1.1. Что такое статистика

Слово «статистика» используется в нескольких значениях: прежде всего как синоним слова «данные». Именно в этом смысле можно сказать: «статистика рождаемости и смертности в России» или «статистика преступлений». Статистикой называется отрасль знаний, объединяющая принципы и методы работы с числовыми данными, характеризующими массовые явления. Статистикой называют также отрасль практической деятельности, направленной на сбор, обработку, анализ статистических данных.

Слово «статистика» происходит от латинского слова status - состояние, положение вещей. Первоначально оно употреблялось в значении «политическое состояние». Отсюда итальянское слово stato -государство и statista - знаток государства. В научный обиход слово «статистика» вошло в XVIII в. и первоначально употреблялось в значении «государствоведение». В настоящее время статистика может быть определена как собирание, представление, анализ и интерпретация числовых данных. Это особый метод, который используется в различных сферах деятельности, в решении разнообразных задач.

Исторически развитие статистики было связано с развитием государств, с потребностями государственного управления. Хозяйственные и военные нужды уже в древний период истории человечества требовали наличия данных о населении, его составе, имущественном положении. С целью налогообложения организовывались переписи населения, проводился учет земель и т. д. Первые работы такого рода отмечены даже в священных книгах разных народов. В античном мире был организован учет родившихся; молодые люди, достигшие 18 лет, вносились в списки военнообязанных, а по достижении 20 лет - в списки полноправных граждан. Составлялись земельные кадастры, в которые вносились сведения о строениях, рабах, скоте, инвентаре, получаемых доходах. Появились описания государств. Большая заслуга в этом принадлежит греческому философу Аристотелю (384-322 г. до н. э.); он составил описание 157 городов и государств своего времени.

Средневековье оставило уникальный памятник - «Книгу страшного суда» (1061 г.) - это свод материалов всеобщей переписи населения Англии и его имущества (включает данные о 240 тыс. дворов). Со временем собирание данных о массовых общественных явлениях приобрело регулярный характер; с середины XIX в. благодаря усилиям великого бельгийца - математика, астронома и статистика Адольфа Кетле (1796-1874) были выработаны правила переписей населения и регулярность их проведения в развитых странах. Для координации развития статистики по инициативе А. Кетле проводились международные статистические конгрессы, а в 1885 г. был основан Международный статистический институт, существующий и сейчас. Международной статистикой занимаются международные организации - ООН, ФАО, ЮНЕСКО, МОТ, ЕС, Мировой банк и др. Международные организации и государственная статистика каждой отдельной страны занимаются сбором, представлением, сравнением, интерпретацией социально-экономических данных. Сложились методы работы, продолжающие традиции государствоведения.

Другие разделы статистики были развиты при анализе азартных игр (подсчет игровых шансов), изучении процессов воспроизводства населения. Эти достаточно сложные методы, основанные на теории вероятностей, нашли применение прежде всего в страховании и биологии, затем в других естественных науках, психологии и, наконец, с начала XX в. - в социально-экономических исследованиях, в изучении уровня жизни населения, покупательского спроса, качества продукции и т. д. Сегодня трудно найти сферу, где бы не применялась статистика. Статистика нужна для расчета страховых тарифов, оценки финансовых и предпринимательских рисков; она используется в работе аудитора, при постановке управленческого учета в фирме, в контроле и анализе качества продукции, в медицине, спорте и маркетинге. Может быть, только в области искусства статистика не нашла пока широкого применения.

При изучении разных объектов в разных задачах, конечно же, используются различные методы. Тем не менее существуют некоторые общие принципы и методы статистической работы. В учебнике «Теория статистики» английских статистиков Дж. Э. Юла и М. Дж. Кендэла говорится: «Независимо от того, в какой отрасли знания получены числовые данные, они обладают определенными свойствами, для выявления которых может потребоваться особого рода научный метод обработки. Последний известен как статистический метод или, короче, статистика».

Статистические методы включают как простые методы, которые могут быть понятны любому человеку, так и сложные математические процедуры, доступные специалистам высокого класса. В этом учебнике излагаются простые и часто используемые методы при изучении социальных и экономических явлений и процессов.

1.2. Статистическая закономерность. Статистические совокупности

Статистика позволяет выявить и измерить закономерности развития социально-экономических явлений и процессов, взаимосвязей между ними. Познание закономерностей возможно лишь в том случае, если изучаются не отдельные явления, а совокупности явлений - ведь закономерности общественной жизни проявляются в полной мере лишь в массе явлений. В каждом отдельном явлении необходимое - то, что присуще всем явлениям данного вида, проявляется в единстве со случайным, индивидуальным, присущим лишь этому конкретному явлению. Так, например, реклама какого-либо товара может не оказать влияния на рост объема продажи этого товара, однако обобщение данных о затратах на рекламу товаров и объеме их реализации показывает наличие прямой связи между этими показателями. Поэтому рекламу и называют «двигателем торговли».

Закономерности, в которых необходимость неразрывно связана в каждом отдельном явлении со случайностью и лишь во множестве явлений проявляет себя как закон, называются статистическими.

Кто дольше живет - мужчины или женщины? Можно привести примеры долгожительства мужчин, например существует свидетельство, что англичанину Фоме Карне, родившемуся в 1588 г., удалось прожить 207 лет. Абсолютно точно известно, что азербайджанец Ширали Мислимов прожил 168 лет (1805-1973). Однако это лишь частные примеры. Только при обобщении данных по всему населению выявляются закономерные соотношения. Изучая ожидаемую продолжительность жизни при рождении, видим, что при всем различии в уровне развития стран, их культуры, времени расчета показателя общим для всех является большая ожидаемая (и фактическая) продолжительность жизни женщин (табл. 1.1).

Таблица 1.1

Ожидаемая продолжительность жизни при рождении ¹

Понятию статистической закономерности противостоит понятие динамической закономерности, проявляющейся в отдельном явлении. Так, площадь круга изменяется с изменением его радиуса, и эта связь выражается формулой  , которая справедлива для любого круга. Свойство статистических закономерностей проявляется лишь в массе явлений при обобщении данных по достаточно большому числу единиц; оно получило название закона больших чисел.

Соответственно предметом статистического изучения всегда выступают совокупности тех или иных явлений, включающие все множество проявлений исследуемой закономерности.

Статистические совокупности часто называют массовыми явлениями. Они обладают свойством устойчивости - в течение более или менее длительного промежутка времени их характеристики остаются примерно постоянными. Так, доля мальчиков и девочек среди новорожденных, доля лиц разных возрастов среди вступающих в брак и т. д. обнаруживает от года к году не очень значительные колебания. Этот факт представляет громадный интерес. Устойчивость определяет возможность существования и развития общества, на этом свойстве базируются прогнозы, скажем, прогноз пропорций между отраслями и секторами экономики и т. д.

Каждое единичное явление рассматривается статистикой как особый, частный случай изучаемой закономерности. Статистика дает количественную характеристику исследуемой закономерности, а это возможно лишь при обобщении всего множества ее проявлений, взятых в целом, т.е. на основе совокупности явлений. Количественная характеристика каждого отдельного явления отражает его сущность. Но эта частная характеристика ограничена в своем значении для познания закономерности, так как сложилась в конкретных условиях и в силу этого соединяет в себе как типичные черты, присущие всем явлениям данного вида, так и случайные, присущие именно этой конкретной единице. Так, в Санкт-Петербурге имеются крупные семьи, включающие родителей и 5-6 детей; бездетные семьи, состоящие лишь из мужа и жены, но и те, и другие не являются типичными, закономерными для этого города. Лишь обобщив данные по всем петербургским семьям, можно говорить о том, какой размер семьи закономерен для этого города на современном этапе (3,1 человека), а также о том, что типичными являются так называемые простые семьи, состоящие из родителей и одного-двух детей, без прочих родственников. Поскольку статистика призвана выявлять закономерное, она, опираясь на данные о каждом отдельном проявлении изучаемой закономерности, обобщает их и таким путем получает количественное выражение этой закономерности.

Статистика не связана с каким-либо конкретным измерителем. Она использует как стоимостные, так и натуральные показатели. Для анализа динамики стоимостные показатели выражаются не только в текущих ценах, но и в так называемых неизменных ценах, т. е. ценах, установленных за определенный период или на определенную дату, применяемых в течение ряда лет для оценки продукции в отдельных отраслях материального производства.

Стоимостное выражение позволяет агрегировать данные: например, рассчитывать валовую продукцию предприятия, объединения, отрасли. Универсальным измерителем являются затраты труда в человеко-часах, человеко-днях и т.д. При обобщении натуральных показателей могут возникнуть трудности из-за несопоставимости данных. Преодолеть их позволяют условно-натуральные измерители. Например, рыбные консервы выпускаются в больших и маленьких банках, высоких и низких, причем в разные годы соотношение между ними меняется. Для того чтобы подсчитать, сколько всего произведено консервов, сравнить эту цифру с прошлым периодом, используют так называемые условные банки. Чтобы обобщить мощность двигателей по совокупности предприятий, их выражают в лошадиных силах, а затем суммируют. Топливо разной теплотворной способности пересчитывают в условное топливо; скот (коров, быков и т.д.) пересчитывают условно в крупный рогатый скот и т.д.

Несмотря на материальные различия изучаемых статистикой совокупностей, все они имеют общие черты.

Статистическая совокупность состоит из единиц совокупности. Каждая единица совокупности представляет собой частный случай проявления изучаемой закономерности.

Объединение единиц в совокупность объективно обосновано, это не произвол исследователя. В самом деле, не вызывает сомнения объективность существования таких совокупностей, как машиностроительные предприятия, продовольственные магазины, население страны и другие, которые изучает социально-экономическая статистика. Как бы далеко друг от друга ни находились единицы каждой из перечисленных совокупностей, они взаимосвязаны. В их существовании, взаимосвязях, развитии формируются соответствующие закономерности и тенденции развития машиностроения, торговли продовольственными товарами, воспроизводства населения и его структуры и т. д.

Социально-экономические явления отличаются особенно сложной природой. В каждом отдельном явлении одновременно реализуются различные процессы. Например, работник может рассматриваться как член определенной социально-профессиональной группы, представитель коллектива работников предприятия, на котором он трудится, составная часть населения того города, поселка, где он живет, и т. д.

Важнейшая особенность «включенности» единиц в разные процессы состоит в том, что как члены той или иной совокупности они выступают лишь в одной связи, в аспекте одного определенного процесса. Так, если изучаются численность и состав определенной социально-профессиональной группы, работник рассматривается как единица совокупности, образуемой промышленно-производственным персоналом предприятия, и т. д. Таким образом, решение вопроса о единице и границах изучаемой совокупности определяется целью исследования. Если, например, изучается население как основа формирования трудовых ресурсов, то единицей совокупности будет человек, тогда как при изучении потребления населением единицей является домохозяйство как потребительская ячейка. Многие социально-экономические проблемы носят комплексный характер.

Их исследование требует совместного рассмотрения разных совокупностей. Так, изучение процесса воспроизводства населения предполагает анализ всех основных процессов, в которые вовлечен, с одной стороны, человек как единица совокупности, с другой -семья. Ведь основные характеристики демографического и социального воспроизводства населения зависят не только от структуры населения, но и от состава семей: наличия полной брачной пары, детей, их количества, пола, возраста, прочих родственников.

При одной и той же цели исследования особенности решения вопроса о единице и соответственно об изучаемой совокупности зависят еще и от уровня исследования. Можно изучать, например, производительность труда на уровне отрасли, отдельного предприятия, цеха, бригады, наконец, отдельного рабочего. В каждом случае единица совокупности будет особой: предприятие данной отрасли; рабочий данного предприятия, цеха, бригады; отработанный человеко-день (или человеко-час) - при изучении выработки отдельного рабочего. Уровень исследования определяет круг выдвигаемых задач, и, наоборот, задачи исследования определяют уровень его организации. В том, как указана единица совокупности, проявляется непосредственная связанность этих вопросов. При исследовании на любом уровне в качестве единиц выступает то явление, в котором реализуется изучаемая закономерность, наблюдая за которым, можно проследить ее действие (в той мере, в какой это возможно в единичном явлении).

Такой подход приводит к еще одному определению единицы: единица совокупности - это предел дробления объекта исследования, при котором сохраняются все свойства изучаемого процесса.

Иногда бывает довольно трудно логически обосновать единицу совокупности по той причине, что отсутствуют «естественные» пределы дробления. Например, при изучении влияния удобрений на урожайность определенной культуры в качестве единицы может выступать отдельный массив посевов (поле или делянка), бригада, сельскохозяйственное предприятие, район и даже республика. Такая многозначность решений возникает, например, если проводить исследование исключительно с точки зрения природных условий. Если же проводить изучение с точки зрения экономических и организационных факторов, то предельным уровнем дробления является сельскохозяйственное предприятие (ферма, товарищество, колхоз и т. д.).

Итак, предметом статистического изучения выступают совокупности - множества однокачественных, варьирующих явлений. В это определение входят три основные черты совокупности любых явлений: во-первых, - это множество явлений; во-вторых, - это множество явлений, объединенных общим качеством, представляющих собой проявления одной и той же закономерности; в-третьих, - это множество варьирующих явлений, отличающихся по своим характеристикам. Именно последнее свойство вызывает необходимость изучения всего множества явлений одного вида. Если бы единицы совокупности были полностью тождественны друг другу, то не было бы потребности обращаться к множеству единиц: достаточно лишь изучить одну единицу, чтобы знать все о всех явлениях этого вида.

Вариация - основа существования мира и источник его развития. Если бы люди не делились на мужчин и женщин, человечество прекратило бы существование; если бы не было различных мнений - истина была бы недостижимой, а жизнь без вариаций - невыносимо скучной!

1.3. Признаки и их классификация

Единицы совокупности обладают определенными свойствами, качествами. Эти свойства принято называть признаками. Например, признаки человека: возраст, образование, занятие, рост, вес, семейное положение и т.д.; признаки предприятия: форма собственности, специализация (отрасль), численность работников, величина уставного фонда, экономическая эффективность его деятельности и т. д.

Статистика изучает явления через их признаки: чем более однородна совокупность, тем больше общих признаков имеют ее единицы и меньше варьируют их значения.

Таблица 1.2

                    Классификация признаков в статистике

Признаки различаются способами их измерения и другими особенностями, влияющими на приемы статистического изучения. Это дает основание для классификации признаков (табл. 1.2).

Описательные признаки выражаются словесно: национальность человека, разновидность почв, материал стен здания. Описательные признаки подразделяются на номинальные и порядковые. Эти термины взяты из теории измерений. Отличия между ними в том, что номинальные - это описательные признаки, по которым нельзя ранжировать данные, а порядковые - это признаки, по которым можно ранжировать, упорядочивать данные. Например, пользуясь оценками экспертов, ранжируют фигуристов по технике и артистичности исполнения программы или работников по мастерству и т. д.

Количественные признаки выражены числами. Они играют преобладающую роль в статистике. Таковы возраст человека, площадь пашни, заработная плата рабочих, население города, доход кооператива и т. д.

Первичные признаки характеризуют единицу совокупности в целом. Это абсолютные величины. Они могут быть измерены, сосчитаны, взвешены и существуют сами по себе, независимо от их статистического изучения. Например, площадь пашни, мощность двигателей на предприятии, численность населения города, число автомобилей, произведенных в стране.

Вторичные, или расчетные, признаки не измеряются непосредственно, а рассчитываются. Они являются продуктами человеческого сознания, результатом познания изучаемого объекта. Например, себестоимость единицы продукции, производительность труда, рентабельность, урожайность и т. п. Вторичные признаки представляют собой соотношения первичных признаков: деление объема выпущенной продукции на численность работников дает показатель производительности труда; деление суммы затрат на произведенную продукцию на число единиц данной продукции дает себестоимость и т. д. Несмотря на расчетный характер признаков, они тоже имеют объективный характер. Процесс познания есть отражение объективных свойств явлений и процессов, и расчеты, статистические методы познания являются таким же необходимым средством отражения объективных свойств совокупности, как измерение, взвешивание. Вторичный - не означает второстепенный. Термин определяет только путь познания: сначала надо измерить значения первичных признаков, а уже потом, во вторую очередь, на основе первичных признаков рассчитать значения вторичных.

Прямые (непосредственные) признаки - это свойства, непосредственно присущие тому объекту, который ими характеризуется.

Таковы возраст человека, поголовье коров на ферме, объем продукции завода, численность его рабочих.

Косвенные признаки являются свойствами, присущими не самому объекту, а другим совокупностям, относящимся к объекту, входящим в него. Например, продуктивность коров как косвенный признак фермы. Хотя продуктивность не фермы, а коров - это их прямой признак, но ведь продуктивность характеризует и ферму, которой принадлежат эти коровы (или даже целую область). Такова и оплата труда рабочих по отношению к заводу. Это косвенный признак завода, но очень важный для того, кто собирается поступать на работу и выбирает предприятие.

Практически деление признаков на прямые и косвенные совпадает с их делением на первичные и вторичные. Признаки различаются в статистике и по характеру их вариации, т.е. по различиям их значений у разных единиц совокупности. Выделяются альтернативные признаки, которые могут принимать только два значения. Таковыми являются признаки обладания или необладания чем-то. Например, все садовые участки по признаку наличия посадок вишни можно разделить на имеющие посадки вишни и не имеющие их. Альтернативным признаком являются пол человека, место проживания (город, село), двигатель трактора (гусеничный или колесный).

К дискретным относятся количественные признаки, которые могут принимать только отдельные значения, без промежуточных значений между ними. Дискретные признаки, как правило, целочисленные. Это число членов семьи, количество этажей здания, комнат в квартире.

Непрерывные, точнее, непрерывно варьирующие признаки способны принимать любые значения, конечно, в определенных границах. К непрерывным относятся расчетные вторичные признаки. Ведь их значения - результат деления, а оно может приводить к любым числам - целым, дробным, иррациональным. На практике значения непрерывных признаков округляют с конечной степенью точности, так что они становятся квазидискретными. С другой стороны, дискретные по существу признаки, например число работников предприятия на 1 января, поголовье коров на ту же дату, имеют такое громадное число возможных значений, что на практике статистика вынуждена обращаться с ними, как с квазинепрерывными. Об этом будет сказано в главах 5 и 6 при обсуждении метода группировок.

Моментные признаки характеризуют изучаемый объект в какой-то момент времени, установленный планом статистического исследования. Они существуют на любой момент времени и характеризуют наличие чего-либо: численность населения, стоимость фондов, количество скота, размеры жилой площади.

К интервальным относятся признаки, характеризующие результаты процессов. Поэтому их значения могут возникать только за интервал времени: год, месяц, сутки, но не на момент времени. Таковы число родившихся, умерших, объем промышленной продукции, надой молока, сумма полученной прибыли. Различие между моментными и интервальными признаками существенно при изучении динамики (см. гл. 9).

Единицы измерения моментных признаков относятся только к характеризуемым ими свойствам объектов, а единицы измерения интервальных признаков содержат еще и указание того отрезка времени, за который определено значение признака. Так, стоимость основных производственных фондов предприятия на 1 января выражается в миллионах рублей, а объем продукции за январь - в тысячах или миллионах рублей за месяц.

1.4. Определение предметаь статистики – основа статистической методологии

Как уже отмечалось, предметом статистического изучения всегда выступает совокупность явлений. Как правило, она включает в себя несколько частных совокупностей, представляющих особые типы явлений, иначе говоря, особые модификации изучаемой закономерности. Единицы разных частных совокупностей в рамках общего качества отличаются кругом признаков и их значений.

В большинстве случаев правильным будет представление частной совокупности (однородной группы), состоящей из ядра и окружающих его явлений - слоя. Ядро - концентрированное выражение всех специфических свойств типа (группы), определяющих качественное отличие данного типа от всех иных. Кроме единиц, составляющих ядро, тип включает явления переходного качества, принадлежность которых к данному типу может быть установлена с определенной вероятностью. Такие явления образуют, так сказать, «полосу размыва» между типами.

Среди студентов можно встретить такой тип, как «идеальный студент»: прекрасно учится, много читает, хороший товарищ. Есть студенты не такие разносторонние, для которых важны только специальные знания; есть и другие типы. «Качество» одних студентов, их принадлежность к тому или иному типу можно определить практически безошибочно, тогда как в отношении других вопрос решается в определенной степени условно. Они-то и представляют собой явления переходного качества.

Соотношение между ядром и его окружением в разных типах будет, конечно, различным: это зависит от устойчивости типа, длительности его существования, взаимодействия с другими типами той же совокупности, с другими совокупностями. Однако ядро должно составлять большинство единиц того или иного типа, так как именно ядро определяет «лицо» типа, его характерные свойства.

Социально-экономическая статистика изучает совокупности однокачественных явлений в конкретных условиях места и времени. Таким образом, статистика располагает всегда ограниченным числом данных. Каждое явление возникает как результат множества факторов. В естественных науках можно проследить интересующие взаимосвязи с помощью специально проведенных лабораторных экспериментов, которые называют активными экспериментами, так как исследователь практически полностью контролирует ход эксперимента и может выделить в более ил и менее чистом виде влияние каждого из выбранных факторов, элиминируя влияние остальных. Иная ситуация в социально-экономических исследованиях. «При анализе экономических форм нельзя пользоваться ни микроскопом, ни химическими реактивами. То и другое должна заменить сила абстракции», - писал К.Маркс (Маркс К., Энгельс Ф. Соч.- Изд. 2-е. Т. 23.- С. 4). Применяя различные методы анализа, мы проводим «пассивный» эксперимент, причем ни один метод не позволяет определить «чистый» вклад каждого из факторов по отдельности в совокупный результат.

Важно то, что в центре социально-экономических явлений и процессов находится человек со своими субъективными установками, активным воздействием на окружающий мир; это делает достоверность данных особой проблемой статистики.

Обобщая сказанное, можно указать следующие особенности социально-экономических явлений: I) сложность их материальной природы, многообразие количественных и качественных определений; 2) ограниченность численности; 3) динамичность; 4) многообразие видов и форм, в которых проявляются единые по своей сущности процессы, отсюда - разделение на частные совокупности, на группы особого качества; 5) взаимосвязанность явлений и признаков; невозможность элиминирования действия факторов и раздельной оценки их действия.

Специфика предмета статистики обусловливает специфику статистического метода. Он включает сбор данных (статистическое наблюдение), их обобщение, представление, анализ и интерпретацию. Статистические данные могут быть взяты из публикаций, а можно собрать новую информацию по каждой единице совокупности (фирме, человеку, виду продукции, товару). Получение исходных данных является одной из наиболее трудных и важных задач, которые встают перед статистикой. Главное - использовать те данные, которым можно доверять. Проблемы статистического наблюдения рассматриваются в гл. 2 и 7.

Обобщение данных наблюдения включает группировку - разграничение общей совокупности на группы однородных единиц и сводку - обобщение значений признаков в сводные статистические показатели для характеристики каждой частной совокупности, группы и совокупности в целом (ем. гл. 3, 5, б).

Чтобы пользоваться результатами обобщения или непосредственно исходной информацией, данные должны быть представлены в подходящей форме, компактно и наглядно. С этой целью строятся таблицы и графики (см. гл. 4).

Процесс анализа охватывает все стадии статистического исследования. Каждый следующий этап статистической работы зависит от предыдущего. Этап обобщения данных оказывает влияние на статистическое наблюдение — ведь именно тем, что мы хотим получить в результате исследования, определяются границы объекта наблюдения, программа наблюдения (какие признаки мы будем регистрировать у единиц совокупности).

Выделение типов в результате классификации или группировки данных обеспечивает их однородность. Тем самым создается основа для расчета сводных показателей, анализа вариации и связей. Однородность обобщаемых данных определяет устойчивость всех статистических показателей. Так, по-разному рассчитывается средний надой молока в целом по России, объединяя центральные районы, Северный Кавказ, Северо-Запад и т. д., и этот же показатель по отдельным территориям страны с достаточно однородными при-родно-климатическими условиями.

При изучении связей статистика помогает установить круг важнейших факторов, измерить хотя бы и условно силу их влияния (см. гл. 8, 10). В решении этой задачи всегда существует опасность установления ложных связей - принять за причину просто сопутствующие явления. Например, считать черного кота или разбитое зеркало предвестием неудач.

Важным направлением анализа является изучение динамики. Чтобы предсказать развитие в будущем (сколько автомобилей будет произведено и продано на внутреннем рынке, какова будет численность населения в 2000 г. и т.д.), нужно знать фактическую динамику в прошлом: как изменялись показатели, имелась ли тенденция в их изменении, каков характер колеблемости данных.

Каждый шаг исследования завершается интерпретацией полученных результатов: какое заключение можно сделать, исходя из проведенного анализа, что говорят нам цифры — подтверждают ли они исходные предположения или открывают что-то новое? Интерпретация данных ограничена исходным материалом. Если заключения основаны на данных выборки, то она должна быть репрезентативной, чтобы выводы были отнесены к совокупности в целом (см. гл. 7). Статистика позволяет выяснить все то полезное, что содержится в исходных данных, и определить, что и как можно использовать в принятии решений.

Рекомендуемая литература к главе 1

1. Елисеева И. И. Моя профессия - статистик.- М.: Финансы и статистика, 1992.

2. Плошко Б. Г. Группировка и системы статистических показателей.- М.: Статистика, 1978.