Введение 3
1.Непараметрические показатели связи 4
2.Типологическая, структурная и аналитическая группировки муниципальных образований по доходам 7
Заключение 11
Список использованных источников 13
Введение
Значительное влияние в механизме управления экономикой выполняет статистика - наука, демонстрирующая собой целостную единую совокупность научных дисциплин. Она проводит сбор, научную обработку, обобщение и анализ информации, квалифицирующей развитие экономики страны, культуры и уровня жизни населения.
Предметом изучения статистики является деятельность государственной экономики, системы ее внутренних связей, исследуемых как единое целое.
Актуальность темы данной работы заключается в особой важности решения таких задач, как выделение социально-экономических типов явлений, изучение структуры явлений и структурных сдвигов, происходящих в них, выявление взаимосвязи и взаимозависимости между ними и в конечном итоге - принятия результативных управленческих распоряжений на государственном и региональном уровнях.
Целью работы является изучение непараметрических показателей связи. Для достижения поставленной цели в работе:
изучили теоретические материалы по данной теме,
выполнили типологическую, структурную и аналитическую группировку муниципальных образований по доходам на душу населения.
Объектом исследования стали теоретические взгляды на понятие непараметрические показатели связи.
Предметом исследования являются определения непараметрических показателей связи.
Методической основой данной работы является изучение учебной литературы.
Теоретической базой исследования послужила учебная литература, посвященная вопросам статистики.
В случае, когда качества факторных и результативных признаков не могут быть выражены численно, для измерения зависимости необходимо использовать другие показатели. Для этих целей используются так называемые непараметрические методы.
Наибольшее распространение получили ранговые коэффициенты корреляции, предложенные К. Спирмэном и М. Кендэлом. Коэффициент корреляции рангов Спирмэна, Ранговый коэффициент корреляции Кендэла. К непараметрическим методам исследования можно отнести коэффициент ассоциации Кас и коэффициент контингенции. Если необходимо оценить тесноту связи между альтернативными признаками, которые могут принимать любое число вариантов значений, применяется коэффициент взаимной сопряженности Пирсона. Еще есть коэффициент Фехнера, который лучше использовать для установления факта связи, когда существует небольшой объем информации.
Для решения таких задач, как выделение социально-экономических типов явлений, изучение структуры явлений и структурных сдвигов, происходящих в них, выявление взаимосвязи и взаимозависимости между явлениями используется статистическая группировка. Группировка - это разделение общей суммы единиц объекта наблюдения по одному или нескольким однородным группам, различающимися между собой в количественном и качественном отношении и позволяющие выделить социально-экономические типы, изучить структуру совокупности и проанализировать связи между отдельными признаками. Различают следующие типы группировок: типологические, структурные, аналитические.
В итоге такого анализа, появляется возможность обнаружения взаимосвязей в экономике, изучения динамики её развития, проведения международных сопоставлений и в конечном итоге - принятия результативных управленческих распоряжений на государственном и региональном уровнях.
1. Елисеева И.И. Общая теория статистики: Учебник / Елисеева И.И. М.: Финансы и статистика, 2002. – 480 с.
2. Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов. Учебник. / Ермолаев О.Ю. М.: Московский психолого-социальный институт Флинта, 2003. – 336 с.
3. Харченко Л.П. Статистика: учеб. пособие / Харченко Л.П., Долженкова В.Г., Ионин В.Г. / М.: ИНФРА-М, 2006. – 384 с.
4. Бюджет для граждан к решению Барнаульской городской думы «О бюджете города на 2018 год и на плановый период 2019 и 2020 годов» [Электронный ресурс] https://barnaul.org/upload/medialibrary/1c9/Byudzhet-na-2018_2020-gody .pdf (Дата обращения 24.05.2019г.)
5. База данных показателей муниципальных образований [Электронный ресурс] http://www.gks.ru/dbscripts/munst/munst01/DBInet.cgi#1 (Дата обращения 25.05.2019г.)