Статистика (компьютеризированный курс)
Покупка
Основная коллекция
Тематика:
Социальная статистика
Издательство:
Российский государственный университет правосудия
Авторы:
Ловцов Дмитрий Анатольевич, Богданова Марина Валерьевна, Лобан Анатолий Владимирович, Паршинцева Лидия Сергеевна
Год издания: 2020
Кол-во страниц: 400
Дополнительно
Вид издания:
Учебник
Уровень образования:
ВО - Бакалавриат
ISBN: 978-5-93916-834-2
Артикул: 761732.01.99
В учебнике рассматриваются: предмет и организация современной статистики, основные статистические (математические) компьютеризированные методики, методы, модели и алгоритмы, а также раскрывается их применение в социально-экономической и правовой практике на основе использования стандартизованных программных средств информационно-компьютерных технологий. Содержание учебника отвечает требованиям ФГОС высшего образования по направлениям подготовки «Экономика», «Менеджмент», «Государственное и муниципальное управление». Предназначен для обучающихся по программам бакалавриата, а также может быть полезным для магистрантов, аспирантов, преподавателей и специалистов-практиков в области статистики.
Тематика:
ББК:
УДК:
ОКСО:
- ВО - Бакалавриат
- 38.03.01: Экономика
- 38.03.02: Менеджмент
- 38.03.04: Государственное и муниципальное управление
ГРНТИ:
Скопировать запись
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов.
Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в
ридер.
СТАТИСТИКА (КомпьюТерИзИровАнный КурС) учебник под редакцией профессора Д. А. Ловцова Москва 2020 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования российский государственный университет правосудия
УДК 311 ББК 60.6 С 78 С 78 ISBN 978-5-93916-834-2 © Коллектив авторов, 2020 © Российский государственный университет правосудия, 2020 В учебнике рассматриваются: предмет и организация современной статистики, основные статистические (математические) компьютеризированные методики, методы, модели и алгоритмы, а также раскрывается их применение в социально-экономической и правовой практике на основе использования стандартизованных программных средств информационно-компьютерных технологий. Содержание учебника отвечает требованиям ФГОС высшего образования по направлениям подготовки «Экономика», «Менеджмент», «Государственное и муниципальное управление». Предназначен для обучающихся по программам бакалавриата, а также может быть полезным для магистрантов, аспирантов, преподавателей и специалистов-практиков в области статистики. Ловцов Д. А., Богданова М. В., Лобан А. В., Паршинцева Л. С. Статистика (компьютеризированный курс): учебник для вузов / Под ред. проф. Д. А. Ловцова. — М.: РГУП, 2020. — 400 с. ISBN 978-5-93916-834-2 А в т о р ы: Д. А. Ловцов (руководитель), зав кафедрой информационного права, информатики и математики РГУП, д-р техн. наук, профессор, Заслуженный деятель науки Российской Федерации; М. В. Богданова, профессор кафедры информационного права, информатики и математики РГУП, д-р экон. наук, доцент; А. В. Лобан, канд. техн. наук, доцент; Л. С. Паршинцева, доцент кафедры информационного права, информатики и математики РГУП, канд. экон. наук, доцент. Р е ц е н з е н т ы: В. А. Дементьев, д-р техн. наук, профессор, академик РАРАН (Институт точной механики и вычислительной техники РАН); В. А. Чевычелов, профессор кафедры экономики РГУП, д-р экон. наук, профессор.
Содержание Введение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 Глава 1. Архитектура современной статистики. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.1. Определение, предмет и организация статистики. . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.2. Основные функции и задачи государственной статистики. . . . . . . . . . 16 1.3. Структура, показатели и методы статистики . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 1.4. Отрасли и разделы правовой статистики. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 1.5. Поиск статистических данных с использованием информационно-компьютерных систем Росстата. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 Глава 2. Универсальные средства статистических исследований . . . . . . . . . 40 2.1. Инструменты статистической обработки и визуализации данных. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 2.2. Основы работы в интегрированной среде разработки RStudio. . . . . . . 54 2.3. Введение в язык R статистической обработки данных. . . . . . . . . . . . . . 73 2.4. Информационные структуры статистического анализа . . . . . . . . . . . . 81 2.5. Ввод и вывод данных в среде программирования R . . . . . . . . . . . . . . . . 98 2.6. Управление данными с помощью среды R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .106 2.7. Графическое представление данных в среде R. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .111 2.8. Описательная статистика в среде R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .120 Глава 3. Статистическое наблюдение — первая стадия статистического исследования. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .124 3.1. Требования и этапы статистического наблюдения . . . . . . . . . . . . . . . .124 3.2. Программно-методические и организационно-контрольные аспекты статистического наблюдения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .125 3.3. Виды и формы статистического наблюдения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .129 3.4. Правовое и организационное обеспечение ведения судебной статистики . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .133 3.5. Первичный статистический учет: документы и программный комплекс . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .135 3.6. Управление данными с использованием прикладных программ Excel и Gretl. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .138 Глава 4. Статистическая сводка — начальный этап обобщения статистических данных . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .156 4.1. Систематизация и группировка данных. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .156 4.2. Выполнение статистической сводки с использованием прикладных программ Excel и Gretl. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .168
Статистика 4 4.3. Графический метод анализа статистических данных с использованием прикладных программ Excel и Gretl. . . . . . . . . . . . . . . . .175 Глава 5. Обобщающие статистические показатели . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .192 5.1. Абсолютные величины . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .192 5.2. Относительные величины и их применение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .192 5.3. Средние величины . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .198 5.4. Структурные позиционные средние . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .201 5.5. Расчет обобщающих характеристик с использованием прикладных программ Excel и Gretl. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .202 Глава 6. Статистические распределения и их основные характеристики . . .207 6.1. Вариация признака в совокупности и значение ее изучения . . . . . . .207 6.2. Показатели центра распределения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .208 6.3. Показатели вариации признака. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .210 6.4. Правило сложения дисперсий . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .213 6.5. Построение рядов распределения и расчет основных характеристик с использованием прикладных программ Excel и Gretl. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .215 Глава 7. Выборочное статистическое наблюдение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .244 7.1. Понятие выборочного наблюдения и его особенности . . . . . . . . . . . .244 7.2. Простая случайная выборка . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .245 7.3. Способы организации выборочного наблюдения . . . . . . . . . . . . . . . . .251 7.4. Проведение выборочного наблюдения и проверка гипотез с использованием прикладных программ Excel и Gretl. . . . . . . . . . . . . . . . .254 Глава 8. Основы корреляционно-регрессионного анализа волатильности. . .264 8.1. Понятие корреляционной связи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .264 8.2. Этапы корреляционного анализа . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .265 8.3. Уравнение регрессии . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .274 8.4. Изучение корреляционных связей с использованием прикладных программ Excel и Gretl . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .278 Глава 9. Временные ряды . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .299 9.1. Виды и правила построения временных рядов. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .299 9.2. Основные показатели динамики и методы их расчета . . . . . . . . . . . . .305 9.3. Компоненты временного ряда и его автокорреляционная функция . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .317 9.4. Теоретические основы моделирования временных рядов и прогнозирования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .324 9.5. Моделирование временных рядов и прогнозирование с использованием прикладных программ Excel и Gretl. . . . . . . . . . . . . . . . .369 Литература. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .389 Приложение 1. Значения верхнего α процентного предела 2 χ α в зависимости от вероятности 2 2 ( ) P χ χ α > и числа степеней свободы 2 χ -распределения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .391
Содержание Приложение 2. Таблица значений F-критерия Фишера при уровне значимости 0,05 α = . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .393 Приложение 3. Значения α-процентных пределов tα; k в зависимости от k степеней свободы и заданного уровня значимости α для распределения Стьюдента . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .395 Приложение 4. Система нормальных уравнений для нахождения параметров уравнений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .397 Приложение 5. Значения dl и du критерия Дарбина-Уотсона на уровне значимости 0,05 α = (n — количество наблюдений; k — число переменных). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .398
Введение Развитие рыночной экономики в условиях построения информационного общества и глобальной цифровизации повышает требования к уровню статистической подготовки будущих экономистов, менеджеров, юристов, предпринимателей и др. Овладевая методами компьютеризированных статистических исследований, они могут более эффективно изучать тенденции рыночной конъюнктуры товаров и услуг для последующего принятия наиболее обоснованных (оптимальных) решений в сфере своей деятельности, в частности, в области имущественных отношений. Современная статистическая наука, во многом соблюдая преемственность, опирается на все достижения научно-технического прогресса и прежде всего на стремительно развивающиеся новые информационно-компьютерные технологии (ИКТ). Педагогическая эффективность изучения статистики в настоящее время напрямую зависит от уровня компьютеризации процесса обучения и внедрения учебных материалов нового типа — электронных или компьютеризированных. Статистика для экономистов, менеджеров и юристов — инструмент, позволяющий производить анализ осведомляющей (измерительной, контрольной, сигнальной) и другой информации и прогнозировать поведение объекта регулирования. Для овладения этим инструментом необходимо изучить предмет и методическую основу статистической науки. Впервые термин «статистика» (от лат. status — состояние, положение; итал. stato — государство и statista — знаток государства) был использован немецким ученым Готфридом Ахенвалем (1719–1772) в труде по государствоведению, выпущенном в 1749 г. Вместе с тем функции, выполняемые статистикой, известны давно, например, древнегреческий философ и ученый Аристотель (384–322 до н. э.) составил подробное численное описание большого числа государств и городов, включая их население, территории, земли и др. Проводились переписи населения в Древнем Китае, осуществлялось сравнение военного потенциала государств, велся учет имущества граждан в Древнем Риме и др. Первая
Введение 7 перепись на территории Руси была проведена монголами в 1245 г. в Киеве с целью наложения дани. Достаточно долгое время статистика была синонимом государствоведения. В конце XIX в. понятие «статистика» существенно расширилось и углубилось. Методы, основанные на теории вероятностей, нашли применение при исследовании социально-экономических явлений и процессов, в частности, уровня интенсификации производства, уровня жизни населения и его динамики, покупательского спроса, оплаты труда, производства и качества продукции и др. В России заметный вклад в развитие статистики внесли известные ученые В. Н. Татищев (1686–1750), М. В. Ломоносов (1711–1765), П. П. Чебышев (1821–1894), Н. А. Марков (1856–1922), A. M. Ляпунов (1857–1919) и др. В настоящее время статистика — интегрированная наука («мультидисциплина»), которая методами теории вероятностей и математической статистики изучает количественные стороны массовых явлений в конкретных условиях места и времени, помогая обнаруживать статистические тенденции и даже закономерности различных процессов общественной жизни и принимать соответствующие обоснованные управленческие решения [11, 12, 16]. Основными теоретическими и прикладными отраслями (направлениями, дисциплинами) современной статистической науки являются следующие: y общая статистика (теория статистики) — самостоятельная научная дисциплина, разрабатывающая и систематизирующая общие понятия, категории, принципы, приемы, формально-математические методы статистического исследования естественнонаучных и общественных явлений и модели, предназначенные для организации, сбора, стандартной записи, систематизации и обработки (главным образом, с помощью ИКТ [10, 20]) статистических данных с целью их удобного представления, интеграции и получения тем самым научных и практических выводов [7, 18, 28, 29]; y математическая статистика — раздел математики, изучающий и разрабатывающий формально-математические методы систематизации, обработки и исследования статистических данных (является источником развития формально-математического аппарата общей статистики) [9]; y экономическая статистика — дисциплина, изучающая явления и процессы в области национальной экономики (структуру, пропорции,
Статистика 8 взаимосвязи производственных отраслей и элементов общественного воспроизводства, особенности распределения производительных сил; материальных, трудовых и финансовых ресурсов и др.) и разрабатывающая систему показателей, характеризующих ее состояние [14, 17, 27]; y социальная статистика (включая юридическую статистику [13, 22, 24, 26]) — дисциплина, изучающая население, социальные явления и процессы, которые характеризуют условия жизнедеятельности людей, их взаимоотношения в процессе труда и в непроизводственной деятельности и разрабатывающая систему показателей, отражающих различные аспекты социальных отношений [27]; y эконометрика и высшие методы статистики — одно из направлений экономико-математических методов анализа (например, регрессионного, временных рядов и др.), которое заключается в статистическом измерении (оценивании) параметров математических выражений, характеризующих некоторую экономическую концепцию о взаимосвязи и развитии регулируемого объекта, явления, и в применении полученных таким путем эконометрических моделей для конкретных экономических выводов и др. [31]. Статистическая информация является важнейшей составной частью государственного информационного ресурса [10]. При этом представляется актуальным для всех будущих специалистов социально-гуманитарной сферы деятельности овладение методами правовой статистики. Правовая статистика играет важную роль в комплексном исследовании деликтности (от лат. delictum — нарушение, проступок) или правонарушаемости, преступности, судимости и других массовых юридически значимых общественных явлений и процессов, раскрывая их уровень, динамику и структуру, а также при разработке мер социально-правового регулирования, при совершенствовании правовой системы государства, развитии законодательства и др. Правовая статистика наряду с экономической, социально-демографической, культурной и др. представляет собой относительно самостоятельную отрасль общей статистики как универсальной науки о массовых явлениях и процессах любой физической природы. В своем развитии современная правовая статистика прошла три исторических этапа, начиная с судебной статистики (изучающей судимость) [1], а затем — правовой (изучающей преступность) [24, 26], которые можно рассматривать как относительно самостоятельные отрасли правовой статистики. Предметом правовой статистики являются
Введение 9 формализованные количественно-качественные показатели правовой (регулируемой правом) и иной юридически значимой деятельности (включающей, например, способы и обстоятельства совершения, меры предупреждения и методы раскрытия преступлений; обстоятельства совершения правонарушений и др.), свидетельствующие о соблюдении или нарушении действующих правовых норм. В прошлом также широко были распространены такие названия правовой статистики, как моральная и уголовная, что объясняется практическим акцентированием статистических исследований на изучении преступлений, самоубийств, пьянства и алкоголизма, проституции и других форм отклоняющегося поведения. Один из родоначальников научной статистики бельгийский ученый А. Кетле1 в своей работе «О человеке и развитии его способностей, или опыт социальной физики» писал: «Во всем, что касается преступлений, одни и те же числа воспроизводятся с поразительным и не подлежащим сомнению постоянством… Это постоянство, с которым одни и те же преступления из года в год совершаются в том же самом порядке и влекут за собой в одинаковых размерах одни и те же наказания, есть один из излюбленнейших фактов, какие сообщает нам статистика уголовных судов… Печальное положение человеческого существования! Мы наперед можем вычислить, сколько индивидуумов обагрит свои руки в крови себе подобных, сколько будет подделывателей, сколько отравителей, почти так же, как можно вычислить количество рождений и смертей, которые должны иметь место» [33]. Выявление на основе обработки многоаспектных статистических данных объективных тенденций и закономерностей развития массовых общественных явлений и процессов позволяет обеспечивать обоснованный социальный прогноз количественно-качественных показателей правовой и иной юридически значимой деятельности, а также оценить многие скрытые общественные явления, например, так называемую латентную преступность и др. В условиях формирования «цифрового» государства роль статистики как специфического канала обратной информационной связи в государственной системе социально-экономического и правового регулирования общественных отношений неизмеримо возрастает, поскольку 1 Кетле Адольф (1796–1874) — бельгийский математик, астроном, социолог, метеоролог.
Статистика 10 внедрение эффективных программных средств ИКТ [5, 19, 30] обеспечивает все большую полноту, достоверность, многоаспектность и доступность актуальной статистической информации. Кроме того, постоянный рост объемов собираемых разнородных статистических данных, усложнение их взаимосвязи, развитие методов их многоаспектного анализа для использования при прогнозировании обусловливают необходимость перехода в XXI в. к вычислительной статистике, обеспечивающей применение сложных нелинейных статистических моделей, таких, например, как искусственные нейронные сети, стратифицированные иерархические модели и др. (рис. В.1) [10, 21]. Предлагаемый компьютеризированный учебник отвечает требованиям ФГОС высшего профессионального образования по направлениям подготовки «Экономика», «Менеджмент», «Государственное и муниципальное управление» и соответствует программам различных учебных курсов дисциплины «Статистика», читаемых в Российском государственном университете правосудия с 2001 г. [13, 17, 18] и базирующихся на знаниях, полученных студентами в результате изучения учебных дисциплин «Математика», «Математика и информатика» (в первую очередь таких разделов, как теория вероятностей и теория множеств). Цель настоящего учебника — помочь студентам сосредоточить свое внимание на наиболее важных теоретических и практических вопросах современной компьютеризированной статистической науки в условиях рыночной экономики при построении информационного общества. В учебнике раскрываются предмет и организация современной статистики, рассматриваются основные статистические (математические) компьютеризированные методики, методы, модели и алгоритмы, а также их применение в социально-экономической и правовой практике на основе использования стандартизованных программных средств ИКТ [2–4, 6].В приложении приведены вспомогательные формульные и численные таблицы. Учебник предназначен для студентов бакалавриата вузов, а также может быть полезным для магистрантов, аспирантов, преподавателей и специалистов-практиков в области статистики. Авторы признательны академику РАРАН, доктору технических наук, профессору Валерию Александровичу Дементьеву (Институт точной механики и вычислительной техники РАН) и доктору эконономических наук, профессору Валерию Александровичу Чевычелову (Российский государственный университет правосудия) за доброжелательное рецензирование и конструктивные рекомендации.
Введение Рис. В.1. Концептуальная организация современной статистики
Глава 1 Архитектура современной статистики Эффективное социально-экономическое обустройство и развитие любого государства, органов управления и власти неразрывно связано с состоянием статистики, наличием и востребованностью объективных данных и прежде всего данных государственной статистики. В свою очередь, перспективное развитие статистики зависит от достигнутого уровня социально-экономического развития страны, характера, масштабов и эффективных форм организации современного общественно-политического устройства, его целей и задач. При этом общий успех в обоих случаях определяется состоянием экономико-статистических работ и научных исследований, нацеленных на их непрерывное совершенствование; оперативностью и предприимчивостью использования получаемых новых результатов в интересах повышения эффективности принимаемых государственных экономических, политических и социальных управленческих решений. 1.1. Определение, предмет и организация статистики В научной литературе слово «статистика» вошло в употребление в XVIII в. и первоначально в буквальном смысле понималось как «государствоведение», т. е. систематизированный сбор и представление данных о государственном устройстве, территории, населении, природных ресурсах и экономике страны, ее взаимоотношениях с зарубежными государствами. В настоящее время термин «статистика» употребляется в трех основных значениях. Во-первых, под статистикой понимается отрасль практической информационной деятельности [10], направленной на сбор, переработку, анализ и публикацию массовых данных об общественных явлениях. Большая часть статистической деятельности осуществляется специализированными государственными структурами, в Российской Федерации — органами государственной статистики (общегосударственная статистика). Кроме того, собственной статистической информацией
1.1.Определение,предметиорганизациястатистики 13 обладают некоторые другие государственные структуры (административная статистика), сбором и переработкой определенной статистической информации занимаются также некоторые негосударственные структуры (например, статистика профсоюзов) и организации (статистика социологических и конъюнктурных обследований и др.). Во-вторых, статистика рассматривается как отрасль специального знания, т. е. как специальная научная дисциплина, в частности, изучаемая в учебных заведениях в рамках различных учебных курсов (дисциплин). Предмет статистики (как науки) — количественная сторона массовых явлений (прежде всего, общественных), рассматриваемых в неразрывной связи с их содержанием, т. е. с качественной стороной изучаемых явлений. Для этого, опираясь на знания сущности изучаемых объектов, выявленной другими науками (экономической теорией, философией, социологией и др.), статистика разрабатывает формализованные методики, методы и алгоритмы количественного анализа, как правило, больших совокупностей данных и выявления тенденций и закономерностей в том числе так называемой статистической закономерности — одной из форм проявления всеобщей связи явлений в природе и обществе. В этом смысле статистика (особенно, в кооперации с математикой) является инструментом познания как общественных, так и природноестественных процессов (так, статистические методы применяются в истории, астрономии, физике, химии, биологии, медицине и др.). С XIX в. интенсивно развивается применение статистики в естественных науках в ходе организации и проведения крупных экспериментов — в геологических изысканиях, погодно-климатических расчетах, квантовой физике, кибернетике и эконометрике. Становление и развитие отдельных разделов статистики как отрасли знаний, например, вероятностных методов и актуальных исчислений, обязано рисковым общественнопроизводственным операциям, в частности, страхованию. В-третьих, под статистикой понимается совокупность сводных, итоговых цифровых показателей, собранных для характеристики какой-либо области общественных явлений или природно-естественных процессов (обычно по конкретному вопросу). Например, статистика