Статистика

-¬¡ ©¡¡
«¬ª°¡--¤ª©œ§¸©ª¡
ª¬œ£ªžœ©¤¡
-ÁÌÄÛ
ÊÍÉʾ¼É¼
¾

¿ÊÀÏ
СТАТИСТИКА
УЧЕБНИК
5-е издание, переработанное и дополненное
Под редакцией В.В. Глинского
Москва
ИНФРА-М
2025

УДК 311(075.32)
ББК 60.6я723
 
С78
Р е ц е н з е н т ы:
Коробкин А.Д., доктор экономических наук, профессор, профессор 
Российского экономического универси 
тета имени Г.В. Плеханова;
Маслова Н.П., доктор экономических наук, профессор, профессор 
Ростовского государственного экономического университета
 
С78
  
Статистика : учебник / В.В. Глинский, Л.К. Серга, В.Г. Ионин 
[и др.] ; под ред. В.В. Глинского. — 5-е изд., перераб. и доп. — Москва : 
ИНФРА-М, 2025. — 372 с. — (Среднее профессиональное образование). 
ISBN 978-5-16-020348-5 (print)
ISBN 978-5-16-112915-9 (online)
Содержание учебника разделено на три части: теория статистики и применение ее методов в конкретных исследованиях — соответственно макро- 
и микроэкономическая статистика.
Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов среднего профессионального образования последнего 
поколения.
Для студентов, обучающихся по укрупненной группе специальностей 
и направлений подготовки «Экономика и управление», и всех интересующихся про 
блемами анализа конкретных процессов в областях экономики, 
управления, производства, учета и финансов, а также в других ситуа 
циях, 
связанных с анализом массовых статистических данных.
УДК 311(075.32)
ББК 60.6я723
ISBN 978-5-16-020348-5 (print)
ISBN 978-5-16-112915-9 (online)
© Коллектив авторов, 2024

Авторский коллектив
Глинский Владимир Васильевич, доктор экономических наук, 
профессор, профессор кафедры статистики Новосибирского государственного университета экономики и управления «НИНХ» 
(НГУЭУ), заведующий научно-исследовательской лабораторией 
устойчивого развития социально-экономических систем Сибирского института управления  — филиала Российской академии 
народного хозяйства и государственной службы при Президенте 
Российской Федерации (РАНХиГС) – гл. 1, 4, 5 (п. 5.1, 5.2, 5.3, 
5.5, 5.6), 6 (п. 6.1, 6.4), 9, 14.
Серга Людмила Константиновна, кандидат экономических наук, 
доцент, доцент кафедры статистики НГУЭУ, заведующий кафедрой 
бизнес-аналитики и  статистики Сибирского института управления — филиала РАНХиГС — гл. 1 (п. 1.3, 1.4), 5 (п. 5.1, 5.2, 5.3, 
5.5, 5.6), 12 (п. 12.1, 12.2, 12.4).
Ионин Владимир Георгиевич, кандидат экономических наук, доцент, профессор кафедры статистики НГУЭУ — гл. 1, 2, гл. 3, гл. 4 
(п. 4.4, 4.5, 4.7), гл. 6 (п. 6.4–6.6), 7, 10 (п. 10.2).
Алексеев Михаил Анатольевич, доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры статистики НГУЭУ, ведущий научный 
сотрудник научно-исследовательской лаборатории устойчивого 
развития социально-экономических систем Сибирского института 
управления — филиала РАНХиГС — гл. 11.
Быкадоров Игорь Александрович, кандидат физико-математических наук, доцент, заведующий кафедрой информатики и математики Сибирского института управления — филиала РАНХиГС — 
гл. 5 (п. 5.5), 8 (п. 8.4).
Зайков Кирилл Алексеевич, кандидат экономических наук, заместитель директора, доцент кафедры бизнес-аналитики и статистики Сибирского института управления — филиала РАНХиГС — 
гл. 5 (п. 5.4), 10, 12 (п. 12.5), 13 (п. 13.1).
Исмайылова Юлия Николаевна, кандидат экономических наук, 
доцент кафедры бизнес-аналитики и статистики Сибирского института управления — филиала РАНХиГС — гл. 5 (п. 5.5), 8 (п. 8.2, 
8.3, 8.5).
Овечкина Наталья Ивановна, кандидат экономических наук, 
доцент, доцент кафедры статистики НГУЭУ  — гл. 6 (п. 6.2, 6.3, 
6.5, 6.6), 14.
3

Пудова Марина Владимировна, кандидат физико-математических 
наук, доцент кафедры статистики НГУЭУ, доцент кафедры бизнесаналитики и статистики Сибирского института управления — филиала РАНХиГС — гл. 5 (п. 5.5), 8 (п. 8.2, 8.4).
Симонова Екатерина Юрьевна, кандидат экономических наук, 
доцент кафедры статистики НГУЭУ — гл. 5 (п. 5.3).
Сумская Татьяна Владимировна, кандидат экономических наук, 
доцент, доцент кафедры статистики НГУЭУ, доцент кафедры 
бизнес-аналитики и  статистики Сибирского института управления — филиала РАНХиГС — гл. 12 (п. 12.3).
Скрипкина Татьяна Борисовна, кандидат экономических наук, 
доцент кафедры статистики НГУЭУ — гл. 15.
Хрущев Сергей Евгеньевич, кандидат физико-математических 
наук, доцент, доцент кафедры бизнес-аналитики и  статистики 
Сибирского института управления  — филиала РАНХиГС  — 
гл. 8 (п. 8.5, 8.6).
Чикин Сергей Николаевич, кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры статистики НГУЭУ — гл. 8 (п. 8.1–8.4, 8.6).
Шмарихина Елена Сергеевна, кандидат экономических наук, 
доцент, доцент кафедры статистики НГУЭУ — гл. 2 (п. 2.3, 2.5), 
4 (п. 4.1–4.6).
Ярославцева Людмила Петровна, кандидат экономических наук, 
доцент, доцент кафедры статистики НГУЭУ  — гл.  10 (п.  10.1), 
11 (п. 11.6), 12 (п. 12.3), 13, 16.
4

Предисловие к пятому изданию
В пятом издании сохранена структура предыдущих изданий 
учебника — теория статистики, макроэкономическая статистика, 
микроэкономическая статистика. Были учтены пожелания и опыт 
использования данного учебника в учебном процессе. Материал, 
предлагаемый в издании, рассматривает проблемы и задачи развития современной статистики как науки, учебной дисциплины, 
вида профессиональной деятельности. В тексте актуализирован излагаемый материал, исправлены ошибки, уточнены формулировки.
Дополнения текста учебника отражают накопленный опыт преподавания учебного курса, научные результаты, полученные авторами в процессе профессиональной деятельности, актуальные 
вопросы теории и методологии статистических измерений явлений 
и процессов экономического и социального развития, в том числе 
новых. В  первой части учебника (теория статистики) существенным образом расширена тема «Сводка и группировка данных 
статистического наблюдения», также дополнены прикладные части 
книги — макроэкономическая статистика, микроэкономическая 
статистика, в  частности разделами «Оценка продовольственной 
безопасности», «Индикаторы инновационного развития», «Статистика государственного бюджета», «Статистический анализ экономического роста», «Муниципальная статистика» и т.д.
Основной целью учебника «Статистика» является формирование у обучающихся способностей осуществлять сбор, обработку 
и статистический анализ данных, необходимых для решения поставленных экономических задач и управления социально-экономическими процессами. В результате его освоения обучающиеся 
будут:
знать
•
• статистические методы сбора, анализа и обработки данных для 
конкретных расчетов и изучения социально-экономических явлений;
•
• основные макроэкономические показатели и закономерности 
функционирования современной экономики;
•
• основные экономические показатели деятельности хозяйствующих субъектов, методы их расчета;
уметь
•
• использовать статистические источники экономической, социальной и управленческой информации;
5

 
• осуществлять сбор, обработку и анализ массивов статистических 
данных для решения поставленных профессиональных задач;
 
• формировать систему показателей и правильно выбирать статистические методы для анализа и выявления взаимосвязей, тенденций и закономерностей развития социально-экономических 
явлений как на уровне страны, так и на уровне организации;
владеть
 
• статистическими методами сбора и обработки массивов данных, 
установления взаимосвязей, тенденций и закономерностей изменения социально-экономических показателей;
 
• навыками моделирования и прогнозирования социально-экономических явлений, практического применения статистического 
инструментария в процессе анализа и интерпретации данных 
отечественной и зарубежной статистики о реальных социальноэкономических процессах на микро- и макроуровне.
Издание подготовлено в соответствии с федеральными государственными образовательными стандартами среднего профессионального образования по специальностям укрупненной группы 
специальностей и направлений 38.02.00 «Экономика и управление», другим социально-гуманитарным направлениям подготовки и может быть использовано преподавателями, аспирантами 
и студентами, а также специалистами в области экономики и менеджмен 
та.
6

Часть I 
ТЕОРИЯ СТАТИСТИКИ
Глава 1 
ПОНЯТИЕ И КАТЕГОРИИ СТАТИСТИКИ
1.1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ СТАТИСТИКИ
Современные методы научного исследования социально-экономических процессов в своей основе являются статистическими. 
И хотя еще в далеком прошлом велся учет населения и  домашнего имущества, сравнивались военные потенциалы разных стран 
(т.е. уже выполнялся статистический учет), возникновение статистики (от лат. status — состояние) как науки относят ко второй половине XVІІ в. К настоящему времени сформировалось несколько 
значений термина «статистика»; наиболее популярны три из них.
Во-первых, это отрасль практической деятельности, направленной на получение, обработку и анализ массовых данных о самых 
различных явлениях. В  сфере общественной жизни эта отрасль 
отождествляется с понятием «статистический учет».
Во-вторых, это цифровой материал (наборы данных), служащий 
для характеристики какой-либо области массовых явлений.
В-третьих, это отрасль знания, особая научная дисциплина, 
формирующая количественные характеристики наблюдаемых массовых явлений (социальных, экономических, биологических, физических и т.д.).
У истоков статистики как общественной науки стояли две 
школы  — немецкая описательная (школа государствоведения) 
и английская школа политических арифметиков.
Видными представителями описательной школы были Г. Конринг (1606–1661), Г. Ахенваль (1719–1772), А. Бюшинг (1724–1793), 
А.Л. Шлецер (1735–1809) и др. Школа политических арифметиков 
имела два направления: демографическое  — Дж.  Граунт (1620–
1674), Э. Галлей (1656–1724) и статистико-экономическое — глава 
школы У. Петти (1623–1687), Г. Кинг (1648–1712), К. Давенант 
(1656–1714). Прогрессу статистической методологии в XІХ и ХХ вв. 
способствовали работы американских и западноевропейских стати7

стиков-математиков. Ими были созданы основы современных методов статистического анализа многомерных совокупностей 
(К. Пирсон (1857–1936), Ч.Э. Спирмэн (1863–1945), Г. Хотеллинг 
(1895–1973), Р.А. Фишер (1890–1962) и др.). Россия известна трудами земских статистиков и представителей социологической, философской и  математических школ: Ю.Э.  Янсона (1835–1893), 
А.И. Чупрова (1842–1908), А.А. Маркова (1856–1922), А.А. Чупрова 
(1874–1926), А.А. Кауфмана (1864–1919) и др. 
В ХХ  в. получила развитие мировая статистическая система, 
в которую к настоящему времени входят: Статистическая комиссия 
ООН, отраслевые статистические подразделения ООН, система 
статистических изданий ООН и других международных организаций, статистические службы учреждений ООН (ФАО, Юнеско, 
ВОЗ, МОТ, ВБ, МВФ, ВТО), статистические службы межгосударственных организаций. В ХХ и начале XXI в. статистическая методология развивается на базе новых информационных технологий, 
сплошного статистического наблюдения и расширения сферы применения выборочных, анкетных и монографических обследований.
Как и всякая наука, статистика имеет свой предмет — это величина и количественные соотношения массовых явлений, закономерности их взаимосвязей. Для предмета статистики при изучении 
общественных явлений характерны исследование наблюдаемых 
массовых процессов в  конкретных условиях места и  времени, 
оценка с количественной стороны в тесной связи с содержанием 
этих явлений и процессов. Совокупность приемов, пользуясь которыми статистика исследует свой предмет, составляет метод статистики.
Выделяют следующие три группы статистических методов: 
1)  метод массовых наблюдений. Статистическое наблюдение — 
это первый этап любого статистического исследования. Оно заключается в сборе первичного статистического материала, в научно 
организованной регистрации всех существенных фактов, относящихся к рассматриваемому объекту;
2)  метод группировок — это второй этап статистического исследования, суть которого заключается в систематизации и классификации всех собранных в результате массового статистического 
наблюдения фактов;
3)  метод обобщающих показателей, позволяющий характеризовать явления и процессы при помощи статистических величин (абсолютных, относительных, средних и др.), обнаруживать взаимосвязи явлений и закономерности их развития, получать прогнозные 
оценки. В процессе обобщения современная статистика широко ис8

пользует специальные экономико-статистические и вероятностные 
методы и модели, математический инструментарий и современную 
вычислительную технику.
1.2. КАТЕГОРИИ СТАТИСТИКИ
Принято считать, что статистика  — сложная дисциплина, 
но  верно это лишь отчасти. Действительно, немного найдется 
людей, способных заявить, «Статистика — это просто!». Трудности 
многих поколений студентов в освоении статистики объясняются 
главным образом недостаточными начальными усилиями, недостаточным вниманием к изучению базовых категорий и понятий, 
на которых строится статистическая наука и закладываются основы 
статистического мышления — умения понимать и интерпретировать результаты обработки массовых данных в системе «категорических вычислений» (Д. Журавский).
Ниже приведены основные категории статистики.
Статистическая совокупность — множество однокачественных 
варьирующих явлений. Подчеркнем главные отличительные особенности статистической совокупности.
Во-первых, это именно множество; статистика не игнорирует 
отдельные единицы совокупности, однако исследует имеющиеся 
закономерности на большом числе наблюдений.
Во-вторых, совокупность включает явления однокачественные, 
развитие которых подчиняется единому закону. Но  конкретные 
единицы или явления, составляющие совокупность, не являются 
одинаковыми, отличаются значениями по различным характеристикам.
В-третьих, статистическая совокупность состоит из  множества единиц совокупности. Единица совокупности — это отдельный 
ее элемент, первичный носитель качества совокупности. Единицу 
совокупности часто рассматривают как предел разбиения статистической совокупности, сохраняющий ее основные свойства и признаки.
Признак — это свойство совокупности, ее части или единицы, 
которое подлежит статистическому измерению. Признаки исследуются в нескольких классификационных разрезах:
•
• по  шкалам измерения (номинальные, порядковые, интервальные, отношений);
•
• отношению к содержанию совокупности (существенные, несущественные);
•
• времени (статические, динамические);
9

•
• способу оценки (первичные, вторичные);
•
• области возможных значений (дискретные, непрерывные).
Системы, принятые для оценки или измерения статистических 
величин, называются шкалами. Практика измерений значений 
признаков в совокупности выработала несколько шкал измерения. 
Наиболее известная классификация шкал имеет следующие составляющие:
•
• номинальная шкала (шкала наименований);
•
• порядковая (ранговая) шкала;
•
• интервальная шкала и ее разновидность — шкала отношений.
Номинальная шкала позволяет разбить совокупность на  непересекающиеся типы, причем между единицами совокупности, 
принадлежащими одному типу, этой шкалой как бы задается отношение эквивалентности (равенства в смысле уровня признака разбиения), исключающее какое-либо предпочтение данного типа 
перед другими. В то же время между единицами, принадлежащими 
разным типам, устанавливается отношение неравенства, но также 
исключающее предпочтение одного типа перед каким-либо другим. 
То есть если мы измеряем две единицы совокупности с помощью 
номинальной шкалы, то можем получить в итоге либо равенство, 
либо неравенство рассматриваемых единиц. В качестве примеров 
номинальных признаков можно назвать пол, национальность, 
язык, партийность, занятие, форму собственности, профессию, отрасль.
Несколько большие возможности измерения дает порядковая 
шкала  — помимо разбиения на  типы, она устанавливает отношение предпочтения между типами, отношение иерархии по величине признака, положенного в основу разбиения. Порядковая 
шкала позволяет ответить на  вопрос: больше или меньше одна 
единица совокупности по сравнению с другой? Порядковая шкала 
как бы расставляет полученные типы на ступеньки различной высоты. Для оценки значений признака при этом обычно используются ранги (место в упорядоченном множестве по возрастанию 
или убыванию), а также баллы. В качестве примеров признаков, 
измеряемых с помощью порядковой шкалы, можно отметить: тарифный разряд, воинское звание, место, занятое в спортивном соревновании, образование, экспертные оценки, рейтинги и т.п. Порядковая шкала помимо отношения эквивалентности задает также 
отношение предпочтения между значениями признака. 
Интервальная шкала в отличие от номинальной и порядковой 
имеет единицу измерения и  поэтому, помимо всего прочего, 
не только дает возможность проведения упорядоченной класси10