Pojam i suština zakona velikih brojeva. Metode statistike

Osobine statističke metodologije. Statistički agregat. Zakon velikih brojeva.

Zakon velikih brojeva

Masovnost društvenih zakona i originalnost njihovog djelovanja predodređuju potrebu za proučavanjem agregatnih podataka.

Zakon velikih brojeva generiran je posebnim svojstvima fenomena mase. Potonji se, po svojoj individualnosti, s jedne strane razlikuju jedni od drugih, a s druge strane imaju nešto zajedničko, zbog pripadnosti određenoj klasi, vrsti. Štaviše, pojedinačni fenomeni su podložniji uticaju slučajnih faktora nego njihova kombinacija.

Zakon velikih brojeva u svom najjednostavnijem obliku kaže da se kvantitativne pravilnosti masovnih pojava jasno manifestuju samo u dovoljno velikom broju njih.

Dakle, njegova suština leži u činjenici da se u brojevima dobijenim kao rezultat masovnog promatranja pojavljuju određene pravilnosti koje se ne mogu otkriti u malom broju činjenica.

Zakon velikih brojeva izražava dijalektiku slučajnog i nužnog. Kao rezultat međusobnog poništavanja slučajnih odstupanja, prosječne vrijednosti izračunate za vrijednost istog tipa postaju tipične, odražavajući djelovanje stalnih i značajnih činjenica u datim uvjetima mjesta i vremena. Tendencije i pravilnosti koje otkriva zakon velikih brojeva važe samo kao masovne tendencije, ali ne i kao zakoni za svaki pojedinačni slučaj.

Statistika proučava svoj predmet koristeći različite metode:

Metoda masovnih posmatranja

Metoda statističkog grupisanja

Metoda dinamičkih serija

・Metoda indeksne analize

· Metoda korelaciono-regresijske analize odnosa indikatora itd.

Polit. aritmetičari su proučavali opšte pojave uz pomoć numeričkih karakteristika. Predstavnici ove škole bili su Gratsit - proučavao je obrasce masovnih pojava, Petit - tvorac ekv. statistike, Galei - postavio je ideju zakona velikih brojeva.

Populacija- puno istokvalitetnih, različitih pojava. Pojedinačni elementi koji čine agregat su jedinice agregata. Statistički skup se naziva homogenim ako su najznačajnije karakteristike za svaku njegovu jedinicu yavl. u osnovi isti i heterogeni i, ako se kombinuju različite vrste pojava. Učestalost-ponavljanje znakova u agregatu (u seriji distribucije).

Sign- karakterističnu osobinu (svojstvo) ili drugu osobinu jedinica objekata pojava. Znakovi se dijele na: 1) kvantitativne (ovi znakovi se izražavaju brojevima. Oni igraju dominantnu ulogu u statistici. To su znakovi pojedinačnih vrijednosti \u200b koji se razlikuju po veličini); 2) kvalitativni ((atributivni) se izražavaju u obliku pojmova, definicija, izražavajući njihovu suštinu, kvalitativno stanje); 3) alternativna (kvalitativne karakteristike koje mogu poprimiti samo jednu od dvije suprotne vrijednosti) Osobine pojedinih jedinica populacije poprimaju zasebne vrijednosti. Fluktuacija znakova - varijacija.

Statističke jedinice stanovništva i varijacije karakteristika. Statistički pokazatelji.

Pojave i procese u životu društva karakteriše statistika uz pomoć statističkih indikatora. Statistički indikator je kvantitativna procjena svojstava fenomena koji se proučava. U statističkom pokazatelju se manifestuje jedinstvo kvalitativnog i kvantitativnog aspekta. Ako kvalitativna strana fenomena nije definisana, nemoguće je odrediti njegovu kvantitativnu stranu.

Statistika koristeći stat. indikatori karakterišu: veličinu proučavanih pojava; njihova karakteristika; obrasci razvoja; njihove veze.

Statistički indikatori se dijele na računovodstvene - procijenjene i analitičke.

Računovodstvo – procijenjeni indikatori odražavaju obim ili nivo proučavane pojave.

Analitički indikatori se koriste za karakterizaciju karakteristika razvoja neke pojave, njene rasprostranjenosti u prostoru, odnosa njenih delova i odnosa sa drugim pojavama. Kao analitički indikatori koriste se: prosječne vrijednosti, strukturni pokazatelji, varijacije, dinamika, stepeni zategnutosti itd. Varijacija- ovo je raznolikost, varijabilnost vrijednosti atributa u pojedinačnim jedinicama posmatrane populacije.

Varijacija osobine - spol - muško, žensko.

Varijacija plate - 10000, 100000, 1000000.

Pojedinačne karakteristične vrijednosti se nazivaju opcije ovaj znak.

Svaki pojedinačni fenomen koji je predmet statističkog proučavanja naziva se

Faze statističkog posmatranja. Statističko posmatranje. Ciljevi i zadaci statističkog posmatranja. Osnovni koncepti.

Statističko posmatranje je prikupljanje potrebnih podataka o pojavama, procesima društvenog života.

Svaka statistička studija sastoji se od sljedećih koraka:

· Statističko posmatranje – prikupljanje podataka o fenomenu koji se proučava.

· Rezime i grupisanje - izračunavanje ukupnih iznosa u cjelini ili po grupama.

· Dobijanje generalizujućih indikatora i njihova analiza (zaključci).

Zadatak statističkog posmatranja je da dobije pouzdane početne informacije i da ih dobije u najkraćem mogućem roku.

Zadaci koji stoje pred menadžerom određuju svrhu nadzora. To može proizaći iz odluka državnih organa, administracije regiona, marketinške strategije kompanije. Opšta svrha statističkog posmatranja je da obezbijedi upravljanje informacijama. Određuje se u zavisnosti od mnogih uslova.

Predmet posmatranja je skup jedinica fenomena koji se proučavaju, o kojima treba prikupiti podatke.

Jedinica posmatranja je element objekta koji ima obeležje koje se proučava.

Znakovi mogu biti:

• kvantitativno
• kvalitativno (atributivno)

Za registraciju se koriste prikupljeni podaci formu- posebno pripremljen obrazac, koji obično ima naslov, adresu i sadržaj. Naslovni dio sadrži naziv ankete, organizaciju koja provodi istraživanje, te ko je i kada odobrio obrazac. Adresni dio sadrži naziv, lokaciju istraživačkog objekta i druge detalje koji omogućavaju njegovu identifikaciju. U zavisnosti od konstrukcije sadržajnog dela, postoje dve vrste formi:

§ Obrazac karton koji se sastavlja za svaku jedinicu posmatranja;

§ Blank lista, koja se sastavlja za grupu jedinica posmatranja.

Svaki oblik ima svoje prednosti i nedostatke.

prazna kartica pogodan za ručnu obradu, ali je povezan s dodatnim troškovima u dizajnu naslova i adresara.

Prazna lista koristi se za automatsku obradu i uštedu na pripremi naslovnog i naslovnog dijela.

Da biste smanjili troškove sažetka i unosa podataka, preporučljivo je koristiti mašine koje čitaju obrasce. Pitanja u sadržaju obrasca treba da budu formulisana tako da mogu dobiti nedvosmislene, objektivne odgovore. Najbolje pitanje je ono na koje se može odgovoriti "Da" ili "Ne". Pitanja na koja je teško ili nepoželjno odgovoriti ne treba da budu uključena u obrazac. Ne možete kombinovati dva različita pitanja u jednoj formulaciji. Kako bi pomogli ispitanicima u pravilnom razumijevanju programa i pojedinačnih pitanja, instrukcije. Mogu biti kako na obrascu, tako iu obliku posebne knjige.

Da biste odgovore ispitanika usmjerili u pravom smjeru, prijavite se statistički tragovi, odnosno gotovih odgovora. One su potpune i nepotpune. Nepotpuno daje ispitaniku priliku za improvizaciju.

Statističke tabele. Subjekt i predikat tabele. Jednostavne (popisne, teritorijalne, hronološke), grupne i kombinovane tabele. Jednostavan i složen razvoj predikatne statističke tablice. Pravila za konstruisanje tabela u statistici.

Rezultate sažetka i grupisanja treba prikazati na način da se mogu koristiti.

Postoje 3 načina za predstavljanje podataka:

1. podaci se mogu uključiti u tekst.

2. prikaz u tabelama.

3. grafički način

Statistička tabela - sistem redova i kolona u kojima su statističke informacije o društveno-ekonomskim pojavama predstavljene određenim redosledom.

Razlikujte subjekt i predikat tabele.

Subjekt je objekt okarakteriziran brojevima, obično je subjekt dat na lijevoj strani tabele.

Predikat je sistem indikatora kojim se objekat karakteriše.

Opšti naslov treba da odražava sadržaj cele tabele, koja se nalazi iznad tabele u sredini.

Pravilo tabele.

1. ako je moguće, stol treba biti male veličine, lako vidljiv

2. Opšti naslov tabele treba ukratko da izrazi veličinu njene glavne. sadržaj (teritorija, datum)

3. numerisanje kolona i redova (predmet) koji se popunjavaju podacima

4. prilikom popunjavanja tabela potrebno je koristiti simbole

5. poštovanje pravila za zaokruživanje brojeva.

Statističke tabele su podeljene u 3 tipa:

1. jednostavne tablice ne sadrže proučavane jedinice statističke populacije u predmetu sistematizacije, već sadrže nabrajanja jedinica proučavane populacije. Po prirodi prezentiranog materijala, ove tabele su spisak, teritorijalni i hronološki. Tabele u kojima je dat spisak teritorije (okruga, regiona i sl.) nazivaju se teritorijalne liste.

2. tabele grupne statistike daju informativniji materijal za analizu fenomena koji se proučavaju zbog grupa koje se formiraju u njihovom predmetu prema bitnom atributu ili identifikaciji veze između niza indikatora.

3. pri konstruisanju kombinacionih tabela svaka grupa predmeta, formirana prema jednom atributu, se deli na podgrupe prema drugom atributu, svaka druga grupa se deli prema trećem atributu, tj. faktorski znaci u ovom slučaju se uzimaju u određenoj kombinaciji, kombinacijama. Kombinaciona tabela utvrđuje obostrani efekat na efektivne znakove i značajnu vezu između grupa faktora.

U zavisnosti od zadatka studije i prirode početnih informacija, predikat statističkih tabela može biti jednostavno i teško. Indikatori predikata u jednostavnom razvoju poredani su uzastopno jedan za drugim. Raspoređivanjem indikatora na grupu prema jednom ili više znakova u određenoj kombinaciji, dobija se složeni predikat.

Statistički grafikoni. Elementi statističkog grafikona: grafička slika, polje grafa, prostorne reference, reference skale, eksplikacija grafikona. Vrste grafova prema obliku grafičke slike i prema slici konstrukcije.

Statistički grafikon - je crtež na kojem se prikazuju statistički podaci pomoću uslovnih geometrijskih oblika (linije, tačke ili drugi simbolički znakovi).

Glavni elementi statističkog grafikona:

1. Polje grafikona - mjesto gdje se izvršava.

2. Grafička slika - ovo su simbolični znakovi kojima se prikazuje statistika. podatke (tačke, linije, kvadrati, krugovi, itd.)

3. Prostorni orijentiri određuju postavljanje grafičkih slika na polje grafa. Oni su postavljeni koordinatnom mrežom ili konturnim linijama i dijele polje grafikona na dijelove, koji odgovaraju vrijednostima proučavanih indikatora.

4. Stat. grafika daje grafičkim slikama kvantitativni značaj, koji se prenosi pomoću sistema skala. Skala grafikona je mjera konverzije numeričke vrijednosti u grafičku. Skala je linija čije se pojedinačne tačke čitaju kao određeni broj. Skala grafikona može biti pravolinijska i krivolinijska, ujednačena i neujednačena.

5. Rad grafa je objašnjenje njegovog sadržaja, obuhvata naslov grafikona, objašnjenje razmera, objašnjenja pojedinih elemenata grafičke slike. Naslov grafikona kratko i jasno objašnjava glavni sadržaj prikazanih podataka.

Takođe na grafikonu je dat tekst koji omogućava čitanje grafikona. Brojčane oznake skale dopunjene su naznakom mjernih jedinica.

Grafička klasifikacija:

Po načinu gradnje:

1. Dijagram predstavlja crtež na kojem je stat. informacije su prikazane pomoću geometrijskih oblika ili simboličkih znakova. U stat. primenite sledeće. vrste grafikona:

§ linearni

§ stupasti

§ trakaste (trakaste) karte

§ kružni

§ radijalni

2. Kartogram je šematska (konturna) karta, odnosno plan područja, na kojem se grafičkim simbolima (šrafiranjem, bojama, tačkama) u zavisnosti od vrijednosti prikazanog indikatora označavaju pojedinačne teritorije. Kartogram je podijeljen na:

§ Pozadina

§ Tacka

U pozadinskim kartogramima, teritorije s različitim vrijednostima proučavanog indikatora imaju različito sjenčanje.

U tačkastim kartogramima kao grafički simbol koriste se tačke iste veličine, koje se nalaze unutar određenih teritorijalnih jedinica.

3. Dijagrami (stat. karte) su kombinacija konturne karte (plana) područja sa dijagramom.

Prema formi primijenjenih grafičkih slika:

1. U dijagramima raspršenosti kao graf. slike, koristi se skup tačaka.

2. U linijskim grafikonima, grafikonima. linije su slike.

3. Za planarne grafove graf. slike su geometrijski oblici: pravokutnici, kvadrati, krugovi.

4. Kovrčavi grafikoni.

Po prirodi grafičkih zadataka koje treba riješiti:

Raspodjela; strukture stat. agregati; redovi dinamike; komunikacijski indikatori; indikatori učinka.

Varijacija karakteristika. Apsolutni indikatori varijacije: raspon varijacije, srednja linearna devijacija, varijansa, standardna devijacija. Relativni indikatori varijacije: koeficijenti oscilacije i varijacije.

Indikatori varijacije usrednjenih statičkih karakteristika: opseg varijacije, srednja linearna devijacija, srednja kvadratna devijacija (disperzija), koeficijent varijacije. Proračunske formule i postupak za izračunavanje indikatora varijacije.

Primjena indikatora varijacije u analizi statističkih podataka u djelatnostima preduzeća i organizacija, institucija BR, makroekonomskih indikatora.

Prosječni indikator daje generalizirani, tipični nivo osobine, ali ne pokazuje stepen njene fluktuacije, varijacije.

Stoga se prosječni pokazatelji moraju dopuniti indikatorima varijacije. Pouzdanost prosjeka ovisi o veličini i distribuciji odstupanja.

Važno je poznavati glavne indikatore varijacije, kako biste ih mogli pravilno izračunati i koristiti.

Glavni indikatori varijacije su: opseg varijacije, prosječna linearna devijacija, varijansa, standardna devijacija, koeficijent varijacije.

Formule indikatora varijacije:

1. raspon varijacija.

X μαχ - maksimalna vrijednost atributa

X min - minimalna vrijednost karakteristike.

Raspon varijacije može poslužiti samo kao približna mjera varijacije osobine, jer izračunava se na osnovu njegove dvije ekstremne vrijednosti, a ostale se ne uzimaju u obzir; u ovom slučaju, ekstremne vrijednosti atributa za datu populaciju mogu biti čisto slučajne.

2. prosječno linearno odstupanje.

Znači da se odstupanja uzimaju bez obzira na njihov znak.

Srednja linearna devijacija se rijetko koristi u ekonomskoj statističkoj analizi.

3. Disperzija.

Indeksna metoda za poređenje kompleksnih populacija i njenih elemenata: indeksirana vrijednost i komenzurator (težina). statistički indeks. Klasifikacija indeksa prema predmetu proučavanja: indeksi cijena, fizičkog obima, troškova i produktivnosti rada.

Riječ "indeks" ima nekoliko značenja:

indeks,

pokazivač,

Opis itd.

Ova riječ, kao pojam, koristi se u matematici, ekonomiji i drugim naukama. U statistici, indeks se shvata kao relativni indikator koji izražava odnos veličina neke pojave u vremenu, u prostoru.

Uz pomoć indeksa rješavaju se sljedeći zadaci:

1. Mjerenje dinamike, socio-ekonomske pojave za 2 ili više vremenskih perioda.

2. Mjerenje dinamike prosječnog ekonomskog pokazatelja.

3. Mjerenje omjera indikatora za različite regije.

Prema objektu proučavanja, indeksi su:

produktivnost rada

Troškovi

Fizički volumen proizvoda itd.

P1 - cijena jedinice robe u tekućem periodu

P0 - jedinična cijena robe u baznom periodu

2. indeks obima pokazuje kako se promijenio obim proizvodnje u tekućem periodu u odnosu na osnovicu

q1- broj prodate ili proizvedene robe u tekućem periodu

q0-broj prodate ili proizvedene robe u baznom periodu

3. Indeks troškova pokazuje kako se promijenila cijena jedinice proizvodnje u tekućem periodu u odnosu na bazni.

Z1- jedinični trošak proizvodnje u tekućem periodu

Z0 - jedinični trošak proizvodnje u baznom periodu

4. Indeks produktivnosti rada pokazuje kako se promijenila produktivnost rada jednog radnika u tekućem periodu u odnosu na bazni period

t0 - intenzitet rada ukupnog radnika za bazni period

t1 - intenzitet rada jednog radnika za tekući period

Metodom selekcije

Ponovljeno

Neiterativni prikaz uzorka

At resampling ukupan broj jedinica stanovništva u procesu uzorkovanja je nepromijenjen. Jedinica koja je uključena u uzorak nakon registracije ponovo se vraća u opštu populaciju – “selekcija prema šemi vraćene lopte”. Ponovno uzorkovanje u socioekonomskom životu je rijetko. Obično je uzorkovanje organizirano prema shemi uzorkovanja koja se ne ponavlja.

At nema ponovnog uzorkovanja jedinica populacije koja je pala u uzorak u opštoj populaciji se vraća i naknadno ne učestvuje u uzorku (selekcija prema šemi nevraćene lopte). Dakle, nerepetitivnim uzorkovanjem, broj jedinica u opštoj populaciji se smanjuje u procesu istraživanja.

3. prema stepenu obuhvata populacijskih jedinica:

Veliki uzorci

Mali uzorci (mali uzorak (n<20))

Mali uzorak u statistici.

Mali uzorak je nekontinuirano statističko istraživanje u kojem se uzorak formira od relativno malog broja jedinica u opštoj populaciji. Volumen malog uzorka obično ne prelazi 30 jedinica i može doseći do 4-5 jedinica.

U trgovini, mali uzorak se koristi kada je veliki uzorak ili nemoguć ili nepraktičan (na primjer, ako studija uključuje oštećenje ili uništavanje uzoraka koji se ispituju).

Vrijednost greške malog uzorka određena je formulama koje se razlikuju od formula za posmatranje uzorka s relativno velikom veličinom uzorka (n>100). Prosječna greška malog uzorka izračunava se po formuli:

Marginalna greška malog uzorka određena je formulom:

T- faktor pouzdanosti u zavisnosti od vjerovatnoće (P) kojom se određuje marginalna greška

μ je prosječna greška uzorkovanja.

U ovom slučaju, vrijednost koeficijenta povjerenja t ovisi ne samo od date vjerovatnoće povjerenja, već i od broja jedinica uzorka n.

Uz pomoć malog uzorka u trgovini rješava se niz praktičnih problema, prije svega, uspostavljanje granice u kojoj se nalazi opći prosjek osobine koja se proučava.

Selektivno posmatranje. Opća i uzorkovana populacija. Greške u registraciji i reprezentativnosti. Greška uzorkovanja. Srednje i granične greške uzorkovanja. Distribucija rezultata opservacije uzorka na opštu populaciju.

U svakom statičkom istraživanju postoje dvije vrste grešaka:

1. Greške u registraciji mogu biti nasumične (nenamjerne) i sistematske (tendenciozne) prirode. Slučajne greške obično balansiraju jedna drugu, budući da nemaju preovlađujući smjer prema preuveličavanju ili potcjenjivanju vrijednosti proučavane osobine. Sistematske greške su usmjerene u jednom smjeru zbog namjernog kršenja pravila selekcije. Oni se mogu izbjeći pravilnom organizacijom i nadzorom.

2. Greške u reprezentativnosti su svojstvene samo posmatranju uzorka i nastaju zbog činjenice da uzorak ne reprodukuje u potpunosti opštu populaciju.

uzorak udjela

opšta varijansa

opšta standardna devijacija

varijansa uzorka

uzorak standardne devijacije

U selektivnom posmatranju, mora se osigurati slučajnost odabira jedinica.

Proporcija uzorka je omjer broja jedinica u uzorku i broja jedinica u općoj populaciji.

Udio uzorka (ili učestalost) je omjer broja jedinica koje imaju karakteristiku m koja se proučava prema ukupnom broju jedinica u populaciji uzorka n.

Da bi se okarakterisala pouzdanost indikatora uzorka, razlikuju se prosječna i granična greška uzorkovanja.

1. prosječna greška uzorkovanja za ponovno uzorkovanje

Za dionicu, marginalna greška za ponovni odabir je:

Podijeli u jednom odabiru:

Vrijednost Laplaceovog integrala je vjerovatnoća (P) za različite t date u posebnoj tabeli:

pri t=1 P=0,683

pri t=2 P=0,954

pri t=3 P=0,997

To znači da se sa vjerovatnoćom od 0,683 može garantovati da odstupanje opšte srednje vrednosti od uzorka neće premašiti jednu srednju grešku

Uzročne veze između pojava. Faze proučavanja uzročno-posledičnih veza: kvalitativna analiza, izgradnja modela odnosa, interpretacija rezultata. Funkcionalna povezanost i stohastička zavisnost.

Proučavanje objektivno postojećih veza među pojavama najvažniji je zadatak teorije statistike. U procesu statističkog proučavanja zavisnosti otkrivaju se uzročno-posledične veze između pojava, što omogućava identifikaciju faktora (znakova)

imajući glavni uticaj na varijaciju proučavanih pojava i procesa. Uzročno-posledična veza je takva povezanost pojava i procesa kada promjena jednog od njih - uzroka - dovodi do promjene drugog - posljedice.

Znakovi prema njihovoj važnosti za proučavanje odnosa dijele se u dvije klase. Znakovi koji uzrokuju promjene u drugim srodnim znakovima nazivaju se faktori, ili jednostavno faktori. Osobine koje se mijenjaju pod uticajem faktorskih osobina nazivaju se

produktivan.

Koncept odnosa između različitih karakteristika proučavanih pojava. Znakovi-faktori i efektni znaci. Vrste odnosa: funkcionalni i korelacijski. Korelaciono polje. Direktno i povratne informacije. Linearne i nelinearne veze.

Direktne i reverzne veze.

U zavisnosti od smera delovanja, funkcionalni i stohastički odnosi mogu biti direktni i obrnuti. Kod direktnog povezivanja, smjer promjene rezultantnog znaka poklapa se sa smjerom promjene predznaka-faktora, tj. sa povećanjem atributa faktora, efektivni atribut se takođe povećava, i obrnuto, sa smanjenjem atributa faktora, efektivni atribut se takođe smanjuje. U suprotnom, postoje povratne veze između razmatranih veličina. Na primjer, što je viša kvalifikacija radnika (rang), to je viši nivo produktivnosti rada - direktna veza. I što je veća produktivnost rada, to je jedinični trošak proizvodnje niži - povratna informacija.

Pravolinijski i krivolinijski spojevi.

Prema analitičkom izrazu (oblici), veze mogu biti pravolinijske i krivolinijske. Kod pravolinijskog odnosa s povećanjem vrijednosti atributa faktora, dolazi do kontinuiranog povećanja (ili smanjenja) vrijednosti rezultirajućeg atributa. Matematički, takav odnos je predstavljen pravolinijskom jednadžbom, a grafički pravom linijom. Otuda je njen kraći naziv linearna veza.

Kod krivolinijskih odnosa s povećanjem vrijednosti faktorskog atributa, povećanje (ili smanjenje) rezultirajućeg atributa se događa neravnomjerno, ili je smjer njegove promjene obrnut. Geometrijski, takve veze su predstavljene zakrivljenim linijama (hiperbola, parabola, itd.).

Predmet i zadaci statistike. Zakon velikih brojeva. Glavne kategorije statističke metodologije.

Trenutno se termin "statistika" koristi u 3 značenja:

· Pod „statistikom“ se podrazumeva grana delatnosti koja se bavi prikupljanjem, obradom, analizom, objavljivanjem podataka o raznim pojavama javnog života.

· Statistikom se naziva digitalni materijal koji služi za karakterizaciju opštih pojava.

· Statistika je grana znanja, akademski predmet.

Predmet statistike je kvantitativna strana masovnih opštih pojava u bliskoj vezi sa njihovom kvalitativnom stranom. Statistika proučava svoj predmet uz pomoć def. kategorije:

· Statistički totalitet - ukupnost društvenih-ek. predmeta i pojava uopšte. Život, ujedinjeni. Neki kvalitet. Osnova npr. ukupnosti pre-ty, firmi, porodica.

· Jedinica stanovništva je primarni element statističke populacije.

Znak - kvaliteta. Karakteristika jedinice stanovništva.

· Statistički indikator – koncept odražava količine. karakteristike (veličine) znakova total. fenomeni.

· Statistički sistem. Indikatori - skup statističkih. indikatori, koji odražavaju odnos, to-rye stvorenja. između pojava.

Glavni zadaci statistike su:

1. sveobuhvatna studija dubokih transformacija eq. i društveni procesi zasnovani na naučnim dokazima. bodovni kartoni.

2. generalizacija i predviđanje trendova razvoja dekom. sektora privrede u celini

3. blagovremeno obezbjeđivanje. pouzdanost informacija stanje., hoz., ek. tijela i širu javnost

Teorijska osnova statistike je materijalistička dijalektika, koja zahtijeva razmatranje društvenih pojava u međusobnoj povezanosti i međuzavisnosti, u kontinuiranom razvoju (u dinamici), u istorijskoj uslovljenosti; ukazuje na prelazak kvantitativnih promjena u kvalitativne.

Specifične metode kojima statistika proučava svoj predmetni oblik statistička metodologija. Uključuje metode:

statističko posmatranje - prikupljanje primarne statističke građe, evidentiranje činjenica. Ovo je prva faza statističkog istraživanja;

sažetak i grupisanje rezultata posmatranja u određene agregate. Ovo je druga faza statističke studije;

metode za analizu dobijenih zbirnih i grupisanih podataka posebnim tehnikama (treća faza statističkog istraživanja): korišćenjem apsolutnih, relativnih i prosečnih vrednosti, statističkih koeficijenata, indikatora varijacije, indeksne metode, indikatora vremenskih serija, korelaciono-regresijske metode. U ovoj fazi otkrivaju se međusobne veze pojava, utvrđuju se obrasci njihovog razvoja i daju se prediktivne procjene.

Statističke metode se koriste kao istraživački alat u mnogim drugim naukama: ekonomskoj teoriji, matematici, sociologiji, marketingu itd.

1.4. Zadaci statistike u tržišnoj ekonomiji.

Glavni zadaci statistike u savremenim uslovima su:

razvoj i unapređenje statističke metodologije, metoda za izračunavanje statističkih pokazatelja zasnovanih na potrebama tržišne privrede i SNR-a primenjenih u statističkom računovodstvu, obezbeđujući uporedivost statističkih informacija u međunarodnim poređenjima;

proučavanje tekućih ekonomskih i društvenih procesa na osnovu naučno utemeljenog sistema indikatora;

generalizacija i predviđanje trendova u razvoju savremenog društva, uključujući i privredu, na makro i mikro nivou;

pružanje informacija strukturama zakonodavne i izvršne vlasti, organima vlasti, privrednim tijelima i javnosti;

unapređenje praktičnog sistema statističkog računovodstva: smanjenje izvještavanja, njegovo objedinjavanje, prelazak sa kontinuiranog izvještavanja na nekontinuirane vidove posmatranja (jednokratna, uzorkovana istraživanja).

1.5. Suština zakona velikih brojeva.

Pravilnosti koje proučava statistika - oblici ispoljavanja uzročne veze - izražavaju se u ponavljanju sa određenom pravilnošću događaja sa dovoljno visokim stepenom verovatnoće. U ovom slučaju mora se poštovati uslov da se faktori koji generišu događaje neznatno menjaju ili da se uopšte ne menjaju. Statistička pravilnost se utvrđuje na osnovu analize masovnih podataka, poštuje zakon velikih brojeva.

Suština zakona velikih brojeva leži u činjenici da se u zbirnim statističkim karakteristikama (ukupni broj dobijen kao rezultat masovnog posmatranja) gase radnje elemenata slučajnosti, a u njima se pojavljuju određene pravilnosti (trendovi). što se ne može otkriti na malom broju činjenica.

Zakon velikih brojeva generiran je vezama masovnih pojava. Treba imati na umu da tendencije i pravilnosti otkrivene uz pomoć zakona velikih brojeva važe samo kao masovne tendencije, ali ne i kao zakoni za pojedinačne jedinice, za pojedinačne slučajeve.

Kurs EP 02 "Statistika"

Odjeljak 1. Opće osnove statističke nauke

Tema 1.1 Predmet, metoda i zadaci statistike. Organizacija statistike u R.F.

Cilj:

• formiranje ideja o predmetu i metodi statistike;
• o zadacima statistike u tržišnoj ekonomiji.

Zadaci:

Učenik mora:

imati ideju:

1. O predmetu i metodi statistike;

2. O opštim osnovama statističke nauke.

3. O principima organizacije državne statistike

1. Predmet, metod i zadaci statistike.

2. Osobine statističke metodologije.

3. Sistem državne statistike u R.F.

4. Zadaci i principi organizovanja državnog statističkog računovodstva, struktura organa državne statistike. Funkcije organa državne statistike.

5. Savremene tehnologije za organizaciju statističkog računovodstva.

1. Predmet, metod i zadaci statistike.

Uloga statistike u našem životu je toliko velika i neosporna da ljudi često bez oklijevanja koriste elemente statističke metodologije.

Na primjer:

Kada planirate porodični budžet, vaša majka sigurno zna:

Koliko novca mjesečno troši na hranu?

· Koliko kupiti odjeću;

Koliko za kupovinu lijekova i liječenje;

· Koliko džeparca za članove porodice;

Koliko za obrazovanje djece i samoobrazovanje;

· Koliko za račune za komunalije itd.

Odavde ona otprilike zna koliko novca odrasli članovi porodice moraju zaraditi.

Prilikom donošenja odluka, osoba:

Ø koristi određeni sistem dostupnih informacija, utvrđene ukuse i navike, činjenice,

Ø upoređuje ove činjenice,

Ø ih sistematizuje,

Ø analize,

Ø izvlači za sebe potrebne zaključke i donosi određene odluke,

Ø preduzima konkretne akcije.

Zar ovo nije statistika?

Država, kao i vaša majka, planira svoje prihode, pa se svake godine razmatra u više čitanja i usvaja se državni budžet. Ovo je takođe statistika - ekonomska statistika države.

Vidite koliko je velika i višestruka uloga i značaj subjekta statistike.

Statistika - samostalna društvena nauka, koja ima svoj predmet i metode istraživanja, proizašle iz potreba društvenog života. Termin "statistika" dolazi od latinske riječi "status", što znači "položaj, red".

Main objekata primjene statističke teorije i metodologije

su:

1.: ekonomska aktivnost, stanovništvo, uslovi života ljudi, upravljanje ekonomskim i društvenim procesima neophodni su za privrednu aktivnost,

2. stanovništvo,

3. uslovi života ljudi,

4. upravljanje ekonomskim i društvenim procesima,

5. naučna istraživanja itd.

A ako hemičari, fizičari imaju svoje metode u proučavanju određene hipoteze, statistika takođe koristi određene metode za proučavanje njenog objekta.

Metode statistike: - upute

6. Deskriptivni (opisni);

7. Analitički.

Deskriptivne metode - bave se:

Ø metode prikupljanja statističkih informacija - statističko posmatranje,

Ø pitanja metodologije i prakse implementacije - statistički sažetak i grupisanje podataka,

Ø vizuelno predstavljanje statističkih podataka - izrada statističkih tabela i grafikona,

Ø proračun apsolutne, relativne i prosječne vrijednosti i njihovu upotrebu u analizi društveno-ekonomskih pojava.

Analitičke metode - uključuju:

Ø metode analize varijacije,

Ø metodologija analiza indeksa,

Ø pitanja teorije i prakse selektivno posmatranje,

Ø procjena odnosa osobina, tj. - proučavanje veza između pojava,

Ø metode statističke analize serije dinamike i prognoziranje.

Zadaci i funkcije statistika u tržišnoj ekonomiji.

Glavni zadatak statistike kao nauke je sledeći:

- prikupljanje podataka

- obrada podataka

- Analiza podataka,

a na osnovu prethodnog rada - interpretaciju rezultata.

Ovaj pristup je inicirao Gauss, koji je primijenio statističke tehnike za izračunavanje orbita planeta iz nesavršenih podataka.

Glavni zadatak statistike u naše vrijeme je obrada kvantitativnih rezultata naučnih eksperimenata, jer. statističke metode se koriste u industriji, hemiji, geologiji, istoriji, sociologiji, psihologiji, ekonomiji, svemirskim istraživanjima.

politick.iki:

2. Osobine statističke metodologije.

Statistička populacija, zakon velikih brojeva, statistička pravilnost.

Bez obzira na stepen i stepen ekonomskog razvoja, prirodu političkog sistema, statistika je stotinama godina njegovog postojanja uvijek ostala neophodna i djelotvorna. instrument javne uprave.

Statistika je bila nauka koja je istraživala kvantitativnu stranu masovnih pojava, identifikujući specifične obrasce zasnovane na zakon velikih brojeva. Obavljajući širok spektar funkcija prikupljanja, sistematizacije i analize informacija koje karakterišu ekonomski i društveni razvoj društva, statistika je oduvijek imala ulogu glavnog pružalac činjenica za sve strukture društva. Na primjer:

Obezbjeđenje obradivog zemljišta po glavi stanovnika u 1998. - m².

3. Sistem državne statistike u R.F.

U našoj zemlji trenutno funkcioniše jedinstven centralizovani sistem državne statistike. Centralno tijelo ovog sistema je Državni komitet za statistiku Ruske Federacije (Goskomstat Rusije). U konstitutivnim entitetima Ruske Federacije (u republikama, teritorijama i regijama), u regionima, statističke poslove obavljaju teritorijalna tijela državne statistike.

Direktna obrada statističkih podataka koji dolaze iz regiona vrši se u Glavnom međuregionalnom centru za obradu i diseminaciju statističkih informacija (GMC Državnog komiteta za statistiku Rusije), koji raspolaže moćnim računarskim resursima neophodnim za ove svrhe.

4. Zadaci i principi organizovanja državnog statističkog računovodstva, struktura organa državne statistike. Funkcije organa državne statistike.

Goskomstatu Rusije povjerena su metodološka i praktična uputstva za prikupljanje, obradu i analizu statističkih podataka na državnom nivou.

Za rješavanje ovih problema u strukturi Državnog komiteta za statistiku Rusije raspoređeni su sljedeći odjeli:

¨ statističko planiranje i organizacija statističkog posmatranja, nacionalni računi

¨ poslovna statistika i strukturna istraživanja;

¨ statistika osnovnih sredstava i građevinarstva;

¨ statistike okoliša i poljoprivrede.

¨ statistika cijena i finansija;

¨ statistika stanovništva;

¨ i niz drugih u glavnim sektorima privrede i socijalne sfere

Državni komitet za statistiku Rusije svake godine izrađuje i odobrava Federalni program statističkog rada za kalendarsku godinu, koji se usaglašava sa Vladom Ruske Federacije.

Rad na prikupljanju statističkih informacija ne obavlja samo Državni komitet za statistiku Rusije. U skladu sa Federalnim programom, određene vrste statističkih poslova obavljaju drugi državni organi - Banka Rusije, Ministarstvo finansija Rusije, Ministarstvo zdravlja Rusije, Ministarstvo obrazovanja Rusije, Ministarstvo rada Rusije, Ministarstvo unutrašnjih poslova Rusije itd. (ukupno više od 20 ministarstava i resora).

Statistički podaci koje je primio Državni komitet za statistiku Rusije prenose se na raspolaganje saveznim vlastima. Objavljuju se za široku upotrebu u analitičke svrhe od strane naučnih i praktičnih radnika, rukovodilaca i stručnjaka preduzeća i organizacija svih oblika svojine.

Među glavnim štampanim publikacijama Goskomstata Rusije su statistički godišnjaci "Ruska Federacija" i "Regije Rusije", kratki statistički zbornik "Rusija u brojkama", mjesečni časopis "Pitanja statistike".

Ministarstvo prosvjete i nauke

Državna obrazovna ustanova

Visoko stručno obrazovanje

"Samarski državni univerzitet"

Pravni fakultet

odjel_______________

__________________

__________________

TEST

na kursu: "Pravna statistika"

Opcija broj 3

Radi student

3 kursa dopisnog odjeljenja

Pravni fakultet

09303.30 grupe

Nesmeyanova Daria Sergeevna

SAMARA 2011

1 Zakon velikih brojeva i njegov značaj u pravnoj statistici 3

2 Statičke tablice i njihove vrste 6

Zadatak 1 8

Zadatak 2 9

Spisak korišćene literature 10

1 Zakon velikih brojeva i njegov značaj u pravnoj statistici

U rješavanju najvažnijeg zadatka – utvrđivanja i kvantifikacije obrazaca i međuzavisnosti društvenih pojava, statistička nauka se oslanja na zakon velikih brojeva (LLN), čiji je smisao da se ispravnost i obrasci društvenih pojava mogu otkriti samo njihovim masovno posmatranje.

Naravno, svaka nauka, svaka u svojoj oblasti, bavi se masovnim fenomenima, jer zakon odražava masovno, bitno i neophodno. I iako je svaka pravilnost opšta, pa prema tome i masovnog karaktera, u statistici je koncept masovnog karaktera specifičan. To postaje očigledno ako se prisjetimo podjele pravilnosti na dinamičke i statističke. Statistika ne operiše sa generičkim, već sa grupnim konceptima, u kojima govorimo o prosečnim rezultatima, a dok je u generičkim - o svakoj jedinici koja je u nju uključena. Dakle, u pravnoj statistici saznanje o krivičnom djelu kao statističkom zbiru nije ujedno i znanje o konkretnim krivičnim djelima koji su u njemu obuhvaćeni. Iako se u ovom slučaju statističar ne bavi čisto slučajnim pojavama, već pojedinačnim, koje karakteriziraju slučajna odstupanja.

Ovo je specifičnost statističke kvantitativne analize društvenih procesa, u kojoj se manifestuje značenje zakona velikih brojeva: zaključci koji se izvode na osnovu njega, otkriveni trend, pravilnost odnose se na totalitet („veliki broj“) kao takav. To jest, ZBN je u osnovi same logike statističkog zaključivanja; na osnovu ZBN-a otkriva se masovna pravilnost.

Statističke pravilnosti karakteriše složeni preplet unutrašnjih i spoljašnjih uzroka, nužnih i slučajnih.

A te zakonitosti nikako ne nastaju u toku "igre na sreću", već prvenstveno kao rezultat djelovanja unutrašnjih nužnih uzroka. Mnoge varijacije i slučajna odstupanja se izglađuju (eliminišu) u masi, što dovodi do formiranja statističkih obrazaca. Manifestacija takve pravilnosti rezultat je djelovanja zakona velikih brojeva, koji se sastoji u tome da ukupnost velikog broja slučajnih pojava ima određene karakteristike koje ne zavise od slučaja, izražene kvantitativnim pokazateljima. Odnosno, ideja ZBH i njenog djelovanja ne može se odvojiti od ideje statističke pravilnosti kao forme u koju se oblači regularnost masovne pojave, koju statistika proučava s kvantitativne strane. Štaviše, ZBH se manifestuje jasnije što je statistička populacija veća.

Masovne zakonitosti, a s njima i ZBCh, manifestiraju se u najrazličitijim područjima stvarnosti. Posebno su evidentne u demografiji, u kriminalističkoj statistici. Dakle, u zemljama sa tržišnom ekonomijom u radnom okruženju, rođeni i umrli su obrnuto proporcionalni visini plata; u svim zemljama sa visokim očekivanim životnim vekom, žene žive duže od muškaraca; smrtnost muškaraca u svim starosnim grupama, od djece do starijih, 2-3 puta je veća od mortaliteta žena; stalna vrijednost je broj brakova, seksualna distribucija kriminalaca, motivi, oružje za ubistvo; utvrđena je značajna stabilnost nezgoda u određenim periodima godine i satima dana; prema ruskoj poštanskoj i telegrafskoj statistici, za svaki milion pisama izvučenih iz poštanskih sandučića (1906-1910) zabilježena je značajna stabilnost bez navođenja adresata (25-27) ili bez navođenja odredišta (21-29) itd. mali broj zapažanja (na primjer, pojedinačni zločini), slučajni faktori ne omogućavaju otkrivanje obrasca. Naprotiv, kada se sabere veliki broj pojedinačnih pojava, šanse se međusobno parališu, što omogućava uspostavljanje zakona koji su, u malim razmjerima, maskirani pojedinačnim devijacijama. Statistička pravilnost nije poseban oblik kretanja materije, već samo eksterna manifestacija tog kretanja u statističkim distribucijama i generalizirajućim statističkim karakteristikama. Statistički utvrđena ispravnost u promjenama kvantitativnih pokazatelja, ponovljivost i stabilnost činjenica samo svjedoče o tome da u masovnom fenomenu koji se proučava postoji određena pravilnost, čije je otvaranje zadatak odgovarajuće nauke (na primjer, kriminologije).

Pravilnost masovnog fenomena, objektivne veze svojstvene ovoj pojavi, ne nalaze svoj izraz u pojedinačnim pokazateljima, već u prosječnoj vrijednosti, u prirodi distribucije. Aritmetička sredina velikog broja slučajnih varijabli praktično nije slučajna vrijednost, već neophodna, regularna vrijednost. U tome se sastoji djelovanje ZBCh-a, ako njegovom tumačenju pristupimo sa filozofske i metodološke pozicije. Stoga se ponekad LLN naziva i zakonom prosjeka.

Istovremeno, razmatranje ZLN-a kao jednog od zakona objektivne stvarnosti isključuje njegov odnos prema nivou generalizujućih statističkih karakteristika koje on navodi. Ovaj nivo je određen uslovima koji proizilaze iz same prirode fenomena mase. Ispravno je napomenuto da ZBN ne stvara nivoe, već samo reguliše nasumična odstupanja od nivoa koje postavlja priroda ovog fenomena1.

Iz rečenog je jasno da se ZBC bazira na konceptu slučajnosti i vjerovatnoće – smanjenje stepena slučajnosti i povećanje stepena vjerovatnoće prisustva određene karakteristike nastaje kako se statistička populacija povećava. . To se može ilustrirati sljedećim primjerom: ako se zna da je stanovništvo grada zastupljeno u omjeru od 48% muškaraca i 52% žena, onda je mala populacija ljudi (npr. posjetioci pozorišta, fudbalske utakmice itd.) mogu značajno odstupiti od ovih karakteristika; ako povećate proučavanu populaciju, onda će uslijediti aproksimacija naznačenim karakteristikama.

Prirodno-naučno opravdanje, tačna formulacija i uslovi za primenljivost LSP-a dati su u teoriji verovatnoće. Drugim riječima, teorija vjerovatnoće je matematički temelj ZBN-a. Koristi se za izračunavanje šansi za moguću pojavu slučajnog događaja.

Vjerovatnoća je matematička, numerička karakteristika stepena mogućnosti nastanka nekog određenog događaja u određenim uvjetima koji se može ponoviti neograničen broj puta2.

Vjerovatnoća se obično označava slovom P. Na primjer, izraz P(L) = 0,5 znači da je vjerovatnoća da će se događaj A dogoditi 0,5.

Verovatnoća se obično klasifikuje prema sljedećoj skali:

0,00 - potpuno isključeno

0,10 - veoma neizvesno.

0,20 - vrlo nevjerovatno

0,30-0,40 - nevjerovatno

0,60 - vjerovatno

0,70 - vrlo vjerovatno

0,80-0,90 - vrlo vjerovatno

1.00 - potpuno pouzdan.

Dakle, vjerovatnoća dobija određeni kvantitativni izraz, uprkos činjenici da je prisustvo jednog ili drugog znaka ili njegova fluktuacija slučajna.

Ako se crne i bijele kuglice stave u urnu, tada se bilo koja od njih podjednako može naći tokom vađenja. U ovom slučaju se manifestuje alternativna varijabilnost koja se sastoji u mogućnosti samo dva ishoda: iz urne se može izvaditi samo bijela ili samo crna lopta. Ista stvar se dešava kada bacite novčić. Ova okolnost iste mogućnosti ispadanja sa bilo koje strane novčića naziva se equipoise. Za događaj se kaže da je jednako vjerojatan ako ne postoje razlozi koji jedan od ovih događaja čine vjerovatnijim od drugog. Za događaj se kaže da je nespojiv ako pojava jednog čini pojavu drugog nemogućim.

Ponovljenim bacanjem novčića ili ponovnim vađenjem kuglica iz urne formira se skup pojedinačnih eksperimenata koji ima svojstva statističkog skupa. U zasebnom eksperimentu rezultat može biti različit - glava ili rep, crna ili bijela lopta, au ukupnosti eksperimenata očituje se određeni obrazac u omjeru između broja ispalih grbova i repova ili broj izvađenih crnih i bijelih loptica.

Rezultat svakog pojedinačnog eksperimenta s novčićem ili kuglicama također ovisi o dvije grupe faktora: glavnim koji su povezani sa svojstvima fenomena i slučajnim koji nisu povezani s tim svojstvima. Međutim, pogodnost modela novčića ili urne je, prvo, što je lako odvojiti glavne uzroke i svojstva fenomena od sporednih; drugo, na ovom modelu je lako pratiti kako svaka grupa uzroka djeluje i šta je rezultat svakog od njih.

U primjerima koji se razmatraju, glavno svojstvo novčića je njegova simetrija, zbog čega su pri bacanju šanse za dobivanje grba ili repa potpuno jednake; Glavno svojstvo urne sa kuglicama je omjer između broja crnih i bijelih kuglica. Ako, na primjer, u urni ima 100 crnih i 100 bijelih loptica, onda kada se izvuče jedna loptica, šanse da se pojavi crna ili bela kugla su potpuno iste, a ako urna ima duplo više crnih nego bijelih, tada su šanse za izvlačenje crne lopte odgovarajuće veće.

A priori, tj. prije eksperimenta, da bi se utvrdila vjerovatnoća pojave bilo koje slučajne pojave, potrebno je znati broj šansi koje pogoduju njenom nastanku, kao i broj svih mogućih šansi (i povoljnih i nepovoljnih). Omjer prve vrijednosti prema drugoj naziva se matematička vjerovatnoća. Izražava se kao razlomak, gdje je brojilac broj povoljnih šansi, a imenilac broj svih mogućih šansi. Na primjer, kada se baca novčić, postoje dva moguća ishoda. Ako gubitak orla smatramo povoljnim ishodom, onda je njegova vjerovatnoća jednaka 1/2. Ako pojavu crne kugle iz urne koja sadrži 70 crnih i 30 bijelih loptica smatramo povoljnim ishodom, tada je vjerovatnoća povoljnog ishoda pri vađenju jedne lopte 70/100, a vjerovatnoća nepovoljnog ishoda je 30/100.

Ako je vjerovatnoća povoljnog ishoda označena sa p, a vjerovatnoća nepovoljnog ishoda sa q, tada u svim slučajevima alternativne varijabilnosti, tj. kada su moguća samo dva ishoda, p + q= 1. U eksperimentu sa kuglicama 70/100 + 30/100 = 1, u eksperimentu sa novčićem 1/2 + 1/2 = 1.

Vjerovatnoća je procjena stepena objektivne mogućnosti određenog rezultata kada se za sreću odabere jedna jedinica iz cijele populacije.

Ova definicija vjerovatnoće, koju je dao P.S. Laplace, je definicija najjednostavnije, takozvane klasične vjerovatnoće, primjenjive na vrlo uski raspon pojava. Za masovnost (na primjer, prekršaje) je prikladniji statistički ili frekvencijski koncept vjerovatnoće, definiran kao konstantan broj oko kojeg frekvencije fluktuiraju.

Primjena teorije vjerovatnoće na društvene pojave, posebno na zločin, uz nezavisnost pojedinačnih događaja (neregularnost zločina), zaslužna je i za njihovu dobro poznatu stabilnost.

Zločin je tipičan statistički agregat sa relativno stabilnim karakteristikama koje omogućavaju njegovo specifično proučavanje, pa čak i predviđanje njegovih promjena. Dakle, „nemoguće je govoriti o određenoj vjerovatnoći zločina kao o „nepokolebljivoj pravilnosti“. Menja se kako se uslovi menjaju. Ali sve dok ovi određeni uslovi važe, važi i ova ili ona izvesna verovatnoća. To omogućava proučavanje ovih pojava na osnovu metoda matematičke statistike.” Ako uslovi ostanu nepromijenjeni iz određenih razloga, onda je i broj krivičnih djela u prosjeku stabilan, što omogućava utvrđivanje vjerovatnoće sa kojom su počinjena.

2 Statističke tabele i njihove vrste

Posebno mjesto u statistici zauzima tabelarni metod, koji je od univerzalnog značaja. Uz pomoć statističkih tabela prikazani su podaci rezultata statističkog posmatranja, sumiranja i grupisanja. Stoga se statistička tabela obično definira kao oblik kompaktne vizualne prezentacije statističkih podataka.

Analiza tabela omogućava rješavanje mnogih problema u proučavanju promjena pojava tokom vremena, strukture pojava i njihovih međusobnih odnosa. Dakle, statističke tabele igraju ulogu univerzalnog sredstva racionalnog predstavljanja, generalizacije i analize statističkih informacija.

Eksterno, statistička tabela je sistem horizontalnih redova i vertikalnih kolona izgrađenih na poseban način, koji imaju zajednički naslov, naslove kolona i redova, na čijem preseku se beleže statistički podaci.

Svaka cifra u statističkim tabelama je specifičan indikator koji karakteriše veličinu ili nivoe, dinamiku, strukturu ili odnose pojava u specifičnim uslovima mesta i vremena, odnosno određenu kvantitativnu i kvalitativnu karakteristiku fenomena koji se proučava.

Ako tabela nije popunjena brojevima, odnosno ima samo opšti naslov, naslove kolona i redova, onda imamo izgled statističke tabele. Njegovim razvojem počinje proces sastavljanja statističkih tabela.

Glavni elementi statističke tabele su subjekt i predikat tabele.

Predmet tabele je predmet statističkog proučavanja, odnosno pojedinačne jedinice stanovništva, njihove grupe, odnosno cjelokupna populacija u cjelini.

Predikat tabele su statistički pokazatelji koji karakterišu predmet koji se proučava.

Subjekt i indikatori predikata tabele moraju biti vrlo precizno određeni. Subjekt se po pravilu nalazi na lijevoj strani tabele i čini sadržaj redova, a predikat je na desnoj strani tabele i čini sadržaj kolona.

Slika (c) LF Akademija

Predstavnici Centralne banke, Ministarstva finansija, Rosfinmontoringa, Ministarstva pravde, kao i pravnici i akademici okupili su se u četvrtak na konferenciji „Finansijske tehnologije i pravo: Fokusiranje“ kako bi razgovarali o pravnoj regulativi novih finansijskih tehnologija i građanskog prava. problemi koji proizlaze iz pametnih ugovora, kriptovaluta i blockchaina.

Učesnici su razgovarali o trenutnom stanju regulacije ovih inovacija u finansijskom sektoru u Rusiji i inostranstvu, raspravljali o uslovima predloženim u zakonima (tri relevantna zakona trenutno su u razmatranju u Državnoj dumi), a takođe su postavili pitanje da li neophodno je regulirati kriptovalute i blockchain općenito, jer su apologeti ovih tehnologija mišljenja da te tehnologije same, bez vanjske kontrole, pružaju kontrastrankama međusobno povjerenje.

Također se više puta postavljalo pitanje da li regulaciju kriptovaluta treba podvesti pod postojeće norme – na primjer, one koje posluju na tržištu vrijednosnih papira (u SAD jesu). Učesnici nisu postigli konsenzus, diskusija će se nastaviti.

“Pitanje nije samo u fazi razrade, pitanje je u fazi formulacije, prije svega, sa stanovišta prava. Ogromno polje za rad, zapravo, samo nekoliko grmova raste na ovom polju ”, rekao je, sumirajući rezultate glavne panel diskusije, moderator, državni sekretar - zamjenik direktora Federalne službe Ruske Federacije za finansijski nadzor Pavel Livadny.

Računi za kriptovalute

Državna duma trenutno razmatra sljedeće zakone, a nijedan od njih još nije prošao ni jedno čitanje.

Prema riječima učesnika skupa, polemika oko ovih dokumenata do sada nije jenjavala (oni su se čak nazivali i prijedlozima zakona o mjerama spavanja, što znači obilno pozivanje ovih zakona na druge zakone i pravne akte), moguće je da su sva tri će biti spojen.

Stavovi Centralne banke i Ministarstva finansija kao glavnih regulatora

U oktobru prošle godine, predsjednik Vladimir Putin uputio je Vladi i Centralnoj banci da utvrdi status kriptovaluta i reguliše ICO. Prema riječima predsjednika, korištenje kriptovaluta nosi ozbiljne rizike, ali je skrenuo pažnju na potrebu korištenja pogodnosti koje nova tehnološka rješenja pružaju u bankarskom sektoru.

Podsjetimo, Centralna banka i Ministarstvo finansija imaju nesuglasice po pitanju “O digitalnoj finansijskoj imovini” u pogledu predviđene mogućnosti zamjene kriptovaluta za rublje, devize i/ili drugu imovinu. Prema Banci Rusije, takve transakcije treba da budu dozvoljene samo u vezi sa tokenima izdatim u svrhu privlačenja sredstava (ovde izraz „token“ označava kripto-zaštićene digitalne obaveze organizacije koja pokreće izdavanje kriptovaluta - ur.).

U četvrtak su svoje stavove na konferenciji izneli direktor pravnog sektora Centralne banke Alexey Guznov i direktor Sektora za finansijsku politiku Ministarstva finansija Yana Pureskina.

Prema riječima predstavnika Centralne banke kao tijela koje razvija monetarnu politiku, još je preuranjeno uvoditi u pravno polje pojmove digitalnog prava, digitalne imovine, a još više kriptovalute kao samostalnih objekata građanskog prava.

Guznov se zainteresovao za noviju istoriju kriptovaluta – odakle su one došle, „kako su dospele u naš svet“. Jedno gledište je da kriptovalute duguju svoje postojanje igračima koji su koristili kriptovalute za kupovinu artefakata igara. Još jedna koja nije u suprotnosti niti je alternativa prvom: filozofija kriptovaluta rođena je u okruženju kriptopankova i baštini filozofiju anarhizma. Ovaj broj opcija nije ograničen.

„Kriptovaluta nije valuta, to je nešto što sebe pokušava nazvati valutom“, rekao je Guznov.

„Digitalne valute tretiramo kao legalizovano sredstvo plaćanja veoma pažljivo, ali pravno je to generalno nemoguće“, napomenuo je dalje i sugerisao da ako se koncept digitalnih valuta uvede u pravni prostor, onda na nivou transakcija „dobri volje” za koje nije potrebna podrška države. U ovom slučaju zaista nije potrebno regulirati promet kriptovaluta.

Govoreći o stavovima Centralnih banaka drugih zemalja, on je napomenuo da je digitalna valuta ili zabranjena, ili se prema njoj odnosi sa određenim stepenom bojazni.

Guznov je napomenuo da banke osjećaju utjecaj fintech-a prvenstveno u tome što sve više klijenata ne posjećuje urede kreditnih institucija. Ali mišljenje jednog broja predstavnika fintech-a (izraženo prije dvije-tri godine) da uskoro neće biti banaka, već samo jedan fintech, ne dijeli predstavnik Centralne banke. “Sada se ispostavilo da banke u velikoj mjeri stimulišu razvoj fintech-a i uključuju ga u standardni bankarski promet.”

Prihvatanje klijenata banaka krajem prošle godine nazvao je velikim korakom. “Tamo su riješeni važni zadaci koji će omogućiti da se uz očuvanje ličnih podataka omogući pristup finansijskim tehnologijama po formuli 24/7/365.”

Predstavnik Centralne banke se nije složio da bi u zemlji moglo nastati "nekontrolisana rupa operacija sa kriptovalutama". Za regulisanje "entiteta podataka", po njegovom mišljenju, može se razmotriti promet - da li je slobodan ili ograničen. Sada, po njegovom mišljenju, država nema druge tačke na kojima može uticati na ono što se dešava, osim tačke tranzicije – iz jednog sveta [valuta] u drugi [kriptovalute, i obrnuto].

Predstavnik Ministarstva finansija se kratko obratio, jer je plenarna sjednica kasnila.

Yana Pureskina smatra ispravnim ići putem regulacije, još jednom je podsjetila na tri zakonodavne inicijative koje razmatra Državna duma. Ministarstvo finansija smatra da je potrebno prilagoditi se postojećim pravnim strukturama, polazeći od pretpostavke da je kriptovaluta privremena pojava (i u tome je stav ministarstva blizak stavu Ministarstva pravde), novi subjekti [regulacije] će se pojaviti na osnovu novih finansijskih tehnologija, stoga je utvrđivanje pravila u svakom takvom slučaju neprikladno.

Konkretno, spor oko toga da li je kriptovaluta predmet građanskih prava (tj. da li je mogu naplatiti povjerioci ili je uključiti u osnovicu nasljeđivanja) može se riješiti postojećim zakonodavstvom. Navodi da su predmeti građanskog prava stvari, uključujući gotovinu i dokumentarne hartije od vrijednosti, drugu imovinu, uključujući nenovčana sredstva, knjigovodstvene vrijednosne papire, imovinska prava; rezultate rada i pružanja usluga; zaštićeni rezultati intelektualne aktivnosti i ekvivalentna sredstva individualizacije (intelektualna svojina); nematerijalne koristi. Kriptovalute se mogu klasifikovati kao „ostala imovina“.

Glavna ideja nove regulative je da se osigura zaštita strana uključenih u transakcije kriptovaluta: „Fenomen se dešava, raste, a u nacrtu zakona o digitalnoj finansijskoj imovini mi rešavamo ovaj glavni zadatak [zaštite].“ Zadatak je osigurati da se u slučaju spora strane u sukobu – učesnici ICO-a – mogu obratiti sudovima za pravnu zaštitu.

“Potrebno je pronaći balans između potreba da se privredi obezbijedi novi način za privlačenje investicija, a takve potrebe u privredi sada postoje, da se olakša privlačenje investicija za mala i srednja preduzeća koja sada imaju manje pristup bankarskim kreditima, koji otežavaju ulazak u infrastrukturu razmjene”, rekao je Pureskina. Prema njenim riječima, pitanje oporezivanja rudarstva i konverzije kriptovaluta u fiat novac i dalje ostaje otvoreno.

Plenarna sednica (s leva na desno): Aleksej Guznov, Pavel Livadni, German Klimenko, Nikolaj Černogor, Yana Pureskina. Slika (c) Tatjana Kostyjeva

Posebno mišljenje

Iznosimo i najzanimljivija mišljenja ostalih učesnika u diskusiji.

Pavel Livadny(Rosfinmonitoring): „Blockchain evanđelisti kažu da svi sede i vide sve. Pretpostavimo da nisam prodao svoj stan, ali je moj blockchain pokazao da sam ga prodao. Otišao sam do kompjutera sat kasnije i vidio ovo, a sa stanom je napravljeno još 10-15 transakcija. Kako da dokažem da to nisam uradio? Pogotovo kada uzmete u obzir da apologeti blokčeina ne žele vladinu regulativu. Blockchain je pogrešna ideja.”

Predstavnik MICEX-a rekao je da berza još nije spremna da organizuje deo kriptovaluta.

Direktor Sektora za informaciono-komunikacione tehnologije i analitičko sprovođenje eksterne državne revizije (kontrole) Kancelarije Računske komore Alexey Sklyar: "U javnom sektoru, blockchain tehnologija se može koristiti u vrlo ograničenim oblastima gdje može postojati potpuna otvorenost između državnih agencija - imovinsko računovodstvo, za formiranje budžetskog izvještavanja."

Zamjenik direktora Instituta za zakonodavstvo i uporedno pravo pri Vladi Ruske Federacije Nikolaj Černogor: „Pojava fintech-a je manifestacija želje da se izađe iz stroge regulacije države. Upravo sada, zakon nastoji upasti u sve kutke i rupe društvene interakcije.

Vanredni profesor, Katedra za teoriju i istoriju prava, Pravni fakultet, Viša ekonomska škola, IBM pravni savetnik Alexander Saveliev, o definiciji digitalnog zakona predloženoj u prijedlogu zakona. „Znak [digitalnog zakona] je mogućnost da se u bilo kom trenutku upoznate sa opisom objekta. Podsjetimo da sada i mnogi resursi lažu, tako da se u bilo kojem trenutku ne možete upoznati. Ima smisla razjasniti nekoliko tačaka [u prijedlogu zakona]. Ispada da ako barem jedan uslov nije ispunjen, nema sudske zaštite.”

Drugi dio - pravnici raspravljaju o problemima terminologije, o ostvarivanju prava i ispunjavanju dužnosti građana