Значение рядов динамики в статистике. Московский государственный университет печати

Средний уровень ряда определяет обобщенную величину абсолютных уровней. Он определяется по средней, исчисленной из значений, меняющихся во времени. Методы расчета среднего уровня интервального и моментного рядов динамики разные.

Средний уровень из абсолютных уровней для интервальных рядов динамики рассчитывается по формуле :

1. При равных интервалах используют среднюю арифметическую простую:

Где у - абсолютные уровни ряда;

n - число уровней ряда.

2. При неравных интервалах используют среднюю арифметическую взвешенную:

где у1,…,уn - уровни ряда динамики;

t1,… tn - веса, длительность интервалов времени.

Средний уровень моментного ряда динамики рассчитывается по формуле:

1. С равностоящими уровнями рассчитывается по формуле средней хронологической моментного ряда:

Где у1,…,уn - уровни периода, за который делается расчет;
n - число уровней;
n-1 - длительность периода времени.

2. С неравностоящими уровнями рассчитывается по формуле средней хронологической взвешенной:

Где у1,…,уn - уровни рядов динамики;
t - интервал времени между смежными уровнями

Средний абсолютный прирост в задачах статистики

Определяется как среднее из абсолютных приростов за равные промежутки времени одного периода. Он рассчитывается по формулам:

1. По цепным данным об абсолютных приростах за ряд лет рассчитывают средний абсолютный прирост как среднюю арифметическую простую:

где n - число степенных абсолютных приростов в исследуемом периоде.

2. Средний абсолютный прирост рассчитывают через базисный абсолютный прирост в случае равных интервалов

где m - число уровней ряда динамики в исследуемом периоде, включая базисный.

Есть свободная обобщающая характеристика интенсивности изменения уровней и показывает, во сколько раз в среднем за единицу времени изменяется уровень ряда динамики.

В качестве основы и критерия правильности вычисления среднего темпа роста (снижения) применяется обобщающий показатель, который рассчитывается как произведение цепных темпов роста, равное темпу роста за весь рассматриваемый период. Если значение признака образуется как произведение отдельных вариантов, то используют среднюю геометрическую.

Так как средний темп роста представляет собой средний коэффициент роста, выражен в процентах, то для равностоящих рядов динамики расчеты по средней геометрической сводятся к вычислению средних коэффициентов роста из цепных по «цепному способу»:

Где n - число цепных коэффициентов роста;
Кц - цепные коэффициенты роста;
Кб - базисный коэффициент роста за весь период.

Определение среднего коэффициента роста может быть упрощено, если будут ясны уровни динамического ряда. Так как произведение цепных коэффициентов роста равно базисному, то в подкоренное выражение подставляют базисный коэффициент роста.

Формула для определения среднего коэффициента роста для равностоящих рядов динамики по «базисному способу» будет такая:

Средние темпы прироста рассчитываются на основе средних темпов роста (Тр) вычитанием из последних 100%:

Для того чтобы определить средний коэффициент прироста (Кпр), нужно из значений коэффициентов роста (Кр) вычесть единицу.

Уровни интервального ряда характеризуют результат изучаемого процесса за период времени: производство или реализация продукции (за год, квартал, месяц и др. периоды), число принятых на работу, число родившихся и.т.п. Уровни интервального ряда можно суммировать. При этом получаем такой же показатель за более длительные интервалы времени.

Средний уровень в интервальных рядах динамики () исчисляется по формуле средней арифметической простой:

• y - уровни ряда (y 1 , y 2 ,...,y n ),
• n - число периодов (число уровней ряда).

Уi -1 - уровень периода, предшествующего текущему;
У0 - уровень, принятый за постоянную базу сравнения n- число уровней ряда;
t - продолжительность периода, в течение которого уровень не изменялся

Ц – епной

Б - базисный

уi - уровень сравниваемого периода;

Коэффициент роста

Темп прироста (Тпр) показывает относительную величину прироста и показывает, на сколько процентов сравниваемый уровень больше или меньше уровня, принятого за базу сравнения.

Темп прироста можно получить из темпа роста:

Коэффициент прироста

Абсолютное значение 1% прироста (А%) - это отношение абсолютного прироста к темпу прироста, выраженный в процентах и показывает значимость каждого процента прироста за тот же период времени:

укрупнение интервалов – это простейший метод сглаживания уровней ряда с целью выявить основную тенденцию их изменения. При этом для укрупненных интервалов определяется итоговое значение или средняя величина исследуемого показателя. Этот метод особенно эффективен, если первоначальные уровни ряда соответствуют коротким промежуткам времени.

Аналитическое выравнивание - наиболее совершенный способ определения тенденции развития в рядах динамик. При этом методе фактические ур-ни заменяются теоретическими илил расчетными.

1. . Средний уровень интервального ряда динамики определяется как средняя: Арифметическая

2. В практике статистики при расчете относительного показателя динамики используют следующие данные:

· Текущий уровень явления

· Предшествующий (базисный) уровень явления

3. Сбор бананов в Эквадоре в 2006 году составил 106,1% от уровня 2005 года. Данная величина является: Темпом роста

4. Средний уровень интервального ряда динамики определяется как:

Средняя арифметическая

5. Ряд динамики, характеризующий экспорт страны по каждому году за период с 2000 по 2006 годы, по виду относится: к интервальным рядам динамики .

6. По формуле игрек итое/ игрек итое минус один определяется:

Цепной коэффициент роста

7. Согласно теории статистики с относительным показателем динамики непосредственно связаны следующие показатели

· Относительный показатель плана

· Относительный показатель реализации плана

8. Стоимость основных средств предприятия на 1 января составила 10млн.руб., на 1февраля-12млн.руб, на 1марта-15млн. руб., на 1апреля-14млн.руб. Среднемесячная стоимость основных средств за квартал равна___10млн.руб.______

9. Отношение уровней ряда динамики называется:

Коэффициентом роста

ИНДЕКСНЫЙ МЕТОД

Индекс - представляет собой результат сравнения двух состояний одного явления.

Индексы - один из наиболее распространенных статистических показателей, используемый для экономических расчетов. Наиболее часто используются индексы, характеризующие изменение во времени, т.е. в этом случае индекс представляет собой показатель динамики.

С помощью индексов решаются следующие задачи :

1. Определяются обобщающие показатели:

• обобщающие показатели динамики;
• территориальных сравнений;
• сравнение с планом.

Изучение динамики средних величин: влияние структуры и структурных сдвигов на динамику средней величины.

Изучение факторов в динамике сложных явлений:

• относительное влияние факторов на результат;
• абсолютный прирост результата в зависимости от динамики факторов.

Сравнение может проводиться по отдельным единицам совокупности и по совокупности единиц. В зависимости от этого различают индивидуальные и сложные индексы.

Если сравнение производится по отдельным единицам совокупности, имеем индивидуальный или элементарный индекс. Например, сравнение цены в разных магазинах на один и тот же товар (индивидуальный территориальный индекс), сравнение объема продаж картофеля на двух рынках, сравнение цен на картофель в сентябре по сравнению с маем (индивидуальный индекс цен) и т.д.

В каждом индексе выделяют 3 элемента:

• индексируемый показатель - это показатель, соотношение уровней которого характеризует индекс
• сравниваемый уровень - это тот уровень, который сравнивают с другим.
• базисный уровень - это тот уровень, с которым производится сравнение.

Для расчета индекса необходимо найти отношение сравниваемого уровня к базисному и выразить его в виде коэффициента, если база сравнения приравнивается к единице, или в процентах, если база сравнения принимается за 100%. Обычно расчеты индексов производятся в форме коэффициентов с точностью до третьего знака после запятой, т. е. до 0,001, в форме процентов - до десятых долей процента, т.е. до 0,1%.

Для удобства построения индексов используется специальная символика:

• i - символ индексируемого показателя - индекс, характеризующий изменение уровня элемента явления.
• I - с подстрочным индексируемым показателем - для группы элементов или всей совокупности в целом.
• q - количество проданных товаров или произведенной продукции в натуральном выражении
• p - цена за единицу товара
• z - себестоимость единицы продукции
• w - производительность труда
• T - отработанное время или численность работников
• l - средняя заработная плата одного работника

• 0 - базисный период
• 1 - отчетный период

 Математически элементарные индексы выглядят следующим образом:

Сравнивать можно также агрегатные величины , то есть величины, которые представляют собой произведение других величин. Например, индекс товарооборота характеризует изменение объема продаж, если рассчитать изменение товарооборота по одному наименованию продукции - это будет индивидуальный индекс товарооборота:

Индекс Фишера – среднегеометрическая суммы Паоше и Ласпириса

СРЕДНИЕ ИНДЕКСЫ

Индекс переменного состава Iпер представляет собой отношение двух взвешенных средних величин, характеризующее изменение индексируемого (осредняемого) показателя.

Величина этого индекса характеризует изменение средней взвешенной за счет влияния двух факторов: осредняемого показателя у отдельных единиц совокупности и структуры изучаемой совокупности.
Индекс постоянного (фиксированного) состава Iфикс представляет собой отношение средних взвешенных с одним и теми же весами (т.е. при постоянной структуре).

Индекс постоянного состава учитывает изменение только индексируемой величины и показывает средний размер изменения изучаемого показателя у единиц совокупности.
Индекс структурных сдвигов Iстр характеризует влияние изменения структуры изучаемого явления на динамику среднего уровня индексируемого показателя.

Под структурными изменениями понимается изменение доли отдельных групп единиц совокупности к общей их численности.
Система взаимосвязанных индексов при анализе динамики средних величин имеет вид:

· базисные индексы: ; ; ;

· цепные индексы: ; ; .

Между цепными и базисными индивидуальными индексами существует взаимосвязь, позволяющая переходить от одних индексов к другим - произведение последовательных цепных индивидуальных индексов дает базисный индекс последнего периода:

Отношение базисного индекса отчетного периода к базисному индексу предшествующего периода дает цепной индекс отчетного периода:

Это правило позволяет применять так называемый цепной метод, т.е. находить неизвестный ряд базисных индексов по известным цепным и наоборот.

1. При изучении динамики цен в практике статистики применяют индексы цен в следующих формах:

• Пааше
• Ласпейреса

2. Цена товара А, производимого в организации, в базисном периоде составила 1000 р., а в текущем 1200 р. В соответствии с теорией статистики можно сказать:

· Индекс цен составил 120%

· Изменение цены отражает индивидуальный индекс цен

3. В теории статистики изменение объема реализации товара А в стоимостном выражении отражает:

· Индивидуальный индекс товарооборота

· Произведение индивидуальных индексов цены и физического объема реализации

4. Индекс структурных сдвигов, рассчитанный для рентабельности продаж, равный 1,023, показывает:

В структуре продаж увеличилась доля более рентабельных видов продукции и привела к росту средней рентабельности продаж по всем видам товаров на 2.3%

5. В социально-экономической статистике для вычисления индекса потребительских цен (индекс Ласпейреса) по формуле средней арифметической взвешенной используются следующие данные по каждой группе товаров:

• Индекс цены

6. По данным статистики в течение года номинальная заработная плата увеличилась на 21,8%, потребительские цены за этот период увеличились на 16%. Изменение реальной зарплаты может быть выражено следующими из нижеприведенных данных:

• Возросла на 5,8%
• Возросла в 1,058 раза

7. В статистике финансов для вычисления индекса дефлятора используют следующие данные:

· Текущий объем ВВП в ценах базисного периода

· Текущий объем ВВП в текущих ценах

8. Согласно теории статистики коэффициент Лоренца характеризуют следующие утверждения:

· Изменяется от 0 до 1

· Позволяет оценить степень неравномерности распределения признака

9. В теории статистики изменение уровня себестоимости ассортимента продукции отражает:

· Сводный индекс затрат на производство

· Произведение сводных индексов себестоимости и физического объема продукции

10. В практике статистики при расчете сводного индекса Ласпейреса используют следующие данные

· Цены базисного и отчетного периода

· Количество товаров базисного периода

11. В практике статистики при расчете сводного индекса товарооборота используют следующие данные:

• Товарооборот базисного периода
• Товарооборот отчетного периода

12. По данным статистики за период 2006-2007г.г. и 2007 – 2008г.г. темпы роста цен на товары и услуги в регионе составили соответственно 110% и 107%. На основе приведенных данных можно утверждать, что темп роста цен в 2008г. по сравнению с 2006г:

• Равен 117,7%
• Характеризует повышение цен на 17,7%

Очень часто встречающей задачей статистики является изучение измене­ний анализируемых показателей во времени, то есть их изучение их динамики.

Эта задача решается при помощи построения и анализа рядов динамики (временных рядов).

Ряд динамики – это числовые значения определенного показателя в после­довательные моменты или периоды времени (т.е. расположенные в хронологиче­ском порядке).

В каждом ряду динамики имеются два основных элемента: время и уро­вень ряда.

В рядах динамики

– момент времени или период времени, для которого измеряются или рас­считываются изучаемые показатели;

Значение изучаемого показателя в изучаемый момент или период вре­мени.

Уровни в ряду динамики могут быть представлены абсолютными, сред­ними и относительными величинами.

Внешнеторговый оборот (ВО) России за период 2000-2006 гг.

Все значения изучаемого показателя в ряду динамики нумеруются в хро­нологическом порядке. Самый первый уровень ряда динамики называют началь­ным (базисным) уровнем и обозначают , следующий уровень -, следующий за ним -и т.д., последний уровень ряда -, номер последнего уровня ряда () обозначается как.

В таблице ниже = 6

Например,

Внешнеторговый оборот (ВО) России за период 2000-2006 гг.

Год(t)
Обозначения уровней ряда
Внешнеторговый обо­рот, млрд. долл. ()

Применяется и другой вариант нумерации уровней ряда, в котором начальному уровню присваивается номер один (), но мы его не будем использо­вать.

Ряды динамики, как правило, представляют в виде таблицы или графиче­ски. При этом по оси абсцисс строится шкала времени t , а по оси ординат – шкала уровней рядаy .

1. Виды рядов динамики.

В зависимости от времени ряды динамики подразделяются на два типа:

моментные ряды динамики .

Время t i в этих рядах представляет собой моменты времени, а значенияy i – значения показателя на указанные моменты времени (т.е. являются «фотографи­ями» изучаемого процесса). Уровни моментного ряда складывать нельзя и не имеет смысла, так как последующие уровни полностью или частично содержат информацию о тех же самых единицах наблюдения, что и предыдущий уровень!

Например, в мини-гостинице 18 мая проживало 4 человека, 19 мая – 8 че­ловек, 20 мая – 10 человек, в 21 мая – 8 человек. Кто из них проживал и 18 мая, и 19 мая, и 20 мая в гостинице – неизвестно. И абсолютно нельзя утверждать, что за период 18 мая-21 мая в гостинице проживало 30 человек (4+8+12+22+30).

интервальные ряды динамики

В этих рядах данные приведены за определенный период (за день, за год, за месяц и т.д.). Время t i представлено периодами времени, хоть и представлены они могут быть одной цифрой (21 марта, 2 квартал, 2005г и т.д.). Значения уров­ней интервального ряда содержат информацию о разных единицах наблюдения. Значения уровней интервального ряда можно складывать, чтобы получить зна­чения уровней ряда для более крупных периодов времени. Также на основе ин­тервального ряда можно построить ряд с нарастающими итогами.

Например, в мини-гостиницу 18 мая заехало 4 человека, 19 мая – 4 чело­века, 20 мая – 2 человека, 21 мая – 0 человек.. Эти данные содержат информацию только о клиентах, заехавших только в этот день, и эти данные можно склады­вать. Путем сложения уровней можно определить, сколько человек заехало в гостиницу за период 18 мая-21 мая - 10 человек (4+4+2).

Ниже приведены примеры разных видов рядов динамики

Интервальные ряды динамики Динамика производства мороженого предприятием по месяцам, тн

сентябрь

Объем произ­водства, тн

Динамика производства мороженого по кварталам, тн

Квартал, t

1 квартал

2 квартал

3 квар­тал

4 квартал

Объем производ­ства, тн

Динамика производства мороженого по кварталам с нарастающим итогом,тн

- моментные ряды динамики

Количество мороженного на складе, тн

В зависимости от интервалов времени между датами в моментных рядах, моментные ряда подразделяются на:

моментные ряды с равноотстоящими уровнями (между датами одинаковый интервал времени)

Стоимость производства 1 тн, тыс. руб

моментные ряды с неравноотстоящими уровнями (интервал времени между датами неодинаковый)

Стоимость 1 тн, тыс. руб

В зависимости от величины интервалов времени интервальные ряда разделяют на: 1) интервальные ряды с равными интервалами (между датами одинаковый интервал времени)

интервальные ряды с неравными интервалами (интервал времени между датами неодинаковый)

Для нахождения среднего значения моментного ряда с равностоящими уровнями используют среднюю хронологическую: .

Средняя хронологическая для разностоящих уровней моментного ряда :

Назначение сервиса . С помощью данного онлайн калькулятора можно рассчитать среднее значение моментного ряда по формулам средней хронологической.

Инструкция . Выберите количество данных и укажите, что задано: дни, месяцы или годы

Пример №1 . Численность населения города составила:

• на 1 января – 80500 человек,
• на 1 февраля – 80540 человек,
• на 1 марта – 80550 человек,
• на 1 апреля– 80560 человек,
• на 1 июля – 80620 человек,
• на 1 октября – 80680 человек,
• на 1 января следующего года – 80690 человек.

Определите среднюю численность населения города в первом квартале, в первом полугодии и за год в целом.

Решение.
Представленные данные - моментный ряд. Находим средние по формуле средней хронологической.
Средняя хронологическая для разностоящих уровней моментного ряда:

y ср = (80500+80540)*1 + (80540+80550)*1 + (80550+80560)*1 + (80560+80620)*3 + (80620+80680)*3 + (80680+80690)*3/(2*12) = 1934790/(2*12) = 80616.25 ≈ 80616 человек
Средняя за I квартал:
человек
Средняя за II квартал:
человек
Средняя за III квартал:
человек
Средняя за первое полугодие:
человек

Пример №2 . По данным Таблицы 7 (Приложение 2) выбрать динамический ряд, соответствующий Вашему варианту, для которого:
1. Рассчитать:
а) среднегодовой уровень ряда динамики;
б) цепные и базисные показатели динамики: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста;
в) средний абсолютный прирост, средний темп роста, средний темп прироста.

Методические указания
Для характеристики динамики рассчитывают систему показателей динамики.

Показатель динамики	Формулы расчета
	на цепной основе	на базисной основе
Абсолютный прирост (+), сокращение (-)	Δ ц =y i -y i-1	Δ б =y i -y 1
Коэффициент роста
Темп роста
Темп прироста
Абсолютное значение одного процента прироста	A1%=0.01·y i-1	-

Для обобщающей характеристики динамики используются:

• средние уровни ряда;
• средние показатели изменения уровней ряда.

Средний уровень интервального ряда рассчитывается по формуле .
Для нахождения среднего уровня моментного ряда используют среднюю хронологическую: .
Средний абсолютный прирост рассчитывается в зависимости от исходных данных следующими способами:
или
Средний коэффициент роста (снижения):
или, .
Средний темп прироста (снижения):.

В следующем примере найдем средний размер фонда заработной платы (для интервального ряда).

Год	Фонд заработной платы, тыс.руб.
1994	300
1995	349
1996	379
1997	450
1998	501
1999	581
2000	600
2001	648
2002	677
2003	748
2004	800

Средний уровень интервального ряда рассчитывается по формуле:


Средний размер ФЗП с 1994 по 2004 составил 548.45 тыс. руб.
Средний темп роста


В среднем за весь период с 1994 по 2004 рост ФЗП составил 1.1 (ежегодно увеличивался на 10%).
Средний темп прироста


Средний абсолютный прирост


В среднем за весь период фонд заработной платы увеличивался на 50 тыс. руб. с каждым годом.

В следующем примере найдем среднюю численность производственного персонала (для моментного ряда).
Цепные показатели ряда динамики .

Период	численность ППП	Абсолютный прирост	Темп прироста, %	Темпы роста, %	Абсолютное содержание 1% прироста	Темп наращения, %
1994	470	0	0	100	4.7	0
1995	500	30	6.38	106.38	4.7	6.38
1996	505	5	1	101	5	1.06
1997	533	28	5.54	105.54	5.05	5.96
1998	540	7	1.31	101.31	5.33	1.49
1999	589	49	9.07	109.07	5.4	10.43
2000	577	-12	-2.04	97.96	5.89	-2.55
2001	594	17	2.95	102.95	5.77	3.62
2002	640	46	7.74	107.74	5.94	9.79
2003	628	-12	-1.88	98.13	6.4	-2.55
2004	646	18	2.87	102.87	6.28	3.83

Для нахождения среднего уровня моментного ряда используют среднюю хронологическую:


Средняя численность промышленного персонала предприятия за анализируемый период составила 566.4 чел.

16. Показатели динамического ряда, их вычисление и практическое применение.

Динамический ряд ― ряд однородных сопоставимых величин, показывающих изменение изучаемого явления во времени. Это статистическая форма отображения развития явлений во времени. Числа, составляющие динамический ряд, принято называть уровнями ряда. Уровни ряда могут быть представлены абсолютными числами, относительными и средними величинами .

Различают следующие виды динамических рядов.

Простой ― ряд, составленный из абсолютных величин, характеризующих

динамику одного явления.

Простые ряды являются исходными для построения производных рядов.

Производный ― ряд, состоящий из средних или относительных величин.

Интервальный ряд состоит из последовательного ряда чисел, характеризующих изменение явления на определенный период (по времени).

Моментный ряд состоит из величин, определяющих размеры явления не за какой-либо отрезок времени, а на определенную дату - момент.

Для более глубокого понимания сути развития общественных явлений исчисляют такие показатели динамического ряда, как абсолютный прирост, темп прироста, темп роста, абсолютное значение 1% прироста.

Абсолютным приростом называют разницу между каждым последующим уровнем и уровнем предыдущим. Абсолютный прирост может быть положительным и отрицательным.

Темпом роста называется отношение каждого последующего уровня к предыдущему, выраженному в процентах.

Темпом прироста называется отношение абсолютного прироста к предыдущему уровню, принятому за 100%.

Так как каждому относительному показателю соответствуют определенные абсолютные величины, то при изучении темпов прироста нужно обязательно учитывать, какая абсолютная величина соответствует каждому проценту прироста, каково его содержание. Для этого исчисляется такой показатель, как абсолютное значение одногопроцента прироста. Он определяется как частное от деления абсолютного прироста за определенный период на темп прироста в процентах за этот же период.

Для иллюстрации расчетов рассмотренных статистических показателей приведем ряд динамики.

Приведем пример. Необходимо дать анализ динамики рождаемости в определенном районе (таблица 5).

Т а б л и ц а 5 - Динамика рождаемости в регионе за 1996–2005гг .

	Рождаемость, %	Абсолютный прирост	Темп прироста, %	Темп роста, %	Абсолютное значение 1% прироста

1. Определяем абсолютный прирост: 8,9 – 9,4 = – 0,5; 9,2 – 8,9 = 0,3 и т.д.

Вычисляем темп прироста: – 0,5×100/9,4 = – 5,3 и т.д.

3. Находим темп роста: 8,9×100/9,4 = 94,7 и т.д.

4. Получаем абсолютное значение 1% прироста: – 0,5/ – 5,3 = 0,09

Динамический ряд не всегда состоит из уровней, последовательно изменяющихся в сторону снижения или увеличения. Нередко уровни динамического ряда резко колеблются, и это не позволяет выявить основную тенденцию, свойственную изучаемому явлению за определённый период времени. В таких случаях проводится выравнивание динамического ряда. Существует несколько способов выравнивания динамического ряда: укрупнения интервала, сглаживание путем вычисления скользящей средней, аналитическое выравнивание по прямой и др.

Рассмотрим выравнивание по прямой линии, которое осуществляется следующим образом:

У t (теоретические уровни) = а o +а 1 t, где t - условное обозначение времени, а o и а 1 - параметры искомой прямой, которые находятся из решения системы уравнений:

na 0 + a 1 Σt = Σy;

a 0 Σt + a 1 Σt 2 = Σyt; где y - фактические уровни; n - число рядов динамики. Система уравнений упрощается, если t подобрать так, чтобы их сумма равнялась 0, т.е. начало отсчета времени перенести в середину рассматриваемого периода. Тогда:

a 0 = Σy/n; a 1 = Σyt/ Σt 2 .

Подставляя полученные значения a 0 и a 1 в формулу, вычисляют все значения теоретического уровня.

Рассмотрим следующий пример (таблица 6):

Т а б л и ц а 6: Выравнивание рождаемости за 2003–2008 г г.

	Рождаемость, (у)	Условное обозначение времени, t			Теоретический уровень после выравнивания	Трехлетние скользящие средние

n = 6 Σy = 53,6 Σyt = – 30,6 Σ tt=70.

Если ряд четный, отсчет ведется с 1 (середина ряда), затем последовательно нечетные числа 3, 5, 7 и т.д. в обе стороны (вверх с – ; вниз с +); если ряд нечетный, отсчет условного обозначения времени ведется с 0 (середина ряда), затем - 1, 2, 3 и т.д. в обе стороны.

Порядок вычисления следующий:

У t (теоретические уровни) = а o +а 1 t;

a 0 = Σy/n; a 1 = Σyt/ Σt 2 ;

a 0 = 8,9 a 1 = – 0,4;

8,9 + (– 0,4) × (– 5) = 11;

8,9 + (– 0,4) × (– 3) = 10,1; и т.д.

Порядок вычисления скользящей средней:

Для 2004 года (9,4 + 8,9 + 9,2) / 3 = 9,2.

Для 2005 года (8,9 + 9,2 + 8,3) / 3 = 8,8 и т.д.

Укрупнение интервала производят путём суммирования данных за ряд смежных периодов (таблица 7).

Т а б л и ц а 7

Рождаемость

За 2003–2005 рождаемость составляет 9,4+8,9+9,2=27,5.

За 2006–2008 рождаемость составляет 8,3+9,4+8,4=26,1.

17. Связи между явлениями (функциональная, корреляционная). Виды корреляционной связи по силе и направлению. Метод корреляции рядов (Пирсона), этапы вычисления коэффициента корреляции, оценка достоверности

Все явления в природе и обществе находятся во взаимной связи. По характеру зависимости явлений различают:

функциональную (полную);

корреляционную (неполную) связи.

Функциональная связь означает строгую зависимость явлений, когда любому значению одного из них всегда соответствует определенное одно и тоже значение другого.

При корреляционной же связи одной и той же величине одного признака соответствуют разные величины другого. Например: между ростом и весом имеется корреляционная связь, между заболеваемостью злокачественными новообразованиямии возрастом и т.д.

По направлению различают прямые и обратные корреляционные связи. При прямой ― увеличение одного из признаков ведет к увеличению другого; при обратном же ― с увеличением одного признака второй уменьшается.

По силе связь может быть сильной, средней и слабой. На основе статистического анализа можно установить наличие связи, ее направление и измерить ее силу.

Одним из способов измерения связи между явлениями является вычисление коэффициента корреляции, который обозначается r ху. Наиболее точным является метод квадратов (Пирсона), при котором коэффициент корреляции определяется по формуле:
, где

r ху ― коэффициент корреляции между статистическим рядом X и Y.

d х ― отклонение каждого из чисел статистического ряда X от своей средней арифметической.

d у ― отклонение каждого из чисел статистического ряда Y от своей средней арифметической.

В зависимости от силы связи и ее направления коэффициент корреляции может находиться в пределах от 0 до 1 (-1). Коэффициент корреляции, равный 0, говорит о полном отсутствии связи. Чем ближе уровень коэффициента корреляции к 1 или (-1), тем соответственно больше, теснее измеряемая им прямая или обратная связь. При коэффициенте корреляции равном 1 или (-1) связь полная, функциональная.

Схема оценки силы корреляционной связи по коэффициенту корреляции

Сила связи	Величина коэффициента корреляции при наличии
	прямой связи (+)	обратной связи (-)
Связь отсутствует
Связь малая (слабая)	от 0 до +0,29	от 0 до –0,29
Связь средняя (умеренная)	от +0,3 до +0,69	от –0,3 до –0,69
Связь большая (сильная)	от +0,7 до +0,99	от –0,7 до –0,99
Связь полная (функциональная)

Для вычисления коэффициента корреляции по методу квадратов составляется таблица из 7 колонок. Разберем процесс вычисления на примере:

ОПРЕДЕЛИТЬ СИЛУ И ХАРАКТЕР СВЯЗИ МЕЖДУ

	Пора- ность зобом (V y )	d x = V x –M x	d y = V y –M y	d x d y	d x 2	d y 2
				Σ -1345 ,0	Σ 13996 ,0	Σ 313 , 47

1. Определяем среднее содержание йода в воде (в мг/л).

мг/л

2.Определяем среднюю пораженность зобом в %.

3. Определяем отклонение каждого V x от М x , т.е. d x .

201–138=63; 178–138=40 и т.д.

4. Аналогично определяем отклонение каждого V у от M у, т.е. d у.

0,2–3,8=-3,6; 0,6–38=-3,2 и т.д.

5. Определяем произведения отклонений. Полученное произведение суммируем и получаем.

6. d х возводим в квадрат и результаты суммируем, получаем.

7. Аналогично возводим в квадрат d у, результаты суммируем, получим

8. Наконец, все полученные суммы подставляем в формулу:

Для решения вопроса о достоверности коэффициента корреляции определяют его среднюю ошибку по формуле:

(Если число наблюдений менее 30, тогда в знаменателе n–1).

В нашем примере

Величина коэффициента корреляции считается достоверной, если не менее чем в 3 раза превышает свою среднюю ошибку.

В нашем примере

Таким образом, коэффициент корреляции не достоверен, что вызывает необходимость увеличения числа наблюдений.

Коэффициент корреляции можно определить несколько менее точным, но намного более легким способом ― методом рангов (Спирмена).

Оценка достоверности:

1. оценка достоверности интенсивного показателя:

m = √P x q / n(корень со всего)

где p - показатель, выраженный в %, ‰, %оо и т.д. q = (100 - р), при p выраженном в %; или (1000 - р), при p выраженном в ‰ или (10000 - р), при p выраженном в %оо и т.д.

t=1, достоверность 68,3%

2. Оценка достоверности разности 2 интенсивных показателей

М1 и м2 ошибки репрезентативности.

3. оценка достоверности среднеарифметической

Где σ - среднеквадратическое отклонение n - число наблюдений

T=M/m, если t больше 2 , ср. арифметическая достоверна.

4 .оценка достоверности разности 2 ср. арифметических