Виды и форма взаимосвязи между явлениями

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 16 Октября 2011 в 21:15, контрольная работа

Краткое описание

Статистический учет и отчетность, отражающие совокупность массовых явлений и процессов, характеризующие их с количественной стороны, выявляющие определенные экономические закономерности, служат важным источником анализа. Статистические методы являются основным средством изучения массовых, повторяющихся явлений, играют важную роль в прогнозировании поведения экономических показателей.

Происходящие явления и процессы органически связаны между собой, зависят друг от друга и обуславливают друг друга. Поэтому одной из важнейших задач статистики является изучение, измерение и количественное выражение взаимосвязей между производственными показателями, установленными на основе качественного анализа.

Содержание работы

Введение
Виды и форма взаимосвязи между явлениями

1.1 Коэффициент ранговой корреляции Спирмена

1.2 Прямая и обратная связь

1.3. Прямолинейная и криволинейная связь

2. Качественные методы определения наличия связи

2.1. Корреляционный анализ

2.2. Регрессионный анализ

Скачать целиком (173.56 Кб) Сколько стоит заказать работу?
Содержимое работы - 1 файл

Медицинская статистика.doc

— 696.00 Кб (Скачать файл)

Расчетное значение критерия Фишера Fр  определяется по зависимости : 

      (9)

     Если    при   = 0,05 или   = 0,01, то H0 - гипотеза о несоответствии заложенных в уравнении регрессии связей реально существующим отвергается. [2]

     Величина   определяется по специальным таблицам, входом в которые являются величины   = 0,05 или   = 0,01 и числа степеней свободы:

      v1 -k -1, v2 =n -k, где n - число наблюдений, k - число факторных признаков в уравнении.

     Значение  средней ошибки аппроксимации, определяется по зависимости  

      (10)

и не должно превышать (12…15)% 

Практическая  часть контрольной  работы.

    Число простудных заболеваний на 100 работников промышленного предприятия за период с 1999 по 2006 год составило:

Годы Число заболеваний на 100 работающих
1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

 57

58

64

48

36

57

44

49

    Произведите выравнивание показателей динамического  ряда. 

    Таблица динамики заболеваемости с 1999 по 2006 год

годы число заболевших на 100 работающих Абсолютный прирост Темп роста Темп прироста 1% прироста Показатели  наглядности
1999 57         100
2000 58 1 101,7544 1,754386 0,57 101,7544
2001 64 6 110,3448 10,34483 0,58 58
2002 48 -16 75 -25 0,64 62,89655
2003 36 -12 75 -25 0,48 82,75862
2004 57 21 158,3333 58,33333 0,36 57,23684
2005 44 -13 77,19298 -22,807 0,57 68,875
2006 49 5 111,3636 11,36364 0,44 76,87356
 

Сглаживание динамического ряда укрупнением  интервалов и скользящим средним

годы число заболевших на 100 работающих Укрупнение интервалов Групповая средняя Скользящие средние
1999 57      
2000 58 115 57,5 59,66667
2001 64 112 56 56,66667
2002 48 93 46,5 49,33333
2003 36 93 46,5 47
2004 57     45,66667
2005 44     50
2006 49      
 

Результаты  сглаживания методом скользящего среднего

Результаты  сглаживания методом экспоненциального  сглаживания MS Excel

 

#Н/Д #Н/Д
57 #Н/Д
57,7 #Н/Д
62,11 #Н/Д
52,233 8,940211
40,8699 12,93951
52,16097 15,52184
46,448291 14,02726

  
 
 
 
 
 
 
 
 

Диаграмма выравнивания динамического ряда с помощью полиномы второй степени

 

[3] 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Список использованной литературы

  1. Е.В. Иода, Б.И. Герасимов. Статистика, 2004 г.
  2. О.С. Кошева. Основы статистики, 2003 г.
  3. В.М. Зайцев, В.Г. Лифляндский, В.И. Маринкин. Прикладная медицинская статистика. 2003 г.
  4. К.В. Балдин, А.В. Рукосуев. Общая теория статистики. 2009 г.

Информация о работе Виды и форма взаимосвязи между явлениями