Построение вариационного ряда и Методы обработки первичной информации в РФ

Введение 3
1. Построение вариационного ряда. Виды рядов. Ранжирование данных 4
1.1 Понятие вариационного ряда 4
1.2 Определение числа групп 5
1.3 Определение величины интервала 7
1.4 Графическое изображение вариационного ряда 8
2. Методы обработки первичной информации в РФ 9
2.1 Прикладная статистика 10
2.2 Вероятностно-статистическое моделирование 11
2.3 Статистический анализ конкретных данных 12
Практическая часть 13
Заключение 16
Список используемой литературы 17
...

Введение 3
1. Построение вариационного ряда. Виды рядов. Ранжирование данных 4
1.1 Понятие вариационного ряда 4
1.2 Определение числа групп 5
1.3 Определение величины интервала 7
1.4 Графическое изображение вариационного ряда 8
2. Методы обработки первичной информации в РФ 9
2.1 Прикладная статистика 10
2.2 Вероятностно-статистическое моделирование 11
2.3 Статистический анализ конкретных данных 12
Практическая часть 13
Заключение 16
Список используемой литературы 17

Вариация, несомненно, - необходимое условие существования и развития массовых явлений. И в жизни общества каждой массовой совокупности, массовому процессу присуща некоторая специфическая мера вариации ее элементов, при которой данный процесс протекает оптимально.
Статистика позволяет компактно описать данные, понять их структуру, провести классификацию, увидеть закономерности в хаосе случайных явлений. Удивительно, что даже простейшие методы анализа данных позволяют существенно прояснить сложную ситуацию, первоначально поражающую нагромождением цифр. По результатам анализа вы получаете статистические таблицы, графические иллюстрации и аналитический отчет.
В соответствии с вышеизложенным данная тема представляется весьма актуальной для исследования.

Существенную помощь в анализе вариационного ряда и eгo свойств оказывает графическое изображение.
Интервальный ряд изображается столбиковой диаграммой, в которой основания столбиков, расположенные на оси абсцисс, — это интервалы значений варьирующего признака, а высота стол­биков — частоты, соответствующие масштабу по оси ординат. Диа­грамма этого рода часто называется гистограммой (гр. histos — ткань).
Форма этого распределе­ния близка к рассматриваемому в курсе математической ста­тистики закону нормального распределения. Великий рус­ский математик А. М. Ляпунов (1857 - 1918) доказал, что нормальное распределение образуется, если на варьирующую переменную влияет большое число факторов, ни один из котрых не имеет преобладающего влияния.
Если имеется дискретный вариационный ряд или исполь­зуются середины интервалов, то графическое изображение такого вариационного ряда называется полигоном (гр. polygonos < poly много + gonia угол).
Преобразованной формой вариационного ряда является ряд накопленных. Это ряд значений числа единиц совокупности с меньшими и равными нижней границе соответствующего интервала значениями признака.
Такой ряд называется кумулятивным. Можно построить ку­мулятивное распределение «не меньше, чем», а можно «боль­ше, чем». В первом случае график кумулятивного распределения называется кумулятой, во втором — огивой.4
2. Методы обработки первичной информации в РФ
Статистические методы анализа - группа методов и способов сбора и обработки данных, используемых для описания и анализа информации.5
Выделяют методы прикладной статистики, которые могут применяться во всех областях научных исследований и любых отраслях народного хозяйства, и другие статистические методы, применимость которых ограничена той или иной сферой.
Целесообразно выделить три вида научной и прикладной деятельности в области статистических методов анализа данных (по степени специфичности методов, сопряженной с погруженностью в конкретные проблемы):
а) разработка и исследование методов общего назначения, без учета специфики области применения;
б) разработка и исследование статистических моделей реальных явлений и процессов в соответствии с потребностями той или иной области деятельности;
в) применение статистических методов и моделей для статистического анализа конкретных данных.
Работам вида а) соответствуют научные результаты, значимость которых оценивается по общенаучным критериям, то для работ вида в) основное - успешное решение конкретных задач той или иной области применения (техники и технологии, экономики, социологии, медицины и др.). Работы вида б) занимают промежуточное положение, т. к. , с одной стороны, теоретическое изучение свойств статистических методов и моделей, предназначенных для определенной области применения, может быть весьма сложным и математизированным, с другой - результаты представляют не всеобщий интерес, а лишь для некоторой группы специалистов. Можно сказать, что работы вида б) нацелены на решение типовых задач конкретной области применения.
2.1 Прикладная статистика
Статистические методы анализа данных, относящиеся к группе а), обычно называют методами прикладной статистики. Таким образом, прикладная статистика – это наука о том, как обрабатывать данные произвольной природы, без учета их специфики.6
Описание вида данных и, при необходимости, механизма их порождения – начало любого статистического исследования. Для описания данных применяют как детерминированные, так и вероятностные методы. С помощью детерминированных методов можно проанализировать только те данные, которые имеются в распоряжении исследователя. Например, с их помощью получены таблицы, рассчитанные органами официальной государственной статистики на основе представленных предприятиями и организациями статистических отчетов. Перенести полученные результаты на более широкую совокупность, использовать их для предсказания и управления можно лишь на основе вероятностно-статистического моделирования.
В простейшей ситуации статистические данные – это значения некоторого признака, свойственного изучаемым объектам. Значения могут быть количественными или представлять собой указание на категорию, к которой можно отнести объект. Во втором случае говорят о качественном признаке.
В прикладных исследованиях используют статистические данные различных видов. Это связано, в частности, со способами их получения. Например, если испытания некоторых технических устройств продолжаются до определенного момента времени, то получаем т.н. цензурированные данные, состоящие из набора чисел – продолжительности работы ряда устройств до отказа, и информации о том, что остальные устройства продолжали работать в момент окончания испытания. Цензурированные данные часто используются при оценке и контроле надежности технических устройств.
2.2 Вероятностно-статистическое моделирование
При применении статистических методов в конкретных областях знаний и отраслях народного хозяйства получаем научно-практические дисциплины типа "статистические методы в промышленности", "статистические методы в медицине" и др. С этой точки зрения эконометрика - это "статистические методы в экономике". Эти дисциплины группы б) обычно опираются на вероятностно-статистические модели, построенные в соответствии с особенностями области применения. Весьма поучительно сопоставить вероятностно-статистические модели, применяемые в различных областях, обнаружить их близость и вместе с тем констатировать некоторые различия.
Так, видна близость постановок задач и применяемых для их решения статистических методов в таких областях, как научные медицинские исследования, конкретные социологические исследования и маркетинговые исследования, или, короче, в медицине, социологии и маркетинге. Они часто объединяются вместе под названием «выборочные исследования».
Отличие выборочных исследований от экспертных проявляется, прежде всего, в числе обследованных объектов или субъектов – в выборочных исследованиях речь обычно идет о сотнях, а в экспертных – о десятках. Зато технологии экспертных исследований гораздо изощреннее. Еще более выражена специфика в демографических или логистических моделях, при обработке нарративной (текстовой, летописной) информации или при изучении взаимовлияния факторов.
2.3 Статистический анализ конкретных данных
Применение статистических методов и моделей для статистического анализа конкретных данных тесно привязано к проблемам соответствующей области. Результаты третьего из выделенных видов научной и прикладной деятельности находятся на стыке дисциплин. Их можно рассматривать как примеры практического применения статистических методов. Но не меньше оснований относить их к соответствующей области деятельности человека.
Например, результаты опроса потребителей растворимого кофе естественно отнести к маркетингу (что и делают, читая лекции по маркетинговым исследованиям). Исследование динамики роста цен с помощью индексов инфляции, рассчитанных по независимо собранной информации, представляет интерес прежде всего с точки зрения экономики и управления народным хозяйством (как на макроуровне, так и на уровне отдельных организаций).7
Практическая часть
Задача 1
Используя данные о динамике денежной массы двух лет, определи­те:
1) Темпы роста денежной массы и ВВП;
2) Дефлятор ВВП (двумя способами);
3) Размер инфляции;
4) Ускорение (замедление) оборачиваемости.
Результаты представьте в табличной форме. Сделайте выводы.
Исходные данные, тыс. руб.
Базисный год
Текущий год
Денежная масса - на начало года
2045
2641
- на конец года
2641
12428
ВВП - в текущих ценах
2922,3
24000
- в постоянных ценах базисного года
2922
2600