Автор работы: Пользователь скрыл имя, 17 Апреля 2013 в 12:42, курсовая работа
Статистике принадлежит большая роль в информационно-аналитическом обеспечении развития экономической реформы. Единой целью этого процесса является оценка, анализ и прогнозирование состояния и развития экономики на современном этапе.
Важнейшими задачами статистики в наше время, условиях являются:
всестороннее исследование проходящих в обществе глубоких преобразований экономических и социальных процессов на основе научно обоснованной системы показателей;
обобщение и прогнозирование тенденций развития различных отраслей и экономики в целом;
выявление имеющихся резервов выхода из кризиса экономики;
своевременное обеспечение надежной информацией государственных, хозяйственных органов и мировой общественности.
Введение………………………………………………………………………..3
Абсолютные, относительные, средние величины, показатели вариации, ряды распределения, корреляционно-регрессионный анализ………………5
1.1.Группировка статистических данных………………………………….....6
1.2.Относительные величины………………………………………………....8
1.3.Графическое изображение статистических данных………………….....11
1.4.Средние величины………………………………………………………...15
1.5.Показатели вариации……………………………………………………..22
1.6.Дисперсионный анализ…………………………………………………...26
1.7.Кривые распределения……………………………………………………30
1.8.Анализ ряда распределения………………………………………………33
1.9.Аналитическая группировка……………………………………………..39
1.10.Корреляционно-регрессионный анализ………………………………..41
Ряды динамики…………………………………………………………….48
2.1.Показатели ряда динамики……………………………………………....49
2.2.Графическое изображение данных………………………………………55
2.3.Аналитическое выравнивание показателей ряда динамики…………..56
2.4.Графическое изображение прогноза…………………………………....59
2.5.Оценка прогноза…………………………………………………………59
Индексы…………………………………………………………………...62
3.1.Индивидуальные индексы потребительских цен……………………...63
3.2.Графическое изображение цепных и базисных индексов…………….65
Заключение…………………………………………………………………..66
Список литературы…………………………………
Для распределения групп работников по уровню стажа по специальности:
Так как эксцесс<0, то распределение групп работников по стажу по специальности низковершинное.
Распределение можно считать нормальным, если показатели асимметрии и эксцесса не превышают своих двукратных средних квадратических отклонений:
, (1.29)
, (1.30)
где n – число единиц совокупности.
Для групп работников по уровню средней зарплаты:
несущественна.
Для групп работников по уровню стажа по специальности:
несущественна.
Для групп работников по уровню средней зарплаты:
Для групп работников по стажу по специальности:
Для оценки степени согласия теоретического и фактического распределений воспользуемся критериями согласия Пирсона ( ), Колмогорова ( ) и Романовского (K).
Критерий Пирсона вычисляется по формуле:
(1.33)
где - критерий согласия Пирсона;
- эмпирические частоты;
- теоретические частоты.
Таблица 1.8- Расчет эмпирических и теоретических частот по уровню средней зарплаты
Группы работников по средней зарплате, р. |
Код строки |
Частоты ряда распределения |
Накопленные частоты |
׀fэ-fт׀ | ||||
fэ |
fт |
fэ |
fт | |||||
А |
Б |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 | ||
5000-5300 |
1 |
4 |
3 |
4 |
3 |
1 | ||
5300-5600 |
2 |
6 |
6 |
10 |
9 |
1 | ||
5600-5900 |
3 |
7 |
8 |
17 |
17 |
0 | ||
5900-6200 |
4 |
5 |
6 |
22 |
23 |
1 | ||
6200-6500 |
5 |
4 |
3 |
26 |
26 |
0 | ||
Итого |
6 |
26 |
26 |
Таблица 1.9- Расчет эмпирических и теоретических частот по уровню стажа по специальности
Группы работников по стажу по специальности, лет |
Код строки |
Частоты ряда распределения |
Накопленные частоты |
׀fэ-fэ׀ | ||||
fэ |
fт |
fэ |
fт | |||||
А |
Б |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 | ||
5-10 |
1 |
4 |
3 |
4 |
3 |
1 | ||
10-15 |
2 |
7 |
7 |
11 |
10 |
1 | ||
15-20 |
3 |
8 |
9 |
19 |
19 |
0 | ||
20-25 |
4 |
5 |
5 |
24 |
24 |
0 | ||
25-30 |
5 |
2 |
2 |
26 |
26 |
0 | ||
Итого |
6 |
26 |
26 |
Критерий Пирсона:
Для распределения групп работников по уровню средней зарплаты:
Исходя из данных таблицы вероятность соответствия фактического распределения теоретическому -95% (К=4). 0,95<9,5, значит, распределение соответствует нормальному.
Для распределения групп работников по уровню стажа по специальности:
Исходя из данных таблицы вероятность соответствия фактического распределения теоретическому-45% (К=4). 0,45<9,5, значит, распределение соответствует нормальному.
Критерий Колмогорова:
(1.34)
где D - максимальная разница между накопленными теоретическими и фактическими частотами.
Для распределения групп работников по уровню средней зарплате:
D = 1
p=1
Вероятность соответствия фактического распределения теоретическому - 100%. При =0,2, р=1, значит распределение соответствует нормальному.
Для распределения групп работников по стажу по специальности:
D = 1,
p=1
Вероятность соответствия фактического распределения теоретическому - 100%.
При =0,2, р=1, значит распределение соответствует нормальному.
Критерий Романовского вычисляется по формуле:
, (1.35)
где - критерий Романовского;
- критерий Пирсона;
k – количество групп.
Для распределения групп работников по средней зарплате:
<3, следовательно, различия
между эмпирическим и
Для распределения групп работников по уровню стажа по специальности:
<3, следовательно, различия
между эмпирическим и
Для оценки тесноты связи между количественными признаками используется метод аналитических группировок. Для этого необходимо определить факторный (Х) и зависимый (Y) признаки совокупности. Для имеющейся совокупности факторным признаком является уровень стажа по специальности, а зависимым – уровень средней зарплаты.
Результат аналитической группировки можно представить в виде корреляционной таблицы. При этом зависимый признак расположен в строках, а факторный признак в столбцах табл. 1.10.
Таблица 1.10.- Аналитическая группировка
Средняя зарплата, р. (у) |
Код строки |
Стаж по специальности, года. (x) |
Итог | ||||||||
5-10 |
10-15 |
15-20 |
20-25 |
25-30 | |||||||
А |
Б |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 | ||||
5000-5300 |
1 |
1 |
1 |
1 |
- |
1 |
4 | ||||
5300-5600 |
2 |
1 |
2 |
- |
3 |
- |
6 | ||||
5600-5900 |
3 |
- |
3 |
3 |
1 |
- |
7 | ||||
5900-6200 |
4 |
2 |
1 |
1 |
1 |
- |
5 | ||||
6200-6500 |
5 |
- |
- |
3 |
- |
1 |
4 | ||||
Итог |
6 |
4 |
7 |
8 |
5 |
2 |
26 |
Произведем выравнивание по прямой: . Для нахождения коэффициентов и уравнения воспользуемся методом наименьших квадратов, который предполагает решение следующей системы:
,
,
,
Данные для нахождения параметров уравнения рассчитаны в табл.1.11.
Таблица 1.11- Данные для расчета коэффициентов a0 и а1 уравнения
х |
Код строки |
у |
х2 |
х´у |
уt |
Rx |
Ry |
Rx2 |
Ry2 |
d2 | |
А |
Б |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
8 |
1 |
5163 |
64 |
41304 |
5098,85 |
382913,44 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0 |
9 |
2 |
5180 |
81 |
46620 |
5166,45 |
303821,44 |
2,5 |
2 |
6,25 |
4 |
0,25 |
9 |
3 |
5250 |
81 |
47250 |
5166,45 |
303821,44 |
2,5 |
3 |
6,25 |
9 |
0,25 |
10 |
4 |
5285 |
100 |
52850 |
5234,05 |
233868,96 |
4 |
4 |
16 |
16 |
0 |
11 |
5 |
5310 |
121 |
58410 |
5301,65 |
173056 |
5,5 |
6 |
30,25 |
36 |
0,25 |
11 |
6 |
5303 |
121 |
58333 |
5301,65 |
173056 |
5,5 |
5 |
30,25 |
25 |
0,25 |
13 |
7 |
5355 |
169 |
69615 |
5436,85 |
78848,64 |
7 |
7 |
49 |
49 |
0 |
14 |
8 |
5362 |
196 |
75068 |
5504,45 |
45454,24 |
8,5 |
8 |
72,25 |
64 |
0,25 |
14 |
9 |
5422 |
196 |
75908 |
5504,45 |
45454,24 |
8,5 |
9 |
72,25 |
81 |
0,25 |
15 |
10 |
5530 |
225 |
82950 |
5572,05 |
21199,36 |
10,5 |
10 |
110,255 |
100 |
0,25 |
16 |
11 |
5628 |
256 |
90048 |
5639,65 |
6084 |
12 |
11 |
144 |
121 |
1 |
17 |
12 |
5663 |
289 |
96271 |
5707,25 |
108,16 |
13 |
12 |
169 |
144 |
1 |
18 |
13 |
5681 |
324 |
102258 |
5774,85 |
3271,84 |
14,5 |
13 |
210,25 |
169 |
2,25 |
18 |
14 |
5698 |
324 |
102564 |
5774,85 |
3271,84 |
14,5 |
14 |
210,25 |
196 |
0,25 |
15 |
15 |
5737 |
225 |
86055 |
5572,05 |
21199,36 |
10,5 |
15 |
110,25 |
225 |
20,25 |
19 |
16 |
5740 |
361 |
109060 |
5842,45 |
15575,04 |
16,5 |
16 |
272,25 |
256 |
0,25 |
19 |
17 |
5873 |
361 |
111587 |
5842,45 |
15575,04 |
16,5 |
17 |
272,25 |
289 |
0,25 |
20 |
18 |
5950 |
400 |
119000 |
5910,05 |
37017,76 |
18,5 |
18 |
342,25 |
324 |
0,25 |
20 |
19 |
5978 |
400 |
119560 |
5910,05 |
37017,76 |
18,5 |
19 |
342,25 |
361 |
0,25 |
21 |
20 |
6048 |
441 |
127008 |
5977,65 |
67600 |
20 |
20,5 |
400 |
420,25 |
0,25 |
23 |
21 |
6048 |
529 |
139104 |
6112,85 |
156183,04 |
21 |
20,5 |
441 |
420,25 |
0,25 |
24 |
22 |
6125 |
576 |
147000 |
6180,45 |
214183,84 |
22,5 |
22 |
506,25 |
484 |
0,25 |
24 |
23 |
6300 |
576 |
151200 |
6180,45 |
214183,84 |
22,5 |
23 |
506,25 |
529 |
0,25 |
25 |
24 |
6328 |
625 |
158200 |
6248,05 |
281324,16 |
24 |
24 |
576 |
576 |
0 |
26 |
25 |
6335 |
676 |
164710 |
6315,65 |
357604 |
25 |
25 |
625 |
625 |
0 |
27 |
26 |
6367 |
729 |
171909 |
6383,25 |
443023,36 |
26 |
26 |
676 |
676 |
0 |
Итого |
27 |
148659 |
8466 |
2462042 |
y = 4558,05+67,6x - уравнение регрессии.
Коэффициент регрессии равен 67,6, значит при росте уровня стажа по специальности на 1 год, уровень средней зарплаты увеличивается на 67,6 р.
Для построения поля корреляции факторный признак (уровень стажа по специальности) расположим на оси абсцисс (X), а зависимый (уровень средней зарплаты) на оси ординат (Y).
Условные обозначения:
х – уровень стажа по специальности;
у – средняя зарплата.
Рисунок.1.13.Поле корреляции
Так как параметр а1 зависит от единиц измерения факторов х и у, то для оценки связи без влияния единиц измерения используется показатель - коэффициент эластичности, который рассчитывается по формуле:
, (1.36)
где Э – коэффициент эластичности;
a1 – коэффициент при х в уравнении прямой;
- среднее значение факторного признака;
- среднее значение зависимого признака.
При росте стажа по специальности на 1% средняя зарплата возрастает на 0,2%.
Коэффициентом, показывающим не только тесноту связи, но и ее направление является линейный коэффициент корреляции (r), который определяется по формуле:
где r – линейный коэффициент корреляции;
- среднее произведение факторного признака на зависимый;
xy – 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.
Используя данные табл. 1.11, получаем:
Связь между признаками прямая (так как r>0), тесная (так как r близок к 1).
Рассчитаем эмпирическое корреляционное отношение по формуле:
Информация о работе Расчет и анализ обобщающих статистических показателей