Методы анализа статистических данных 287 [c.312]
Сегодня существует огромное количество методов анализа статистических данных, которые могут и должны использоваться для управления человеческими ресурсами. Однако, проводящие анализ сотрудники должны помнить, что в основе всех этих методов лежат два принципа -сравнение с внешней средой (конкурентами, отраслью, страной) и с собственной исторической динамикой. Эти простые приемы составляют основу управленческого анализа, без них он не существует. [c.342]
Вторая задача математической статистики - разработать методы анализа статистических данных в зависимости от целей исследования. Сюда относятся [c.45]
Расчетно-статистический метод разработки норм расхода топлива основан на анализе статистических данных о фактическом удельном расходе за ряд предшествующих лет с учетом факторов, влияющих на его изменение. Метод применяют как исключение в тех случаях, когда не представляется возможным использовать для разработки норм расчет-но-аналитический и опытный методы. [c.63]
Групповую норму рассчитывают как средневзвешенную величину по объемам транспортной работы из индивидуальных норм. Эту норму определяют аналитическим путем на основе анализа статистических данных о фактических удельных расходах топлива за определенный период. Для этих целей используют известные методы регрессионного анализа. [c.73]
При использовании расчетно-статистического метода нормы расхода топлива устанавливают на основе анализа статистических данных фактических удельных расходов топлива, а также факторов, влияющих на изменение нормальных условий эксплуатации. В качестве математического аппарата используют модели множественной регрессии. [c.74]
В условиях планового хозяйства велика роль статистического учета. Статистические показатели выражают результаты работы каждого промышленного предприятия за истекший период. С помощью этих показателей осуществляется контроль за ходом выполнения плана. На основе отчетных статистических данных корректируются перспективные планы, выявляются внутрипроизводственные резервы. В предшествующих главах показаны методы использования статистических данных для анализа производительности труда, использования производственных мощностей, себестоимости и др. [c.356]
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. В зависимости от того, по какой отрасли организуются сбор, обработка и анализ статистических данных, различают статистику населения, промышленности, сельского хозяйства, капитального строительства, финансов и т. д. Все эти разделы статистики призваны вырабатывать методы сбора и обобщения данных, построения сводных показателей для отражения процессов в соответствующей отрасли. Статистика рассчитывает и общеэкономические показатели - валовой национальный продукт, валовой внутренний продукт, совокупный общественный продукт, национальный доход и т. д. [c.3]
Слово статистика используется в нескольких значениях прежде всего как синоним слова данные . Именно в этом смысле можно сказать статистика рождаемости и смертности в России или статистика преступлений . Статистикой называется отрасль знаний, объединяющая принципы и методы работы с числовыми данными, характеризующими массовые явления. Статистикой называют также отрасль практической деятельности, направленной на сбор, обработку, анализ статистических данных. [c.5]
ГРАФИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИЗОБРАЖЕНИЯ — способ наглядного показа статистических данных при помощи геометрических фигур и линий, а также географических карт-схем. Графики облегчают анализ статистических данных, наглядно показывают их взаимную связь. По характеру изложения материала графики могут быть иллюстративными, информационными, оперативными, аналитическими, расчетными. [c.67]
Все прогнозы объема продаж строятся на использовании трех видов информации, полученной на основе изучения что люди говорят, что люди делают и что люди сделали. Получение первого вида информации основывается на изучении мнения потребителей и покупателей, торговых агентов и посредников. Здесь используются методы социологических исследований и экспертные методы. Изучение того, что люди делают, предполагает проведение тестирования рынка. Изучение того, что люди сделали, предполагает анализ статистических данных о сделанных ими покупках. [c.199]
В общем случае анализ статистических данных методами М.с. позволяет сделать два вывода либо вынести искомое суждение о характере и свойствах этих данных или взаимосвязей между ними, либо доказать, что собранных данных недостаточно для такого суждения. Причем выводы могут делаться не из сплошного рассмотрения всей совокупности данных, а из ее выборки, как правило, случайной (последнее означает, что каждая единица, включенная в выборку, могла быть с равными шансами, т.е. с равной вероятностью, заменена любой другой). [c.184]
Оценка риска — это этап анализа риска, имеющий целью определить его количественные характеристики вероятность наступления неблагоприятных событий и возможный размер ущерба (рис. 5.1). Можно выделить три основных метода оценки риска для конкретных процессов анализ статистических данных по неблагоприятным событиям, [c.61]
Фактографический метод основан на анализе статистических данных, характеризующих объект или процесс прогнозирования за прошедший период. Этот метод устанавливает закономерности изменения и тенденции их развития. [c.152]
МЕТОДЫ ЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ [c.40]
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА — раздел прикладкой математики, который занимается методами и правилами обработки и анализа статистических данных. Сами правила строятся безотносительно к тому, какие статистические данные обрабатываются (физические, экономические, биологические и т. д.). Однако обращение с ними обязательно требует понимания сущности явления, изучаемого с помощью этих правил. [c.18]
СТАТИСТИКА МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОГО СНАБЖЕНИЯ - отрасль статистики в СССР, занимающаяся учетом, разработкой и анализом статистических данных, характеризующих обеспечение народного хозяйства важнейшими видами материальных ресурсов, выполнение планов поставки этих ресурсов потребителям, а также уровень их использования в различных отраслях народного хозяйства. Базируется на системе показателей, положенных в основу первичного производственного и бухгалтерского учета. Использование статистических методов позволяет существенно улучшить экономическую работу на предприятиях и в организациях МТС. [c.188]
Основными методами статистики снабжения и сбыта как науки являются метод массовых статистических наблюдений, метод группировок статистических данных, метод обобщающих показателей для анализа общественных явлений и процессов снабжения и сбыта за отчетные периоды времени, балансовый метод. [c.8]
Возможности применения статистики для изучения тех или иных сторон деятельности железнодорожного транспорта чрезвычайно велики. Хотя задачи, решаемые железнодорожной статистикой, являются общими с задачами, решаемыми советской экономической статистикой, но своеобразие и особенности производственной деятельности железных дорог требуют разработки специальных методов по организации первичного учёта, группировки и анализа статистических данных. [c.434]
Знание методов математической статистики и умение ими оперировать являются необходимой предпосылкой для успешного эконо-метрического анализа. В данной главе приводятся подходы к анализу статистических данных, описываются основные характеристики, которые активно используются при статистической обработке экономических данных. [c.46]
Целью этой и последующих глав является ознакомление читателя с методами исследования (проверки, обоснования, оценивания) количественных закономерностей и качественных утверждений (гипотез) в экономике на основе анализа статистических данных. Эти методы являются составной частью эконометрики - науки, изучающей экономические явления с количественной точки зрения. Эконометрика устанавливает и исследует количественные закономерности в экономике на основе методов теории вероятности и математической статистики, адаптированных к обработке экономических данных. [c.245]
Многомерный статистический анализ — раздел математической статистики, объединяющий методы изучения статистических данных, которые являются значениями многомерных качественных или количественных признаков. Включает дискриминантный анализ, кластер-анализ и другие математико-статистические методы, как правило, не опирающиеся на предпосылку о вероятном [c.216]
В соответствии с действующей теорией и практикой следует выделить ряд основных методических принципов, на которых должна основываться разработка нормативов. Основными из них являются обеспечение прогрессивности нормативов путем максимального отражения в них планируемых достижений научно-технического прогресса, передовых методов организации производства к труда и последующего систематического их обновления сопоставимость нормативных и справочных данных, используемых при проведении расчетов эффективности новой техники и, в частности стандартизации научная обоснованность нормативов, созданных на базе изучения нормируемых процессов, накопления и анализа статистических данных, выявления и описания математическими методами основных закономерностей, характеризующих данные процессы удобство использования разработанных нормативов при расчетах эффективности и при планировании и прогнозировании возможности решения задач по формированию фонда нормативно-справочных данных на основе использования современных методов и средств автоматизации. [c.26]
В предлагаемом учебном пособии мы даем краткое введение в современные методы эконометрического анализа статистических данных, представленных в виде временных рядов, которые учитывают возможное наличие у рассматриваемых переменных стохастического тренда. Основные акценты, как и в работе [Носко (2000)], смещены в сторону разъяснения базовых понятий и основных процедур статистического анализа данных с привлечением смоделированных и реальных экономических данных. Вместе с тем, от читателя требуется несколько большая осведомленность в отношении вероятностно-статистических методов исследования. Предполагается, что читатель имеет представление о совместной функции распределения, многомерном нормальном распределении, методе максимального правдоподобия, свойстве состоятельности оценок, характеристиках статистических критериев (ошибки первого и второго рода, мощность), а также владеет методами регрессионного анализа в рамках начального курса эконометрики. Кроме того он должен иметь некоторое представление о комплексных числах и комплексных корнях полиномов. [c.6]
Как было отмечено во Введении, данное учебное пособие является лишь кратким введением в современные методы эконометрического анализа статистических данных, представленных в виде временных рядов. Естественно, что при этом за рамками пособия осталось достаточное количество вопросов, имеющих важное значение. [c.241]
Существует три основных метода оценки влияния электронных денег на эмиссионный доход государства по средней стоимости, хранимой на картах по деноминированной стоимости по потребности в наличных деньгах. Анализ статистических данных эмиссионных доходов и расходов центральных банков показывает, что если каждый индивид является держателем электронных денег в размере суммы, эквивалентной 100 долл., падение эмиссионного дохода (в процентах к ВВП) составит во Франции — 0,03%, в Германии — 0,03, в Японии — 0,01, в Англии — 0,05, в США — 0,03%. Если электронные деньги замещают все банкноты, деноминированные до 25 долл., то процентное отношение выглядит следующим образом во Франции — 0,08%, в Германии — 0,06, в Японии — 0,06, в Англии — 0,14, в США — 0,14%. Если же электронные деньги замещают всю денежную наличность до 25 долл., то процентное отношение составит во Франции — 0,07%, в Германии — 0,06, в Японии — 0,04, в Англии - 0,10, в США - 0,09%2. [c.79]
При невозможности использования метода динамических коэффициентов применяется третий метод — метод прогнозирования потребности. Он основан на использовании математических приемов при анализе статистических данных расхода ресурсов за ряд лет. Этот метод позволяет определить потребность в МТР на уровне главного строительного управления с точностью 5 — 10%. Но в этом случае следует учитывать неравномерность расхода некоторых видов ресурсов. Когда одни материалы заменяются другими, внедряются новые проекты и новая технология, ошибка в расчетах может оказаться существенной. [c.106]
К недостаткам метода, основанного на анализе статистических данных, следует отнести и большую трудоемкость сбора и обра- [c.106]
Для решения задач мониторинга портфеля инвестиций чаще всего используются методы технического анализа и прогнозирования рыночных цен, по которым можно предсказывать изменение доходности и надежности конкретных финансовых инструментов (ФИ) - ценных бумаг, валюты, драгметаллов и т.д. В отличие от фундаментального анализа, в основе которого лежит анализ экономической ситуации и/или финансового положения эмитентов, в техническом анализе рассматриваются тенденции в движении самих цен. В частности, технический анализ предполагает, что колебания цен периодически повторяются в соответствии с концепцией цикличности поведения рынка. Анализ статистических данных о движении цен позволяет выявить эвристические закономерности в изменении тенденций, которые хорошо [c.107]
СТАТИСТИКА СОЦИАЛЬНАЯ - раздел статистической науки, к которому относится обработка и изучение количественных показателей развития соц. сферы общества способы сбора, анализа и интерпретации соответствующих данных, позволяющие выявить закономерные зависимости протекания соц. процессов, формулировать определенные обобщения и выводы. Применение методов С.с. необходимо при осуществлении функций управления персоналом. Руководство соц. развитием организации не может быть эффективным без постоянного притока разносторонней информации, в т.ч. и статистической, о состоянии соц. среды, научно обоснованного анализа получаемых данных, характеризующих условия труда, быта и досуга работников, степень их удовлетворенности совместной работой. [c.359]
На первой стадии собирают необходимые статистические данные, выявляют факторы, теоретически связанные с производительностью труда и самостоятельно на нее влияющие, и устанавливают связи между отдельными факторами. На данной стадии следует отобрать возможно больше факторов, чтобы в процессе дальнейшего анализа можно было бы исключить несущественные и оставить лишь те факторы, которые наиболее полно отвечают изложенным выше требованиям к выбору основных факторов. Поэтому возьмем для исследования ранее отобранные 20 факторов-аргументов. Анализ влияния отдельных факторов на уровень производительности труда и на этой основе выбор факторов-претендентов для включения в математическую модель проведем методами статистических группировок и априорного анализа. [c.66]
Параметры а, а2,. .., а определяются с применением корреляционного анализа на основании обработки статистических данных, характеризующих параметры подготовки производства, методом наименьших квадратов. [c.45]
При использовании экономико-математических методов разработка нормативов ведется в такой последовательности определяются виды работ, выполняемых в процессе подготовки производства осуществляется выбор изделий, подлежащих анализу, и их классификация производится отбор факторов, оказывающих влияние на затраты нормируемых видов ресурсов, сбор и систематизация статистических данных проводится аналитическая обработка статистических материалов с применением методов корреляционного, регрессионного анализа и др. строятся экономико-математические модели и рассчитываются значения параметров моделей при разных значениях факторов разрабатываются макеты нормативных таблиц и вносятся в них полученные значения параметров осуществляется проверка и корректировка нормативов. [c.246]
Общий метод анализа статистических данных, во-вторых, состоит в том, что факты рассматриваются не изолированно, не отор-ванно друг от друга, а в их тесной связи. Показатели работы предприятия тесно связаны между собой. Так, например, показатель выполнения плана выпуска продукции зависит от показателей выполнения плана по численности рабочих, использования рабочего времени, производительности труда, технико-экономических показателей и т. д. В то же время показатель производительности труда связан с показателем использования рабочего времени, а последний зависит от показателей, характеризующих снабжение предприятия сырьем, топливом и другими материалами, от показателей организации труда и ряда технико-экономических показателей. [c.287]
В экономич. анализе особенно важно, чтобы средняя величина выражала типич. размеры признака. Для этого она должна основываться на массовом обобщении фактов. Только тогда на её значение не будут оказывать существенное влияние случайные факторы. Это требование связывает средние с больших чисел законом. Лит. Р я б у ш к и н Т. В., Методы анализа статистических данных в работах В. И. Ленина, М., 1964 Статистика, под ред. С. Г. Струмилина, 2 изд., М., 1969 Джини К., Средние величины, пер. с итал., М., 1970. [c.30]
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА [mathemati al statisti s] — раздел математики, посвященный методам и правилам обработки и анализа статистических данных (т.е. сведений о числе объектов, обладающих определенными признаками, в какой-либо более или менее обширной совокупности). Сами методы и правила строятся безотносительно к тому, какие статистические данные обрабатываются (физические, экономические и др.), однако обращение с ними требует обязательного понимания сущности явления, изучаемого с помощью этих правил. [c.183]
УРАВНЕНИЯ СПРОСА [demand equations] — уравнения, в которых спрос на отдельный товар или группу товаров выступает как переменная величина, зависимая от ряда социально-экономических факторов (см. Функция спроса). Параметры уравнений выявляются (оцениваются) на основе анализа статистических данных о продаже товаров. Это и определяет ограниченность такого метода он целиком ориентируется на сложившуюся структуру потребления со всеми ее недостатками, включая и неудовлетворенный спрос, существенно искажающий представление об истинных потребностях населения. [c.372]
Для проведения оценок надежности системы используются различные методы для проектной оценки — аналитические, моделирования, экспертные, комбинированные для экспериментальной оценки — проведение специальных испытаний на надежность, анализ статистических данных о надежности, расчетно-экспе-риментальные и комбинированные методы. [c.243]
По всем трем типам количественных методов в маркетинге есть много литературы, она быстро пополняется. В некоторых исследованиях авторы разработали собственные концепции. П. Грин и др. Green et al., 1988), Г. Лилиен и др. (Lilien et al., 1992) представляют обзор основных направлений, упомянутых здесь. Далее в этой статье будут представлены элементы процесса рыночного моделирования, статистические методы проверки достоверности результатов исследования, методы рыночного анализа и некоторые из новых методов анализа рыночных данных с использованием компьютера. [c.92]
Даже в некоторых средних школах понимают, насколько важны навыки анализа статистических данных для будущей профессиональной карьеры школьников, и начинают обучать анализу графиков рассеивания очень рано. Восьмиклассников окружной школы им. Гумбольдта в шт. Невада обучают собирать, систематизировать, читать и анализировать данные при помощи различных методов графического представления данных, включая таблицы, линейные графики, диаграммы рассеивания [и] гистограммы [и] использовать данные для того, чтобы делать выводы и прогнозы . [c.296]
Следует отметить, что приведенные выше методы корреляционного анализа имеют смысл только при распределениях соответствующих выборочных коэффициентов корреляции, близких к нормальному. Поэтому при необходимости выборочные статистические данные следует проверить на нормальность и исключить аномальные значения. При выполнении исследований нами были исключены как резко выделяющиеся наблюдения по девяти НГДУ (шесть со стабильной и три с падающей добычей). В основном это НГДУ с уровнем производительности труда менее 500 т на одного работающего. [c.83]