Анализ воспроизводства населения РФ с использованием статистических методов

      Метод группировок является основой применения других методов статистического анализа основных сторон и характерных особенностей изучаемых явлений. По своей роли в процессе исследования метод группировок выполняет некоторые функции, аналогичные функциям эксперимента в естественных науках: посредством группировки по отдельным признакам и комбинации самих признаков статистика имеет возможность выявить закономерности и взаимосвязи явлений в условиях, в известной мере ею определяемых.

      Качественный признак отражает определенные свойства, качества данного явления и записывается в виде текста. Если качественный признак имеет мало разновидностей, то количество групп определяется числом этих разновидностей.

      Под классификацией обычно понимается устойчивая номенклатура классов и групп, образованных на основе сходства и различия единиц изучаемого объекта.

 

     Рис. 2 Виды группировок

      Аналитические группировки.

      Группировки, предназначенные для изучения взаимосвязей и зависимостей между явлениями  и процессами, называются аналитическими. Аналитическая (факторная) группировка  предназначена для установления тесноты связи между взаимодействующими признаками - факторным и результативным. Зависящий носит название результативного признака (явления). Факторными называются признаки, под воздействием которых изменяются другие признаки - они и образуют группу результативных признаков. Взаимосвязь проявляется в том, что с возрастанием значения факторного признака систематически возрастает или убывает среднее значение признака результативного. [3,c.35]

      Методологическими вопросами построения факторной  группировки являются выбор группировочного признака, определение числа групп и величины интервала, выбор системы показателей для характеристики групп. Чаще всего в качестве группировочного принимают факторный признак, выделенный на основе априорного анализа. Интервалы в аналитической группировке берутся преимущественно равные либо равнонаполненные (группы с приблизительно одинаковой частотой).  

  

3. Понятие ряда динамики, система показателей и методы выявления основной тенденции

 

      Одной из важнейших задач статистики является изучение изменений анализируемых  показателей во времени, т.е. их динамика. Эта задача решается при помощи анализа  рядов динамики.

      Ряд динамики представляет собой ряд расположенных в хронологической последовательности числовых значений статистического показателя, характеризующих изменение общественных явлений во времени.

В каждом ряду динамики имеются два основных элемента: время t и конкретное значение показателя y.

      Уровни  ряда — это показатели, числовые значения которых составляют динамический ряд. Время — это моменты или периоды, к которым относятся уровни.[4,c106]

      Построение  и анализ рядов динамики позволяют  выявить и измерить закономерности развития общественных явлений во времени. Эти закономерности не проявляются  четко на каждом конкретном уровне, а лишь в тенденции, в достаточно длительной динамике. Выявление основной тенденции в изменении уровней, именуемой трендом, является одной из главных задач анализа рядов динамики.

      Ряды  динамики подразделяются на ряды динамики абсолютных, относительных и средних  величин. По времени, отраженному в  динамических рядах, они разделяются  на моментные и интервальные.

      При построении динамических рядов необходимо соблюдать определенные правила: основным условием для получения правильных выводов при анализе рядов  динамики и прогнозирования его  уровней является сопоставимость уровней  динамического ряда между собой. Статистические данные должны быть сопоставимы  по территории, кругу охватываемых объектов, единицами измерения, времени  регистрации, ценами, методологии расчета  и др.

      Уровни  рядов динамики отображают количественную оценку (меру) развития во времени изучаемого явления. Они могут выражаться абсолютными, относительными или средними величинами.

      Анализ  интенсивности изменения во времени  осуществляется с помощью показателей, получаемых в результате сравнения  уровней, к таким показателям  относятся: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста. Система аналитических  показателей представлена в таблице 1 (Приложение 1)

      Показатели  анализа динамики могут вычисляться  на постоянной и переменных базах  сравнения. При этом принято называть сравниваемый уровень отчетным, а уровень, с которым приводится сравнение, - базисным.

Система средних показателей включает средний  уровень ряда, средний абсолютный прирост, средний темп роста, средний  темп прироста.

      Одной из важнейших задач статистики является определение в рядах динамики общей тенденции развития явления. Поэтому при анализе динамики речь идет не просто о тенденции развития, а об основной тенденции, достаточно стабильной (устойчивой) на протяжении изученного этапа развития основной тенденцией развития (трендом) называется плавное и устойчивое изменение уровня явления во времени, свободное от случайных колебаний. Задача состоит в том, чтобы выявить общую тенденцию в изменении уровней ряда, освобожденную от действия различных случайных факторов. С этой целью ряды динамики подвергаются обработке методами укрупнения интервалов, скользящей средней и аналитического выравнивания.

      Метод укрупнения интервалов заключается  в укрупнении рассматриваемых периодов, например, расчет среднего объема производства продукции за каждый квартал, в среднем  по трехлетиям. Метод скользящей средней  состоит в расчете среднего значения признака по трех-, пятилетним и т.д. интервалам, опускаясь на один период. Метод аналитического выравнивания заключается прежде всего в составлении уравнения прямой следующего вида: 

, 

     Параметры а₀ и а₁ находят решение системы уравнений: 

, 

где у  – фактические уровни, t – время (порядковый номер периода или  момента t).

     Расчет  параметров упрощается, если за начало отчета t (t = 0) принять центральный  интервал (при нечетном числе уровней  ряда). Если , то система уравнений будет следующей:

;

     из  первого уравнения а₀ = ;

     из  второго уравнения  .

     Таким образом, на основе составления уравнения  прямой анализируем на сколько в ежегодно в среднем увеличивается (сокращается) анализируемый показатель.  
 

4.  Многомерный  статистический анализ 

 

     Многомерный статистический анализ - раздел статистики математической, посвященный математическим методам, направленным на выявление характера и структуры взаимосвязей между компонентами исследуемого многомерного признака и предназначенным для получения научных и практических выводов. Многомерный признак чаще всего интерпретируется как многомерная величина случайная, а последовательность многомерных наблюдений как выборка из генеральной совокупности. В этом случае выбор метода обработки исходных статистических данных производится на основе тех или иных допущений относительно природы закона распределения изучаемого многомерного признака.

     По  содержанию многомерный статистический анализ может быть условно разбит на три основных подраздела.

     1. Многомерный статистический анализ  многомерных распределений и  их основных характеристик охватывает  ситуации, когда обрабатываемые  наблюдения имеют вероятностную  природу, т.е. интерпретируются  как выборка из соответствующей  генеральной совокупности. К основным  задачам этого подраздела относятся:  оценивание статистическое исследуемых  многомерных распределений и  их основных параметров; исследование  свойств используемых статистических  оценок; исследование распределений  вероятностей для ряда статистик,  с помощью которых строятся  статистические критерии проверки  различных гипотез о вероятностной  природе анализируемых многомерных  данных.

     2. Многомерный статистический анализ характера и структуры взаимосвязей компонент исследуемого многомерного признака объединяет понятия и результаты, присущие таким методам и моделям, как анализ регрессионный, анализ дисперсионный, анализ ковариационный, анализ факторный, анализ латентно-структурный, анализ лог линейный, поиск взаимодействий. Методы, принадлежащие к этой группе, включают как алгоритмы, основанные на предположении о вероятностной природе данных, так и методы, не укладывающиеся в рамки какой-либо вероятностной модели.

     3. Многомерный статистический анализ  геометрической структуры исследуемой  совокупности многомерных наблюдений  объединяет понятия и результаты, свойственные таким моделям и  методам, как анализ дискриминантный, анализ кластерный, шкалирование многомерное. Узловым для этих моделей является понятие расстояния, либо меры близости между анализируемыми элементами как точками некоторого пространства. При этом анализироваться могут как объекты (как точки, задаваемые в признаковом пространстве), так и признаки (как точки, задаваемые в объектном пространстве).

     Прикладное  значение многомерного статистического  анализа состоит в основном в  обслуживании следующих трех проблем: проблемы статистического исследования зависимостей между рассматриваемыми показателями; проблемы классификации  элементов (объектов или признаков); проблемы снижения размерности рассматриваемого признакового пространства и отбора наиболее информативных признаков. [5,c.157]

 

  Глава 2. Применение статистических методов для анализа воспроизводства населения Российской Федерации 
 

2.1. Краткая  характеристика воспроизводства  населения Российской Федерации

      Россию  относят к странам с наивысшими уровнями смертности. Для нее характерен один из самых больших гендерных  разрывов в показателе ожидаемой  продолжительности жизни при  рождении (11,9 года в 2009 г.), что является следствием высокой смертности мужчин в трудоспособном возрасте.  Только в последние четыре года ситуация начала несколько улучшаться. Показатель ожидаемой продолжительности жизни при рождении в 2009 г. по сравнению с 2006 г. вырос у мужчин на 2,4 года, у женщин – на 1,4 лет. Рост продолжительности жизни у мужчин произошел в основном за счет снижения смертности в трудоспособном возрасте, у женщин – в трудоспособном и старше трудоспособного возраста.

      Главными  проблемами демографического развития России остаются высокая смертность от внешних причин и болезней системы  кровообращения. Большое влияние  на это оказывает злоупотребление  алкоголем. От причин непосредственно  связанных с алкоголем (алкогольная  кардиомиопатия, случайные отравления алкоголем, алкогольная болезнь печени, хронический алкоголизм, алкогольные психозы, дегенерация нервной системы, вызванная алкоголем, хронический панкреатит алкогольной этиологии) в 2009 г. умерло 50,5 тыс. мужчин и 18,1 тыс. женщин. Однако его влияние на смертность от других причин существенно выше. Неумеренное потребление алкоголя наиболее очевидным образом связано с высокой смертностью от внешних причин смерти, однако связь прослеживается и когда речь идет о преждевременной смертности от многих заболеваний, в этиологии которых искусственно усиливается экзогенная составляющая.

      Наиболее  высокими показатели ожидаемой продолжительности  жизни сохраняются в республиках  Северного Кавказа и г. Москве. В этих регионах показатель ожидаемой продолжительности жизни при рождении у мужчин в 2009 году превысил 69 лет, у женщин – 77 лет. Наиболее низкая продолжительность жизни и мужчин, и женщин отмечается в Республике Тыва и Чукотском автономном округе (у мужчин  она не достигает 55 лет,  у женщин – 66 лет).

      Снижение  смертности произошло по всем основным классам причин смерти кроме новообразований, в связи с чем в структуре  смертности этот класс уверенно поднялся на второе место после болезней системы  кровообращения, которое до 2006 года удерживали внешние причины смерти (Приложение 2).