Практикум по правовой статистике

ч. 1 ... ч. 2 ч. 3 ч. 4 ч. 5 ч. 6 ч. 7




Г. Показатели динамики

Абсолютный прирост

y = yi – y1

представляет собой разность между дву­мя исходными уровнями, один из которых рассматривается как отчетная, оцениваемая величина, а другой принят за базу сравне­ния.

Абсолютный прирост

а) цепной


б) базисный

а) А1 = у1 - у0;

А2 = у2 – у1... Аn = уn - уn-1


б) А1 = у1 - у0;

А2 = у2 – у0... Аn = уn - у0




а) когда за базу сравнения берут каждый предыдущий уровень;

б) если для срав­нения в


качестве базы берется один исходный уровень у0

Абсолютный рост

либо снижение преступности


Ар(с)п = Оп-Оп1,


где Ар(с)п - абсолютный рост или снижение преступности;

Оп - объем преступности за интересующий период;

Оп1 - объем преступности за аналогичный предыдущий период.


Коэффициент роста

(темп роста без %)



K = yi / y1

выражает отношения между собой двух уровней ряда — отчетного и базисного

Коэффициент роста

а) цепной

б) базисный


а) б)






Темпы роста преступности


ТДП = (Оп/Оп1) х 100%


Оп - объем преступности за интересующий период;

Оп1 - объем преступности за аналогичный предыдущий период



Темп (процент)

прироста







отношение цепного абсолютно­го прироста Аi к предыдущему уровню уi-1 , %

или отношение (обычно процентное) абсолютного прироста к уровню, взятому для сравнения.



Он может быть получен путем вычитания 100% из темпа роста. ТПР можно получить также путем деле­ния абсолютного прироста на базисный уровень, по сравнению с которым рассчитан абсолютный прирост.

Темпы прироста (снижения) преступности


Тп(с)п = ТДП - 100%





Абсолютное значение одного процента прироста



отношение абсолютного прироста к темпу прироста


Пункты роста



разность базисных темпов роста (прироста) смежных периодов



Темп наращивания



деление цепных абсолютных приростов на уровень, принятый за постоянную базу сравнения




Д. Средние характеристики ряда динамики

Средний уровень интервального ряда




по формуле простого среднего арифметического


Средний уровень

моментного ряда

(с равностоящими уровнями)



по формуле среднего хронологического, где (Y0+Y1)/2 – средний уровень за период между моментами t0 и t1;

(Y1+Y2)/2 – средний уровень за период между моментами t1 и t2 и т.д.

Средний уровень

моментного ряда

(с неравностоящими уровнями)



по формуле среднего хронологического взвешенного

Тi – вес равный продолжительности промежутков времени между моментами i и (i+1)

Средний

абсолютный прирост



по формуле простой средней арифметической из показателей абсолютных цепных приростов

Средний относительный прирост



по формуле среднего геометрического из показателей цепных коэффициентов роста

Средний

темп роста



представляет средний относительный прирост (коэффициент роста), выраженный в процентах

Средний

темп прироста



рассчитывается на основе среднего темпа роста, вычитанием из последнего 100%




Е. Меры взаимосвязи

Метод параллельных рядов Фехнера



∑С – число совпадений знаков

∑Н – число несовпадений знаков

∑С+∑Н – общее число наблюдаемых единиц


Коэффициент ассоциации




определяют тесноту связи двух качественных признаков, каждый из которых состоит только из двух групп

Коэффициент контингенции







Коэффициент ранговой корреляции Спирмэна




d – разность рангов х и у

n – число наблюдений пар значений х и у



Коэффициент ранговой корреляции Кендалла



n – число наблюдений

S – сумма разностей между числом последовательностей и числом инверсий по втором признаку



Уравнение регрессии





У – значение зависимой переменной

а – свободный член

b – коэффициент наклона (выражает наклон линии регрессии, или изменение У при единичном изменении Х



коэффициент наклона – b







коэффициент наклона – b

(производна формула удобная в расчетах)






∑ХУ – сумма перекрестных произведений значений

свободный член – а







Коэффициент взаимной сопряженности Пирсона

иное название:



  • коэффициент корреляции

  • стандартизированный коэффициент регрессии





Связь между переменными, измеряемыми по интервальной шкале

Коэффициент фи







Приложение 4



СЛОВАТЬ ТЕРМИНОВ

А

Абсолютные величины (показатели) отражают уровень развития явления и являются основой всех форм учета и количественного анализа. Абсолютные показатели характеризуют итоговую численность единиц совокупности или ее частей, размеры (объемы, уровни) изучаемых явлений и процессов, выражают временные характеристики. Абсолютные показатели могут быть только именованными числами, где единица измерения выражается в конкретных единицах (рублях, штуках, часах), а также могут быть как по­ложительными, так и отрицательными (убытки, потери). В зависимости от сущности исследуемого явления и поставленных задач единицы измерения могут быть натуральными, условно-натуральными, стоимостными и трудовыми.

Абсолютные показатели не могут дать исчерпывающего представления об изучаемой совокупности или явлении, поскольку не могут отразить структуру, взаимосвязи, динамику. Абсолютные показатели являются основой для определения относительных показателей.



Вся совокупность абсолютных величин включает как индивидуальные показатели (характеризуют значения отдельных единиц совокупности), так и суммарные показатели (характеризуют итоговое значение нескольких единиц совокупности или итоговое значение существенного признака по той или иной части совокупности). Абсолютные показатели следует также подразделить на моментные и интервальные.

  • Моментные абсолютные показатели характеризуют факт наличия явления или процесса, его размер (объем) на определенную дату времени.

  • Интервальные абсолютные показатели характеризуют итоговый объем явления за тот или иной период времени (например, количество зарегистрированных преступлений за квартал или за год и т. д.), допуская при этом последующее суммирование.

Абсолютный прирост (снижение) измеряет абсолютную скорость роста (или снижения) уровня ряда за единицу времени (месяц, квартал, год и т.д.). Определяется как разность меж­ду двумя уровнями динамического ряда. Показывает, на сколько единиц увеличился или уменьшился уровень ряда по сравнению с базисным, т.е. за тот или иной промежуток времени.

Абсолютный прирост скорости (замедления) или ускорения – абсолютный показатель, который определяет, на сколько данная скорость развития явления больше (меньше) предыдущей.

Абсолютные показатели вариации – это размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение и дисперсия.

Абсолютный размер 1% прироста – абсолютный показатель, который определяет, какое содержание имеется в 1% прироста, вес 1%.

Абсцисса (ось х) горизонтальная ось графика. На ней отклады­ваются значения независимой переменной или времени, или значе­ния признака.

Автокорреляция – корреляционная зависимость между последовательными (т.е. соседними) значениями уровней динамического ряда. Может иметь место при аналитическом выравнивании. Автокорреляцию можно установить с помощью перемещения уровня на одну дату (см.: коэффициент автокорреляции).

Авторегрессия – регрессия, учитывающая влияние предыдущих уровней ряда не последующие.

Альтернативный признак – качественный признак, имеющий две взаимоисключающие разновидности (например, мужчины и женщины). Альтернативный признак принимает всего два значения: 1 – наличие признака; 0 – отсутствие признака.

Анализ – это метод научного исследования объекта путем рассмотрения его отдельных сторон и составных частей.

Анализ и обобщение статистических данных – заключительный этап статистического исследования, конечной целью которого является получение теоретических выводов и практических заключений о тенденциях и закономерностях изучаемых социально-экономических явлений и процессов.

Атрибутивные признаки регистрируются в виде текстовой записи (например, образование, семейной положение, вид преступления, социальная группа населения).

В

Вариация (варьирующие признаки). Термин «вариация» имеет латинское происхождение – variatio, что означает различие, изменение, колеблемость – это количественное различие значений одного и того же признака у отдельных единиц совокупности, т.е. несовпадение уровней одного и того же показателя у разных объектов. Иначе – это изменение значения признака при переходе от одной единицы совокупности к другой. Для измерения вариации признака используют как абсолютные, так и относительные показатели.

  • К абсолютным показателям вариации относят: размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение, дисперсию.

  • К относительным показателям вариации относят: коэффициент осцилляции, линейный коэффициент вариации, относительное линейное отклонение и др.

Вариационный ряд распределения представляет собой ряд, если за основу группировки взят количественный признак, они состоят их двух элементов вариантов и частот (частостей).

  • Варианты это конкретные значения группировочного признака или это числовые значения колличественного признака в ряду распределения, они могут быть положительными и отрицательными, абсолютными и относительными.

  • Частоты f (частота повторения) число повторений отдельного варианта значений признака. Накопленные частоты S показывают, какое количество единиц совокупности имеет значение признака не большее, чем данное значение. Сумма всех частот называется объемом совокупности и определяет число элементов всей совокупности.

  • Частности w выражены в относительных числах (долях или процентах). Они представляют собой отношения частот каждого интервала к их общей сумме (% к итогу).

Вероятность события (проявления признака) – это количественная мера возможности наступления (не наступления) случайного события (проявления признака). Количественная мера его случайности простирается в интервале от единицы до нуля.

Время наблюдения (объективное время) это время, к которому относятся данные наблюдения. Если объектом на­блюдения является процесс, то определяется интервал вре­мени, в течение которого накапливаются данные. Если объек­том наблюдения является состояние, то избирается крити­ческий момент момент времени, по состоянию на кото­рый регистрируются данные. По­скольку зарегистрировать все население страны в одну ми­нуту невозможно, то устанавливается период наблюдения (субъективное время) время, в течение которого осуществ­ляется регистрация данных.

Выборочное наблюдение это способ несплошного наблюдения, при котором обследуется только часть исследуемой совокупности, отобранная в случайном порядке, и обеспечивающая получение данных, характеризующих всю совокупность. Совокупность, из которой производится отбор, называется генераль­ной совокупностью. Отобранные данные составляют выборочную сово­купность. При выборочном наблюдении используют два обобщающих показате­ля: долю и среднюю величину.

Г

Генеральная совокупность множество элементов, имеющих какую-либо характеристику, указывающую на их принадлежность к данной системе.

Графическое представление данных – способ наглядного экспресс-анализа погруппового распределения частот, сравнения средних и дисперсий в группах, оценки мер положения, рассеяния, различия и сходства. Графическое представление данных обычно выполняется в виде графиков, диаграмм, графов.

График – представляет собой условное изображение числовых величин и их соотношений посредством чертежа, на котором статистические совокупности, характеризуемые определенными показателями, опи­сываются с помощью условных геометрических фигур, линий, знаков, рисунков или графических картосхем. Используется для изложения статистических показателей, что позволяет придать последним наглядность, облегчить их восприятие, уяснить сущность изучаемого явления, его закономерности и особенности, увидеть тенденции его развития, взаимосвязь характеризующих его показателей.

Абсцисса (ось х) – горизонтальная ось графика. Не ней откладываются значения независимой переменной или времени, или значения признака.

Ордината (ось у) – вертикальная ось графика. На ней откладываются значения зависимой переменной или уровни ряда динамики, или частота повторения значений признака.

Графический образ совокупность точек, линий, фигур, с помо­щью которых изображаются статистические показатели.

Группировка это распределение множества единиц исследуемой совокупности по группам в соответствии с существенным для данной группы признаком. Метод группировки позволяет обеспечивать первичное обобщение данных, представление их в более упорядоченном виде. Благодаря группировке появляется возможность сравнивать, анализировать причины различий между группами, изучать взаимосвязи между признаками, делать вывод о структуре совокупности и о роли отдельных групп этой совокупности. Метод группировки основывается на двух категориях: группировочном признаке и интервале.

Группировочный признак это признак, по которому происходит объединение отдельных единиц совокупности в однородные группы. В зависимости от цели исследования и сложности массового процесса используются один, два и более группировочных признаков. Простая группировка – если для построения группировки используется только один признак. Сложная группировка – если группировка проводится по нескольким признакам, выделяют комбинационную и многомерную группировку.

Группировка типологическая это распределение ка­чественно неоднородной совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы. Основная задача такой группировки идентификация типов. При этом очень важно правильно отобрать группировочный признак, который поможет идентифицировать выбранный тип. В типологических группировках часто используются специализированные интервалы.



Группировка структурная применяется для характеристики структуры и структурных сдвигов, осуществляется путем разделения однородной совокупности на группы по тому или иному варьирующему группировочному признаку. Примерами такого вида группировок могут быть группы населения по полу, возрасту, месту проживания, доходу и т.д. Разновидностью структурной группировки является ряд распределения.

Группировка аналитическая (факторная) характеризует взаимо­связь между двумя и более признаками, из которых один рассматривается как результат, а другой (другие) как фактор (факторы). Метод аналитической группировки заключается в исследовании взаимосвязей между факторными признаками в качественно однородной совокупности. С помощью аналитических группировок удается выявлять признаки, которые могут выступать или причиной, или следствием того или иного явления. В аналитических группировках чаще всего используются неравные интервалы.

Д

Диаграмма рассеяния графическое изображение взаимосвязи между двумя переменными.

Диаграммы динамики линейные, спиральные, радиальные, квадратные, круговые, ленточные, фигур-знаков, секторные.

Диаграммы сравнения столбиковые, ленточные, направлен­ные, квадратные, круговые, фигур-знаков.

Динамика процесс развития, движения социальных явлений во времени.

Дискретный вариационный ряд – это такой ряд распределения, в основу построения которого положены признаки с прерывным изменением (дискретные признаки). К последним можно отнести количество детей в семье, число работников в отделе и т.д. Эти признаки могут принимать только конечное число определенных значений. Дискретный вариационный ряд представляет таблицу, которая состоит из двух граф. В первой графе указывается конкретное значение признака, а во второй – число единиц совокупности с определенным значением признака.



Дисперсия сумма квадратов отклонений наблюдений выборки от среднего, деленная на N. Эта мера разброса используется в основном в статистических выводах и в методах корреляционного и регрессионного анализа. Дисперсия выборки обозначается – s2; дисперсия генеральной совокупности – σ2. Различают три вида дисперсий: общая, средняя внутригрупповая и межгрупповая.

Достоверность результатов исследования – характеристика качества результатов исследования, соответствие выводов, сделанных исследователем, действительности, степень адекватности полученного знания изучаемому объекту.

Е

Единица наблюдения это первич­ная единица, от которой получают информацию (сведения о признаках единиц совокупности). Так, в про­цессе переписи населения используют две единицы наблюде­ния: домохозяйство и отдельный его член.

Единица совокупности это первичный элемент объек­та, который является носителем признаков, подлежащих ре­гистрации. В переписи населения единицей совокупности является каждый человек.

З

Зависимая переменная (следствие) – при взаимосвязи между двумя переменными зависимой называется переменная, рассматриваемая как эффект (следствие). Символ У, используется для обозначения любой зависимой переменной.

Закон больших чисел – ряд теорем теории вероятностей, выражающих общий принцип, в силу которого совокупные действия большого числа случайных факторов приводят при некоторых общих условиях к результату, почти не зависящему от случая. Суть этого закона состоит в исчезновении в сводном показателе элемента случайности, с которой связаны индивидуальные характеристики.

Закономерности распределения – закономерности изменения частот в вариационных рядах.

И

Измерение это процедура, с помощью которой измеряемый объект сравнивается с некоторым эталоном и получает числовое выражение в определенном масштабе и шкале, т.е. осуществляется приписывание объекту числа по определенному правилу, которое устанавливает соответствие между измеряемым свойством объекта и результатом измерения – признаком.

Измерительная шкала система чисел или иных элементов, принятых для измерения или оценки тех или иных величин. В определении шкал участвуют понятия равенства, порядка, расстояния между пунктами (интервалы), начала отсчета и единицы измерения. В зависимости от наличия или отсутствия этих элементов возникают различные типы шкал.

  • Номинальная шкала (шкала наименований). Число на номинальной шкале служит лишь для опознания, играет роль ярлыка (метки). К таким числам не применимы обычные правила арифметики. Номинальная шкала обладает только свойством симметричности и транзитности.

  • Порядковая (ординарная или ранговая) шкала. Это шкала, на которой числа могут быть упорядочены. Однако определить и интерпретировать расстояние между числами на этой шкале невозможно. Шкала порядка допускает операции: «равенство-неравенство», «больше-меньше».

  • Количественные (метрические) шкалы подразделяются на интервальные и пропорциональные, позволяют выполнять различные арифметические операции: сложение, умножение, деление.

  • Интервальная шкала (порядковая шкала с интервалом) – позволяет не только установить прядок, но и определить интервал между числами. Величина интервала устанавливается по косвенным признакам или на основе субъективных оценок. Интервальная шкала допускает операции: «равенство-неравенство», «больше-меньше», «равенство-неравенство интервалов».

  • Пропорциональная шкала (отношений) – представляет собой интервальную шкалу с естественным началом отсчета (абсолютным нулем). Пропорциональная шкала в отличие от предыдущих шкал позволяет выяснить, во сколько раз один признак больше или меньше другого.

Индекс – относительный показатель, который выражает соотношение величин какого-либо явления во времени, в пространстве или сравнение фактических данных с любым эталоном (план, прогноз, норматив и т.д.). Это сводный обобщенный итоговый показатель изменения изучаемого явления. Индекс представляет собой результат сравнения двух одноименных показателей, при исчислении которого следует различать числитель индексного отношения (сравниваемый или отчетный уровень) и знаменатель индексного отношения (базисный уровень, с которым производится сравнение). Выбор базы зависит от цели исследования.

Индикатор (от лат. indicator – указатель) – доступная наблюдению и измерению характеристика изучаемого объекта.

Инструментарий исследования набор специальных средств и документов, с помощь которых осуществляется сбор и систематизация эмпирической информации об изучаемом объекте.

Интервал очерчивает количественные границы групп и представ­ляет собой промежуток между максимальным и минимальным значениями признака в группе. Каждый интервал имеет свою величину, верхнюю и нижнюю гра­ницы или хотя бы одну из них.

Величина интервала представляет собой разность между верхней и нижней границей интервала i = X max - X min. Верхняя граница интервала (X mах) наибольшее значение признака в интервале. Нижняя граница интервала (Х min) наименьшее значение при­знака в интервале.

Интервалы равные когда разность между максимальным и минимальным зна­чением признака в каждом интервале одинакова. Равные интервалы используют при условии, что значе­ния признака х в диапазоне вариации изменяются равномер­но. Поскольку границы интервалов совпадают, то порядок отнесения к группам пограничных значений при­знака определяют слова последнего открытого интервала "35 и более", т. е. нижнюю границу закрытого интервала следует считать "включительно", а верхнюю "исключая".

Интервалы неравные когда, например, ширина интервала постепенно увели­чивается, а верхний интервал часто не закрывается вовсе. Неравные интервалы используют а случае, когда диапазон значений признака слишком широк и распределение совокупности по этому признаку неравномерно. Поскольку границы интервалов не совпадают, то обе грани­цы (верхнюю и нижнюю) следует считать "включительно".

Интервалы закрытые когда имеется и верхняя и нижняя граница.

Интервалы открытые когда имеется только либо верхняя, либо нижняя гра­ница.

Интервальные абсолютные величины показывают суммарный результат за какой-либо период (месяц, год).

Интервальный вариационный ряд нужно строить, если признак имеет непрерывное изменение (размер дохода, стаж работы и т.д., которые в определенных границах могут принимать любые значения). Групповая таблица здесь также имеет две графы. В первой указывается значение признака в интервале «от - до» (варианты), во второй – число единиц, входящих в интервал (частота).

Интерполяция – нахождение значения недостающего члена внутри ряда путем выравнивания динамического ряда. Иначе – приближенный расчет уровней, лежащих внутри ряда динамики, но почему-либо неизвестных.

Интерпретация понятий – истолкование, уточнение смысла понятий через термины, понятия, образы и иные доступные науке средства.

К

Картограмма на схематическую географическую карту нано­сится штриховка различной частоты, точки или окраска определен­ной насыщенности, которая показывает сравнительную интенсивность какого-либо показателя в пределах каждой единицы нанесенного на карту территориального деления. Картодиаграмма представляет собой сочетание диаграмм с гео­графической картой.

Квантиль это значение признака Х, занимающее определенное место в упорядоченной по данному признаку совокупности. Они относятся к структурным характеристикам ряда распределения. Виды квантилей: 1) медиана – значение признака, приходящееся на середину упорядоченной совокупности; 2) квартили – значение признака делящие упорядоченную совокупность на 4 равные части; 3) децили – значения признака, делящие упорядоченную совокупность на 10 равных частей; 4) перцентили – значения признака, делящие упорядоченную совокупность на 100 равных частей.

Классификация – особый вид статистической группировки, уста­навливаемый органами государственной статистики на длительное время. Представляет систематическое распределение явлений и объектов на определенные группы, классы, разряды на основе их сходства и различия. Для классификации используются общепринятые методологические стандарты распределения совокупностей на группы четко определен­ные группировочные признаки и сформулированные требо­вания относительно условий формирования групп. (Классификация это узаконенная, общепринятая, нормативная группи­ровка).

Классификация статистических методов по этапам статистического исследования:

  • Сбор данных: статистическое наблюдение.

  • Первичная обработка информации: группировка, сводка, ряды распределения.

  • Представление данных: статистические таблицы и графики.

  • Анализ и интерпретация данных: метод обобщающих статистических показателей; выборочный метод; метод средних величин; вариационный анализ; корреляционный и регрессионный анализ; метод динамических рядок, индексный метод и др.

Количественный признак – это признак, выражающий количественную определенность объекта и позволяющий сравнить объекты по величине, т.е. характеризует их величину, степень распространенности, соотношение отдельных составных частей, изменение во времени и пространстве. Имеют цифровое выражение (возраст, число судимостей, срок наказания). Количественные признаки могут быть дискретными или непрерывными.

Компоненты динамического ряда:

  • тенденции (тренда), характеризующей долговременную основную закономерность развития исследуемого явления (к увеличению либо снижению его уровней);

  • периодичного компонента, связанного с влиянием сезонности развития изучаемого явления;

  • циклического компонента, характеризующего циклические колебания;

  • случайного компонента как результата влияния множества случайных факторов.

Контент-анализ (от англ. contens – содержание) – метод качественно-количественного анализа содержания документов в целях выявления или измерения социальных фактов и тенденций, отраженных этими документами. Его особенность состоит в том, что он изучает документы в их социальном контексте.

Концентрация – неравномерность распределения изучаемого признака внутри совокупности, не связанная с общим ее объемом. При нулевой концентрации вполне возможна сильная централизация и, наоборот, на фоне слабой централизации допустима высокая концентрация.

Координаты линейной диаграммы - оси х и у графика.

Корреляция статистическая зависимость между случайными вели­чинами, которая не имеет строго функционального характера, но измене­ние одной из случайных величин приводит к изменению математическо­го ожидания другой.

Корреляционный анализ. Задачи:

  • определение формы связи с последующим расчетом параметров уравнения, или, иначе, нахождение уравнения связи (уравнения регрессии).

  • измерение тесноты зависимости – для всех форм связи эта задача может быть решена при помощи вычисления эмпирического корреляционного отношения. Для определения степени тесноты парной линейной зависимости служит линейный коэффициент корреляции r.

Корреляционное отношение показывает связь между двумя признаками.

Корреляционное поле – точечный график в системе координат. Каждая точка соответствует единице совокупности. Положение каждой точки на графике определяется величиной двух признаков – факторного и результативного (относящихся к данное единице совокупности).

Корреляционная связь – это такая форма причинной связи, при которой причина определяет следствие не однозначно, а лишь с определенной долей вероятности, т.е. является неполной.

Коэффициенты ассоциации и контингенции определяют тесноту связи двух качественных признаков, каждый из которых состоит только из двух групп. Коэффициент контингенции всегда меньше коэффициента ассоциации.

Коэффициент вариации вычисляется как отношение среднего квадратического отклонения к средней величине признака (средней арифметической).

Коэффициент взаимной сопряженности Пирсона – Чупрова опре­деляет тесноту связи двух качественных признаков, каждый из которых состоит более чем из двух групп.

Коэффициент детерминации квадрат коэффициента корреляции (коэффициента взаимной сопряженности Пирсона). Показывает, на сколько процентов ва­риация результативного признака объясняется вариацией i-го признака (частный) или всех вошедших в модель факторных признаков (используется при анализе множе­ственной корреляции).

Коэффициент конкордации определяет тесноту связи между произвольным числом ранжированных признаков.

Коэффициенты корреляции Кендалла определяет тесноту связи между двумя количественными или качественными при­знаками, характеризующими однородные объекты, после предварительного ранжирования их по возрастанию или убыванию.

Коэффициенты корреляции Спирмэна определяет тесноту связи как между количественными, так и между качественными при­знаками при условии предварительного ранжирования их по возрастанию или убыванию.

Коэффициенты опережения (замедления) – относительный показатель, характеризующий сравнение динамических рядов, относящихся к двум пространственным объектам (странам, республиками т.д.). Рассчитывается как отношение темпов роста (цепных или базисных) или темпов прироста одного ряда к соответствующим по времени темпам роста (также цепным или базисным) или темпам прироста другого ряда.

Коэффициентом осцилляции отражает относительную колеблемость крайних значений признака вокруг средней.

Коэффициент регрессии показывает, на сколько в среднем изме­няется значение результативного признака при изменении факторного на единицу собственного измерения

Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов в среднем изменится значение результативного признака при изменении факторного признака на 1%.

Кривая распределения – графическое изображение в виде непрерывной линии изменения частот в вариационном ряду, функционально связанном с изменением вариант.

Критерии согласия – особые статистические показатели, характеризующие соответствие эмпирического и теоретического распределений. Известны критерии согласия Пирсона, Романовского, Колмогорова, Ястремского.

Критический момент (дата) – день года, час дня, по состоянию на который должна быть проведена регистрация признаков по каждой единице исследуемой совокупности.

ч. 1 ... ч. 2 ч. 3 ч. 4 ч. 5 ч. 6 ч. 7