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贸易统计考试资料整理
一、总论:
总体:
总体是客观存在的,在同一性质基础上;结合起来的许多个别现象的整体。
(2)要点:
客观性、同质性;(3)界定:
性质、时间、空间;(4)分类:
有限总体和无限总体。
1.总体单位
构成总体的个别事物即总体单位。
(2)要点;与总体相互依赖;总体单位数量与总体大小有关;是事物特征的承担者。
2.标志
标志是说明总体单位特征的名称。
(2)种类;品质标志、数量标志;(3)统计数据是广义的;各种标志都被视为数据。
4.统计指标
(1)是说明总体数量特征的科学概念和数值。
(2)要素:
指标概念、指标数值、计算方法;计量单位、时间、空间;
(3)种类:
按数值:
绝对数、相对数、平均数;按性质:
数量指标和质量指标。
5.变量:
指可变的数量标志和统计指标;连续型变量、离散型变量;确定型变量、随机变量;
6.变量值
是变量的具体数值;
变量值多少与总体大小有关。
二、统计调查
7.全面调查与非全面调查的种类和区别.
定义:
全面调查:
对调查对象的全部单位逐个进行调查。
非全面调:
确定调查单位的原则不同;
种类和区别:
全面调查的种类和区别:
普查是非常重要的全面调查方式;
非全面调查种类和区别:
抽样调查:
调查单位的随机性;典型调查:
调查单
位的代表性;重点调查:
调查单位的重点性。
8.掌握普查及其要点
定义:
普查是专门组织的、一次性全面调查;对调查对象的全部单位逐个进行调查。
要点:
(1)普查项目要简明;
(2)时点统一避免遗漏、重复;(3)迅速完成资料登记任
务;(4)普查按一定周期进行。
三、统计资料整理
9.次数分布的含义:
次数分布是对资料分组后形成的;反映总体单位在各组分布状
况的统计数列;形式为统计分组表;本质上反映总体分布特征。
10.组距、组中值:
组距=上限-下限组中值=(上限+下限)/2
组中值=下限+组距/2组中值=上限-组距/2
四、统计描述指标
11.掌握算术平均数的计算
算术平均数=总体标志总量/总体单位总量
(1)简单算术平均数;(用于未分组资料)
(2)加权算术平均数;(用于分组资料)
例子1:
某商业企业2010年9月职工工资总额为406400元,企业职工人数为200人;
平均工资为:
=406400/200=2032(元)
12.加权算术平均数的计算
按年龄分组(岁)
X
人数(人)
f
Xf
17
18
19
20
21
30
70
90
45
15
510
1260
1710
900
315
合计
250
4695
月销售额
(万元)
人数(人)
f
组中值(万元)
X
Xf
2以下
2—4
4—6
6—8
8及以上
16
24
96
16
8
1
3
5
7
9
16
72
480
112
72
合计
160
—
752
13.相对数的种类和计算:
1.计划完成相对数计划完成相对数=实际完成数/计划数×100%
2.结构相对数结构相对数=总体部分值/总体总值×100%
3.强度相对数强度相对数=某现象值/另一有联系现象值
4.比较相对数比较相对数=某现象值/同期另一同类值
5.动态相对数动态相对数=报告期数值/基期数值
14.掌握标准差计算、应用
(1)简单式;
(1)简单式;
(用于未分组资料)
(2)加权式;
(用于分组资料)
例:
两人打枪,环数如下;
⏹甲:
45678平均环数6环;
⏹乙:
310746平均环数6环;
例2:
销售额分组(万元)
人数(人)
组中值(万元)
f
2以下
2—4
4—6
6—8
8及以上
16
24
96
16
8
1
3
5
7
9
13.69
2.89
0.09
5.29
18.49
219.04
69.36
8.64
84.64
147.92
合计
160
—
—
529.60
15.掌握离散系数的计算、用途。
是总体标准差与其算术平均数的比值
例子:
(1)成年组身高数据:
(cm)
166169172177180170172174168173;
♦平均身高:
172.1cm;标准差:
3.99cm;
(2)幼儿身高数据:
(cm)
68696870717372737475
♦平均身高:
71.3cm;标准差:
2.37cm;
(3)离散系数;
V成=3.99/172.1=0.023
V幼=2.37/71.3=0.033幼儿组身高离散程度大于成年组。
五、时间序列
16.增长量涵义:
是时间数列报告期与基期水平之差;说明现象增减的绝对数量;
计算结果有正、负之分。
增长量计算:
基本公式:
增长量=报告期水平-基期水平
(1)累计增长量为相应各逐期增长量之和
Yn-Y1=(Y2-Y1)+(Y3-Y2)+…+(Yn-Yn-1)
(2)相邻累计增长量之差为后一期逐期增长量(Y4-Y1)-(Y3-Y1)=Y4-Y3
年份
城镇居民家庭人均可支配收入(元)
逐期增长量(元)
累计增长量(元)
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
4283.0
4838.9
5160.3
5425.1
5854.0
6280.0
6859.6
7702.8
8472.2
9421.6
10493.0
11759.5
13785.8
—
555.9
321.4
264.8
428.9
426.0
579.6
843.2
769.4
949.4
1071.4
1266.5
2026.3
—
555.9
877.3
1142.1
1571.0
1997.0
2576.6
3419.8
4189.2
5138.6
6210.0
7476.5
9502.8
17.平均增长量涵义
平均增长量是逐期增长量的平均数;说明现象增长的一般水平;是一种动态平均数。
平均增长量计算
根据逐期增长量或累计增长量计算;
公式:
例:
1995—2007年城镇居民家庭;人均可支配收入的平均增长量为:
18.发展速度的涵义:
是报告期水平与基期水平对比的结果;反映现象发展的快慢;结果大于或小于100%。
发展速度的计算:
基本公式;发展速度=报告期水平/基期水平
(1)定基发展速度等于:
相应各环比发展速度的连乘积;
(2)相邻的定基发展速度相除:
等于后一期的环比发展速度;
19.平均发展速度的涵义:
是环比发展速度的平均值;表现环比发展速度的一般水平。
平均发展速度的计算
(1)根据环比速度计算;
(2)根据最初、最末水平计算;
例:
1995—2007年城镇居民家庭;人均可支配收入的年平均发展速度;
对定基总发展速度3.2187开12次方;
20.平均增长速度涵义;平均增长速度是环比增长速度的平均值;
2.公式:
平均增长速度=平均发展速度-1
3.计算:
1995—2007年城镇居民家庭人均可支配收入;
平均增长速度=110.23%-1=10.23%
20.直线趋势模型公式
(1)一般式:
(2)求解a、b的公式:
例:
某地销售额直线趋势模型计算表
年份
X
销售额Y(亿元)
X2
XY
Y估计值
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
30
29
34
41
44
42
46
52
53
54
60
1
4
9
16
25
36
49
64
81
100
121
30
58
102
164
220
252
322
416
477
540
660
29.046
32.055
35.064
38.073
41.082
44.091
47.100
50.109
53.118
56.127
59.136
合计
66
485
506
3241
—
(1)求参数a、b;
(2)趋势模型为;
21.直线趋势模型简化式
若令ΣX=0,可简化参数a、b计算;
例子:
直线方程简化式计算表
年份
X
销售额Y(亿元)
X2
XY
Y估计值
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
30
29
34
41
44
42
46
52
53
54
60
25
16
9
4
1
0
1
4
9
16
25
-150
-116
-102
-82
-44
0
46
104
159
216
300
29.046
32.055
35.064
38.073
41.082
44.091
47.100
50.109
53.118
56.127
59.136
合计
0
485
110
331
—
(1)参数a、b为;
(2)趋势方程;
参数b的经济意义:
b表明时间变动一期,Y平均变动数量;地区销售额每年平均增长3.009亿元。
22.直线模型的应用
对2012年零售额做预计;
简化与非简化a值不同,b值相同;
2012年在非简化式中X=14;
2012年在简化式中X=8;
六、统计指数
22.掌握综合指数体系的内容
1.相对数体系分析:
分析各因素影响的相对程度
2.绝对数体系分析;
分析各因素影响的绝对量。
3.例子:
综合指数编制
商
品
计量
单位
销售量
(万)
q0
销售量
(万)
q1
单价
(元)
p0
单价
(元)
p1
销售额
(万元)
p0q0
销售额
(万元)
p1q1
销售额
(万元)
p0q1
甲
乙
丙
米
千克
双
950
500
800
1000
500
860
8.5
54.6
98.0
8.5
58.5
97.0
8075
27300
78400
8500
29250
83420
8500
27300
84280
合
计
—
—
—
—
—
113775
121170
120080
4.综合指数的意义
1.质量指数;价格指数100.91%:
即商品价格平均上涨0.91%;还说明价格上涨使销售额上涨0.91%;
2.数量指数;销售量指数105.54%;
即商品销售量平均上涨5.54%;还说明销售量增加使销售额上涨5.54%。
5.
综合指数体系分析
1.相对数体系分析;
121170/113775=(121170/120080)×(120080/113775)
106.50%=100.91%×105.54%
2.绝对数体系分析;
(121170-113775)=(121170-120080)+(120080-113775)
7395万元=1090万元+6305万元
23.掌握加权平均指数的公式、编制
(一)基期、报告期总量加权(拉氏)
1.数量指数(销售量、生产量);
2.质量指数(价格、成本);
3.例子:
加权平均指数
商品
名称
单
位
销售额(万元)
个体价格指数
p1/p0
个体销售量指数
q1/q0
p0q0
p1q1
甲
乙
丙
台
箱
件
54
260
180
65
340
215
1.15
1.18
1.06
1.05
1.10
1.14
合计
—
494
620
—
—
=(1.05×54+1.10×260+1.14×180)/(54+260+180)=547.9/494=110.91%
=(65+340+215)/(65/1.15+340/1.18+215/1.06)=620/547.49=113.24%
4.加权平均指数的意义
1.质量指数;价格指数113.24%;
说明三种商品价格平均上涨13.24%;并说明价格上涨使销售额上涨13.24%;
2.数量指数;销售量指数110.91%;
说明三种商品的销售量平均上涨10.91%;并说明销售量增加使销售额上涨10.91%。
5.加权平均指数体系分析
1.相对数分析
125.51%≈113.24%×110.91%
2.绝对数分析
126万元≈72.51万元+53.9万元
24.掌握加权平均指数权数时期确定原则
1.编制数量指数:
用基期总量加权(拉氏);即采用加权算术平均公式;
2.编制质量指数:
用报告期总量加权(派氏);即采用加权调和平均指数。
第七章相关回归分析
25.掌握一元线性回归模型的建立与应用
企业
产量X
(千件)
费用Y
(千元)
X2
Y2
XY
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
40
42
50
55
65
78
84
100
116
125
130
140
130
150
155
140
150
154
165
170
167
180
175
185
1600
1764
2500
3025
4225
6084
7056
10000
13456
15625
16900
19600
16900
22500
24025
19600
22500
23716
27225
28900
27889
32400
30625
34225
5200
6300
7750
7700
9750
12012
13860
17000
19372
22500
22750
25900
合计
1025
1921
101835
310505
170094
1.一元线性回归的一般式
2.根据X、Y的实际数据求a、b;
3.建立回归模型
1.以产量为X,以生产费用为Y;
2.代入公式计算;
3.建立回归模型;
4.参数b的经济意义
1.b表明X每变动1单位Y平均变动数量;
2.产量增(减)1千件;
⏹生产费用平均增(减)0.4207千元;
3.b值的符号与相关系数r相同。
4.回归模型的应用
1.应用回归模型进行控制;
⏹
某企业产量X为120千件时生产费用;
2.应用回归模型进行预测;
⏹企业产量X将达160千件时生产费用;
26.掌握回归标准差的计算、作用
1.计算标准差;
2.检验标准:
∑y/n=1921/12=160.1(千元)
3.误差很小,模型可应用。
第八章
27.掌握抽样平均误差的涵义、计算
涵义:
抽样平均误差概括地反映了;所有可能样本指标与总体指标之间的;
平均误差程度;在抽样调查中能够实际计算。
计算:
1.平均数的抽样平均误差
重复抽样;
(1)
不重复抽样;
(3)例子
某大学从学生中随机抽取90人调查,得到他们平均每天参加锻炼时间为36分钟,锻炼时间的标准差为10分钟。
计算其抽样平均误差;
样本均值与总体均值误差为1.05分钟。
2.成数的抽样平均误差
(1)重复抽样
(2)不重复抽样;
(3)例子
某企业在某大城市调查旅游市场需求,随机抽取200个家庭进行调查;其
中40个家庭有出国旅游的经历。
计算其抽样平均误差;
样本比例与总体比例误差为2.83%。
28.掌握区间估计方法
简述题:
简述时间数列的速度分析指标有哪些。
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