Приложение 5. Критические значения коэффициента автокорреляции
Приложение 4. Значения F-критерия Фишера
Приложение 2. Значения t-критерия Стьюдента
Приложение 1. Значения интеграла Лапласа
Контрольные задания
Имеются данные (табл. 52) о продажах минимаркетом 3-х видов однородных товаров (A, B и C).
Таблица 52. Варианты выполнения контрольного задания
Вид товара
Цена за единицу товара, руб.
Объем продаж,
тыс. штук
Вид товара
Цена за единицу товара, руб.
Объем продаж,
тыс. штук
1 квартал
2 квартал
1 квартал
2 квартал
1 квартал
2 квартал
1 квартал
2 квартал
1 вариант
6 вариант
А
А
В
В
С
С
2 вариант
7 вариант
А
А
В
В
С
С
3 вариант
8 вариант
А
А
В
В
С
С
4 вариант
9 вариант
А
А
В
В
С
С
5 вариант
10 вариант
А
А
В
В
С
С
Рассчитать индивидуальные, общие и средние индексы, выполнить факторный анализ общей выручки от продажи товаров. По итогам расчетов сделать аргументированные выводы.
Список литературы
Агапова Т.Н. Методы статистического изучения структуры сложных систем и ее изменения. – М.: Финансы и статистика, 1996
Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебник / Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 228 с.
Герчук Я. П. Графические методы в статистике. – М.: Статистика, 1968
Общая теория статистики: Учебник/ Под ред. И.И. Елисеевой. – 4-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 480 с.
Практикум по теории статистики: Учеб. пособие / Под ред. Р.А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 416 с.
Статистика: Учеб. пособие / Под ред. В.Г. Ионина. – Изд. 2-е, перераб. и доп. – М.: ИНФРА-М, 2006. – 384 с.
Теория статистики: Учебник / Под ред. Г.Л. Громыко. – Изд. 2-е, перераб. и доп. – М.: ИНФРА-М, 2005. – 476 с.
Теория статистики: Учебник для вузов (под ред. Шмойловой Р.А.). – Изд. 4-е, доп., перераб. – М.: Финансы и статистика, 2007. – 656 с.
Чалиев А.А., Овчаров А.О. СТАТИСТИКА. Учебно-методическое пособие. Часть 1. – Нижний Новгород: Издательство Нижегородского госуниверситета, 2007.– 87 с.
http://www.gks.ru – официальный сайт ФСГС России
http://www.chaliev.narod.ru – персональный сайт автора этого конспекта лекций
Приложения – статистические таблицы
t
Сотые доли
0,00
0,0000
0,0080
0,0160
0,0239
0,0319
0,0399
0,0478
0,0558
0,0638
0,0717
0,10
0,0797
0,0876
0,0955
0,1034
0,1113
0,1192
0,1271
0,1350
0,1428
0,1507
0,20
0,1585
0,1663
0,1741
0,1819
0,1897
0,1974
0,2051
0,2128
0,2205
0,2282
0,30
0,2358
0,2434
0,2510
0,2586
0,2661
0,2737
0,2812
0,2886
0,2961
0,3035
0,40
0,3108
0,3182
0,3255
0,3328
0,3401
0,3473
0,3545
0,3616
0,3688
0,3759
0,50
0,3829
0,3899
0,3969
0,4039
0,4108
0,4177
0,4245
0,4313
0,4381
0,4448
0,60
0,4515
0,4581
0,4647
0,4713
0,4778
0,4843
0,4907
0,4971
0,5035
0,5098
0,70
0,5161
0,5223
0,5285
0,5346
0,5407
0,5467
0,5527
0,5587
0,5646
0,5705
0,80
0,5763
0,5821
0,5878
0,5935
0,5991
0,6047
0,6102
0,6157
0,6211
0,6265
0,90
0,6319
0,6372
0,6424
0,6476
0,6528
0,6579
0,6629
0,6680
0,6729
0,6778
1,00
0,6827
0,6875
0,6923
0,6970
0,7017
0,7063
0,7109
0,7154
0,7199
0,7243
1,10
0,7287
0,7330
0,7373
0,7415
0,7457
0,7499
0,7540
0,7580
0,7620
0,7660
1,20
0,7699
0,7737
0,7775
0,7813
0,7850
0,7887
0,7923
0,7959
0,7995
0,8029
1,30
0,8064
0,8098
0,8132
0,8165
0,8198
0,8230
0,8262
0,8293
0,8324
0,8355
1,40
0,8385
0,8415
0,8444
0,8473
0,8501
0,8529
0,8557
0,8584
0,8611
0,8638
1,50
0,8664
0,8690
0,8715
0,8740
0,8764
0,8789
0,8812
0,8836
0,8859
0,8882
1,60
0,8904
0,8926
0,8948
0,8969
0,8990
0,9011
0,9031
0,9051
0,9070
0,9090
1,70
0,9109
0,9127
0,9146
0,9164
0,9181
0,9199
0,9216
0,9233
0,9249
0,9265
1,80
0,9281
0,9297
0,9312
0,9328
0,9342
0,9357
0,9371
0,9385
0,9399
0,9412
1,90
0,9426
0,9439
0,9451
0,9464
0,9476
0,9488
0,9500
0,9512
0,9523
0,9534
2,00
0,9545
0,9556
0,9566
0,9576
0,9586
0,9596
0,9606
0,9615
0,9625
0,9634
2,10
0,9643
0,9651
0,9660
0,9668
0,9676
0,9684
0,9692
0,9700
0,9707
0,9715
2,20
0,9722
0,9729
0,9736
0,9743
0,9749
0,9756
0,9762
0,9768
0,9774
0,9780
2,30
0,9786
0,9791
0,9797
0,9802
0,9807
0,9812
0,9817
0,9822
0,9827
0,9832
2,40
0,9836
0,9840
0,9845
0,9849
0,9853
0,9857
0,9861
0,9865
0,9869
0,9872
2,50
0,9876
0,9879
0,9883
0,9886
0,9889
0,9892
0,9895
0,9898
0,9901
0,9904
2,60
0,9907
0,9909
0,9912
0,9915
0,9917
0,9920
0,9922
0,9924
0,9926
0,9929
2,70
0,9931
0,9933
0,9935
0,9937
0,9939
0,9940
0,9942
0,9944
0,9946
0,9947
2,80
0,9949
0,9950
0,9952
0,9953
0,9955
0,9956
0,9958
0,9959
0,9960
0,9961
2,90
0,9963
0,9964
0,9965
0,9966
0,9967
0,9968
0,9969
0,9970
0,9971
0,9972
3,00
0,9973
0,9974
0,9975
0,9976
0,9976
0,9977
0,9978
0,9979
0,9979
0,9980
3,10
0,9981
0,9981
0,9982
0,9983
0,9983
0,9984
0,9984
0,9985
0,9985
0,9986
3,20
0,9986
0,9987
0,9987
0,9988
0,9988
0,9988
0,9989
0,9989
0,9990
0,9990
3,30
0,9990
0,9991
0,9991
0,9991
0,9992
0,9992
0,9992
0,9992
0,9993
0,9993
3,40
0,9993
0,9994
0,9994
0,9994
0,9994
0,9994
0,9995
0,9995
0,9995
0,9995
3,50
0,9995
0,9996
0,9996
0,9996
0,9996
0,9996
0,9996
0,9996
0,9997
0,9997
при уровне значимости a: 0,10, 0,05, 0,01
Число степеней свободы
ν
a
Число степеней свободы
ν
a
0,1
0,05
0,01
0,1
0,05
0,01
6,314
12,706
63,66
1,734
2,101
2,878
2,92
4,3027
9,925
1,729
2,093
2,861
2,353
3,1825
5,841
1,725
2,086
2,845
2,132
2,7764
4,604
1,721
2,08
2,831
2,015
2,5706
4,032
1,717
2,074
2,819
1,943
2,4469
3,707
1,714
2,069
2,807
1,895
2,3646
3,5
1,711
2,064
2,797
1,86
2,306
3,355
1,708
2,06
2,787
1,833
2,2622
3,25
1,706
2,056
2,779
1,813
2,2281
3,169
1,703
2,052
2,771
1,796
2,201
3,106
1,701
2,048
2,763
1,782
2,1788
3,055
1,699
2,045
2,756
1,771
2,1604
3,012
1,697
2,042
2,75
1,761
2,1448
2,977
1,684
2,021
2,705
1,753
2,1315
2,947
1,671
2,66
1,746
2,1199,
2,921
1,658
1,98
2,617
1,74
2,1098
2,898
1,645
1,96
2,576
Приложение 3. Значения χ2-критерия Пирсона
α
ν
0,10
0,05
0,025
0,01
0,005
2,7055
3,8415
5,0239
6,6349
7,8794
4,6052
5,9915
7,3778
9,2103
10,5966
6,2514
7,8147
9,3484
11,3449
12,8382
7,7794
9,4877
11,1433
13,2767
14,8603
9,2364
11,0705
12,8325
15,0863
16,7496
10,6446
12,5916
14,4494
16,8119
18,5476
12,0170
14,0671
16,0128
18,4753
20,2777
13,3616
15,5073
17,5346
20,0902
21,9550
14,6837
16,9190
19,0228
21,6660
23,5894
15,9872
18,3070
20,4832
23,2093
25,1882
17,2750
19,6751
21,9201
24,7250
26,7569
18,5494
21,0261
23,3367
26,2170
28,2995
19,8119
22,3620
24,7356
27,6883
29,8195
21,0641
23,6848
26,1190
29,1412
31,3194
22,3071
24,9958
27,4884
30,5779
32,8013
23,5418
26,2962
28,8454
31,9999
34,2672
24,7690
27,5871
30,1910
33,4087
35,7185
25,9894
28,8693
31,5264
34,8053
37,1565
27,2036
30,1435
32,8523
36,1909
38,5823
28,4120
31,4104
34,1696
37,5662
39,9969
29,6151
32,6706
35,4789
38,9322
41,4011
30,8133
33,9244
36,7807
40,2894
42,7957
32,0069
35,1725
38,0756
41,6384
44,1813
33,1962
36,4150
39,3641
42,9798
45,5585
34,3816
37,6525
40,6465
44,3141
46,9279
35,5632
38,8851
41,9232
45,6417
48,2899
36,7412
40,1133
43,1945
46,9629
49,6449
37,9159
41,3371
44,4608
48,2782
50,9934
39,0875
42,5570
45,7223
49,5879
52,3356
40,2560
43,7730
46,9792
50,8922
53,6720
при уровне значимости a = 0,05
ν1ν2
161,5
215,7
224,6
230,2
238,9
243,9
254,3
18,5
19,16
19,25
19,3
19,33
19,37
19,41
19,45
19,5
10,13
9,55
9,28
9,12
9,01
8,94
8,84
8,74
8,64
8,53
7,71
6,94
6,59
6,39
6,26
6,16
6,04
5,91
5,77
5,63
6,61
5,79
5,41
5,19
5,05
4,95
4,82
4,68
4,53
4,36
5,99
5,14
4,76
4,53
4,39
4,28
4,15
3,84
3,67
5,59
4,74
4,35
4,12
3,97
3,87
3,73
3,57
3,41
3,23
5,32
4,46
4,07
3,84
3,69
3,58
3,44
3,28
3,12
2,93
5,12
4,26
3,86
3,63
3,48
3,37
3,23
3,07
2,9
2,71
4,96
4,1
3,71
3,48
3,33
3,22
3,07
2,91
2,74
2,54
4,84
3,98
3,59
3,36
3,2
3,09
2,95
2,79
2,61
2,4
4,75
3,88
3,49
3,26
3,11
2,85
2,69
2,5
2,3
4,67
3,8
3,41
3,18
3,02
2,92
2,77
2,6
2,42
2,21
4,6
3,74
3,34
3,11
2,96
2,85
2,7
2,53
2,35
2,13
4,54
3,68
3,29
3,06
2,9
2,79
2,64
2,48
2,29
2,07
4,49
3,63
3,24
3,01
2,85
2,74
2,59
2,42
2,24
2,01
4,45
3,59
3,2
2,96
2,81
2,7
2,55
2,38
2,19
1,96
4,41
3,55
3,16
2,93
2,77
2,66
2,51
2,34
2,15
1,92
4,38
3,52
3,13
2,9
2,74
2,63
2,48
2,31
2,11
1,88
4,35
3,49
3,1
2,87
2,71
2,6
2,45
2,28
2,08
1,84
4,32
3,47
3,07
2,84
2,68
2,57
2,42
2,25
2,05
1,81
4,3
3,44
3,05
2,82
2,66
2,55
2,4
2,23
2,03
1,78
4,28
3,42
3,03
2,8
2,64
2,53
2,38
2,2
1,76
4,26
3,4
3,01
2,78
2,62
2,51
2,36
2,18
1,98
1,73
4,24
3,38
2,99
2,76
2,6
2,49
2,34
2,16
1,96
1,71
4,22
3,37
2,98
2,74
2,59
2,47
2,32
2,15
1,95
1,69
4,21
3,35
2,96
2,73
2,57
2,46
2,3
2,13
1,93
1,67
4,2
3,34
2,95
2,71
2,56
2,44
2,29
2,12
1,91
1,65
4,18
3,33
2,93
2,7
2,54
2,43
2,28
2,1
1,9
1,64
4,17
3,32
2,92
2,69
2,53
2,42
2,27
2,09
1,89
1,62
4,12
3,26
2,87
2,64
2,48
2,37
2,22
2,04
1,83
1,57
4,08
3,23
2,84
2,61
2,45
2,34
2,18
1,79
1,52
4,06
3,21
2,81
2,58
2,42
2,31
2,15
1,97
1,76
1,48
4,03
3,18
2,79
2,56
2,4
2,29
2,13
1,95
1,72
1,44
3,15
2,76
2,52
2,37
2,25
2,1
1,92
1,7
1,39
3,98
3,13
2,74
2,5
2,35
2,23
2,07
1,89
1,67
1,35
3,96
3,11
2,72
2,49
2,33
2,21
2,06
1,88
1,65
1,31
3,95
3,1
2,71
2,47
2,32
2,2
2,04
1,86
1,64
1,28
3,94
3,09
2,7
2,46
2,3
2,19
2,03
1,85
1,63
1,26
3,92
3,07
2,68
2,44
2,29
2,17
2,01
1,83
1,6
1,21
3,9
3,06
2,66
2,43
2,27
2,16
1,82
1,59
1,18
3,89
3,04
2,65
2,42
2,26
2,14
1,98
1,8
1,57
1,14
3,87
3,03
2,64
2,41
2,25
2,13
1,97
1,79.
1,55
1,1
3,86
3,02
2,63
2,4
2,24
2,12
1,96
1,78
1,54
1,07
3,86
3,01
2,62
2,39
2,23
2,11
1,96
1,77
1,54
1,06
3,85
2,61
2,38
2,22
2,1
1,95
1,76
1,53
1,03
3,84
2,99
2,6
2,37
2,21
2,09
1,94
1,75
1,52
при уровне значимости α: 0,05 и 0,01
Объем
выборки
n
Положительные значения
Отрицательные значения
α = 0,05
α = 0,01
α = 0,05
α = 0,01
0,253
0,297
-0,753
-0,798
0,345
0,447
-0,708
-0,863
0,370
0,510
-0,674
-0,799
0,371
0,531
0,625
-0,764
0,366
0,533
-0,593
-0,737
0,360
0,525
-0,564
-0,705
0,353
0,515
-0,539
-0,679
0,348
0,505
-0,516
-0,655
0,341
0,495
-0,497
-0,634
0,335
0,485
-0,479
-0,615
0,328
0,475
-0,462
-0,597
0,299
0,432
-0,399
-0,524
Приложение 6. Значения критерия Колмогорова P(λ)
λ
P
λ
P
0,30
0,80
0,5441
0,35
0,9997
0,85
0,4653
0,40
0,9972
0,90
0,3927
0,45
0,9874
0,95
0,3275
0,50
0,9639
1,0
0,2700
0,55
0,9228
1,1
0,1777
0,60
0,8643
1,2
0,1122
0,65
0,7920
1,3
0,0681
0,70
0,7112
1,4
0,0397
0,75
0,6272
1,5
0,0222
[1] От лат. status – состояние, положение вещей; первоначально термин употреблялся в значении «политическое состояние»
[2] Эту деятельность на профессиональном уровне осуществляет государственная статистика – Федеральная служба государственной статистики (ФСГС) и система ее учреждений, организованных по административно-территориальному признаку, а также ведомственная статистика (на предприятиях, ведомствах, министерствах и т.д.). Информация ФСГС публикуется в специадльных печатных изданиях, а также в сети Интернет: www.gks.ru (или www.fsgs.ru)
[3] Термин «статистика» как параметр, как статистический критерий употребляется преимущественно в математической статистике, некоторые из них (χ2, t и др.) рассмотрены в соответствующих темах данного курса лекций
[4] «There are three types of lies - lies, damn lies, and statistics» (Benjamin Disraeli, 1804 – 1881)
[5] « As a general rule, the most successful man in life is the man who has the best information »
[6] Аналогично общее количество школьных тетрадей измеряется в у.ш.т.(условные школьные тетради размером 12 листов), продукция консервного производства измеряется в у.к.б. (условные консервные банки емкостью 1/3 литра или 400 грамм); продукция моющих средств приводится к условной жирности 40%
[7] f – это начальная буква англ. слова frequency – частота
[8] В статистике, в отличие от математики, пределы суммирования не ставятся, а подразумеваются, так как абсолютные величины здесь не абстрактные, а смысловые (суммируются все величины совокупности – с первой по последнюю)
[9] Во многих учебниках по статистике встречается другое название индекса динамики – темп роста. Использование такого названия не совсем логично, так динамика может быть различна (не только рост, но и спад, а также стабильность), поэтому наиболее правильным является использование названия «индекс динамики» или «индекс изменения»
[10] Часто встречается и другое название темпа изменения – темп прироста, что не совсем логично (см. предыдущую сноску)
[11] Обычно (в т.ч. и в дальнейшем в данном пособии) в статистических формулах пределы суммирования не ставятся, а подразумеваются, т.е. подразумеваются именно такие пределы как формуле (11) – с 1-ой группы по N-ю (последнюю)
[12] Для взвешенной средней сумма взвешенных отклонений равна нулю – доказать самостоятельно
[13] Если приходится иметь дело с интервальным рядом распределения с неравными интервалами, то для сопоставимости нужно частоты или частости привести к единице интервала, полученное значение называется плотностью ρ, то есть ρ = f/h
[14] Единицы совокупности, имеющие значение признака, равное границе интервала, включаются в тот интервал, где это точное значение впервые указывается
[15] От греч. «гистос» – ткань, строение
[16] От греч. слов «поли» и «гонос» – многоугольник
[17] При четном числе единиц совокупности за медиану принимают полусумму из двух центральных вариант
[18] Получите формулы и произведите их расчет (по аналогии с формулами для расчета квартилей) самостоятельно
[19] Максимально возможные значения показателей вариации: Лmax = ; ;;
[20] Например, цена продажи американского доллара в коммерческих банках Н.Новгорода 26 июля 2007 года варьировала от 25,45 до 26,00 при средней цене 25,595 руб., тогда по формуле (32) = (26,00–25,45)/25,595 = 0,021, или 2,1%. Такая малая вариация вызвана тем, что при значительном различии курса доллара немедленно произошел бы отлив покупателей из «дорогого» банка в более «дешевые». Напротив, цена килограмма говядины в разных регионах России варьирует очень сильно – на десятки процентов и более. Это объясняется разными затратами на доставку товара из региона-производителя в регион потребитель.
[21] Прочие виды распределений изучаются дисциплиной «Теория вероятностей»
[22] Простой расчет возможен при наличии Excel из пакета Microsoft Office, где имеется функция, вычисляющая плотность (или интеграл) функции нормального распределения =НОРМРАСП(А;Б;В;Г), где параметры: А – значение X; Б – средняя арифметическая ; В – среднее квадратическое отклонение σ; Г – «0» для вычисления плотности (или «1» для вычисления интеграла) распределения
[23] Иногда за счет округлений при расчетах (использование функции плотности распределения вместо интеграла) может быть нарушено равенство сумм эмпирических и теоретических частот, что и произошло в нашем примере про ВО (∑f=35, ∑m=33,832)
[24] Практически приемлемая вероятность в экономических исследованиях, означающая, что в 5 случаях из 100 может быть отвергнута правильная гипотеза
[25] Основное условие для использования критерия Колмогорова – достаточно большое число наблюдений (N > 50)
[26] Названо по имени французского математика Симеона Пуассона (1781 – 1840), еще называют законом распределения редких явлений; возникает, когда значения признака выражены дискретно и являются результатом какого-либо редко возникающего события среди наблюдаемых единиц, причем с увеличением значений признака вероятность наступления события падает
[27] Важно не путать понятие «структурный сдвиг», оцениваемый в теме 8, где он представляет не величину самого изменения структуры, а его влияние на результативный показатель
[28] Индекс не удовлетовряет свойству независимости от раскола совокупности
[29] Существуют и другие показатели, о которых можно прочитать в специальной литературе
[30] Приведены наиболее простые функции, более сложные виды, такие как логарифмическая, логистическая и др. описаны в специальной литературе, например – [2]
[31] При расчете параметров уравнения тренда на ЭВМ необходимость вести отсчет от середины ряда динамики отпадает. Например, для получения уравнения тренда в Microsoft Office Excel необходимо построить его график с помощью «Мастера диаграмм», после чего вызвать контекстное меню, нажав на правую кнопку мыши на построенном графике, и выбрать пункт «Добавить линию тренда», в появившемся окне выбрать подходящую математическую функцию и установить галочку «показывать уравнение на диаграмме»
[32] Понятие «уровень значимости» описано ранее на стр. 29
[33] Выравнивание по параболе рассмотрено в методических указаниях к теме на другом примере
[34] Используется при малом количестве уровней (n<30), в противном случае (n>30) вместо используют коэффициент доверия t нормального закона распределения (Приложение 1)
[35] Попробуйте проделать данное задание самостоятельно (в случае затруднений обратитесь к методическим указаниям по данной теме)
[36] Выполните это задание дома самостоятельно (подсказка: продифференцировав и приравняв нулю уравнение учтите, что и )
[37] Подобрать уравнение второй гармоники ряда Фурье по данным табл. 32 самостоятельно
[38] Проделайте данное задание самостоятельно
[39] Проявление стохастических связей подвержено действию закона больших чисел: лишь в достаточно большом числе единиц индивидуальные особенности сгладятся, случайности взаимопогасятся и зависимость, если она имеет существенную силу, проявится достаточно отчетливо
[40] Термин «стохастический» происходит от греч. «stochos» – мишень. Стреляя в мишень, даже хороший стрелок редко попадает в ее центр, выстрелы ложатся в некоторой близости от него. Другими словами стохастическая связь означает приблизительный характер значений признака
[41] Термин «корреляция» ввел в статистику английский биолог и статистик Ф. Гальтон в конце XIX в., под которым понималась «как бы связь», т.е. связь в форме, отличающейся от функциональной. Еще ранее этот термин применил француз Ж.Кювье в палеонтологии, где под законом корреляции частей животных он понимал возможность восстановить по найденным в раскопках частям облик всего животного
[42] Множественная корреляция изучается в курсе эконометрики на основе применения компьютерных программ (напр., специальная надстройка к Excel, SPSS и др.), в курсе статистики изучается только парная корреляция
[43] При измерении тесноты связи между рядами динамики это равнозначно отсутствию автокорреляции между уровнями ряда, т.е. прежде чем оценивать тесноту связи между рядами динамики, необходимо проверить каждый ряд на автокорреляцию – см. методические указания
[44] Проделать это самостоятельно
[45] Термин «регрессия» ввел в статистику Ф. Гальтон, который изучив большое число семей, установил, что в группе семей высокорослыми отцами сыновья в среднем ниже ростом, чем их отцы, а в группе семей с низкорослыми отцами сыновья в среднем выше отцов, т.е. отклонение роста от среднего в следующем поколении уменьшается – регрессирует
[46] Параметры a0и a1 можно получить не только методом подстановки как приводится далее, но и методом определителей 2-го порядка (проделать данное задание самостоятельно)
[47] Сумма эмпирических (2864,09) и выравненных по прямой линии (2864,115) значений должна совпадать, но в нашем случае этого не происходит из-за округлений расчетов до 3-х знаков после запятой
[48] В числителе – сумма последнего столбца, а в знаменателе – сумма предпоследнего столбца таблицы 45
[49] Коэффициент автокорреляции можно рассчитывать либо между соседними уровнями, либо между уровнями, сдвинутыми на другое число единиц времени (временной лаг) m; приведенные формулы с временным лагом m=1 (между соседними уровнями) являются самыми распространенными
[50] Формула (156) является тождественной формуле (155)
[51] См. тему 5 «Ряды динамики», метод аналитического выравнивания
[52] Остаточные величины обычно обозначают εt, но для того, чтобы различать их для разных рядов динамики x и y, приняты обозначения dx и dy
[53] По значению коэффициент контингенции всегда меньше коэффициента ассоциации
[54] Такая очередность изменения факторов (то есть 1-ый – экстенсивный, а 2-ой – интенсивный) применяется по умолчанию тогда, когда ее затруднительно точно установить
[55] В случае построения многофакторных мультипликативных индексных моделей бывает сложно точно определить очередность влияния факторов на результативный показатель, поэтому можно рекомендовать ставить на 1-ое место индекс того фактора, который сильнее всего изменился, на 2-ое место – индекс того фактора, который изменился слабее первого, но сильнее остальных и так далее в порядке убывания изменений индексов
[56] Самостоятельно догадайтесь и придумайте пример, когда эффект Гершенкрона выполняться не будет (подсказка – «эффект картошки»)
[57] Если зафиксировать веса на уровне базисного периода f0, то получим менее распространенную формулу индекса фиксированного состава: или .
[58] При фиксировании индексируемой величины на уровне отчетного периода x0 получается менее распространенная формула индекса структурных сдвигов: или .
[59] В противном случае применяются формулы, приведенные в сносках к этим формулам. Для определения очередности влияния факторов рассчитываются и те, и другие формулы, а затем рассчитывается их средняя геометрическая величина (индексы Фишера). Сравнивая значения этих индексов Фишера, решается вопрос об очередности влияния факторов: какой из индексов показывает большее изменение, тот фактор и считают 1-ым.
[60] Выбор этой формулы вызван тем, что изменение структуры – это 1-ый фактор, и изменение самих цен – 2-ой (доказать это самостоятельно, воспользовавшись предыдущей сноской)
[61] В названии использованы начальные буквы фамилий трех статистиков, предложивших этот индекс: венгров Элтетэ и Кэвеша и поляка Шульца