Артем Демиденко

Цифры и тренды: Основы экономической статистики


Скачать книгу

и надежность данных

      Качество данных, используемых в экономической статистике, представляет собой основу для принятия взвешенных решений и формирования надёжных прогнозов. Важно помнить, что даже самые сложные и совершенные методы анализа не смогут компенсировать низкое качество исходных данных. Поэтому при работе с экономической статистикой вопрос качества становится центральным. Это касается как непосредственно сбора данных, так и их последующей обработки, анализа и интерпретации. Качественные данные – это не просто наборы цифр, а отражение реальных экономических процессов, имеющих значение для принятия решений на разных уровнях.

      Одной из ключевых характеристик качества данных является их точность. Точность подразумевает отсутствие систематических ошибок, которые могут исказить реальную картину. Например, если опросы населения о доходах или расходах проводятся с недостаточной степенью детализации или с явным отступлением от реальности, то результаты могут привести к неверным выводам. Исследования показали, что даже небольшие ошибки в данных о расходах домохозяйств могут значительно помешать пониманию экономического поведения населения и, следовательно, повлиять на принимаемые государством решения в области социальной политики.

      Конец ознакомительного фрагмента.

      Текст предоставлен ООО «Литрес».

      Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

      Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRofHh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwhMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wgARCAhhBdwDASIAAhEBAxEB/8QAGwAAAgMBAQEAAAAAAAAAAAAAAAECAwQFBgf/xAAZAQEBAQEBAQAAAAAAAAAAAAAAAQIDBAX/2gAMAwEAAhADEAAAAfn7AAA9L5r0xXn0Zyim6kprsrIAIAAAoAAAAAAACAAAAAoAAAAIAAAACkosYEqTVgAgAoAACACgAAAAAAAAAAAAIAKAAAAAAAAAAAAAAAAAAMAGmgBQ05WgBMEAJgCaAAABDQAAAAMQwTAABgAAAAJoAAAAAAYAQAKwAYKJggEAAAAAAAYKDIQwQykNAmIgCKsjrERqU9L5r0q10aM5RTdQVV2VkAACRE7fSPK6+5kM0oxLCsLCsLCsLCsLCsLCsLCsLCsLCsLCsLCsLCsLCsLSsLFBFhWFhWFhWFhWFhWFhWFhWFhWFhWFhWFhWFhWFhWFhWFhWFhWFhWFhWFhWFhWFhWyZBFhAJkAmVsmQCbrCwrCwrZYVhYQFmoCTIBNQCZAJkAmQCZAJlbJkAmQRYVhYVssK2TIBMgEyCJkAm6wsKwsKwsIBMgS2FbJusWwgEiATK2kyATIAZ9ek4K9U18qdXliAgAoAEMENAVvXMQKel816WWGfRnKKbqSmvTCXMT9PZzevzeGdTliAAAAAAAAAAAAAAAAGIAAAAAAABtAACAAaAAAAAAGAAAIACGlAAABpgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAANMAAaBtOUAVDCKkrlAAAAAAAAAAAAAAAMAAAAAAAAAAAAAGoBADBpqAKJiIAAAAAAJRZ2Ot5GRv53og86MEAAAALUBcCYHpfNelIZ9GcoqtpJpelx0j52zm6wAWAAAIAAAAAAKAAAAAAIAAAoAAAAIAAAACgAAIJgAAAAAAKAAAgAAAhgmCgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAwAAABuMpWDVJhFNWIBAAAAAAAAYAAACYAAAAAAAAAMEMEMAHKgYADAUYKJoQxAAQ0AAADADq8pnp/MdTaeeTFTCQAWlp6wgA9L5r0pDPozpRTdWvTOh5KV1ioAQAABAAAFAAAAAAAAAAAAAAAAKAAAAAAAAAAAEAAAUAAAAJAAAAAoAgAoAUAACAAAAAAAAAAAYAAAAmCAGAAAAA0yQnNAISaQAsTAAAAAAAAAAAAAAAAAABgADTUGQhioYIYIYAMAFBqEBYAAACaAAYANA/ReckbsHrPJgJgDloYawgkR9LwPQrVn0Z0o63J9GcDmTgQAAAAEAKAIAFAAAAAAAAAAAAAQAAAAFAKAAAAAAAAAAAAAACQAtAAAkALQAAAAgAQAUAAAAAAAYJgAAAAAAAAAAAAwBMAaFYKBNWAAAAAAAAAAAMQwQwQwQADBMABqMcoNrEkREkEVIsiMEwUBgAJNIAAAAAJgmAAAAdqnm+oPKtMGmtIGsKytxo9B5v0ed059ObWI9bNUcauyuogAAgAAADBAAAAEAAAAAoBYAAAAAAAAACgAAAAAAAIAKAAABbOXOTiiGUhiIYIaAAAAAUAAYIZCYAAAAMaokECUUAAAAAAAaYAAAAAAAmgAAAAAGgAAGJgAAAAAAAAAAMGrY5obcqbcsCaIKasgSSRGUAABCAsQAAAAAAAAAAAep8t6A4C1Zgaa0gXmgFs9L5f0qwzaM6dPldjiJhhZXUAAGhgAAAAJghghghoBghggAGCAAaAYqAQGKgEBghghipgCagB2AOXVIOfeGXbj1zQG8AAAIAAmCYAAACgAAABAADTJMnNomTVULq7mA1cAAAADAAAAAAAAAAEMEDEwAAAAAAAAAAAAAYhgAAxq5KWdOSlNDblipogpxIKcdZipJEMEBSARAAAAAAAAAAAB1+R0w5vV5QMFpA1zQ1B6bzXpSui+iurxO3xDDCysgMABRMQAAAAAZsm8RqzIgLkAAAAAAABQAAAAAAAAAAAAEAAAAAAF0XYp46aMjjcgGsgAAIAAAACgAAAAAAAAADTiyyq3PSTbz0hTppuaYzjvkgaIaBhQBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADEwAYqGSoZYmmEk5XOMpqU4yzpyUpUpBCNkSuNkNSCkrlAIJqkNIgABiGCGgAAYAAdPmdMnyutylTCWgHvkk1D9L5r0pXRoz11eL2uXZzKuhhZS2S1jJX08sZQM9gAAAAJb+fvx1li20Z1kB9eKGCGCGCGIhgmCoaQGlAEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAdktRZAQOxAAAAADSgCDGsSQRGCYErqLc7ulCeOpXbWUV2V9OABYAAAAEAAAxDQAAMEAAAAAAAAAAAMGoDEwlBghoEywalK5RlNTnCedSkpTQMIRnEhCyFzWpLWYjSCaoTEQAAAAAAAAADTDp83pLPldblAMlziN8hNK/S+a9KkM+jOdXk9fiC59lWs6tGDdrzzrsbnzltbtzBrn6BoAAd1JL0a8qx0iI6c2CRiYAKAIAhgCAAAAAAAAAAAAAAFBiIYqGCGCaZp0038u8cPSypkA68QBAAAATBMFkyWdJSFqJRuACiyty6JUzz0sglLCuUd8gCwAgAAGIaGAAAAADAZNJTREZYhggEAAABjUalKmCgAJgkxFJMclKalOuzOpyhOaYEKM4kK7a9StSjrKTTIBSGgAAAEwExBMEMBpqdPm9KJ8vq8tU2S5GHTik0P0vmvSkM+jOdbidviGKq2sjbUWXTzJnRZkKEzO0NADAATe2bwro4orGawmAAAAAAAAAAAJoAYgAGgAGAJgoAgAAAAAAurVzNfPrpoWeWoDrwAAAAAAAALJQlnpJtzdVd1OuaAuQAlKtyzUQEFgAAEAAMAAoAgAAAbUpW25uJNLWTjcpSCBJXKTAABpjac0wcqGCGVEkIhgSHNE4uWc4TzqTTlSaIQnDWa4zhrCGkQ0AMTGqJBEkiJJERliABgPp8zpy2cvqcyUbJcQHXgk0P0vmvSkM+ig6vE7fEMVdlZEAAAaKYhACUAAGPpcvfjroyaacdMAHbzgCAAAAAAAAAAAAmCgAAIAAAAAAAAoAACAANCtAACAAAAAAAADnXKatIKalW1coCwPZ+rj5CfXg+Qv6Z8zACgAAAAACAAAAAVgBOE5ZyjLPQGlUZxsExIKSuYjLEAgwVtOVtNQCUBiGWJtyqTc0iRCknLKUXK0BCE4akIyjrCAZQwTGo25pEnLAmkhGyNkFJWIYiYU+nzenLZzOpzJobedc4Dt5kmiXpfM+lIZ9Gc63E7fEMVdlZEAAAAoaYhoGiGCHKKXZRUTQBcgCAAAAAAAAAAF1Opfo56ojyp6oPKfMfvHwggBYAA1I+my9RKXyr9SHlfm33P4gYwLAAAAAAAAAAAAAYhgJigIYACD6H7jw/uIADk/G/snxsAKAAAAAAIAABgAoAEostcHnchJZJAwBJqxDEiBYNMGEraagErYAyUo3Kai3KWJNECSBxZJCFCUbmEZR1lA0AAZJW3LG0SawJkVxtjZVC6vWYjLlDA6fN6ctvN6fNzokPO+WB6fIk1D9L5r0xXn0UHV4nb4hirsrIgAMEAAAA6QENMEMEDENAANNAAAANMAAED05dS/cQIABfCfu3wkrAsAAlGR93lGUoAHxD7f8RMYFIYiYKAIAAAAAAAAAAE3NVgWAAAH0L3Hh/cQAHJ+N/ZPjYAUAAAAAAxMIG2sSQsCUUGBJwlKxCsQNoWQ5SwJorU1cobESFi24RJNKScOUZtSlGedEiWdRU0QjZGyscdZYkji0kFKOsoBGDlJJyzmp52pOU1AslFEdImSvbVqZCcd4QxDp83prbzulzs7bJZ1x2Ho8cQB+l