Что изучает бизнес статистика
Бизнес статистика
Комплекс мероприятий, направленный на сбор финансово-экономических сведений в области хозяйственной и торговой деятельности предприятия или отрасли.
Систематическое отслеживание основных финансовых показателей дает возможность оценить уровень развития конкретной организации. С ее помощью можно провести сравнительную характеристику нескольких компаний в конкретной сфере производственной деятельности. Бизнес-показатели позволяют проанализировать достижения, оценить сильные и слабые стороны бизнеса, разработать инновационные программы.
Особенности проведения бизнес статистики
На практике бизнес статистика выражается в применении конкретных статистических методов анализа и учета. Они используются для получения сведений как о конкретной фирме, так и о локальном/региональном рынке в целом. Первый этап работы — постановка конкретных целей и задач, определение границ проводимого исследования. Далее следует сбор бухгалтерских сведений, а также бизнес-показателей:
Затем получают информацию о лояльности клиентов путем интервьюирования потребителей. Анализ партнеров по бизнесу выявляет данные о степени включенности в конкретные бизнес-процессы, показывая уровень зависимости исследуемой компании от существующих игроков на рынке. Далее полученный статистический материал группируют в блоки и категории для аналитической работы. Обычно полученные статистические данные распределяются по следующим группам:
Грамотная систематизация подразумевает активное использование статистических таблиц, графиков, индексов и информационных блоков. Заключительный этап — всесторонний анализ структурированных данных, математический подсчет конкретных показателей и подведение итогов.
Показатели в бизнес статистике
Выводы
Бизнес статистика позволяет дать объективную оценку экономическому и финансовому состоянию компании, выявить проблемы и слабые стороны организации. Данный инструмент активно применяется для исследований как отдельных субъектов предпринимательской деятельности, так и рынков в целом. При работе с бизнес статистикой применяются программные системы и автоматизированные комплексы обработки данных. Это позволяет ускорить процесс и избежать ошибок при подсчете.
Бизнес-статистика и прогнозирование (стр. 1 )
 | Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
Глава 1. Предмет и метод статистики…………………………………….6
1.1. Статистика как наука и отрасль практической деятельности………………………………………………..6
Глава 2. Сводка и группировка статистических данных……………..11
2.1. Задачи сводки и ее содержание………………………. 11
2.2. Метод группировок и его место в системе статистических методов……………………………………..12
2.3. Виды статистических группировок…………………. 13
2.4. Принципы построения статистических группировок14
2.5. Сравнимость статистических группировок. Вторичная группировка……………………………………..21
2.6. Статистические таблицы и ее элементы……………. 22
2.7. Виды таблиц по характеру подлежащего……………..23
2.8. Виды таблиц по разработке сказуемого………………24
2.9. Правила построения статистических таблиц………..25
2.10. Чтение и анализ статистической таблицы………….26
Глава 3. Теория статистических показателей………………………….28
3.1. Абсолютные показатели………………………………. 28
3.2. Относительные показатели…………………………….29
Глава 4. Показатели вариации в анализе социально-экономических явлений и процессов……………………………………………………….39
4.1. Основные показатели вариации……………………….39
4.2. Показатели вариации в анализе взаимосвязей………43
Глава 5. Статистическое изучение взаимосвязей социально-экономических явлений…………………………………………………. 45
5.3. Множественная регрессия……………………………. 49
5.4. Параметрические методы изучения связей…………..52
5.5. Принятие решений на основе уравнений регрессии..54
5.6. Методы изучения связи качественных признаков….55
5.7. Ранговые коэффициенты связи………………………..57
Глава 6. Индексный метод анализа……………………………………. 59
6.1. Общие понятия об индексах……………………………59
6.2. Средние формы сводных индексов……………………62
6.3. Сводные индексы в анализе последовательных временных периодов…………………………………………63
6.4. Индексный анализ влияния структурных изменений……… 64
РАЗДЕЛ II. Моделирование бизнес-процессов…………………………65
Глава 7. Априорный анализ компонент временного ряда……………65
7.1. Понятие и основные принципы экономико-статистического анализа…………………………………….65
7.2. Характеристика и принципы формирования информационной базы………………………………………67
Глава 8. Теоретические аспекты моделирования и прогнозирования бизнес-процессов……………………………………………………………74
8.1. Система статистических понятий и категорий, применяемых в моделировании и прогнозировании бизнес-процессов……………………………………………. 74
8.2.Модель как отображение действительности………….76
8.3. Сущность и классификация статистических прогнозов. …………………………………………………….78
8.4. Этапы построения статистических прогнозов……….82
Глава 9. Методологические аспекты оценки скорости и интенсивности изменения бизнес-процессов…………………………. 84
9.1. Понятие о рядах динамики и их виды………………. 84
9.2. Сопоставимость уровней и смыкание рядов динамики….….86
9.3. Аналитические показатели рядов динамики………. 88
9.4. Средние показатели рядов динамики…………………90
Глава 10. Моделирование основных тенденций и закономерностей бизнес-процессов……………………………………………………………93
10.1. Особенности статистического анализа одномерных временных рядов по компонентам…………………………93
10.2. Методы выявления тенденции временного ряда…..99
10.3. Методы оценки типа тенденции…………………….104
10.4. Модели тенденции бизнес-процессов……………….107
Глава 11. Моделирование фактора случайности в бизнес-процессах.113
Глава 12.Моделирование периодической компоненты бизнес-процессов. …………………………………………………………………115
12.1. Методы выявления сезонной компоненты………. 115
Глава 13. Моделирование связных временных рядов……………….120
13.1. Проблема автокорреляции в анализе бизнес-процессов……………………………………………………..120
13.2. Модели авторегрессионных преобразований……..124
РАЗДЕЛ III. Прогнозирование тенденций в бизнес-процессах……..126
Глава 14. Прогнозирование на основе одномерных временных рядов
14.1. Простейшие методы прогнозирования…………. 126
14.2. Прогнозирование на основе экстраполяции тренда131
14.4. Прогнозирование на основе кривых роста………..142
14.5. Прогнозирование рядов динамики, не имеющих тенденции……………………………………………. 145
Глава 15. Прогнозирование многомерных временных рядов………147
Глава 16. Оценка точности и надежности прогнозов………………149
Глава 1. Предмет и метод бизнес-статистики
1.1. Статистика как наука и отрасль практической деятельности
Термин статистика имеет несколько значений. Под статистикой понимают отрасль практической деятельности по сбору, обработке, анализу и публикации статистической информации как в целом по стране, так и по отдельным ее регионам. Такая деятельность, с определенными различиями в используемой методологии, осуществляется во всех странах. В России эта работа выполняется Федеральной службой государственной статистики.
Статистикой также часто называют и сам результат статистической деятельности, т. е. массив статистических данных или обобщающие показатели, характеризующие состояние массовых явлений и процессов по той или иной совокупности за определенный период. Потребителями статистической информации являются органы государственного управления, научные организации, информационные агентства, аналитические службы компаний и банков, физические лица. В последние годы стремительно повышается значение статистической информации в маркетинговых исследованиях.
Изучаемые статистикой явления и процессы многообразны. В первую очередь, статистика изучает все, что связано с экономической деятельностью обществ. Статистические методы широко используются в анализе социальных процессов и явлений.
Методы статистики применяются в экономическом анализе, менеджменте, маркетинге, бизнес-планировании и в других областях научной и практической деятельности.
Рассмотрим отраслевую структуру статистики как науки.
Теория статистики (общая теория статистики) – это отрасль статистической науки, рассматривающая ее общие понятия, категории, принципы и методы сбора, обработки и анализа данных. Теорией статистики разрабатываются общие показатели и методы изучения структуры, взаимосвязи и динамики изучаемых процессов и явлений. Использование этих показателей и методов в отдельных областях научной и практической деятельности наполняет их качественным содержанием, а в ряде случаев – придает им определенную специфику.
Экономическая (макроэкономическая) статистика изучает количественные закономерности происходящих в экономике явлений и процессов, выявление основных пропорций и тенденций экономического развития на макроуровне, т. е. на уровне крупного региона или страны в целом. Экономическая статистика изучает как сам процесс воспроизводства материальных благ и услуг, так и его результаты, а также их воздействие на уровень жизни населения.
В соответствии с классификацией отраслей экономики в статистической науке и практике также выделяется отраслевой уровень. К отраслевым статистикам относятся:
* статистика услуг, транспорта и связи;
Статистика населения изучает численный и национальный состав, а также возрастно-половую структуру населения, его размещение и воспроизводство как по стране в целом, так и в разрезе территориальных единиц.
Социальная статистика изучает социальную структуру населения, его уровень жизни и, в частности, доходы, а также уровень образования и культуры, состояния здоровья и медицинского обслуживания и другие социальные аспекты жизнедеятельности общества.
Для того, чтобы получить общее представление о статистической методологии, необходимо рассмотреть сам процесс статистического исследования, который включает четыре основных этапа:
1. Этап формирования информационной базы статистического исследования. На данном этапе осуществляется сбор первичного статистического материала, проверка его полноты и достоверности, который реализуется методами сплошного и несплошного статистического наблюдения. От качества полученных исходных статистических данных во многом зависят окончательные результаты всего статистического исследования.
3. Этап расчета и интерпретации обобщающих статистических показателей. На данном этапе рассчитываются показатели среднего уровня и вариации, структуры, взаимосвязи и динамики изучаемых процессов и явлений.
4. Этап моделирование взаимосвязей и динамики социально-экономических процессов и явлений. На данном этапе строятся уравнения регрессии, трендовые модели, описывающие основные тенденции изменения изучаемых показателей.
Используемые в процессе реализации всех этапов статистические приемы и методы в целом составляют статистическую методологию исследования.
1.2. Основные категории статистики
Количественным называется признак, отдельные варианты которого имеют числовое выражение и отражают размеры, масштабы изучаемого объекта или явления.
Альтернативным называется признак, имеющий только два варианта значений.
Атрибутивный признак имеет более двух вариантов, которые при этом выражаются в виде понятий или наименований, и не выражаются числом. Такие признаки имеют место в различных областях исследования, но в большей степени они характерны для информации, с которой работают маркетологи, социологи, психологи.
Порядковые признаки имеют несколько ранжированных, т. е. упорядоченных по возрастанию или убыванию. Отдельные варианты порядкового признака трудно соизмерить количественно. Порядковый признак может иметь числовое выражение.
Изучаемые статистикой признаки как правило подвержены вариации. Вариация – это колеблемость, изменяемость величины признака в статистической совокупности.
Статистической совокупностью называется множество подвергающихся статистическому исследованию объектов или явлений, объединенных общими признаками. Статистика изучает совокупности промышленных, сельскохозяйственных, строительных и торговых предприятий, коммерческих банков, населения страны или отдельного ее региона.
Индивидуальный составной элемент статистической совокупности, являющийся носителем изучаемых признаков, называется единицей совокупности.
Общее число единиц, образующих статистическую совокупность, называется объемом совокупности.
Одной из важнейших характеристик статистической совокупности является ее однородность. Однородной является совокупность, единицы которой близки между собой по значениям признаков, существенных для данного исследования, или же они относятся к одному и тому же типу. Многие методы и приемы статистического исследования применимы лишь к однородным совокупностям.
Большую роль в статистическом исследовании играет закон больших чисел, в силу которого количественные закономерности, присущие массовым явлениям, отчетливо проявляются лишь при достаточно большом числе наблюдений. Единичные явления в большей степени подвержены действию случайных и несущественных факторов, чем масса в целом. При большом числе наблюдений случайные отклонения от общей закономерности развития взаимно погашаются. В результате взаимопогашения случайных отклонений обобщающие показатели, исчисленные для величин одного и того же вида, становятся типичными, отражающими действие постоянных и существенных факторов в данных условиях места и времени.
Статистическое исследование независимо от его масштабов и целей завершается расчетом и анализом различных по виду и форме выражения статистических показателей.
Статистический показатель представляет собой количественную характеристику социально-экономических явлений и процессов в условиях качественной определенности. Качественная определенность показателя заключается в том, что он непосредственно связан с внутренним содержанием изучаемого явления или процесса, его сущностью.
Как правило, изучаемые статистикой процессы и явления достаточно сложны, и их сущность не может быть отражена посредством одного отдельно взятого показателя. В таких случаях используется система статистических показателей.
В отличие от признака статистический показатель получается расчетным путем. Это могут быть простой подсчет единиц совокупности, суммирование их значений признака, сравнение двух или нескольких величин, а также более сложные расчеты.
Различают конкретный статистический показатель и показатель-категорию. Конкретный статистический показатель характеризует размер, величину изучаемого явления или процесса в данном месте и в данное время. Однако в теоретических работах и на этапе проектирования статистического наблюдения оперируют показателями-категориями.
Показатель-категория отражает сущность, общие отличительные свойства конкретных статистических показателей одного и того же вида без указания места, времени и числового значения.
На основе соотнесения двух индивидуальных абсолютных показателей, характеризующих один и тот же объект или единицу, получают индивидуальный относительный показатель. В статистике рассчитываются и индивидуальные средние показатели, но только во временном измерении.
Сводные показатели характеризуют группу единиц, представляющую собой часть статистической совокупности или всю совокупность в целом. Эти показатели, в свою очередь, подразделяются на количественные (объемные), качественные и расчетные
Количественные (объемные) показатели получают путем суммирования значений признака отдельных единиц совокупности. Полученная величина, называемая объемом признака, выступает в качестве объемного абсолютного показателя.
Качественные показатели получают путем сравнения двух объемных показателей или объемом совокупности, даются в расчете на единицу чего-либо. Таким образом получают объемный относительный и объемный средний показатели.
В зависимости от принадлежности к одному или двум объектам изучения различают однообъектные и межобъектные показатели. Однообъектные показатели характеризуют только один объект. Межобъектные показатели получают в результате сопоставления двух величин, относящихся к разным объектам. Межобъектные показатели выражаются в форме относительных или средних величин.
С точки зрения пространственной определенности статистические показатели подразделяются на общетерриториальные, характеризующие изучаемый объект или явление в целом по стране, региональные и местные (локальные), относящиеся к какой-либо части территории или отдельному объекту.
Глава 2. Сводка и группировка статистических данных
2.1. Задачи сводки и ее содержание
Важнейшим этапом исследования социально-экономических явлений и процессов является систематизация первичных данных и получение на этой основе сводной характеристики всего объекта при помощи обобщающих показателей, что достигается путем сводки и группировки первичного статистического материала.
По глубине и точности обработки материала различают сводку простую и сложную.
Проведение сводки включает следующие этапы:
— выбор группировочного признака;
— определение порядка формирования групп;
— разработка системы статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом;
— разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.
По форме обработки материала сводка бывает:
— централизованная, когда весь первичный материал поступает в одну организацию, подвергается в ней обработке от начала до конца;
— децентрализованная, когда отчеты предприятий сводятся статистическими органами субъектов РФ, а полученные итоги поступают в Росстат РФ и там определяются итоговые показатели в целом по народному хозяйству страны.
По технике выполнения статистическая сводка бывает механизированная (с использованием средств электронно-вычислительной техники) и ручная.
2.2. Метод группировок и его место в системе статистических методов
Группировкой называется разбиение общей совокупности единиц объекта наблюдения по одному или нескольким существенным признакам на однородные группы, различающиеся между собой в количественном и качественном отношении и позволяющие выделить социально-экономические типы, изучить структуру совокупности и проанализировать связи между отдельными признаками. Группировки являются важнейшим статистическим методом обобщения статистических данных, основой для правильного исчисления статистических показателей.
С помощью метода группировок решаются следующие задачи:
· выделение социально-экономических типов явлений;
· изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;
· выявление взаимосвязи и взаимозависимости между явлениями.
2.3. Виды статистических группировок
В соответствии с познавательными задачами, решаемыми в ходе построения статистических группировок, различают следующие их виды: типологические, структурные, аналитические.
Структурной называется группировка, которая предназначена для изучения состава однородной совокупности по какому-либо варьирующему признаку, а также структуры и структурных сдвигов, происходящих в нем.
Группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и признаками, их характеризующими, называется аналитической группировкой.
В статистике при изучении связей социально-экономических явлений и процессов признаки необходимо делить на факторные и результативные.
Факторными называются признаки, под воздействием которых изменяются другие результативные признаки. Взаимосвязь проявляется в том, что с возрастанием или убыванием значения факторного признака возрастает или убывает значение признака результативного и наоборот.
Особенностями построения аналитической группировки являются:
· единицы статистической совокупности группируются по факторному признаку;
· каждая выделенная группа характеризуется средними величинами результативного признака.
По способу построения группировки бывают простые и комбинационные.
Простой называется группировка, в которой группы образованы только по одному признаку.
Комбинационной называется группировка, в которой разбиение совокупности на группы производится по двум и более признакам, взятым в сочетании (комбинации).
Сначала группы формируются по одному признаку, затем группы делятся на подгруппы по другому признаку, а эти в свою очередь делятся по третьему и так далее. Таким образом, комбинационные группировки дают возможность изучить единицы совокупности одновременно по нескольким взаимосвязанным признакам.
При построении комбинационной группировки возникает вопрос о последовательности разбиения единиц объекта по признакам. Как правило, рекомендуется сначала производить группировку по атрибутивным признакам, значения которых имеют ярко выраженные качественные различия.
2.4. Принципы построения статистических группировок
Построение статистических группировок осуществляется по следующим этапам:
1. определение группировочного признака;
2. определение числа групп;
3. расчет ширины интервала группировки;
4. определение признаков, которые в комбинации друг с другом будут характеризовать каждую выделенную группу.
Группировочным признаком называется признак, по которому проводится разбиение единиц совокупности на отдельные группы. От правильного выбора группировочного признака зависят выводы статистического исследования. В качестве основания группировки необходимо использовать существенные, теоретически обоснованные признаки.
В основание группировки могут быть положены как количественные, так и качественные признаки. Количественные признаки это признаки, которые имеют числовое выражение. Качественные признаки отражают состояние единицы совокупности.
Число групп зависит от:
— вида показателя, положенного в основание группировки;
— объема изучаемой совокупности
— степени вариации признака.
Вид показателя существенен особенно при анализе качественных признаков. В случае группировки единиц наблюдения по количественному признаку особое внимание необходимо обратить на число единиц исследуемого объекта, объем совокупности и степень колеблемости группировочного признака.
При небольшом объеме совокупности не следует образовывать большого количества групп, так как группы будут включать недостаточное число единиц объекта. Показатели, рассчитанные для таких групп, не будут представительными и не позволят получить адекватную характеристику исследуемого явления.
Часто группировка по количественному признаку имеет задачу отразить распределение единиц совокупности по этому признаку. В этом случае количество групп зависит, в первую очередь, от степени колеблемости группировочного признака: чем больше его колеблемость, тем больше можно образовать групп. Поэтому при определении числа групп необходимо принять во внимание размах вариации признака (R), который позволяет оценить вариацию признака между крайними значениями признака – максимальным (Xmax) и минимальным (Xmin) и определяется по следующей формуле:
Чем больше размах вариации признака, положенного в основание группировки, тем, как правило, может быть образовано большее число групп. При этом может возникнуть проблема получения пустых групп, т. е. групп, не содержащих ни одной единицы наблюдения.
Построение большого числа групп позволит, с одной стороны, точнее воспроизвести характер исследуемого объекта. Однако, с другой стороны, слишком большое число групп затрудняет выявление закономерностей при исследовании социально-экономических явлений и процессов. Поэтому в каждом конкретном случае при определении числа групп следует исходить не только из степени колеблемости признака, но и из особенностей объекта и показателей, его характеризующих, и цели исследования.
Определение числа групп можно осуществить несколькими способами. Формально математический способ предполагает использование формулы Стерджесса:
n = 1 + 3,322 ´ lg N, (2.1)
Согласно этой формуле выбор числа групп зависит только от объема изучаемой совокупности.
Применение данной формулы дает хорошие результаты, в том случае, если совокупность состоит из большого числа единиц наблюдения.
Когда определено число групп, то следует определить интервалы группировки.
В зависимости от величины интервалы группировки бывают: равные и неравные. В свою очередь неравные интервалы подразделяются на прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие, произвольные и специализированные.
Равные интервалы применяются в случае, если изменение количественного признака внутри изучаемой совокупности единиц наблюдения происходит равномерно и его вариация проявляется в сравнительно узких границах.
Ширина равного интервала определяется по следующей формуле:
(2.2)
Если максимальные или минимальные значения сильно отличаются от смежных с ними значений вариантов в упорядоченном ряду значений группировочного признака, то для определения величины интервала следует использовать не максимальное или минимальное значения, а значения, несколько превышающие минимум, и несколько меньше, чем максимум.
Полученную по формуле (2.2) величину округляют и она будет являться шириной интервала.
Существуют следующие правила определения ширины интервала.
Если величина интервала, рассчитанная по формуле (2.2) представляет собой величину, которая имеет один знак до запятой, то в этом случае полученные значения целесообразно округлить до десятых и их использовать в качестве ширины интервала. Если рассчитанная величина интервала имеет две значащие цифры до запятой и несколько после запятой, то это значение необходимо округлить до целого числа.
В случае, когда рассчитанная величина интервала представляет собой трехзначное, четырехзначное и так далее число, то эту величину следует округлить до ближайшего числа, кратного 100 или 50.
Если размах вариации признака в совокупности велик и значения признака варьируют неравномерно, то надо использовать группировку с неравными интервалами. Неравные интервалы могут быть получены в процессе объединения пустых, не содержащих ни одной единицы совокупности, равных интервалов. Это происходит в том случае, если после построения равных интервалов по изучаемому признаку образуются группы, содержащие мало или не содержащие вообще ни одной единицы, т. е. группы, не отражающие определенных типов изучаемого явления по признаку. В этом случае возникает необходимость в увеличении интервалов группировки.
Также неравные интервалы могут быть прогрессивно возрастающие или прогрессивно убывающие в арифметической или геометрической прогрессии. Величина интервалов, изменяющихся в арифметической и геометрической прогрессии определяются следующим образом:
а в геометрической прогрессии:
Применение неравных интервалов обусловлено тем, что в первых группах небольшая разница в показателях имеет большое значение, а в последних группах эта разница не существенна.
Интервалы группировок могут быть закрытыми и открытыми.
Закрытыми называются интервалы, у которых имеются обе границы: верхняя и нижняя границы.
При группировке единиц совокупности по количественному признаку границы интервалов могут быть обозначены по-разному, в зависимости от того, непрерывный или дискретный признак положен в основание группировки.
Если основанием группировки служит непрерывный признак, то одно и то же значение признака выступает и верхней и нижней границами двух смежных интервалов.
При таком обозначении границ может возникнуть вопрос, в какую группу включать единицы наблюдения, значения признака у которых совпадают с границами интервалов. Для того, чтобы правильно отнести к той или иной группе единицу совокупности, значение признака которой совпадает с границами интервалов, можно использовать открытые интервалы. В данном случае, вопрос отнесения отдельных единиц совокупности, значения которых являются граничными, к той или иной группе решается на основе анализа последнего открытого интервала.
Если в основании группировки лежит дискретный признак, то нижняя граница i-го интервала равна верхней границе i-1-го интервала, увеличенной на 1.
При определении границ интервалов статистических группировок иногда исходят из того, что изменение количественного признака приводит к появлению нового качества. В этом случае граница интервала устанавливается там, где происходит переход от одного качества к другому.
При изучении социально-экономических явлений на макроуровне часто применяют группировки, интервалы которых не будут ни прогрессивно возрастающими, ни прогрессивно убывающими. Такие интервалы называются произвольными и, как правило, используются при группировке предприятий, например, по уровню рентабельности.
Ряды распределения представляют собой простейшую группировку, в которой каждая выделенная группа характеризуется одним показателем.
В зависимости от признака, положенного в основу образования ряда распределения, различают атрибутивные и вариационные ряды распределения.
Атрибутивными называют ряды распределения, построенные по качественным признакам, то есть признакам, характеризующим состояние изучаемого явления и не имеющим числового выражения.
Атрибутивные ряды распределения характеризуют состав совокупности по тем или иным существенным признакам. Взятые за несколько периодов, эти данные позволяют исследовать изменение структуры.
Вариационными рядами называют ряды распределения, построенные по количественному признаку, т. е. признаку, имеющему числовое выражение у отдельных единиц совокупности. Вариационный ряд состоит из двух элементов: вариантов и частот. Вариантами называются отдельные значения признака, которые он принимает в вариационном ряду, то есть конкретное значение варьирующего признака. Частотами называются численности отдельных вариант или каждой группы вариационного ряда. Частоты показывают, как часто встречаются те или иные значения признака в изучаемой совокупности. Сумма всех частот определяет численность всей совокупности, ее объем. Частостями называются частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к итогу. Соответственно сумма частостей равна 1 или 100%.