ГЛОССАРИЙ. Эконометрика -наука, изучающая количественную сторону массовых явлений в неразрывной

Эконометрика -наука, изучающая количественную сторону массовых явлений в неразрывной связи с их качественной стороной; совокупность цифровых сведений, характеризующих состояние массовых явлений общественной жизни, и методы их изучения.

Статистическая совокупность - множество единиц (объектов, явлений), объединенных единой закономерностью и варьирующих в пределах общего качества.

Признак – показатель, характеризующий некоторое свойство объекта совокупности, рассматриваемый как случайная величина.

Вариация – различия в значениях того или иного признака у отдельных единиц, входящих в данную совокупность.

Статистический показатель – это количественно-качественная обобщающая характеристика какого-то свойства группы единиц или совокупности в целом.

Статистическая закономерность – количественная закономерность изменения в пространстве и во времени массовых явлений и процессов общественной жизни, состоящих из множества элементов.

Статистическая информация (статистические данные) - первичный статистический материал о социально-экономических явлениях, формирующийся в процессе статистического наблюдения.

Статистическое наблюдение -начальная стадия статистического исследования, представляющая собой научно организованный сбор данных об изучаемых явлениях и процессах общественной жизни.

Несплошное наблюдение - наблюдение, при котором обследованию подвергаются не все единицы изучаемой совокупности, а только их часть, на основе которой можно получить обобщающую характеристику всей совокупности.

Статистическая сводка – научно организованная обработка материалов наблюдения, включающая в себя систематизацию, группировку данных, составление таблиц, подсчет групповых и общих итогов, расчет производных показателей (средних, относительных величин).

Статистическая группировка – процесс образования однородных групп на основе разбиения статистической совокупности на части или объединения изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам.

Вторичная группировка - процесс образования новых групп на основе ранее осуществленной группировки.

Статистический ряд распределения – упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку.

Абсолютная статистическая величина - суммарный обобщающий показатель, характеризующий уровни общественного явления в конкретных условиях места и времени.

Относительная статистическая величина -обобщающий показатель, который представляет собой частное от деления одного абсолютного показателя на другой и дает числовую меру соотношения между ними.

Средняя статистическая величина (статистическая средняя, средняя) -обобщающий показатель, характеризующий типичный уровень явления в конкретных условиях места и времени, отражающий величину варьирующего признака в расчете на единицу качественно однородной совокупности.

Мода случайной величины - значение случайной величины, встречающееся с наибольшей вероятностью в дискретном вариационном ряду; вариант, имеющий наибольшую частоту.

Медиана случайной величины - вариант, который находится в середине вариационного ряда.

Генеральная совокупность – совокупность, из которой производится отбор единиц в ходе наблюдения.

Выборочное наблюдение - это такое несполшное наблюдение, при котором отбор подлежащих обследованию единиц осуществляется в случайном порядке; отобранная часть изучается, а результаты распространяются на всю исходную совокупность.

Выборка - совокупность отобранных единиц в ходе наблюдения.

Серийная выборка – выборка, предполагающая случайный отбор из генеральной совокупности не отдельных единиц, а их равновеликих групп с тем, чтобы в таких группах подвергать обследованию все без исключения единицы.

Динамический ряд - ряд, расположенных в хронологической последовательности числовых значений статистического показателя, характеризующих изменение социально-экономических явлений во времени.

Временной ряд – это такой динамический ряд, в котором последовательность наблюдений упорядочена по времени.

Моментный динамический ряд - ряд, уровни которого характеризуют состояние явления на определенные даты времени.

Интервальный динамический ряд - ряд, уровни которого характеризуют размер явления за конкретный период времени.

Тренд -плавное и устойчивое изменение уровняявления во времени, свободное от случайных колебаний.

Аналитическое выравнивание -построение модели,выражающей основную тенденцию изменения уровней динамического ряда во времени.

Экстраполяция - процедура нахождения уровней за пределами изучаемого ряда динамики.

Индекс -относительный показатель, характеризующий изменение величины какого-либо явления во времени, пространстве или по сравнению с другим эталоном (планом, прогнозом).

Регрессия – зависимость (модель, форма связи), предполагающая увеличение (уменьшение) одной случайной величины при аналогичном увеличении (уменьшении) другой случайной величины (признака).

Корреляция, коэффициент корреляции – характеризует тесноту известной связи между варьирующими признаками.

Множественная корреляция – корреляционная зависимость между несколькими значениями признаков.

Автокорреляция – зависимость значений уровней временного ряда от предыдущего (сдвиг на один временной интервал), предпредыдущего (сдвиг на два временных интервала) и т.д. уровней того же временного ряда.

Автокорреляционная функция - численная характеристика автокорреляции, представляющая собой последовательность коэффициентов корреляции.

Коэффициент пропорциональности (индекс сезонности) – характеризует степень отклонения сезонного временного ряда от времени.

Коэффициент эластичности – показывает среднее изменение результативного признака при изменении факторного признака на 1 %.

Частный коэффициент эластичности – показывает на сколько процентов в среднем изменяется анализируемый показатель с изменением на 1 % каждого фактора при фиксированном положении других факторов.

Метод наименьших квадратов – метод, позволяющий получить такие значения параметров, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака от теоретических минимальна.

Средняя ошибка аппроксимации – среднее отклонение расчетных значений результативного признака от фактических.

Верификация прогноза – процедура оценки точности и достоверности прогноза.

Точность оценивания - половина длины доверительного интервала, который с определенной надежностью накрывает неизвестную генеральную характеристику.

Достоверность оценивания - значение доверительной вероятности (надежность), с которой доверительный интервал накрывает неизвестную генеральную характеристику.

Уровень значимости - столь малая вероятность, что событие с такой вероятностью является практически невозможным.

Статистическая гипотеза – предположение (суждение), подтверждаемое или опровергаемое в ходе статистического исследования (например, о том, что рассматриваемая случайная величина подчиняется определенному закону).

Критическая область – интервал значений случайной величины (отрезок оси абсцисс), расположенный вблизи «хвоста» функции распределения.

Параметрические критерии – критерий для проверки гипотезы о параметрах предполагаемого распределения генеральной совокупности.

Непараметрические критерии – критерии (методы проверки), позволяющие сравнивать функции распределений, не зная их параметров и форм.

Коэффициент доверия - нормированное отклонение, зависящее от вероятности, с которой гарантируется предельная ошибка выборки.

Критерий Розенбаума (Q- критерий) – критерий, используемый для оценки различия между двумя выборками по уровню какого-либо признака, количественно измеренного.

Критерий Манна – Уитни (U- критерий) – критерий, используемый для оценки различия между двумя выборками по уровню какого-либо признака.

Критерий Нойманна (критерий на дрейф) – критерий, используемый для обнаружения тренда во временном ряду.

Дата добавления: 2015-07-15