Статистическое наблюдение. Сводка и группировка результатов. Статистические таблицы

2. определяем  среднее линейное отклонение:

3. определяем  дисперсию:

4. определяем  среднеквадратическое отклонение:

 

            

5. определяем  коэффициент вариации:

 

  

     Вывод: В обоих районах коэффициент вариации не превышает 33%, значит, совокупность и 1-го и в 2-го района можно считать однородной по рассматриваемому признаку. В первом районе коэффициент вариации составил 20.63% , а во втором – 26,19% , следовательно, в Первом районе урожайность зерновых культур более устойчива.

Задача  №2 
 

 
 
 

     Общая средняя з/п:

     

     Общая дисперсия находится по правилу  сложения дисперсий:

     Находим среднюю из групповых дисперсий:

     

     Межгрупповая  дисперсия:

     Эмпирическое  корреляционное отклонение:

Это значит, что 60 % различий в средней заработной плате обусловлена стажем работы и 40% – влиянием других факторов. 

ТЕМА 3.

Выборочное  наблюдение.

  Выборочное  наблюдение проводится с целью повышения  точности и оперативности данных, экономии материальных, трудовых и  финансовых ресурсов.

  Нам дана 10% бесповторная выборка, зная число единиц выборки, обладающих альтернативным признаком, и численность выборки мы можем найти выборочную долю. Зная % выборки, находим численность генеральной совокупности.

 W=750/10000=0,075 или 7,5 %

N= 10000*100/10=100000

t=2, т.к. P=0,954( по таблице из приложения 4 в методических указаниях)

     Находим предельную ошибку выборки, применяя формулу  для бесповторной выборки величины предельных ошибок для качественного признака:                  

         

Предельная  ошибка выборки равна 0,005.

     Далее находим пределы, в которых находится  процент бракованной продукции  в генеральной совокупности. Доверительный  интервал будет находиться как отклонение от заданной вероятности в плюсе  и минусе.

     0,954-0,005

     0,954+0,005                 

     Ответ: Предельная ошибка выборки: 0,005

                   Доверительный интервал:

ТЕМА 4.

Ряды  динамики.

     1.Даем  характеристику интенсивности изменения  уровней ряда динамики, рассчитав  аналитические показатели динамического  ряда (цепным и базисными методами).

 

     2.Характеризуем  средний уровень и среднюю  интенсивность внутригодичного развития показателя:

а) средний  уровень ряда: 

(292,4+264+268+281+289,3+271,5+203+211,5+306,2+346,5)/10=273,34 млн.р. 

б) средний  абсолютный прирост: 

 
 
 
 
 

в) средний темп роста: 

 
 

     средний коэффициент роста:

 

г) средний  темп прироста: 

 

д) среднее  значение одного процента прироста. 

       
 

    3.Выявляем основную тенденцию в развитии явления сглаживания:

 по 3-членной  ступенчатой и скользящей средней. Результаты вычислений представляем в форме таблицы. 

Данные:

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

Фактические и сглаженные уровни изображаем графически: 

 
 
 
 
 

     Спрогнозируем величины уровней на 13 год построив линии тренда различных типов.( в Exsel ).

Линейный  тип

Полиномиальный  тип

 
 
 
 

Степенной тип

     Вывод: На основе трех типов линии тренда можно сделать спрогнозировать то, что выпуск валовой продукции на 13 год будет увеличиваться. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

ТЕМА 5.

Индексный метод в статистике.

Задача  №1

 

     Для расчета индивидуальных индексов цен  необходимо цену за 1 кг каждого вида продукции отчетного периода отнести к цене 1 кг этой же продукции базисного периода. Для свеклы индивидуальный индекс цен составит:

Свек:  

     Это означает, что цена увеличилась на 100 % (100 – 200).

     Индивидуальный  индекс физического объема свеклы:

Свек:  

     Прирост физического объема составил 99 % (192 – 100).

     Индекс  стоимости товарооборота свеклы:

Свек:  

     Т.е. стоимость товарооборота увеличилась на 283 % (100 – 383). 
 

     Для капусты индивидуальный индекс цен составит: 

Капуста:  

     Это означает, что цена увеличилась на 50 % (100 – 150).

     Индивидуальный  индекс физического объема капусты:

Капуста:  

     Прирост физического объема составил 65 % (165 – 100).

     Индекс  стоимости товарооборота капусты:

Капуста:  

     Т.е. стоимость товарооборота увеличилась на 147 % (100 – 247). 
 

     Для моркови индивидуальный индекс цен составит: 

Морковь:  

     Это означает, что цена увеличилась на 66 % (100 – 166).

     Индивидуальный  индекс физического объема свеклы:

Морковь:  

     Прирост физического объема составил 15 % (115 – 100).

     Индекс  стоимости товарооборота свеклы:

Морковь:  

     Т.е. стоимость товарооборота увеличилась на 92 % (100 – 192). 

     Для оценки среднего изменения цен по всему ассортименту исчислим сводный (агрегатный) индекс цен:

или 159 %, т.е. цена в среднем увеличилась на 59 %. Размер потерь покупателей от увеличения цен составил:

     Индекс  физического объема реализации для  рассматриваемого ассортимента: