Cтраница 3
В первой главе рассматриваются задачи и организация статистики и экономического анализа в стране. Две последующие главы, посвященные изложению основ теории сбора данных, их сводки и группировки и простейших методов анализа, позволяют слушателям правильно использовать результаты статистического наблюдения и обработки данных, овладеть важнейшими приемами работы с цифрами. Здесь даются также понятия методов выборочного наблюдения, анализа вариации и связи. [31]
Статистические графики представляют собой условные изображения числовых величин и их соотношений посредством геометрических фигур и линий или географических карт-схем. Графический способ облегчает рассмотрение статистических данных, делает их более наглядными, выразительными, доходчивыми, обозримыми, помогает анализировать статистические материалы, лучше понять результаты статистического наблюдения. [32]
В отличие от алгоритма усреднения сигналов, определяемого формулами (6.9) - (6.13), где сигналы всех компонентов берутся с определенными весами, алгоритм выбора медианы учитывает сигналы отказавших компонентов ( пока они остаются в меньшинстве) с нулевыми весовыми коэффициентами. Другими словами, сигналы отказавших компонентов автоматически исключаются из рассмотрения ( отбраковываются) подобно тому, как это делается в метрологии при исключении грубых промахов из результатов статистических наблюдений. На практике из-за наличия погрешностей компонентов их сигналы могут не совпадать между собой даже при исправном состоянии этих компонентов. В этом случае применение алгоритма выбора медианы несколько снижает точность комплексной системы по сравнению с алгоритмом весового усреднения, хотя это снижение точности невелико ( см. стр. [33]
Поэтому сверхнормальная дисперсия является вообще следствием изменения вероятности при переходе от одного объекта к другому. Пока мы не имеем теоретических указаний относительно характера и условий этой изменяемости, возможно предложить самые разнообразные схемы законов вероятностей, при помощи; которых можно интерпретировать результаты данных статистических наблюдений. Старые исследования Пуассона, примыкающие к этому вопросу, за последние-годы были уточнены и существенно дополнены. [34]
Начальной стадией статистических исследований является статистическое наблюдение - научно организованный сбор сведений об изучаемых процессах и явлениях. Результатом его являются данные, характеризующие каждую единицу наблюдения. Однако результаты статистического наблюдения представляют собой лишь исходный статистический материал. [35]
Важное значение в статистических методах, используемых в земельном кадастре, имеет этап расчетов по сводке и группировке земельно-кадастровых данных. Полученные в результате статистического наблюдения данные по земельному кадастру представляют собой большое количество разнообразных сведений. [36]
Комплексирование указанных компонентов с автоматической обработкой избыточной информации позволяет достичь заданной точности в различных условиях эксплуатации в любом месте земного шара. При введении избыточности повышается не только точность, но и надежность. При этом предполагается, что исключаемые сигналы принадлежат неисправным компонентам. Эта логическая операция в какой-то спепени аналогична известной в метрологии операции исключения грубых промахов из результатов статистических наблюдений. [37]
На основе этих единичных, разрозненных данных невозможно сделать обоснованные выводы. Возникает необходимость свести их в определенном порядке. Поэтому следующим этапом работы является сводка и обработка собранных данных. Сводка статистических данных представляет собой объединение ( систематизацию) в установленном порядке сведений об изучаемой совокупности, полученных в результате статистического наблюдения. Простейшая сводка статистических данных заключается в подсчете итогов по исследуемому признаку. Например, чтобы получить площадь сельскохозяйственных угодий по району, необходимо свести эти данные по всем землепользователям в одну таблицу и подвести итог. Под группировкой понимается выделение в совокупности изучаемых явлений важнейших групп и подгрупп по определенным признакам. Группировки подразделяются на типологические, аналитические и структурные. Типологические группировки направлены на выделение характеристики социально-экономических типов, аналитические предназначены для выявления взаимосвязи и взаимозависимости, структурные - для выявления структуры явлений. В земельном кадастре к типологическим группировкам относится группировка земельного фонда по категориям землепользователей. С помощью аналитических группировок выявляется взаимосвязь между качеством почвы и урожайностью культур при бонитировке почв. [38]
Сущность метода оценки коэффициентов в том, что сначала аудитор рассчитывает средний коэффициент ( скажем, как отношение ошибки к балансовой стоимости), а не абсолютные значения этой ошибки ( например, рассчитываются проценты по отношению к стоимостной оценке каждой отобранной единицы наблюдения), а затем ошибка в процентном выражении экстраполируется на совокупность и выявляется размер общей ошибки в стоимостном выражении. Разумеется, и этот метод не свободен от недостатков. Но его применение вполне оправдано, если разброс процентных соотношений равномерен по всей совокупности. И если обстоятельства позволяют, то аудитор вполне может воспользоваться таким методом распространения результатов выборки на всю совокупность, он тоже вполне экономичен по соотношению затрат времени и результатов статистического наблюдения. [39]
Статистическое подлежащее таблицы - это совокупность или часть совокупности, о которой говорится в таблице. Сказуемое - это показатели, которые характеризуют подлежащие. Таблицы в зависимости от строения подлежащего подразделяются на простые, групповые и комбинационные. Простой считается перечень объектов без их группировки. Простые статистические таблицы являются итоговой сводкой результатов статистического наблюдения. В групповых таблицах подлежащее разделено на группы по одному признаку, а в комбинационных - по двум и более признакам. [40]