Geum.ru

Тематическийплан по видам занятий курса "Статистика" Наименование разделов и тем

Вид материалаТематический план

Содержание


Программа курса
Тема 2. Сводка и группировка статистических данных. Ряды распределения
Тема 3. Средние величины
Тема 4. Показатели вариации и формы распределения
Тема 5. Ошибки выборочного наблюдения
Тема 6. Модели статистической взаимосвязи и их корреляционно-регрессионный анализ
Тема 7. Ряды динамики
Тема 8. Индексы
Рекомендованная литература
Подобный материал:
Т Е М А Т И Ч Е С К И Й П Л А Н

по видам занятий курса "Статистика"



Наименование разделов и тем

Самостоятельная


работа

1
2


Тема 1. Основные понятия статистики

Тема 2. Сводка и группировка статистических данных. Ряды распределения.

Тема 3. Средние величины.

Тема 4. Показатели вариации и формы распределения.

Тема 5.Ошибки выборочного наблюдения.

Тема 6. Модели статистической взаимосвязи и их кореляционно-регрессионный анализ.

Тема 7. Ряды динамики.

Тема 8. Индексы.

10

10


10

10


10

11


10

10

Итого:

81



Целевая установка


Цель дисциплины определяется теми функциями, которые выполняет статистика в системе экономических наук, а именно:
  • разработка программ статистических обследований, обработки и сводки данных;
  • вычисление обобщающих характеристик структуры совокупности;
  • измерение интенсивности динамики и анализ взаимосвязи;
  • определение факторов, которые формируют уровень, вариацию и развитие общественных явлений, и оценка силы их влияния;
  • использование системы методик в ходе расчетов статистических показателей и их анализа;
  • анализ тенденций развития и взаимосвязей секторов рыночной экономики;
  • оценка жизненного уровня населения, его изменений под влиянием отдельных факторов и прогнозирования развития.


В процессе изучения дисциплины студенты должны

ЗНАТЬ:
  1. Основные понятия статистики и их практическое применение.
  2. Основные методы оценки параметров выборочного наблюдения.
  3. Основные методы анализа и оценки параметров моделей регрессии.


УМЕТЬ:
  1. Вычислять параметры выборочного наблюдения.
  2. Строить модели линейной регрессии.
  3. Оценивать тесноту стохастических взаимосвязей.



Организационно-методические указания

Дисциплина «Статистика» базируется на дисциплине «Высшая математика» и изучается во 2-м семестре. По темам дисциплины студенты выполняют контрольную работу, которая содержит 8 задач и 50 вариантов данных (каждый студент получает свой вариант). В конце изучения сдается зачет по контрольной работе и экзамен.

^

ПРОГРАММА КУРСА



Тема 1. Основные понятия статистики


Особенности статистики как самостоятельной общественной науки. Статистическая совокупность. Статистические признаки и их классификация. Вариация признаков. Статистические закономерности и формы их проявления. Закон больших чисел и его роль в статистике. Методологические основы статистики. Этапы статистического обследования.

Суть, источники и организационные формы статистического наблюдения. Виды статистического наблюдения. Ошибки наблюдения и методы контроля полученных данных.

Суть и значения статистических показателей. Абсолютные и относительные статистические показатели и единицы их измерения.


^ Тема 2. Сводка и группировка статистических данных. Ряды распределения


Понятие и основные элементы статистической сводки. Ряды распределения, их виды и графическое изображение. Группировка данных. Виды и основные вопросы методологии построения статистических группировок. Выбор интервалов группирования. Дискретные и непрерывные величины. Полигон и гистограмма. Статистические таблицы и их виды.


^ Тема 3. Средние величины


Суть средней величины в статистике. Понятие среднего арифметического. Среднее гармоническое. Среднее геометрическое. Среднее квадратичное. Особенности вычисления средних величин. Свойства среднего арифметического.


^ Тема 4. Показатели вариации и формы распределения


Суть вариации массовых явлений. Статистические характеристики вариации. Методы вычисления и математические свойства дисперсии. Среднеквадратическое и среднелинейное отклонения. Показатели формы распределения. Коэффициенты асимметрии и эксцесса.

^

Тема 5. Ошибки выборочного наблюдения



Суть выборочного наблюдения. Причины и условия его применения. Преимущества выборочного метода сравнительно с другими методами статистического наблюдения. Репрезентативность выборки. Виды, схемы и способы отбора. Точечные оценки ошибок выборки. Интервальные оценки ошибок выборки. Определение границ доверительных интервалов и необходимого объема выборки.

^

Тема 6. Модели статистической взаимосвязи и их корреляционно-регрессионный анализ



Понятие о функциональной и стохастической зависимости между отдельными явлениями. Корреляционная связь. Модель аналитической группировки. Правила сложения дисперсий и экономическая суть корреляционного отношения. Проверка существенности связи. Корреляционно-регрессионный анализ и его этапы. Классификация признаков. Выбор формы уравнения регрессии. Метод наименьших квадратов. Вычисление параметров уравнения линейной регрессии и их экономическая интерпретация. Оценка тесноты связи и проверка ее существенности в корреляционно-регрессионном анализе. Построение доверительного интервала коэффициента регрессии.

^

Тема 7. Ряды динамики



Предпосылки и объективные условия для построения рядов динамики. Виды рядов динамики и их особенности. Статистические характеристики динамических рядов. Методы вычисления средних показателей в рядах динамики. Изучение основных тенденций развития. Сравнительный анализ рядов динамики.

^

Тема 8. Индексы



Суть индексов. Индивидуальные и общие индексы. Агрегатные индексы. Расчет агрегатных индексов путем усреднения индивидуальных. Факторный анализ. Общий индекс средних величин. Индексы с постоянной и переменной базой сравнения. Индекс структурных сдвигов.


“Статистика”

Утверждено на заседании кафедры высшей математики и информатики, протокол № 5 от 27.08.2000 г.


Вопросы к экзамену

( “Статистика”)

  1. Предмет общей теории статистики.
  2. Статистические показатели.
  3. Статистические данные.
  4. Абсолютные и относительные величины, единицы их измерения.
  5. Непрерывные и дискретные величины.
  6. Статистическое наблюдение.
  7. Генеральная и выборочная совокупность.
  8. Взаимосвязь математической статистики и теории вероятностей.
  9. Закон больших чисел (в формулировке Я. Бернулли).
  10. Закон больших чисел (в формулировке П.Чебышева).
  11. Сводка и группировка статистических данных.
  12. Виды группировок.
  13. Группировка статистических данных.
  14. Выбор интервалов группирований. Формула Стерджесса.
  15. Ряды распределения, их виды, графическое изображение.
  16. Гистограмма (распределение непрерывной величины).
  17. Полигон (распределение дискретной величины).
  18. Статистические таблицы (распределение многомерных величин).
  19. Средние величины. Виды средних величин и условия их применения.
  20. Среднее арифметическое невзвешенное.
  21. Среднее арифметическое взвешенное (для дискретных величин).
  22. Среднее арифметическое взвешенное (для непрерывных величин).
  23. Среднее гармоническое, примеры применения.
  24. Среднее геометрическое.
  25. Среднее квадратичное.
  26. Соотношение между средними величинами.
  27. Мода ряда распределения.
  28. Медиана ряда распределения (для непрерывных величин).
  29. Показатели вариации.
  30. Дисперсия, ее характеристики (свойства).
  31. Среднеквадратичное отклонение.
  32. Коэффициент вариации.
  33. Среднее линейное отклонение.
  34. Коэффициент линейной вариации.
  35. Показатели формы распределения.
  36. Коэффициент асимметрии ряда распределения.
  37. Коэффициент эксцесса ряда распределения.
  38. Распределение Гаусса (нормальное распределение).
  39. Виды взаимосвязей между явлениями.
  40. Определение функциональной и стохастической связи между явлениями.
  41. Математические модели для изучения связи между социально-экономическими явлениями и условия их применения.
  42. Построение модели аналитической группировки (МАГ).
  43. Дисперсионный анализ модели аналитической группировки.
  44. Межгрупповая дисперсия в МАГ.
  45. Средняя из групповых дисперсий в МАГ
  46. Корреляционное отношение.
  47. Проверка существенности связи между показателем и фактором в МАГ.
  48. Построение парной модели линейной регрессии (МЛР).
  49. Метод наименьших квадратов (МНК).
  50. Вычисление оценок параметров уравнения линейной регрессии.
  51. Вычисление оценок параметров МЛР через отклонения.
  52. Корреляционно-регрессионный анализ модели линейной регрессии.
  53. Коэффициент детерминации.
  54. Коэффициент корреляции. Связь между коэффициентами детерминации и корреляции модели линейной регрессии.
  55. Связь между коэффициентами корреляции и регрессии в МЛР.
  56. Оценка тесноты связи и проверка ее существенности в корреляционно- регрессионном анализе. Критерий Фишера.
  57. Построение доверительного интервала коэффициента линейной регрессии.
  58. Многомерная регрессия.
  59. Матричное уравнение МЛР.
  60. Метод наименьших квадратов в многомерной регрессионной модели.
  61. Решение матричного уравнения многомерной модели линейной регрессии.
  62. Статистическое изучение рядов динамики.
  63. Моментные и интервальные ряды динамики.
  64. Цепная и базисная система сравнения показателей динамики.
  65. Вычисление средних показателей в интервальных рядах динамики.
  66. Вычисление средних показателей в моментных рядах динамики.
  67. Цепной и базисный абсолютный прирост.
  68. Средний абсолютный прирост.
  69. Цепные и базисные темпы роста.
  70. Средний темп роста.
  71. Цепные и базисные темпы прироста.
  72. Сравнительный анализ рядов динамики.
  73. Вычисление коэффициента опережения рядов динамики.
  74. Тренды.
  75. Построение линейного тренда с помощью МНК.
  76. Индивидуальные индексы.
  77. Общие индексы.
  78. Агрегатная форма индексов.
  79. Расчет агрегатных индексов усреднением индивидуальных.
  80. Факторный анализ.
  81. Общий индекс средних величин.
  82. Индексы с постоянной и переменной базой сравнения.
  83. Взаимосвязь между индексами переменного состава и фиксированного состава
  84. Индекс структурных сдвигов.
  85. Выборочный метод.
  86. Виды и схемы отбора.
  87. Способы отбора.
  88. Вычисление ошибок выборки и определение границ интервала для средней величины.
  89. Точечные и интервальные ошибки выборки.
  90. Точечные ошибки оценки выборочного среднего для схемы повторного отбора.
  91. Точечные ошибки оценки выборочного среднего для схемы бесповторного отбора.
  92. Точечные ошибки оценки вероятности (частости) выборочного значения для схемы повторного отбора.
  93. Точечные ошибки оценки вероятности (частости) выборочного значения для схемы бесповторного отбора.
  94. Определение объема выборки по заданным точечным ошибкам.
  95. Доверительный интервал и доверительная вероятность.
  96. Определение граничной ошибки выборки.
  97. Определение доверительного интервала оценки выборочного среднего.
  98. Определение доверительного интервала оценки вероятности (частости).
  99. Определение объема выборки по заданными граничным ошибкам для схемы повторного отбора.
  100. Определение объема выборки по заданными граничным ошибкам для схемы бесповторного отбора.



^ РЕКОМЕНДОВАННАЯ ЛИТЕРАТУРА

учебного курса "Статистика"


Основная

  1. Бессалов А.В. Общая теория статистики. Учебное пособие. – К.:КИИМ, Наша справа, №7, 1999.

Дополнительная


2. Статистика: Підручник / А.В. Головач, А. М. Єріна та ін. – К.: Вища шк., 1993.

3. Статистика. Збірник задач: Навч. посібник / А.В. Головач, А. М. Єріна, О. В. Козирєв та ін. – К.: Вища шк., 1994.
  1. Елисеева И.И., Юзбашев М.М.. Общая теория статистики. Учебник. – 3-е изд./ Под ред. чл-кор. РАН И. И. Елисеевой. –М.: Финансы и статистика, 1998. –368с.
  2. Cтатистика. Курс лекций/ Харченко Л.П., Долженкова В.Г., Ионин В.Г. и др.; Под ред. к.э.н. В.Г. Ионина. – Новосибирск: НГАЭиУ, М.: ИНФРА-М, 1998. –310с.
  3. Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике: Учебник. – М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, Изд. «ДИС», 1997. –368с.
  4. Ковтун Н.В., Столяров Г.С. Загальна теорія статистики: Курс лекций. –К.:Четверта хвиля, 1996.-144с.
  5. Общая теория статистики: Учебник/ А.И. Харламов, О.Э. Башина, В.Т.Батурин и др.-М. Финансы и статистика, 1994.- 269с.
  6. Общая теория статистики: Статистическая методологияв изучении коммерческой деятельности: Учебник/ А.Я. Боярский, Л.Л. Викторова, А.М. Гольдберг и др. – М.: Финансы и статистика, 1985.- 367с.
  7. Ряузов Н.Н. Общая теория статистики: -4-е изд.– М.: Финансы и статистика, 1984.- С.260-290.