Главная  Журналы  Экономический анализ: теория и практика  32(383) - 2014 август

Сравнительный анализ достоверности методов статистической обработки экономических показателей

Доступна онлайн: 28.08.2014

Рубрика: Экономико-математическое моделирование

Страницы: 55-60

В практике экономического анализа и оценочной деятельности производится статистическая обработка результатов исследований. При этом, как правило, объем выборки парциальных показателей ограничен вследствие ограниченности количества объектов исследования. При обработке результатов экономист-аналитик может использовать различные статистические методы. Чаще всего используется метод расчета среднеарифметического значения парциальных показателей. Однако при малых объемах выборки и значительном разбросе значений парциальных показателей возникает существенная погрешность определения искомого показателя по результатам усреднения. Таким образом, является актуальной задача выбора метода статистической обработки, обеспечивающего наибольшую достоверность и точность определения искомого показателя. Представлен сравнительный анализ достоверности следующих значений статистической обработки экономических показателей: среднее арифметическое, среднее геометрическое, среднее гармоническое, медианное и среднеквадратичное. Исследования выполнены на базе 16 модельных численных экспериментов (выборок). Каждая из выборок представляла суперпозицию набора случайных равномерно распределенных величин в совокупности с истинным значением. Показано, что в оценочной практике стоимости объектов использование среднеквадратичного значения оценочных показателей предпочтительней по сравнению с другими методами статистической обработки.

Ключевые слова: статистическая обработка, метод, достоверность, модельные эксперименты, анализ

Список литературы:

1. Баврин И.И. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 2005. 161 с.
2. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Задачи и упражнения по теории вероятностей: учеб. пособие. М.: Академия, 2003. 448 с.
3. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. М.: Наука, 1991. 384 с.
4. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 1998. 479 с.
5. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей: учебник. М.: Едиториал УРСС, 2005. 448 с.
6. Горюнов Е.В. Векторный метод в теории экономического анализа // Экономический анализ: теория и практика. 2010. № 17. С. 39–44.
7. Горюнов Е.В. Векторный метод рейтинговой оценки // Экономический анализ: теория и практика. 2012. № 16. С. 13–17.
8. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. М.: Физматлит, 2006. 816 с.
9. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: учебник. М.: Юнити-Дана, 2004. 573 с.
10. Неганова Л.М. Статистика. Общая теория статистики. URL: http: //Link.
11. Никитина Н.Ш. Математическая статистика для экономистов: учеб. пособие. М.: ИНФРА-М, 2001. 170 с.
12. Помелова Е.В. Качество услуг индустрии гостеприимства и его оценка // Молодой ученый. 2011. № 12. С. 175–179.
13. Пугачев В.С. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособие. М.: Физматлит, 2002. 496 с.
14. Фигурин В.А., Оболонкин В.В. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособие. Минск: Новое знание, 2007. 208 с.
15. Шмойлова Р.А., Минашкин В.Г., Садовникова Н.А. Практикум по теории статистики. М.: Финансы и статистика, 2011. 417 с.

Посмотреть другие статьи номера »

ISSN 2311-8725 (Online)
ISSN 2073-039X (Print)

Свежий номер журнала

т. 23, вып. 3, март 2024

Другие номера журнала

---2024 год--- Все материалы 2024 г. 3(546) - 2024 март 2(545) - 2024 февраль 1(544) - 2024 январь

Архив номеров