Введение
В современном обществе важную роль в механизме управления экономикой выполняет статистика. Она осуществляет сбор, научную обработку, обобщение и анализ информации, характеризующей развитие экономики страны, культуры и уровня жизни населения. В результате предоставляется возможность выявления взаимосвязей в экономике, изучения динамики ее развития, проведения международных сопоставлений и в конечном итоге - принятия эффективных управленческих решений на государственном и региональном уровнях.
Термин «статистика» происходит от латинского слова status, что в Средние века означало политическое состояние государства.
Большим шагом в развитии статистической науки послужили применение экономико-математических методов и широкое использование компьютерной техники в анализе социально-экономических явлений.
В настоящее время ведется работа по совершенствованию статистической методологии и завершению перехода Российской Федерации на принятую в международной практике систему учета и статистики в соответствии с требованиями развития рыночной экономики.
Статистика, как любая наука, требует определения предмета исследования. Предметом статистики выступают размеры и количественные соотношения качественно определенных социально-экономических явлений, закономерности их связи и развития в конкретных условиях места и времени. Свой предмет статистика изучает методом обобщающих показателей.
Теоретической основой статистики являются положения социально-экономической теории, которые рассматривают законы развития социально-экономических явлений, выясняют их природу и значение в жизни общества.
Итак, статистика - комплекс учебных дисциплин, обеспечивающих овладение методологией статистического исследования массовых социально-экономических явлений и процессов с целью выявления закономерностей их развития в конкретных условиях места и времени.
Для изучения предмета статистики разработаны и применяются специфические приемы, совокупность которых образует методологию статистики (методы массовых наблюдений, группировок, обобщающих показателей, динамических рядов, индексный метод и др.). Применение в статистике конкретных методов предопределяется поставленными задачами и зависит от характера исходной информации.
Исследование связей в условиях массового наблюдения и действия случайных факторов осуществляется, как правило, с помощью экономико-статистических моделей. В широком смысле модель - это аналог, условный образ (изображение, описание, схема, чертеж и т.п.) какого-либо объекта, процесса или события, приближенно воссоздающий «оригинал». Модель представляет собой логическое или математическое описание компонентов и функций, отображающих существенные свойства моделируемого объекта или процесса, дает возможность установить основные закономерности изменения оригинала. В модели оперируются показателями, исчисленными для качественно однородных массовых явлений (совокупностей). Выражение моделей в виде функциональных уравнений используют для расчета средних значений моделируемого показателя по набору заданных величин и для выявления степени влияния на него отдельных факторов.
По количеству включаемых факторов модели могут быть однофакторными и многофакторными (два и более факторов).
В зависимости от познавательной цели статистические модели подразделяются на структурные, динамические и модели связи.
Наиболее разработанной в теории статистики является методология так называемой парной корреляции, рассматривающая влияние вариации факторного признака х на результативный признак у и представляющая собой однофакторный корреляционный и регрессионный анализ.
- Введение
- 1 Корреляционные взаимосвязи
- 1.1 Понятие корреляционной связи
- 1.2 Методы выявления корреляционной связи
- 1.3 Связь между качественными признаками на основе таблиц сопряженности
- 1.4 Показатели тесноты связи между двумя количественными признаками
- 1.4.1 Ковариация и линейный коэффициент корреляции
- 1.4.2 Проверка коэффициента корреляции на существенность
- 2 Регрессионный анализ
- 2.1 Определение коэффициентов уравнения линейной регрессии методом наименьших квадратов
- 2.4 Понятие о множественном корреляционно-регрессионом анализе
- Практическая часть
- Заключение