Статистические данные в жизни. Статистические данные, показывающие, что экономика сша находится в гораздо худшем состоянии, чем принято считать

Статистические данные в жизни. Статистические данные, показывающие, что экономика сша находится в гораздо худшем состоянии, чем принято считать
24.09.2019

Деятельность людей во множестве случаев предполагает работу с данными, а она в свою очередь может подразумевать не только оперирование ими, но и их изучение, обработку и анализ. Например, когда нужно уплотнить информацию, найти какие-то взаимосвязи или определить структуры. И как раз для аналитики в этом случае очень удобно пользоваться не только , но и применять статистические методы.

Особенностью методов статистического анализа является их комплексность, обусловленная многообразием форм статистических закономерностей, а также сложностью процесса статистических исследований. Однако мы хотим поговорить именно о таких методах, которые может применять каждый, причем делать это эффективно и с удовольствием.

Статистическое исследование может проводиться посредством следующих методик:

Статистическое наблюдение

Статистическое наблюдение является планомерным, организованным и в большинстве случаев систематическим сбором информации, направленным, главным образом, на явления социальной жизни. Реализуется данный метод через регистрацию предварительно определенных наиболее ярких признаков, цель которой состоит в последующем получении характеристик изучаемых явлений.

Статистическое наблюдение должно выполняться с учетом некоторых важных требований:

  • Оно должно полностью охватывать изучаемые явления;
  • Получаемые данные должны быть точными и достоверными;
  • Получаемые данные должны быть однообразными и легкосопоставимыми.

Также статистическое наблюдение может иметь две формы:

  • Отчетность – это такая форма статистического наблюдения, где информация поступает в конкретные статистические подразделения организаций, учреждений или предприятий. В этом случае данные вносятся в специальные отчеты.
  • Специально организованное наблюдение – наблюдение, которое организуется с определенной целью, чтобы получить сведения, которых не имеется в отчетах, или же для уточнения и установления достоверности информации отчетов. К этой форме относятся опросы (например, опросы мнений людей), перепись населения и т.п.

Кроме того, статистическое наблюдение может быть категоризировано на основе двух признаков: либо на основе характера регистрации данных, либо на основе охвата единиц наблюдения. К первой категории относятся опросы, документирование и прямое наблюдение, а ко второй – наблюдение сплошное и несплошное, т.е. выборочное.

Для получения данных при помощи статистического наблюдения можно применять такие способы как анкетирование, корреспондентская деятельность, самоисчисление (когда наблюдаемые, например, сами заполняют соответствующие документы), экспедиции и составление отчетов.

Сводка и группировка материалов статистического наблюдения

Говоря о втором методе, в первую очередь следует сказать о сводке. Сводка представляет собой процесс обработки определенных единичных фактов, которые образуют общую совокупность данных, собранных при наблюдении. Если сводка проводится грамотно, огромное количество единичных данных об отдельных объектах наблюдения может превратиться в целый комплекс статистических таблиц и результатов. Также такое исследование способствует определению общих черт и закономерностей исследуемых явлений.

С учетом показателей точности и глубины изучения можно выделить простую и сложную сводку, но любая из них должна основываться на конкретных этапах:

  • Выбирается группировочный признак;
  • Определяется порядок формирования групп;
  • Разрабатывается система показателей, позволяющих охарактеризовать группу и объект или явление в целом;
  • Разрабатываются макеты таблиц, где будут представлены результаты сводки.

Важно заметить, что есть и разные формы сводки:

  • Централизованная сводка, требующая передачи полученного первичного материала в вышестоящий центр для последующей обработки;
  • Децентрализованная сводка, где изучение данных происходит на нескольких ступенях по восходящей.

Выполняться же сводка может при помощи специализированного оборудования, например, с использованием компьютерного ПО или вручную.

Что же касается группировки, то этот процесс отличается разделением исследуемых данных на группы по признакам. Особенности поставленных статистическим анализом задач влияют на то, какой именно будет группировка: типологической, структурной или аналитической. Именно поэтому для сводки и группировки либо прибегают к услугам узкопрофильных специалистов, либо применяют .

Абсолютные и относительные статистические величины

Абсолютные величина считаются самой первой формой представления статистических данных. С ее помощью удается придать явлениям размерные характеристики, например, по времени, по протяженности, по объему, по площади, по массе и т.д.

Если требуется узнать об индивидуальных абсолютных статистических величинах, можно прибегнуть к замерам, оценке, подсчету или взвешиванию. А если нужно получить итоговые объемные показатели, следует использовать сводку и группировку. Нужно иметь в виду, что абсолютные статистические величины отличаются наличием единиц измерения. К таким единицам относят стоимостные, трудовые и натуральные.

А относительные величины выражают количественные соотношения, касающиеся явлений социальной жизни. Чтобы их получить, одни величины всегда делятся на другие. Показатель, с которым сравнивают (это знаменатель), называют основанием сравнения, а показатель, которой сравнивают (это числитель), называют отчетной величиной.

Относительные величины могут быть разными, что зависит от их содержательной части. Например, существуют величины сравнения, величины уровня развития, величины интенсивности конкретного процесса, величины координации, структуры, динамики и т.д. и т.п.

Чтобы изучить какую-то совокупность по дифференцирующимся признакам, в статистическом анализе применяются средние величины – обобщающие качественные характеристики совокупности однородных явлений по какому-либо дифференцирующемуся признаку.

Крайне важным свойством средних величин является то, что они говорят о значениях конкретных признаков во всем их комплексе единым числом. Невзирая на то, что у отдельных единиц может наблюдаться количественная разница, средние величины выражают общие значения, свойственные всем единицам исследуемого комплекса. Получается, что при помощи характеристики чего-то одного можно получить характеристику целого.

Следует иметь в виду, что одним из самых важных условий применения средних величин, если проводится статистический анализ социальных явлений, считается однородность их комплекса, для которого и нужно узнать среднюю величину. А от такого, как именно будут представлены начальные данные для исчисления средней величины, будет зависеть и формула ее определения.

Вариационные ряды

В некоторых случаях данных о средних показателях тех или иных изучаемых величин может быть недостаточно, чтобы провести обработку, оценку и глубокий анализ какого-то явления или процесса. Тогда во внимание следует брать вариацию или разброс показателей отдельных единиц, который тоже представляет собой важную характеристику исследуемой совокупности.

На индивидуальные значения величин могут воздействовать многие факторы, а сами изучаемые явления или процессы могут быть очень многообразны, т.е. обладать вариацией (это многообразие и есть вариационные ряды), причины которой следует искать в сущности того, что изучается.

Вышеназванные абсолютные величины находятся в непосредственной зависимости от единиц измерения признаков, а значит, делают процесс изучения, оценки и сравнения двух и более вариационных рядов более сложным. А относительные показатели нужно вычислять в качестве соотношения абсолютных и средних показателей.

Выборка

Смысл выборочного метода (или проще – выборки) состоит в том, что по свойствам одной части определяются численные характеристики целого (это называется генеральной совокупностью). Основной выборочного метода является внутренняя связь, объединяющая части и целое, единичное и общее.

Метод выборки отличается рядом существенных преимуществ перед остальными, т.к. благодаря уменьшению количества наблюдений позволяет сократить объемы работы, затрачиваемые средства и усилия, а также успешно получать данные о таких процессах и явлениях, где либо нецелесообразно, либо просто невозможно исследовать их полностью.

Соответствие характеристик выборки характеристикам изучаемого явления или процесса будет зависеть от комплекса условий, и в первую очередь от того, как вообще будет реализовываться выборочный метод на практике. Это может быть как планомерный отбор, идущий по подготовленной схеме, так и непланомерный, когда выборка производится из генеральной совокупности.

Но во всех случаях выборочный метод должен быть типичным и соответствовать критериям объективности. Данные требования нужно выполнять всегда, т.к. именно от них будет зависеть соответствие характеристик метода и характеристик того, что подвергается статистическому анализу.

Таким образом, перед обработкой выборочного материала необходимо провести его тщательную проверку, избавившись тем самым от всего ненужного и второстепенного. Одновременно с этим, составляя выборку, в обязательном порядке нужно обходить стороной любую самодеятельность. Это означает, что ни в коем случае не следует делать выборку только из вариантов, кажущихся типичными, а все другие – отбрасывать.

Эффективная и качественная выборка должна составляться объективно, т.е. производить ее нужно так, чтобы были исключены любые субъективные влияния и предвзятые побуждения. И чтобы это условие было соблюдено должным образом, требуется прибегнуть к принципу рандомизации или, проще говоря, к принципу случайного отбора вариантов из всей их генеральной совокупности.

Представленный принцип служит основой теории выборочного метода, и следовать ему нужно всегда, когда требуется создать эффективную выборочную совокупность, причем случаи планомерного отбора исключением здесь не являются.

Корреляционный и регрессионный анализ

Корреляционный анализ и регрессионный анализ – это два высокоэффективных метода, позволяющие проводить анализ больших объемов данных для изучения возможной взаимосвязи двух или большего количества показателей.

В случае с корреляционным анализом задачами являются:

  • Измерить тесноту имеющейся связи дифференцирующихся признаков;
  • Определить неизвестные причинные связи;
  • Оценить факторы, в наибольшей степени воздействующие на окончательный признак.

А в случае с регрессионным анализом задачи следующие:

  • Определить форму связи;
  • Установить степень воздействия независимых показателей на зависимый;
  • Определить расчетные значения зависимого показателя.

Чтобы решить все вышеназванные задачи, практически всегда нужно применять и корреляционный и регрессионный анализ в комплексе.

Ряды динамики

Посредством этого метода статистического анализа очень удобно определять интенсивность или скорость, с которой развиваются явления, находить тенденцию их развития, выделять колебания, сравнивать динамику развития, находить взаимосвязь развивающихся во времени явлений.

Ряд динамики – это такой ряд, в котором во времени последовательно расположены статистические показатели, изменения которых характеризуют процесс развития исследуемого объекта или явления.

Ряд динамики включает в себя два компонента:

  • Период или момент времени, связанный с имеющимися данными;
  • Уровень или статистический показатель.

В совокупности эти компоненты представляют собой два члена ряда динамики, где первый член (временной период) обозначается буквой «t», а второй (уровень) – буквой «y».

Исходя из длительности временных промежутков, с которыми взаимосвязаны уровни, ряды динамики могут быть моментными и интервальными. Интервальные ряды позволяют складывать уровни для получения общей величины периодов, следующих один за другим, а в моментных такой возможности нет, но этого там и не требуется.

Ряды динамики также существуют с равными и разными интервалами. Суть же интервалов в моментных и интервальных рядах всегда разная. В первом случае интервалом является временной промежуток между датами, к которым привязаны данные для анализа (удобно использовать такой ряд, например, для определения количества действий за месяц, год и т.д.). А во втором случае – временной промежуток, к которому привязана совокупность обобщенных данных (такой ряд можно использовать для определения качества тех же самых действий за месяц, год и т.п.). Интервалы могут быть равными и разными, независимо от типа ряда.

Естественно, чтобы научиться грамотно применять каждый из методов статистического анализа, недостаточно просто знать о них, ведь, по сути, статистика – это целая наука, требующая еще и определенных навыков и умений. Но чтобы она давалась проще, можно и нужно тренировать свое мышление и .

В остальном же исследование, оценка, обработка и анализ информации – очень интересные процессы. И даже в тех случаях, когда это не приводит к какому-то конкретному результату, за время исследования можно узнать множество интересных вещей. Статистический анализ нашел свое применение в огромном количестве сфер деятельности человека, а вы можете использовать его в учебе, работе, бизнесе и других областях, включая развитие детей и самообразование.

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

Статистика как наука

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

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

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

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

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

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

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

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

Общая теория статистики — методологическая основа всех отраслевых статистик.

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

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

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

Статистика- наука, изучающая количественную сторону массовых социально- экономических явлений и процессов, в неразрывном единстве с их качественной стороной в конкретных условиях места и времени.

В естественных науках понятие «статистика» означает анализ массовых явлений, основанных на применении методов теории вероятности.

Статистика разрабатывает специальную методологию исследования и обработки материалов: массовые статистические наблюдения, метод группировок, средних величин, индексов, балансовый метод, метод графических изображений.

Методологическими особенностями является изучение: массовости явлений, качественно однородных признаков того или иного явления в динамике.

Статистика включает ряд разделов, среди которых: общая теория статистики, экономическая статистика, отраслевые статистики- промышленная, сельского хозяйства, транспорта, медицинская.

11. Группы показателей для оценки состояния здоровья населения.

Здоровье населения характеризуется тремя группами основных показателей:

А) медико-демографические –отражают состояние и динамику демографических процессов:

    Статистика населения (плотность, размещение, социальный состав, состав по полу и возрасту, грамотность, образование, национальность, язык, культура.)

    Динамика населения (механическая эмиграция и иммиграция, естественная рождаемость, смертность, естественный прирост.)

    Семейное состояние (коэффициент брачности, разводов, средняя продолжительность брака.)

    Процессы воспроизводства (суммарная плодовитость, брутто-коэффициент и нетто-коэффициент.)

    Средняя ожидаемая продолжительность жизни

    Смертность (структура смертности, показатели смертности в зависимости от причины, характера заболеваемости и возраста.)

Б) показатели заболеваемости и травматизма (первичная заболеваемость, распространенность, накопленная заболеваемость, патологическая пораженность, индекс здоровья, летальность, травматизм, инвалидность.)

В) показатели физического развития:

    Антропометрические (рост, масса тела, окружность грудной клетки, головы, плеча, предплечья, голени, бедра)

    Физиометрические (жизненная ёмкость легких, мышечная сила кистей рук, становая сила)

    Соматоскопические (телосложение, развитие мускулатуры, степень упитанности, форма грудной клетки, форма голеней, стоп, выраженность вторичных половых признаков.)

    Медицинская статистика, ее разделы, задачи. Роль статистического метода в изучении здоровья населения и деятельности системы здравоохранения.

Медицинская (санитарная) статистика - изу­чает количественную сторону явлений и процессов, связанных с ме­дициной, гигиеной и здравоохранением.

Выделяют 3 раздела медицинской статистики:

1. Статистика здоровья населения - изучает состояние здоровья населения в целом или его отдельных групп (путем сбора и статис­тического анализа данных о численности и составе населения, его воспроизводстве, о естественном движении, физическом развитии, распространенности различных заболеваний, продолжительности жиз­ни и т.д.). Оценка показателей здоровья проводится в сопоставлении с общепринятыми оценочными уровнями и уровнями, полученными по различным регионам и в динамике.

2. Статистика здравоохранения - решает вопросы сбора, обработ­ки и анализа информации о сети учреждений здравоохранения (их размещении, оснащении, деятельности) и кадрах (о численности врачей, среднего и младшего медицинского персонала, о распределе­нии их по специальностям, стажу работы, о их переподготовке и т.д.). При анализе деятельности лечебно-профилактических учрежде­ний осуществляется сопоставление полученных данных с нормативны­ми уровнями, а также уровнями, полученными по другим регионам и в динамике.

3. Клиническая статистика - это использование статистических методов при обработке результатов клинических, экспериментальных и лабораторных исследований; она позволяет с количественной точ­ки зрения оценить достоверность результатов исследования и ре­шить ряд других задач (определение объема необходимого числа наблюдений при выборочном исследовании, сформировать эксперимен­тальную и контрольную группы, изучить наличие корреляционных и регрессионных связей, устранить качественную неоднородность групп и т. д.).

Задачами медицинской статистики являются:

1) изучение состояния здоровья населения, анализ количественных характеристик общественного здоровья.

2) выявление связей между показателями здоровья и различными фак­торами природной и социальной среды, оценка влияния этих фак­торов на уровни здоровья населения.

3) изучение материально- технической базы здравоохранения.

4) анализ деятельности лечебно-профилактических учреждений.

5) оценка эффективности (медицинской, социальной, экономической) проводимых лечебных, профилактических, противоэпидемических мероприятий и здравоохранения в целом.

6) использование статистических методов при проведении клинических и экспериментальных медико-биологических исследований.

Медицинская статистика является методом социальной диагности­ки, поскольку она позволяет дать оценку состояния здоровья насе­ления страны, региона и на этой основе разработать меры, направ­ленные на улучшение общественного здоровья. Важнейшим принципом статистики является применение ее для изу­чения не отдельных, единичных, а массовых явлений , с целью выявления их общих закономерностей. Эти закономерности проявляются, как правило, в массе наблюдений, то есть при изучении статистической совокупности.

В медицине статистика - ведущий метод, т.к.:

1) позволяет количественно измерить показатели здоровья населения и показатели деятельности медицинских учреждений

2) определяет силу влияния различных факторов на здоровье населения

3) определяет эффективность лечения и оздоровительных мероприятий

4) позволяет оценить динамику показателей здоровья и позволяет прогнозировать их

5) позволяет получить необходимые данные для разработки норм и нормативов здравоохранения.

    Статистическая совокупность. Определение, виды, свойства. Особенности исследования статистической совокупности.

Объектом любого статистического исследования является статис­тическая совокупность.

Статистическая совокупность - группа, состоящая из множества относительно однородных элементов, взятых вместе в известных гра­ницах пространства и времени и обладающих признаками сходства и различия.

Свойства статистической совокупности : 1) однородность единиц наблюдения 2) определенные границы пространства и времени изучаемого явления

Объектом статистического исследования в медицине и здравоохранении могут быть различные контингенты населения (население в целой или его отдельные группы, больные, умершие, родившиеся), лечебно-профилактические учреждения и др.

Различают два вида статистической совокупности :

а) генеральная совокупность

б) выборочная совокупность

1. выборочная совокупность формируется таким образом, чтобы обес­печить равную возможность для всех элементов исходной совокупнос­ти быть охваченными наблюдением.

2. выборочная совокупность должна быть репрезентативной (представительной), точно и полно отра­жать явление, т.е. давать такое же представление о явлении, как если бы изучалась вся генеральная совокупность.

Выборочная совокупность

1) должна быть репрезентативной, точно и полно отражать явление, т.е. давать такое же представление о явлении как если бы изучалась вся генеральная совокупность, для этого она должна:

а. быть достаточной по численности

б. обладать основными чертами генеральной совокупности (в отобранной части должны быть представлены все элементы в таком же соотношении, как и в генеральной)

2) при ее формировании должен соблюдаться

1) случайный отбор - отбор единиц наблюдения путем жеребьевки с помощью таблицы случайных чисел и т.д. При этом для каждой единицы обеспечивается равная возможность попасть в выборку.

2) механический отбор - единицы генеральной совокупности, последовательно расположенные по какому-либо признаку (по алфавиту, по датам обращения к врачу и т.д.), разбиваются на равные части; из каждой части в заранее обусловленном порядке отбирают каждую 5, 10 или n-ую единицу наблюдения таким образом, чтобы обеспечить необходимый объем выборки.

3) типический (типологический) отбор - предполагает обязательное предварительное расчленение генеральной совокупности на отдельные качественно однородные группы (типы) с последующей выборкой единиц наблюдения из каждой группы по принипам случайного или механического отбора.

4) серийный (гнездный, гнездовой) отбор - предполагает выборку из генеральной совокупности не отдельных единиц, а целых серий (организованной совокупности единиц наблюдений, например, организаций, районов и т.д.)

5) комбинированные способы - сочетание различных способов формирования выборочной.

    Выборочная совокупность, требования, предъявляемые к ней. Принципы и способы формирования выборочной совокупности.

Различают два вида статистической совокупности :

а) генеральная совокупность - совокупность, состоящая из всех единиц наблюдения, которые могут быть к ней отнесены в соответствии с целью исследования. При изучении общественного здоровья генеральная совокупность часто рассматривается в пределах конкретных территориальных гра­ниц или может ограничиваться другими признаками (полом, возрас­том и др.) в зависимости от цели исследования.

б) выборочная совокупность - часть генеральной, отобранная спе­циальным (выборочным) методом и предназначенная для характерис­тики генеральной совокупности.

Особенности проведения статистического исследования на выборочной совокупности:

1. выборочная совокупность формируется таким образом, чтобы обес­печить равную возможность для всех элементов исходной совокупнос­ти быть охваченными наблюдением.

2. выборочная совокупность должна быть репрезентативной (представительной), точно и полно отра­жать явление, т.е. давать такое же представление о явлении, как если бы изучалась вся генеральная совокупность.

Выборочная совокупность - часть генеральной совокупности, отобранная спе­циальным (выборочным) методом и предназначенная для характерис­тики генеральной совокупности.

Требования, предъявляемые к выборочной совокупности:

1) должна быть репрезентативной, точно и полно отражать явление, т.е. давать такое же представление о явлении как если бы изучалась вся генеральная совокупность, для этого она должна:

а. быть достаточной по численности

б. обладать основными чертами генеральной совокупности (в отобранной части должны быть представлены все элементы в таком же соотношении, как и в генеральной)

2) при ее формировании должен соблюдаться основной принцип формирования выборочной совокупности : равная возможность для каждой единицы наблюдения попасть в исследование.

Способы формирования статистической совокупности:

1) случайный отбор - отбор единиц наблюдения путем жеребьевки с помощью таблицы случайных чисел и т.д. При этом для каждой единицы обеспечивается равная возможность попасть в выборку.

2) механический отбор - единицы генеральной совокупности, последовательно расположенные по какому-либо признаку (по алфавиту, по датам обращения к врачу и т.д.), разбиваются на равные части; из каждой части в заранее обусловленном порядке отбирают каждую 5, 10 или n-ую единицу наблюдения таким образом, чтобы обеспечить необходимый объем выборки.

3) типический (типологический) отбор - предполагает обязательное предварительное расчленение генеральной совокупности на отдельные качественно однородные группы (типы) с последующей выборкой единиц наблюдения из каждой группы по принипам случайного или механического отбора.

4) серийный (гнездный, гнездовой) отбор - предполагает выборку из генеральной совокупности не отдельных единиц, а целых серий (организованной совокупности единиц наблюдений, например, организаций, районов и т.д.)

5) комбинированные способы - сочетание различных способов формирования выборочной.

Топлива устанавливают на основе анализа статистических данных фактических удельных расходов топлива , а также факторов, влияющих на изменение нормальных условий эксплуатации. В качестве математического аппарата используют модели множественной регрессии.  

Анализ публикаций по оценке экономической эффективности новой техники и собственные исследования позволили авторам сделать ряд выводов. Прежде всего, воздействие отдельных факторов на повышение экономической эффективности производства при использовании новой техники на нефтепродуктопроводном транспорте может быть выявлено на основе объемного материала фактических наблюдений и анализа статистических данных. При определении показателей для оценки экономической эффективности следует брать в расчет количественные значения измерителей с учетом условий, действующих в данный период. Применяемые при расчетах нормативы должны в полной мере отражать существующие затраты с индексированием стоимости производства и использования техники в условиях инфляции.  

История развития человечества показала, что без статистических данных невозможно управление государством, развитие отдельных отраслей и секторов экономики , обеспечение оптимальных пропорций между ними. Необходимость сбора и обобщения множества данных о населении страны, предприятиях, банках, фермерских хозяйствах и т. д. приводит к существованию специальных статистических служб - учреждений государственной статистики. В зависимости от того, по какой отрасли организуются сбор, обработка и анализ статистических данных, различают статистику населения , промышленности, сельского хозяйства , капитального строительства , финансов и т. д. Все эти разделы статистики призваны вырабатывать методы сбора и обобщения данных, построения сводных показателей для отражения процессов в соответствующей отрасли. Статистика рассчитывает и общеэкономические показатели - валовой национальный продукт , валовой внутренний продукт , совокупный общественный продукт , национальный доход и т. д.  

Слово статистика используется в нескольких значениях прежде всего как синоним слова данные. Именно в этом смысле можно сказать статистика рождаемости и смертности в России или статистика преступлений. Статистикой называется отрасль знаний, объединяющая принципы и методы работы с числовыми данными, характеризующими массовые явления. Статистикой называют также отрасль практической деятельности, направленной на сбор, обработку, анализ статистических данных.  

Анализ причин возникновения и протекания инфляции в Российской Федерации показывает их уникальность и значительное преобладание инфляции издержек над инфляцией спроса . Поэтому западные антиинфляционные теории мало подходят для условий России. Отечественной же стройной, законченной теории пока не создано, как нет и толстых российских учебников по борьбе с инфляцией. Крупицы столь необходимого знания раскиданы по сотням газет и журналов. Стоит задача, с одной стороны - разгрести тромбы неплатежей, уже приведшие в ряде случаев к параличу производств, с другой стороны - не допустить обвальной инфляции. Сложнейшие задачи, но их надо решать. На основе анализа статистических данных за последние семь лет, изучения публикаций ведущих отечественных экономистов, автор предлагает свои решения проблем.  

Стоит задача, с одной стороны, разгрести тромбы неплатежей, уже приведшие в ряде случаев к параличу, с другой стороны - не допустить обвальной инфляции. Пора начинать подавлять инфляцию нормальным путем - всемерно увеличивая выпуск продукции , пользующейся спросом. Сложнейшие задачи, но их надо решать, если хотим выжить в качестве мировой державы, а не сырьевого придатка. На основе анализа статистических данных и ознакомления с публикациями ведущих отечественных экономистов, автор предлагает свои решения проблем.  

Таким образом, в моделях с переменными параметрами необходим дифференцированный подход к установлению диапазонов варьирования коэффициентов отбора , базирующийся на анализе статистических данных, типа технологических процессов и качественных показателей потоков.  

Прогнозирование поступлений налогов на базе макроэкономических показателей определяет стратегию формирования налоговых доходов на очередной год и среднесрочную перспективу, но не решает всех проблем налогового планирования . Поэтому необходимым компонентом налогового планирования является обработка и анализ статистических данных об аккумуляции налогов в бюджет за истекший период, а также информация о возможных изменениях в налоговом законодательстве.  

Необходимо организовать систематический сбор и анализ статистических данных, характеризующих динамику по годам эксплуатации объемов продукции и работ, производимых с помощью внедряемой техники, а также себестоимости, трудоемкости и материалоемкости.  

Наряду с определением по основному выбранному параметру, расчет потребности в тех или иных видах машин и оборудования корректируется исходя из ряд других факторов изменений баланса потребления машин и оборудования отраслями народного хозяйства изменений структуры выпуска изделий, планируемых в рублях изменений номенклатуры изделий за счет внедрения более прогрессивных, надежных и долговечных конструкций изменений, связанных с развитием специализации и кооперирования, влияющими на общий объем выпуска и др. Влияние тех или иных факторов на изменение показателей для определения потребности в различных видах оборудования выявляется на основе анализа статистических данных за предплановый период с прогнозированием их на планируемый период.  

Имеется очень тесная связь индикаторов занятости с другими важными показателями экономического развития. Так, связь безработицы с изменением ВВП характеризуется законом Оукена, эмпирически открытым на основе анализа статистических данных по США (за период 50-80-х г.г.), а затем обоснованным и теоретически в макроэкономических исследованиях . В исходной форме, применительно к США, закон Оукена гласит  

При всех положительных значениях х функция возрастает при х = Ь/2 кривая имеет точку перегиба - ускоренный рост при х замедленный рост при х > Ь/2. Подобного типа функции используются при анализе статистических данных о бюджетах потребителей, где выдвигается гипотеза о существовании асимптотического уровня расходов, об изменении предельной склонности к потреблению товара , о существовании порогового уровня дохода 1. В этом случае при х -> да у - е" (рис. 2.5).  

Данная формула была применена для анализа статистических данных,  

Все прогнозы объема продаж строятся на использовании трех видов информации , полученной на основе изучения что люди говорят, что люди делают и что люди сделали. Получение первого вида информации основывается на изучении мнения потребителей и покупателей, торговых агентов и посредников. Здесь используются методы социологических исследований и экспертные методы . Изучение того, что люди делают, предполагает проведение тестирования рынка . Изучение того, что люди сделали, предполагает анализ статистических данных о сделанных ими покупках.  

Рассмотрим распределение НГДУ по характеру изменения объемов добычи на НГДУ с растущей, стабильной и падающей добычей. На 1/1 1972 г. из 104 НГДУ отрасли 43 (или 41,4%) являлись растущими и 61 стабильными ли падающими. Анализ статистических данных за 1970 г., проведенный авторами по 76 НГДУ, позволил выявить некоторые общие характеристики различных подгрупп НГДУ, которые приведены в табл. 15.