Qu'est-ce que c'est dans les statistiques ? Qu’est-ce que les statistiques et quelle est leur importance dans la société moderne ? La statistique est une science théorique générale qui étudie les changements quantitatifs des phénomènes et des processus.

1. Concept général statistiques. Sujet de statistiques.

Les statistiques font référence à une comptabilité systématique et systématique effectuée à l'échelle nationale par les organismes statistiques d'État dirigés par le Comité d'État de la Fédération de Russie pour les statistiques.

Statistiques - données numériques publiées dans des ouvrages de référence spéciaux et dans les médias.

La statistique est une discipline scientifique particulière.

Sujet et contenu de la science statistique pendant longtempsétaient controversés. Afin de résoudre ces problèmes en 1954 et 1968. des réunions spéciales ont eu lieu avec la participation de large gamme des scientifiques et des praticiens, non seulement des statisticiens, mais aussi des spécialistes des sciences connexes. De plus, jusqu'au milieu des années 70. il y a eu une discussion sur le thème des statistiques à littérature spécialisée. Au cours des discussions, il est apparu 3 points de vue principaux au sujet des statistiques :

1. La statistique est une science universelle qui étudie les phénomènes de masse de la nature et de la société.

2. La statistique est une science méthodologique qui n'a pas son propre objet de connaissance, mais est une doctrine de la méthode utilisée par les sciences sociales.

3. La statistique est une science sociale qui a son propre sujet, sa propre méthodologie et sa propre recherche modèles quantitatifs développement social.

À la suite de réunions et de discussions en science statistique, les deux premiers points de vue ont été rejetés par la majorité des scientifiques et des praticiens, et le troisième a été fondamentalement accepté, complété et clarifié.

Le sujet des statistiques est le côté quantitatif des phénomènes socio-économiques de masse, des liens inextricables avec leur côté qualitatif, leurs conditions spécifiques, leur lieu et leur temps. Depuis cette définition suivre principales caractéristiques du sujet de la science statistique :

1. La statistique est une science sociale.

2. Contrairement aux autres sciences sociales, la statistique étudie le côté quantitatif phénomènes sociaux.

3. Les statistiques étudient un phénomène de masse.

4. Les statistiques étudient l'aspect quantitatif des phénomènes dans connexion incassable avec le côté quantitatif et cela s'incarne dans l'existence du système indicateurs statistiques.

5. Les statistiques étudient l'aspect quantitatif des phénomènes dans des conditions spécifiques de lieu et de temps.

2. Méthode de statistique et méthodologie statistique.

La méthodologie statistique est comprise comme un système de principes et de méthodes pour leur mise en œuvre visant à étudier les modèles quantitatifs manifestés dans la structure des relations et la dynamique des phénomènes socio-économiques. Les composants les plus importants les méthodes statistiques et la méthodologie statistique sont l'observation statistique de masse, la synthèse et le regroupement, ainsi que l'utilisation d'indicateurs statistiques généralisants et leur analyse.

L'essence du premier élément de la méthodologie statistique compile la collection de données primaires sur l'objet étudié. Par exemple : lors du recensement d'un pays, des données sont collectées sur chaque personne vivant sur son territoire, qui sont saisies dans un formulaire spécial.

Deuxième élément : synthèse et regroupement représente la division de l'ensemble des données obtenues au stade de l'observation en groupes homogènes selon une ou plusieurs caractéristiques. Par exemple, suite au regroupement des documents de recensement, la population est divisée en groupes (par sexe, âge, population, éducation, etc.).

L'essence du troisième élément de la méthodologie statistique consiste au calcul et à l'interprétation socio-économique d'indicateurs statistiques généraux :

1. Absolu

2. Parent

3. Moyen

4. Indicateurs de variations

5. Haut-parleurs

Les trois éléments de base de la méthodologie statistique constituent également les trois étapes de toute étude statistique.

3. La loi des grands nombres et la régularité statistique.

La loi des grands nombres est importante pour la méthodologie statistique. Dans sa forme la plus générale, il peut être formulé comme suit :

La loi des grands nombres est un principe général en vertu duquel les actions cumulatives grand nombre Les facteurs aléatoires conduisent, dans certaines conditions générales, à un résultat quasiment indépendant du hasard.

La loi des grands nombres est générée par les propriétés particulières des phénomènes de masse. Les phénomènes de masse, à leur tour, d'une part, en raison de leur individualité, diffèrent les uns des autres et, d'autre part, ils ont quelque chose en commun qui détermine leur appartenance à une certaine classe.

Occurrence unique dans dans une plus grande mesure soumis à l’influence de facteurs aléatoires et sans importance que la masse des phénomènes dans son ensemble. Sous certaines conditions, la valeur d'une caractéristique d'une unité individuelle peut être considérée comme une variable aléatoire, étant donné qu'elle est soumise non seulement à modèle général, mais se forme également sous l'influence de conditions indépendantes de ce modèle. C'est pour cette raison que les statistiques utilisent largement des indicateurs moyens, qui caractérisent l'ensemble de la population par un seul chiffre. Ce n'est qu'avec un grand nombre d'observations que les écarts aléatoires par rapport à la direction principale du développement sont équilibrés, annulés et que le modèle statistique apparaît plus clairement. Ainsi, essence de la loi des grands nombres réside dans le fait que dans les chiffres résumant les résultats de l'observation statistique de masse, le schéma d'évolution des phénomènes socio-économiques se révèle plus clairement que dans une étude statistique à petite échelle.

4. Branches de la statistique.

En cours développement historique Dans le cadre de la statistique en tant que science unifiée, les branches suivantes ont émergé et ont reçu une certaine indépendance :

1. Théorie générale des statistiques, qui développe le concept de catégories et de méthodes de mesure des modèles quantitatifs de la vie sociale.

2. Statistiques économiques étudiant les modèles quantitatifs des processus de reproduction à différents niveaux.

3. Statistiques sociales, qui étudient l'aspect quantitatif du développement de l'infrastructure sociale de la société (statistiques des soins de santé, de l'éducation, de la culture, de la morale, de la justice, etc.).

4. Statistiques industrielles (statistiques industrielles, complexe agro-industriel, transports, communications, etc.).

Toutes les branches de la statistique, en développant et en améliorant leur méthodologie, contribuent au développement de la science statistique dans son ensemble.

5. Concepts et catégories de base de la science statistique en général.

Une population statistique est un ensemble d’éléments du même type qui se ressemblent à certains égards et différents à d’autres. Par exemple : il s'agit d'un ensemble de secteurs économiques, d'un ensemble d'universités, d'un ensemble de coopérations entre bureaux d'études, etc.

Les éléments individuels d’une population statistique sont appelés ses unités. Dans les exemples évoqués ci-dessus, les unités de la population sont respectivement les industries, une université (une) et un employé.

Les unités d'une population présentent généralement de nombreuses caractéristiques.

Une caractéristique est une propriété d'unités d'une population qui exprime leur essence et a la capacité de varier, c'est-à-dire : changement. Les caractéristiques qui prennent une valeur unique dans des unités individuelles de la population sont appelées variables, et les valeurs elles-mêmes sont appelées variantes.

Les caractéristiques variables sont divisées en attributives ou qualitatives. Une caractéristique est dite attributive ou qualitative si sa signification individuelle (variantes) est exprimée sous la forme d'un état ou de propriétés inhérentes au phénomène. Les variantes des caractéristiques d'attribut sont exprimées en forme verbale. Des exemples de tels signes incluent économiques.

Une caractéristique est dite quantitative si sa valeur individuelle est exprimée sous forme de nombres. Par exemple: salaires, bourse, âge, taille du PF.

Selon la nature de la variation, les caractéristiques quantitatives sont divisées en discrètes et continues.

Les caractéristiques discrètes sont des caractéristiques quantitatives qui ne peuvent prendre qu'une valeur très spécifique, généralement entière.

Continus sont ces signes qui dans certaines limites peut prendre des valeurs entières et fractionnaires. Par exemple : le PNB du pays, etc.

Il existe également des différences entre les signes primaires et secondaires.

Les principales caractéristiques caractérisent le contenu principal et l'essence du phénomène ou du processus étudié.

Les signes secondaires donnent Informations Complémentaires et sont directement liés au contenu interne du phénomène.

Selon les objectifs d'une étude particulière, les mêmes signes dans les mêmes cas peuvent être primaires et dans d'autres secondaires.

Indicateur statistique- il s'agit d'une catégorie reflétant les dimensions et les relations quantitatives des signes de phénomènes socio-économiques et leur certitude qualitative dans des conditions de lieu et de temps spécifiques. Il faut faire la distinction entre le contenu d'un indicateur statistique et ses spécificités. expression numérique. Le contenu, c'est-à-dire la certitude qualitative réside dans le fait que les indicateurs caractérisent toujours des catégories socio-économiques (population, économie, institutions financières etc.). Dimensions quantitatives des indicateurs statistiques, c'est-à-dire leurs valeurs numériques dépendent principalement de l'heure et du lieu de l'objet faisant l'objet d'une recherche statistique.

Les phénomènes socio-économiques, en règle générale, ne peuvent être caractérisés par aucun indicateur, par exemple : le niveau de vie de la population. Pour une caractérisation complète et complète des phénomènes étudiés, un système d'indicateurs statistiques scientifiquement fondés est nécessaire. Ce système n'est pas permanent. Il est constamment amélioré en fonction des besoins du développement social.

6. Tâches de la science statistique et pratique dans les conditions de développement d'une économie de marché.

Les principales tâches des statistiques dans les conditions de développement des relations marchandes en Russie sont les suivantes :

1. Améliorer la comptabilité et le reporting et réduire le flux de documents sur cette base.

2. Renforcer les efforts pour contrôler la fiabilité des informations statistiques fournies aux entreprises, institutions et organisations de tous les secteurs de l'économie et formes de propriété.

3. Accroître l'actualité des informations statistiques à la fois pour l'organisme statistique entrant et pour les structures de pouvoir et de gestion de l'État qu'ils fournissent.

4. Récréation fonctions analytiques, développement de données statistiques, formation de sujets de données statistiques conformément aux tâches actuelles du développement socio-économique du pays.

5. Développement ultérieur et l'amélioration de la méthodologie statistique basée sur l'introduction de plus en plus répandue de la pratique de l'informatique et... l'analyse statistique n'était pas prévue.

Le résumé statistique est une méthode de traitement scientifique des données statistiques collectées au cours du processus d'observation, dans laquelle les informations relatives à une unité individuelle sont résumées puis caractérisées par des indicateurs analytiques et un système de tableaux. La synthèse produit des données statistiques caractérisant l'ensemble de la population. A ce stade, on passe des caractéristiques individuelles des unités de la population et d'un indicateur général qui caractérise l'ensemble de la population.

Il existe des résumés au sens étroit et large du terme. Au sens étroit du terme, une synthèse s'entend comme une opération technique de calcul des résultats. Au sens large du terme, une synthèse consiste à regrouper les informations obtenues au cours du processus d'observation, à compiler des systèmes d'indicateurs pour caractériser des groupes types, à présenter ces indicateurs dans des tableaux, ainsi qu'à calculer les résultats généraux et de groupe.

2.1. Concept général des regroupements.

Les regroupements sont une méthode de recherche sur les phénomènes socio-économiques, dans laquelle la population statistique est divisée en groupes homogènes qui révèlent l'état et le développement de l'ensemble de la population.

Le regroupement est l'étape la plus importante recherche statistique qui combine la collecte d'informations primaires sur la portée de l'étude et l'analyse de ces informations sur la base d'indicateurs statistiques généraux.

Les méthodes de regroupement sont variées. Cette diversité est due, d'une part, à une grande variété de caractéristiques qui font l'objet de recherches statistiques, et d'autre part, à une variété de tâches résolues sur la base de regroupements.

2.2. Le problème le plus important découlant du regroupement.

Le problème le plus important lors de la construction d'un groupement est le choix d'une caractéristique groupée ou de la base du groupement.

Signe de regroupement- une caractéristique variable par laquelle des unités de la population sont regroupées en groupes.

Selon la nature de la variation, les caractéristiques sont divisées, comme on le sait, en : attributives et quantitatives. Cette division détermine les caractéristiques de la résolution du deuxième problème des regroupements, à savoir la détermination du nombre de groupes alloués. Lors de la sélection de certaines caractéristiques d'attribut comme caractéristiques de regroupement, seul un nombre strictement défini de groupes peut être identifié. En particulier, en regroupant la population par sexe, on peut distinguer...

Lors du regroupement des entreprises par profit, 3 groupes peuvent être distingués.

Pour de nombreuses caractéristiques d'attribut, des regroupements stables appelés classifications sont développés. Par exemple : classification des secteurs économiques, classification des professions de la population, etc.

Lors d'un regroupement selon des critères quantitatifs, la question du nombre de limites de groupe doit être tranchée en fonction de l'essence du phénomène socio-économique étudié. Dans ce cas, il convient de prendre en compte un indicateur tel que l'étendue des variations. Plus la plage de variation est grande, plus les groupes se forment et vice versa. Il faut également prendre en compte le nombre d'unités de la population sur lesquelles le regroupement est construit. Avec une petite population, il n’est pas conseillé de former un grand nombre de groupes, car dans ce cas, il n'y aura pas un nombre suffisant d'unités dans les groupes pour identifier des modèles statistiques.

Un enjeu essentiel lors du regroupement par critère quantitatif est la définition des intervalles. Les indicateurs du nombre de groupes et de la taille des intervalles sont inversement liés. Plus les intervalles sont grands, moins il faut de groupes et vice versa.

Un intervalle est la différence entre ses limites supérieure et inférieure.

En fonction de la taille de la caractéristique de regroupement, les intervalles sont divisés en égaux et inégaux. Des intervalles égaux sont utilisés dans les cas où le changement dans les caractéristiques de regroupement au sein de la population se produit de manière uniforme. La valeur d'intervalle égal est calculée à l'aide de la formule :

k - nombre de groupes

Xmax, Xmin - respectivement le plus grand et plus petite valeur un signe de la qualité des groupes.

Si la répartition d'une caractéristique de regroupement au sein d'une population est inégale, des intervalles inégaux sont utilisés. Les intervalles inégaux peuvent augmenter ou diminuer progressivement. Souvent, lors du regroupement, des intervalles dits spécialisés sont utilisés, c'est-à-dire ceux qui sont déterminés en fonction du but de l'étude et de l'essence du phénomène. Par exemple : lors d'un regroupement visant à caractériser la population en âge de travailler d'un pays, des intervalles d'âge de cinq ans sont utilisés.

Le troisième problème dans la construction de groupements est la désignation des limites des intervalles. Lors de l'identification d'intervalles sur la base de caractéristiques quantitatives discrètes, leurs limites doivent être désignées de manière à ce que la limite inférieure de l'intervalle suivant diffère d'une limite de la limite supérieure du précédent.

Lors d'un regroupement selon une caractéristique quantitative continue, les limites sont désignées de manière à ce que les groupes soient clairement séparés les uns des autres. Ceci est réalisé en ajoutant des instructions aux limites numériques des intervalles indiquant où placer une unité ayant une caractéristique de regroupement dans des tailles qui coïncident exactement avec les limites des intervalles. Habituellement, des explications supplémentaires pour les limites numériques des intervalles formés selon des principes quantitatifs continus sont exprimées par les mots : « plus », « moins », « au-dessus », etc.

2.3. Types de groupes.

Selon les tâches résolues à l'aide de regroupements, on distingue les types suivants :

Typologique

De construction

Analytique

La tâche principale de la typologie est de classer les phénomènes socio-économiques en identifiant des groupes homogènes aux relations qualitatives.

L'homogénéité qualitative s'entend dans le sens où, par rapport au bien étudié, toutes les unités de la population obéissent à la même loi de développement. Par exemple : regroupement d'entreprises de secteurs économiques.

Absolu et valeurs relatives.

Une valeur absolue est un indicateur qui exprime l'ampleur d'un phénomène socio-économique.

En statistique, une valeur relative est un indicateur qui exprime la relation quantitative entre des phénomènes. Il est obtenu en divisant une valeur absolue par une autre valeur absolue. La valeur avec laquelle nous effectuons des comparaisons est appelée la base ou base de comparaison.

Les quantités absolues sont toujours nommées quantités.

Les valeurs relatives sont exprimées en coefficients, pourcentages, ppm, etc.

La valeur relative indique combien de fois, ou de quel pourcentage, la valeur comparée est supérieure ou inférieure à la base de comparaison.

En statistiques, il existe 8 types de grandeurs relatives :

1. L'essence et la signification des valeurs moyennes.

Les moyennes sont l’une des statistiques récapitulatives les plus courantes. Ils visent à caractériser par un numéro une population statistique constituée d'une minorité d'unités. Les moyennes sont étroitement liées à la loi des grands nombres. L'essence de cette dépendance est qu'avec un grand nombre d'observations, des écarts aléatoires par rapport à statistiques générales s’annulent et, en moyenne, la tendance statistique devient plus prononcée.

En utilisant la méthode des moyennes, les principaux problèmes suivants sont résolus :

1. Caractéristiques du niveau de développement des phénomènes.

2. Comparaison de deux niveaux ou plus.

3. Etude des interrelations des phénomènes socio-économiques.

1. 4. Analyse de la localisation des phénomènes socio-économiques dans l'espace.

Pour résoudre ces problèmes, la méthodologie statistique a développé différents types de moyennes.

2. Moyenne arithmétique.

Pour clarifier la méthode de calcul de la moyenne arithmétique, nous utilisons la notation suivante :

X - signe arithmétique

X (X1, X2, ... X3) - variantes d'une certaine caractéristique

n - nombre d'unités de population

Valeur moyenne de l'attribut

Selon les données sources, la moyenne arithmétique peut être calculée de deux manières :

1. Si les données d'observation statistique ne sont pas regroupées ou si les options regroupées ont les mêmes fréquences, alors la moyenne arithmétique simple est calculée :

2. Si les fréquences regroupées dans les données sont différentes, alors la moyenne arithmétique pondérée est calculée :

Nombre (fréquence) d'options

Somme des fréquences

La moyenne arithmétique est calculée différemment dans les séries de variations discrètes et par intervalles.

Dans les séries discrètes, les variantes d'une caractéristique sont multipliées par des fréquences, ces produits sont additionnés et la somme des produits résultante est divisée par la somme des fréquences.

Considérons un exemple de calcul de la moyenne arithmétique dans série discrète:

DANS lignes d'intervalle la valeur d'une caractéristique est donnée, comme on le sait, sous forme d'intervalles, donc, avant de calculer la moyenne arithmétique, vous devez passer d'une série d'intervalles à une série discrète.

Le milieu des intervalles correspondants est utilisé comme options Xi. Ils sont définis comme la moitié de la somme des limites inférieure et supérieure.

Si un intervalle n'a pas de limite inférieure, alors son milieu est déterminé comme la différence entre la limite supérieure et la moitié de la valeur des intervalles suivants. En l'absence limites supérieures, le milieu de l'intervalle est défini comme la somme de la limite inférieure et de la moitié de la valeur de l'intervalle précédent. Après la transition vers une série discrète, d'autres calculs sont effectués selon la méthode décrite ci-dessus.

Si les poids fi ne sont pas spécifiés dans en termes absolus, et en termes relatifs, la formule de calcul de la moyenne arithmétique sera la suivante :

pi - valeurs relatives de la structure, montrant quel pourcentage se trouvent les fréquences des variantes dans la somme de toutes les fréquences.

Si les valeurs relatives de la structure ne sont pas précisées en pourcentages, mais en parts, alors la moyenne arithmétique sera calculée à l'aide de la formule :

3. Moyenne harmonique.

La moyenne harmonique est une forme primitive de la moyenne arithmétique. Il est calculé dans les cas où les poids fi ne sont pas spécifiés directement, mais sont inclus comme facteur dans l'un des indicateurs disponibles. Tout comme la moyenne arithmétique, la moyenne harmonique peut être simple et pondérée.

Moyenne harmonique non pondérée :

Harmonique moyenne mixte :

Wi - produit d'options et de fréquences

Lors du calcul des valeurs moyennes, il ne faut pas oublier que tout calcul intermédiaire doit être donné à la fois au numérateur et au dénominateur et avoir sens économique indicateurs.

4. Moyenne structurelle.

La moyenne structurelle caractérise la composition de la population statistique selon l'une des caractéristiques variables. Ces moyennes incluent le mode et la médiane.

Le mode est la valeur d'une caractéristique variable qui a la fréquence la plus élevée dans une série de distribution donnée.

Dans des séries discrètes de distributions, le mode est déterminé visuellement. Il est d’abord déterminé fréquence la plus élevée, et selon lui signification modale signe. Dans les séries d'intervalles, la formule suivante est utilisée pour calculer le mode :

Xmo - limite inférieure de modalité (intervalle de la série avec la fréquence la plus élevée)

Mo - valeur d'intervalle

fMo - fréquence d'intervalle modale

fMo-1 - fréquence de l'intervalle précédant le modal

fMo+1 - fréquence de l'intervalle suivant le modal

La médiane est la valeur d'une caractéristique variable qui divise la série de distribution en deux parties égales par volume de fréquences. La médiane est calculée différemment dans les séries discrètes et à intervalles.

1. Si la série de distribution est discrète et se compose d'un nombre pair de termes, alors la médiane est définie comme la valeur moyenne des deux valeurs médianes de la série de caractéristiques classées.

2. Si dans une série de distribution discrète nombre impair niveaux, alors la médiane sera la valeur moyenne de la série de caractéristiques classées.

Dans les séries d'intervalles, la médiane est déterminée par la formule :

La limite inférieure de l'intervalle médian (l'intervalle pour lequel la fréquence accumulée dépasse en premier la moitié de la somme des fréquences)

Moi - valeur d'intervalle

Somme des séries de fréquences

Somme des fréquences cumulées précédant l'intervalle médian

Fréquence médiane de l'intervalle

1. Concept général de variation.

La variation est la différence des valeurs d'une caractéristique parmi les unités individuelles d'une population.

La variation est due au fait que valeurs individuelles les caractéristiques sont formées par l'influence d'un grand nombre de facteurs interdépendants. Ces facteurs agissent souvent dans directions opposées et leur action commune donne le sens des caractéristiques d'une unité spécifique de la population. La nécessité d'étudier les variations est due au fait que la valeur moyenne, qui résume les données d'observation statistique, ne montre pas comment la valeur individuelle d'une caractéristique fluctue autour d'elle. Les variations sont inhérentes aux phénomènes naturels et sociaux. Dans le même temps, la révolution dans la société se produit plus rapidement que des changements similaires dans la nature. Objectivement, il existe également des variations dans l’espace et dans le temps.

Variations dans l'espace montrer la différence entre les indicateurs statistiques liés aux différentes unités administratives-territoriales.

Variations dans le temps montrer la différence entre les indicateurs selon la période ou le moment auquel ils se rapportent.

2. Mesures de variation.

Des exemples de variations incluent les indicateurs suivants :

1. gamme de variantes

2. moyenne déviation linéaire

3. écart type

4. écart

5. coefficient

1. L’éventail des variations est son indicateur le plus simple. Elle est définie comme la différence entre la valeur maximale et minimale de l'attribut. L'inconvénient de cet indicateur est qu'il ne dépend que de deux valeurs extrêmes caractéristique (min, max) et ne caractérise pas la variabilité au sein de la population. R = Xmax-Xmin.

2. Déviation linéaire moyenne est la valeur moyenne valeurs absoluesécarts par rapport à la moyenne arithmétique. Il est déterminé par la formule :

Simple

Les écarts sont pris modulo, car sinon, à cause de propriétés mathématiques valeur moyenne, ils seraient toujours égaux à zéro.

4. La dispersion (le carré moyen des écarts) est la plus largement utilisée en statistique comme indicateur de mesure de la variabilité.

L'écart est déterminé par les formules :

exemple : page 36

La variance est une mesure nommée. Elle est mesurée en unités correspondant au carré des unités de mesure de la caractéristique étudiée. DANS dans ce cas il montre que l'écart moyen du profit de 50 entreprises par rapport au profit moyen est de 1,48..

L'écart peut également être déterminé par la formule :

3. Écart type est défini comme la racine de la variance.

D’après les données initiales données ci-dessus, l’écart type est égal à :

5. Coefficient de variation est défini comme le rapport de la moyenne écart carréà la valeur moyenne de la caractéristique, exprimée en pourcentage :

Il caractérise l'homogénéité quantitative d'une population statistique. Si ce coefficient < 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. Variation d'une caractéristique alternative.

Alternativement, il existe 2 caractéristiques mutuellement exclusives. Ce sont les caractéristiques que chaque unité individuelle de la population possède ou ne possède pas. La présence d'une caractéristique alternative est généralement notée par un et l'absence par 0. La proportion d'unités possédant cette caractéristique est notée p (n), et la proportion d'unités possédant cette caractéristique est notée q. Dans ce cas p+q=1.

La variance d'une caractéristique alternative est déterminée par la formule :

4. Types de dérogations. Je me suis greffé sur leur build.

Si la population statistique étudiée est divisée en un groupe, il est alors possible pour chacun d'eux de déterminer les moyennes et les variances du groupe. Ces variances caractériseront la variabilité du trait étudié pour chaque groupe individuel. Sur cette base, il est possible de déterminer la moyenne à partir des écarts de groupe.

ni=fi - nombre d'unités dans des groupes séparés

Cette dispersion caractérise la variation aléatoire d'un trait, en fonction du facteur sous-jacent au regroupement.

La variance intergroupe est également calculée.

et ni=fi, respectivement, moyennes et chiffres pour les groupes individuels.

Cette dispersion caractérise la variation de l'influence de la caractéristique de regroupement. La somme de la moyenne au sein du groupe et variance intergroupe vous permet de déterminer l’écart global.

Cette égalité est appelée la règle d'addition des variances.

; , c'est-à-dire Il existe une relation étroite entre la production de pièces et d'autres indicateurs.

Si les valeurs de la caractéristique étudiée sont exprimées en parts ou en coefficients, alors la règle d'addition des écarts est exprimée par les formules suivantes :

ni - nombre d'unités dans des groupes séparés

pi est la proportion du trait étudié dans l'ensemble de la population

moyenne des variances au sein du groupe pour les proportions de caractères

1. Types et formes de dépendance entre phénomènes socio-économiques.

La variété des relations dans lesquelles s'inscrivent les phénomènes socio-économiques rend nécessaire leur classification.

Par type, on distingue la dépendance fonctionnelle et la dépendance de corrélation.

Une relation fonctionnelle est une relation dans laquelle une valeur de la caractéristique factorielle X correspond à une valeur strictement définie de la caractéristique résultante Y.

Contrairement à la dépendance fonctionnelle, la dépendance corrélationnelle exprime un tel lien entre des phénomènes socio-économiques dans lequel une valeur de la caractéristique factorielle X peut correspondre à plusieurs valeurs de la caractéristique résultante Y.

En termes de direction, on distingue la dépendance directe et la dépendance inverse.

Une relation directe est une relation dans laquelle la valeur de la caractéristique factorielle X et la caractéristique résultante Y changent dans le même sens. Que. À mesure que la valeur X augmente, les valeurs Y augmentent en moyenne et à mesure que X diminue, Y diminue.

Une relation inverse entre le facteur et les caractéristiques résultantes si elles changent dans des directions opposées.

2. Méthodes statistiques pour étudier les relations.

Les méthodes suivantes occupent une place importante dans l'étude statistique des relations :

1. Méthode de réduction des données parallèles.

2. Méthode de regroupements analytiques.

3. Méthode graphique.

4. Méthode du bilan.

6. Corrélation-régression.

1. Essence méthode de réduction de données parallèle est la suivante :

Les données initiales pour la caractéristique X sont classées par ordre croissant ou décroissant, et pour la caractéristique Y, les indicateurs correspondants sont enregistrés. En comparant les valeurs de X et Y, on conclut sur la présence et la direction de la dépendance.

3. Essence méthode graphique fournit une représentation visuelle de la présence et de la direction des relations entre les caractéristiques. Pour ce faire, la valeur de la caractéristique factorielle X est située sur l'axe des abscisses, et la valeur de la caractéristique résultante le long de l'axe des ordonnées. Sur la base de la disposition conjointe des points sur le graphique, une conclusion est tirée sur la direction et la présence d'une relation. Les options suivantes sont possibles :

a\, b/ (haut), c\ (bas).

Si les points du graphique sont situés de manière aléatoire (a), alors il n'y a aucune relation entre les caractéristiques étudiées.

Si les points du graphique sont concentrés autour de la droite (b)/, la relation entre les caractéristiques est directe.

Si les points sont concentrés autour de la droite (c)\, alors cela indique la présence d'une relation inverse.

Sur la base de la méthode des données parallèles et de la méthode graphique, des indicateurs peuvent être calculés qui caractérisent le degré d'étroitesse de la dépendance de corrélation.

Le plus multiple d'entre eux est le coefficient du signe de Fechner. Il est calculé par la formule :

C est la somme des signes coïncidents d'écarts des valeurs individuelles d'une caractéristique par rapport à la moyenne.

H - somme des discordances

Ce coefficient varie entre (-1;1).

La valeur de KF=0 indique l'absence de dépendance entre les caractéristiques étudiées.

Si KF=±1, alors cela indique la présence d'une relation fonctionnelle directe (+) et inverse (-). Avec une valeur KF>½0,6½, on conclut qu'il existe une forte relation directe (inverse) entre les caractéristiques. De plus, sur la base des données initiales sur le facteur et des caractéristiques résultantes, le coefficient de corrélation de rang de Spearman peut être calculé, qui est déterminé par la formule :

Carrés de différence de rang

(R2-R1), n ​​​​​​- nombre de paires de rangs

Ce coefficient, comme le précédent, varie dans les mêmes limites et a la même interprétation économique que KF.

Dans les cas où la valeur de X ou Y est exprimée les mêmes indicateurs, le coefficient de corrélation de rang est calculé à l'aide de la formule suivante :

tj - le même nombre de rangs dans la j - rangée

Si la relation entre trois caractéristiques mathématiques ou plus est étudiée, alors le coefficient de concordance est utilisé pour l'étudier, déterminé par la formule :

m - nombre de facteurs

n - nombre d'observations

S - écart de la somme des carrés des rangs par rapport à la moyenne des carrés des rangs

3. Etude de la relation entre les caractéristiques quantitatives.

Pour étudier la relation entre des caractéristiques alternatives qualitatives qui ne prennent que 2 valeurs mutuellement exclusives, le coefficient est utilisé associations et contingents. Lors du calcul de ces coefficients, ce qu'on appelle tableau de 4 pierres, et les coefficients eux-mêmes sont calculés selon la formule :

Si le coefficient d'association est ³ 0,5 et le coefficient contingent est ³ 0,3, alors nous pouvons conclure qu'il existe une relation significative entre les caractéristiques étudiées.

Si les caractéristiques comportent 3 gradations ou plus, les coefficients de Piersen et Chuprov sont utilisés pour étudier les relations. Ils sont calculés à l'aide des formules :

C - Coefficient de Pearson

K - Coefficient de Chuprov

j - indicateur de conjugaison mutuelle

K - nombre de valeurs (groupes) de la première caractéristique

K1 - nombre de valeurs (groupes) de la deuxième caractéristique

fij - fréquences des cellules du tableau correspondantes

mi - colonnes du tableau

nj - cordes

Pour calculer les coefficients de Piersen et Chuprov, un tableau auxiliaire est établi :

Lors du classement des caractéristiques qualitatives afin d'étudier leur relation, le coefficient de corrélation de Kendall est utilisé.

n - nombre d'observations

S est la somme des différences entre le nombre de séquences et le nombre d'inversions selon le deuxième critère.

P - la somme des valeurs de classement suivant les données et dépassant sa valeur

Q - la somme des valeurs de classement suivant les données et inférieures à sa valeur (comptée avec le signe "-").

S'il y a des rangs liés, la formule du coefficient de Kendall sera :

Vx et Vy sont déterminés séparément pour les rangs X et Y selon la formule :

5. Méthodes d'identification de la tendance principale des séries chronologiques.

Les niveaux d'un certain nombre de dynamiques se forment sous l'attention de 3 groupes de facteurs :

1. Facteurs déterminant la direction principale, c'est-à-dire tendance d'évolution du phénomène étudié.

2. Facteurs agissant périodiquement, c'est-à-dire oscillations directionnelles par semaine du mois, mois de l'année, etc.

3. Facteurs agissant dans des directions différentes, parfois opposées et n'ayant pas d'impact significatif sur le niveau d'une série de dynamiques donnée.

La tâche principale de l'étude statistique de la danamique est d'identifier les tendances.

Les principales méthodes permettant d'identifier les tendances dans les séries chronologiques sont :

Méthode d'agrandissement d'intervalle

Méthode de moyenne mobile

Méthode d'alignement analytique

1. Essence méthode d'agrandissement des intervalles est la suivante :

La série originale de dynamiques est transformée et remplacée par d'autres constituées d'autres niveaux liés à des périodes ou à des moments élargis.

Par exemple : une série de dynamiques du bénéfice d'une petite entreprise pour 1997 par trimestre de la même année. Dans ce cas, les niveaux de la série pour des périodes ou des moments élargis peuvent représenter des indicateurs totaux ou moyens. Cependant, dans tous les cas, les niveaux de séries ainsi calculés révèlent plus clairement les tendances, puisque les fluctuations saisonnières et aléatoires, lors de la synthèse ou de la détermination des moyennes, s'annulent et s'équilibrent.

2. Méthode de moyenne mobile, comme le précédent, suppose une transformation de la série dynamique originale. Pour identifier une tendance, un intervalle est formé composé de le même numéro niveaux. Dans ce cas, chaque intervalle suivant est obtenu en décalant d'un niveau par rapport à l'intervalle initial. A partir des intervalles ainsi formés, la somme est déterminée d'abord, puis la moyenne. Techniquement, il est plus pratique de déterminer des moyennes mobiles pour un intervalle impair. Dans ce cas, la valeur moyenne calculée se rapportera à un niveau spécifique de la série dynamique, c'est-à-dire au milieu de l’intervalle de glissement.

Lors de la détermination d’une moyenne mobile sur un intervalle pair, la valeur calculée de la moyenne se réfère à l’intervalle entre deux niveaux et perd ainsi sa signification économique. Cela nécessite des calculs supplémentaires liés au centrage en utilisant la formule arithmétique simple de deux moyennes adjacentes non centrées.

Question 2.

Les statistiques montrent que chaque année, environ 70 % des situations d'urgence survenant dans la Fédération de Russie sont d'origine humaine. Plus de 72 millions de personnes en Fédération de Russie vivent dans des zones où des situations d’urgence peuvent survenir. En Russie, le risque de mortalité en cas d'urgence est 100 fois plus élevé que dans les pays développés.

Il existe actuellement plus de 3 000 installations chimiquement dangereuses en activité sur le territoire de la Fédération de Russie. Le stock total de SDYV dans ces installations est de 1 million de tonnes et 10 12 toxoses mortelles. Le nombre d'accidents par an atteint 1 000 et les conséquences des accidents sont ressenties par plus de 200 000 personnes.

La zone de contamination chimique est divisée comme suit :

1. Zone de contamination extrêmement dangereuse, c'est-à-dire avec une concentration mortelle de substances dangereuses.

2. Zone dangereuse, c'est-à-dire zone avec une concentration dommageable.

Le degré d'endommagement des substances dangereuses est caractérisé par une toxodose nocive, définie comme le produit d'une concentration nocive par le temps d'exposition, pendant lequel une personne reçoit une dose mortelle lorsqu'elle se trouve dans une zone contaminée.

D=S*T, (mg*min)/m 3

Lors de la prévision, le pire des cas est pris en compte.

L'évaluation de la situation chimique comprend la détermination de la possibilité qu'un objet pénètre dans la zone contaminée et le moment où le nuage contaminé s'approche de l'objet.

Mesures pour réduire les facteurs d’accident :

· Création et maintenance d'un système d'alerte en disponibilité constante.

· Fournir des EPI fonctionnels.

· Équipement spécial moyens techniques pour la mise en place de rideaux d'eau.

Actuellement, les ROO suivantes opèrent dans la Fédération de Russie :

2. 29 centrales nucléaires

3. 235 brise-glaces et croiseurs nucléaires.

4.B Région de Léningrad 250 installations utilisent des isotopes radioactifs en production.

Sujet: "Maladies infectieuses".

Les facteurs biologiquement nocifs sont les micro-organismes contenus dans les préparations et les micro-organismes pathogènes présents dans l'environnement et les produits.

Le micro-organisme pénètre par :

1. Tractus gastro-intestinal (interne)

2. Voies respiratoires supérieures par contact avec la peau.

3. Méthode sexuelle.

Selon la localisation du micro-organisme, toutes les maladies infectieuses sont divisées en :

1. Infections voies respiratoires

2. Toiture

3. Intestinal

4. Tégument externe

Aux infections respiratoire les voies comprennent : les ARVI, la variole, la diphtérie, la tuberculose, etc.

À sang inclure : le typhus, le paludisme, l’infection par le VIH, la peste.

Intestinal: dysenterie, fièvre typhoïde, choléra, brucellose, botulisme, salmonellose.

La brucellose est causée par une infection humaine par la viande, la laine, les peluches et le lait. La période d'incubation de la forme aiguë varie de 7 à 60 jours, après quoi la température corporelle monte à 39-40°C, des frissons, des sueurs, des douleurs musculaires et articulaires apparaissent, mal de tête, hypertrophie des ganglions lymphatiques, chez les hommes, des processus inflammatoires apparaissent dans le système reproducteur.

La forme chronique se développe au bout de 5 à 6 mois. Si elle n'est pas traitée, la maladie dure très longtemps.

La tuberculose se transmet non seulement par les humains, mais aussi par les animaux malades. Symptômes caractéristiques aux premiers stades : fatigue accrue, faiblesse générale, perte de poids, fièvre légère, transpiration sèche ou accompagnée de crachats, toux.

Infection par le VIH (SIDA).

La source de la maladie, ce sont les personnes malades. Le virus a été trouvé dans le sang lait maternel, dans la salive. La transmission de l’infection peut se produire par une peau endommagée lors d’interventions médicales. Période d'incubation - 2 semaines - 3 mois. Symptômes : ganglions lymphatiques enflés, éruption cutanée, fièvre possible.

Le stade 2 survient après 3 à 5 ans ; le patient remarque une forte hypertrophie des ganglions lymphatiques.

Stade 3 : perte de poids, fièvre, maladies infectieuses des oreilles, des poumons, de la peau.

Stade 4 : le comble de ces maladies ou de la mort.

La variole est une maladie virale aiguë très contagieuse, caractérisée par une intoxication grave du corps, de la fièvre et l'apparition d'une éruption cutanée vésicante sur la peau et les muqueuses, laissant des cicatrices. Agent pathogène : virus, présente une résistance importante aux agents physiques et facteurs chimiques. Le virus se multiplie de système respiratoire et pénètre dans le sang. De là, il pénètre à nouveau dans la peau et les muqueuses. Source d'infection : personne malade. La plus grande contagiosité se situe aux jours 6 à 10. Période d'incubation : 15-19 jours. Le début de la maladie est aigu, avec une élévation rapide de la température jusqu'à 40° et plus, des douleurs lombaires, des nausées et des vomissements fréquents.

Le 4ème jour, avec l'apparition d'une éruption cutanée, la température diminue. L'éruption cutanée apparaît d'abord sur le visage --> le torse --> les membres. Initialement, des taches rose pâle apparaissent, qui se transforment en bulles rouge foncé. Au bout de trois à quatre jours, des vésicules remplies de liquide séreux apparaissent en leur centre.

Aux jours 7 et 8, l’état du patient s’aggrave à nouveau, la température atteint à nouveau 40° et l’éruption suppure. La condition est grave, la conscience est confuse et au bout de 10 à 14 jours, les cloques se dessèchent et laissent des cicatrices blanchâtres à vie.

La peste est une maladie infectieuse aiguë caractérisée par une intoxication, de la fièvre, des lésions des ganglions lymphatiques et des poumons.

L'agent causal de la peste est une bactérie qui ne forme pas de spores, est sensible aux facteurs environnementaux et meurt à une température de 50°-55° en 15 minutes. Principale source d'infections : rongeurs, puces. Une personne est infectée par une morsure. Une voie d'infection possible est le traitement des carcasses d'animaux tués par les chasseurs. La période d'incubation est généralement de 3 à 6 jours. Il existe des formes localisées et généralisées de peste. La peste commence généralement soudainement, la température monte à 39 et plus, les symptômes d'intoxication augmentent rapidement, la conscience est altérée et un délire peut survenir.

La forme bubonique de la peste se caractérise par l'apparition d'un bubon sensible, c'est-à-dire Il s'agit d'un élargissement des ganglions lymphatiques jusqu'à 10 cm. Chez 70 % des patients, ils sont localisés dans la région de l'aine. La peau du bubon devient rouge pourpre et brillante.

Les ganglions lymphatiques de la lésion primaire subissent un ramollissement. Ensuite, une guérison progressive se produit.

La forme bubonique peut conduire au développement d'une forme généralisée suite à la pénétration de l'agent pathogène dans le sang. Un certain nombre d'antibiotiques sont recommandés pour le traitement de la peste : dixocycline, tétracycline, gentamicine, streptomycine.

Le botulisme est une maladie infectieuse aiguë résultant d'un empoisonnement par des toxines de la bactérie du batulisme. Caractérisé par des dommages au système nerveux central et au système nerveux autonome. L'agent causal du batulisme est répandu dans la nature. Les bactéries du batulisme sont anaérobies et se multiplient en l'absence d'oxygène. Les formes végétatives meurent 2 à 3 minutes après l'ébullition, les spores meurent au bout de 5 heures.

La toxine botulique est un poison biologique mortel, dose mortelle - 0,003 mg/kg. Il existe 7 variantes antigéniques connues des microbes batuliques (A, B, C, 0, E, P, 6).

Les plus dangereux pour l'homme sont A, B, E. Le réservoir d'infection dans la nature est constitué d'animaux à sang chaud, moins souvent d'animaux à sang froid. La période d'incubation du botulisme varie de plusieurs heures à 2-3 jours. Plus la maladie est grave, plus la période d'incubation est courte. Le tableau clinique du batulisme se compose de 3 symptômes : paralysie, toxicité générale, gastro-intoxication.

La cause du décès des patients est une insuffisance respiratoire aiguë. Les personnes atteintes de botulisme doivent se rendre immédiatement à l'hôpital. Vous devez rincer l'estomac avec une solution de soude à 2-3 % et administrer immédiatement du sérum antibotulique.

Sujet: « Assurer les premiers soins pour les principaux types de blessures ».

1. Fournitures médicales protection personnelle. Mesures de premiers secours de base.

2. Premièrement soins médicaux pour les blessures et les saignements.

3. Premiers secours en cas de fractures et de luxations.

4. Premiers secours en cas de brûlures et d'empoisonnements.

La pertinence du sujet réside dans le fait que les concepts statistiques constituent l'élément le plus important du bagage intellectuel d'une personne moderne. Ils sont nécessaires dans la vie de tous les jours, puisque les élections et les référendums, les prêts bancaires et les polices d'assurance, les tableaux d'emploi et les tableaux d'enquêtes sociologiques sont entrés en force dans nos vies ; ils sont également nécessaires à la formation continue dans des domaines tels que la sociologie, l'économie, le droit, la médecine, démographie et autres.

Les tableaux et diagrammes sont largement utilisés dans la littérature de référence et dans les médias. Les entités gouvernementales et commerciales collectent régulièrement des informations détaillées sur la société et l’environnement. Ces données sont publiées sous forme de tableaux et de graphiques.

La société commence à s’étudier elle-même plus en profondeur et s’efforce de faire des prédictions sur elle-même et sur les phénomènes naturels qui nécessitent des idées sur les probabilités. Chaque personne doit bien connaître le flux d’informations.

Nous devons apprendre à vivre dans une situation probable. Et cela signifie extraire, analyser et traiter des informations, prendre des décisions éclairées dans diverses situations aux résultats aléatoires.

Notre classe a été choisie comme objet d'étude.

Sujet de recherche :

• utilisation de méthodes statistiques
• sondage d'opinion publique
• caractéristiques statistiques : moyenne arithmétique, médiane, étendue ;
• interprétation des caractéristiques statistiques;
• présentation visuelle des informations.

Objectif de l'étude :

• se familiariser avec les types et les méthodes d'observation statistique; - découvrir comment les données statistiques sont collectées et regroupées, comment les informations statistiques peuvent être présentées visuellement.

Objectifs de recherche :

1. Étudiez la littérature sur ce sujet.

2. Recueillir des informations pour confirmer les caractéristiques statistiques.

3. Traitez ces informations.

4. Interpréter les résultats d'études statistiques.

5. Présentez visuellement les informations reçues.

Méthodes de recherche :

Étapes de travail :

Plan de travail (recherche) :

1. Analyse de la littérature pédagogique et complémentaire sur cette question.

2. Mener une enquête auprès des élèves de la 9e année.

3. Traitement des données reçues, construction de graphiques et de diagrammes.

4. Analyse, généralisation et comparaison des résultats obtenus.

Méthodes et matériels.

1. Élaboration de questionnaires pour les sondages d'opinion.

2. Collection de matériel sur le sujet à l'étude.

3. Analyse du matériel collecté.

4. Interprétation des résultats statistiques.

5. Présentation visuelle des résultats de la recherche statistique.

Questions du sondage :

1. La matière préférée des étudiants.

2. Taille et poids des élèves pour 2013-2014, 2014-2015, 2015-2016.

3. Émissions de télévision préférées des parents et des élèves.

4. L'émission préférée des étudiants.

5. Pointures des chaussures des étudiants.

6. Le chanteur préféré des étudiants.

7. Performance des étudiants pour la première moitié de l'année académique 2015-2016 dans les matières principales.

2. Statistiques

2.1. Que sont les statistiques

La statistique (du latin) est la science qui étudie, traite et analyse des données quantitatives sur une grande variété de phénomènes de masse de la vie.

Le terme « statistiques » est apparu au milieu du XVIIIe siècle. Cela signifiait « gouvernement ». Il s'est répandu dans les monastères. Peu à peu acquis un sens collectif. D'une part, les statistiques sont un ensemble d'indicateurs numériques qui caractérisent les phénomènes et processus sociaux (statistiques du travail, statistiques des transports).

D'autre part, les statistiques font référence aux activités pratiques de collecte, de traitement et d'analyse de données dans divers domaines de la vie publique.

D'autre part, les statistiques sont le résultat d'une comptabilité de masse publiée dans diverses collections. Enfin, dans les sciences naturelles, les statistiques font référence aux méthodes et méthodes permettant d'évaluer la correspondance des données d'observation de masse avec des formules mathématiques. Ainsi, la statistique est une science sociale qui étudie le côté quantitatif des phénomènes sociaux de masse en lien inextricable avec leur côté qualitatif.

2.2. Types de statistiques

Types de statistiques : financières, biologiques, économiques, médicales, fiscales, météorologiques, démographiques. Les statistiques mathématiques sont une branche des mathématiques qui étudie les méthodes mathématiques de traitement et d'utilisation des données statistiques à des fins scientifiques et pratiques.

2.3. Caractéristiques statistiques

Les principales caractéristiques statistiques sont la moyenne arithmétique, le mode, l'étendue, la médiane.

Moyenne série arithmétique les nombres sont le quotient de la somme de ces nombres divisés par leur nombre.

Le mode est généralement le nombre d'une série qui apparaît le plus fréquemment dans cette série. Le mode est la valeur d'une caractéristique (variante) qui se répète le plus souvent dans la population étudiée.

La plage est la différence entre les valeurs les plus grandes et les plus petites d'une série de données.

La médiane d'une série composée d'un nombre impair de nombres est le nombre de cette série qui sera au milieu si cette série est ordonnée.

2.4. Traitement des informations

Les méthodes de collecte et de traitement de données numériques dans des domaines scientifiques spécifiques font l'objet de statistiques particulières correspondantes, par exemple physiques, stellaires, économiques, médicales, démographiques, etc. Le côté mathématique formel des méthodes statistiques d'analyse, indépendant des spécificités de les objets étudiés et les connaissances du domaine spécifique constituent le sujet de la statistique mathématique proprement dite. L'observation statistique est la collecte des données nécessaires sur les phénomènes et les processus de la vie sociale. Vous pouvez réaliser un sondage d'opinion, retrouver les tendances centrales d'une série de données : moyenne arithmétique, mode, médiane, étendue ; donner une interprétation aux résultats d’études statistiques et présenter visuellement les informations obtenues.

Mais il ne s'agit pas de n'importe quelle collecte de données, mais seulement d'une collecte systématique, scientifiquement organisée, systématique et visant à enregistrer les caractéristiques caractéristiques des phénomènes et des processus étudiés. Les résultats finaux de l'étude dépendent de la qualité des données obtenues lors de la première étape.

Pour étudier divers phénomènes sociaux et socio-économiques, ainsi que certains processus se produisant dans la nature, des études statistiques spéciales sont réalisées. Méthodes de recherche : analyse de la littérature, questionnaires, enquête statistique, traitement statistique des données obtenues, analyse, comparaison des résultats obtenus.

Toute étude statistique commence par la collecte ciblée d'informations sur le phénomène ou le processus étudié.

La méthode statistique implique la séquence d'actions suivante :

• développement hypothèse statistique,
• observation statistique,
• synthèse et regroupement de données statistiques,
• analyse des données,
• interprétation des données.

Le passage de chaque étape est associé à l'utilisation méthodes spéciales expliqué par le contenu du travail effectué.

Méthodes d'observation statistique

La base d'enregistrement des faits peut être soit des documents, soit une opinion exprimée, soit des données chronométrées. A cet égard, on distingue le constat :

• direct (se mesurer),
• documenté (à partir de documents),
• enquête (selon quelqu'un).

Les méthodes suivantes de collecte d'informations sont utilisées dans les statistiques :

• correspondant (personnel de correspondants bénévoles),
• expédition (oral, travailleurs spécialement formés)
• questionnaire (sous forme de questionnaires),
• auto-inscription (remplir les formulaires par les répondants eux-mêmes),
• personnels (mariages, enfants, divorces), etc.

2.5. Représentation graphique des données

La science moderne ne peut être imaginée sans l’utilisation de graphiques. Ils sont devenus un moyen de généralisation scientifique.

L'expressivité, la clarté, la concision, la polyvalence et la visibilité des images graphiques les ont rendues indispensables dans les travaux de recherche et dans les comparaisons internationales des phénomènes socio-économiques.

Un graphique statistique est un dessin dans lequel des agrégats statistiques, caractérisés par certains indicateurs, sont décrits à l'aide d'images ou de signes géométriques conventionnels. La présentation des données tabulaires sous forme de graphique fait plus forte impression que les chiffres, permet de mieux comprendre les résultats de l'observation statistique, de les interpréter correctement, facilite grandement la compréhension du matériel statistique, le rend visuel et accessible. Cela ne signifie toutefois pas que les graphiques sont uniquement illustratifs. Ils fournissent de nouvelles connaissances sur le sujet de la recherche, étant une méthode de synthèse des informations originales.

L'importance de la méthode graphique dans l'analyse et la synthèse des données est grande. Une représentation graphique permet tout d'abord de contrôler la fiabilité des indicateurs statistiques, puisque, présentés sur un graphique, ils montrent plus clairement les imprécisions existantes liées soit à la présence d'erreurs d'observation, soit à l'essence du phénomène étudié. . À l'aide d'une image graphique, il est possible d'étudier les schémas de développement d'un phénomène et d'établir les relations existantes. Une simple comparaison des données ne permet pas toujours de saisir en même temps la présence de dépendances causales, leur représentation graphique permet de les identifier ; liens causals, notamment dans le cas de l’établissement d’hypothèses initiales qui font ensuite l’objet d’un développement ultérieur. Les graphiques sont également largement utilisés pour étudier la structure des phénomènes, leurs évolutions dans le temps et leur localisation dans l'espace. Ils montrent plus clairement les caractéristiques comparées et montrent clairement les principales tendances de développement et les relations inhérentes au phénomène ou au processus étudié.

Lors de la construction d'une image graphique, les exigences doivent être respectées. Tout d'abord, le graphique doit être assez visuel, puisque tout l'intérêt d'une représentation graphique en tant que méthode d'analyse est de représenter clairement des indicateurs statistiques.

Méthodes représentation graphique données : graphiques, histogrammes, graphiques.

Les diagrammes sont le moyen le plus courant images graphiques. Ce sont des graphiques de relations quantitatives. Les types et les méthodes de leur construction sont variés. Les diagrammes permettent de comparer visuellement sous différents aspects (spatiaux, temporels, etc.) des grandeurs indépendantes les unes des autres : territoires, population, etc.

Une manière plus courante de représenter graphiquement la structure des populations statistiques est le diagramme circulaire, qui est considéré comme la principale forme de graphique à cette fin. Cela s'explique par le fait que l'idée du tout est très bien et clairement exprimée par le cercle, qui représente le tout. La part de chaque partie de la population dans un diagramme circulaire est caractérisée par la valeur de l'angle central (l'angle entre les rayons du cercle). La somme de tous les angles d'un cercle, égale à 360°, est égale à 100 %, et donc 1 % est considéré comme égal à 3,6°.

Pour représenter visuellement les phénomènes dans des séries chronologiques, des graphiques sont utilisés : à barres, en bandes, carrés, circulaires, linéaires, radiaux, etc. Le choix du type de graphique dépend principalement des caractéristiques des données sources et de l'objectif de l'étude.

Lorsque le nombre de niveaux dans une série dynamique est important, il est conseillé d'utiliser des schémas linéaires reproduisant la continuité du processus de développement sous la forme d'un trait discontinu continu. De plus, les diagrammes linéaires sont pratiques à utiliser : si le but de l'étude est de décrire la tendance générale et la nature de l'évolution d'un phénomène ; lorsqu'il est nécessaire d'afficher plusieurs séries temporelles sur un même graphique dans le but de les comparer ; si le plus significatif est la comparaison des taux de croissance, et non des niveaux. Pour construire graphiques linéaires un système de coordonnées rectangulaires est utilisé.

Le polygone illustre la dynamique de l'évolution des données statistiques au fil du temps, permet de juger les valeurs d'une grandeur en certains points il ne peut pas être utilisé pour retrouver la valeur de cette grandeur en des points intermédiaires ;

Pour afficher une série d'intervalles, un histogramme est utilisé - une figure en escalier composée de rectangles fermés. La base de chaque rectangle est égale à la longueur de l'intervalle et la hauteur est égale à la fréquence ou fréquence relative.

Partie pratique

Conclusion

En menant mes recherches, j'ai été une fois de plus convaincu que les mathématiques sont fermement entrées dans mon quotidien, et je ne m'aperçois plus que je vis selon ses lois. Dans ce année académique J'ai commencé à étudier les caractéristiques statistiques et leur présentation visuelle. Au cours de la recherche, j'ai appris à systématiser, présenter visuellement des données, généraliser et tirer des conclusions.

Le rôle des statistiques dans la vie est si important que les gens, souvent sans y penser ni s'en rendre compte, utilisent constamment des éléments de méthodologie statistique non seulement dans les processus de travail, mais aussi dans la vie quotidienne. Travailler et se détendre, faire du shopping, rencontrer d'autres personnes, prendre certaines décisions, une personne utilise un certain système d'informations dont elle dispose, établit des goûts et des habitudes, des faits, systématise, compare ces faits, les analyse, tire des conclusions et prend certaines décisions, prend actions spécifiques. Ainsi, chaque personne contient des éléments de la pensée statistique, c'est-à-dire la capacité d'analyser et de synthétiser des informations sur le monde qui nous entoure.

Mais il ne faut pas oublier que les gens peuvent interpréter les mêmes informations statistiques de différentes manières et que si je veux obtenir des informations fiables, il est préférable de trouver non pas un indicateur, mais deux, et mieux encore, les quatre : la moyenne arithmétique, mode, médiane et plage.

Littérature

1. Encyclopédie scolaire « Mathématiques ». Edité par Nikolsky.
2. Algèbre. 9e année : pédagogique. pour l'enseignement général
3. institutions /Yu. N. Makarychev, N. G. Mindyuk, K. I. Neshkov, I. E. Feoktistov. – 7e éd., rév. et supplémentaire – M. : Mnémosyne.
4. Manuel « Mathématiques-9.Arithmétique. Algèbre. Analyse des données. Edité par G.V. Dorofeev. Auteurs : G. V. Dorofeev, S. B. Suvorova, E. A. Bunimovich, L. V. Kuznetsova, S. S. Minaeva. Informatique et TIC.
5. Cours de base

DANS . Manuel pour la 9e année. N.D. Ougrinovitch. Un magazine sympa. société moderne Les statistiques jouent un rôle important dans le mécanisme de gestion économique. Elle collectionne

traitement scientifique

, généralisation et analyse des informations caractérisant le développement de l’économie du pays, le niveau de vie de la population et d’autres phénomènes et processus sociaux. La statistique comme science

, généralisation et analyse des informations caractérisant le développement de l’économie du pays, le niveau de vie de la population et d’autres phénomènes et processus sociaux. Statistiques - ce sont des séries de chiffres qui caractérisent divers aspects de la vie de l'État.- c'est le genre

, généralisation et analyse des informations caractérisant le développement de l’économie du pays, le niveau de vie de la population et d’autres phénomènes et processus sociaux. activités pratiques

les personnes dont le but est de collecter, traiter et analyser des informations. est une science qui développe la méthodologie statistique, c'est-à-dire un ensemble de techniques et de méthodes de collecte, de traitement et d'analyse de l'information.Ainsi, Avec statistiques est une science théorique générale (complexe

disciplines scientifiques), qui étudie le côté quantitatif des phénomènes et processus socio-économiques de masse qualitativement définis, c'est-à-dire la composition, la distribution, le placement dans l'espace, le mouvement dans le temps, l'identification des interdépendances et des modèles existants dans des conditions spécifiques de lieu et de temps. Objet, les processus qui s'y déroulent et les modèles de développement.

• Théorie générale des statistiques - développe la théorie de la recherche statistique, qui constitue la base méthodologique des autres branches de la statistique.
• (Statistiques macroéconomiques). Utilise des méthodes théorie générale statistiques, étudie l'aspect quantitatif des phénomènes et processus socio-économiques au niveau de l'économie nationale.
• Statistiques mathématiques et théorie des probabilités. Étudier variables aléatoires, lois de leur distribution.
• Statistiques internationales. La prémisse des statistiques internationales est l’aspect quantitatif des phénomènes et des processus pays étrangers Et organisations internationales.
• Statistiques de l'industrie. Le sujet d'étude est l'aspect quantitatif de l'activité diverses industrieséconomie (Statistiques industrielles et agricoles).

La théorie générale de la statistique ouvre le cursus d'étude des disciplines statistiques. Il s'agit d'une discipline fondamentale pour l'étude des statistiques industrielles et constitue la base de l'assimilation et de l'application des méthodes statistiques d'analyse.

Théorie générale des statistiques est la science la plus principes généraux et les méthodes des phénomènes socio-économiques et résout d'autres problèmes sociaux. Elle développe un système de catégories, examine les données statistiques.

Théorie générale des statistiques - base méthodologique toutes les statistiques de l'industrie.

• le sujet, les méthodes et les tâches de la statistique et ses liens avec certaines autres disciplines connexes ;
• système d'indicateurs statistiques et de classifications utilisés dans les statistiques économiques, leur contenu et leur portée, les relations entre les indicateurs et les classifications des statistiques ;
• la plupart directions importantes analyses statistiques basées sur des données économiques et financières;
• principales sources de données primaires et base de la constitution d'une base statistique.

Sujet de statistiques- les dimensions et les relations quantitatives des phénomènes socio-économiques qualitativement définis, les modèles de leur connexion et de leur développement dans des conditions spécifiques de lieu et de temps.

• Phénomènes sociaux de masse et leur dynamique à l'aide d'indicateurs statistiques. L'exigence du caractère de masse est due à l'action de la loi des grands nombres : avec un grand nombre d'observations, les effets des caractéristiques aléatoires s'annulent. (population, nombre de produits fabriqués)
• Quantitatif et phénomènes qualitatifs(Couverture numérique des événements communautaires).
• Le côté quantitatif des phénomènes sociaux, inextricablement lié à leur contenu qualitatif, est observé par le processus de transition des changements quantitatifs en changements qualitatifs (modèles).
• Développement d'un phénomène dans le temps (dynamique)