Автор работы: Пользователь скрыл имя, 10 Апреля 2012 в 19:44, курсовая работа
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.
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
- теоретическое значение;
- эмпирическое значение;
m – количество параметров (для прямой m=2).
В итоге мы получили что:
Далее сравним полученное значение со средним квадратическим отклонением по несгруппированному признаку.
<
(14,09<17,43), таким образом мы получили,
что значимость данной прямой не велика.
в) Рассчитаем линейный коэффициент корреляции по формуле:
где
где: - линейный коэффициент корреляции;
- среднее произведение факторного признака на зависимый;
- произведение факторного признака на зависимый;
- простая средняя арифметическая факторного признака;
- простая средняя арифметическая зависимого признака;
– среднее квадратическое отклонение по зависимому признаку;
– среднее квадратическое отклонение по факторному признаку.
Так
как линейный коэффициент корреляции
близок к 1, то это говорит о тесной связи
между уровнем объема производства и уровнем
фондоотдачи предприятий.
г) Рассчитаем эмпирическое корреляционное отношение по формуле:
где: - эмпирическое корреляционное отношение;
- общая дисперсия зависимого признака;
- межгрупповая дисперсия зависимого признака.
Т.к. эмпирическое корреляционное отношение близко к 1, то можно утверждать, что между группировкой и результативными признаками существенная связь.
д) рассчитаем теоретическое корреляционное отношение по формулам:
где
где: - теоретическое корреляционное отношение;
– общая дисперсия зависимого признака по несгруппированным данным;
– остаточная дисперсия;
– теоретическое значение;
- простая средняя
– численность совокупности.
Все необходимые расчеты оформим в таблице (табл. 30)
Таблица 30 - Расчет средне квадратического отклонения теоретических значений от средней эмпирического ряда
х | Код | уt | уt – у | (уt – у)2 |
А | В | 1 | 2 | 3 |
1,60 | 1 | 754,168786 | -26,6312 | 709,2216 |
1,60 | 2 | 754,168786 | -26,6312 | 709,2216 |
1,62 | 3 | 756,766052 | -24,0339 | 577,6307 |
1,64 | 4 | 759,363318 | -21,4367 | 459,5313 |
1,66 | 5 | 761,960585 | -18,8394 | 354,9236 |
1,68 | 6 | 764,557851 | -16,2421 | 263,8074 |
1,68 | 7 | 764,557851 | -16,2421 | 263,8074 |
1,70 | 8 | 767,155118 | -13,6449 | 186,1828 |
1,72 | 9 | 769,752384 | -11,0476 | 122,0498 |
1,74 | 10 | 772,34965 | -8,45035 | 71,40841 |
1,76 | 11 | 774,946917 | -5,85308 | 34,25858 |
1,78 | 12 | 777,544183 | -3,25582 | 10,60034 |
1,78 | 13 | 777,544183 | -3,25582 | 10,60034 |
1,80 | 14 | 780,141449 | -0,65855 | 0,433689 |
1,82 | 15 | 782,738716 | 1,938716 | 3,758619 |
1,84 | 16 | 785,335982 | 4,535982 | 20,57513 |
1,86 | 17 | 790,530515 | 9,730515 | 94,68292 |
Продолжение таблицы 30
1,86 | 18 | 787,933249 | 7,133249 | 50,88323 |
1,88 | 19 | 787,933249 | 7,133249 | 50,88323 |
1,90 | 20 | 793,127781 | 12,32778 | 151,9742 |
1,90 | 21 | 793,127781 | 12,32778 | 151,9742 |
1,92 | 22 | 795,725048 | 14,92505 | 222,757 |
1,94 | 23 | 798,322314 | 17,52231 | 307,0315 |
1,98 | 24 | 803,516847 | 22,71685 | 516,0551 |
2,00 | 25 | 806,114113 | 25,31411 | 640,8043 |
2,02 | 26 | 808,711379 | 27,91138 | 779,0451 |
2,06 | 27 | 813,905912 | 33,10591 | 1096,001 |
Итого: | 28 | - | - | 7860,104 |
=780,8 и
Итак,
теоретическое корреляционное отношение
близко к 1, то существует тесная связь
между выровненными и эмпирическими значениями
объема производства.
е) Вычислим коэффициент корреляции рангов Спирмена по формуле:
где: - коэффициент корреляции рангов Спирмена;
– разность между расчетными рангами в двух рядах;
– численность совокупности.
ж) Так же вычислим коэффициент Кендалла, используя формулу:
где: - коэффициент Кендалла;
– сумма значений рангов, расположенных выше соответствующего порядкового номера ранга;
– сумма значений рангов, расположенных ниже соответствующего порядкового номера ранга;
– численность совокупности.
з) Кроме того, вычислим коэффициент Фехнера, используя формулу:
где: - коэффициент Фехнера;
- число совпадений знаков;
- число несовпадений знаков.
Расчеты данных коэффициентов проведём в таблице (табл. 31)
Таблица 31 - Расчет коэффициентов Спирмена, Кендалла и Фехнера
х | Код | Rx | Rx расч | у | Rу | Rу расч | d | d2 | С | Н | P | Q |
А | В | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
1,60 | 1 | 1 | 1,5 | 756 | 1 | 1 | 0,5 | 0,25 | 1 | 0 | 26 | 0 |
1,60 | 2 | 2 | 1,5 | 758 | 2 | 2 | -0,5 | 0,25 | 1 | 0 | 25 | 0 |
1,62 | 3 | 3 | 3 | 760 | 3 | 3 | 0 | 0 | 1 | 0 | 24 | 0 |
1,64 | 4 | 4 | 4 | 762 | 4 | 4 | 0 | 0 | 1 | 0 | 23 | 0 |
1,66 | 5 | 5 | 5 | 764 | 5 | 5,5 | -0,5 | 0,25 | 1 | 0 | 22 | 0 |
Продолжение таблицы 31
1,68 | 6 | 6 | 6,5 | 764 | 6 | 5,5 | 1 | 1 | 1 | 0 | 22 | 0 |
1,68 | 7 | 7 | 6,5 | 766 | 7 | 7 | -0,5 | 0,25 | 1 | 0 | 21 | 0 |
1,70 | 8 | 8 | 8 | 768 | 8 | 8 | 0 | 0 | 1 | 0 | 20 | 0 |
1,72 | 9 | 9 | 9 | 770 | 9 | 9 | 0 | 0 | 1 | 0 | 19 | 0 |
1,74 | 10 | 10 | 10 | 772 | 10 | 10,5 | -0,5 | 0,25 | 1 | 0 | 18 | 0 |
1,76 | 11 | 11 | 11 | 776 | 13 | 13 | -2 | 4 | 1 | 0 | 14 | 2 |
1,78 | 12 | 12 | 12,5 | 778 | 14 | 14 | -1,5 | 2,25 | 1 | 0 | 12 | 2 |
1,78 | 13 | 13 | 12,5 | 774 | 12 | 12 | 0,5 | 0,25 | 1 | 0 | 13 | 1 |
1,80 | 14 | 14 | 14 | 772 | 11 | 10,5 | 3,5 | 12,25 | 1 | 0 | 18 | 0 |
1,82 | 15 | 15 | 15 | 778 | 15 | 15 | 0 | 0 | 0 | 1 | 12 | 0 |
1,84 | 16 | 16 | 16 | 780 | 16 | 16 | 0 | 0 | 0 | 1 | 11 | 0 |
1,88 | 17 | 19 | 19 | 782 | 17 | 17,5 | 1,5 | 2,25 | 1 | 0 | 9 | 0 |
1,86 | 18 | 17 | 17,5 | 784 | 19 | 19 | -1,5 | 2,25 | 1 | 0 | 8 | 1 |
1,86 | 19 | 18 | 17,5 | 782 | 18 | 17,5 | 0 | 0 | 1 | 0 | 9 | 0 |
1,90 | 20 | 20 | 20,5 | 792 | 20 | 20 | 0,5 | 0,25 | 1 | 0 | 7 | 0 |
1,90 | 21 | 21 | 20,5 | 798 | 21 | 21 | -0,5 | 0,25 | 1 | 0 | 6 | 0 |
1,92 | 22 | 22 | 22 | 804 | 23 | 23,5 | -1,5 | 2,25 | 1 | 0 | 5 | 1 |
1,94 | 23 | 23 | 23 | 800 | 22 | 22 | 1 | 1 | 1 | 0 | 4 | 0 |
1,98 | 24 | 24 | 24 | 804 | 24 | 23,5 | 0,5 | 0,25 | 1 | 0 | 3 | 0 |
2,00 | 25 | 25 | 25 | 812 | 26 | 25 | 0 | 0 | 1 | 0 | 2 | 1 |
2,02 | 26 | 26 | 26 | 808 | 25 | 26 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 |
2,06 | 27 | 27 | 27 | 818 | 27 | 27 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
Итого | - | - | - | - | - | - | - | 29,5 | 25 | 2 | 354 | 8 |