Статистика

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 10 Апреля 2012 в 19:44, курсовая работа

Описание

В современном обществе статистика стала одним из важнейших инструментов управления национальной экономикой. Она призвана обеспечить сбор, обработку и представления весь важной цифровой информации об уровне и возможностях развития страны. Статистические данные являются одним из определяющих ориентиров политики, способствуют выработке объективного и научно обоснованного стратегического курса экономических преобразований.

Содержание

Введение 5
1. Абсолютные, относительные, средние величины, показатели вариации, построение и анализ рядов распределения, дисперсионный и корреляционно-регрессионный анализ
1.1 Первичная равно-интервальная группировка 7
1.2 Расчет относительных величин:
а)структуры 10
б) координации 11
1.3 Построение по данным группировок:
а) полигон распределения 13
б) кумулята 15
в) секторная диаграмма 17
1.4 Средние величины:
а) простая арифметическая 19
б) взвешенная арифметическая 20
в) мода 23
г) медиана 24
д) графики моды и медианы 25
1.5 Показатели вариации:
а) размах вариации 28
б) среднее линейное отклонение 29
в) среднее квадратическое отклонение 32
г) коэффициенты вариации 34
1.6 Дисперсии и дисперсионный анализ:
а) дисперсии: общая, межгрупповая и средняя из внутригрупповых 36
б) проверка правила сложения дисперсий 39
1.7 Кривые распределения:
а) теоретическая 40
б) эмпирическая 42
1.8 Анализ ряда распределения:
а) расчет асимметрии 43
б) расчет эксцесс 45
в) определить существенность асимметрии и эксцесса 47
г) оценка соответствия эмпирического ряда распределения теоретическому по критериям Пирсона, Романовского, Колмогорова 48
1.9 Аналитическая группировка 52
1.10 Корреляционно-регрессионный анализ:
а) поле корреляции 53
б) коэффициенты регрессии и эластичности 53
в) линейный коэффициент корреляции 55
г) эмпирическое корреляционное отношение 56
д) теоретическое корреляционное отношение 56
е) коэффициент корреляции рангов Спирмэна 58
ж) коэффициент к ранговой корреляции Кендалла 59
з) коэффициент Фехнера 59
и) критерий Фишера 61
2. Ряды динамики
2.1 Расчет показателей ряда динамики:
а) абсолютные приросты: цепные, базисные 65
б) коэффициенты роста (снижения) – цепные и базисные 65
в) темпы роста и прироста цепные и базисные 66
г) абсолютное значение одного процента прироста 68
д) средние уровни 69
е) средние абсолютные приросты 69
ж) средние темпы роста и прироста 69
Результат расчетов в виде таблицы 67
Графики уровней ряда, темпов роста и темпов прироста 70
2.4 Аналитическое выравнивание 72
2.5 Прогноз по результатам выравнивания. Доверительные интервалы 74
2.6 Оценка прогноза по критерию Д.Уотсона 76
3. Индексы
3.1 Расчет индивидуальных индексов потребительских цен:
а) цепные 82
б) базисные 82
3.2 Графики по цепным и базисным индексам 83
3.3 Выводы об изменении индексов цен 83
Заключение 84
Список используемой литературы 86

Скачать (268.29 Кб) Сколько стоит заказать работу?
Работа состоит из  1 файл

1.doc

— 1.29 Мб (Скачать документ)

     г) Найдем значение признака, приходящееся на середину ранжированного признака. Для этого вычислим медиану по следующей формуле: 

,      (9)  

 где:  хМе  - нижняя граница медианного интервала;

         iМе  - величина медианного интервала;

        - полусумма частот ряда;

          - сумма накопленных частот, предшествующих медианному интервалу;

           fМе  - частота медианного интервала. 

    Чтобы определить медианный интервал, найдем интервал, частота которого превышает  половину общей суммы частот.

  Вычислим медиану по объему производства:

      Таким образом, на середину ранжированной совокупности приходится значение признака, составляющее 776,2. 

Вычислим медиану по фондоотдаче:      

    Таким образом на середину ранжированной  совокупности приходится значение признака, составляющее 1,79. 

д) Построение графиков моды и медианы. 

    

Условные обозначения:

Х –  уровень объема производства;

f – число предприятий в группе.

Рисунок 7 – Мода по уровню объема производства

Условные  обозначения:

Х –  уровень фондоотдачи;

f – число предприятий в группе.

Рисунок 8 – Мода по уровню фондоотдачи

     Построим  график медианы по уровню объема производства, используя кумуляту на рис.3 (рис.9).

     

      Условные  обозначения: 

Х –  уровень объема производства;

f – накопленные частоты.

Рисунок 9 – Медиана по уровню объема производства

        Построим график медианы по уровню фондоотдачи, используя кумуляту на рис. 4 (рис. 10).

Условные  обозначения:

Х –  уровень фондоотдачи;

f – накопленные частоты.

Рисунок 10 – Медиана по уровню фондоотдачи 

    1.5 Расчет показателей вариации

а) размах вариации;

б) среднее  линейное отклонение;

    в) среднее квадратическое отклонение;

    г) коэффициенты вариации .

    Исследование  вариации в статистике имеет важное значение, так как величина вариации признака в статистической совокупности характеризует ее однородность.

    В статистической практике для изучения и измерения вариации используются различные показатели вариации в  зависимости от поставленных задач. К ним относятся размах вариации, среднее линейное отклонение, средний квадрат отклонений (дисперсия), среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации.

    а) Определим размах вариации по формуле:

                                                              (10)

где: – размах вариации;

       – максимальное значение признака;

       – минимальное значение признака.

    Рассчитаем  размах вариации по уровню объема производства:

    Итак, разница между максимальным и  минимальным объемом производства составляет 62

         Определим размах вариации по  уровню фондоотдачи:

         Таким образом,  разница между  максимальной и минимальной фондоотдачей составляет 0,46 

      б) Рассчитать среднее линейное  отклонение можно двумя способами.

       Вычислим  среднее линейное отклонение по несгруппированному признаку:

                                                       (12)

где: – среднее линейное отклонение;

       – индивидуальное значение признака;

       -  простая средняя арифметическая;

       – численность совокупности. 

     Определим среднее линейное отклонение по несгруппированному признаку для объема производства: 

 

    Таким образом, в среднем каждый вариант  рассматриваемой совокупности отклоняется  от среднего значения (780,8) на 14,44. 

    Рассчитаем  среднее линейное отклонение по несгруппированному признаку для фондоотдачи: 

 

    Таким образом, в среднем каждый вариант  рассматриваемой совокупности отклоняется  от среднего значения (1,8) на 0,11.

          Далее рассчитаем среднее линейное отклонение по сгруппированному признаку, используя формулу: 

                                                             (13)

где: – среднее линейное отклонение;

        – центральный вариант i–того интервала;

        - средняя арифметическая взвешенная;

       – частота i–той группы.

    Вычисленные результаты оформим в таблицах (табл. 17 и табл. 18 )

                                                  

 Таблица  17 - Расчет среднего линейного  отклонения по объему производства

Группа Код f
А В 1 2 3 4
До 760 1 3 750 29,63 88,89
760-780 2 13 770 9,63 125,19
780-800 3 6 790 10,37 62,22
Свыше 800 4 5 810 30,37 151,85
Итого 5 27 - - 428,15

 

     = 779,63                       

    

       Таким образом,  каждый вариант  рассматриваемого  вариационного ряда  отклоняется от  среднего объема производства вариационного ряда (779,63) в среднем на 15,86.

    Итак, среднее линейное отклонение по сгруппированному и несгруппированному признакам расходятся незначительно (14,44 и 15,86), незначительное расхождение связано с погзешностями при вычислениях (округлении).

 

 Таблица  18 - Расчет среднего линейного  отклонения по фондоотдаче

Группа Код f
А В 1 2 3 4
До 1,64 1 4 1,55 0,24 0,96
1,64-1,82 2 11 1,73 0,06 0,66
1,82-2,00 3 10 1,91 0,12 1,2
Свыше 2,00 4 2 2,09 0,3 0,6
Итого 5 27 - - 3,42

 

= 1,79

          Таким образом, каждый вариант рассматриваемого вариационного  ряда отклоняется от средней фондоотдачи  вариационного ряда (1,79) в среднем на 0,126.

          Итак, среднее линейное отклонение по сгруппированному и несгруппированному признакам расходятся незначительно (0,11 и 0,126),незначительно расхождение связанное с погрешностью при вычислениях (округление).

    в) Рассчитаем среднее  квадратическое отклонение по несгруппированному признаку, используя формулу:

                          (14)

где: – среднее квадратическое отклонение;

        – варианты совокупности;

        – средняя арифметическая простая;

        – численность совокупности.

    Определим среднее квадратическое отклонение по уровню объема производства.

 

    Таким образом размер среднего квадратического  отклонения признака в совокупности составляет для несгруппированного ряда 17,43.

          Определим среднее квадратическое отклонение по уровню фондоотдачи. 

        

    Таким образом размер среднего квадратического  отклонения признака в совокупности составляет для несгруппированного ряда 0,13. 

          Рассчитаем  среднее квадратическое отклонение по сгруппированному признаку, используя  формулу:

                                           (15)

где: - среднее квадратическое отклонение;

     – центральный вариант i–того интервала;

        - средняя арифметическая взвешенная;

      – частота i–той группы.

Результаты  вычислений оформим  в виде таблиц (табл. 19 и табл. 20)      Таблица 19 - Расчет среднего квадратического отклонения по уровню объема производства

Группа Код f
А В 1 2 3 4 5
До 760 1 3 750 -29,63 877,9369 2633,8107
760-780 2 13 770 -9,63 92,7369 1205,5797
780-800 3 6 790 10,37 107,5369 645,2214
Свыше 800 4 5 810 30,37 922,3369 4611,6845
Итого 5 27 - - - 9096,2963

Информация о работе Статистика