могут
не могут
Взаимосвязь относительных величин динамики (ОВД), планового задания (ОВПЗ) и выполнения плана (ОВВП) выражается соотношением:
ОВД= ОВПЗ∙ОВВП
ОВД=ОВПЗ:ОВВП
ОВПЗ=ОВД∙ОВВП
ОВВП=ОВД∙ОВПЗ
В ряду распределения децилей:
В ряду распределения выделяют квартелей:
Тема 4. Показатели вариации
Вариация – это:
различие значений какого-либо признака у разных единиц совокупности
разность между верхними и нижними границами интервала
различие в значениях отдельных признаков
Среднее линейное отклонение представляет собой:
разность между максимальным и минимальным значениями группировочного признака
среднюю арифметическую абсолютных отклонений отдельных вариантов признака от их средней арифметической
средний квадрат отклонений вариантов от их средней величины
Дисперсия представляет собой:
разность между максимальным и минимальным значениями группировочного признака
среднюю арифметическую абсолютных значений отдельных вариантов от их средней арифметической
средний квадрат отклонений вариантов от их средней величины
Если все значения признака уменьшить в одно и то же число раз (i), то дисперсия:
уменьшить в i раз
уменьшится в i квадрат раз
не измениться
Если все значения признака уменьшить на одну и ту же величину «А», то дисперсия от этого:
уменьшится на величину «А»
увеличится на величину «А»
не измениться
Среднее квадратическое отклонение равно:
корню квадратному из дисперсии
квадрату среднего линейного отклонения
корню квадратному из среднего линейного отклонения
Коэффициент вариации представляет собой:
выраженное в процентах отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической
долю межгрупповой дисперсии в общей дисперсии результативного признака
корень квадратный из эмпирического коэффициента детерминации
Эмпирический коэффициент детерминации представляет собой:
выраженное в процентах отклонение среднего квадратического отклонения к средней арифметической
долю межгрупповой дисперсии в общей дисперсии результативного признака
корень квадратный из эмпирического коэффициента детерминации
Эмпирическое корреляционное отношение представляет собой:
выраженное в процентах отклонение среднего квадратического
отклонения к средней арифметической
долю межгрупповой дисперсии в общей дисперсии результативного
признака
корень квадратный из эмпирического коэффициента детерминации
Среднее квадратическое отклонение измеряется:
только в рублях
в единицах меры осередняемого признака
не имеет единиц измерения
Дисперсия измеряется:
только в рублях
в единицах меры осерядняемого признака
не имеет единиц измерения
Среднее линейное отклонение:
может быть отрицательной величиной
не может быть отрицательной величиной
Эмпирическое корреляционное отношение определяет:
тесноту связи
вариацию фактора, положенного в основе группировки
вариацию признака совокупности
К показателям вариации не относится:
размах вариации
дисперсия
средняя системная
среднее линейное отклонение
среднее квадратическое отклонение
коэффициент вариации
Совокупность тем однороднее, чем значение дисперсии:
больше
меньше
не имеет значения
Совокупность тем однороднее, чем значение среднего квадратического отклонения:
больше
меньше
не имеет значения
Для сравнения вариации двух совокупностей необходимо вычислить:
средний квадрат отклонений
среднее квадратическое отклонение
коэффициент вариации
Среднее квадратическое отклонение – это один из показателей вариации, представляющий собой:
среднюю арифметическую из абсолютных отклонений отдельных значений варьирующего признака от средней
корень второй степени из среднего квадрата отклонений значений признака от их средней величины
средний квадрат отклонений значений признака от средней арифметической
Эмпирическое корреляционное отношение представляет собой корень квадратный из отношения:
средней из групповых дисперсий к общей дисперсии
межгрупповой дисперсии к общей дисперсии
межгрупповой дисперсии к средней из групповых дисперсий
средней из групповых дисперсий к межгрупповой дисперсии
Межгрупповая дисперсия характеризует вариацию:
обусловленную влиянием прочих факторов
.внутри каждой группы
обусловленную влияние фактора, положенного в основу группировки
обусловленную влиянием прочих факторов по совокупности в целом
Средняя из внутригрупповых (групповых) дисперсий характеризует вариацию:
обусловленную влиянием прочих факторов
внутри каждой группы
обусловленную влиянием фактора, положенного в основу группировки
обусловленную влиянием прочих факторов по совокупности в целом
Дисперсия альтернативного признака определяется по формуле:
Выработка рабочих двух бригад за семь дней:
Первая бригада: 4,4,5,5,5,6,6; средняя выработка 5 шт
Вторая бригада: 1,2,2,2,7,10,11; средняя выработка 5 шт
Более равномерно работала бригада:
первая
вторая
обе
Для получения равных интервалов необходимо поделить на количество групп:
среднее квадратическое отклонение
дисперсию
размах вариации
среднее линейное отклонение
Коэффициент вариации является показателем вариации:
абсолютным
относительным
средним
Если коэффициент вариации составляет 25%, то совокупность:
умеренно однородная
средней однородности
однородная
неоднородная
Согласно правилу общая дисперсия равна… межгрупповой дисперсии и средней из внутригрупповых дисперсий:
сумме
частному
разности
произведению
Уровень однородности статистической совокупности определяется значением:
среднего квадратического отклонения
размаха вариации
коэффициента вариации
дисперсии
Тема 5. Выборочное наблюдение
σ2
∆
∆2
(N-1)
σ2
∆
∆2
(N-1)
σ2
∆
∆2
(N-1)
Репрезентативность результатов выборочного наблюдения зависит от
вариации признака и объема выборки
определения границ объекта исследования
времени проведения наблюдения
продолжительности проведения наблюдения
наличии высокого уровня вариации признака
изучении качественных характеристик явлений
малой выборке
уточнении данных сплошного наблюдения
Cредняя ошибка случайной повторной выборки..., если ее объем увеличить в 4 раза
уменьшится в 2 раза
увеличится в 4 раза
уменьшится в 4 раза
не изменится
t
t2
n2
n
N
вариацию признака
тес ноту связи между двумя факторами
среднюю величину всех возможных расхождений выборочной и генеральной средней
Среднее значение признака
темп роста
Под выборочным наблюдением понимают:
сплошное наблюдение всех единиц совокупности
несплошное наблюдение части единиц совокупности
несплошное наблюдение части единиц совокупности, отобранных случайным способом
наблюдение за единицами совокупности в определенные моменты времени
обследование наиболее крупных единиц изучаемой совокупности
Недостающим элементом в формуле дисперсии доли для генеральной совокупности является 
р
m
M
W
Пропорция отбора в выборочную совокупность при механической выборке определяется:
соотношением объемов выборочной и генеральной совокупностей
уровнем вероятности
методом отбора
Способ собственно-случайного отбора в выборочную совокупность заключается в отборе из генеральной совокупности:
каждой десятой единицы совокупности
без какой либо системности
в зависимости от уровня вероятности
Необходимая численность серийной выборки при бесповторном отборе определяется по формуле:
Для оценки результатов малой выборки пользуются:
критерием Фишера
критерием Стъюдента
ничем не пользуются
Недостающим элементов в формуле предельной ошибки выборки для доли при бесповторном отборе является: 
n
N
W
σ
Для получения предельной ошибки выборки необходимо умножить среднюю ошибку выборки на:
коэффициент доверия
численность выборочной совокупности
численность генеральной совокупности
По формуле 
определяется ошибка выборки:
средняя повторная
средняя бесповторная
предельная повторная
предельная бесповторная
При случайном бесповторном отборе средняя ошибка выборки определяется по формуле:
Выборка называется малой, если ее объем составляет менее:
единиц
единиц
100 единиц
150 единиц
Выборка заключающаяся в отборе единиц из общего списка единиц генеральной совокупности через равные интервалы в соответствии с установленным процентом отбора называется:
типической
механической
случайной повторной
Для использования выборочной совокупности для дальнейшего анализа развития социально-экономического явления необходимо, чтобы разница между средним значением генеральной совокупности и средним значением выборочной совокупности была не более ошибки выборки:
средней
индивидуальной
предельной
генеральной
Тема 6. Методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений
Между различными явлениями и их признаками выделяют два типа связей:
функциональная и жестко детерминированная
функциональная и статистическая
стохастически детерминированная и вероятностная
Функциональной называется связь, при которой:
каждому значению признака-фактора соответствует
вполне определенное значение результативного признака
каждому значению признака-фактора соответствует распределение значений результативного признака
В зависимости от направления действия функциональные и статистические связи могут быть:
прямолинейные и криволинейные
прямые и обратные
однофакторные и многофакторные
По аналитическому выражению функциональные и статистические связи могут быть:
прямолинейные и криволинейные
прямые и обратные
однофакторные и многофакторные
По количеству факторов, действующих на результативный признак статистические связи могут быть:
прямолинейные и криволинейные
прямые и обратные
однофакторные и многофакторные
Линейный коэффициент корреляции может быть:
как положительной, так и отрицательной величиной
только положительной величиной
только отрицательной величиной
В линейном уравнении коэффициент регрессии (а) показывает:
тесноту связи
долю дисперсии «у», зависимую от «х»
на сколько в среднем изменится «у» при изменении «х» на одну единицу
ошибку коэффициента корреляции
на сколько % изменится «у» при изменении «х» на 1 %
С помощью корреляционного анализа можно:
измерить тесноту связи между варьирующими признаками
установить степень влияния независимых переменных на зависимую
С помощью регрессионного анализа можно:
измерить тесноту связи между варьирующими признаками
установить степень влияния независимых переменных на зависимую
С помощью коэффициентов ассоциации и контингенции устанавливается связь между признаками:
только количественными
только качественными
количественными и качественными
Коэффициенты ассоциации и контингенции изменяются:
от 0 до 1
от -1 до +1
от -1 до 0
Коэффициенты взаимной сопряжённости Пирсона и Чупрова изменяются:
от 0 до 1
от -1 до +1
от -1 до 0
Коэффициенты корреляции рангов Фехнера и Спирмена изменяются:
от 0 до 1
от -1 до +1
от -1 до 0
Коэффициент эластичности показывает:
тесноту связи
долю дисперсии «у», зависимую от «х»
на сколько в среднем изменится «у» при изменении «х» на одну единицу
ошибку коэффициента корреляции
на сколько % изменится «у» при изменении «х» на 1 %
Коэффициент корреляциирангов Кендалла изменяется:
от 0 до 1
от -1 до +1
от -1 до 0
Тесноту связи между альтернативными признаками можно оценить
непараметрическими методами через:
коэффициенты ассоциации и контингенции
показатели взаимной сопряженности Пирсона и Чупрова
коэффициент корреляции рангов Кендалла
Для аналитического выражения нелинейной связи между факторами используется формула:
rxy= 0,982
rxy=- -0,991
rxy= 0,870
rxy= 0,982
rxy=- -0,991
rxy= 0,870
Эмпирическое корреляционное отношение представляет собой корень квадратный из отношения... дисперсии(й)
средней из групповых дисперсий к общей
межгрупповой дисперсии к общей
межгрупповой дисперсии к средней из групповых
средней из групповых дисперсий к межгрупповой
Теснота связи двух признаков при нелинейной зависимости определяется по формуле
Корреляционный анализ используется для изучения
взаимосвязи явлений
развития явления во времени
структуры явлений
Тесноту связи между двумя альтернативными признаками можно измерить с помощью коэффициентов
знаков Фехнера
корреляции рангов Спирмена
ассоциации и контингенции
Парный коэффициент корреляции показывает тесноту
линейной зависимости между двумя признаками на фоне действия остальных, входящих в модель
линейной зависимости между двумя признаками при исключении влияния остальных, входящих в модель
связи между результативным признаком и остальными, включенными в модель
нелинейной зависимости между двумя признаками
Парный коэффициент корреляции может принимать значения
от 0 до 1
от -1 до 0
от -1 до +1
Коэффициент детерминации может принимать значения
от 0 до 1
от -1 до 0
от -1 до +1
В результате проведения регрессионного анализа получают функцию, описывающую... показателей
взаимосвязь
соотношение
структуру
темпы роста
темпы прироста
Прямолинейная связь между факторами исследуется с помощью уравнения регрессии
С помощью коэффициентов Спирмена и Чупрова устанавливается связь между признаками:
только количественными
только качественными
количественными и качественными
Тема 7. Статистическое изучение динамики
Ряд динамики характеризует:
изменение явления во времени
распределение единиц совокупности по какому-либо признаку
распределение единиц совокупности по территории страны
Уровни ряда – это:
ряд расположенных в хронологической последовательности числовых значений статистического показателя, характеризующих изменение явления во времени
показатели, числовые значения которых составляют динамический ряд
моменты или периоды времени, к которым относятся числовые значения признака
Время в статистике – это:
ряд расположенных в хронологической последовательности числовых значений статистического показателя, характеризующих изменение явления во времени
показатели, числовые значения которых составляют динамический ряд
моменты или периоды времени, к которым относятся уровни ряда
Моментным называют:
ряд динамики, уровни которого характеризуют состояние явления на отдельные даты
ряд динамики, уровни которого характеризуют явления за конкретный период времени
Интервальным называют:
ряд динамики, уровни которого характеризуют состояние явления на отдельные даты
ряд динамики, уровни которого характеризуют явления за конкретный период времени
Для интервальных рядов динамики с равностоящими во времени уровнями расчет средней производится по формуле:
простой средней арифметической
взвешенной средней арифметической
средней хронологической
Для интервальных рядов динамики с не равностоящими во времени уровнями расчет средней производится по формуле:
простой средней арифметической
взвешенной средней арифметической
средней хронологической
Для моментных рядов динамики с равностоящими во времени уровнями расчет средней производится по формуле:
взвешенной средней арифметической
средней хронологической
средней скользящей взвешенной
Показатели анализа динамики могут вычисляться на постоянной и переменной базах сравнения. При этом принято называть сравниваемый уровень:
базисным
отчетным
Показатели анализа динамики могут вычисляться на постоянной и переменной базах сравнения. При этом принято называть уровень
с которым производится сравнение:
базисным
отчетным
Коэффициент роста показывает:
во сколько раз сравниваемый уровень больше уровня, с которым производится сравнение
на сколько процентов сравниваемый уровень больше уровня, принятого за базу сравнения
во сколько раз в среднем за единицу времени изменяется уровень ряда динамики
Темп роста показывает:
во сколько раз сравниваемый уровень больше уровня, с которым производится сравнение
сколько процентов сравниваемый уровень составляет от уровня, принятого за базу сравнения
во сколько раз в среднем за единицу времени изменяется уровень ряда динамики
Средний темп роста показывает:
во сколько раз сравниваемый уровень больше уровня, с которым производится сравнение
на сколько процентов сравниваемый уровень больше уровня, принятого за базу сравнения
в сколько процентов в среднем за единицу времени составляет уровень ряда динамики по отношению к базисному уровню
Коэффициент опережения показывает:
во сколько раз быстрее растет уровень одного ряда динамики по сравнению с уровнем другого ряда
во сколько раз в среднем за единицу времени изменяется уровень ряда динамики
во сколько раз сравниваемый уровень больше уровня, с которым производится сравнение
Базисный абсолютный прирост равен:
произведению цепных абсолютных приростов
сумме цепных абсолютных приростов
Базисный коэффициент роста равен:
произведению цепных коэффициентов роста
сумме цепных коэффициентов роста
Назовите вид ряда динамики, показатели которого характеризуют численность работников предприятия на первое число каждого месяца:
моментный с равными интервалами
интервальный с равным интервалом
производный
Назовите ряд динамики, уровни которого характеризуют добычу нефти по региону в тоннах за каждый год десятилетнего периода:
моментный с равными интервалами
интервальный с равным интервалом
производный
Среднегодовой коэффициент роста (снижения) в рядах динамики рассчитывается по:
средней гармонической
средней геометрической
средней арифметической
Ряд динамики, показатели которого характеризуют численность работников предприятия на первое число каждого месяца года, называется:
интервальный с равным интервалом
производный
моментный с равными интервалами
Тенденцию динамики характеризуют:
темпы роста
средняя арифметическая взвешенная
дисперсия признака
Средний уровень моментного ряда с неравным интервалом определяется:
по средней арифметической взвешенной
по средней квадратической взвешенной
по средней скользящей взвешенной
по средней хронологической
Коэффициент сезонности можно рассчитать как отношение фактического среднего уровня за тот или иной месяц к:
среднему месячному уровню за год
выравненному месячному уровню за год
Решение задачи по анализу временных рядов начинается с:
сглаживания временного ряда
построения графика
статистической проверке гипотезы о случайности ряда
Под «трендом» понимается:
устойчивое изменение уровня явления во времени, свободное от случайных колебаний
устойчивое изменение уровня явления, свободное от случайных колебаний
устойчивое изменение уровня явления во времени
Аналитическое выравнивание состоит в подборе для временного ряда:
теоретической кривой
эмпирической кривой
эмпирической прямой
базисный темп роста
цепной темп роста
базисный темп прироста
цепной темп прироста
абсолютное значение 1% прироста
базисный темп роста
цепной темп роста
базисный темп прироста
цепной темп прироста
абсолютное значение 1% прироста
Разность уровней ряда динамики называется
абсолютным приростом
темпом роста
темпом прироста
коэффициентом роста
Отношение уровней ряда динамики называется
абсолютным приростом
средним уровнем
коэффициентом роста
абсолютным значением одного процента прироста
Базисный абсолютный прирост равен:
произведению цепных абсолютных приростов
сумме цепных абсолютных приростов
корню n-1степени из произведения цепных абсолютных приростов
корню n-1степени из суммы абсолютных приростов
Тема 8. Статистические индексы
Индекс выражает соотношение:
двух показателей
трех показателей
какого угодно количества показателей
Индекс рассчитывается для совокупностей непосредственно:
не поддающихся суммированию
поддающихся суммированию
В индексах, характеризующих изменение явления во времени различают:
только базисный период
только отчетный период
базисный и отчетный периоды
В индексах отчетный период обозначается подстрочным знаком:
0 или 1
В индексах базисный период обозначается подстрочным знаком:
0 или 1
В индексах, характеризующих изменения явления во времени базисный период – это период времени, к которому относится величина:
принятая за базу сравнения
подвергающаяся сравнению
В индексах, характеризующих изменения явления во времени отчетный период – это период времени, к которому относится величина:
принятая за базу сравнения
подвергающаяся сравнению
Сводный индекс состоит из двух элементов:
факторного и результативного признаков
вариантов и частот
индексируемой величины и веса
Индексируемая величина в сводном индексе – это значение статистической совокупности, являющаяся:
объектом исследования
численностями отдельных вариантов
характеристикой отдельных единиц совокупности
«Вес» в сводном индексе – это показатель, вводимый для целей:
соизмерения
оценки качественной стороны совокупности
оценки количественной стороны совокупности
В зависимости от объекта исследования индексы подразделяются на
