Ряды динамики

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 26 Марта 2013 в 21:47, курсовая работа

Краткое описание

Целью курсовой работы является - расчет обобщающих показателей, характеризующих закономерности исследуемых экономических явлений, и получение практических навыков в применении положений теории для конкретных исследований.
Общая теория статистики - это общественная наука о методах исследования закономерностей и законов массовых экономических явлений. Сущность этих методов заключается в определении обобщающих показателей, с помощью которых можно статистически проверить эти законы и закономерности, сформулированные другими общественными науками.

Содержание работы

Введение
Исходные данные
Раздел 1.Группировка статистических данных
Раздел 2. Ряды распределения.
Раздел 3. Дисперсия. Виды дисперсии. Закон сложения дисперсий.
Раздел 4. Выборочное наблюдение
Раздел5. Корреляционная связь и ее статистическое изучение
Раздел 6. Индексы
Раздел 7. Ряды динамики
Используемая литература

Скачать целиком (240.56 Кб) Сколько стоит заказать работу?

Содержимое работы - 1 файл

моя курсовая.doc

— 1.24 Мб (Скачать файл)

Корреляционная таблица.

Корреляционная таблица - это комбинационная таблица, в которой единицы измеряемой совокупности распределены по значениям взаимосвязанных признаков. По строкам даются значения признака – фактора (Х), по графам – значения результативного признака (Y), в клетках таблицы - числа взаимного сочетания признаков Х и Y.

Интервалы по	Интервалы по					Число наблюдений	Среднее значение в данном интервале по
Интервалы по	7,60 – 9,92	9,92 – 12,24	12,24 – 14,56	14,56 – 16,88	16,88 – 19,2	Число наблюдений	Среднее значение в данном интервале по
2,97– 3,99	7,60					1	=7,60
3,99 – 5,01		10,11 11,69 10,92			17,25	4	=12,50
5,01 – 6,03			13,13	15,66 14,89 15,10 16,52 16,26 14,58 16,60	17,36	9	=15,57
6,03 – 7,05				16,74 15,07 15,56 15,99 16,26 16,22	16,96 17,99 19,22 17,00 19,06 17,11 18,39	13	=17,04
7,05 – 8,07				16,82	17,20 19,05	3	=17,69
Число наблюдений	1	3	1	14	11	30	=70,4

Вспомогательная таблица для расчёта сумм слагаемых в системе уравнений

№ n/n	x_i	y_i	x_i²	y_i²	y_i*x_i
1	6,91	16,96	47,75	287,64	117,19	17,63
2	7,23	16,82	52,27	282,91	121,61	18,26
3	5,91	14,89	34,93	221,71	88,00	15,68
4	4,01	10,11	16,08	102,21	40,54	11,98
5	6,59	16,74	43,43	280,23	110,32	17,01
6	6,17	15,07	38,07	227,10	92,98	16,19
7	5,71	15,66	32,60	245,24	89,42	15,29
8	4,26	11,69	18,15	136,66	49,80	12,47
9	5,13	15,10	26,32	228,01	77,46	14,16
10	7,36	17,20	54,17	295,84	126,59	18,51
11	6,68	15,56	44,62	242,11	103,94	17,19
12	6,68	17,99	44,62	323,64	120,17	17,19
13	4,22	10,92	17,81	119,25	46,08	12,39
14	5,33	16,52	28,41	272,91	88,05	14,55
15	6,67	15,99	44,49	255,68	106,65	17,17
16	6,90	19,22	47,61	369,41	132,62	17,62
17	6,72	17,00	45,16	289,00	114,24	17,26
18	6,64	19,06	44,09	363,28	126,56	17,11
19	5,53	16,26	30,58	264,39	89,92	14,94
20	6,09	16,26	37,09	264,39	99,02	16,04
21	6,91	17,11	47,75	292,75	118,23	17,63
22	5,16	13,13	26,63	172,40	67,75	14,22
23	4,48	17,25	20,07	297,56	77,28	12,90
24	6,47	16,22	41,86	263,09	104,94	16,78
25	8,08	19,05	65,29	362,90	153,92	19,92
26	5,67	14,58	32,15	212,58	82,67	15,22
27	6,45	18,39	41,60	338,19	118,62	16,74
28	5,38	16,60	28,94	275,56	89,31	14,65
29	2,97	7,60	8,82	57,76	22,57	9,95
30	5,83	17,36	33,99	301,37	101,21	15,53
Итого:	178,14	472,31	1095,34	7645,77	2877,67	472,17

Линейная зависимость:

Система «нормальных» уравнений имеет вид:

Оценка тесноты корреляционной связи.

x_i	m_i	x _i* m_i			у_i	m_i	у_i* m_i
6,91	2	13,82	0,97	1,88	16,96	1	16,96	1,22	1,49
7,23	1	7,23	1,29	1,66	16,82	1	16,82	1,08	1,17
5,91	1	5,91	0,03	0,00	14,89	1	14,89	0,85	0,72
4,01	1	4,01	1,93	3,72	10,11	1	10,11	5,63	31,70
6,59	1	6,59	0,65	0,42	16,74	1	16,74	1	1,00
6,17	1	6,17	0,23	0,05	15,07	1	15,07	0,67	0,45
5,71	1	5,71	0,23	0,05	15,66	1	15,66	0,08	0,01
4,26	1	4,26	1,68	2,82	11,69	1	11,69	4,05	16,40
5,13	1	5,13	0,81	0,66	15,10	1	15,10	0,64	0,41
7,36	1	7,36	1,42	2,02	17,20	1	17,20	1,46	2,13
6,68	2	13,36	0,74	1,1	15,56	1	15,56	0,18	0,03
4,22	1	4,22	1,72	2,96	17,99	1	17,99	2,25	5,06
5,33	1	5,33	0,61	0,37	10,92	1	10,92	4,82	23,23
6,67	1	6,67	0,73	0,53	16,52	1	16,52	0,78	0,61
6,90	1	6,90	0,96	0,92	15,99	1	15,99	0,25	0,06
6,72	1	6,72	0,78	0,61	19,22	1	19,22	3,48	12,11
6,64	1	6,64	0,7	0,49	17,00	1	17,00	1,26	1,59
5,53	1	5,53	0,41	0,17	19,06	1	19,06	3,32	11,02
6,09	1	6,09	0,15	0,02	16,26	2	32,52	0,52	0,54
5,16	1	5,16	0,78	0,61	17,11	1	17,11	1,37	1,88
4,48	1	4,48	1,46	2,13	13,13	1	13,13	2,61	6,81
6,47	1	6,47	0,53	0,28	17,25	1	17,25	1,51	2,28
8,08	1	8,08	2,14	4,58	16,22	1	16,22	0,48	0,23
5,67	1	5,67	0,27	0,07	19,05	1	19,05	3,31	10,96
6,45	1	6,45	0,51	0,26	14,58	1	14,58	1,16	1,35
5,38	1	5,38	0,56	0,31	18,39	1	18,39	2,65	7,02
2,97	1	2,97	2,97	8,82	16,60	1	16,60	0,86	0,74
5,83	1	5,83	0,11	0,01	7,60	1	7,60	8,14	66,26
-	-	-	-	-	17,36	1	17,36	1,62	2,62
-	30	178,14	-	37,52	-	30	472,31	-	209,88

Линейный коэффициент корреляции:

Оценка значимости линейного коэффициента корреляции.

, с вероятностью P

Где t – коэффициент доверия, связанный с гарантийной вероятностью Р

- среднее квадратическое отклонение:

(0,820,12), с вероятностью 0,954.

Корреляционное отношение:

у_i
16,96		17,63	0,45
16,82		18,26	2,07
14,89		15,68	0,62
10,11		11,98	3,50
16,74		17,01	0,07
15,07		16,19	1,25
15,66		15,29	0,14
11,69		12,47	0,61
15,10		14,16	0,88
17,20		18,51	1,72
15,56		17,19	2,66
17,99		17,19	0,64
10,92		12,39	2,16
16,52		14,55	3,88
15,99		17,17	1,39
19,22		17,62	2,56
17,00		17,26	0,07
19,06		17,11	3,80
16,26		14,94	1,74
16,26		16,04	0,05
17,11		17,63	0,27
13,13		14,22	1,19
17,25		12,90	18,92
16,22		16,78	0,31
19,05		19,92	0,76
14,58		15,22	0,41
18,39		16,74	2,72
16,60		14,65	3,80
7,60		9,95	5,52
17,36		15,53	3,35
Итого:	472,31	--	67,53

где - дисперсия фактора Y;

- дисперсия Y под действием всех факторов, кроме Х:

где - фактическое значение фактора Y;

- выравнивание по Х значения результативного показателя;

- показывает относительное значение вариации под действие фактора Х в общей вариации.

Средняя квадратическая ошибка уравнения:

где - фактические значения результативного признака;

- значения результативного признака, рассчитанные по уравнению регрессии;

l – число параметров в уравнении регрессии (в случае линейной зависимости l = 2).

не превышает 10-15 %, значит уравнение регрессии достаточно хорошо отображает изучаемую взаимосвязь.

Вывод:

Процентное отношение средней квадратической ошибки к среднему уровню результативного признака позволяет сделать вывод о том, что данное уравнение регрессии достаточно хорошо отображает изучаемую взаимосвязь (т.к. значение равно 9,85%). По значению коэффициента корреляции мы можем сделать вывод, что связь между X и Y достаточно тесная. Из полученных данных (r=0,82, R=0,82) видно, что зависимость является достаточно тесной.

Раздел 6.Индексы.

Индекс – относительная величина, характеризующая изменение уровней сложных социально – экономических явлений во времени, в пространстве или по сравнению с планом.

№ предприятия	Выпуск товаров и услуг в первом квартале текущего года, тыс. руб.		Среднесписочная численность работников, чел.
№ предприятия	Февраль	Март	Февраль	Март
8	1740	1747	101	103
9	1900	1918	116	114
10	1195	1310	88	88
11	730	748	75	74
12	2218	2293	135	137
Итого:	7783	8016	515	516

Информация о работе Ряды динамики