Автор работы: Пользователь скрыл имя, 09 Ноября 2011 в 09:48, курсовая работа
Свой предмет статистика изучает при помощи определенных категорий, т.е. понятий, которые отражают наиболее общие и существенные свойства, признаки, связи и отношения предметов и явлений объективного мира.
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……………………………………………………..14
б) кумулята……………………………………………………………………..16
в) секторная диаграмма………………………………………………………..17
1.4 Средние величины:
а) простая арифметическая…………………………………………………….19
б) взвешенная арифметическая………………………………………………..19
в) мода…………………………………………………………………………..22
г) медиана……………………………………………………………………….23
д) графики моды и медианы……………………………………………………24
1.5 Показатели вариации:
а) размах вариации……………………………………………………………..26
б) среднее линейное отклонение………………………………………………28
в) среднее квадратическое отклонение……………………………………….29
г) коэффициенты вариации.……………………………………………………31
1.6 Дисперсии и дисперсионный анализ:
а) дисперсии: общая, межгрупповая и средняя из внутригрупповых………33
б) проверка правила сложения дисперсий…………………………………….35
1.7 Кривые распределения:
а) теоретическая ………………………………………………………………..36
б) эмпирическая ……………………………………………………………….. 37
1.8 Анализ ряда распределения:
а) расчет асимметрии……………………………………………………………39
б) расчет эксцесс………………………………………………………………...40
в) определить существенность асимметрии и эксцесса………………………42
г) оценка соответствия эмпирического ряда распределения теоретическому по критериям Пирсона, Романовского, Колмогорова………………………..42
1.9 Аналитическая группировка ……………………………………….46
1.10 Корреляционно-регрессионный анализ:
а) поле корреляции………………………………………………………………47
б) линейный коэффициент корреляции………………………………………..48
в) эмпирическое корреляционное отношение…………………………………49
г) теоретическое корреляционное отношение…………………………………50
д) коэффициент корреляции рангов Спирмэна………………………………..52
е) коэффициент к ранговой корреляции Кендалла…………………………..53
з) коэффициент Фехнера……………………………………………………….54
ж) критерий Фишера…………………………………………………………….54
2. Ряды динамики
1. Расчет показателей ряда динамики:
а) абсолютные приросты: цепные, базисные…………………………………55
б) коэффициенты роста (снижения) – цепные и базисные………………….57
в) темпы роста и прироста цепные и базисные……………………………….58
г) абсолютное значение одного процента прироста………………………….58
д) средние уровни………………………………………………………………60
е) средние абсолютные приросты……………………………………………..60
ж) средние темпы роста и прироста…………………………………………...60
2. Результат расчетов в виде таблицы…………………………………….61
3. Графики уровней ряда, темпов роста и темпов прироста…………….61
4. Аналитическое выравнивание………………………………………….63
2.5 Прогноз по результатам выравнивания. Доверительные интервалы…65
3. Индексы
3.1 Расчет индивидуальных индексов потребительских цен:
а) цепные………………………………………………………………………..66
б) базисные……………………………………………………………………...67
3.2 Графики по цепным и базисным индексам……………………………68
3.3 Выводы об изменении индексов цен………………………………….68
Заключение…………………………………………………………………..69
Список используемой литературы…………………………………………71
б) Возраст
| Группа | Код | Количество значений в группе, f |
| А | В | 1 |
| 20-26 | 1 | 8 |
| 26-32 | 2 | 2 |
| 32-38 | 3 | 7 |
| 38-43 | 4 | 2 |
| 43-49 | 5 | 4 |
| 49-55 | 6 | 4 |
| Итого | 7 | 27 |
Данное распределение не соответствует нормальному. Необходима вторичная группировка.
Чтобы привести распределение группировок к нормальному, произведем вторичную группировку.
Для
этого производим укрупнение интервала
и задаем другие границы:
а) Средняя заработная плата
Пусть i =500
| Группа | Код | f |
| А | В | 1 |
| 3960-4460 | 1 | 4 |
| 4460-4960 | 2 | 4 |
| 4960-5460 | 3 | 10 |
| 5460-5960 | 4 | 5 |
| 5960-6460 | 5 | 4 |
| Итого | 6 | 27 |
б) Возраст
Пусть i = 9
Таблица 4 -Вторичная группировка
| Группа | Код | f |
| А | В | 1 |
| До 21 | 1 | 3 |
| 21-30 | 2 | 7 |
| 30-39 | 3 | 7 |
| 39-48 | 4 | 6 |
| 48-57 | 5 | 4 |
| Итого | 6 | 27 |
Полученные
распределения близки к нормальному,
потому в дальнейшем все расчеты
будем проводить по вторичной
группировке.
1.2 Рассчитать относительные величины
а) структуры;
б) координации.
а) относительные величины структуры рассчитаем по формулам:
‰. (3)
где: – относительная величина структуры;
– количество вариантов в группе;
– численность совокупности.
Расчет
относительных величин
Таблица 5-Относительные величины структуры по уровню средней заработной платы
| Группа | Код | f | Доля единиц | Доля в % | Доля в ‰ |
| А | В | 1 | 2 | 3 | 4 |
| 3960-4460 | 1 | 4 | 0,15 | 15 | 150 |
| 4460-4960 | 2 | 4 | 0,15 | 15 | 150 |
| 4960-5460 | 3 | 10 | 0,37 | 37 | 370 |
| 5460-5960 | 4 | 5 | 0,19 | 19 | 190 |
| 5960-6460 | 5 | 4 | 0,15 | 15 | 150 |
| Итого | 6 | 27 | 1 | 100 | 1000 |
Таким образом, среди групп по уровню средней заработной платы наибольший удельный вес имеет группа с средней заработной платой 4960-5460 (37%). Наименьший удельный вес имеет группа со средней заработной платой 3960-4460 и 5960-6460 (15%). Сумма всех удельных весов строго равна 100%.
| Группа | Код | f | Доля единиц | Доля в % | Доля в ‰ |
| А | В | 1 | 2 | 3 | 4 |
| До 21 | 1 | 3 | 0,11 | 11 | 110 |
| 21-30 | 2 | 7 | 0,26 | 26 | 260 |
| 30-39 | 3 | 7 | 026 | 26 | 260 |
| 39-48 | 4 | 6 | 0,22 | 22 | 220 |
| 48-57 | 5 | 4 | 0,15 | 15 | 150 |
| Итого | 6 | 27 | 1 | 100 | 1000 |
Таким образом, среди групп по уровню возраста наибольший удельный вес имеет группа с возрастом 21-39 (26%). Наименьший удельный вес имеет группа с возрастом до 21 (11%). Сумма всех удельных весов строго равна 100%.
б) относительные величины координации
С помощью относительных величин координации можно определить соотношение между отдельными частями статистической совокупности, то есть узнать, во сколько раз сравниваемая часть совокупности больше или меньше базы сравнения.
Для этого нужно частоту базы разделить на частоту максимального или минимального значения:
,
где: – относительная величина координации,
– численность группы,
– численность базовой группы.
Результаты вычислений
оформим в таблице (табл. 7)
Таблица 7-Относительные величины координации по признаку средней заработной платы
| Группа | Код | Число предприятий, f | Относительные величины координации |
| А | В | 1 | 2 |
| 3960-4460 | 1 | 4 | 0,4 |
| 4460-4960 | 2 | 4 | 0,4 |
| 4960-5460 | 3 | 10 | 1 |
| 5460-5960 | 4 | 5 | 0,5 |
| 5960-6460 | 5 | 4 | 0,4 |
| Итого | 6 | 27 | - |
При расчете относительной величины координации за базовый уровень взята найбольшая группа с средней заработной платой 5210 единиц.
При расчете относительной величины координации второго признака за базовый уровень взята группа с наименьшим возрастом.
Результаты
вычислений оформим в таблице (табл.
8).
Таблица 8-Относительные величины координации по признаку возраста
| Группа | Код | Число предприятий, f | Относительные величины координации |
| А | В | 1 | 2 |
| До 21 | 1 | 3 | 1 |
| 21-30 | 2 | 7 | 2,33 |
| 30-39 | 3 | 7 | 2,33 |
Продолжение таблицы 8
| А | В | 1 | 2 |
| 39-48 | 4 | 6 | 2 |
| 48-57 | 5 | 4 | 1,33 |
| Итого | 6 | 27 | - |
По данным расчета получили, во сколько раз базисная группа с возрастом до 21 меньше остальных.
1.3 Построение графиков по данным вторичной группировк
а) полигон распределения
б) кумулята
в) секторная диаграмма
а) Анализ рядов распределения наглядно можно проводить на основе их графического изображения. Для этой цели строят полигон и кумуляту распределения.
Для построения полигона распределения вычислим середины групп по уровню средней заработной платы (табл. 9) и уровню возраста (табл. 10).
Таблица 9-Середина групп по уровню средней заработной платы
| Группа | Код | f | Середина группы |
| А | В | 1 | 2 |
| 3960-4460 | 1 | 4 | 4210 |
| 4460-4960 | 2 | 4 | 4710 |
| 4960-5460 | 3 | 10 | 5210 |
| 5460-5960 | 4 | 5 | 5710 |
| 5960-6460 | 5 | 4 | 6210 |
| Итого | 6 | 27 | - |
Информация о работе Расчёт и анализ обобщающих статистических показателей