Закон вариации средних величин.
вариация средних величин меньше вариации индивидуальных значений признака. средние значения признака изменяются в пределах:, где n
– число единиц.
3. Моменты. Ассиметрия и эксцесс
Моменты
– обобщающие характеристики, определяющие характер распределения.
начальные
, начальные относительно 
центральные моменты
. Начальные моменты 
Ассиметрия
характеризует «скошенность» распределения. Величина показателя 
Эксцессом
называется величина: 
островершинность
или плосковершинность распределения
, так называемую «крутость
». Для нормального закона 
4. Законы распределения
Законы распределения являются обобщающей характеристикой вариации в однородной совокупности.
Нормальное распределение
. Распределение признака в совокупности называется нормальным
, если этот признак представляет собой результат воздействия многочисленных и многообразных факторов, которые мало связаны друг с другом и влияние каждого из них незначительно по сравнению с общим влиянием всех факторов. Аналитически нормальное распределение описывается следующим образом: 
1. Понятие выборочного наблюдения, его задачи
Выборочное наблюдение –
такое несплошное наблюдение, при котором статистическому обследованию (наблюдению) подвергаются не все единицы изучаемой совокупности, а лишь часть, отобранная в определенном порядке. Наблюдение организовано таким образом, что эта часть отобранных единиц в уменьшаемом масштабе репрезентирует (представляет) всю совокупность.
Преимущества выборочного наблюдения
: экономия времени и средств в результате сокращения объема работы; сведение к минимуму порчи или уничтожения исследуемых объектов (определение прочности пряжи при разрыве, испытание электрических лампочек на продолжительность горения и т.п.); достижение большей точности результатов обследования благодаря сокращению ошибок, происходящих при регистрации.
Выборочное наблюдение следует проводить в строгом соответствии с научными принципами теории выборочного метода. Такими принципами являются: обеспечение случайности
(равной возможности попадания в выборку) отбора единиц и достаточного
их числа.
Соблюдение этих принципов позволит получить достаточную гарантию репрезентативности полученной выборочной совокупности. Понятие репрезентативности
отобранной совокупности означает: ее представительство в отношении тех признаков, которые изучаются или оказывают существенное влияние на формирование сводных обобщающих характеристик.
Основная задача выборочного наблюдения
состоит в том, чтобы на основе характеристик выборочной совокупности (средней и доли) получить достоверные суждения о показателях средней и доли в генеральной совокупности.
Однако, при любых статистических исследованиях (сплошных и выборочных) возникают ошибки двух видов: регистрации
и репрезентативности
.
Ошибки регистрации
могут иметь случайный
(непреднамеренный) и систематический
(тенденциозный) характер. Случайные ошибки
обычно уравновешивают друг друга, т.к. не имеют преимущественного направления в сторону преувеличения или снижения значения изучаемого показателя.
Ошибки репрезентативности
присущи только выборочному наблюдению и возникают вследствие того, что выборочная совокупность не полностью воспроизводит генеральную. Они представляют собой расхождение между величинами выборочных и соответствующих генеральных показателей.
Характеристики генеральной и выборочной совокупностей.
Совокупность отобранных единиц называют выборочной совокупностью
, а совокупность единиц, из которых производится отбор, – генеральной совокупностью
.
Генеральная и выборочная совокупности характеризуются своими показателями: долей
, средним размером признака
, дисперсией
и др. Доля единиц, обладающих тем или иным признаком в генеральной совокупности, называется генеральной долей
и обозначается p
.
Средний размер в генеральной совокупности называют генеральной средней и обозначают 
Нормальное распределение
показывает, что большая часть величин сосредотачивается около генеральной средней. Около 68,3% численности выборочных средних не будет выходить за пределы 
2. Определение ошибок выборочного наблюдения при различных видах выборки
Расхождение между выборочной средней и генеральной средней. Теорема Чебышева-Ляпунова.
Расхождения между выборочными и генеральными характеристиками называют ошибками.
Теорема Чебышева применительно к выборочному наблюдению утверждает, что ошибка репрезентативности – разность между выборочной средней и генеральной средней – при достаточно большом числе наблюдений будет сколь угодно малой, т.е. 
n
: 
t
. Если выбратьt
=2, то вероятность того, что это расхождение не превысит 
t
=3, то вероятность превысит 0,89 и т.д.
Теорема была доказана П.Л. Чебышевым только для независимых событий, т.е. производстве повторной выборки. Позднее академиком А.А. Марковым было доказано сохранение этого условия для зависимых событий (бесповторной выборки).
Академик А.М. Ляпунов доказал, что вероятность отклонений выборочной средней от генеральной средней при достаточно большом числе отобранных единиц подчиняется закону нормального распределения. Из теоремы Ляпунова следует, что вероятность этих отклонений при разных значениях t
может определяться по формуле: 
Значения этого интеграла при разных значениях t
табулированы и даются в специальных таблицах. Вероятность для некоторых t
(из таблицы):
при t
=1 F
(t
)=0,683, при t
=1,5 F
(t
)=0,866,
при t
=2 F
(t
)=0,954, при t
=2,5 F
(t
)=0,988,
при t
=3 F
(t
)=0,997, при t
=3,5 F
(t
)=0,999.
Доверительное число t
указывает, что расхождение не превысит кратную ему среднюю ошибку выборки t
=1, то расхождение между выборочной средней и генеральной средней не превысит 
Средняя ошибка выборки
показывает, какие возможны отклонения характеристик выборочной совокупности от соответствующих характеристик генеральной совокупности. Величина 
предельной ошибкой выборки
, которая определяется формулой 
t
увеличивается вероятность и величина ошибки.Предельная ошибка выборки
позволяет определять предельные значения характеристик генеральной совокупности при заданной вероятности и их доверительные интервалы
: 
Это означает
: с заданной вероятностью можно утверждать, что значение генеральной средней можно ожидать в пределаx от 
Расхождение между частостью и долей
. Теорема Бернулли
рассматривает ошибку выборки для альтернативного признака, т.е. признака, у которого возможны только два исхода: наличие признака (1) и его отсутствие (0). Т.е. при достаточно большом объеме выборки по мере его увеличения вероятность расхождения между долей признака в выборочной совокупности w
и долей признака в генеральной совокупности p
будет стремиться к единице. Математически теорема Бернулли выглядит следующим образом: 
Иными словами: с вероятностью, сколько угодно близкой к единице, можно утверждать, что при достаточно большом объеме выборки частость признака (выборочная доля) сколько угодно мало отличается от его вероятности (доли в генеральной совокупности).
Поскольку 
q
=1–p
, то средняя ошибка выборки для альтернативного признака выражается следующей формулой: 
pq
) неизвестна, то дисперсию альтернативного признака принимают за w
(1–w
), тогда формула средней ошибки выборки: 
предельной ошибкой выборочной доли
. О ее величине можно судить, некоторой вероятностью, определив ее по формуле: 
w
) и предельную ошибку выборки (p
:Средняя ошибка случайной выборки
: а) повторный отбор 
где N
– число единиц в генеральной совокупности
n –число единиц в выборочной совокупности
При механическом отборе ошибка выборки рассматривается по формуле собственно-случайной бесповторного отбора.
Средняя ошибкапропорциональной типической
выборки определяется по формулам:
а) повторный отбор: 
Средняя ошибка серийной выборки
:
а) повторный отбор: 
гдеR
–общее число серий в генеральной совокупности
3. Методы и способы отбора
Систему организации отбора единиц из генеральной совокупности называют способом отбора
.
Различают методы отбора: повторный и бесповторный.
Повторным
называется такой метод отбора
, при котором отобранная однажды единица возвращается обратно в генеральную совокупность и снова участвует в выборке. При повторном отборе сохраняется постоянной вероятность попасть в выборку для всех единиц отбора.
Бесповторным
называется такой метод отбора
, при котором отобранная однажды единица в совокупность, из которых производится отбор, обратно не возвращается. При отборе каждой новой единицы вероятность попасть в выборку изменяется (увеличивается).
По виду отбора различают: 1) индивидуальный
– отбор единиц совокупности; 2) групповой
– отбор групп единиц; 3) комбинированный
– комбинация первого и второго видов.
Различные виды отбора могут осуществляться разными способами проведения выборки. По способу отбора
различают следующие виды выборочного наблюдения:случайная выборка, механическая выборка, типическая выборка,серийная выборка, комбинированная выборка
.
При собственно-случайной выборке
генеральную совокупность строго подразделяют на единицы отбора, а затем в случайном повторном или бесповторном порядке отбирается достаточное число единиц (случайный порядок – порядок равносильный жеребьевке).
Механическая выборка
заключается в отборе единиц из генеральной совокупности, производимом в каком-либо механическом порядке, например в отборе каждой пятой, десятой, пятнадцатой и т.д. единицы, при определенном расположении единиц в генеральной совокупности.
Под типической выборкой
понимается такая выборка, когда перед ее проведением генеральная совокупность делится на группы по какому-либо типическому признаку (на типические группы), а затем внутри каждой группы производится случайная выборка.
Из всех типических групп можно отбирать число единиц, пропорциональное их численностям и непропорциональное. В зависимости от этого различают пропорциональный
и непропорциональный
типический отбор. Типическая выборка может быть также повторной и бесповторной.
Сущность серийной выборки
заключается в том, что вместо случайного отбора единиц совокупности осуществляется отбор групп (серий, гнезд). Внутри отобранных серий производится сплошное наблюдение.
Серийная выборка может проводиться в порядке повторного и бесповторного отбора. Серии могут быть равновеликими
и неравновеликими
.
Комбинированная выборка
. Комбинированная выборка предполагает использование нескольких способов выборки. Можно комбинировать, например, серийную (групповую) выборку и случайную (с индивидуальным отбором единиц совокупности). В этом случае, разбив генеральную совокупность на серии (группы) и отобрав нужное число серий, производят случайную выборку единиц в сериях. Такая комбинированная выборка может быть повторной (для групп единиц) и бесповторной.
Определение необходимой численности выборки
.
Средняя квадратическая (стандартная) ошибка выборки зависит от объема выборки и степени вариации признака в генеральной совокупности. Уменьшение стандартной ошибки выборки, а следовательно и увеличение точности оценки, всегда связано с увеличением объёма выборки.
Необходимая численность повторной случайной выборки
: 
Эта формула показывает, что с увеличением допустимой ошибки выборки значительно уменьшается необходимый объем выборки. Так, увеличение ошибки выборки в 3 раза уменьшает необходимый объем выборки в 9 раз.
При случайном, механическом бесповторном отборе
численность выборки 
Численность типической выборки при случайном бесповторном или механическом отборе внутри типов
определяется:
i
– число единиц в группах; 
Объем выборки из типических групп при отборе,
, пропорциональном численности единиц типических групп: 
где: ni-объём выборки из типической группы; n- общий объем выборки
Ni- объем типической группы; N- объём генеральной совокупности
Численность серийной выборки
: а) повторный отбор
1. Понятие о рядах динамики, их виды и построение
Ряд динамики –
ряд расположенных в хронологической последовательности значений статистических показателей.
Ряд динамики состоит из двух элементов:
1) моментов времени
(обычно дат)или периодов времени
(годы, кварталы, месяцы), к которым относятся статистические данные;
2) статистические показатели
, характеризующие изучаемое общественное явление на тот момент или за тот период. Они называются уровнями ряда
. Статистические показатели
, приводимые в динамическом ряду, могут быть абсолютными
, средними
или относительными величинами
.
Оба элемента – время и уровень – называются членами ряда динамики
.
По времени, отражаемому в динамических рядах
они подразделяются на моментные
и интервальные
.
В моментных рядах динамики
уровни ряда выражают величину явления на определенную дату. В них время обозначает момент, к которому относится каждый уровень ряда.
В интервальных рядах
уровни ряда выражают размеры явления за определенный промежуток времени.
По полноте времени, отражаемого в рядах динамики
их делят на ряды полные
и неполные
. В полных рядах
даты или периоды следуют друг за другом с равным интервалом. В неполных рядах
в последовательность времени равный интервал не соблюдается;
По способу выражения уровней рядов динамики
различают ряды абсолютных
, средних
и относительных величин
.
К числу основных задач, возникающих при изучении динамических рядов, относятся следующие: 1) характеристика интенсивности отдельных изменений в уровнях ряда от перехода к периоду или от даты к дате; 2) определение средних показателей временного ряда; 3) выявление закономерностей динамики ряда в целом; 4) интерполяция
(определение некоторых неизвестных уровней внутри данного динамического ряда) и экстраполяция
(прогноз на будущее исходя из тенденции развития в прошлом); 5) выявление факторов, обусловливающих изменение изучаемого явления во времени.
2. Показатели анализа рядов динамики
В результате сравнения уровней получается система абсолютных и относительных показателей динамики.
К числу абсолютных и относительных показателей динамики относятся абсолютный прирост
, коэффициент роста
, темп прироста
, абсолютное значение одного процента прироста,
рассчитываемые базисным и цепным способами.
Таблица 4 – Абсолютные и относительные показатели динамики
Реферат: история статистики –
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ. 3
1. Развитие статистической науки. 4
2. Предмет статистики, задачи и методология. 8
3. Структура статистической науки. 10
4. Организация статистики в Российской Федерации. 11
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 14
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ.. 16
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.
Цель данной работы – рассмотреть историю становления статистики.
Уже в древний период истории человечества хозяйственные и военные нужды требовали наличия данных о населении, его составе, имущественном положении. С целью налогообложения организовывались переписи населения, производился учет земель.
Со временем собирание данных о массовых общественных явлениях приобрело регулярный характер.
С середины XIX в. благодаря усилиям великого бельгийского ученого-математика, астронома и статистика Адольфа Кетле (1796–1874 гг.) были выработаны правила переписей населения и установлена регулярность их проведения в развитых странах. Для координации развития статистики по инициативе А. Кетле проводились международные статистические конгрессы, а в 1885 г. был основан Международный статистический институт, существующий и сейчас.
Становление государственной статистики в России можно отнести к концу XII – началу XIII в., хотя первые переписи земель и населения с постоянно усложнявшейся программой проводились еще в Киевской Руси (IX – XII вв.). Реформы Петра I (1672–1725), которыми были охвачены все основные направления общественной жизни: экономика страны, административное управление, армия, культура и быт населения, а также войны вызывали потребность в полном и точном учете материальных ресурсов и населения. В этот период высший правительственный орган – Сенат – через систему коллегий не только руководил экономикой страны, но и являлся центром по проведению важнейших статистических работ, там собирались полученные материалы обследований, отчеты подведомственных коллегиям производств и заведений, а также местной администрации.
Петровская реформа налоговой системы связана с появлением новой единицы, ею стала «душа» мужского пола, что потребовало подушной переписи населения – ревизии. Первая ревизия была объявлена 26 ноября 1718 г., ревизию проводила армия.
В начале XIII в. в России зарождался и текущий учет населения. Так, в 1702 г. был издан указ о подаче в Патриарший Духовный приказ приходскими священниками недельных ведомостей о родившихся и умерших. В первой половине XIII в. проводились уже переписи рабочих фабрик и мануфактур.
Первая половина XIX в. связана с новым этапом в развитии отечественной статистики. В сентябре 1802 г. в соответствии с Высочайшим манифестом императора Александра I вводится письменная отчетность министерств. Так началось операционно-структурное оформление государственной статистики в России. Этот год принято считать годом рождения российской государственной статистики.
В 1811 г. впервые был создан официальный центр правительственной статистики – Статистическое отделение при Министерстве внутренних дел; сюда поступала отчетность губерний. Первым руководителем Статистического отделения был К.Ф. Герман.
Российские ученые внесли большой вклад в развитие статистической науки. Большое значение, например, имеет работа Д.П. Журавского «Об источниках и употреблении статистических сведений», изданная в 1846 году. Определив статистику как «счет по категориям», Журавский отмечал, что статистика необходима для «изучения всего, относящегося к человеку». Журавский определил важнейшие разделы социальной статистики:
· статистика народонаселения – необходимость его исчисления по классам и занятиям;
· изучение народного быта, жилища, питания;
· статистика театров, клубов, дворянских собраний, народных увеселений;
· статистика учреждений, охраняющих права собственности;
· статистика нищеты, бедности, сиротства;
· статистика самоубийств с указанием средств, причин, званий, возраста и прочих характеристик лиц, лишивших себя жизни.
Во всех предложениях Д.П. Журавский проводил идею как можно более точного и полного выявления дифференциации
людей по условиям их жизни, по состоятельности.
Особое место в истории российской статистики принадлежит земской статистике. При земствах, органах местного самоуправления, с середины 70-х годов XIX века были созданы специальные статистические бюро. Земские статистики собирали и разрабатывали огромный статистический материал, который использовался для глубоких экономических и социальных исследований пореформенной России. Работа земской статистики характеризуется не только сбором и разработкой статистических данных, но и развитием статистической методологии.
Видными земскими статистиками были В.И. Орлов, П.П. Червинский, Ф.А. Щербина, А.П. Шликевич.
В 90-х годах были созданы фабрично-заводские инспекции, которые вели текущую статистику, разрабатывали данные по статистике труда, в том числе о составе рабочей силы, несчастных случаях, стачках и др.
Стала развиваться промышленная статистика. Под руководством В.Е. Варзара в 1900, 1908 и 1912 гг. были проведены первые переписи промышленности.
Начальный этап советской статистики (1917–1930 гг.) отличается исключительной интенсивностью: проводится большое число специально организованных, статистических переписей и обследований, плодотворно работают различные научные коллективы, строится первый баланс народного хозяйства.
Последующее развитие советской статистики тормозилось созданием в 30-е годы административно-бюрократической системы, массовыми репрессиями, в том числе и лучших экономистов и статистиков (Н.Д. Кондратьева, А.В. Чаянова, В.Г. Громана, О.А. Квитнина и многих других).
В это время формируются отраслевые статистики, складывается система объемных показателей, скрывающая негативные тенденции в развитии народного хозяйства. Активно разрабатываются и качественные статистические показатели (индексы производительности труда, себестоимости и др.). Статистика подчиняется решению оперативных задач, оценке выполнения плана в ущерб ее аналитическим функциям.
В годы Великой Отечественной войны перед советской статистикой стояли задачи по оперативному учету трудовых, материальных ресурсов, перемещение производственных сил страны в восточные районы.
После войны роль и значение статистики возросли: развернулись балансовые работы, углубилась теория индексного метода и расширилась практика его применения, получили распространение экономико-математические модели и методы, развитие прикладной статистики.
Особенность любой науке – в предмете познания и методах изучения. Предмет исследования статистики – массовые явления социально-экономической жизни. Статистика изучает количественную сторону этих явлений в неразрывной связи с их качественным содержанием в конкретных условиях места и времени.
Явления и процессы в жизни общества характеризуются статистикой с помощью статистических показателей. Статистический показатель –
это количественная оценка свойств изучаемого явления (размеров, особенностей, закономерностей развития и взаимосвязей). Статистические показатели подразделяются на учетно-оценочные и аналитические. Учетно-оценочные показатели
отражают объем или уровень изучаемого явления. Аналитические показатели
используются для характеристики особенностей развития явления, соотношения его частей, взаимосвязи с другими явлениями (средние величины, показатели структуры, вариации, динамики и др.).
Например, статистика показывает численность отдельных групп населения, используя учетно-оценочные показатели, а с помощью аналитических показателей характеризует изменение численности населения по сравнению с прошлым годом, половозрастной состав и т.д.
Статистическая методология
– совокупность общих правил и специальных приемов статистического исследования. Общие правила – это диалектический метод, т.е. явления рассматриваются в их взаимодействии и развитии, взаимосвязи количественных и качественных изменений. Специальные методы цифрового освещения явления применяются на различных этапах статистического исследования.
Этапы статистического исследования:
1. Статистическое наблюдение – массовый научно организованный сбор первичной информации об отдельных единицах изучаемого явления.
2. Группировка и сводка материала – обобщение данных наблюдения для получения абсолютных величин (учетно-оценочных показателей) явления.
3. Обработка статистических данных и анализ результатов для получения обоснованных выводов о состоянии изучаемого явления и закономерностях его развития.
Все этапы статистического исследования тесно связаны друг с другом и одинаково важны. Недостатки и ошибки, возникающие на каждой стадии, сказываются на все исследовании в целом. Поэтому правильное использование специальных методов статистической науки на каждом этапе позволяет получить достоверную информацию в результате статистического исследования.
Методы статистического исследования:
1. Статистическое наблюдение
2. Сводка и группировка данных
3. Расчет обобщающих показателей (абсолютные, относительные и средние величины)
4. Статистические распределения (вариационные ряды)
5. Выборочный метод
6. Корреляционно-регрессионный анализ
7. Ряды динамики
8. Индексы
Задача статистики – исчисление статистических показателей и их анализ, благодаря чему управляющие органы получают всестороннюю характеристику управляемого объекта, будь то вся национальная экономика или отдельные ее отрасли, предприятия и их подразделения. Управлять социально-экономическими системами нельзя, не располагая оперативной, достоверной и полной статистической информацией.
Задача общей теории статистики – разработка общих принципов и методов статистического исследования.
Задача экономической статистики – разработка и анализ показателей, отражающих состояние экономики в целом, взаимосвязь отраслей, наличие и особенности размещения материальных, трудовых и финансовых ресурсов, достигнутый уровень их использования.
Задача отраслевой экономической статистики (статистики промышленности, сельского хозяйства, строительства, транспорта, связи, труда, природных ресурсов и др.) – разработка и анализ статистических показателей развития соответствующей отрасли экономики.
Задача социальной статистики – формирование системы показателей для характеристики образа жизни населения и различных аспектов социальных отношений, статистика народонаселения, политики, культуры, здравоохранения, права и т.д.).
Отраслевые статистики формируются на базе показателей экономической и социальной статистики, которые основываются на категориях и методах анализа, разработанных общей теории статистики.
В настоящее время главным учетно-статистическим центром в стране является Государственный комитет Российской Федерации по статистике (Госкомстат России).
Основными задачами Госкомстата России являются:
– Представление официальной статистической информации Президенту, правительству, Федеральному собранию РФ, федеральным органам исполнительной власти, общественности, международным организациям.
– Разработка научно обоснованной статистической методологии, соответствующей потребностям общества на современном этапе и международным стандартам.
– Координация статистической деятельности в государстве.
– Разработка экономико-статистической информации, ее анализ, составление национальных счетов.
– Гарантирование полноты и научной обоснованности официальной статистической информации, обеспечение равного доступа к ее изучению всем пользователям.
В настоящее время особое значение придается формированию бухгалтерских и статистических показателей в соответствии с требованиями международного бухгалтерского учета и системы национальных счетов (СНС), поскольку эта система наиболее полно отвечает требованиям рыночных отношений.
Система национальных счетов – это система макроэкономических показателей для описания и анализа рыночной экономики. К этим показателям относятся: валовой внутренний продукт, валовой национальный доход, конечное потребление, национальное сбережение, национальное богатство и др.
В связи с переходом на принятую в международной практике систему учета м статистики в России создан и функционирует Единый государственный реестр (регистр) предприятий, организаций, учреждений и объединений (ЕГРПО). Цель его создания – обеспечение единого государственного учета предприятий и организаций, формирование информационного фонда.
Информационный фонд состоит из четырех разделов:
1. Идентификационный – регистрационный код объекта, являющийся уникальным для всего информационного пространства России.
2. Классификационный – сведения об отраслевой, территориальной принадлежности объекта, его подчиненности, виде собственности, организационной форме.
3. Справочный – фамилия руководителя, адрес объекта, номера телефонов, факсов и т.д.; сведения об учредителях.
4. Экономический – показатели, характеризующие субъект (среднесписочная численность работников, стоимость основных средств, уставный фонд и др.).
Наряду с общегосударственной статистикой существует ведомственная статистика, ведущаяся на предприятиях, в объединениях, ведомствах, министерствах. Ведомственная статистика выполняет работы, связанные с получением, обработкой и анализом статистической информации, необходимой для руководства и планирования их деятельности.
Значение ведомственной статистики в настоящее время значительно возросло, так как рыночная экономика предполагает самостоятельность предприятий и их полную ответственность за результаты хозяйственной деятельности. Для этого необходим глубокий анализ экономических процессов, происходящих на предприятиях.
Главные задачи ведомственной статистики заключаются в обеспечении информацией о:
-выполнении внутрипроизводственных планов;
-наличии резервов увеличения выпуска продукции;
-улучшении использования производственного потенциала.
Блок-схема формирования показателей производственной деятельности предприятия любой формы собственности представлена на рис.1.
Благодаря статистике управляющие органы получают всестороннюю характеристику управляемого объекта – отрасли экономики, предприятия или его отдельных подразделений. Статистика системой своих показателей выражает результаты их работы за истекший период, осуществляет контроль
за выполнением плана, выявляет качество планирования.
Рис. 1. Блок-схема формирования показателей производственной деятельности предприятия
В Заключение работы отметим основные положения.
Термин «статистика» произошел от латинского слова «статус» (status), что означает «определенное положение вещей», «состояние». Впервые этот термин был введен Г.Ахенвалем и первоначально употреблялся в значении слова «государствоведение».
Статистика имеет многовековую историю. Потребность в статистической практике появилась с образованием государств: необходимо было собирать сведения о наличии земель, численности и имущественном положении населения. Еще несколько тысячелетий назад такой учет проводился в Китае, Древнем Риме, Египте. В России первые упоминания о статистике относятся к десятому веку; сбор различного рода сведений был связан с налогообложением. В начале 18 века петровские реформы потребовали значительно большего числа точных статистических данных: вводился учет цен на хлеб, учет городов и городского населения, внешней торговли, регистрация новых фабрик и заводов, зарождался текущий учет численности населения (осуществляемая церковью регистрация браков, рождений, смертей).
По мере усложнения общественной жизни круг учитываемых явлений расширялся. Развитие мирового общественного производства, торговых и международных отношений послужили стимулом развития учета и статистики, так как требовались сведения о размерах и размещения промышленного и сельскохозяйственного производства, рынков сбыта товаров, рынках труда, сырьевых ресурсах. Возросла потребность в анализе экономической конъюнктуры. Поэтому с середины 17 века статистика стала развиваться как наука по двум направлениям: описательному и математическому.
Представители описательного направления, немецкие ученые, задачей статистики считали описание «государственных достопримечательностей» (территория, государственное устройство, население, религия, внешняя политика). Анализ же закономерностей и взаимосвязей общественных процессов отсутствовал.
Представители математического направления (политические арифметики), которое зародилось в Англии, своей задачей ставили выявление закономерностей и взаимосвязей экономических явлений с помощью различных расчетов. «Политические арифметики» видели основное значение статистики в изучении массовых общественных явлений. История показала, что последнее слово в статистической науке осталось именно за математической школой.
1. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник.- М.: ИНФРА-М, 1998.- 416 с
2. Общая теория статистики/Под ред. Г.С. Кильдишева, В.Е. Овсиенко, П.М. Рабиновича, Т.В. Рябушкина, – М.: Статистика, 1980. – 423с.
3. Общая теория статистики. Под ред. А.А. Спирина, О.Э. Башиной, – М.: Финансы и статистика, 1996. – 296с.
4. Популярный экономико-статистический словарь-справочник/Под ред. И.И. Елисеевой, – М.: Финансы и статистика, 1993. – 192с.
5. Теория статистики/Под ред. Р.А. Шмойловой, – М.: Финансы и статистика, 1996. – 460с.
6. Харламов А.И., Башина О.Э., Бабурин В.Т. и др. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник / Под ред. А.А.Спирина, О.Э.Башиной.- М.: Финансы и статистика, 1994.- 296 с.
7. Экономическая статистика: Учебник / Под ред. Ю.Н.Иванова.- М.: ИНФРА-М, 1998.-480 с
