Математика и статистика

1961. Статистическая основа принятия решений
Контрольная работа пополнение в коллекции 22.06.2012

РайонЦена в марте 2010 года (долл./м2)Арбат8155Тверской8056Китай-город7723Парк культуры7644Хамовники7204Якиманка6921Дорогомилово6337Красносельский6097Мещанский5950Беговой5752Пресненский5576Замоскворечье5575Гагаринский5516Таганский5467Донской5386Сокольники5077Аэропорт5028Басманный4975Марьина Роща4960Черемушки4903Крылатское4882Проспект Вернадского4808Нижегородский4790Алексеевский4746Динамо4682Академический4666Тропарево-Никулино4638Хорошевский4572Коньково4449Филевский4362Останкинский4343Хорошево-Мневники4335Зюзино4161Войковский4139Кунцево4105Соколиная гора4103Бутырский, Тимирязевский4101Даниловский4100Нагатинский4094Строгино4076Свиблово4068Чертаново4052Южнопортовый4042Можайский4030Преображенское4006Куркино3987Покровское-Стрешнево3946Медведково3908Очаково-Матвеевское3897Ясенево3896Бабушкинский3892Лефортово3832Левобережный3808Теплый Стан3806Тушино3795Отрадное3794Измайлово3782Москворечье-Сабурово, Царицыно3767Головинский3765Митино3660
1962. Статистически оптимальный генератор псевдослучайных последовательностей
Дипломная работа пополнение в коллекции 06.11.2011
1963. Статистические величины
Реферат пополнение в коллекции 09.12.2008

Точнее характеризует вариацию признака показатель, основанный на учете колеблемости всех значений признака. Поскольку средняя арифметическая является обобщающей характеристикой свойств совокупности, большинство показателей вариации основано на рассмотрении отклонений значений признака отдельных единиц совокупности от этой величины. К таким показателям относятся среднее линейное отклонение, дисперсия и среднее квадратическое отклонение, представляющие собой среднюю арифметическую из отклонений индивидуальных значений признака от средней арифметической. Среднее линейное отклонение рассчитывается из отклонений в первой степени, дисперсия и среднее квадратическое - из отклонений во второй степени. Так как алгебраическая сумма отклонений индивидуальных значений признака от средней арифметической (согласно нулевому свойству) всегда равна нулю, то для расчета среднего линейного отклонения используется арифметическая сумма отклонений, т.е. суммируются абсолютные значения индивидуальных отклонений значений признака независимо от знака.
1964. Статистические графики
Информация пополнение в коллекции 04.06.2010
1965. Статистические методы анализа динамики численности работников
Курсовой проект пополнение в коллекции 09.12.2008
Изучив методы статистического анализа, а именно: метод группировки и корреляционный анализ в практической части, а также, анализ рядов динамики в аналитической части, можно сделать следующее заключение:
1. Коэффициент вариации равный 33% показал ,что уровень среднесписочной численности работников однородный.
2. Таблица 2.9 показала прямую тесную корреляционную связь между изучаемыми признаками. Увеличение признака «Среднегодовая стоимость ОПФ» сопровождалось увеличением признака «Среднесписочная численность работников».
3. Метод аналитической группировки в таблице 2.10 показал, что с ростом среднесписочной численности работников среднегодовая стоимость ОПФ увеличивается. Следовательно, между исследуемыми признаками существует прямая корреляционная связь.
4. Коэффициент детерминации , равный 97,6%, показал что, фактор X обусловлен фактором Y, это также показывает сильную тесноту связи двух изученных признаков.
5. Аналитическая часть показала, что за указанные годы наблюдается незначительный рост среднесписочной численности работников: ежегодный рост составляет 11,0 чел. (среднегодовое значение абсолютного прироста) или 0,3% (среднегодовое значение темпа прироста). В итоге, за период с 1999г. по 2004г. рост численности работников составил с 5021,0 чел. до 5067,0 чел. или 1,3%. Прогнозная численность работников: в 2005г. составит 5100,3 чел. с учетом среднегодовых значений абсолютного прироста, в 2006г. 5113,6 чел.
6. Из всего вышесказанного можно сделать вывод, что предприятие развивается равномерно, с увеличением производственных мощностей увеличивается среднесписочная численность работников.
1966. Статистические методы анализа результатов психолого-педагогических исследований
Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

1.%20%d0%9e%d0%b4%d0%bd%d0%b8%d0%bc%20%d0%b8%d0%b7%20%d0%be%d1%81%d0%bd%d0%be%d0%b2%d0%bd%d1%8b%d1%85%20%d0%bc%d0%b5%d1%82%d0%be%d0%b4%d0%be%d0%b2%20%d0%bf%d0%be%d0%bb%d1%83%d1%87%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d1%8f%20%d0%be%d1%86%d0%b5%d0%bd%d0%ba%d0%b8%20%ef%81%b1%20%d1%8f%d0%b2%d0%bb%d1%8f%d0%b5%d1%82%d1%81%d1%8f%20%d0%bc%d0%b5%d1%82%d0%be%d0%b4%20%d0%bd%d0%b0%d0%b8%d0%bc%d0%b5%d0%bd%d1%8c%d1%88%d0%b8%d1%85%20%d0%ba%d0%b2%d0%b0%d0%b4%d1%80%d0%b0%d1%82%d0%be%d0%b2,%20%d0%b7%d0%b0%d0%ba%d0%bb%d1%8e%d1%87%d0%b0%d1%8e%d1%89%d0%b8%d0%b9%d1%81%d1%8f%20%d0%b2%20%d0%bc%d0%b8%d0%bd%d0%b8%d0%bc%d0%b8%d0%b7%d0%b0%d1%86%d0%b8%d0%b8%20%d0%be%d1%81%d1%82%d0%b0%d1%82%d0%be%d1%87%d0%bd%d0%be%d0%b9%20%d1%81%d1%83%d0%bc%d0%bc%d1%8b%20%d0%ba%d0%b2%d0%b0%d0%b4%d1%80%d0%b0%d1%82%d0%be%d0%b2%20(RSS)%20=%20%ef%81%93%20%ef%81%a5%20i2%20%d0%bf%d0%be%20%d0%be%d1%82%d0%bd%d0%be%d1%88%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d1%8e%20%d0%ba%20%ef%81%b1%20.%20%d0%9f%d1%80%d0%b8%d0%bc%d0%b5%d0%bd%d1%8f%d1%8f%20%d0%b5%d0%b3%d0%be,%20%d0%bc%d1%8b%20%d0%bf%d0%be%d0%bb%d1%83%d1%87%d0%b8%d0%bc%20%d0%b7%d0%bd%d0%b0%d1%87%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d1%8f%20(%ef%81%b1%202%20,...%20%ef%81%b1%20k+1)=%20M-1CyX,%20%ef%81%b1%201=Y%d1%81%d1%80%20-%20%ef%81%b1%202X1%20-%20%ef%81%b1%203X2%20-...-%20%ef%81%b1%20k+1Xk%20,%20%d0%b3%d0%b4%d0%b5%20%d0%9c%20-%20%d0%bc%d0%b0%d1%82%d1%80%d0%b8%d1%86%d0%b0%20%d0%ba%d0%be%d0%b2%d0%b0%d1%80%d0%b8%d0%b0%d1%86%d0%b8%d0%b9%20%d0%b4%d0%bb%d1%8f%20Xi,%20CyX%20=%20(%20%ef%81%ad%20Y,Xi%20,%20i=1,..k)%20-%20%d0%b2%d0%b5%d0%ba%d1%82%d0%be%d1%80%20%d0%be%d1%86%d0%b5%d0%bd%d0%be%d0%ba%20%d0%ba%d0%be%d0%b2%d0%b0%d1%80%d0%b8%d0%b0%d1%86%d0%b8%d0%b9%20%d0%bc%d0%b5%d0%b6%d0%b4%d1%83%20Y%20%d0%b8%20Xi.%20%d0%9e%d1%86%d0%b5%d0%bd%d0%ba%d0%be%d0%b9%20%d0%b4%d0%bb%d1%8f%20%d0%be%d1%81%d1%82%d0%b0%d1%82%d0%ba%d0%b0%20%d0%b1%d1%83%d0%b4%d0%b5%d1%82%20%d0%b5%20=Y-%20A%ef%81%b1%20,%20a%20RSS=%20|e|.%20%d0%94%d0%be%d0%b2%d0%b5%d1%80%d0%b8%d1%82%d0%b5%d0%bb%d1%8c%d0%bd%d1%8b%d0%b9%20%d0%b8%d0%bd%d1%82%d0%b5%d1%80%d0%b2%d0%b0%d0%bb%20%d0%b4%d0%bb%d1%8f%20%ef%81%b1%20i%20%d0%bd%d0%b0%20%d1%83%d1%80%d0%be%d0%b2%d0%bd%d0%b5%20%d0%b7%d0%bd%d0%b0%d1%87%d0%b8%d0%bc%d0%be%d1%81%d1%82%d0%b8%20%ef%81%a1%20%d0%be%d0%bf%d1%80%d0%b5%d0%b4%d0%b5%d0%bb%d1%8f%d0%b5%d1%82%d1%81%d1%8f%20%d0%ba%d0%b0%d0%ba%20%ef%81%b1%20i%20+%20(D(%ef%81%b1%20i)t1-%ef%81%a1%20/2(%ef%81%ae%20))1/2,%20%d0%b3%d0%b4%d0%b5%20t1-%ef%81%a1%20/2(%ef%81%ae%20)%20-%20%d0%ba%d0%b2%d0%b0%d0%bd%d1%82%d0%b8%d0%bb%d1%8c%20%d0%b4%d0%bb%d1%8f%20t-%d1%80%d0%b0%d1%81%d0%bf%d1%80%d0%b5%d0%b4%d0%b5%d0%bb%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d1%8f%20%d1%81%20%ef%81%ae%20=%20n-k%20%d1%81%d1%82%d0%b5%d0%bf%d0%b5%d0%bd%d1%8f%d0%bc%d0%b8%20%d1%81%d0%b2%d0%be%d0%b1%d0%be%d0%b4%d1%8b.%20%d0%9e%d0%bf%d1%80%d0%b5%d0%b4%d0%b5%d0%bb%d0%b8%d0%bc%20%d0%ba%d0%b2%d0%b0%d0%b4%d1%80%d0%b0%d1%82%20%d0%ba%d0%be%d1%8d%d1%84%d1%84%d0%b8%d1%86%d0%b8%d0%b5%d0%bd%d1%82%d0%b0%20%d0%bc%d0%bd%d0%be%d0%b6%d0%b5%d1%81%d1%82%d0%b2%d0%b5%d0%bd%d0%bd%d0%be%d0%b9%20%d0%ba%d0%be%d1%80%d1%80%d0%b5%d0%bb%d1%8f%d1%86%d0%b8%d0%b8%20%d0%bc%d0%b5%d0%b6%d0%b4%d1%83%20Y%20%d0%b8%20Xi%20%d0%ba%d0%b0%d0%ba%20R2%20=%20CyXT%20M-1CyX%20=%20(%ef%81%b1%20CyX%20)%20/%20%ef%81%b3%20Y2.%20%d0%95%d0%b3%d0%be%20%d1%81%d1%82%d0%b0%d1%82%d0%b8%d1%81%d1%82%d0%b8%d1%87%d0%b5%d1%81%d0%ba%d0%b8%d0%b9%20%d1%81%d0%bc%d1%8b%d1%81%d0%bb%20%d0%bc%d0%be%d0%b6%d0%bd%d0%be%20%d0%be%d0%b1%d1%8a%d1%8f%d1%81%d0%bd%d0%b8%d1%82%d1%8c,%20%d1%80%d0%b0%d1%81%d1%81%d0%bc%d0%be%d1%82%d1%80%d0%b5%d0%b2%20%d0%b4%d0%b8%d1%81%d0%bf%d0%b5%d1%80%d1%81%d0%b8%d1%8e%20%d1%83%d1%81%d0%bb%d0%be%d0%b2%d0%bd%d0%be%d0%b3%d0%be%20%d1%80%d0%b0%d1%81%d0%bf%d1%80%d0%b5%d0%b4%d0%b5%d0%bb%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d1%8f%20Y%20%d0%bf%d1%80%d0%b8%20%d0%b7%d0%b0%d0%b4%d0%b0%d0%bd%d0%bd%d1%8b%d1%85%20Xi:%20(%ef%81%b3%20yXi)2%20=%ef%81%b3%20Y2%20(1-%20R2).%20%d0%a2%d0%b0%d0%ba%d0%b8%d0%bc%20%d0%be%d0%b1%d1%80%d0%b0%d0%b7%d0%be%d0%bc,%20%d0%b2%d0%b5%d0%bb%d0%b8%d1%87%d0%b8%d0%bd%d0%b0%20R2%20%d0%b5%d1%81%d1%82%d1%8c%20%d0%b4%d0%be%d0%bb%d1%8f%20%d0%b4%d0%b8%d1%81%d0%bf%d0%b5%d1%80%d1%81%d0%b8%d0%b8%20Y,%20%d0%be%d0%b1%d1%8a%d1%8f%d1%81%d0%bd%d0%b5%d0%bd%d0%bd%d0%b0%d1%8f%20%d0%bf%d0%b5%d1%80%d0%b5%d0%bc%d0%b5%d0%bd%d0%bd%d1%8b%d0%bc%d0%b8%20Xi.%20%d0%9f%d0%b0%d1%80%d0%b0%d0%bc%d0%b5%d1%82%d1%80%d1%8b%20R2,%20RSS,%20%d0%b4%d0%be%d0%b2%d0%b5%d1%80%d0%b8%d1%82%d0%b5%d0%bb%d1%8c%d0%bd%d1%8b%d0%b5%20%d0%b8%d0%bd%d1%82%d0%b5%d1%80%d0%b2%d0%b0%d0%bb%d1%8b%20%d0%b4%d0%bb%d1%8f%20%ef%81%b1%20%d0%b8%20%d0%be%d1%86%d0%b5%d0%bd%d0%ba%d0%b8%20%d0%b4%d0%bb%d1%8f%20%d0%b4%d0%b8%d1%81%d0%bf%d0%b5%d1%80%d1%81%d0%b8%d0%b9%20%d0%be%d1%88%d0%b8%d0%b1%d0%be%d0%ba%20%ef%81%a5%20%d0%b8%20%d0%ba%d0%be%d1%8d%d1%84%d1%84%d0%b8%d1%86%d0%b8%d0%b5%d0%bd%d1%82%d0%be%d0%b2%20%d1%80%d0%b5%d0%b3%d1%80%d0%b5%d1%81%d1%81%d0%b8%d0%b8%20([5,%207.1.3])%20%d0%be%d0%bf%d1%80%d0%b5%d0%b4%d0%b5%d0%bb%d1%8f%d1%8e%d1%82%20%d0%ba%d0%b0%d1%87%d0%b5%d1%81%d1%82%d0%b2%d0%be%20%d0%bf%d1%80%d0%b8%d0%b1%d0%bb%d0%b8%d0%b6%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d1%8f%20Y%20%d1%83%d1%80%d0%b0%d0%b2%d0%bd%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5%d0%bc%20%d1%80%d0%b5%d0%b3%d1%80%d0%b5%d1%81%d1%81%d0%b8%d0%b8%20%d0%b8%20%d1%8f%d0%b2%d0%bb%d1%8f%d1%8e%d1%82%d1%81%d1%8f%20%d0%b2%d0%b0%d0%b6%d0%bd%d1%8b%d0%bc%d0%b8%20%d0%bf%d0%b0%d1%80%d0%b0%d0%bc%d0%b5%d1%82%d1%80%d0%b0%d0%bc%d0%b8%20%d0%b0%d0%bd%d0%b0%d0%bb%d0%b8%d0%b7%d0%b0.">Регрессионный анализ. Задачей регрессионного анализа является построение модели функциональной связи между группой независимых переменных (это могут быть номинальные параметры - регрессоры либо случайные переменные, называемые предикторами или предсказательными переменными) и одномерной переменной Y, называемой откликом. Рассмотрим уравнение связи Y = f(X1, X2,...Xk , ? ) + ? (7), где f - n-мерная вектор-функция от k переменных Xi и ? - параметра связи; ? -n-мерный случайный параметр, отражающий отклонение от функциональной зависимости (вектор остатков или ошибок). В классической модели предполагается, что координаты ? независимы и одинаково распределены по нормальному закону N(0,? 2). Рассматрим ситуацию, когда f линейно зависит от ? , т.е. задачу линейного регрессионного анализа (с методами нелинейного анализа можно ознакомиться в [4]). Тогда уравнение (7) можно представить в виде Y = ? 1 + ? 2X1 + ? 3X2 +...+ ? k+1Xk + ? , (8) или в матричной форме Y = A? + ? . Здесь А={ai,j} - матрица размера n? (k+1) , называемая регрессионной матрицей, в которой ai,1=1, ai,j =хi,j-1 - компоненты вектора Xj-1 при j>1. Одним из основных методов получения оценки ? является метод наименьших квадратов, заключающийся в минимизации остаточной суммы квадратов (RSS) = ? ? i2 по отношению к ? . Применяя его, мы получим значения (? 2 ,... ? k+1)= M-1CyX, ? 1=Yср - ? 2X1 - ? 3X2 -...- ? k+1Xk , где М - матрица ковариаций для Xi, CyX = ( ? Y,Xi , i=1,..k) - вектор оценок ковариаций между Y и Xi. Оценкой для остатка будет е =Y- A? , a RSS= |e|. Доверительный интервал для ? i на уровне значимости ? определяется как ? i + (D(? i)t1-? /2(? ))1/2, где t1-? /2(? ) - квантиль для t-распределения с ? = n-k степенями свободы. Определим квадрат коэффициента множественной корреляции между Y и Xi как R2 = CyXT M-1CyX = (? CyX ) / ? Y2. Его статистический смысл можно объяснить, рассмотрев дисперсию условного распределения Y при заданных Xi: (? yXi)2 =? Y2 (1- R2). Таким образом, величина R2 есть доля дисперсии Y, объясненная переменными Xi. Параметры R2, RSS, доверительные интервалы для ? и оценки для дисперсий ошибок ? и коэффициентов регрессии ([5, 7.1.3]) определяют качество приближения Y уравнением регрессии и являются важными параметрами анализа.
1967. Статистические методы в изучении себестоимости продукции
Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

Снижение текущих затрат происходит в результате совершенствования обслуживания основного производства (например, развития поточного производства, повышения коэффициента сменности, упорядочения подсобно-технологических работ, улучшения инструментального хозяйства, совершенствования организации контроля за качеством работ и продукции). Значительное уменьшение затрат живого труда может произойти при увеличении норм и зон обслуживания, сокращении потерь рабочего времени, уменьшении числа рабочих, не выполняющих норм выработки. Эту экономию можно подсчитать, если умножить количество высвобождающихся рабочих на среднюю заработную плату в предыдущем году (с начислениями на социальное страхование и с учетом расходов на спецодежду, питание и т.п.). Дополнительная экономия возникает при совершенствовании структуры управления предприятия в целом. Она выражается в сокращении расходов на управление и в экономии заработной платы и начислений на нее в связи с высвобождением управленческого персонала.
1968. Статистические методы в исследовании потребления населения
Информация пополнение в коллекции 12.01.2009
(33 наименования)
1. Бобовые -7,3
2. Мука пшеничная 20
3. Рис 3,75
4. Другие крупы, кроме риса9,86
5. Хлеб пшеничный 62,975
6. Хлеб ржаной 68.7115
7. Макаронные изделия 5.26
8. Картофель 124,2150
9. Капуста 27,935
10. Огурцы и помидоры, свежие и соленые -1,8
11. Столовые корнеплоды 37,535
12. Прочие овощи28,420
13. Фрукты 19,418,6
14. Сахар 20,720
15. Конфеты -0,7
16. Печенье -0,7
17. Говядина 8,415
18. Колбаса полукопченая 0,35-
19. Колбаса вареная 0,46-
20. Баранина -1,8
21. Свинина -4
22. Мясо птицы 17,514
23. Рыба 11.714
24. Сельдь -0,7
25. Молоко и кефир 123,1110
26. Сметана 1.61,8
27. Масло животное 2,51,8
28. Творог 9.910
29. Сыр 2,32,5
30. Яйца (шт.) 151180
31. Маргарин 3,96
32. Масло растительное 6,47
33. Соль -3,65
34. Чай -0,5
35. Специи -0,73Примечание.
36. трудоспособное население мужчины в возрасте 1659 лет и женщины в возрасте 1654 лет, за исключением неработающих инвалидов I и II групп этого возраста (две группы);
37. пенсионеры мужчины в возрасте от 60 лет и женщины от 55 лет, а также лица, получающие пенсию по инвалидности (одна группа);
38. дети в возрасте от 0 до 6 лет и в возрасте от 7 до 15 лет.
1969. Статистические методы выявления взаимосвязей общественных явлений
Курсовой проект пополнение в коллекции 30.03.2007

№ группыГруппы субъектов по валовому региональному продуктуСубъектВаловой региональный продукт, млн. руб.Инвестиции в основной капитал млн. руб.АБВ12I2470-7830Ивановская обл.22078,802470,00Костромская обл.23649,703467,00Орловская обл.30667,003772,00Брянская обл.32004,704843,00Тамбовская обл.33367,205141,00Владимирская обл.44878,706224,00Калужская обл.33958,506356,00Курская обл.38258,706646,00Итого8258863,3038919,00II7830-10720Тверская обл.51113,007871,00Липецкая обл.51162,108410,00Смоленская обл.38559,409072,00Рязанская обл.44101,409873,00Белгородская обл.53707,0010409,60Тульская обл.55385,4010687,00Итого6294028,3056322,60III10720-13610Белгородская обл.53707,0010409,60Тульская обл.55385,4010687,00Ярославская обл.71025,1013500,00Итого3180117,5034596,60IV13610-16500Воронежская обл.63217,2014031,00Итого163217,2014031,00ВСЕГО17796226,30143869,20
1970. Статистические методы изучения экономических явлений
Реферат пополнение в коллекции 06.08.2010
1971. Статистические наблюдения
Информация пополнение в коллекции 12.01.2009
Статистическое наблюдение должно удовлетворять довольно жестким требованиям:
1. Наблюдаемые явления должны иметь определенное народнохозяйственное значение, научную либо практическую ценность, выражать определенные социально-экономические типы явлений.
2. Статистическое наблюдение должно обеспечить сбор массовых данных, в которых отражается вся совокупность фактов, относящихся к рассматриваемому вопросу, поскольку общественные явления находятся в постоянном изменении, развитии, имеют различные качественные состояния. Неполные данные, недостаточно разносторонне характеризующие процесс, приводят к тому, что из их анализа делаются ошибочные выводы.
3. Многообразие причин и факторов, определяющих развитие социальных и экономических явлений, предопределяет ориентацию статистического наблюдения наряду со сбором данных, непосредственно характеризующих изучаемый объект, на учет фактов и событий, под влиянием которых осуществляется изменение его состояний.
4. Для обеспечения достоверности статистических данных на стадии статистического наблюдения необходима тщательная проверка качества собираемых фактов. Строгая достоверность его данных- одна их важнейших характеристик статистического наблюдения. Дефекты статистической информации, выражающиеся в ее недостоверности, не могут быть устранены в процессе дальнейшей обработки, поэтому их появление затрудняет принятие научно обоснованных решений и сбалансированность экономики.
5. Статистическое наблюдение должно проводиться на научной основе по заранее разработанным системе, плану и правилам (программе), обеспечивающим строго научное решение всех программно-методологических и организационных вопросов.
1972. Статистические расчеты средних показателей
Контрольная работа пополнение в коллекции 09.12.2008

Условное время, tОборот, тыс.грн.Абсолютный приростКоэф. ростаТемп роста, %Коэф. приростаТемп прироста, %цепнойбазисныйцепнойбазисныйцепнойбазисныйцепнойбазисныйцепнойбазисный16503----------267032002001,031,03103,13103,130,030,033,133,13369032004001,031,06103,03106,250,030,063,036,254762372011201,111,18110,59117,500,110,1810,5917,5057003-6205000,921,0891,76107,81-0,080,08-8,247,81674034009001,061,14105,80114,060,060,145,8014,067768328011801,041,18103,84118,440,040,183,8418,448780312013001,021,20101,58120,310,020,201,5820,319800320015001,031,23102,60123,440,030,232,6023,4410810310016001,011,25101,27125,000,010,251,2725,001181535016501,011,26100,63125,780,010,260,6325,781282035017001,011,27100,62126,560,010,270,6226,56
1973. Статистические стандарты
Информация пополнение в коллекции 12.01.2009
МФС составляют следующие основные элементы:
1. Финансовые счета, балансы финансовых активов и обязательств, таблица потоков финансовых ресурсов системы национальных счетов (СНС).
  Финансовые счета СНС отражают произошедшие за отчетный период изменения в национальной экономике произошедшие в результате операций всех финансовых активов и обязательств. Значение финансовые счетов СНС состоит в том что они позволяют проконтролировать правильность составления других счетов СНС, так как сальдо всех нефинансовых операций каждого сектора экономики, должно быть равно сальдо операций с финансовыми активами и обязательствами этого сектора.
  Балансы финансовых активов и обязательств измеряют накопленные на определенную дату финансовые активы и обязательства в различных секторах экономики. Таблица потоков финансовых ресурсов СНС позволяет отслеживать движение финансовых ресурсов между секторами национальной экономики.
2. Платежный баланс (ПБ) - статистический отчет, в котором отражаются данные обо всех совершенных за определенный период времени внешнеэкономических операциях данной экономики, то есть операциях экономики данной страны с остальным миром. Все прочие изменения такие как, переоценка изменения в классификации и другие в ПБ не отражаются. Одним из самых важных показателей ПБ является сальдо по счету текущих операций, которое показывает, насколько в отчетном периоде экономика страны представила больше реальных ресурсов остальному миру, чем мир ей. Положительное сальдо по счету текущих операций, означает превышение национального сбережения над внутренними инвестициями.
3. Международная инвестиционная позиция (МИП) - система показателей, характеризующая объем и структуру всех финансовых активов и обязательств данной страны по отношению к экономикам остального мира по состоянию на определенную дату. МИП, отражающая состояние иностранных активов и обязательств, принципиально отличается от ПБ отражающего изменения в иностранных активах и обязательствах, причем только те, которые произошли в результате операций.
4. Денежный обзор (ДО) представляет собой консолидированный баланс активов и пассивов группы финансовых учреждений страны. ДО предназначен для анализа денежной массы и процессов создания ликвидности финансовой системы национальной экономики. Важнейший показатель денежного обзора "широкие деньги" соответствующий денежному агрегату М2.
5. Статистика государственных финансов (СГФ) - это статистическая система которая определяет правила учета, рекомендуемые для систематизации сбора данных об операциях органов государственного управления.
1974. Статистические таблицы и статистические графики - основные способы наглядного изображения данных
Информация пополнение в коллекции 12.01.2009
1975. Статистический анализ выборочного наблюдения
Курсовой проект пополнение в коллекции 10.10.2008

Название субъекта РФПлощадь жилищ, кв.м/челРоссийская Федерация20,2Центральный федеральный округ21,5Белгородская область22,0Брянская область21,9Владимирская область22,4Воронежская область22,9Ивановская область21,5Калужская область22,2Костромская область22,8Курская область22,0Липецкая область21,9Московская область23,3Орловская область21,2Рязанская область22,5Смоленская область22,8Тамбовская область21,6Тверская область24,5Тульская область22,5Ярославская область21,5г. Москва18,8Северо-Западный федеральный округ22,0Республика Карелия21,8Республика Коми22,2Архангельская область22,5Вологодская область23,1Калининградская область19,2Ленинградская область23,3Мурманская область22,3Новгородская область23,7Псковская область24,5г. Санкт-Петербург20,9Южный федеральный округ18,4Республика Адыгея22,7Республика Дагестан15,6Республика Ингушетия6,7Чеченская Республика...Кабардино-Балкарская Республика15,3Республика Калмыкия19,8Карачаево-Черкесская Республика18,4Республика Северная Осетия - Алания24,9Краснодарский край18,7Ставропольский край19,1Астраханская область18,6Волгоградская область19,4Ростовская область19,1Приволжский федеральный округ19,9Республика Башкортостан18,6Республика Марий Эл20,2Республика Мордовия21,1Республика Татарстан19,7Удмуртская Республика18,1Чувашская Республика19,8Кировская область20,3Нижегородская область21,3Оренбургская область19,1Пензенская область21,3Пермская область18,9Самарская область20,0Саратовская область21,7Ульяновская область20,8Уральский федеральный округ19,5Курганская область19,1Свердловская область20,4Тюменская область18,3Ямало-Ненецкий автономный округ17,4Челябинская область19,8Сибирский федеральный округ19,0Республика Алтай15,2Республика Бурятия17,6Республика Тыва12,6Республика Хакасия18,9Алтайский край19,2Красноярский край20,0Эвенкийский автономный округ27,5Иркутская область19,3Кемеровская область19,7Новосибирская область18,6Омская область19,5Томская область19,0Читинская область18,2Дальневосточный федеральный округ19,8Республика Саха (Якутия)19,5Приморский край18,9Хабаровский край19,5Амурская область19,6Камчатская область21,2Магаданская область25,7Сахалинская область21,4Еврейская автономная область20,0Чукотский автономный округ28,4
1976. Статистический анализ демографического развития России на современном этапе
Информация пополнение в коллекции 12.01.2009
2. Текущий учет событий естественного движения населения рождений, смертей, браков, разводов основан на регистрации эти событий. При регистрации демографических событий записи актов гражданского состояния в специальных книгах производятся в двух экземплярах, один хранится в архиве, а второй передается в статистические органы для обработки и обобщения содержащихся в нем сведений. Однако эти сведения даже в суммарном виде не характеризуют интенсивности демографических процессов. Объем демографических событий зависит от численности населения, которая эти события продуцирует. Совокупности демографических процессов надо сопоставить с соответствующими им совокупностями населения (число рождений с числом женщин определенного возраста и брачного состояния, число умерших с численностью населения соответствующего пола, возраста, национальности и т. д.). Данные о численности и составе населения дают переписи. Т. о. Данные текущего учета демографических событий образуют неразрывное единство с данными переписей населения.
1. Текущие регистры (списки, картотеки) населения ведут различные административные государственные органы. Эти картотеки создаются для выполнения конкретных задач и обычно охватывают не все население, а некоторые его группы (жителей микрорайонов, категории, подлежащие социальной опеке, и т. д.). Во всех этих регистрах числится юридическое население, которое может не совпадать полностью с фактическим населением (наличным или постоянным, как это определено в переписях населения). Поэтому данные списков населения имеют ограниченное применение.
1977. Статистический анализ динамики состава населения
Информация пополнение в коллекции 12.01.2009
Самые важные принципы при построении группировок населения:
1. наиболее детальный перечень групп уместен, если данная характеристика представлена автономно, без комбинации с другими признаками. Таковы группировки населения по возрасту, группировки занятых по профессиям с детальным перечнем профессий;
2. в случае комбинационных группировок применяются укрупненные интервалы для избежания чрезмерного дробления материала;
3. некоторые признаки используются как сквозные, т. е. они участвуют почти во всех комбинационных группировках состава населения. Это пол, возраст, образование (часто), а также деление населения на городское и сельское;
4. в рядах распределения значения атрибутивных признаков даются по возможности в ранжированной последовательности;
5. для обеспечения сопоставимости данных сохраняются, насколько это возможно и целесообразно, схемы группировок предыдущих переписей населения или они представлены в виде, удобном для приведения к сопоставлению путем укрупнения интервалов;
6. используются единые группировки при разработке данных по разным территориям страны;
7. при изменении со времени проведения предыдущей переписи административных границ какой-либо территории информация об этом дается в виде примечания, и сведения приводятся в двух вариантах в пересчете на единые границы и в пределах границ соответствующих лет.
1978. Статистический анализ ЖКХ г. Санкт-Петербурга
Курсовой проект пополнение в коллекции 09.12.2008
1. http://www.reforma-gkh.ru/ Реформа ЖКХ
2. http://stroygorhoz.ru/ строительство и городское хозяйство Санкт-Петербурга
3. А.А.Горбунов, В.П.Пилявский, В.П. Головачук Формирование научно-учебного инновационного комплекса подготовки специалистов по направлению "Управление жилищно-коммунальным комплексом мегаполиса". Сборник трудов кафедры Предпринимательства и управления ЖКХ СПбГУСЭ "Социально-экономические аспекты реформирования ЖКХ": Выпуск 1 / по ред. А.А. Горбунова. - СПб:изд.СПБГУСЭ, 2005.-21,4 п.л. (авт. 0,3 п.л.).
4. С.И. Калинский, В.П.Пилявский , В.П. Головачук Правовые основы экологической безопасности мегаполиса . Сборник трудов кафедры Предпринимательства и управления ЖКХ СПбГУСЭ "Социально-экономические аспекты реформирования ЖКХ": Выпуск 1 / по ред. А.А. Горбунова.-СПб:изд.СПБГУСЭ, 2005.-21,4 п.л. (авт. 0,4 п.л.).
5. В.П.Пилявский, В.П.Головачук, Н.Н.Скрыпникова Система управления качеством услуг ЖКХ как механизм повышения качества жизни населения.
6. Сборник трудов кафедры Предпринимательства и управления ЖКХ СПбГУСЭ "Социально-экономические аспекты реформирования ЖКХ": Выпуск 1 / по ред. А.А. Горбунова.-СПб:изд.СПБГУСЭ, 2005.-21,4 п.л. (авт. 0,4 п.л.).
7. Л.Н.Радченко, В.П.Пилявский, В.П.Головачук Взаимодействие органов по сертификации персонала и услуг ЖКХ с муниципальными образованиями и региональными органами власти. Сборник трудов кафедры Предпринимательства и управления ЖКХ СПбГУСЭ "Социально-экономические аспекты реформирования ЖКХ": Выпуск 1 / по ред. А.А. Горбунова.-СПб:изд.СПБГУСЭ, 2005.-21,4 п.л. (авт. 0,3 п.л.).
8. С.И. Калинский, В.П.Пилявский, В.П. Головачук Анализ объектов инвестирования и инвестиционной потребности в сфере ЖКХ. Сборник трудов кафедры Предпринимательства и управления ЖКХ СПбГУСЭ "Социально-экономические аспекты реформирования ЖКХ": Выпуск 1 / по ред. А.А. Горбунова.-СПб:изд.СПБГУСЭ, 2005.- 21,4 п.л. (авт. 0,4 п.л.).
9. Головачук В.П. Управление качеством жилищно-коммунальных услуг. Сборник научных статей "Современное экономическое и социальное развитие: проблемы и перспективы".- СПб:изд.СПбГУЭФ, 2007.-294с., 0,6 п.л.
10. Пилявский В.П., Пургин Е.Л., Рублевский В.В., Головачук В.П. Новые организационные формы предприятий жилищно-коммунальной сферы. Сборник научных статей "Современное экономическое и социальное развитие: проблемы и перспективы".- СПб:изд.СПбГУЭФ, 2007.- 294с., 0,8 п.л. (авт. 0,3 п.л.).
11. Головачук В.П. Управление качеством услуг жилищно-коммунального комплекса мегаполиса. //Вестник Российской академии естественных наук (Санкт-Петербург), 2007, вып. 10, №5. 0,8 п.л.
12. Пилявский В.П., Рожков Н.Н., Головачук В.П. Квалиметрическая оценка комплексных показателей обеспеченности и качества жилищно-коммунальных услуг//Экономика сервиса. 2007. -№1-0,8 п.л. (авт. 0,3 п.л.).
13. Головачук В.П. Методы управления качеством услуг ЖКХ//Регион. -2007.-№1 0.8 п.л.
1979. Статистический анализ использования земельных ресурсов
Курсовой проект пополнение в коллекции 09.12.2008
1. Гришин А.Ф. Статистика: учеб. пособие / А.Ф. Гришин. М.: -Финансы и статистика, 2003. 240 с.: мл. (Высшее образование) ISВN 5-279-02594-1: 71-68.
2. Громыко Г.Л. Общая теория статистики: практикум / Г.Л. Громыко. -. М.:
  ИНФРА-М, 2000. 139 с. ISВN 5-86225-845-0: б/ц.
3. Елисеева И.И Общая теория статистики: учебник / И.И.Елисеева М.М. Юзбашев; под ред. чл.-корр. РАН И.И. Елисеевой. 4-е изд., перераб. и доп. М:Финансы и статистика 2000. 480 с. ил. IВ1 5-279-01956-9: 69-12.
4. Елисеева И.И Общая теория статистики: учебник / И.И. Елисеевой. 4-е изд. перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 1999. 480 с. ил. ISВN 5-279-01956-9:68-00.
5. Елисеева И.И. Социальная статистика. Москва: Финансы и статистика 1997г.
6. Ефимова М.Р.Общая теория статистики: учебник / М.Р.Ефимова, Е.В. Петрова, Румянцев В.Н.- 2-е изд.; испр. и доп. М.: ИНФРА-М, 2001,416 с.-(Высшее образование).ISВN5-16-000012-7:84-35.
7. Ефимова МР. Практикум по теории статистики: учеб. пособие / М.Р. Ефимова. О.И. Ганчеко, ЕБ. Петрова. М.: Финансы и статистика, 2000. 280 с. ил. ISВN 5-279- 02011-7: 44-88.
8. Зинченко А.П. Практикум по статистике под. ред. А.П. Зинченко. - М.: Колос. 2001. 392 с.: ил. (учебники и учебные пособия для студентов вузов). - ISВN 5-10-003667-2: 140-80.
9. Зинченко А.П. Практикум по статистике под. ред. А.П. Зинченко. - М.: Колос. 2003. 392 с.: ил. (учебники и учебные пособия для студентов вузов).- ISВN 5-10-00366-5: 216-83.
10. Зинченко А.П. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики / А.П. Зинченко; МСХА им. К.А. Тимирязева. М.: Изд. МСХА, 1998.- 430 с.- ISВN 5-7230-0396-8:30-00.
11. Кожухарь Л.И. Основы общей теории статистики / Л.И. Кожухарь.- М.: Финансы и статистика, 1999. 144с.: ISВN 5-279-02017-6:36-96.
12. Общая теория статистики: конспект лекций / авт.-сост. Н.В. Бендина. М.: ПРИОР, 2000. 160 с. (В помощь студенту). ISВN\ 5-7990-0272-5:40-92.
13. Общая теория статистики: конспект лекций / авт.-сост. Н.В. Бендина. М.:ПРИОР, 1999. 160 с. (В помощь студенту). ISВN/ 5-7990-0272-5: 22-45.
14. Переяслова И.Г. Статистика / И.Г. Переяслова, ЕБ. Колбачев, О.Г. Переяслова. Ростов н/д; Феникс, 2003. 288 с. (Высшее образование).ISВN/5-222-03830-0:58-00.
15. Статистика. Курс лекций / Харченко Л.П. М.: ИНФРА-М, 2000 г.
16. Статистика. Харченко Л.П. и др. / Под. Ред. Ионова А.П. Москва.: ИНФРА-М.2002г.
17. Статистика: учеб. пособие / Л.П. Харченко. В.Г. Долженкова. В.Г. Ионин; под ред. канд. экон. наук В.Г. Ионина. 2-еизд.; перераб. и доп. М.: ИНФРА-М. 2002. 384 с. (Высшее образование). ISВN/5-16-000508-0:89-41.
18. Статистика: курс лекций / Л.П. Харченко, В.Г. Долженкова, В.Г. Ионин под ред. канд. эконом. наук В.Г. Ионина. Новосибирск: изд-во НГАЗиУ; М.: ИНФРА-М. 2000. 310 с. (Высшее образование). ISВN/5-86225-382-3(ИНФРА-М):53-01.
19. Теория статистики: под. ред. проф. Г.Л. Громыко. М.: ИНФРА-М. 2000, 414с. (Высшее образование).- ISВN/5-16-000177-8: 72-80.
20. Теория статистики: учебник / Р.А. Шмойлова (и др.); под ред. проф. Р.А. Шмойловой.- 3-е изд., перераб.- М.: Финансы и статистика, 1999.-560 с.: ил. - ISВN/5-279-01951-8:85-32.
1980. Статистический анализ платежного кризиса и несостоятельности российских предприятий
Курсовой проект пополнение в коллекции 15.03.2006
На мировом рынке продолжается кризис ликвидности, вызванный ипотечным коллапсом в США. Лихорадит ведущие фондовые рынки, в том числе российский. Отягчающим для нашей экономики обстоятельством являются многомиллиардные корпоративные долги по кредитам, которые крупнейшие российские компании взяли на Западе, - их обслуживание с каждым днем становится дороже. Бизнес-сообщество оценивает вероятность корпоративного дефолта крупных российских предприятий. Существуют различные мнения:
1. Большинство российских компаний, привлекающих заемные средства под процентную ставку, которая привязана к LIBOR, являются крупными игроками в своих секторах. Они обладают достаточным запасом устойчивости. Поэтому повышение процентных ставок не является для них критичным. Удорожание стоимости заимствований затронет компании среднего и малого бизнеса, так как российские банки из-за удорожания собственного фондирования скорее всего прибегнут к ужесточению условий кредитования. Это скажется на российских предприятиях, не имеющих возможности привлекать более дешевые заемные средства за пределами РФ. Наиболее уязвимыми сейчас являются компании третьего эшелона облигационного рынка, которые собирались рефинансировать имеющиеся выпуски за счет новых займов. Однако в целом вероятность дефолтов для большинства компаний невысока - текущая ситуация скорее грозит снижением прибыли, а не банкротством.
2. Кризис ликвидности повлияет на стоимость заимствований для российских компаний, что с временным лагом отрицательно скажется на их показателях и на экономике в целом. Но о многочисленных корпоративных дефолтах говорить абсолютно преждевременно.
3. Вероятность дефолта невысока, наша экономика находится на подъеме. Но скорее всего мы ощутим на себе отзвуки кризиса, особенно это касается ипотеки, так как секьюритизация станет сложнее и, следовательно, ресурсная база банков сократится. Но мы верим в экономику России, иначе не стали бы так активно развивать здесь бизнес.
4. На самом деле наибольшая опасность кроется в цене нефти, ведь крупнейшие заемщики - ресурсные компании. Кризис ликвидности может притормозить мировую экономику, привести к уменьшению потребления нефти и снижению ее цены. Возможно, Россия столкнется с кризисом ликвидности, следствием чего может стать корпоративный дефолт. Но вероятность невелика: иностранные Центробанки скорее всего начнут снижать ставки рефинансирования, чтобы подстегнуть экономику.
5. Наибольшую долговую внешнюю нагрузку имеют госхолдинги и крупные компании. При текущих условиях роста стоимости заемного капитала возрастает стоимость обслуживания займов, но эти компании достаточно устойчивы и имеют значительную господдержку. Внутренние макроэкономические условия в России благоприятны для бизнеса, что не позволяет ставить под сомнение возможность обслуживания долга. Считаю, что вероятность корпоративных дефолтов компаний низка. Наиболее уязвимыми выглядят компании средних размеров, выпускавшие облигационные займы с высокими ставками и офертами, рассчитывая на дальнейшую реструктуризацию или пролонгацию долга. Риск корпоративных дефолтов средних компаний на текущий момент повышен.
6. Ухудшение ситуации с ликвидностью приведет к удорожанию заимствований. Отдельные эмитенты могут столкнуться с проблемами перекредитования, но это вряд ли приведет к их неплатежеспособности. Гораздо более вероятны дефолты по причинам, не связанным с денежной ликвидностью. В частности, в результате проблем с налоговыми и правоохранительными органами.
7. Пик погашений и оферт, которые должны исполнить российские корпоративные эмитенты до конца года, приходится на ноябрь - декабрь. В этот период суммарный объем выплат, по нашим оценкам, может превысить 6 миллиардов долларов. Число эмитентов, которые должны своевременно выполнить свои обязательства, превышает сотню. Предположим, что вероятность нарушения графика платежей одной отдельно взятой компанией всего 0,1 процента. Легко сосчитать, что в этом случае возможность возникновения хотя бы одного корпоративного или технического дефолта будет около 10 процентов. Таким образом, полностью исключить такой исход нельзя, но вряд ли подобное единичное событие окажет значительное влияние на макроэкономическую ситуацию. Если это и произойдет, то будет иметь психологический эффект.
8. Если коррекция на внешних рынках продолжится и от нас уйдут иностранцы, у компаний с большой долговой нагрузкой возникнут проблемы с рефинансированием. Это произойдет из-за того, что у них большие долги в виде облигаций или кредитов. Но серьезных оснований говорить о том, что эта коррекция продлится долгое время, пока нет.
9. Вероятность дефолта большинства российских компаний ничтожно мала. Учитывая, что значительную долю корпоративного внешнего долга составляет долг госкорпораций, в крайнем случае можно ожидать вмешательства государства. Одной из мер может быть регулирование курса национальной валюты. В ситуации, когда источники прибыли компании сосредоточены в России, а кредиты или облигации номинированы в долларах, укрепление курса рубля упростит компании обслуживание долгов. Тем не менее негативным следствием сложившейся ситуации можно считать возросшие ставки и, как результат, высокую стоимость привлечения новых заемных средств, а для некоторых компаний - и невозможность их привлечения.

Blog

Математика и статистика