Что такое в статистике. Что такое статистика, и какова её важность в современном обществе? Статистика - это общетеоретическая наука, изучающая количественные изменения в явлениях и процессах

1. Общее понятие статистики. Предмет статистики.

Статистикой называют планомерный и систематический учет осуществляемый в масштабах страны органами государственной статистики во главе с государственным комитетом РФ по статистике.

Статистика - цифровые данные публикуемые в специальных справочниках и средствах массовой информации.

Статистика - специальная научная дисциплина.

Предмет и содержание статистической науки долгое время были дискуссионными. С целью решения этих вопросов в 1954 и 1968 гг. проводились специальные совещания с привлечением широкого круга ученых и практиков не только статистиков, но и специалистов связанных с ней науки. Кроме того, до середины 70-х гг. шла дискуссия о предмете статистики в специальной литературе. В ходе дискуссий выявились 3 основные точки зрения на предмет статистики:

1. Статистика - универсальная наука, изучающая массовое явление природы и общества.

2. Статистика - методологическая наука не имеющая своего предмета познания, а представляющая собой учение о методе, применяемым общественными науками.

3. Статистика - общественная наука, имеющая свой предмет, методологию и исследующая количественные закономерности общественного развития.

В результате проводившихся совещаний и дискуссий в статистической науке первые две точки зрения были большинством ученых и практиков отвергнуты, а третья в основном принята, дополнена и уточнена.

Предметом статистики является количественная сторона массовых социально-экономических явлений, неразрывные связи с их качественной стороной, конкретных условий, места и времени. Из данного определения следуют основные черты предмета статистической науки:

1. Статистика - наука общественная.

2. В отличие от других общественных наук статистика изучает количественную сторону общественных явлений.

3. Статистика изучает массовое явление.

4. Статистика изучает количественную сторону явлений в неразрывной связи с количественной стороной и это находит свое воплощение в существовании системы статистических показателей.

5. Статистика изучает количественную сторону явлений в конкретных условиях места и времени.

2. Метод статистики и статистическая методология.

Под статистической методологией понимается система принципов и методов их реализации направленных на изучение количественных закономерностей, проявляющихся в структуре взаимосвязей и динамике социально-экономических явлений. Важнейшими составными элементами метода статистики и статистической методологии являются массовое статистическое наблюдение, сводка и группировка, а также применение обобщающих статистических показателей и их анализ.

Сущность первого элемента статистической методологии составляет сбор первичных данных об изучаемом объекте. Например: в процессе переписи населения страны собираются данные о каждом человеке, проживающем на ее территории, которая заносится в специальный формуляр.

Второй элемент: сводка и группировка представляет собой разделение совокупности данных, полученных на этапе наблюдения на однородные группы по одному или несколько признаков. Например в результате группировки материалов переписи населения делится на группы (по полу, возрасту, населению, образованию и т.д.).

Сущность третьего элемента статистической методологии заключается в вычислении и социально-экономической интерпретации обобщающих статистических показателей:

1. Абсолютных

2. Относительных

3. Средних

4. Показателей вариации

5. Динамики

Три основных элемента статистической методологии составляют также три стадии любого статистического исследования.

3. Закон больших чисел и статистическая закономерность.

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.

4. Отрасли статистики.

В процессе исторического развития в составе статистики как единой науки выделились и получили известную самостоятельность следующие отрасли:

1. Общая теория статистики, которая разрабатывает понятие категорий и методы измерения количественных закономерностей общественной жизни.

2. Экономическая статистика изучающая количественные закономерности процессов воспроизводства на различных уровнях.

3. Социальная статистика, изучающая количественную сторону развития социальной инфраструктуры общества (статистика здравоохранения, образования, культуры, моральная, судебная и др.).

4. Отраслевые статистики (статистика промышленности, агропромышленного комплекса, транспорта, связи и т.д.).

Все отрасли статистики, развивая и совершенствую свою методологию способствуют развитию статистической науки в целом.

5. Основные понятия и категории статистической науки в целом.

Статистическая совокупность - множество элементов одного и того же вида сходных между собой по одним признакам и различающимся по другим. Например: это совокупность отраслей экономики, совокупность ВУЗ, совокупность сотрудничества КБ и т.п.

Отдельные элементы статистической совокупности называются ее единицами. В рассмотренных выше примерах единицами совокупности являются соответственно отрасли, ВУЗ (один) и сотрудник.

Единицы совокупности обладают как правило многими признаками.

Признак - свойство единиц совокупности, выражающее их сущность и имеющее способность варьировать, т.е. изменяться. Признаки, принимающие единичное значение у отдельных единиц совокупности называются варьирующими, а сами значения вариантами.

Варьирующие признаки подразделяются на атрибутивные или качественные. Признак называется атрибутивным или качественным, если его отдельное значение (варианты) выражаются в виде состояния или свойств присущих явлению. Варианты атрибутивных признаков выражаются в словесной форме. Примерами таких признаков могут служить - хозяйственный.

Признак называется количественным, если его отдельное значение выражается в виде чисел. Например: заработная плата, стипендия, возраст, размер ОФ.

По характеру варьирования количественные признаки делятся на дискретные и непрерывные.

Дискретные - такие количественные признаки, которые могут принимать только вполне определенное, как правило целое значение.

Непрерывными - являются такие признаки, которые в определенных пределах могут принимать значение как целое, так и дробное. Например: ВНП страны и т.д.

Различаются также признаки основные и второстепенные.

Основные признаки характеризуют главное содержание и сущность изучаемого явления или процесса.

Второстепенные признаки дают дополнительную информацию и непосредственно связаны с внутренним содержанием явления.

В зависимости от целей конкретного исследования одни и те же признаки в одних и тех же случаях могут быть основными, а в других второстепенными.

Статистический показатель - это категория отображающая размеры и количественные соотношения признаков социально-экономических явлений и их качественной определенности в конкретных условиях места и времени. Следует различать содержание статистического показателя и его конкретное числовое выражение. Содержание, т.е. качественная определенность состоит в том, что показатели всегда характеризуют социально-экономические категории (население, экономика, финансовые институты и т.д.). Количественные размеры статистических показателей, т.е. их числовые значения зависят прежде всего от времени и места объекта, который подвергается статистическому исследованию.

Социально-экономические явления как правило не могут быть охарактеризованы каким-либо одним показателем, Например: уровнем жизни населения. Для комплексной всесторонней характеристики исследуемых явлений необходима научно обоснованная система статистических показателей. Такая система не является постоянной. Она постоянно совершенствуется исходя из потребностей общественного развития.

6. Задачи статистической науки и практики в условиях развития рыночной экономики.

Основными задачами статистики в условиях развития в России рыночных отношений являются следующие:

1. Совершенствование учета и отчетности и сокращение на этой основе документооборота.

2. Усиление работы по контролю за достоверностью статистической информации, предоставляемой предприятиям, учреждениям и организациям всех отраслей экономики и форм собственности.

3. Повышение своевременности статистической информации как в поступающий статистический орган, так и предоставляемые ими структуры государственной власти и управления.

4. Углубление аналитических функций, разрабатываемых статистических данных, формирование тематики проводимых статистических в соответствии с текущими задачами социально-экономическом развитии страны.

5. Дальнейшее развитие и совершенствование статистической методологии на основе все более широкого внедрения ПЭВМ практика и... статистического анализа не прогнозировалась.

Статистическая сводка - метод научной обработки статистических данных собранных в процессе наблюдения, при котором информация относящаяся к отдельной единице обобщается, а затем характеризуется аналитическими показателями и системой таблиц. При сводке получаются статистические данные характеризующие всю совокупность. На данном этапе осуществляется переход от индивидуальных характеристике единиц совокупности и обобщающим показателем, характеризующим всю совокупность.

Различают сводку в узком и широком смысле слова. В узком смысле слова под сводкой понимается техническая операция по подсчету итогов. В широком смысле слова сводка состоит из группировки полученной в процессе наблюдения информации составления систем показателей для характеристики типических групп изложения этих показателей в таблицах, а также подсчета общих и групповых итогов.

2.1. Общее понятие группировок.

Группировки являются таки методом исследований социально-экономических явлений, при котором статистическая совокупность делится на однородные группы, которые раскрывают состояние и развитие всей совокупности.

Группировка является важнейшим этапом статистического исследования, соединяющим сбор первичной информации об объеме исследования и анализ этой информации на основе обобщающих статистических показателей.

Методы группировок разнообразны. Это разнообразие обусловлено с одной стороны огромным множеством признаков, подвергаемых статистическому исследованию, а с другой стороны разнообразными задачами, которые решаются на основе группировок.

2.2. Важнейшая проблема возникающая при группировке.

Важнейшая проблема при построении группировки, является выбор группированного признака или основание группировки.

Группировочный признак - варьирующий признак по которому производится объединение единиц совокупности в группы.

По характеру варьирования, признаки разделяются, как известно, на: атрибутивные и количественные. Это деление определяет особенности решения второй проблемы группировок, а именно - определение числа выделяемых групп. При выборе в качестве группировочных некоторых атрибутивных признаков, может быть выделено только строго определенное количество групп. В частности при группировке населения по полу может быть выделено...

При группировке предприятий по прибыли может быть выделено 3 группы.

Для многих атрибутивных признаков разрабатываются устойчивые группировки, называемые классификацией. Например: классификация отраслей экономики, классификация занятий населения и др.

При группировке по количественному признаку, вопрос о количестве границы групп следует решать исходя из сущности изучаемого социально-экономического явления. При этом следует принимать во внимание такой показатель, как размах вариаций. Чем больше размах варьирования, тем больше образуется групп и наоборот. Необходимо также принимать во внимание численность единиц совокупности по которой строится группировка. При небольшом объеме совокупности, нецелесообразно образовывать большое число групп, т.к. в этом случае в группах не будет достаточного числа единиц для выявления статистических закономерностей.

Существенным вопросом при группировке по количественному признаку является определение интервалов. Показатели числа групп и величины интервалов находятся в обратной зависимости. Чем больше величина интервалов - тем меньше требуется групп и наоборот.

Интервалом называется разность между его верхней и нижней границей.

По величине группировочного признака интервалы подразделяются на равные и неравные. Равные интервалы применяются в тех случаях, когда изменение группировочного признака внутри совокупности происходит равномерно. Расчет величины равного интервала производится по формуле:

k - число групп

Xmax, Xmin - соответственно наибольшее и наименьшее значение признака к качеству групп.

Если распределение группировочного признака внутри совокупности неравномерное, то используются неравные интервалы. Неравные интервалы могут быть прогрессивно возрастающими и прогрессивно убывающими. часто при группировке применяются так называемые специализированные интервалы, т.е. такие, которые определяются исходя из цели исследования и сущности явления. Например: при группировке имеющей целью охарактеризовать трудоспособное население страны используются пятилетние интервалы возраста людей.

Третьей проблемой построения группировок является обозначение границ интервалов. При выделении интервалов по дискретным количественным признакам следует обозначать их границы т.о., чтобы нижняя граница последующего интервала отличалась от верхней границы предыдущего на единицу.

При группировке по непрерывному количественному признаку границы обозначаются так, чтобы группы были четко отделены одна от другой. Это достигается добавлением числовым границам интервалов указаниям о том, куда следует относить единицу обладающей группировочным признаком в размерах точно совпадающих с границами интервалов. Обычно дополнительные разъяснения к числовым границам интервалов образуемым по непрерывным количественным принципам выражаются словами: «более», «менее», «свыше» и т.д.

2.3. Виды группировок.

В зависимости от задач, решаемых с помощью группировок выделяют следующие их виды:

Типологические

Структурные

Аналитические

Главная задача типологической состоит в классификации социально-экономических явлений путем выделения однородных к качественным отношениям групп.

Качественная однородность при этом понимается в том смысле, что в отношении изучаемого свойства все единицы совокупности подчиняются одному закону развития. Например: группировка предприятиям отраслей экономики.

Абсолютные и относительные величины.

Абсолютной величиной называется показатель, выражающий размеры социально-экономического явления.

Относительной величиной в статистике называется показатель, выражающий количественное соотношение между явлениями. Он получается в результате деления одной абсолютной величины на другую абсолютную величину. Величина с которой мы производим сравнения называется основанием или базой сравнения .

Абсолютные величины - всегда величины именованные.

Относительные величины выражаются в коэффициентах, процентах, промили и т.д.

Относительная величина показывает, во сколько раз, или на сколько процентов сравниваемая величина больше или меньше базы сравнения.

В статистике различают 8 видов относительных величин:

1. Сущность и значение средних величин.

Средние величины являются одними из наиболее распространенных обобщающих статистических показателей. Они имеют своей целью одним числом охарактеризовать статистическую совокупность состоящую из меньшинства единиц. Средние величины тесно связаны с законом больших чисел. Сущность этой зависимости заключается в том, что при большом числе наблюдений случайные отклонения от общей статистики взаимопогашаются и в среднем более отчетливо проявляется статистическая закономерность.

С помощью метода средних решаются следующие основные задачи:

1. Характеристика уровня развития явлений.

2. Сравнение двух или нескольких уровней.

3. Изучение взаимосвязей социально-экономических явлений.

1. 4. Анализ размещения социально-экономических явлений в пространстве.

Для решения этих задач статистическая методология разработала различные виды средних.

2. Среднее арифметическое.

Для выяснения методики расчета средней арифметической используем следующие обозначения:

X - арифметический признак

X (X1, X2, ... X3) - варианты определенного признака

n - число единиц совокупности

Средняя величина признака

В зависимости от исходных данных средняя арифметическая может быть рассчитана двумя способами:

1. Если данные статистического наблюдения на сгруппированы, или сгруппированные варианты имеют одинаковые частоты, то рассчитывается средняя арифметическая простая:

2. Если частоты сгруппированы в данных разные, то рассчитывается среднее арифметическое взвешанное:

Численность (частоты) вариантов

Сумма частот

Среднее арифметическое рассчитывается по разному в дискретных и интервальных вариационных рядах.

В дискретных рядах варианты признака умножаются на частоты, эти произведения суммируются и полученная сумма произведений делится на сумму частот.

Рассмотрим пример вычисления средней арифметической в дискретном ряду:

В интервальных рядах значение признака задано, как известно, в виде интервалов, поэтому, прежде чем рассчитывать среднюю арифметическую, нужно перейти от интервального ряда к дискретному.

В качестве вариантов Xi используется середина соответствующих интервалов. Они определяются как полусумма нижней и верхней границ.

Если у интервала отсутствует нижняя граница, то его середина определяется как разность между верхней границей и половиной величины следующих интервалов. При отсутствии верхних границ, середина интервала определяется как сумма нижней границы и половины величины предыдущего интервала. После перехода к дискретному ряду дальнейшие вычисления происходят по методике рассмотренной выше.

Если веса fi заданы не в абсолютных показателях, а в относительных, то формула расчета средней арифметической будет следующей:

pi - относительные величины структуры, показывающие, какой процент составляют частоты вариантов в сумме всех частот.

Если относительные величины структуры заданы не в процентах, а в долях, то среднее арифметическое будет рассчитываться по формуле:

3. Средняя гармоническая.

Средняя гармоническая является первообразной формой средней арифметической. Она рассчитывается в тех случаях, когда веса fi не заданы непосредственно, а входят как сомножитель в один из имеющихся показателей. Также как и арифметическая, средняя гармоническая может быть простой и взвешанной.

Средняя гармоническая невзвешанная:

Средняя гармоническая смешанная:

Wi - произведение вариантов на частоты

При расчете средних величин необходимо помнить о том, что всякие промежуточные вычисления должны приводить как в числителе, так и в знаменателе и имеющим экономический смысл показателям.

4. Структурное среднее.

Структурное среднее характеризует состав статистической совокупности по одному из варьирующих признаков. К этим средним относятся мода и медиана .

Мода - такое значение варьирующего признака, которое в данном ряду распределения имеет наибольшую частоту.

В дискретных рядах распределений мода определяется визуально. Сначала определяется наибольшая частота, а по ней модальное значение признака. В интервальных рядах для вычисления моды используется следующая формула:

Xmo - нижняя граница модальности (интервал ряда с наибольшей частотой)

Mo - величина интервала

fMo - частота модального интервала

fMo-1 - частота интервала предшествующего модальному

fMo+1 - частота интервала следующего за модальным

Медианой называется такое значение варьирующего признака, которое делит ряд распределения на две равные части по объему частот. Медиана рассчитывается по разному в дискретных и интервальных рядах.

1. Если ряд распределения дискретный и состоит из четного числа членов, то медиана определяется как средняя величина из двух серединных значений рангированного ряда признаков.

2. Если в дискретном ряду распределения нечетное число уровней, то медианой будет серединное значение рангированного ряда признаков.

В интервальных рядах медиана определяется по формуле:

Нижняя граница медианного интервала (интервала для которого накопленная частота впервые превысит полусумму частот)

Me - величина интервала

Сумма частот ряда

Сумма накопленных частот предшествующих медианному интервалу

Частота медианного интервала

1. Общее понятие о вариации.

Вариацией называется различие значений признака у отдельных единиц совокупности.

Вариация возникает в силу того, что отдельные значения признака формируются по влияние большого числа взаимосвязанных факторов. Эти факторы часто действуют в противоположных направлениях и их совместное действие формирует значение признаков у конкретной единицы совокупности. Необходимость изучения вариаций связана с тем, что средняя величина, обобщающая данные статистического наблюдения, на показывает как колеблется вокруг нее индивидуальное значение признака. Вариации присущи явлениям природы и общества. При этом революция в обществе происходит быстрее, чем аналогичные изменения в природе. Объективно существуют также вариации в пространстве и во времени.

Вариации в пространстве показывают различие статистических показателей относящихся к различным административно-территориальным единицам.

Вариации во времени показывают различие показателей в зависимости от периода или момента времени к которым они относятся.

2. Меры вариаций.

К примерам вариаций относятся следующие показатели:

1. размах вариаций

2. среднее линейное отклонение

3. среднее квадратическое отклонение

4. дисперсия

5. коэффициент

1. Размах вариаций является ее простейшим показателем. Он определяется как разность между максимальным и минимальным значение признака. Недостаток этого показателя заключается в том, что он зависит только от двух крайних значений признака (min, max) и не характеризует колеблимость внутри совокупности. R=Xmax-Xmin.

2. Среднее линейное отклонение является средней величиной абсолютных значений отклонений от средней арифметической. Оно определяется по формуле:

Простая

Отклонения берутся по модулю, т.к. в противном случае, из-за математических свойств средней величины, они всегда были бы равны нулю.

4. Дисперсия (средний квадрат отклонений) имеет наибольшее применение в статистике как показатель меры колеблимости.

Дисперсия определяется по формулам:

пример: стр. 36

Дисперсия является именованным показателем. Она измеряется в единицах соответствующих квадрату единиц измерения изучаемого признака. В данном случае она показывает, что средний размер отклонения прибыли по 50 предприятиям от средней прибыли составляет 1,48 .

Дисперсия может быть также определена по формуле:

3. Среднее квадратическое отклонение определяется как корень из дисперсии.

По исходным данным приведенным выше, среднее квадратическое отклонение равно:

5. Коэффициент вариаций определяется как отношение среднего квадратического отклонения к средней величине признака, выраженное в процентах:

Он характеризует количественную однородность статистической совокупности. Если данный коэффициент < 50%, то это говорит об однородности статистической совокупности. Если же совокупность не однородна, то любые статистические исследования можно проводить только внутри выделенных однородных групп.

3. Дисперсия альтернативного признака.

Альтернативными называются 2 взаимоисключающих друг друга признака. То признаки, которыми каждая отдельная единица совокупности либо обладает, либо не обладает. Наличие альтернативного признака принято обозначать через единицу, а отсутствие через 0. Долю единиц обладающих данным признаком обозначают через p (п), а долю единиц на обладающих данным признаком обозначают через q. При этом p+q=1.

Дисперсия альтернативного признака определяется по формуле:

4. Виды дисперсий. Привила их сложения.

Если исследуемую статистическую совокупность разделить на группу, то для каждой из них можно определить групповые средние и дисперсии. Эти дисперсии будет характеризовать колеблимость изучаемого признака каждой отдельной группе. На этой основе можно определить среднюю изнутри групповых дисперсий.

ni=fi - численность единиц в отдельных группах

Эта дисперсия характеризует случайную вариацию признака, на зависящую от фактора положенного в основание группировки.

Вычисляется также межгрупповая дисперсия.

и ni=fi соответственно средние и численности по отдельным группам.

Эта дисперсия характеризует вариацию по влиянием группировочного признака. Сумма средней изнутри групповых и межгрупповой дисперсий позволяет определить общую дисперсию.

Данное равенство называют правилом сложения дисперсий.

; , т.е. существует тесная зависимость между изготовлением деталей и другими показателями.

Если значения исследуемого признака выражаются в долях или коэффициентах, то правило сложения дисперсий выражается следующими формулами:

ni - численность единиц в отдельных группах

pi - доля изучаемого признака во всей совокупности

средняя из внутригрупповых дисперсий для долей признаков

1. Виды и формы зависимости между социально-экономическими явлениями.

Многообразие взаимосвязей в которых находятся социально-экономические явления, рождают необходимость в их классификации.

По видам различают функциональную и корреляционную зависимость.

Функциональной называют такую зависимость, при которой одному значению факторного признака X соответствует одно строго определенное значение результативного признака Y.

В отличие от функциональной зависимости, корреляционная выражает такую связь между социально-экономическими явлениями, при которой одному значению факторного признака X могут соответствовать несколько значений результативного признака Y.

По направлению различают прямую и обратную зависимость.

Прямой называют такую зависимость, при которой значение факторного признака X и результативного признака Y изменяются в одном направлении. Т.о. при увеличении значения X, значения Y в среднем увеличиваются, а при уменьшении X - Y уменьшается.

Обратная зависимость между факторным и результативным признаками, если они изменяются в противоположных направлениях.

2. Статистические методы изучения взаимосвязей.

Важное место в статистическом изучении взаимосвязей занимают следующие методы:

1. Метод приведения параллельных данных.

2. Метод аналитических группировок.

3. Графический метод.

4. Балансовый метод.

6. Корреляционно-регрессионный.

1. Сущность метода приведения параллельных данных заключается в следующем:

Исходные данные по признаку X располагаются в порядке возрастания или убывания, а по признаку Y записываются соответствующие им показатели. Путем сопоставления значений X и Y, делается вывод о наличии и направлении зависимости.

3. Сущность графического метода составляет наглядное представление наличия и направления взаимосвязей между признаками. Для этого значение факторного признака X располагается по оси абсцисс, а значение результативного признака по оси ординат. По совместному расположению точек на графике делают вывод о направлении и наличии зависимости. При этом возможны следующие варианты:

а \, б/ (вверх) , в\ (вниз).

Если точки на графике расположены беспорядочно (а), то зависимость между изучаемыми признаками отсутствует .

Если точки на графике концентрируются вокруг прямой (б)/, зависимость между признаками прямая .

Если точки концентрируются вокруг прямой (в)\, то это свидетельствует о наличии обратной зависимости.

На основе метода параллельных данных и графического метода, могут быть рассчитаны показатели, характеризующие степень тесноты корреляционной зависимости.

Наиболее кратным из них является коэффициент знаков Фехнера. Он рассчитывается по формуле:

C - сумма совпадающих знаков отклонений индивидуальных значений признака от средней.

H - сумма несовпадений

Данный коэффициент изменяется в пределах (-1;1).

Значение KF=0 свидетельствует об отсутствии зависимости между изучаемыми признаками.

Если KF=±1, то это говорит о наличии функциональной прямой (+) и обратной (-) зависимости. При значении KF>½0,6½ делается вывод о наличии сильной прямой (обратной) зависимости между признаками. Кроме того на основе исходных данных о факторном и результативном признаках, может быть рассчитан коэффициент корреляции рангов Спирмена , который определяется по формуле:

Квадраты разности рангов

(R2-R1), n - число пар рангов

Данный коэффициент, как и предыдущий, изменяется в тех же пределах и имеет одинаковую с KF экономическую интерпретацию.

В тех случаях, когда значение X или Y выражаются одинаковыми показателями, коэффициент корреляции рангов рассчитывается по следующей формуле:

tj - одинаковое число рангов в j - ряду

Если исследуется зависимость между тремя и более математическими признаками, то для ее исследования применяется коэффициент конкордации определяемый по формуле:

m - количество факторов

n - число наблюдений

S - отклонение суммы квадратов рангов от средней квадратов рангов

3. Изучение зависимости между количественными признаками.

Для исследования взаимосвязи качественных альтернативных признаков, принимающих только 2 взаимоисключающих значения, используется коэффициент ассоциации и контингенции . При расчете этих коэффициентов составляется т.н. таблица 4-х камней, а сами коэффициенты рассчитываются по формуле:

Если коэффициент ассоциации ³ 0,5, а коэффициент контингенции ³ 0,3, то можно сделать вывод о наличии существенной зависимости между изучаемыми признаками.

Если признаки имеют 3 или более градаций, то для изучения взаимосвязей используются коэффициенты Пирсена и Чупрова. Они рассчитываются по формулам:

С - коэффициент Пирсена

К - коэффициент Чупрова

j - показатель взаимной сопряженности

K - число значений (групп) первого признака

K1 - число значений (групп) второго признака

fij - частоты соответствующих клеток таблицы

mi - столбцы таблицы

nj - строки

Для расчета коэффициентов Пирсена и Чупрова составляется вспомогательная таблица:

При ранжировании качественных признаков с целью изучения их взаимосвязи используется коэффициент корреляции Кэндалла .

n - число наблюдений

S - сумма разностей между числом последовательностей и числом инвервий по второму признаку.

P - сумма значений рангов, следующих за данными и превышающих его величину

Q - сумма значений рангов, следующих за данными и меньших его величины (учитывается со знаком «-»).

При наличии связанных рангов формула коэффициента Кендалла будет следующей:

Vx и Vy определяются отдельно для рангов X и Y по формуле:

5. Методы выявления основной тенденции рядов динамики.

Уровни ряда динамики формируются под вниманием 3-х групп факторов:

1. Факторов определяющих основное направление, т.е. тенденцию развития изучаемого явления.

2. Факторов действующих периодически, т.е. направленных колебаний по неделям месяца, месяцам года и т.д.

3. Факторов действующих в разных, иногда в противоположных направлениях и не оказывающих существенного влияния на уровень данного ряда динамики.

Основной задачей статистического изучения данамики является выявление тенденции.

Основными методами выявления тенденции рядов динамики являются:

Метод укрупнения интервалов

Метод скользящей средней

Метод аналитического выравнивания

1. Сущность метода укрупнения интервалов заключается в следующем:

Исходный ряд динамики преобразуется и заменяется другими состоящими из других уровней, относящихся к укрупненным периодам или моментам времени.

Например: ряд динамики прибыли малого предприятия за 1997 год по кварталам того же года. При этом уровни ряда за укрупненные периоды или моменты времени могут представлять собой либо суммарные, либо средние показатели. Однако в любом случае рассчитанные таким образом уровни ряда более отчетливо выявляют тенденции, поскольку сезонные и случайные колебания при суммировании или определении средних взаимопогашаются и уравновешиваются.

2. Метод скользящей средней , как и предыдущий предполагает преобразование исходного ряда динамики. Для выявления тенденции формируются интервал, состоящий из одинакового числа уровней. При этом каждый последующий интервал получается путем смещения на 1 уровень от начального. По образованным таким образом интервалам определяются в начале сумма, а затем средние. Технически удобнее определять скользящие средние для нечетного интервала. В этом случае рассчитанная средняя величина будет относиться к конкретному уровню ряда динамики, т.е. к середине интервала скольжения.

При определении скользящей средней по четному интервалу, расчетное значение средней величины относится к промежутку между двумя уровнями, и таким образом теряют экономический смысл. Это делает необходимыми дополнительные расчеты связанные с центрированием по формуле арифметической простой из двух соседних не центрированных средних.

Вопрос 2.

Статистические данные показывают, что ежегодно около 70% чрезвычайных ситуаций возникающих в РФ носят техногенный характер. Более 72-х миллионов человек в РФ проживают в зонах, где возможно возникновение ЧС. В России риск смертности от возникновения ЧС в 100 раз выше чем для для развитых стран.

В настоящее время на территории РФ функционируют более 3000 химически опасных объектов. Суммарный запас СДЯВ в этих объектах составляет 1 млн.тонн и 10 12 смертельных токсодоз. Количество аварий в год доходит до 1000, а последствия аварий ощущают более 200 000 человек.

Район химического заражения делят следующим образом:

1. Зона чрезвычайно опасного заражения, т.е. со смертельной концентрацией АХОВ.

2. Опасная зона, т.е. зона с поражающей концентрацией.

Степень поражения АХОВ характеризуется поражающей токсодозой, которая определяется как произведение поражающей концентрации на время экспозиции, в течение которого человек получает смертельную дозу находясь на зараженной территории.

Д=С*Т, (мг*мин)/м 3

При прогнозировании учитывают самый худший вариант развития событий.

Оценка химической обстановки включает определение возможности попадания объекта в зону заражения и времени подхода зараженного облака к объекту.

Мероприятия по уменьшению факторов аварии:

· Создание и поддержание в постоянной готовности системы оповещения.

· Обеспечение работающих СИЗ.

· Оборудование специальных технических средств для постановки водяных завес.

В настоящее время на территории РФ функционируют следующие РОО:

2. 29 ядерных энергоблоков

3. 235 атомных ледоколов и крейсеров.

4. В Ленинградской области 250 объектов используют в производстве радиоактивные изотопы.

Тема: «Инфекционные заболевания» .

Биологически вредные факторы - микроорганизмы, содержащиеся в препаратах и патогенные микроорганизмы, присутствующие в окружающей среде, продуктах.

Микроорганизм проникает через:

1. Желудочно-кишечный тракт (интерально)

2. Верхние дыхательные пути при контакте через кожу.

3. Половой способ.

В зависимости от местонахождения микроорганизма все инфекционные болезни делятся на:

1. Инфекции дыхательных путей

2. Кровельные

3. Кишечные

4. Наружных покровов

К инфекциям дыхательных путей относят: ОРВИ, оспа, дифтерия, туберкулез и д.р.

К кровяным относят: сыпной тиф, малярия, ВИЧ-инфекция, чума.

Кишечные : дизентирия, брюшной тиф, холера, бруцеллез, ботулизм, сальманеллёз.

Бруцеллез вызывается заражением человека через мясо, шерсть, пух, молоко. Инкубационный период острой формы составляет от 7 до 60 дней, после чего температура тела повышается до 39-40°C, появляется озноб, потоотделение, боль в мышцах и суставах, головная боль, увеличение лимфоузлов, у мужчин появляются воспалительные процессы в половой системе.

Хроническая форма развивается через 5-6 месяцев. Если не лечить, то заболевание длится очень долго.

Туберкулез передается не только от людей, но и от больных животных. Характерные симптомы на ранних стадиях: повышенная утомляемость, общая слабость, похудение, субфебрильная температура, потливость, сухой или с мокротой, кашель.

ВИЧ-инфекция (СПИД).

Источником заболевания являются больные люди. Вирус обнаружен в крови, в грудном молоке, в слюне. Передача инфекции может происходить через пораженную кожу при медицинских мероприятиях. Инкубационный период - 2 нед.-3 мес. Симптомы: увеличение лимфоузлов, сыпь, возможна температура.

2-я стадия наступает через 3-5 лет; больной замечает сильное увеличение лимфатических узлов.

3-я стадия: похудение, лихорадка, инфекционные заболевания ушей, легких, кожи.

4-я стадия: разгар указанных заболеваний или летальный исход.

Оспа - острое высоко заразное заболевание вирусной природы, которое характеризуется тяжелой интоксикацией организма, лихорадкой, появлением пузырьковой сыпью на коже и слизистой, оставляющие после себя рубцы. Возбудитель: вирус, обладает значительной устойчивостью к физическим и химическим факторам. Вирус размножается от дыхательной системы и попадает в кровь. Оттуда вновь попадает в кожу и слизистые. Источник инфекции: больной человек. Наибольшая заразительность на 6-10 сутки. Инкубационные период: 15-19 дней. Начало болезни острое, с быстрым подъемом температуры до 40° и выше, появляется боль в пояснице, частая тошнота и рвота.

На 4-е сутки, с появлением сыпи, снижается температуры. Сначала сыпь возникает на лице --> туловище --> конечности. Вначале появляются бледно-розовые пятна, которые превращаются в пузырьки темно-красного цвета. В их центре через три-четыре дня появляются пузырьки, заполненные серозной жидкостью.

На 7-8 день состояние больного вновь ухудшается, температура снова достигает до 40° и происходит нагноение сыпи. Состояние тяжелое, сознание спутанное, а на 10-14 сутки пузырьки подсыхают и оставляют на всю жизнь беловатые рубцы.

Чума - острое инфекционное заболевание, которое характеризуется интоксикацией, лихорадкой, поражением лимфатических узлов и легких.

Возбудителем чумы является бактерия, спор не образуют, чувствительны к факторам окружающей среды, погибают при температуре 50°-55° в течение 15 минут. Основной источник инфекций: грызуны, блохи. Человек заражается при укусе. Возможен путь заражения при обработке охотниками туш убитых животных. Инкубационный период составляет обычно от 3 до 6 суток. Выделяют локализованные и генерализованные формы чумы. Чума обычно начинается внезапно, температура повышается до 39 и выше, быстро нарастают симптомы интоксикации, нарушается сознание, может возникать бред.

Бубонная форма чумы характеризуется появлением чуткого бубона, т.е. это увеличение лимфатических узлов до 10см. У 70% больных они локализуются в паховой области. Кожа над бубоном становится багрово-красной, лоснится.

Лимфатические узлы первичного очага подвергаются размягчению. Затем происходит постепенное заживление.

Бубонная форма может привести к развитию генерализованной формы в результате попадания возбудителя в кровь. Для лечения чумы рекомендован целый ряд антибиотиков: диксоциклин, тетрациклин, гентамицин, стрептомицин.

Ботулизм - острая инфекционная болезнь, возникающая в результате отравления токсинами бактерий батулизма. Характеризуется поражением ЦНС и вегетативной нервной системы. Возбудитель батулизма широко распространен в природе. Бактерии батулизма являются анаэробными и размножаются при отсутствии кислорода. Вегетативные формы погибают через 2-3 минуты после кипячения, споры через 5 часов.

Ботулотоксин - смертельный биологический яд, смертельная доза - 0.003мг/кг. Известны 7 антигенных варианта батулических микробов (A, B, C, 0, E, P, 6).

Для людей наиболее опасны A, B, E. Резервуаром инфекции в природе являются теплокровные животные, реже - хладнокровные. Инкубационный период при ботулизме составляет от нескольких часов до 2-3 суток. Чем тяжелее заболевание, тем инкубационный период короче. Клиники батулизма складывается из 3 симптомов: паралич, общетоксическое действие, гастроинтоксикация.

Причиной смертности больных является острая дыхательная недостаточность. Больных ботулизмом следует немедленно обратиться в больницу. Следует промыть желудок 2-3% раствором соды, немедленно ввести противоботулиническую сыворотку.

Тема: «Оказание первой медицинской помощи при основных видах поражений» .

1. Медицинские средства индивидуальной защиты. Основные мероприятия первой медицинской помощи.

2. Первая медицинская помощь при ранениях и кровотечениях.

3. Первая медицинская помощь при переломах и вывихах.

4. Первая медицинская помощь при ожогах и отравлениях.

Актуальность темы заключается в том, что статистические представления являются важнейшей составляющей интеллектуального багажа современного человека. Они нужны в повседневной жизни, так как в нашу жизнь властно вошли выборы и референдумы, банковские кредиты и страховые полисы, таблицы занятости и диаграммы социологических опросов, нужны и для продолжения образования в таких областях, как социология, экономика, право, медицина, демография и других.

Таблицы и диаграммы широко используются в справочной литературе, в средствах массовой информации. Государственные и коммерческие структуры регулярно собирают обширные сведения об обществе и окружающей среде. Эти данные публикуют в виде таблиц и диаграмм.

Общество всё глубже начинает изучать себя и стремится сделать прогнозы о самом себе и о явлениях природы, которые требуют представлений о вероятности. Каждый человек должен хорошо ориентироваться в потоке информации.

Мы должны научиться жить в вероятной ситуации. А это, значит, извлекать, анализировать и обрабатывать информацию, принимать обоснованные решения в разнообразных ситуациях со случайными исходами.

Объектом исследования выбрали свой класс.

Предмет исследования:

• использование статистических методов
• опрос общественного мнения
• статистические характеристики: среднее арифметическое, медиана, размах;
• интерпретация статистических характеристик;
• наглядное представление информации.

Цель исследования:

• ознакомиться с видами и способами статистического наблюдения; -выяснить, как собираются и группируются статистические данные, как можно наглядно представить статистическую информацию.

Задачи исследования:

1. Изучить литературу по данной теме.

2. Собрать информацию для подтверждения статистических характеристик.

3. Обработать данную информацию.

4. Интерпретировать результаты статистических исследований.

5. Наглядно представить полученную информацию.

Методы исследования:

Этапы работы:

План работы (исследования):

1. Анализ учебной и дополнительной литературы по данному вопросу.

2. Проведение анкетирования, опроса среди учащихся 9А класса.

3. Обработка полученных данных, построение графиков и диаграмм.

4. Анализ, обобщение и сравнение полученных результатов.

Методика и материалы.

1. Составление анкет для опроса общественного мнения.

2. Сбор материала по исследуемой теме.

3. Анализ собранного материала.

4. Интерпретация статистических результатов.

5. Наглядное представление результатов статистических исследований.

Вопросы для опроса:

1. Любимый предмет учащихся.

2. Рост и вес учащихся за 2013-2014 гг., 2014- 2015 гг., 2015-2016 гг.

3. Любимые телепередачи родителей и учащихся.

4. Любимая передача учащихся.

5. Размер обуви учащихся.

6. Любимый певец или певица учащихся.

7. Успеваемость учащихся за 1 полугодие за 2015-2016 учебный год по основным предметам.

2. Статистика

2.1. Что такое статистика

Статистика (от латинского status) –наука изучающая, обрабатывающая и анализирующая количественные данные о самых разнообразных массовых явлениях в жизни.

Термин "статистика" появился в середине 18 века. Означал "государствоведение". Получил распространение в монастырях. Постепенно приобрел собирательное значение. С одной стороны, статистика – это совокупность числовых показателей, характеризующих общественные явления и процессы (статистика труда, статистика транспорта).

С другой – под статистикой понимается практическая деятельность по сбору, обработке, анализу данных по различным направлениям общественной жизни.

С третьей стороны, статистика – это итоги массового учета, опубликованные в различных сборниках. Наконец, в естественных науках статистикой называются методы и способы оценки соответствия данных массового наблюдения математическим формулам. Таким образом, статистика – это общественная наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной.

2.2. Виды статистики

Виды статистики: финансовая, биологическая, экономическая, медицинская, налоговая, метеорологическая, демографическая. Математическая статистика – раздел математики, изучающий математические методы обработки и использования статистических данных для научных и практических выводов.

2.3. Статистические характеристики

Основными статистическими характеристиками являются среднее арифметическое, мода, размах, медиана.

Средним арифметическим ряда чисел называется частное от деления суммы этих чисел на их количество.

Модой обычно называется число ряда, которое встречается в этом ряду наиболее часто. Мода - это величина признака (варианта), наиболее часто повторяющаяся в изучаемой совокупности.

Размах – это разность наибольшего и наименьшего значений ряда данных.

Медианой ряда, состоящего из нечетного количества чисел, называется число данного ряда, которое окажется посередине, если этот ряд упорядочить.

2.4. Обработка информации

Методы сбора и обработки числовых данных в каких-либо конкретных областях науки составляют предмет соответствующей специальной статистики, например физической, звездной, экономической, медицинской, демографической и т. п. Формальная математическая сторона статистических методов анализа, не зависящая от специфики изучаемых объектов и конкретной области знаний, составляет предмет собственно математической статистики. Статистическое наблюдение – это сбор необходимых данных по явлениям, процессам общественной жизни. Можно провести опрос общественного мнения, найти центральные тенденции ряда данных: среднее арифметическое, моду, медиану, размах; дать интерпретацию результатам статистических исследований и наглядно представить полученную информацию.

Но это не всякий сбор данных, а лишь планомерный, научно организованный, систематический и направленный на регистрацию признаков, характерных для исследуемых явлений и процессов. От качества данных, полученных на первом этапе, зависят конечные результаты исследования.

Для изучения различных общественных и социально-экономических явлений, а также некоторых процессов, происходящих в природе, проводят специальные статистические исследования. Методы исследования: анализ литературы, анкетирование, статистический опрос, статистическая обработка полученных данных, анализ, сравнение полученных результатов.

Всякое статистическое исследование начинается с целенаправленного сбора информации об изучаемом явлении или процессе.

Метод статистики предполагает следующую последовательность действий:

• разработка статистической гипотезы,
• статистическое наблюдение,
• сводка и группировка статистических данных,
• анализ данных,
• интерпретация данных.

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

Способы статистического наблюдения

Основанием для регистрации фактов могут служить либо документы, либо высказанное мнение, либо хронометражные данные. В связи с этим различают наблюдение:

• непосредственное (сами измеряют),
• документально (из документов),
• опрос (со слов кого-либо).

В статистике применяются следующие способы сбора информации:

• корреспондентский (штат добровольных корреспондентов),
• экспедиционный (устный, специально подготовленные работники)
• анкетный (в виде анкет),
• саморегистрация (заполнение формуляров самими респондентами),
• явочный (браки, дети, разводы) и т.д.

2.5. Графическое представление данных

Современную науку невозможно представить без применения графиков. Они стали средством научного обобщения.

Выразительность, доходчивость, лаконичность, универсальность, обозримость графических изображений сделали их незаменимыми в исследовательской работе и в международных сравнениях и сопоставлениях социально-экономических явлений.

Статистический график - это чертеж, на котором статистические совокупности, характеризуемые определенными показателями, описываются с помощью условных геометрических образов или знаков. Представление данных таблицы в виде графика производит более сильное впечатление, чем цифры, позволяет лучше осмыслить результаты статистического наблюдения, правильно их истолковать, значительно облегчает понимание статистического материала, делает его наглядным и доступным. Это, однако, вовсе не означает, что графики имеют лишь иллюстративное значение. Они дают новое знание о предмете исследования, являясь методом обобщения исходной информации.

Значение графического метода в анализе и обобщении данных велико. Графическое изображение прежде всего позволяет осуществить контроль достоверности статистических показателей, так как, представленные на графике, они более ярко показывают имеющиеся неточности, связанные либо с наличием ошибок наблюдения, либо с сущностью изучаемого явления. С помощью графического изображения возможны изучение закономерностей развития явления, установление существующих взаимосвязей. Простое сопоставление данных не всегда дает возможность уловить наличие причинных зависимостей, в то же время их графическое изображение способствует выявлению причинных связей, в особенности в случае установления первоначальных гипотез, подлежащих затем дальнейшей разработке. Графики также широко используются для изучения структуры явлений, их изменения во времени и размещения в пространстве. В них более выразительно проявляются сравниваемые характеристики и отчетливо видны основные тенденции развития и взаимосвязи, присущие изучаемому явлению или процессу.

При построении графического изображения следует соблюдать требования. Прежде всего график должен быть достаточно наглядным, так как весь смысл графического изображения как метода анализа в том и состоит, чтобы наглядно изобразить статистические показатели.

Способы графического представления данных: диаграммы, гистограммы, графики.

Диаграммы - наиболее распространенный способ графических изображений. Это графики количественных отношений. Виды и способы их построения разнообразны. Диаграммы применяются для наглядного сопоставления в различных аспектах (пространственном, временном и др.) независимых друг от друга величин: территорий, населения и т.д.

Более распространенным способом графического изображения структуры статистических совокупностей является секторная диаграмма, которая считается основной формой диаграммы такого назначения. Это объясняется тем, что идея целого очень хорошо и наглядно выражается кругом, который представляет всю совокупность. Удельный вес каждой части совокупности в секторной диаграмме характеризуется величиной центрального угла (угол между радиусами круга). Сумма всех углов круга, равная 360°, приравнивается к 100%, а следовательно, 1% принимается равным 3,6°.

Для наглядного изображения явлений в рядах динамики используются диаграммы: столбиковые, ленточные, квадратные, круговые, линейные, радиальные и др. Выбор вида диаграммы зависит в основном от особенностей исходных данных, цели исследования.

Когда число уровней в ряду динамики велико, целесообразно применять линейные диаграммы, которые воспроизводят непрерывность процесса развития в виде непрерывной ломаной линии. Кроме того, линейные диаграммы удобно использовать: если целью исследования является изображение общей тенденции и характера развития явления; когда на одном графике необходимо изобразить несколько динамических рядов с целью их сравнения; если наиболее существенным является сопоставление темпов роста, а не уровней. Для построения линейных графиков применяют систему прямоугольных координат.

Полигон иллюстрирует динамику изменения статистических данных со временем, позволяет судить о значениях величины в определённых точках, по нему нельзя найти значение этой величины в промежуточных точках.

Для изображения интервального ряда используется гистограмма – ступенчатая фигура, составленная из сомкнутых прямоугольников. Основание каждого прямоугольника равно длине интервала, а высота – частоте или относительной частоте.

Практическая часть

Заключение

Проводя своё исследование, я ещё раз убедилась, что математика прочно вошла в мою повседневную жизнь, и я уже не замечаю, что живу по её законам. В этом учебном году я начала изучение статистических характеристик и их наглядное представление. В ходе исследования научилась систематизировать, наглядно представлять данные, обобщать и делать выводы.

Роль статистики в жизни настолько значительна, что люди, часто не задумываясь и не осознавая, постоянно используют элементы статистической методологии не только в трудовых процессах, но и в повседневном быту. Работая и отдыхая, делая покупки, знакомясь с другими людьми, принимая какие-то решения, человек пользуется определённой системой имеющихся у него сведений, сложившихся вкусов и привычек, фактов, систематизирует, сопоставляет эти факты, анализирует их, делает выводы и принимает определённые решения, предпринимает конкретные действия. Таким образом, в каждом человеке заложены элементы статистического мышления, представляющего собой способности к анализу и синтезу информации об окружающем нас мире.

Но надо помнить, одну и ту же статистическую информацию люди могут трактовать по-разному и то, что если я хочу увидеть достоверную информацию, лучше находить не один показатель, а два, а лучше всего все четыре: среднее арифметическое, моду, медиану и размах.

Литература

1. Школьная Энциклопедия “Математика”. Под редакцией Никольского.
2. Алгебра. 9 класс: учеб. для общеобразоват. учреждений /Ю. Н. Макарычев, Н. Г. Миндюк, К. И. Нешков, И. Е. Феоктистов. – 7-е изд., испр. и доп. – М. : Мнемозина.
3. Учебник “Математика-9.Арифметика. Алгебра. Анализ данных”. Под редакцией Г. В. Дорофеева. Авторы: Г. В. Дорофеев, С. Б. Суворова, Е. А. Бунимович, Л. В. Кузнецова, С. С. Минаева.
4. Информатика и ИКТ. Базовый курс. Учебник для 9 класса. Н.Д. Угринович.
5. Классный журнал.

В современном обществе важную роль в механизме управления экономикой играет статистика. Она осуществляет сбор, научную обработку, обобщение и анализ информации, характеризующей развитие экономики страны, уровня жизни населения и других общественных явлений и процессов.

Статистика как наука

Статистика — это ряды цифр, которые характеризуют различные стороны жизни государства.

Статистика — это род практической деятельности людей цель которой сбор, обработка и анализ информации.

Статистика — это наука, разрабатывающая статистическую методологию т.е. набор приемов и способов сбора, обработки и анализа информации.

Таким образом, с татистика — это общетеоретическая наука (комплекс научных дисциплин), которая изучает количественную сторону качественно определенных массовых социально-экономических явлений и процессов, иэ состав, распределение, размещение в пространстве, движение во времени выявляя действующие взаимозависимости и закономерности в конкретных условиях места и времени.

Объектом изучения статистики является общество , протекающие в нём процессы и закономерности развития.

• Общая теория статистики — разрабатывает теорию статистического исследования, являющуюся методологической основой остальных отраслей статистики.
• (Макроэкономическая статистика). Использует методы общей теории статистики, изучает количественную сторону социально-экономических явлений и процессов на уровне национальной экономики.
• Математическая статистика и теория вероятности. Изучает случайные величины, законы их распределени.
• Международная статистика. Предетом международной статистики является количественная сторона явлений и процессов зарубежных стран и международных организаций.
• Отраслевые статистики. Предетом изучения является количественная сторона деятельности различных отраслей экономики (Статистика промышленности, сельского хозяйства).

Общая теория статистики открывает курс изучения статистических дисциплин. Она является основополагающей дисциплиной для изучения отраслевых стастик, создаёт фундамент для усвоения и применения статистических методов анализа.

Общая теория статистики является наукой о наиболее общих принципах и методах социально-экономических явлений и решает другие общественные вопросы. Она разрабатывает систему категорий, рассматривает , статистических данных.

Общая теория статистики — методологическая основа всех отраслевых статистик.

• предмет, методы и задачи статистики и ее связь с и некоторыми другими смежными дисциплинами;
• система статистических показателей и классификаций, используемых в экономической статистике, их содержание и область применения, взаимосвязи между показателями и классификациями статистики;
• наиболее важные направления статистического анализа, основанного на данных экономики и финансов;
• основные источники первичных данных и основы формирования статистической базы.

Предмет статистики — размеры и количественные соотношения качественно определенных социально-экономических явлений, закономерности их связи и развития в конкретных условиях места и времени.

• Массовые общественные явления и их динамику при помощи статистических показателей. Требование массовости обусловлено действием закона больших чисел — при большом количестве наблюдений, действия случайных признаков взаимопогашаются. (численность населения, количество произведенной продукции)
• Количественные и качественные явления (Цифровое освещение событий общества).
• Количественную сторону общественных явлений в неразрывной связи с их качественным содержанием, наблюдает процесс перехода количественных изменений в качественные (закономерности).
• Развитие явления во времени (динамику)