Вычисление средних темпов роста и прироста
Вычисляемые цепные темпы роста и прироста дают характеристику совокупности от одного промежутка времени к другому. Но в практике бывают ситуации, когда необходимо для общей характеристики процесса исчислить темп показателя за весь период, характеризуемый рядом динамики.
В качестве характеристики используют средний темп роста, который характеризуется средней геометрической всех цепных темпов.
- средняя геометрическая,
- средняя геометрическая применительно к темпам роста, где
- цепные коэффициенты роста, рассчитанные на основе последовательных значений.
Число цепных коэффициентов всегда на единицу меньше числа членов динамики. Т.к. , и т.д., то формула для расчета средних темпов:
Интерполяция и экстраполяция рядов в динамике
В статистике бывают случаи, когда в ряду динамики не достает данных за какой-либо промежуток времени или нужно определить уровень явления на будущее, т.е. уходя за пределы данного ряда.
Интерполяция – нахождение неизвестного промежуточного члена ряда динамики. Наиболее простым примером расчета интерполяции является следующий расчет: из двух членов ряда динамики непосредственно примыкающих к неизвестному члену ряда находится средняя величина, которая принимается за исходный показатель. Иногда для большей достоверности расчетов берут не один, а два или более промежуточных уровней, и находят из средней.
Экстраполяция – нахождение члена ряда динамики в перспективе (на будущее). Широко применяется экстраполяция при планировании развития производства.
Понятие корреляции связи.Функциональная связь y=5x
Корреляционная связь
Различают 2 типа связей меду различными явлениями и их признаком функциональную и статистическую.
Функциональной называется такая связь, когда с изменением значения одной из переменных вторая изменяется строго определенным образом, т.е., значению одной переменной соответствует одно или несколько точно заданных значений другой переменной. Функциональная связь возможна лишь в том случае, когда переменная у зависит от переменной х и не от каких других факторов не зависит, но в реальной жизни такое невозможно.
Статистическая связь существует в том случае, когда с изменением значения одной из переменных вторая может в определенных пределах принимать любые значения, но ее статистические характеристики изменяются по определ закону.
Важнейший частный случай статистической связи – корреляционная связь. При корреляционной связи разным значениям одной переменной соответствуют различные средние значения другой переменной, т.е. с изменением значения признака х закономерным образом изменяется среднее значение признака у.
Коррел связь может возникнуть разными путями:
причинная зависимость вариации результативного признака от вариации факторного признака.Корреляционная связь может возникнуть между 2 следствиями одной причины (пожары, кол-во пожарников, размер пожара)Взаимосвязь признаков каждый из которых и причина и следствие одновременно (производительность труда и з/плата)
В статистике принято различать следующие виды зависимости:
парная корреляция – связь между 2мя признаками результ и фактор-м, либо
Похожие работы
Тема: Шпора по статистике |
Предмет/Тип: Статистика (Реферат) |
Тема: Шпора по трудовому праву (по ТК) |
Предмет/Тип: Трудовое право (Вопросы) |
Тема: по статистике товарооборот и издержки, анализ договоров по поставке ассортиме |
Предмет/Тип: Менеджмент (Контрольная работа) |
Тема: Контрольная работа по статистике (товарооборот и издержки, анализ договоров по поставке ассортимента... |
Предмет/Тип: Статистика (Контрольная работа) |
Тема: Шпора по философии |
Предмет/Тип: Философия (Реферат) |
Интересная статья: Быстрое написание курсовой работы