Учебники и учебные пособия

 

1. Салин В.Н., Чурилова Э.Ю. Курс теории статистики: учебник. – М.: Финансы и статистика, 2006.

2.Статистика: учебное пособие / под ред. В.Н.Салина, Е.П.Шпаковской.-М.: КНОРУС, 2014.

3. Статистика: учебник / под ред. проф. С.А. Орехова. – М.: Эксмо, 2010.

4. Практикум по теория статистики / под ред. Р.А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 2003..

Учебно - методические разработки кафедры статистики

 

1. Компьютерная обучающая программа по дисциплине «Статистика» / А.Н. Романов, В.С. Торопцов, Д.Б. Григорович, Л.А. Галкина, В.Л. Иванов, В.М. Симчера, А.В. Бармотин, А.В. Багат, В.П. Сафронова. – М.: ВЗФЭИ, 2002. Дата обновления: 08.09.2010. – URL: http://repository.vzfei.ru. Доступ по логину и паролю.

2. Методические рекомендации к выполнению типовых заданий расчетной части курсовых и контрольных работ – URL: http://repository.vzfei.ru. Доступ по логину и паролю.

3.. Статистика. Методические рекомендации к выполнению статистических расчетов курсовых, контрольных и выпускных квалификационных работ.

Часть I. Комплексное использование статистических методов при проведении статистического анализа данных. Для студентов всех специальностей (первое и второе высшее образование). – М.: ВЗФЭИ, 2007;

Часть II. Методы статистического анализа развития социально-экономических явлений. – М.: ВЗФЭИ, 2008;

Часть III. Индексный метод в анализе статистических данных. – М.: ВЗФЭИ, 2011.

 

 

Приложение

Образец оформления титульного листа курсовой работы

 

 

 

Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение

Высшего профессионального образования

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

 

 

Департамент учета, анализа и аудита

 

 

Расчетно - аналитическая работа

 

по дисциплине «Статистика»

 

Исполнитель:_________________

Факультет____________________

Направление ________________

Группа_______________________

№ зачетной книжки____________

Руководитель_________________

 

Москва 2016

 

Содержание

 

стр.

1. Цель и этапы выполнения расчетно-аналитической работы....................3

2. Требования к оформлению расчетно-аналитической работы..................4

3. Структура расчетно-аналитической работы............................................... 5

4. Содержание заданий....................................................................................... 5

Литература................................................................................................. 52

Приложение.

Образец оформления титульного листа контрольной работы...............53

 

 

[1] Корреляционная связь – важнейший частный случай стохастической связи, когда под воздействием вариации факторного признака Х закономерно изменяются от группы к группе средние групповые значения результативного признака Y (усредняются результативные значения, полученные под воздействием фактора ).

 

[2] Анализ адекватности регрессионной модели преследует цель оценить, насколько построенная

теоретическая модель взаимосвязи признаков отражает фактическую зависимость между этими

признаками, и тем самым оценить практическую пригодность синтезированной модели связи.

Анализ адекватности модели включает:

1) оценку коэффициента детерминации R²,

2) проверку значения R²на его неслучайность (что означает проверку неслучайности

построенной модели).

1) Если R² >0,5, то построенную модель считают пригодной для практического применения, т.к. в ней достигается высокая степень тесноты связи признаков X и Y, при которой более 50% вариации признака Y объясняется влиянием фактора Х. При этом, чем ближе R² к 1, тем более точно модель отражает фактическую зависимость признаков.

2) Если величина R²признаётся неслучайной (т.е. статистической значимой), то построенное уравнение регрессии может быть использовано в качестве модели связи между Х и Y не только для исходных данных, но и для генеральной совокупностивсехпредприятий региона.

Для оценки неслучайности R²применяется F-критерий Р.Фишера F_R. Значение F_R рассчитывается по соответствующей формуле, и расчётная величина F_расч сравнивается с критическим значением F_табл, которое определяется по таблице F- распределения Фишера с учётом принятого уровня значимости (чаще всего принимают α = 0,05, что соответствует уровню вероятности 0,95). Если F_расч>F_табл, то величина коэффициента детерминации R^2.признается неслучайной и построенная регрессионная модель признается статистически значимой с вероятностью 0,95.

 

[3]При этом в ряду динамики с нечетным числом уровней порядковый номер уровня, находящегося в середине ряда, обозначают через нулевое значение и при­нимают его за условное начало отсчета времени с интерва­лом + 1 всех последующих уровней и - 1 всех предыдущих уровней. Например, при п = 5 обозначения времени будут: - 2, - 1,0, + 1, + 2. При четном числе уровней, например п = 6, порядковые номера верхней половины ряда (от середины) обозначаются нечетными числами: - 1, - 3, - 5, а нижней половины ряда обозначаются: + 1, + 3, + 5.

 

[4] Применение метода экстраполяции основано на инерционности развития социально-экономических явлений и заключается в предположении о том, что тенденция развития данного явления в будущем не будет претерпевать каких-либо существенных изменений.. Прогноз, сделанный на период экстраполяции (период упреждения), больший 1/3 периода исследования, не может считаться научно обоснованным.

[5] Из формулы следует, что . Далее в числителе агрегатного индекса (5.4) заменяют q ₁ на выражение . Тогда формула индекса физического объема принимает вид (5.21).

[6] Для преобразования используют формулу индивидуального индекса цен , из которой следует, что . Далее в знаменателе агрегатного индекса цен (5.3) заменяют на выражение . Тогда формула индекса цен принимает вид (5.22).