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
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 среднеквадратического отклонения теоретических
значений от средней эмпирического ряда
х | Код | уt | уt – у | (уt – у)2 |
А | В | 1 | 2 | 3 |
20 | 1 | 5218,08 | -3,36 | 11,2896 |
20 | 2 | 5218,08 | -3,36 | 11,2896 |
21 | 3 | 5218,297 | -3,143 | 9,878449 |
22 | 4 | 5218,514 | -2,926 | 8,561476 |
Продолжение таблицы 30
23 | 5 | 5218,731 | -2,709 | 7,338681 |
24 | 6 | 5218,948 | -2,492 | 6,210064 |
24 | 7 | 5218,948 | -2,492 | 6,210064 |
25 | 8 | 5219,165 | -2,275 | 5,175625 |
27 | 9 | 5219,599 | -1,841 | 3,389281 |
30 | 10 | 5220,25 | -1,19 | 1,4161 |
33 | 11 | 5220,901 | -0,539 | 0,290521 |
33 | 12 | 5220,901 | -0,539 | 0,290521 |
33 | 13 | 5220,901 | -0,539 | 0,290521 |
34 | 14 | 5221,118 | -0,322 | 0,103684 |
35 | 15 | 5221,335 | -0,105 | 0,011025 |
36 | 16 | 5221,552 | 0,112 | 0,012544 |
37 | 17 | 5221,769 | 0,329 | 0,108241 |
42 | 18 | 5222,854 | 1,414 | 1,999396 |
43 | 19 | 5223,071 | 1,631 | 2,660161 |
44 | 20 | 5223,288 | 1,848 | 3,415104 |
45 | 21 | 5223,505 | 2,065 | 4,264225 |
47 | 22 | 5223,939 | 2,499 | 6,245001 |
48 | 23 | 5224,156 | 2,716 | 7,376656 |
52 | 24 | 5225,024 | 3,584 | 12,84506 |
53 | 25 | 5225,241 | 3,801 | 14,4476 |
53 | 26 | 5225,241 | 3,801 | 14,4476 |
54 | 27 | 5225,458 | 4,018 | 16,14432 |
Итого: | - | - | - | 155,7111 |
=5221,44
Итак, теоретическое корреляционное отношение близко к 1, то существует тесная связь между выровненными и эмпирическими значениями средней заработной платы.
е) Вычислим коэффициент корреляции рангов Спирмена по формуле:
где: - коэффициент корреляции рангов Спирмена;
– разность между расчетными рангами в двух рядах;
– численность совокупности.
з) 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.
ж) 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 |
20 | 1 | 1 | 1,5 | 4140 | 1 | 1 | -0,5 | 0,25 | 1 | 0 | 26 | 0 |
20 | 2 | 2 | 1,5 | 3960 | 2 | 2 | 0,5 | 0,25 | 1 | 0 | 25 | 0 |
Продолжение таблицы 31
21 | 3 | 3 | 3 | 4200 | 3 | 3,5 | 0,5 | 0,25 | 1 | 0 | 23 | 1 |
22 | 4 | 4 | 4 | 4200 | 4 | 3,5 | -0,5 | 0,25 | 1 | 0 | 23 | 0 |
23 | 5 | 5 | 5 | 4500 | 5 | 5 | 0 | 0 | 1 | 0 | 22 | 0 |
24 | 6 | 6 | 6,5 | 4530 | 6 | 6 | -0,5 | 0,25 | 1 | 0 | 21 | 0 |
24 | 7 | 7 | 6,5 | 4830 | 7 | 7 | -0,5 | 0,25 | 1 | 0 | 20 | 0 |
25 | 8 | 8 | 8 | 4860 | 8 | 8 | 0 | 0 | 1 | 0 | 19 | 0 |
27 | 9 | 9 | 9 | 5040 | 9 | 9 | 0 | 0 | 1 | 0 | 18 | 0 |
30 | 10 | 10 | 10 | 5100 | 10 | 10,5 | 0,5 | 0,25 | 1 | 0 | 16 | 1 |
33 | 11 | 11 | 11 | 5100 | 11 | 10,5 | -0,5 | 0,25 | 1 | 0 | 16 | 0 |
33 | 12 | 12 | 12 | 5130 | 12 | 12 | 0 | 0 | 1 | 0 | 15 | 0 |
33 | 13 | 13 | 13 | 5160 | 13 | 13 | 0 | 0 | 0 | 1 | 14 | 0 |
34 | 14 | 14 | 14 | 5184 | 14 | 14 | 0 | 0 | 0 | 1 | 13 | 0 |
35 | 15 | 15 | 15 | 5220 | 15 | 15 | 0 | 0 | 1 | 0 | 12 | 0 |
36 | 16 | 16 | 16 | 5280 | 16 | 16 | 0 | 0 | 1 | 0 | 11 | 0 |
37 | 17 | 17 | 17 | 5400 | 17 | 17 | 0 | 0 | 1 | 0 | 10 | 0 |
42 | 18 | 18 | 18 | 5460 | 18 | 18 | 0 | 0 | 1 | 0 | 9 | 0 |
43 | 19 | 19 | 19 | 5700 | 19 | 19 | 0 | 0 | 1 | 0 | 8 | 0 |
44 | 20 | 20 | 20 | 5730 | 20 | 20 | 0 | 0 | 1 | 0 | 7 | 0 |
45 | 21 | 21 | 21 | 5745 | 21 | 21 | 0 | 0 | 1 | 0 | 6 | 0 |
47 | 22 | 22 | 22 | 5760 | 22 | 22 | 0 | 0 | 1 | 0 | 5 | 0 |
48 | 23 | 23 | 23 | 5940 | 23 | 23 | 0 | 0 | 1 | 0 | 4 | 0 |
52 | 24 | 24 | 24 | 6000 | 24 | 24 | 0 | 0 | 1 | 0 | 3 | 0 |
53 | 25 | 25 | 25,5 | 6240 | 25 | 25 | -0,5 | 0,25 | 1 | 0 | 2 | 0 |
53 | 26 | 26 | 25,5 | 6270 | 26 | 26 | 0,5 | 0,25 | 1 | 0 | 1 | 0 |
54 | 27 | 27 | 27 | 6300 | 27 | 27 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
Итого: | 28 | - | - | - | - | - | - | 2,5 | 25 | 2 | 348 | 3 |
Итак, для коэффициента Спирмена получили:
Таким образом между возрастом и заработной платой связь сильная.
Для коэффициента Кендалла получили:
Коэффициент Кендалла так же показывает тесную связь между возрастом и уровнем заработной платы.
Для коэффициента Фехнера получили:
=25
=2
Коэффициент Фехнера равен 0,85, поэтому можно говорить о наличии прямой связи между возрастом и заработной платой.
ж) Далее произведем оценку коэффициента корреляции по критерию Фишера, используя формулу:
где: – коэффициент Фишера;
- межгрупповая дисперсия;
– количество групп;
- средняя из внутригрупповых дисперсий;
– численность совокупности.
Табличное
значение коэффициента Фишера
= , что меньше рассчитанного. Это говорит
о высокой точности расчета коэффициента
корреляции и о его достоверности.
Информация о работе Расчёт и анализ обобщающих статистических показателей