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Mindmap-Galerie Statistik-Superfokus (1)
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Statistik-Superfokus (1)
Dies ist eine Mindmap über die wichtigsten Punkte der Statistik (1), einschließlich Methoden zum Sammeln statistischer Daten. Die Organisationsform statistischer Erhebungen, Statistische Forschungsobjekte und andere Inhalte.
Bearbeitet um 2023-12-03 01:20:47
- Hundert Jahre Einsamkeit Charakter-Beziehungsdiagramm
Einhundert Jahre Einsamkeit ist das Meisterwerk von Gabriel Garcia Marquez. Die Lektüre dieses Buches beginnt mit der Klärung der Beziehungen zwischen den Figuren. Im Mittelpunkt steht die Familie Buendía, deren Wohlstand und Niedergang, interne Beziehungen und politische Kämpfe, Selbstvermischung und Wiedergeburt im Laufe von hundert Jahren erzählt werden.
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- Projektmanagement-Prozess-Vorlage
Projektmanagement ist der Prozess der Anwendung von Fachwissen, Fähigkeiten, Werkzeugen und Methoden auf die Projektaktivitäten, so dass das Projekt die festgelegten Anforderungen und Erwartungen im Rahmen der begrenzten Ressourcen erreichen oder übertreffen kann. Dieses Diagramm bietet einen umfassenden Überblick über die 8 Komponenten des Projektmanagementprozesses und kann als generische Vorlage verwendet werden.
Statistik-Superfokus (1)
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- Gliederung
Statistik-Superfokus (1)
Das wichtigste:
So erfassen Sie statistische Daten:
1. Direkte Beobachtungsmethode: Ermittler gehen vor Ort, um die Ermittlungen persönlich durchzuführen
2. Interviewmethode: Die Ermittler befragen die Befragten Punkt für Punkt gemäß der Untersuchungsskizze.
3. Berichtsmethode, Bereitstellung statistischer Daten gemäß bestimmten Berichtsverfahren
4. Fragebogenmethode, bei der Fragen in Form eines Antwortbogens gestellt werden
5. Experimentelle Methode, die Durchführung von Experimenten an Untersuchungsobjekten an besonderen Versuchsorten und unter besonderen Bedingungen.
Organisationsform der statistischen Erhebung:
1. Umfassende Untersuchung; untersuchen Sie alle untersuchten Einheiten einzeln
Eigenschaften: große Reichweite, hoher Verbrauch
2. Volkszählung; eine einmalige, speziell organisierte umfassende Erhebung
Der Forschungsgegenstand der Statistik: Der Forschungsgegenstand der sozioökonomischen Statistik ist der quantitative Aspekt einer Vielzahl sozioökonomischer Phänomene als Ganzes (d. h. die Untersuchung der quantitativen Merkmale und quantitativen Beziehungen des sozioökonomischen Phänomens als Ganzes)
(Kurze Antwort) Merkmale statistischer Forschungsobjekte:
(1) Quantität: Das quantitative Verständnis der Natur und Gesetze der Dinge ist das Grundmerkmal der statistischen Forschung. Bei der statistischen Forschung geht es nicht um abstrakte Größen, sondern um konkrete Größen mit spezifischem Inhalt. Unter Statistik versteht man die Untersuchung spezifischer Größen, die in engem Zusammenhang mit dem Inhalt und der Natur des untersuchten Phänomens unter qualitativen Vorgaben stehen.
(2) Totalität: Die Statistik nimmt die quantitativen Merkmale des Gesamtphänomens zum Forschungsgegenstand. Die Statistik erfordert eine große Anzahl von Beobachtungen und eine umfassende Analyse der in jeder Bevölkerungseinheit vorherrschenden Fakten, um quantitative Merkmale zu erhalten, die das Gesamtphänomen widerspiegeln.
(3) Variabilität: Die charakteristischen Merkmale jeder Einheit in der Bevölkerung weisen aufgrund komplexer Zufallsfaktoren unterschiedliche Leistungen auf, was die Prämisse statistischer Forschung darstellt.
Hauptinhalte des Untersuchungsplans
1. Bestimmen Sie den Zweck der Untersuchung (warum)
2. Bestimmen Sie das Erhebungsobjekt (Bevölkerung) und die Erhebungseinheit (Einzelperson). Wer)
3. Entwickeln Sie einen Überblick über die Umfrage (Was)
Erforderliche Untersuchungsinhalte werden anhand des Untersuchungszwecks festgelegt
Bestimmen Sie den Zeitpunkt (Wann) und den Ort (Wo) der Untersuchung
Beschreibende Statistik und Inferenzstatistik:
1. Deskriptive Statistik: Sammlung, Organisation, Anzeige und Analyse statistischer Daten (Daten, die objektive Phänomene widerspiegeln)
2. Inferenzstatistik: Verwenden Sie Stichprobeninformationen und Wahrscheinlichkeitstheorie, um die quantitativen Merkmale der Bevölkerung usw. abzuschätzen und zu testen.
Die Bedeutung von Statistiken und die beiden Beziehungen
Drei Bedeutungen: (1) statistische Arbeit, (2) statistische Daten (3) Statistik (Wissenschaft)
Statistik ist eine methodische Wissenschaft über die Sammlung, Verarbeitung, Identifizierung, Analyse und Schlussfolgerung verschiedener Dateninformationen.
1) Statistische Arbeit: Untersuchung und Forschung
2) Statistik: Arbeitsergebnisse
3) Statistik: Eine methodische Wissenschaft, die untersucht, wie Daten gesammelt, organisiert und analysiert werden.
Statistische Arbeit und statistische Daten sind die Beziehung zwischen Arbeit und Arbeitsergebnissen, und statistische Arbeit und Statistik sind die Beziehung zwischen Praxis und Theorie.
1. Das Ergebnis statistischer Arbeiten sind statistische Daten
2. Die Grundlage statistischer Daten und statistischer Wissenschaft ist statistische Arbeit
3. Statistische Wissenschaft ist nicht nur die theoretische Zusammenfassung der statistischen Arbeitserfahrung, sondern auch die Prinzipien, Grundsätze und Methoden, die die statistische Arbeit leiten.
Theoretische Statistik und angewandte Statistik (je nach Forschungsstand und Anwendung statistischer Methoden)
Die theoretische Statistik ist ein statistisches Methodensystem, das sich auf die Methodik konzentriert.
Angewandte Statistik ist die problemzentrierte Anwendung statistischer Methoden zur Lösung praktischer Probleme.
Berechnung des Gruppenmedians
Gruppenmedian – Der Mittelpunktwert zwischen der oberen und unteren Grenze, um das allgemeine Niveau jeder Gruppe von Markerwerten darzustellen.
Medianwert der geschlossenen Gruppe = (Obergrenze, Untergrenze) ÷ 2
Der Medianwert der fehlenden unteren Grenze der offenen Gruppe = die obere Grenze – 1/2 der Abstand zwischen benachbarten Gruppen,
Der Mittelwert der fehlenden Obergrenze der Öffnungsgruppe = Untergrenze 1/2 des Abstands zwischen benachbarten Gruppen.
Die Beziehung zwischen dem Gruppenabstand und der Anzahl der Gruppen in einer äquidistanten Reihenfolge
Bei der Zusammenstellung einer äquidistanten Sequenz lautet die Formel zur Berechnung des Gruppenabstands: Gruppenabstand = Gesamtabstand/Anzahl der Gruppen, sodass die Größe des Gruppenabstands mit der Anzahl der Gruppen zusammenhängt
Häufigkeit oder Häufigkeit – die Anzahl der in jeder Gruppe verteilten Einheiten
Häufigkeit oder Verhältnis – die relative Zahl, die sich aus dem Verhältnis jedes Wiederholungssatzes zur Gesamtzahl der Wiederholungen ergibt
nach oben gerichtete kumulative Häufigkeits- (oder Raten-)Verteilung
Es besteht darin, zuerst die Obergrenze jeder Gruppe aufzulisten und dann die Häufigkeit (oder Häufigkeit) von der Gruppe mit dem niedrigen Flag-Wert bis zur Gruppe mit dem hohen Flag-Wert zu akkumulieren.
Die aufsteigende kumulative Häufigkeit einer bestimmten Gruppe gibt den Anteil der Summe der Einheiten in jeder Gruppe unterhalb der Obergrenze der Gruppe an. Die aufsteigende kumulative Häufigkeit einer bestimmten Gruppe gibt den Anteil der Summe der Einheiten in jeder Gruppe darunter an die Obergrenze der Gruppe zur Gesamtzahl der Einheiten.
Akkumulieren Sie die Häufigkeitsverteilung (oder Häufigkeitsverteilung) nach unten: Listen Sie zuerst die Untergrenze jeder Gruppe auf und akkumulieren Sie dann die Häufigkeiten (oder Häufigkeiten) der Reihe nach von der Gruppe mit dem hohen Flag-Wert bis zur Gruppe mit dem niedrigen Flag-Wert.
Gesamtindikator: Ein Indikator, der den Gesamtumfang, das Gesamtniveau oder die Arbeitsbelastung sozialer und wirtschaftlicher Phänomene zu einem bestimmten Zeitpunkt, an einem bestimmten Ort und unter bestimmten Bedingungen anzeigt.
Klassifizierung und Bedeutung relativer Indikatoren
Relative Indikatoren, auch statistische relative Zahlen genannt, sind das Verhältnis zweier verwandter statistischer Indikatoren und spiegeln die quantitative Beziehung zwischen Dingen wider.
Relative Indikatoren werden unterteilt in: strukturelle relative Indikatoren, proportionale relative Indikatoren, intensitätsbezogene relative Indikatoren, dynamische relative Indikatoren, vergleichende relative Indikatoren und planbezogene relative Indikatoren.
Bestimmen des Modus einer Bereichssequenz
Die Methode besteht darin, die Häufigkeit zu beobachten und in zwei Schritten vorzugehen:
1 Bestimmen Sie zunächst die Gruppe, in der sich die häufigsten Daten befinden
2 Verwenden Sie die proportionale Interpolationsmethode, um die Modusnäherung zu berechnen
Kapitel eins
(Re)Statistische Indikatorenkonzepte: Zeichen und Indikatoren
Ein statistisches Zeichen, auch Mark genannt, bezieht sich auf die Bezeichnung eines Attributs oder Merkmals, das eine Gesamteinheit besitzt.
Statistische Indikatoren: Konzepte und Werte, die die gesamten quantitativen Merkmale umfassend widerspiegeln.
Die Beziehung zwischen Zeichen, Indikatoren und Variablen:
(Re)Der Unterschied zwischen Zeichen und Indikatoren:
(1) Das Zeichen erläutert den gesamten Einzelmerkmalsindikator und erläutert die Gesamtmerkmale;
(2) Zu den Noten gehören Qualitätszeichen, die nicht durch Zahlenwerte ausgedrückt werden können, und Quantitätszeichen, die durch Zahlenwerte ausgedrückt werden können. Alle Indikatoren werden durch Zahlenwerte ausgedrückt.
Der Zusammenhang zwischen Zeichen und Indikatoren:
(1) Die Werte einiger statistischer Indikatoren werden aus den quantitativen Indikatorwerten der Gesamteinheiten zusammengefasst. Beispielsweise wird die gesamte Getreideproduktion des Landkreises aus der Getreideproduktion jeder Gemeinde, zu der sie gehört, zusammengefasst.
(2) Es besteht eine Transformationsbeziehung zwischen den beiden. Wenn sich der Forschungszweck ändert, z. B. der ursprüngliche Gesamtwert wird zur Gesamteinheit, wird der entsprechende statistische Index zu einem quantitativen Indikator und umgekehrt. (Variablen sind variable Mengenzeichen und alle statistischen Indikatoren, und alle Flagwerte und Indikatorwerte sind variable Werte. Einige variable Mengenzeichen sind keine statistischen Indikatoren, gehören aber zu Variablen. In den Mengenzeichen sind sie es unveränderte Mengenflags werden als Konstanten oder Parameter bezeichnet, variable Mengenflags werden als Variablen bezeichnet)
(Schwer) Allgemeine Konzepte und Verständnis von Statistiken
Die statistische Grundgesamtheit, auch Population genannt, bezeichnet ein organisches Ganzes, das aus vielen einzelnen Dingen (Einheiten) besteht, die objektiv existieren und eine bestimmte gemeinsame Eigenschaft haben.
Besonderheit:
Homogenität: Alle Einheiten in der Population haben einige gemeinsame Eigenschaften.
Massivität: Die Population enthält immer alle oder eine ausreichende Anzahl von Einheiten.
Variabilität: Es gibt Unterschiede zwischen Einheiten in der Bevölkerung.
Konzepte und Verständnis von Qualitätsindikatoren
Einschließlich relativer Indikatoren und Durchschnittsindikatoren, statistischer Indikatoren, die das relative Gesamtniveau des Phänomens oder die Qualität der Arbeit widerspiegeln, wie z. B. Bevölkerungsdichte, Durchschnittsgehalt usw.
Sequenzvariable
Eine Ordinalvariable ist ein Variablentyp, der Variablen in hierarchischer Reihenfolge zwischen Fällen derselben Kategorie unterscheidet.
(1) Klassifizieren Sie die Dinge und geben Sie die Reihenfolge jeder Kategorie an
(2) Genauer als die Klassifizierungsskala
(3) Genaue Unterschiede zwischen Kategorien werden nicht gemessen
(4) Die Daten werden als „Kategorie“ dargestellt, jedoch in der richtigen Reihenfolge
(5) hat > oder
Kapitel Zwei
Konzepte wie Erhebungsobjekte, Erhebungseinheiten, Erhebungselemente, Berichtseinheiten usw.
Erhebungsobjekt: Bezieht sich auf das zu untersuchende Gesamtphänomen, also die statistische Grundgesamtheit.
Befragungseinheit: die Gesamteinheit (Einzelperson) der Befragung und die für den Befragungsinhalt verantwortliche Person.
Berichtseinheit: Die Einheit, die für die Bereitstellung statistischer Daten gemäß dem angegebenen Datum und Format verantwortlich ist, d. h. die Einheit, die statistische Daten ausfüllt und meldet.
Untersuchungsgegenstände: Notwendige Untersuchungsinhalte, die entsprechend dem Zweck der Untersuchung bestimmt werden
Untersuchungszeit
Untersuchungszeitpunkt: Geben Sie den Zeitpunkt an, zu dem die Untersuchungsdaten gehören
drittes Kapitel
Statistische Gruppierung
Die statistische Gruppierung basiert auf dem Zweck der statistischen Forschung und den Merkmalen des Forschungsobjekts und unterteilt jede Einheit der statistischen Grundgesamtheit nach einem bestimmten Vorzeichen in mehrere Teile oder Gruppen mit unterschiedlichen Eigenschaften.
Statistische Gruppierungsfunktion
(1) Klassifizierung von Phänomentypen
(2) Gesamtstruktur der Studie
(3) Untersuchen Sie die Abhängigkeit zwischen Phänomenen
Die Beziehung zwischen dem arithmetischen Mittel, dem Median und dem Modus in der Häufigkeitsverteilung (Beziehungsmerkmale unter jeder Verteilung)
Arithmetisches Mittel: Der Mittelwert jeder Wertegruppe im Häufigkeitsverteilungshistogramm wird mit der Häufigkeit multipliziert und dann addiert.
Median: der Wert, der der halben Fläche des Häufigkeitsverteilungshistogramms entspricht
Modus: Der Modus ist der Gruppenmedian der Gruppe mit der höchsten Häufigkeit von Stichprobenbeobachtungen in der Häufigkeitsverteilungstabelle.
Gesamtdurchschnitt
Definition des Bevölkerungsmittelwerts: Der Durchschnitt aller Personen in der Bevölkerung wird als Bevölkerungsmittelwert bezeichnet.
Kapitel Vier
Die Art jedes Indikators im Signaturvariationsindikator
(1) Das Konzept des vollständigen Bereichs: Der vollständige Bereich wird auch als Bereich bezeichnet. Dies ist die Differenz zwischen dem Maximalwert und dem Minimalwert eines Datensatzes.
(2) Das Konzept der Mittelwertdifferenz: das arithmetische Mittel des Absolutwerts der Abweichung jedes Variablenwerts von seinem Mittelwert.
(3) Konzepte von Varianz und Standardabweichung: Die Varianz ist die durchschnittliche Summe der Quadrate der Differenzen zwischen den einzelnen Daten und dem Mittelwert.
Die Standardabweichung ist die arithmetische Quadratwurzel des Mittelwerts der Quadratwurzel der Summe der Abweichungen des Vorzeichenwerts jeder Einheit in der Grundgesamtheit und ihres arithmetischen Mittels.
(4) Variationskoeffizient: Der häufig verwendete Indikator für den Variationskoeffizienten ist der Standardabweichungskoeffizient. Das heißt, je größer der Variationskoeffizientenindex, desto größer der relative Streuungsgrad jeder Einheit in der Population und desto weniger repräsentativ Der Gesamtdurchschnitt ist umgekehrt: Je repräsentativer die Zahl, desto besser.
Planabschlussindikatoren verstehen
Der relative Index des Planerfüllungsgrads wird als „Indikator für den Planerfüllungsgrad“ oder „Planerfüllungsprozentsatz“ bezeichnet. Er ist das Ergebnis des Vergleichs des tatsächlichen Fertigstellungswerts sozialer und wirtschaftlicher Phänomene in einem bestimmten Zeitraum mit dem geplanten Aufgabenwert wird im Allgemeinen in Prozent ausgedrückt. ·
Kapitel fünf
(Re)Sampling-Umfragekonzepte und -merkmale
Eine Stichprobenerhebung ist eine nicht umfassende Erhebung. Dabei werden aus allen Forschungsobjekten nach dem Zufallsprinzip einige Einheiten als Repräsentanten des Ganzen zur Untersuchung ausgewählt.
Merkmale
(1) Es handelt sich um eine nicht umfassende Untersuchung;
(2) Ermittlungseinheiten zur Untersuchung nach dem Zufallsprinzip auswählen;
(3) Ziel ist es, die Gesamtsituation zu verstehen.
Das Zufallsprinzip der Stichprobenerhebung
Das Zufallsprinzip bedeutet, dass bei der Auswahl der Erhebungseinheiten die Stichprobe der Stichprobeneinheiten nicht durch die subjektiven Faktoren der Ermittler und andere systematische Faktoren beeinflusst wird und der Einfluss des subjektiven Bewusstseins der Menschen vollständig eliminiert wird, sodass jede Einheit in der Bevölkerung gleichwertig ist Die Chance, probiert zu werden, ist reine Zufallssache. Das Zufallsprinzip ist das Grundprinzip, dem die Zufallsstichprobe folgen muss.
Stichprobenfehler verstehen
Das Konzept des Stichprobenfehlers: Unter der Bedingung, dass das Prinzip der Zufälligkeit beachtet wird, werden unvermeidbare Fehler vermieden, die sich aus den Stichprobenindikatoren ergeben, die die Gesamtindikatoren darstellen, mit Ausnahme von Registrierungsfehlern und systematischen Fehlern (die durch Verstöße gegen das Prinzip der Zufälligkeit entstehen, wie z. B. die bewusste Auswahl besserer Einheiten). ).
Die Beziehung zwischen der Fehlergrenze und der Anzahl der Stichprobeneinheiten (hauptsächlich unter einfachen wiederholten Stichprobenbedingungen)
Je größer die Anzahl der Stichprobeneinheiten, desto kleiner ist der durchschnittliche Stichprobenfehler; umgekehrt ist der durchschnittliche Stichprobenfehler größer.
Stichprobendurchschnittsfehler, Stichprobengrenzfehlerkonzept, Wahrscheinlichkeitskonzept
Stichprobenmittelfehler: die Standardabweichung des Stichprobenmittelwerts (oder der Stichprobenanzahl). Es spiegelt die durchschnittliche Streuung zwischen dem Stichprobenmittelwert (oder Stichprobenprozentsatz) und dem Grundgesamtheitsmittelwert (oder Grundgesamtheitsprozentsatz) wider.
Stichprobengrenzfehler: Auch als zulässiger Fehler bekannt. Dabei handelt es sich um den maximal zulässigen Fehler zwischen dem Stichprobenindex und dem Gesamtindex, der vom Prüfer auf der Grundlage der Anforderungen an die Zuverlässigkeit der Stichprobeninferenzergebnisse ermittelt wird. Im Allgemeinen ausgedrückt durch Δ.
Der Wahrscheinlichkeitsgrad t spiegelt den relativen Grad des Grenzfehlers wider, der numerisch gleich dem Vielfachen des Grenzfehlers als durchschnittlicher Stichprobenfehler ist.
Kapitel VII
Positive Korrelation
Positive Korrelation: bedeutet, dass sich zwei Variablen in die gleiche Richtung ändern. Wenn sich eine Variable von groß nach klein oder von klein nach groß ändert, ändert sich auch die andere Variable von groß nach klein oder von klein nach groß.
Bestimmen Sie den Grad der Korrelation anhand des Korrelationskoeffizienten
r>0 ist eine positive Korrelation, r
|r|=1 bedeutet völlig lineare Korrelation 0;
|r|≤ 0,3 zeigt eine schwache Korrelation an; 0,3＜ |r|≤ 0,5 zeigt eine niedrige Korrelation an;
0,5＜|r|≤0,8 ist eine signifikante Korrelation; 0,8＜|r|<1 ist eine hohe Korrelation.
(Re-)Beziehung zwischen Regressionskoeffizient und Korrelationskoeffizient
Wenn der Regressionskoeffizient größer als Null ist, ist der Korrelationskoeffizient größer als Null. Wenn der Regressionskoeffizient kleiner als Null ist, ist der Korrelationskoeffizient kleiner als Null. (Ihre Wertzeichen sind gleich)
1. Der Unterschied zwischen Korrelationskoeffizient und Regressionskoeffizient
1. Verschiedene Bedeutungen: Korrelationskoeffizient: Hierbei handelt es sich um eine Größe, die den Grad der linearen Korrelation zwischen Variablen untersucht.
Regressionskoeffizient: Ein Parameter, der den Einfluss der unabhängigen Variablen x auf die abhängige Variable y in der Regressionsgleichung darstellt.
2. Verschiedene Anwendungen: Korrelationskoeffizient: veranschaulicht die Korrelation zwischen zwei Variablen.
Regressionskoeffizient: veranschaulicht die quantitative Beziehung zwischen abhängigen Änderungen zwischen zwei Variablen.
3. Verschiedene Einheiten: Korrelationskoeffizient: Im Allgemeinen wird er durch den Buchstaben r dargestellt, r hat keine Einheit
Regressionskoeffizient: Im Allgemeinen ausgedrückt durch Steigung b, b hat Einheiten.
2. Die Beziehung zwischen Regressionskoeffizient und Korrelationskoeffizient:
1. Wenn der Regressionskoeffizient größer als Null ist, ist der Korrelationskoeffizient größer als Null.
2. Wenn der Regressionskoeffizient kleiner als Null ist, ist der Korrelationskoeffizient kleiner als Null.
Die Zusammenhänge und Unterschiede zwischen Korrelationsanalyse und Regressionsanalyse
verbinden :
1. Die Theorie und Methoden sind konsistent;
2. Wenn keine Korrelation vorliegt, erfolgt keine Regression. Je höher der Korrelationsgrad, desto besser die Regression.
3. Der Korrelationskoeffizient und der Regressionskoeffizient haben die gleiche Richtung und können voneinander berechnet werden.
der Unterschied :
1. Bei der Korrelationsanalyse sind x und y äquivalent. Bei der Regressionsanalyse müssen x und y die unabhängige Variable und die abhängige Variable bestimmen.
2. Bei der Korrelationsanalyse sind x und y beide Zufallsvariablen. Bei der Regressionsanalyse ist nur y eine Zufallsvariable.
3. Die Korrelationsanalyse misst den Grad und die Richtung der Korrelation. Die Regressionsanalyse kann nicht nur den Einfluss der Variablen x auf die Variable y aufdecken, sondern auch Regressionsmodelle zur Vorhersage und Steuerung verwenden.
Eine variable lineare Regressionsgleichung kann geschrieben und verwendet werden
Die univariate lineare Regression kann für die prädiktive Analyse verwendet werden.
Kapitel acht
Konzept der durchschnittlichen Wachstumsrate
Durchschnittliche Wachstumsrate: beschreibt die durchschnittliche Wachstumsrate eines Phänomens über einen bestimmten Zeitraum. Sie entspricht der durchschnittlichen Entwicklungsgeschwindigkeit minus 1.
Pegelanalyse und Geschwindigkeitsanalyse in Zeitreihen
Die Niveauanalyse umfasst Entwicklungsniveau, durchschnittliches Entwicklungsniveau, Wachstumsniveau und durchschnittliches Wachstumsniveau.
Die Geschwindigkeitsanalyse umfasst Entwicklungsgeschwindigkeit und Wachstumsgeschwindigkeit, durchschnittliche Entwicklungsgeschwindigkeit und durchschnittliche Wachstumsgeschwindigkeit.
Faktoren, die Zeitreihen beeinflussen: unregelmäßige Änderungen
Zyklusveränderungen
langfristiger Trend
saisonale Veränderungen
Kapitel neun
Welche Indexformen nehmen der Gesamtindex der Qualitätsindikatoren und der Gesamtindex der Quantitätsindikatoren an?
(1) Quantitativer Indikatorindex: Bei der Erstellung des quantitativen Indikatorindex sollte der Qualitätsindikator im Basiszeitraum als gleicher Messfaktor verwendet werden.
(2) Qualitätsindikatorindex: Bei der Erstellung des Qualitätsindikatorindex sollten die quantitativen Indikatoren während des Berichtszeitraums als gleicher Messfaktor verwendet werden.
Unterscheiden Sie zwischen Durchschnittsindikator, Durchschnittsindikatorindex und Durchschnittsindex
1: Der Durchschnittsindex ist ein umfassender Index, der das allgemeine Niveau jeder Einheit einer homogenen Bevölkerung unter bestimmten Bedingungen zu einem bestimmten Zeitpunkt und an einem bestimmten Ort widerspiegelt. Er ist ein repräsentativer Wert für die ungleichmäßigen Vorzeichenwerte jeder Einheit in der Bevölkerung. und ist auch ein Maß für die zentrale Tendenz der Variablenverteilung.
2: Der durchschnittliche Indikatorindex ist eine relative Zahl, die durch Vergleich der durchschnittlichen Indikatorwerte von Mengen unter den Bedingungen zweier verschiedener Zeiträume desselben Wirtschaftsphänomens berechnet wird. Es veranschaulicht die Richtung und das Ausmaß der Veränderungen des Gesamtdurchschnittsniveaus in zwei Zeiträumen.
3: Der Durchschnittsindex ist ein Index, der aus dem gewichteten Durchschnitt einzelner Indizes berechnet wird.
Die berechnete Beziehung zwischen jedem Index im Indexsystem
Im Indexsystem wird die quantitative Beziehung zwischen dem Gesamtindex und jedem Faktorindex dadurch ausgedrückt, dass der Gesamtindex gleich dem Produkt jedes Faktorindex ist und die Änderungsdifferenz des Gesamtindex gleich der Summe der Änderungsdifferenzen von ist jeder Faktorindex.
Indexklassifizierung
Klassifizierung nach Objektumfang: Gesamtindex und Einzelindex
Entsprechend der Art des Indexindex: quantitativer Indexindex und Qualitätsindexindex
Aufgeteilt nach verschiedenen Basisperioden: Kettenindex und fester Basisindex
Das Konzept der statistischen Gruppierung ist eine statistische Organisationsmethode, die das gesamte sozioökonomische Phänomen entsprechend einer bestimmten Markierung basierend auf dem Zweck und den Anforderungen der statistischen Forschung und den inhärenten Unterschieden der Bevölkerung in mehrere Teile oder Gruppen unterteilt.
(Schwer) Die Bedeutung und Arten relativer Indikatoren: Die Bedeutung relativer Indikatoren: Sie erklärt die quantitative Beziehung, die durch den relativen Vergleich zwischen einem Wert und einem anderen Wert entsteht.
Es gibt vier häufig verwendete Typen: strukturelle relative Indikatoren, vergleichende relative Indikatoren, relative Intensitätsindikatoren und dynamische relative Indikatoren.
Kennzeichnet die Art jedes Indikators in den Kompilierungsindikatoren: Kompilierungszeit, Speichernutzung, CPU-Auslastung, Anzahl der Kompilierungsfehler usw. Diese Indikatoren können Entwicklern helfen, die Leistung und Effizienz des Kompilierungsprozesses zu verstehen und den Code und den Kompilierungsprozess zu optimieren.
(Schwer) Zeitpunkt und Zeitraum:
1. Der Wert des Periodenindikators wird kontinuierlich registriert, während der Wert des Zeitpunktindikators durch diskontinuierliche Zählung zu einem bestimmten Zeitpunkt ermittelt wird.
2. Der Wert des Periodenindikators ist kumulativ, der Wert des Zeitpunktindikators jedoch nicht kumulativ;
3. Der Wert des Periodenindikators steht in direktem Zusammenhang mit der Länge des registrierten Zeitraums, während der Wert des Zeitpunktindikators keinen Zusammenhang mit der Länge des registrierten Zeitraums hat.