Статистика онлайн: анализ разных сфер жизнедеятельности

В данной статье речь пойдет о методике «Колесо жизни», которая позволяет оценить текущее состояние основных сфер жизни человека, увидеть проблемные области и стать действенным инструментом для изменения жизни в лучшую сторону. В центре методики – рисунок круга, который разделен на восемь секторов – сфер жизни. Человеку предлагается оценить состояние каждой из сфер на данный момент времени по 10-бальной системе, где 1 соответствует полному неудовлетворению в определенном секторе, 10 – полное удовлетворение. Разумеется, оценка будет субъективной – основанной на собственных ощущениях. И, тем не менее, при выставлении баллов важно не лукавить, отображать реальное положение дел, а не то, которое хотелось бы видеть. Иначе дальнейшая работа с «колесом» не имеет смысла. Описание основных сфер представлено ниже.

Здоровье и спорт. Здоровье является важным ресурсом для счастливой жизни, и зачастую человек вспоминает о своем здоровье, когда имеет с ним проблемы. По мнению врачей, полностью здоровых людей в наше время нет. Однако каждый индивид в состоянии проанализировать, когда он был более здоров: в этом году или в прошлом. При оценке этого сектора, помимо сравнения с прошлым, важно обратить внимание на такие вещи как образ жизни и степень физических нагрузок.

Друзья и окружение. Здесь человек должен задать самому себя ряд вопросов. Хватает ли вам общения? Насколько оно позитивно? Хотели бы вы изменить что-то в вашем окружении?

Отношения и семья. В этом секторе человек должен оценить насколько он счастлив в браке (если женат/замужем), удовлетворенность в отношении с членами семьи, любимым человеком.

Карьера и бизнес. Удовлетворенность своей карьерой — еще один определяющий фактор гармоничной жизни. Наемному работнику следует оценить степень удовлетворенности своей профессией, рабочим местом, коллективом и т.д.

Предпринимателям — насколько интересен бизнес, которому отдается время и энергия. Важно обратить внимание на то, сколько энергии тратит личность на свою работу.

Так, если после рабочего дня не остается никаких сил и настроения, вероятно, человек занимается не своим делом.

Финансы. В данном секторе необходимо оценить удовлетворенность своим финансовым положением, исходя из собственных потребностей. Разумеется, уровень притязаний у каждого разный, и, та сумма, которая для одного будет соответствовать отметке 10, для другого, к примеру, лишь трем. Так, если вы зарабатываете 30 тысяч, а желаете получать 100 тысяч, вы ставите отметку в 3 балла.

Духовность и творчество. Достаточно индивидуальный и многогранный сектор.

Есть люди, которые постоянно находятся в творческом поиске, есть люди, которые увлекаются астрологией, эзотерикой, нумерологией, мифологией и т.д., задаются вопросами о смысле жизни и тайнах мироздания.

Если вы задаете себе такие вопросы, значит, вы находитесь на пути духовного роста. Если же нет – стоит об этом подумать.

К творческой деятельности относятся рисование, пение, игра на музыкальных инструментах, танцы, поэзия – все то, что является развитием внутреннего «Я».

Личностный рост.

Личностный рост — это приобретение новых навыков, постановка новых целей и их достижение.

Личностный рост — это повышение квалификации, прохождение тренингов, чтение специальной литературы, связанной с профессиональной деятельностью, литературы по саморазвитию.

Яркость жизни. В первую очередь, этот сектор отвечает за то, чем человек занимается в свободное от работы время, насколько интересно он проводит свой досуг и какие эмоции получает от этого.

Примером могут служить всевозможные путешествия, катание на велосипеде, сноуборде, лыжах, отдых на природе и т.д.

Каждый сектор «Колеса жизни» должен быть заштрихован в соответствии с выставленными оценками. Дальнейший анализ базируется на двух критериях: 1. Степень ровности краев заштрихованной области, насколько она в действительности похожа на колесо. Другими словами, учитывается равномерность выставленных баллов. В приведенном примере (рис. 1), колесо вышло неровным, т.к.

имеет большую амплитуду значений секторов (максимальное значение – 9, минимальное – 1). 2. Диаметр полученного колеса. Чем он больше, тем больше степень удовлетворенности жизнью.Рис.1. Пример заполненного «Колеса жизни»Из приведенного примера видно, что анализанту не хватает яркости жизни, духовного и творческого развития. Наибольшие усилия нужно приложить именно к этим сферам жизнедеятельности, чтобы выровнять колесо. Однако не следует забывать и об остальных областях.Дальнейшая работа сводится к тому, что необходимо к каждому из секторов придумать и записать цели и задачи, реализация которых возможна уже в ближайшее время (рис. 2). Рекомендуется ограничиться двумя месяцами, а по истечению этого периода снова нарисовать «Колесо жизни», посмотреть на изменения, поставить новые цели и т.д.Рис. 2. Пример «Колеса жизни» с задачамиОтдельно стоит отметить, что в жизни существует некий закон компенсации: преуспевая в одной области, в другой больших успехов достичь не удается. Так, тратя значительное количество энергии на продвижение по карьерной лестнице, мужчина или женщина может пренебречь созданием семьи, либо попросту на это уже не будет хватать времени. Это сказано к тому, что достичь максимально ровного колеса практически невозможно. Так или иначе, одни сферы жизни будут являться приоритетными, причем не всегда осознанно.

[email protected]

Источник: /psychojournal.ru/article/222-koleso-zhizni-metodika-analiza-i-planirovaniya-zhizni.html

Онлайн калькуляторы для расчета статистических критериев

• Выбор статистического метода
• В данном сервисе реализован алгоритм выбора оптимальной методики статистического анализа, который позволит исследователю на основании информации о количестве сравниваемых совокупностей, типе распределения, шкале измерения переменных, отпределить наиболее подходящий статистический метод, статистический критерий.
• перейти к сервису
• Расчет относительных величин

Калькулятор позволит найти значение любой относительной величины по заданным параметрам: числителю, знаменателю, десятичному коэффициенту. Учитывается вид относительной величины для правильного обозначения вводимых данных и формирования грамотного ответа.

Для каждого результата также выводится средняя ошибка m.

перейти к вычислениям

Оценка значимости различий средних величин по t-критерию Стьюдента

Данный статистический метод служит для сравнения двух средних величин (M), рассчитанных для несвязанных между собой вариационных рядов. Для вычислений также понадобятся значения средних ошибок средних арифметических (m). Примеры сравниваемых величин: среднее артериальное давление в основной и контрольной группе, средняя длительность лечения пациентов, принимавших препарат или плацебо.

1. перейти к вычислениям
2. Оценка значимости изменений средних величин при помощи парного t-критерия Стьюдента
3. Парный t-критерий Стьюдента используется для сравнения связанных совокупностей — результатов, полученных для одних и тех же исследуемых (например, артериальное давление до и после приема препарата, средний вес пациентов до и после применения диеты).
4. перейти к вычислениям
5. Анализ динамического ряда

Этот калькулятор позволит вам быстро рассчитать все основные показатели динамического ряда, состоящего из любого количества данных. Вводимые данные: количество лет, значение первого года, уровни ряда. Результат: показатели динамического ряда, значения, полученные при его выравнивании, а также графическое изображение динамического ряда.

• перейти к вычислениям
• Расчет демографических показателей
• перейти к вычислениям
• Прямой метод стандартизации

7)€: a

Здесь вы сможете быстро решить любую задачу по стандартизации, с использованием прямого метода. Вводите данные о сравниваемых совокупностях, выбирайте один из четырех способов расчета стандарта, задавайте значение коэффициента, используемого для расчета относительных величин. Результаты применения метода стандартизации выводятся в виде таблицы.

перейти к вычислениям

Расчет относительного риска

Относительный риск — позволяет проводить количественную оценку вероятности исхода, связанной с наличием фактора риска. Находит широкое применение в современных научных исследованиях, выборки в которых сформированы когортным методом.

Наш онлайн-калькулятор позволит выполнить расчет относительного риска (RR) с 95% доверительным интервалом (CI), а также дополнительных показателей, таких как разность рисков, число пациентов, трующих лечения, специфичность, чувствительность.

1. перейти к вычислениям
2. Расчет отношения шансов
3. Метод отношения шансов (OR), как и относительный риск, используется для количественной оценки взаимосвязи фактора риска и исхода, но применяется в исследованиях, организованных по принципу «случай-контроль».
4. перейти к вычислениям
5. Анализ четырехпольной таблицы

В данном калькуляторе представлены все основные статистические методы, используемые для анализа четырехпольной таблицы (фактор риска есть-нет, исход есть-нет). Выполняется проверка важнейших статистических гипотез, рассчитываются хи-квадрат, точный критерий Фишера и другие показатели.

перейти к вычислениям

Расчет показателей вариационного ряда

Онлайн-калькулятор в автоматизированном режиме поможет рассчитать все основные показатели вариационного ряда: средние величины (средняя арифметическая, мода, медиана), стандартное отклонение, среднюю ошибку средней арифметической. Поддерживается ввод как простых, так и взвешенных рядов.

• перейти к вычислениям
• Расчет критерия Манна-Уитни
• При помощи данного сервиса вы сможете рассчитать значение U-критерия Манна-Уитни — непараметрического критерия, используемого для сравнения двух выборок, независимо от характера их распределения.
• перейти к вычислениям
• Корреляционно-регрессионный анализ

Онлайн-калькулятор для проведения корреляционного анализа используется для выявления и изучения связи между количественными признаками при помощи расчета коэффициента корреляции Пирсона. Также выводится уравнение парной линейной регрессии, используемое при описании статистической модели.

перейти к вычислениям

Расчет коэффициента корреляции Спирмена

Данный калькулятор используется для расчета рангового критерия корреляции Спирмена, являющегося методом непараметрического анализа зависимости одного количественного признака от другого. Оценка значимости корреляционной связи между переменными выполняется как по коэффициенту Спирмена, так и по t-критерию Стьюдента.

перейти к вычислениям

Анализ произвольных сопряженных таблиц при помощи критерия χ2 (хи-квадрат)

Критерий хи-квадрат является непараметрическим аналогом дисперсионного анализа для сравнения нескольких групп по качественному признаку. Онлайн калькулятор по расчету критерия хи-квадрат позволяет оценить связь между двумя качественными признаками по частоте их значений. Число сравниваемых групп может быть от 2 до 9.

перейти к вычислениям

Источник: /medstatistic.ru/calculators.html

Расчеты уровня жизни населения (стр. 1 из 3)

1 Понятие «уровень жизни населения», его составляющие и задачи.

Уровень жизни является одной из важнейших социальных категорий, которая характеризует структуру потребностей человека и возможности их удовлетворения. Потребности людей многообразны. Наряду с материальными существуют (и не менее важны) потребности духовные и социальные.

Потребность – это необходимость, принявшая специфическую форму в соответствии с культурным уровнем и личностью индивида. В связи с этим различен набор потребностей каждого человека: один занимается спортом, другой – нет, один посвящает свой досуг чтению или посещению театров, другой проводит свое свободное время у телевизора или на дискотеках, и т.д.

Одни имеют возможность покупать лишь отечественные автомашины, другие приобретать иномарки. Для определения степени удовлетворения потребностей фактическое потребление товаров и услуг соотносят с минимальными и рациональными стандартами их потребления.

Таким образом, под уровнем жизни понимаются обеспеченность населения необходимыми материальными благами и услугами, достигнутый уровень их потребления и степень удовлетворения разумных (рациональных) потребностей.

Можно выделить четыре уровня жизни населения: достаток (пользование благами, обеспечивающими всестороннее развитие человека); нормальный уровень (рациональное потребление по научно обоснованным нормам, обеспечивающее человеку восстановление его физических и интеллектуальных сил); бедность (потребление благ на уровне сохранения работоспособности как низшей границы воспроизводства рабочей силы); нищета (минимально допустимый по биологическим критериям набор благ и услуг, потребление которых лишь позволяет поддерживать жизнеспособность человека). [2, стр.64]

Рост уровня жизни создаст возможности, материальную базу для улучшения качества жизни.

Последнее не ограничивается уровнем потреблением товаров и услуг, а выступает обобщающей характеристикой социально-экономических результатов развития общества и включает среднюю продолжительность жизни, уровень заболеваемости, условия и охрану труда, доступность информации, обеспечение прав человека, и т.д.

Важнейшими составляющими уровня жизни выступают доходы населения и его социальное обеспечение, потребление им материальных благ и услуг, условия жизни, свободное время.

Условия жизни можно укрупнено разделить на условия труда, быта и досуга. Условия труда включают санитарно-гигиенические, психофизиологические, эстетические и социально-психологические условия.

Условия быта – это обеспеченность населения жильем, его качество, развитие сети бытового обслуживания (бань, прачечных, парикмахерских, ремонтных мастерских, прокатных пунктов и т.д.), состояние торговли и общественного питания, общественного транспорта, медицинское обслуживание. Условия досуга связаны с использованием свободного времени людей.

Свободное время – часть внерабочего времени, предназначенная для развития личности, более полного удовлетворения социальных, духовных и интеллектуальных ее потребностей.

Возможны три аспекта изучения уровня жизни: 1) применительно ко всему населению; 2) к его социальным группам; 3) к домохозяйствам с различной величиной дохода.

Для характеристики уровня жизни используется система индикаторов – интегральных и частных, натуральных и стоимостных. [1, стр.66]

Важнейшая задача статистики уровня жизни – выявление закономерностей изменения благосостояния населения. Для этого проводятся исследования, охватывающие как всю страну, так и ее регионы, социально-демографические группы населения и различные типы домашних хозяйств.

Результаты исследования могут носить либо общий характер, либо частный, связанные, например, с оценкой потребления населением конкретных благ и обеспеченности его различными услугами.

К задачам изучения уровня жизни относятся также: комплексное рассмотрение структуры, динамики и темпов изменения его показателей; дифференциация различных групп населения по доходам и потреблению и анализ влияния различных социально-экономических факторов на изменение уровня. Большое значение имеют оценка степени удовлетворения потребностей населения в материальных благах и различных услугах по сравнению с рациональными нормами их потребления и разработка на этой основе обобщающих показателей уровня жизни.

Источниками информации для решения поставленных задач выступают: текущий учет и отчетность предприятий, организаций и учреждений, обслуживающих население; данные статистики труда, занятости населения, трудоустройства и оплаты, бюджетов домашних хозяйств, переписей населения, разного рода социологических и других обследований социальных условий жизни и деятельности людей. [2, стр.67]

2 показатели уровня жизни населения. Стоимость жизни. «Потребительская корзина»

При количественном определении жизненного уровня обычно пользуются совокупностью абсолютных и относительных показателей, которые характеризуют обеспеченность населения материальными и духовными благами и, соответственно, степень удовлетворения потребностей людей в этих благах. Среди личных потребностей людей различают:

1) материальные потребности. К ним относятся потребности в предметах питания, одежде, жилье, в лечении, в транспорте и др.,

2) духовные потребности. К ним относятся потребности, удовлетворяемые учреждениями науки, культуры, искусства, образования, детского воспитания?

3) социальные потребности. К ним относятся потребности в обеспечении старости, в увеличении свободного времени, в равенстве мужчин и женщин, в свободе и всеобщности труда, в единстве коренных общественных интересов.

В связи с многочисленностью личных потребностей уровень жизни не может быть выражен каким-то одним показателем. Для этого необходима система показателей, которая всесторонне отражала бы уровень жизни населения. Среди них выделяют:

• 1) реальные доходы на душу населения;
• 2) общий объем потребления материальных благ и услуг;
• 3) уровень потребления продовольственных и непродовольственных товаров;
• 4) обеспеченность жильем и коммунальными услугами;
• 5) уровень здравоохранения, просвещения, культурного и бытового обслуживания;
• 6) уровень социального обеспечения;
• 7) соотношение рабочего и свободного времени, условия отдыха;
• 8) условия труда, обеспеченность работой, уровень безработицы.
• Среди названных показателей уровня жизни важнейшим является показатель уровня реальных доходов населения. Динамика реальных доходов, в свою очередь, определяется следующими показателями:
• 1) уровнем заработной платы работников производственных фирм всех форм собственности;
• 2) размером доходов от частнопредпринимательской деятельности и личного подсобного хозяйства;
• 3) величиной выплат и льгот из общественных (социальных) фондов потребления всем слоям населения;
• 4) динамикой налогов и налоговой политикой государства;
• 5) тенденциями и конъюнктурой цен, уровнем инфляции.

В современной экономике увеличение реальных доходов населения осуществляется, прежде всего за счет роста вознаграждения за труд. Наряду с ростом выплат, прежде всего малоимущим слоям населения из общественных (социальных) фондов потребления, ведет к выравниванию реальных доходов и уровня жизни различных социальных слоев и групп населения.

Уровень жизни выступает в неразрывном единстве с образом жизни людей.

Образ жизни — это социально-экономическая категория, выражающая вид, способ жизнедеятельности людей (общества, социального слоя, личности) в национальном и мировом сообществе.

Образ жизни охватывает различные стороны жизнедеятельности человека: — труд, формы его социальной организации; — быт, формы использования свободного времени; — участие в политической и общественной жизни; — формы удовлетворения материальных и духовных потребностей; — правила и нормы поведения людей, вошедшие в повседневную практику.

Понятия образа жизни и уровня жизни взаимосвязаны, но не являются тождественными. Например, показатели уровня жизни могут характеризовать и образ жизни. Однако уровень жизни представляет собой только одно из условий формирования образа жизни, активно воздействует на жизнедеятельность людей. Вместе с тем при одном и том же уровне жизни образ жизни может существенно отличаться.

В социально неоднородном обществе нет и не может быть единого образа жизни. Глубокие различия в образе жизни, в свою очередь, закрепляют социальную дифференциацию общества.

Масштабы повышения уровня жизни зависят от конкретно-исторических условий развития общества. Они определяют задачи роста благосостояния и возможные ресурсы для их реализации.

На динамику уровня жизни оказывает также влияние международная обстановка. Ее обострение вызывает необходимость отвлечения ресурсов для укрепления обороны.

Это, как правило, сдерживает подъем уровня жизни населения страны.

В настоящее время возникла острая необходимость в исчислении стоимости жизни, или, точнее, индекса стоимости жизни (ИСЖ). Категория стоимости жизни может быть использована применительно к определению стоимости рабочей силы.

Раскрывая экономическую природу заработной платы как превращенной формы стоимости рабочей силы, следует сказать, что стоимость рабочей силы сводится к стоимости определенной суммы жизненных средств, необходимых для воспроизводства рабочей силы.

В классическом понимании термин «стоимость жизни» используется для обозначения стоимости совокупности предметов потребления, соответствующей определенному уровню удовлетворения потребностей.

Источник: /mirznanii.com/a/38531/raschety-urovnya-zhizni-naseleniya

Интернет-ресурсы по статистике и математике

Есть расхожее выражение о том, что
существует три типа лжи — обычная
ложь, большая ложь и статистика. Как
бы там ни было, статистика является
ныне одним из основных способов
анализа ситуации в самых различных
областях человеческой
деятельности. Ну, а как же при
составлении статистических сводок
обойтись без знания математики? Где
одно, там и другое — как нитка с
иголкой…

В современных условиях при
создании учебных материалов по
математике и статистике активно
используются цифровые технологии,
в т.ч. интернет.

Из изданных на
Западе за последние три года 300
учебников по теории вероятностей и
математической статистике,
большинство предлагаются и в
электронном виде (в т.ч. в сетевом).
Электронные учебные материалы
отличаются и по содержанию, и по
методам изложения предмета.

Простейшие из них — это просто
текстовые файлы в том или ином
формате, более сложные включают в
себя не только текст лекций,
сопровождаемых графическими
иллюстрациями, но и
соответствующие программы, которые
позволяют обучающимся производить
необходимые вычисления, строить
графики, анализировать зависимости
в режиме диалога. Такие электронные
учебники становятся все популярнее
и доступнее. Вот несколько
любопытных интернет-ресурсов
(учебников и баз данных) по этой
теме.

Каталог англоязычных Web-ресурсов
по теории вероятностей Probability Web (mathcs.carleton.edu/probweb/probweb.html)
создан специально для помощи в
работе ученым-исследователям,
преподавателям и всем, кто
интересуется данной темой.

База-каталог включает ссылки как на
онлайновые учебные материалы, так и
на разнообразные ресурсы по теме
(адреса обществ и объединений,
конференций и симпозиумов,
периодических изданий, новостных
групп и списков рассылки,
издательств, программных
продуктов, сайтов известных
деятелей в области статистики и
некоторых областей математики и
т.д.).

Rice Virtual Lab in Statistics (ruf.rice.edu/~lane/rvls.

html)
— база данных ресурсов по
статистике, включающая монографию
по статистике с гиперссылками к
другим сетевым статистическим
ресурсам (раздел HyperStat Online);
Java-апплеты, демонстрирующие разные
статистические концепции (раздел
Simulations/Demonstrations, некоторые апплеты
можно скачать); примеры анализа
реальных данных и их интерпретаций
(раздел Case Studies) и Analysis Lab — базовый
метод статистического анализа.

edu/stat)
представляет бесплатные, но
высокопрофессиональные
интерактивные ресурсы (тексты, базы
данных, графики) для студентов и
преподавателей, при создании
которых используются ряд
современных технологий вроде MathML
или Java 2. Проект поддерживается
Национальным научным фондом США и
Университетом штата Алабама.

Электронный учебник по
статистике Electronic Statistical Textbook (statsoft.com/textbook/stathome.html)
предлагает материалы для изучения
способов анализа данных по
некоторым областям науки — биологии
и медицины, а также социологии и
ряда бизнес-категорий.

Обучение
начинается с освоения элементарных
понятий предмета, завершаясь
углубленным курсом специальных
разделов статистической науки.
Учебник сопровождается
графическими материалами. Кстати,
имеется русскоязычная версия этого
учебника (statsoft.ru/home/textbook/default.

htm),
причем его копию можно
беспрепятственно скачать на свой
компьютер. Учебник по теории
вероятностей (newasp.omskreg.ru/probability),
написанный группой ученных
Института математики Сибирского
отделения Российской академии
наук, доступен в виде Java-скрипта на
русском и английском языках.

Еще
один русскоязычный ресурс — курс
лекций по статистике (distance.ru/4stud/umk/stat/stat.html),
авторами которого являются
преподаватели Украинского
математического колледжа.

Интернет-учебник доцента кафедры
теории вероятностей
механико-математического
факультета МГУ А.Д. Манита по теории
вероятностей и математической
статистике «ТеорВер-Онлайн» (teorver-online.narod.ru/tvms-i.

html)
ориентирован на студентов
естественнонаучных факультетов, на
сайте имеется не только полный
текст книги, но и статистические
таблицы. Курсы по прикладной
статистике (statcourse.by.ru),
детище Северо-Кавказского НИИ
садоводства и виноградарства (не
иначе бутылки «красненького»
пересчитывают…

), включают
конспекты лекций по предмету,
однако заявленные также разделы
«Формулы» и «Словарь» не
действуют.

com)
можно подробно ознакомиться с его
работой, сделать онлайновый
апгрейд, узнать условия
приобретения через Amazon и Barnes&Noble
(цена пакета — 89$).

Причем, по оценке
специалистов, «mathStatica»
превосходит аналогичные
специализированные программы,
такие как SAS, SPSS, S-Plus, по целому ряду
параметров (конечно, хотелось бы
иметь все «на халяву», но
настоящему профи качественная
возможность делать свое дело
важнее 90 баксов…).

Существует также целый
статистический портал (statsoft.ru/home/portal),
поддерживаемый компанией Statsoft, с
внушительной коллекцией
разнообразнейших информационных
ресурсов по статистическому
анализу, структурированных по
темам, методам и областям
применения, что позволяет находить
адекватные решения вполне
конкретных проблем.

В общем, если вам до зарезу надо
провести Байесовский анализ или
ранговую корреляцию (понятия не
имею, что это за «звери») —
интернет, как всегда, придет на
помощь.

Майлз Vornet,[email protected]

Источник: /kv.by/archive/index2003250601.htm

Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)

Курс знакомит студентов с основными задачами и методами прикладной статистики.

Цели курса — связать теорию и практику, научить студентов «видеть» статистические задачи в различных предметных областях и правильно применять методы прикладной статистики, показать на практических примерах возможности и ограничения статистических методов. Курс имеет скорее методологическую, чем математическую направленность и не содержит доказательств теорем.

Каждый метод описывается по единой схеме:

• постановка задачи;
• примеры прикладных задач из области биологии, экономики, социологии, производства, медицины;
• базовые предположения и границы применимости;
• описание метода (для методов проверки статистических гипотез: нулевая гипотеза и альтернативы, статистика, её нулевое распределение);
• достоинства, недостатки, ограничения, «подводные камни»;
• сравнение с другими методами.

Курс читается студентам 4 курса кафедры математических методов прогнозирования ВМиК МГУ с 2007 года и студентам 4 курса факультета управления и прикладной математики МФТИ с 2011 года. Предполагается, что студенты уже прослушали курсы теории вероятностей и математической статистики.

Программа курса

Введение

Обзор необходимых сведений из теории вероятностей и математической статистики.

• Понятия простой выборки и статистики. Примеры статистик: моменты, асимметрия и эксцесс, вариационный ряд и порядковые статистики, эмпирическое распределение.
• Статистические точечные оценки и их свойства: несмещённость, состоятельность, оптимальность, робастность.
• Интервальные оценки, понятия доверительного интервала и уровня доверия. Доверительные интервалы для среднего и медианы.
• Часто используемые распределения: нормальное, хи-квадрат, Фишера, Стьюдента, Бернулли, биномиальное, Пуассона.
• Проверка статистических гипотез, основные понятия: уровень значимости, достигаемый уровень значимости (p-value), ошибки I и II рода. Односторонние и двусторонние альтернативы.
• Свойства достигаемых уровней значимости. Статистическая и практическая значимость.
• Свойства критериев: несмещённость, состоятельность, мощность.

Материалы занятия

Параметрическая проверка гипотез

[Kanji, Кобзарь]

• Критерии нормальности: критерий хи-квадрат (Пирсона), критерий Шапиро-Уилка, критерии, основанные на различиях между эмпирической и теоретической функциями распределения, критерий Колмогорова-Смирнова (Лиллиефорса). Упрощённая проверка нормальности по асимметрии и эксцессу: критерий Харке-Бера.
• Нормальные параметрические критерии для проверки гипотез: гипотезы о положении, гипотезы о рассеивании.
• Гипотезы о средних: t- и z-критерии Стьюдента для одной и двух выборок, связанные выборки
• Гипотезы о дисперсиях: критерии хи-квадрат и Фишера.
• Гипотезы о значениях параметра распределения Бернулли: сравнение значения параметра с заданным, сравнение параметров распределений двух выборок (случаи связанных и независимых выборок).
• Доверительный интервал для параметра распределения Бернулли: Вальда, Уилсона. Доверительные интервалы Уилсона для разности параметров двух выборок.

Материалы занятия

Непараметрическая проверка гипотез

[Bonnini, Wilcox]

Материалы занятия

Множественная проверка гипотез

[Bretz, Dickhaus]

• Множественная проверка гипотез. Примеры задач. Меры числа ошибок первого рода.
• FWER, поправка Бонферрони.
• Нисходящие процедуры множественной проверки: общий вид, метод Холма.
• Процедуры множественной проверки гипотез при наличии дополнительной информации о признаках: независимость, subset pivotality, PRDS.
• Оценка числа верных нулевых гипотез и её применение.
• FDR, восходящие процедуры, методы Бенджамини-Хохберга и Бенджамини-Иекутиели.

Материалы занятия

Дисперсионный анализ (ANOVA)

[Tabachnick, Лагутин, Кобзарь]

Материалы занятия

Анализ зависимостей

[Agresti, Лагутин].

Материалы занятия

Линейный регрессионный анализ

[Wooldridge]

• Многомерная линейная регрессия. Примеры прикладных задач. Метод наименьших квадратов.
• Несимметричность решения задачи одномерной регрессии относительно признака и отклика, связь с коэффициентом корреляции. Остаточная сумма квадратов (RSS). Коэффициент детерминации
• Предположения Гаусса-Маркова. Статистические свойства МНК-оценок в отсутствие предположения нормальности.
• Факторы, влияющие на дисперсию оценок коэффициентов модели. Мультиколлинеарность.
• Кодирование нечисловых признаков, фиктивные переменные. Dummy- и deviation-кодирование.
• Статистические свойства МНК-оценок при добавлении предположения нормальности. Доверительные интервалы для дисперсии шума, коэффициентов регрессии, прогнозируемого значения отклика.
• Анализ структуры линейной регрессионной модели. Значимость коэффициентов линейной регрессии: проверка равенства коэффициентов нулю и константе, вложенные модели линейной регрессии, критерий Фишера, запись критерия Фишера через коэффициент детерминации. Связь между критериями Фишера и Стьюдента. Пошаговая регрессия. Эксперимент Фридмана.
• Сравнение невложенных моделей: приведённый коэффициент детерминации, критерий Давидсона-Маккиннона.
• Анализ регрессионных остатков: визуальный анализ, проверка гипотез несмещённости, гомоскедастичности (критерий Бройша-Пагана), нормальности.
• Обработка выбросов, расстояние Кука.
• Метод Бокса-Кокса для преобразования отклика. Доверительный интервал для параметра метода.
• Устойчивая оценка дисперсии Уайта, её модификации.

Материалы занятия

Обобщения линейной регрессии

[Olsson, Hosmer, Cameron]

• Обобщённые линейные модели. Связующая функция. Оценка параметров методом максимального правдоподобия.
• Доверительные интервалы и оценка значимости коэффициентов, критерии Вальда и отношения правдоподобия.
• Меры качества обобщённых линейных моделей: аномальность, информационные критерии.
• Постановка задачи логистической регрессии. Логит, интерпретация коэффициентов логистической регрессии.
• Проверка линейности логита: сглаженные диаграммы рассеяния, дробные полиномы.
• Классификация на основе логистической регрессии: чувствительность, специфичность, выбор порога.
• Регрессия счётного признака. Пуассоновская модель.
• Предположение о равенстве матожидания и дисперсии и его проверка. Отрицательная биномиальная модель. Устойчивая оценка дисперсии коэффициентов.

Материалы занятия

Анализ временных рядов

[Hyndman]

• Временной ряд. Основные компоненты эконометрических временных рядов: тренд, сезонность. Календарные эффекты.
• Анализ остатков. Автокорреляционная функция. Коррелограмма и её интерпретация. Проверка гипотезы о равенстве нулю автокорреляции и группы автокорреляций (критерий Льюнга-Бокса). Проверка гипотезы стационарности (критерий KPSS).
• Модели AR, MA, ARMA. Частичная автокорреляция. Подбор параметров модели по коррелограммам. Переход к ряду разностей, модель ARIMA.
• Сезонные эффекты и модели их учёта: SARMA, SARIMA.
• Учёт дополнительных признаков, модель regARIMA. Схема настройки параметров модели.
• Прогнозирование методами экспоненциального сглаживания. Простое экспоненциальное сглаживание Брауна, методы Хольта и Хольта-Уинтерса. Таксономия моделей ETS.
• Меры качества прогнозов, примеры оценок. Информационные критерии. U-коэффициент Тейла.
• Сравнение качества двух прогнозов. Непараметрические критерии, критерий Диболда-Мариано, его модификация для маленьких выборок.
• Обнаружение структурных изменений. Критерий Чоу.
• Причинность по Грейнджеру. Критерий Грейнджера (для двух рядов, для множества рядов).
• Адаптивная селекция и композиция моделей прогнозирования. «Forecast combination puzzle». Агрегирующий алгоритм Вовка.
• Прогнозирование иерархических совокупностей рядов.
• Сложные сезонности в моделях экспоненциального сглаживания (TBATS) и авторегрессии.

Материалы занятий: часть 1, часть 2.

Последовательный анализ

[Вальд, Mukhopadhyay]

• Применение в задачах проверки гипотез о значениях параметра биномиального распределения: сравнение значения с заданным, сравнение двух значений.
• Применение в задачах проверки гипотез о значениях параметров нормального распределения: сравнение значения среднего с заданными (симметричный и несимметричный варианты), сравнение значения дисперсии с заданным.
• Последовательные доверительные интервалы для среднего нормальной совокупности с неизвестной дисперсией (двухэтапная, последовательная процедуры). Процедуры для разности средних двух нормальных совокупностей, случаи равных и неравных дисперсий.
• Непараметрические последовательные доверительные интервалы для среднего и медианы.

Материалы занятия

Анализ причинно-следственных связей

[Pearl]

• Неразрешимость парадокса Симпсона в рамках классической статистики.
• Причинные графы, цепочки, вилки, коллайдеры. D-разделимость.
• Интервенции. Оценка эффекта по обзервационным данным. Хирургия графа и формула корректировки (adjustment formula).
• Правило причинного эффекта. Варианты для отсутствия родителей: правило задней двери, правило передней двери.
• Propensity score, обратное вероятностное взвешивание.
• Графы в линейных моделях. Связь со структурными уравнениями.

Литература

1. Вальд, А. Последовательный анализ. — М.: Физматлит, 1960.
2. Лагутин, М.Б. Наглядная математическая статистика. В двух томах. — М.: П-центр, 2003.
3. Кобзарь, А.И. Прикладная математическая статистика. — М.: Физматлит, 2006.
4. Agresti, A. Categorical Data Analysis. — Hoboken: John Wiley & Sons, 2013.
5. Bonnini, S., Corain, L., Marozzi, M., Salmaso S. Nonparametric Hypothesis Testing: Rank and Permutation Methods with Applications in R. — Hoboken: John Wiley & Sons, 2014.
6. Bretz, F., Hothorn, T., Westfall, P. Multiple Comparisons Using R. — Boca Raton: Chapman and Hall/CRC, 2010.
7. Cameron, A.A., Trivedi, P.K. Regression Analysis of Count Data. — Cambridge: Cambridge University Press, 2013.
8. Dickhaus, T. Simultaneous Statistical Inference With Applications in the Life Sciences. — Heidelberg: Springer, 2014.
9. Good, P. Permutation, Parametric and Bootstrap Tests of Hypotheses: A Practical Guide to Resampling Methods for Testing Hypotheses. — New York: Springer, 2005.
10. Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. The Elements of Statistical Learning, 2nd edition. — Springer, 2009. — 533 p.  (подробнее)
11. Hosmer, D.W., Lemeshow S., Sturdivant, R.X. Applied Logistic Regression. — Hoboken: John Wiley & Sons, 2013.
12. Hyndman, R.J., Athanasopoulos G. Forecasting: principles and practice. — OTexts, 2015. /otexts.org/book/fpp
13. Kanji, G.K. 100 statistical tests. — London: SAGE Publications, 2006.
14. Mukhopadhyay, N., de Silva, B. M. Sequential methods and their applications. — Boca Raton: Chapman and Hall/CRC, 2009.
15. Olsson, U. Generalized Linear Models: An Applied Approach. — Lund: Studentlitteratur, 2004.
16. Pearl J., Glymour M., Jewell N.P. Causal Inference in Statistics: A Primer. — Chichester: John Wiley & Sons, 2016.
17. Tabachnick, B.G., Fidell, L.S. Using Multivariate Statistics. — Boston: Pearson Education, 2012.
18. Wooldridge, J. Introductory Econometrics: A Modern Approach. — Mason: South-Western Cengage Learning, 2013.

Источник: /machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B9,_%D0%9A.%D0%92.%D0%92%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%BD%D1%86%D0%BE%D0%B2)

Вопрос 50: Показатели статистики социальной сферы

• СОЦИАЛЬНАЯ СФЕРА— совокупность отраслей, предприятий, организаций, непосредственным образом связанных и определяющих образ и уровень жизни людей, их благосостояние, потребление
• ПОНЯТИЕ «СОЦИАЛЬНАЯ СТАТИСТИКА»
• Понятие «социальная статистика» имеет два толкования: как область науки и как область
• практической деятельности.
• Социальная статистика как область науки разрабатывает
• систему приемов и методов сбора, обработки и анализа числовой информации о
• социальных явлениях и процессах в обществе.
• Социальная статистика как область практической деятельности направлена на выполнение органами государственной статистики и другими организациями работы по сбору и обобщению числовых материалов, характеризующих те или иные социальные процессы.
• ПРЕДМЕТ ИССЛЕДОВАНИЯ В СОЦИАЛЬНОЙ СТАТИСТИКЕ
• Статистический анализ явлений и процессов, происходящих в социальной жизни
• общества, осуществляется с помощью специфических для статистики методов — методов
• обобщающих показателей, дающих числовое измерение количественных и качественных
• характеристик объекта, связей между ними, тенденций их изменения. Эти показатели
• отражают социальную жизнь общества, выступающую как предмет исследования
• социальной статистики.
• К числу наиболее значимых направлений исследования в социальной статистике
• относятся: социальная и демографическая структура населения и ее динамика, уровень
• жизни населения, уровень благосостояния, уровень здоровья населения, культура и
• образование, моральная статистика, общественное мнение, политическая жизнь.
• Применительно к каждой области исследования разрабатывается система показателей,
• определяются источники информации и существуют специфические подходы к
• использованию статистических материалов в целях регулирования социальной обстановки
• в стране и регионах. Вместе с тем все эти направления дают в конечном счете единую
• последовательную и интегрированную информацию о картине социальной жизни, о

1. тенденциях и закономерностях развития общества.
2. ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ СОЦИАЛЬНОЙ СТАТИСТИКИ
3. Определяя в общем виде задачи социальной статистики, следует выделить те, которые
4. решаются любой отраслевой статистикой применительно к своему объекту исследования.
5. Такими задачами для социальной статистики являются:

• систематический анализ ситуации в социальной сфере;
• анализ важнейших тенденций и закономерностей развития отраслей социальной инфраструктуры:
• изучение уровня и условий жизни населения:
• оценка степени дифференциации этих характеристик;
• анализ динамики:
• прогнозирование наиболее вероятного хода развития на ближайшую и более отдаленную перспективу;
• исследование факторов, под влиянием которых сложилась данная ситуация:
• оценка степени соответствия фактических параметров их нормативным значениям;
• выяснение соотношения и роли объективных и субъективных факторов;
• исследование взаимодействия социальных процессов с другими составляющими общественного развития.

• ОБЪЕКТЫ СОЦИАЛЬНОЙ СТАТИСТИКИ
• Для социальной статистики характерна множественность объектов исследования. Их
• можно подразделить на два типа.
• Первый и основной тип объектов составляют потребители услуг, материальных и
• духовных ценностей, информации. Они представлены индивидуальными и групповыми

объектами. Индивидуальный объект — человек (население как совокупность индивидов).

1. Это также все население и отдельные его категории в зависимости от исследуемого
2. социального процесса. Коллективный объект — группа лиц, совместно осуществляющая
3. потребление, совместно участвующая в социальном процессе. Такими объектами
4. являются: семья, трудовой коллектив, садовое товарищество, гаражный кооператив и др.
5. Второй тип объектов охватывает лиц, организации, структуры, предоставляющие
6. населению услуги, организующие тот или иной социальный процесс. Их деятельность
7. определяет объем и качество предоставленных услуг и ценностей. Производство и
8. потребление услуг, ценностей, информации составляют две взаимосвязанные стороны

процесса. Этим предопределяется целесообразность их параллельного исследования. Так,

• жилищная проблема может быть раскрыта, если информация получена по разным видам
• объектов: семьям, где система показателей характеризует жилищные условия и их
• динамику, и организациям, формирующим рынок жилья. К ним относятся: строительные
• организации, различные жилищные отделы и комиссии в составе местных органов
• управления, разнообразные посреднические конторы и фирмы по обмену, купле, продаже,
• найму жилья.
• В отдельных случаях оба типа объектов представлены в единстве — когда, например,
• семьи сами своими силами осуществляют строительство жилого дома для себя. Однако
• подобная ситуация носит эпизодический характер, так как строительство дома —

единовременное событие, потребителем же жилья семья является постоянно, т. е.

1. доминирует один аспект.
2. Примеры конкретных показателей (конкретные примеры можно самостоятельно допридумать):
3. Здравоохранение
4. 1)показатели продолжительности жизни
5. 2)уровень смертности
6. 3)коэффициент младенческой смертности
7. 4)уровень заболеваемости
8. 5)уровень инвалидизации населения
9. 6)обеспеченность территории медицинскими учреждениями (на 10 000 населения)
10. 7)показатели обращаемости в медицинские учреждения
11. 8)показатели состояния окружающей среды
12. 9) количество больниц
13. 10) Соотношение коек к количеству больных
14. Образование и культура
15. 1)численность и состав образовательных учреждений (количество ВУЗов, школ, техникумов)
16. 2)численность и состав педагогов (на кол-во учащихся)
17. 3)кол-во выпускников
18. 5)структура образования

6)Структура и обеспеченность социально-культурными учреждениями (театры, библиотеки и т.д.)

Статистика труда:

1. занятые и безработные
2. уволенные и принятые

и т.д.

• Определения
• Статистическая совокупность – это множество существующих во времени и пространстве варьирующих явлений, однородных по определенному признаку.
• — это множество единиц, обладающих массовостью, однородностью, определенностью, целостностью, взаимосвязанностью и наличием вариаций единиц.
• Статистический показатель — количественно-качественная обобщающая характеристика какого-либо свойства статистической совокупности в условиях конкретного мечта и времени.
• Статистический признак — характерное свойство, определяющее качество статистической совокупности (ОПФ, численность рабочих)

Статистическое наблюдение — основной источник получения первичной статистической информации.

Планомерный, научно организованный сбор данныхсведений о массовых явлениях и процессах, который заключается в регистрации отобранных признаков у каждой единицы совокупности.

Это научно организованный по единой программе учет факторов, характеризующих явления и процессы общественной жизни и сбор полученных на основании этого учета данных о различных социально-экономических явлениях.

Единица наблюдения — первичный неразложимый элемент статистической совокупности, который является носителем определенного признака. В зависимости от целей исследования единицы могут быть разными. Это элемент изучаемой совокупности статистического наблюдения, являющаяся носителем признаков, подлежащих регистрации при проведении статистического наблюдения

Сплошное наблюдение — информация о всех единицах исследуемой совокупности (перепись).

Несплошное наблюдение — о части статистической совокупности (дешевле, меньше времени, ниже степень достоверности).

Статистическая сводка -комплекс последовательных операций по обобщению конечных единичных факторов, образующих совокупность, для выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом. Результатом сводки – подробные данные, отражающие всю совокупность.

Статистическая сводка должна вестись на основе предварительного теоретического анализа явлений и процессов.

Статистическая группировка — процесс образования однородных групп на основе разделения статистической совокупности на части/объединяя изученные статистические единицы по выделенным существенным признакам.

Ряды распределения —упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по определенному варьирующему признаку. В зависимости от признака различают атрибутивные и вариационные ряды распределения. Вариационные ряды могут быть дискретными или интервальными.

Абсолютные величины — характеристика всего исследуемого явления по отдельно взятому признаку. Поэтому, как правило, в абсолютных величинах измеряются такие явления, которые в статистике характеризуются через первичные признаки. Отражают уровень развития какого-либо явления в границах пространства и времени.

Относительные величины —получают путем сравнения абсолютных показателей (в пространстве, во времени, либо путем сравнения показателей разных свойств изучаемого объекта). Являются результатом сопоставления абсолютных показателей вариации, дают оценку однородности совокупности (не должен превышать 33% для нормальных распределений).

Средние величины — это обобщающая количественная характеристика совокупности однотипных явлений по одному варьирующему признаку. Важнейшая особенность средней величины – в том, что она относится к единице изучаемой совокупности и через характеристику единицы характеризует всю совокупность в целом. 1) наиболее типичное для совокупности значение признака;

2) объем признака совокупности, распределенный поровну между единицами совокупности.

Мода —наиболее часто встречающееся значение признака у единиц данной совокупности. Мода это значение признака, которое встречается в ряду распределения чаще, чем другие его значения. В дискретном ряду распределения значения моды определяются визуально.

Медиана— то значение признака, которое делит единицы ранжированного ряда на две части и лежит в его середине.

Медиана это то значение признака, которое делит единицы ранжированного ряда на две части и лежит в его середине. Медиана (Me) – это величина изучаемого признака, которая находится в середине упорядоченной совокупности.

Половина чисел этой совокупности имеют значения большие, чем медиана, а половина чисел имеют значения меньшие, чем медиана.

Дециль– величина признака в ряду распределения, которой соответствуют десятые доли численности совокупности. Показывает соотношение нижней границы доходов наиболее богатой 10% группы объектов (фирм, банков, населения) к верхней границе доходов10% группы наиболее бедных объектов.

Размах вариации — отражает пределы изменчивости признака или амплитуду вариации. Рассчитывается как разность между максимальной величиной признака (Хmax) и минимальной величиной признака (Хmin).

Размах вариации– это показатель разброса данных. Размах вариации равен разности между наибольшим и наименьшим значениями в выборке, на него непосредственно влияют выбросы значений переменной. Рассчитывается как разность между максимальной величиной признака (Хmax) и минимальной величиной признака (Хmin).

Дисперсия — средняя арифметическая квадратов откло­нений признаков от их средней арифметической.

Базисные и цепные индексы: Цепные индексы получают путем сопоставления текущих уровней с предшествующим, при этом база сравнения постоянно меняется.

Базисные индексы получают путем сопоставления с тем уровнем периода, который был принят за базу сравнения.

В системе базисных индексов сравнения уровней индексируемого показателя в каждом индексе производится с уровнем базисного периода, а в системе цепных индексов уровни индексируемого показателя сопоставляются с уровнем предыдущего периода.

Ряды динамики– это ряд последовательно расположенных статистических показателей (в хронологическом порядке), изменение которых показывает ход развития изучаемого явления.

Тренд– выраженная направленность тенденции изменений показателей временного ряда.

Темп роста – показывает, сколько процентов текущее значение показателя составляет от сравниваемого значения. Сравниваемое значение принимается за 100%. Темп роста измеряется в процентах. Он показывает во сколько раз текущий уровень больше или меньше сравниваемого.

Темп прироста– Показывает, на какую долю (процент) уровень данного периода или момента времени больше или меньше базового уровня. Темп прироста может быть измерен и как отношение абсолютного прироста к базовому уровню. Показывает, на сколько процентов увеличился или уменьшился текущий уровень по сравнению с принятым за базу сравнения уровнем.

Корреляция– статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин. При этом, изменения одной или нескольких из этих величин приводят к систематическому изменению другой или других величин.

Институциональная единица– хозяйствующий субъект, который может от своего имени владеть активами, принимать обязательства, заниматься хозяйственной деятельностью. Обязана вести отчетность о деятельности.

Внутренняя экономика–экономическая деятельность, осуществляемая в пределах экономической территории государства (т.е. находящейся под юрисдикцией правительства данного государства и включает территориальные анклавы за рубежом – тер. посольств, военных баз, судов и самолетов …)

Экономическая территория страны– географическая территория, находящаяся под юрисдикцией данной страны, в пределах которой лица, товары и деньги могут свободно перемещаться.

Резидент— институциональная единица, центр экономического интереса которой находится на данной территории, т.е. которая занимается или собирается заниматься экономической деятельностью либо операциями в значительном масштабе в течение неопределенного или длительного периода времени (год и более);

Нерезидент — границы производства деятельность резидентов национальной экономики (включая деятельность иностранных и смешанных предприятий, имеющих центр экономических интересов в данной стране и действующих в ней на постоянной основе) по производству товаров и услуг;

Границы производства — охватывают предприятия, производящие товары и рыночные и нерыночные услуги. В рыночной экономике значительно расширяется представление о границах производственной деятельности за счет включения в нее производства услуг.

Рыночное производство – производство товаров и услуг, производимых и продаваемых в один период по ценам, которые оказывают значительное влияние на спрос на эти товары и услуги.

Нерыночное производство – производство продукции по ценам, не влияющим на спрос на эту продукцию. (Например, производство для собственного потребления или валового накопления основного капитала, услуги членов семьи, бесплатные услуги государства и т.д.)

Теневая экономика — производство, распределение, обмен и потребление товарно-материальных ценностей, денег, услуг, которые не контролируются обществом и скрываются от органов государственного управления. Доходы теневой экономики на прямую не отражаются в национальной статистике, но по СНС должны косвенно рассчитываться. Это экономическая деятельность, которая противоречит законодательству.

Сектора экономики — (характеристика) совокупность институциональных единиц, однородных с точки зрения их функций и источников финансирования;

Заведение — часть единой организации, специализирующаяся на производстве продукции иной отрасли или подотрасли.



Источник: /infopedia.su/15xb622.html