Статистические данные, показывающие, что экономика сша находится в гораздо худшем состоянии, чем принято считать. Значение слова «статистика

Выполнил студент группы ЗУТ – 217 . Чупраков Д.А.

Так как исходный ряд является интервальным рядом абсолютных величин с равными периодами (интервалами), то средний уровень рассчитывается как средняя арифметическая простая из уровней ряда:

где у i - отдельные уровни ряда; п - число уровней.

руб.

Статистика. Модуль № 1

1. От какого латинского слова происходит термин «статистика»? Что он означает?

Термин «статистика» произошел от латинских слов stato (государство) и status (положение вещей, политическое состояние). В настоящее время термин «статистика» употребляется в нескольких значениях.

1. Статистикой часто называют совокупность сведений (фактов) о разных явлениях в той или иной стране или ее регионах, например:

сведения о численности и составе населения, о рождаемости, смертности, миграции и прочем (статистика населения);

сведения о доходах и расходах населения, о среднемесячной номинальной заработной плате, о размерах пенсий, потреблении различных продуктов питания на душу населения, величине прожиточного минимума и прочем (статистика уровня жизни);

сведения о числе промышленных предприятий, их отраслевой структуре и распределении по формам собственности, об объеме производимой продукции и прибыли, о численности занятых и прочем (статистика промышленности) и т.д.

2. Под статистикой понимают также процесс получения сведений с последующей их обработкой. В этом смысле статистика - практическая деятельность людей, направленная на сбор, обработку и анализ массовых данных, относящихся к тем или иным сферам общественной жизни.

3. Под термином «статистика» понимают также некий параметр ряда случайных величин (х 1 , х 2 , ..., х п), получаемый по определенному алгоритму из результатов индивидуальных наблюдений. Таким параметром - статистикой - являются средняя арифметическая значений x 1 , x 2 , ..., х п, мода, среднее квадратическое отклонение и др.

4. Наконец, под статистикой в широком смысле понимают науку, изучающую с количественной стороны массовые явления и их закономерности.

2. Дайте определение предмету статистики

Предметом статистики являются различные статистические совокупности, исследование которых связано с количественной характеристикой и выявлением присущих им закономерностей в конкретных условиях места и времени. Это может быть, например, совокупность населения или отдельных его контингентов (трудоспособное население, пенсионеры, городское или сельское население и т.п.), совокупность промышленных предприятий (строительных, сельскохозяйственных, торговых и пр.), совокупность работников (на отдельном предприятии, в отрасли или секторе экономики), совокупность банков и т.д.

3. Дайте определение статистической совокупности

Изучаемые статистикой массовые явления в виде множества однокачественных единиц с отличающимися индивидуальными признаками называют статистическими совокупностями.

Статистическая совокупность - одно из главных понятий статистической науки. С этим понятием непосредственно связаны и другие, такие, как единица совокупности, признаки единиц совокупности, вариация признаков, статистическая закономерность и т.д.

4. Что представляют собой статистические показатели?

Под статистическими показателями понимается обобщающая количественная характеристика изучаемого объекта или его свойства, выраженная абсолютными, относительными или средними величинами.

5. Дайте определение статистического наблюдения. В чем его сущность?

Научно организованный сбор сведений, заключающийся в регистрации тех или иных фактов, признаков, относящихся к каждой единице изучаемой совокупности, именуют статистическим наблюдением

Статистическое изучение тех или иных явлений предполагает как обязательное условие наличие информации, сведений об этих явлениях. Поэтому первый этап, начало статистического исследования сводится к сбору необходимой информации.

В результате статистического наблюдения образуется масса первичной информации (сведений) о каждой единице совокупности. Чтобы получить характеристику всей исследуемой совокупности в целом, первичные данные должны быть подвергнуты обработке, обобщению. Обработка собранных первичных данных, включающая их группировку, обобщение и оформление в таблицах, составляет второй этап статистического исследования, который именуют сводкой.

На основе итоговых данных сводки осуществляется научный анализ исследуемых явлений: рассчитываются различные обобщающие показатели в виде средних и относительных величин, выявляются определенные закономерности в распределениях, динамике показателей и т.п. Это третий этап статистического исследования.

6. Что такое объект наблюдения?

Объект наблюдения – это совокупность единиц, сведения о которых должны быть получены. Определить объект наблюдения - значит точно установить границы изучаемой совокупности, т.е. решить, что должно быть обследовано или кто должен быть обследован в процессе наблюдения.

7. Что представляет собой программа наблюдения?

Программа наблюдения - это перечень тех признаков, которыми каждая единица наблюдения должна быть охарактеризована. Другими словами, это перечень вопросов, на которые в процессе наблюдения должны быть получены ответы.

Составить программу статистического наблюдения - значит выбрать те признаки, которые помогут решить намеченную наблюдением цель, т.е. программа должна определяться целью наблюдения.

8. Что называется статистической группировкой?

Статистической группировкой, называется расчленение единиц статистической совокупности на группы, однородные по какому-либо одному или нескольким признакам. Группировка позволяет систематизировать данные статистического наблюдения. В результате группировки они превращаются в упорядоченную статистическую информацию, пригодную для дальнейшего статистического анализа.

9. Какие виды группировок вы знаете? Дайте им определения

Типологическая группировка – это разделение качественно однородной совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научной группировки. Например, типологической группировкой является группировка промышленных предприятий по формам собственности. Одна и та же совокупность может быть качественно однородной в одном статистическом исследовании и разнородной в другом. Так, совокупность промышленных предприятий является однородной в случае анализа показателей брака при производстве какой-либо продукции, и неоднородной в случае, если изучается налогообложение предприятий. При проведении типологической группировки основное внимание должно быть уделено идентификации типов социально-экономических явлений. Она производится на базе глубокого теоретического анализа исследуемого явления.

Структурная группировка. Структурной называется группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие её структуру по какому-либо варьирующему признаку. С помощью таких группировок могут изучаться: состав населения по полу, возрасту, месту проживания; состав предприятий по численности занятых, стоимости основных производственных фондов; структура депозитов по сроку их привлечения и т.д.

Аналитическая группировка. Группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками.

Всю совокупность признаков можно разделить на две группы: факторные и результативные. Факторными называются такие признаки, под воздействием которых изменяются другие – они и образуют группу результативных признаков. Взаимосвязь проявляется в том, что с возрастанием признака-фактора систематически возрастает или убывает среднее значение результативного признака. Особенностью аналитической группировки следующие: во-первых, в основу группировки кладётся факторный признак; во-вторых, каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака. Преимущество метода аналитических группировок перед другими методами анализа связи (например, корреляционным анализом) состоит в том, что он не требует соблюдения каких-либо условий для его применения, кроме одного – качественной однородности исследуемой совокупности.

Группировка, в которой группы образованы по одному признаку, называется простой, а группировка, в которой разделение идёт по двум и более признакам, взятым в сочетании (комбинации), является сложной. Сложные группировки дают возможность изучать распределение единиц совокупности одновременно по нескольким признакам. Однако с увеличением количества признаков растет число групп. Однако группировка с большим числом групп становится не наглядной. Поэтому на практике строят сложные группировки не более чем по трём признакам.

10. Что такое абсолютные статистические величины? Приведите примеры абсолютных величин

Абсолютные величины. Абсолютные обобщающие показатели - это число единиц по совокупности в целом или по ее отдельным группам, которое получают в результате суммирования зарегистрированных значений признаков первичного статистического материала. Данные показатели могут быть получены и расчетным путем на основе других показателей (например, прирост банковских вкладов населения за период определяется как разность вкладов на конец и начало периода).

Абсолютные величины как обобщающие показатели характеризуют либо численность совокупности (численность экономически активного населения, количество предприятий различных форм собственности и т.д.), либо объем признаков совокупности (размер инвестиций, затраты на рабочую силу и т.д.)

– molten

Да, большинство американцев осознают, что экономика сейчас находится не в лучшей форме, но большинство также верит, что это всего лишь временный спад. Средства массовой информации говорят нам, что восстановление или уже началось, или вот-вот начнётся.

Но разве это правда?

1. По словам члена палаты представителей США Бетти Саттон, Америка последние 10 лет теряет в среднем 15 промышленных производств ежедневно.

2. Ещё хуже, что этот тренд, похоже, начал усиливаться. В течение 2010 года в США ежедневно закрывалось в среднем 23 промышленных производства.

3. С 2001 года Америка потеряла свыше 56 тысяч промышленных производств.

4. В Америке слишком мало рабочих мест, и теперь среднее время для того, чтобы безработному найти работу, составляет колоссальных 39 недель.

5. Лишь 48 процентов безработных американцев теперь получают пособия по безработице от правительства. Всего год назад эта цифра составляла 75 процентов.

6. Нет никаких признаков того, что положение на рынке труда собирается выправляться. Одно недавнее исследование показало, что 77 процентов предприятий малого бизнеса в США вообще не планируют нанимать дополнительных работников.

7. Не имея достаточного количества достойных рабочих мест, миллионы американцев теряют свои дома. За последние 4 года только в одном Лас-Вегасе за долги по ипотеке было изъято 100 тысяч домов.

8. Продажи новых домов также переживают стресс. В 2011 году был установлен очередной рекорд всех времён по минимумам строительства новых домов.

9. По мере истощения семейного бюджета, американцы могут экономить меньше денег, и значительное их число говорит, что у них нет лишних денег для необязательных трат. Норма сбережений в США в сентябре была самой наименьшей с декабря 2007 года, и согласно одному недавнему исследованию, одна треть американцев говорит, что у них сейчас нет вообще никаких лишних денег.

10. По данным одного недавнего опроса, один из трёх американцев говорят, что не смогли бы внести текущий ипотечный взнос или заплатить арендную плату, если бы неожиданно потеряли свою текущую работу.

11. Крайняя нищета сейчас находится на самом высоком уровне с тех пор, как правительство начало вести статистику. Сейчас больше чем один из семи американцев живёт за чертой бедности, и около 20 миллионов из них живут в условиях крайней нищеты.

12. Правительства штатов и местные органы власти испытывают огромные долговые проблемы. На данный момент рынок муниципальных облигаций в США трещит по швам. Ниже приводится отрывок из недавней статьи, которая появилась на biggovernment.com:

Moody’s только что объявил о тревожном тренде снижения уровня кредитоспособности по муниципальным долговым облигациям, который снижается самыми быстрыми темпами со времён краха Леман в 2008 году. Данные показывают, что кредитный рейтинг по муниципальным облигациям понижался в 5.3 раза больше, чем повышался.

13. Сегодня, больше американцев, чем когда-либо полагаются на правительство, чтобы выжить. Ошеломляющие 48,5 процентов всех американцев живут в семьях, которые в рамках той или другой социальной программы получают государственную помощь. В 1983 году эта цифра была ниже 30 процентов.

14. В условиях такой экономики особо страдает молодёжь. Как это ни невероятно, но 37 процентов семей, возглавляемых молодыми людьми до 35 лет, имеют собственный капитал, равный нулю или ниже нуля.

15. Разрыв в достатке между молодыми и более старшими американцами продолжает расти. По данным Бюро переписи, средняя чистая стоимость активов семей, возглавляемых людьми от 65 лет и старше, в 47 раз больше чистой стоимости активов для семей под руководством людей до 35 лет.

Большинство граждан недовольны происходящим. Согласно недавнему опросу, проведённому Fox News, 76 процентов американцев «недовольны тем, как идут дела в стране». В начале года эта цифра составляла лишь 61 процент.

Для получения данных о состоянии общества используется целый комплекс наук. Одна из них - статистика. Что она собой представляет?

Что такое статистика?

Так называют отрасль знаний, где излагают общие вопросы по сбору, измерению и анализу массовых (количественных или качественных) данных. Также статистика занимается изучением количественной стороны общественных массовых явлений с точки зрения их числовой формы. Происходит данное слово от латинского status, что означает «состояние дел». Первоначально данная наука называлась «Государствоведением».

Впервые термин «статистика» использовали в 1746 году, и этот момент положил начало такой учебной дисциплине и науке. Правда, нельзя сказать, что с этим началось ее непосредственное использование, поскольку учёт, измерение и анализ данных проводились значительно раньше. Важным параметром является мода. Что-то похожее можно вспомнить из геометрии, но это не совсем то. Но в статистике? Так называют значение из линейного ряда, которое встречается чаще всего.

Примеры

Давайте поговорим о чем-то более близком к реальности. Что такое статистика страницы веб-сайта? В качестве этого параметра может выступать количество пользователей, которые зашли на ресурс и имели возможность ознакомиться с его содержимым. Правда, с этой точки зрения будет сложно ответить на вопрос, что такое статистика «ВКонтакте».

Отдельной для каждой страницы информацию не собирают. Но ведётся подсчет количества пользователей, что заходят за день, месяц - в общем, постоянно. Это и является ответом на вопрос, что такое статистика на практике в информационных технологиях.

Виды группировки

В рамках научной дисциплины проводят разделение одной совокупности на отдельные группы, что однородны в определённом отношении. Чтобы рассчитать количество интервалов, когда нет четких рамок, часто применяют формулу Стёрджеса:

ЧИ=1+3,322*lg ЧН, где

• ЧИ - число интегралов;
• Lg - логарифм;
• ЧН - число наблюдений.

Зависимо от целей различают три вида группировок:

Типическая группа должна стремиться к тому, чтобы максимально отличаться от других и быть наиболее похожей внутри себя. Они бывают первичными и вторичными. Первые формируются во время Вторичные группировки делают, основываясь на полученных данных.

Классификация статистических методов

Они нашли свое применение почти везде. Поэтому логично предположить, что универсального инструмента нет. В зависимости от специфичности и погружения в конкретные проблемы выделяют такие анализа данных:

• Разработка и исследование инструментов общего назначения, которые не учитывают особенности области применения.
• Создание и использование статистических моделей какого-то реального явления или процесса в определённой сфере деятельности.
• Разработка и использование методов и инструментов, чтобы анализировать конкретные данные для решения прикладных задач.

Прикладная статистика

Этот раздел науки занимается обработкой данных произвольной природы. В качестве математической основы прикладной статистики и её методов анализа выступают и теория вероятностей. Всё начинается с описания вида полученных данных, а также механизма их происхождения. Для этого используются вероятностные и детерминированные методы. Последние можно применять только в тех случаях, когда в распоряжении исследователя достаточно данных (пример - отчеты государственных органов статистики, что основываются на информации, предоставленной предприятиями). А вот перенести полученный результат на больший масштаб и оценить перспективы можно исключительно с использованием

В простейшей ситуации имеющиеся данные выступают в качестве значения определённого признака, который свойственен изучаемому объекту. Параметры здесь бывают количественными или указательными (в зависимости от категории, к которой они относятся). Второй вариант обычно говорит о качественной характеристике. А что, если взять их несколько? Или добавить количественные? Тогда можно говорить, что получен вектор объекта. Он рассматривается в качестве нового При масштабных исследованиях выборки составляются из нескольких наборов векторов. Важным является уточнение и перепроверка полученной информации. Для этого используется повторная выборка.

Заключение

Как видите, статистика позволяет структурировать значительные массивы данных, которые необходимы для возможности предоставления информации о положении дел в определённых сферах. Так, важную роль она играет для инвесторов, поскольку дает возможность наблюдать за динамикой роста экономик государств. Предоставляет интерес статистика и для граждан и властей, говоря им о процессах в стране: демографический рост или кризис, возрастание благосостояния или его падение и так далее.

Проверка гипотез проводится с помощью статистического анализа. Статистическую значимость находят с помощью Р-значения, которое соответствует вероятности данного события при предположении, что некоторое утверждение (нулевая гипотеза) истинно. Если Р-значение меньше заданного уровня статистической значимости (обычно это 0,05), экспериментатор может смело заключить, что нулевая гипотеза неверна, и перейти к рассмотрению альтернативной гипотезы. С помощью t-критерия Стьюдента можно вычислить Р-значение и определить значимость для двух наборов данных.

Шаги

Часть 1

Постановка эксперимента

Определите свою гипотезу. Первый шаг при оценке статистической значимости состоит в том, чтобы выбрать вопрос, ответ на который вы хотите получить, и сформулировать гипотезу. Гипотеза - это утверждение об экспериментальных данных, их распределении и свойствах. Для любого эксперимента существует как нулевая, так и альтернативная гипотеза. Вообще говоря, вам придется сравнивать два набора данных, чтобы определить, схожи они или различны.

• Нулевая гипотеза (H 0) обычно утверждает, что между двумя наборами данных нет разницы. Например: те ученики, которые читают материал перед занятиями, не получают более высокие оценки.
• Альтернативная гипотеза (H a) противоположна нулевой гипотезе и представляет собой утверждение, которое нужно подтвердить с помощью экспериментальных данных. Например: те ученики, которые читают материал перед занятиями, получают более высокие оценки.

1. Установите уровень значимости, чтобы определить, насколько распределение данных должно отличаться от обычного, чтобы это можно было считать значимым результатом. Уровень значимости (его называют также α {\displaystyle \alpha } -уровнем) - это порог, который вы определяете для статистической значимости. Если Р-значение меньше уровня значимости или равно ему, данные считаются статистически значимыми.

   • Как правило, уровень значимости (значение α {\displaystyle \alpha } ) принимается равным 0,05, и в этом случае вероятность обнаружения случайной разницы между разными наборами данных составляет всего лишь 5%.
   • Чем выше уровень значимости (и, соответственно, меньше Р-значение), тем достовернее результаты.
   • Если вы хотите получить более достоверные результаты, понизьте Р-значение до 0,01. Как правило, более низкие Р-значения используются в производстве, когда необходимо выявить брак в продукции. В этом случае требуется высокая достоверность, чтобы быть уверенным, что все детали работают так, как положено.
   • Для большинства экспериментов с гипотезами достаточно принять уровень значимости равным 0,05.

2. Решите, какой критерий вы будете использовать: односторонний или двусторонний. Одно из предположений в t-критерии Стьюдента гласит, что данные распределены нормальным образом. Нормальное распределение представляет собой колоколообразную кривую с максимальным количеством результатов посередине кривой. t-критерий Стьюдента - это математический метод проверки данных, который позволяет установить, выпадают ли данные за пределы нормального распределения (больше, меньше, либо в “хвостах” кривой).

   • Если вы не уверены, находятся ли данные выше или ниже контрольной группы значений, используйте двусторонний критерий. Это позволит вам определить значимость в обоих направлениях.
   • Если вы знаете, в каком направлении данные могут выйти за пределы нормального распределения, используйте односторонний критерий. В приведенном выше примере мы ожидаем, что оценки студентов повысятся, поэтому можно использовать односторонний критерий.

3. Определите объем выборки с помощью статистической мощности. Статистическая мощность исследования - это вероятность того, что при данном объеме выборки получится ожидаемый результат. Распространенный порог мощности (или β) составляет 80%. Анализ статистической мощности без каких-либо предварительных данных может представлять определенные сложности, поскольку требуется некоторая информация об ожидаемых средних значениях в каждой группе данных и об их стандартных отклонениях. Используйте для анализа статистической мощности онлайн-калькулятор, чтобы определить оптимальный объем выборки для ваших данных.

   • Обычно ученые проводят небольшое пробное исследование, которое позволяет получить данные для анализа статистической мощности и определить объем выборки, необходимый для более расширенного и полного исследования.
   • Если у вас нет возможности провести пробное исследование, постарайтесь на основании литературных данных и результатов других людей оценить возможные средние значения. Возможно, это поможет вам определить оптимальный объем выборки.

   Часть 2

   Вычислите стандартное отклонение

   1. Запишите формулу для стандартного отклонения. Стандартное отклонение показывает, насколько велик разброс данных. Оно позволяет заключить, насколько близки данные, полученные на определенной выборке. На первый взгляд формула кажется довольно сложной, но приведенные ниже объяснения помогут понять ее. Формула имеет следующий вид: s = √∑((x i – µ) 2 /(N – 1)).

      • s - стандартное отклонение;
      • знак ∑ указывает на то, что следует сложить все полученные на выборке данные;
      • x i соответствует i-му значению, то есть отдельному полученному результату;
      • µ - это среднее значение для данной группы;
      • N - общее число данных в выборке.

   2. Найдите среднее значение в каждой группе. Чтобы вычислить стандартное отклонение, необходимо сначала найти среднее значение для каждой исследуемой группы. Среднее значение обозначается греческой буквой µ (мю). Чтобы найти среднее, просто сложите все полученные значения и поделите их на количество данных (объем выборки).

      • Например, чтобы найти среднюю оценку в группе тех учеников, которые изучают материал перед занятиями, рассмотрим небольшой набор данных. Для простоты используем набор из пяти точек: 90, 91, 85, 83 и 94.
      • Сложим вместе все значения: 90 + 91 + 85 + 83 + 94 = 443.
      • Поделим сумму на число значений, N = 5: 443/5 = 88,6.
      • Таким образом, среднее значение для данной группы составляет 88,6.

   3. Вычтите из среднего каждое полученное значение. Следующий шаг заключается в вычислении разницы (x i – µ). Для этого следует вычесть из найденной средней величины каждое полученное значение. В нашем примере необходимо найти пять разностей:

      • (90 – 88,6), (91- 88,6), (85 – 88,6), (83 – 88,6) и (94 – 88,6).
      • В результате получаем следующие значения: 1,4, 2,4, -3,6, -5,6 и 5,4.

   4. Возведите в квадрат каждую полученную величину и сложите их вместе. Каждую из только что найденных величин следует возвести в квадрат. На этом шаге исчезнут все отрицательные значения. Если после данного шага у вас останутся отрицательные числа, значит, вы забыли возвести их в квадрат.

      • Для нашего примера получаем 1,96, 5,76, 12,96, 31,36 и 29,16.
      • Складываем полученные значения: 1,96 + 5,76 + 12,96 + 31,36 + 29,16 = 81,2.

   5. Поделите на объем выборки минус 1. В формуле сумма делится на N – 1 из-за того, что мы не учитываем генеральную совокупность, а берем для оценки выборку из числа всех студентов.

      • Вычитаем: N – 1 = 5 – 1 = 4
      • Делим: 81,2/4 = 20,3

   6. Извлеките квадратный корень. После того как вы поделите сумму на объем выборки минус один, извлеките из найденного значения квадратный корень. Это последний шаг в вычислении стандартного отклонения. Есть статистические программы, которые после введения начальных данных производят все необходимые вычисления.

      • В нашем примере стандартное отклонение оценок тех учеников, которые читают материал перед занятиями, составляет s =√20,3 = 4,51.

   Часть 3

   Определите значимость

   1. Рассчитайте дисперсию между двумя группами данных. До этого шага мы рассматривали пример лишь для одной группы данных. Если вы хотите сравнить две группы, очевидно, следует взять данные для обеих групп. Вычислите стандартное отклонение для второй группы данных, а затем найдите дисперсию между двумя экспериментальными группами. Дисперсия вычисляется по следующей формуле: s d = √((s 1 /N 1) + (s 2 /N 2)).

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.