Рабочее время есть часть календарного времени, затрачиваемого на производство продукции или выполнение определенного вида работ. Для характеристики его использования применяют специальные показатели. Исходным служит показатель календарного фонда времени – число календарных дней месяца, квартала, года, приходящихся на одного рабочего или на коллектив рабочих.
Баланс рабочего времени - система показателей, характеризующих ресурсы рабочего времени работающих, их распределение по видам затрат и использования. Данный баланс составляется с целью выявления резервов роста производительности труда за счет более рационального использования фонда рабочего времени и определения численности рабочих. Рассчитывается баланс рабочего времени преимущественно на одного среднесписочного рабочего. Баланс рабочего времени составляется по предприятию, цеху, участку, иногда даже по группе рабочих, имеющих одинаковый график работы и одну и ту же продолжительность очередного отпуска. Баланс составляется в три этапа:
1) расчет среднего фактического числа рабочих дней;
2) установление средней продолжительности рабочего дня;
3) определение полезного, эффективного фонда рабочего времени в часах.
На первом этапе определяется 3 фонда времени: календарный, номинальный и реальный. Полезный эффективный фонда рабочего времени среднемесячного рабочего в часах определяется как произведение числа рабочих дней на фактическую среднюю продолжительность рабочего дня.
28. Средняя величина в статистике, её сущность и условия применения. Виды и формы средних.
Средняя величина –это один из важнейших обобщающих статистических показателей, характеризующий совокупность однотипных явлений по какому-либо количественно варьирующему признаку. Средние величины – это обобщающие показатели, числа, выражающие характерные размеры общественных явлений по одному количественно варьирующему признаку. Среднее выражает типичное присущее большинству единиц совокупности, что позволяет сравнивать, выявлять закономерности и осуществлять прогнозы. Среднее – это обобщающая характеристика совокупности однотипных явлений. При помощт средней происходит как бы сглаживание различий в величине признака, которые возникают по тем или иным причинам у отдельных единиц наблюдения. Особенностью средней является то, что: 1) она характеризует ту или иную совокупность в целом, но не характеризует каждую отдельную единицу; 2) в ней средние погашаются отдельные индивидуальные отклонения единиц по изучаемому признаку; 3) средняя отражает типичные черты и свойства массы единиц и позволяет изучить всю массу единиц в динамике; 4) в сочетании с методом статистических группировок возникает возможность изучения взаимосвязей между группировочными и результативными признаками; 5) средняя величина является базой для прогнозирования; 6) многие процессы изучаются только на основании средних, если статистическая совокупность велика; 7) средняя преследует цель, показать количественное различие и сходство двух совокупностей. При расчете средней необходимо соблюдать следующие условия: 1) расчет надо вести только однородных по качеству совокупностей, для этого надо сочетать метод средних и метод группировок; 2) общее среднее необходимо дополнять групповыми средними и индивидуальными величинами; 3) для расчета средней нужна масса единиц (20-30); 4) необходимо правильно выбирать единицу совокупности средних.
Выбор вида средней определяется экономическим содержанием определенного показателя и исходных данных. В каждом конкретном случае применяется одна из средних величин: арифметическая, гармоническая, геометрическая, квадратическая, кубическая и т.д. Средняя арифметическая: наиболее распространенный вид средних. Применяется в тех случаях, когда объем варьирующего признака для всей совокупности является суммой значений признаков отдельных ее единиц. Чтобы рассчитать среднюю арифметическую, нужно сумму всех значений признаков разделить на их число. Средняя арифметическая применяется в форме простой средней и взвешенной средней. Средняя арифметическая простая равна простой сумме отдельных значений осредняемого признака, деленной на общее число этих значений. Она применяется в тех случаях, когда имеются несгруппированные индивидуальные значения признака: , где х1,х2,…,хп – индивидуальные значения варьирующего признака (варианты); п – число единиц совокупности. Средняя из вариантов, которые повторяются различное число раз, или, как говорят, имеют различный вес, называется взвешенной. В качестве весов выступают численность единиц в разных группах совокупности (в группу объединяют одинаковые варианты). Средняя арифметическая взвешенная – средняя сгруппированных величин х1,х2,…,хп – вычисляется по формуле: , где f1,f2,…fn – веса (частоты повторения одинаковых совокупностей); - сумма произведений величины признаков на их частоты; -общая численность единиц совокупности. В отдельных случаях веса могут быть представлены не абсолютными величинами, а относительными (% или доли единиц). Тогда формула средней арифметической взвешенной будет иметь вид: , где - частость, т.е. доля каждой частоты в общей сумме всех частот. Если частоты подсчитываются в долях (коэффициентах), то и формула средней арифметической взвешенной имеет вид: . ^ Средняя гармоническая: когда статистическая информация не содержит частот f по отдельным вариантам х совокупности, а представлена как их произведение , применяется формула средней гармонической взвешенной. Чтобы исчислить среднюю, обозначаем = w, откуда . Далее формула средней арифметической преобразуется таким образом, чтобы по имеющемся данным x и w можно было исчислить среднюю. В формулу средней арифметической взвешенной вместо xf подставляется w, вместо f – отношение w/x и получается формула средней гармонической взвешенной:. В тех случаях, когда вес каждого варианта равен единице (индивидуальные значения обратного признака встречаются по одному разу), применяется средняя гармоническая простая:.
Средняя геометрическая: применяется в тех случаях, когда индивидуальные значения признака представляют собой относительные величины динамики, построенные в виде цепных величин, как отношение к предыдущему уровню каждого уровня в ряду динамики, т.е. характеризует средний коэффициент роста. Она исчисляется извлечением корня степени п из произведения отдельных значений – вариантов признака х: , где п – число вариантов, П – знак перемножения. Широко применяется для определения средних темпов изменения в рядах динамики, а также в рядах распределения. Средняя квадратическая: применяется, когда возникает потребность расчета среднего размера признака, выраженного в квадратных единицах измерения. Средняя квадратическая простая является квадратным корнем из частного от деления суммы квадратов отдельных значений признака на их число: .
Средняя квадратическая взвешенная: , где f – веса. Средняя кубическая: применяется, когда возникает потребность расчета среднего размера признака, выраженного в кубических единицах измерения. Средняя кубическая простая: ; средняя кубическая взвешенная: .
Особым видом средних величин являются структурные средние. Они применяются для изучений внутреннего строения и структуры рядов распределения значений признака. К таким показателям относятся мода и медиана. Мода Мо – значение случайной величины, встречающееся с наибольшей вероятностью в дискретном вариационном ряду – вариант, имеющий наибольшую частоту. В интервальных рядах распределения с равными интервалами мода вычисляется по формуле: , где ХМо – нижняя граница модального интервала; iMo – модальный интервал; - частоты в модальном, предыдущем и следующем за модальным интервалах (соответственно). Модальный интервал определяется по наибольшей частоте. Медиана Ме – это вариант, который находится в середине вариационного ряда. Медиана делит ряд на две равные (по числу единиц) части – со значениями признака меньше медианы и со значениями признака больше медианы. Чтобы найти медиану, необходимо отыскать значение признака, которое находится в середине упорядоченного ряда. В ранжированных рядах несгруппированных данных нахождение медианы сводится к отысканию порядкового номера медианы. Номер медианы для нечетного объема вычисляется по формуле: NMe = (n+1)/2. В случае четного объема ряда медиана равна средней из двух вариантов, находящихся в середине ряда. В интервальных рядах распределения медианное значение (поскольку оно делит всю совокупность на две равные по численности части) оказывается в каком-то из интервалов признака х. Этот интервал характерен тем, что его кумулятивная частота (накопленная сумма частот) равна или превышает полусумму всех частот ряда. Значение медианы вычисляется линейной интерполяцией по формуле: , где ХМе – нижняя граница медианного интервала; iMе – медианный интервал; - половина от общего числа наблюдений; - сумма наблюдений, накопленная до начала медианного интервала; - число наблюдений в медианном интервале.
29. Средняя и предельная ошибка выборки. Методика их расчёта для средней и доли. Оценка существенности расхождения выборочных средних.
- генеральная средняя ; - выборочная средняя; p– генеральная доля; w – выборочная доля. Доля выборки . Ошибка выборкиили, иначе говоря, ошибка репрезентативности представляет собой разность соответствующих выборочных и генеральных характеристик: для средней количественного признака ;для доли (альтернативного признака) . Выборочная средняя и выборочная доля являются случайными величинами, которые могут принимать различные значения в зависимости от того, какие единицы совокупности попали в выборку. Поэтому определяют среднюю из возможных ошибок – среднюю ошибку выборки.
Средняя ошибка выборки при повторном отборе: ; . Средняя ошибка выборки при бесповторном отборе ; . В каждой конкретной выборке расхождение между выборочной средней и генеральной может быть меньше средней ошибки , равно ей или больше ее. Предельную ошибку выборки при повторном отборе: для средней , где t – нормированное отклонение – ; при бесповторном отборе:для средней ; для доли . Предельная ошибка выборки позволяет определить предельные значения характеристик генеральной совокупности и их доверительные интервалы:для средней ; ; для доли ; . Наряду с абсолютным значением предельной ошибки выборки рассчитывается также и предельная относительная ошибка выборки, которая определяется как процентное отношение предельной ошибки выборки к соответствующей характеристике выборочной совокупности: для средней, %: ; для доли, %: .