираются равные интервалы (i). Величина интервала i определяется по формуле:

Где (x max - x min) – размах вариации признака в совокупности, n – количество групп.

Вторичная группировка – это образование новых групп на основе ранее проведенной группировки. Существуют два способа:

Укрупнение первоначальных интервалов;

Долевая перегруппировка, т.е. образование новых групп с меньшими интервалами.

Основные задачи вторичной группировки:

Образование по количественным признакам качественно определенных групп;

Для сравнения (приведение к единому интервалу двух или более группировок);

Образование укрупненных групп, в которых яснее проступает характер распределения.

Ряды распределения.

Статистический ряд распределения – это упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по определенному варьирующему признаку. В зависимости от признака, положенного в основание группировки, различают атрибутивные и вариационные ряды распределения.

Атрибутивными называют ряды распределения, построенные по качественным, т.е. атрибутивным признакам. Вариационными называют ряды распределения, построенные по количественному признаку. Вариационные ряды состоят из двух элементов – варианты и частоты. Варианта – отдельное значение варьирующего признака, которое он принимает в ряду распределения. Частоты – численности или значения одинаковых вариант или каждой группы вариационного ряда.

Частостями называются частоты, выраженные в долях единицы или процентах. Сумма частот составляет объем ряда распределения.

В зависимости от характера распределения признака различают дискретные и интервальные ряды. Дискретный ряд распределения – это ряд, в котором значение признака выражено определенным целым числом.

Таблица 1. Распределение семей по числу занимаемых комнат:

Полигон распределения:

При непрерывной вариации признака строятся интервальные вариационные ряды, где варианта дана в виде интервала. При построении интервальных рядов необходимо определить число групп и виды интервала (равные и неравные, открытые и закрытые).

Таблица 2. Распределение семей по размеру жилой площади:

Для анализа вариационных рядов используются графики: полигон и гистограмма.

Полигон используется при изображении дискретных вариационных рядов. Гистограмма – при изображении интервального ряда.

Гистограмма для таблицы:

По оси ординат откладывают накопленные частоты, по оси абсцисс – варианты ряда. С помощью кумуляты изображают процесс концентрации, если поменять местами оси графика кумуляты, то получим кривую – огиву.

Статистические показатели.

Любое статистическое исследование завершается расчетом и анализом различных по форме и по виду статистических показателей.

Статистический показатель представляет собой количественную характеристику социально-экономических явлений и процессов в условиях качественной определенности. Он непосредственно связан с внутренним содержанием изучаемого явления или процесса.

Система статистических показателей – совокупность взаимосвязанных показателей, объединенных в соответствии с задачей исследования, имеющих одноуровневую и многоуровневую структуру и нацеленная на решение конкретной статистической задачи. В отличие от признака, статистические показатели получаются расчетным путем. Это может быть подсчет единиц совокупности, суммирование, сравнение или более сложные расчеты. По охвату единиц совокупности показатели делятся на индивидуальные и сводные.

Индивидуальные показатели характеризуют отдельный объект или единицу совокупности. Например, оборот торговой фирмы, совокупный доход семьи.

Сводные показатели характеризуют группу единиц, представляющую собой часть совокупности или всю совокупность в целом. Они подразделяются на объемные и расчетные. Объемные показатели получают путем сложения значений признака отдельных единиц совокупности. При этом получают объемный абсолютный показатель. Расчетные показатели, вычисляемые различным формулам, служат для решения отдельных статистических задач анализа, измерения вариации, оценка взаимосвязи и т.д.

Абсолютные показатели.

Исходной первичной формой выражения статистических показателей являются абсолютные величины, они характеризуют абсолютные размеры изучаемых явлений (масса, площадь, объем, протяженность), а также число составляющих ее единиц.

Индивидуальные абсолютные показатели получают, как правило, непосредственно в процессе статистического наблюдения как результат замера, взвешивания, подсчета и оценки количественного признака.

Сводные объемные показатели, характеризующие объем признака или объем совокупности как в целом по изучаемому объекту, так и его части, получают в результате сводки и группировки индивидуальных значений. Абсолютные статистические показатели всегда являются именованными числами, они выражаются в натуральных, стоимостных или трудовых единицах измерения.

Натуральные единицы – тонны, кг, метры, литры, штуки и т.д. В группу натуральных также входят условно-натуральные измерители, которые используют в тех случаях, когда какой-либо продукт имеет несколько разновидностей. С помощью переводных коэффициентов получают условно-натуральные единицы измерения, которые позволяют определить общий объем произведенного продукта. В условиях рыночной экономики большое значение придается стоимостным единицам измерения, которые дают денежную оценку социально-экономическим явлениям и процессам. Однако в условиях высокой инфляции эти данные становятся несопоставимыми, поэтому приходится производить пересчет в сопоставимые цены.

К трудовым единицам измерения, позволяющим учитывать как общие затраты труда на предприятии, так и трудоемкость отдельных операций, относятся человеко-дни и человеко-часы.

Относительные показатели.

Относительный показатель представляет собой результат деления одного абсолютного показателя на другой и выражается отношением двух количественных характеристик социально-экономических явлений.

Относительные показатели выражаются в коэффициентах, % и промилле 0 / 00 .

Виды относительных величин: относительная величина динамики, плана, реализации плана, структуры, сравнения, координации и интенсивности.

y 0 →y пл. →у 1 или y факт.

1. Относительный показатель динамики (темп роста):

2. Относительный показатель плана:

3. Относительный показатель реализации плана:

Существует взаимосвязь:

4. Относительный показатель структуры (отражает соотношение структурных частей совокупности и их целого):

ОПС – удельный вес, процент к итогу.

5. относительный показатель сравнения.

Отражает соотношение двух показателей, относящихся к разным территориям, но за один и тот же период или момент времени.

6. Относительный показатель координации (отражает соотношение частей целого между собой):

Пример, в городе проживает 500 тыс. человек взрослого трудоспособного населения, 200 тыс. человек детей и 300 тыс. пенсионеров. ОПК пенс. =300.000/500.000=60%.

7. Относительный показатель интенсивности.

Он характеризует степень распространения изучаемого процесса или явления в присущей ему среде (количество поликлиник на 10 тыс. жителей).

Средние величины.

Средняя величина – обобщающая характеристика совокупности однотипных явлений по какому-либо варьирующему признаку, который показывает уровень признака, отнесенный к единице совокупности. Средняя величина отражает общее и типичное для всей совокупности в конкретных условиях места и времени.

Важнейшее свойство средней состоит в том, что она отражает общее, что присуще всем единицам статистической совокупности. Значения признака отдельных единиц совокупности могут колебаться под влиянием множества факторов, среди которых могут быть как основные, так и случайные. Сущность средней заключается в том, что в ней взаимопогашаются отклонения значений признака отдельных единиц совокупности, обусловленные действием случайных факторов, и учитываются изменения, связанные с действием основных факторов. Средняя отражает типичный уровень признака и абстрагируется от индивидуальных особенностей, присущих отдельным единицам.

Типичность средней непосредственно связана с однородностью статистической совокупности.

Определить среднюю можно через исходное соотношение средней (ИСС):

Например, определение средней заработной платы:

Виды средней: средняя арифметическая, средняя гармоническая, средняя квадратическая (кубическая), средняя геометрическая, средняя хронологическая.

Средняя арифметическая.

Различают простую и взвешенную среднюю арифметическую.

Простая:

Взвешенная:

x – значение признака, n – количество вариантов, f – вес, который показывает количество одинаковых вариантов (одинаковых значения признака).

Средняя гармоническая.

Различают простую и взвешенную среднюю гармоническую.