В зависимости от структуры подлежащего различают статистические таблицы

ü простые, в подлежащем которых дается простой перечень единиц совокупности (перечневые) или только одна какая-либо из них единица, выделенная поопределенному признаку (монографические);

ü сложные, подлежащее которых содержит группы единиц совокупности по одному (групповые) или нескольким (комбинационные) количественным или атрибутивным признакам.

Сказуемое статистической таблицы – система показателей, которыми характеризуется объект изучения, т. е. подлежащее таблицы. Сказуемое формирует заголовки граф и составляет их содержание.

По структурному строению сказуемого различают статистические таблицы с:

ü простой разработке сказуемого - показатель, его определяющий, получается путем простого суммирования значений по каждому признаку отдельно независимо друг от друга.

ü сложная разработка сказуемого предполагает деление признака, его формирующего, на группы.

Матрица - прямоугольная таблица числовой информации, состоящая из m-строк и n-столбцов.

 

20. Применение методов многомерной группировки и классификации данных. Кластерный анализ.

Группировка - разделение единиц изучаемой совокупности на однородные группы по определенным, существенным для них признакам.

По числу признаков группировки:

3) Простые (по одному признаку)

4) Сложные (по двум и более признакам)

− Комбинационные

− Многомерные

Рассмотрим применение многомерных группировок. Так как трудно выбрать какой-то один признак в качестве основания группировки. Еще труднее проводить группировку по нескольким признакам. Комбинация двух признаков позволяет сохранить обозримость таблицы, нокомбинация трех или четырех признаков дает совершенно неудовлетворительный результат: ведь даже привыделении трех категорий по каждому из группировочных признаков мы получим 9 или 12 подгрупп. Равномерностьраспределения единиц по группам в принципе невозможна. Вот и получаются группы, в которые входят 1-2наблюдения. Сохранить сложность описания групп и вместе с тем преодолеть недостатки комбинационнойгруппировки позволяют методы многомерных группировок. Часто их называют методами многомерной классификации.

Классификация –особый вид группировок; это устойчивая номенклатура классов и групп, образованных на основе сходства и различия единиц изучаемого объекта. Классификация представляет собой распределение явлений и объектов на определенные группы, классы, разряды.

Эти методы получили распространение благодаря использованию (ЭВМ и пакетов прикладных программ). Цель этих методов — классификация данных, иначе говоря, группировка на основе множества признаков. Такие задачи широкораспространены в науках о природе и обществе, в практической деятельности по управлению массовыми процессами. Например, выделение типов предприятий по Ижнансовому положению, по экономической эффективности деятельности производится на основе множества признаков: выделение и изучение типов людей по степени ихпригодности к определенной профессии (профпригодность); диагностика болезней на основании множестваобъективных признаков (симптомов) и т. д.

Простейшим вариантом многомерной классификации является группировка на основе многомерных средних.

Многомерной средней называется средняя величина нескольких признаков для одной единицы совокупности.

Более обоснованным методом многомерной классификации является кластерный анализ. Само название метода происходит от того же корня, что и слово «класс», «классификация». Английское слово the cluster имеет значения: группа, пучок, куст, т. е. объединений каких-то однородных явлений. В данном контексте оно близко к математическому понятию «множества», причем, как и множество, кластер может содержать только одно явление, ноне может в отличие от множества быть пустым.

Каждая единица совокупности в кластерном анализе рассматривается как точка в заданном признаковомпространстве.

21. Понятие о статистических графиках, правила их построения

Современную науку невозможно представить без графических методов. Использование графиков для изложения статистических показателей позволяет придать наглядность и выразительность, облегчить их восприятие, а во многих случаях помогает уяснить сущность изучаемого явления, его закономерности и особенности, увидеть тенденции его развития, взаимосвязь характеризующих его показателей.

Графический метод –это метод условного изображения статистических данных при помощи геометрических фигур, линий, точек и др.образов.

График – средство обобщения статистических данных, выявления связи между явлениями.

При построении графического изображения следует соблюдать ряд требований. Прежде всего график должен быть достаточно наглядным, так как весь смысл графического изображения в том и состоит, чтобы наглядно изобразить статистические показатели. Кроме того, график должен быть выразительным, доходчивым и понятным. Для выполнения вышеперечисленных требований каждый график должен включать ряд основных элементов:

1. Графический образ

2. Поле графика

3. Пространственное ориентирование

4. Масштабные ориентиры

5. Экспликация графика (объяснение)

Графический образ - это геометрические знаки, т.е. совокупность точек, линий, фигур, с помощью которых изображаются статистические показатели.

Поле графика - это часть плоскости, где расположены графические образы. Поле графика имеет определенные размеры, которые зависят от его назначения. Наиболее оптимальное соотношение 2 по ширине и 3 по высоте.

Пространственные ориентиры графика задаются в виде системы координатных сеток. Система координат необходима для размещения геометрических знаков в поле графика. Используется 2 системы координат: система прямоугольных координат и система полярных координат.

Масштабные ориентиры статистического графика определяются масштабом и системой масштабных шкал. Масштаб статистического графика - это мера перевода числовой величины в графическую. Масштабной шкалой называется линия, отдельные точки которой могут быть прочитаны как определенные числа. Шкала имеет большое значение в графике и включает три элемента: линию (или носитель шкалы), определенное число помеченных черточками точек, которые расположены на носителе шкалы в определенном порядке, цифровое обозначение чисел, соответствующих отдельным помеченным точкам.

Экспликация графика – название осей, графика, условные обозначения.

Важнейшая часть построения графика – выбор правильной композиции, т.е.:

-какие данные следует изобразить из множества имеющихся,

-какой вид графика использовать.

Графики предназначены для:

- контроля достоверности информации,

-изучения закономерностей развития явлений,

-выявления возможных взаимосвязей между явлениями.

22. Классификация статистических графиков.

Современную науку невозможно представить без графических методов. Использование графиков для изложения статистических показателей позволяет придать наглядность и выразительность, облегчить их восприятие, а во многих случаях помогает уяснить сущность изучаемого явления, его закономерности и особенности, увидеть тенденции его развития, взаимосвязь характеризующих его показателей.

Графический метод –это метод условного изображения статистических данных при помощи геометрических фигур, линий, точек и др.образов.

График – средство обобщения статистических данных, выявления связи между явлениями.

Классификация графиков:

-по способу построение графического образа:

1) диаграммы – изображение статистических данных при помощи линий, фигур и т.д.

2) статистические карты – изображение признака на карте

ü Картограмма-изображение признака расцветкой или штриховкой

ü Картодиаграмма – сочетание и диаграммы

-по геометрическим признакам

1) линейные

2) плоскостные

3) объемные

-по типу задач, решаемых при помощи графиков

1) диаграммы сравнения

2) диаграммы структуры

3) динамические диаграммы

Диаграммы

- линейные — это изображение данных при помощи линий в прямоугольной системе координат

- столбиковые — изображение данных в виде столбиков одинаковых по ширине, но разных по высоте в соотношении с масштабом

- ленточные (полосовые) — это столбики, располагаемые горизонтально. Они могут быть двусторонние и направленные.

- квадратные — значение признака пропорционально площади квадрата. Поэтому для их построения извлекается квадратный корень из значения признака.

- круговые

- секторные — используются для характеристики структуры явления. Круг делится на сектора, площади которых пропорциональны частям явления. Абсолютные значения переводят в проценты.

- Знак Варзара — это прямоугольник, у которого длина и ширина два взаимосвязанных признака. Тогда площадь фигуры соответствует произведению этих признаков.

- Кривая Лоренца — это график, который показывает распределение одного признака по определенным группам. Кривая Лоренца строится по относительным показателям (их накопленные значения). Чем больше площадь фигуры, тем более неравномерно распределение.

- радиальные диаграммы — используются для наглядного изображения явления во времени. Круг делится на 12 равных частей. Каждый луч соответствует определенному месяцу. На радиусах, начиная от центра, откладывают отрезки, изображающие величину признака по месяцам в масштабе. Полученная фигура характеризует сезонные колебания явления.

Графики, которые характеризуют ряды распределения

- полигон — ломаная линия. Строится для дискретных рядов распределения

- гистограмма — используется для интервальных рядов. Столбики должны плотно прилегать друг к другу

- кумулята — используется для рядов распределения, для накопленных рядов

- огива — строится подобным образом, что ось абсцисс и ординат меняются местами

 

23. Классификация и назначение относительных величин.

Статистический показатель - представляет собой количественную характеристику социально-экономических явлений и процессов в условиях качественной определенности.

По форме различают статистические показатели:

§ Абсолютные

§ Относительные

§ Средние

Относительные величины представляют собой различные коэффициенты или проценты.

Относительные статистические величины — это показатели, которые дают числовую меру соотношения двух сопоставляемых между собой величин.

Относительные показатели - представляют собой результат деления одного абсолютного показателя на другой и выражают соотношение между количественными характеристиками социально-экономических процессов и явлений.

При расчете относительного показателя абсолютный показатель, находящийся в числителе получаемого отношения, называется текущим, или сравниваемым,а знаменатель – база сравнения.

Основное условие правильного расчета относительных величин — сопоставимость сравниваемых величин и наличие реальных связей между изучаемыми явлениями.