Анализ рынка транспортных услуг

2) Среднее линейное отклонение – среднее из абсолютных значений отклонений отдельных вариаций от их средних. В данном случае применяется взвешенная формула (6).

                                                                 (6)

Сначала найдем 

=6,123  ( по формуле 6)

3) Среднее квадратическое отклонение – это обобщающая характеристика размеров вариации в совокупности. Применяем взвешенную формулу (7).

                                                                            (7)

7,28

4)Коэффициент вариации                                         (8)

 Коэффициент вариации  имеет критически допустимое  значение 33%:

если  10%, то колебленность признака слабая.

От 10 до 20% - колебленность  умеренная;

от 20 до 33% - колебленность  высокая.

14,36%     

5) Коэффициент осцилляции– показывает относительную колеблемость крайних  значений признака относительно средней:

        (9)

Вывод:  изучаемая совокупность является однородной, так как 14,36% < 33%, колебленность признака умеренная.

2.5. Корреляционный анализ. Изучение тесноты связи.

 

Построим корреляционную таблицу (таблица7) – это специальная комбинационная таблица, в которой представлена группировка по двум взаимосвязанным признакам факторным и результативным. Воспользуемся Приложением №5

Таблица 7

Статистика  дорожно-транспортных происшествий и пострадавших в них (на 100000 человек населения); (2002 год)

 

№	Название федерального округа РФ	Число происшествий , x	Пострадало в происшествиях, чел., y	xy	x	Y
1	Центральный	135,15	27,75	3750,41	18265,52	23,39
2	Северо-Западный	135,25	20,93	2830,78	18292,56	23,4
3	Южный	91,7	20,11	1844,09	8408,89	20,6
4	Приволжский	114,42	21,74	2487,49	13091,94	22,06
5	Уральский	144,02	22,15	3190,04	20741,76	23,96
6	Сибирский	114,25	22,65	2587,76	13053,06	22,05
7	Дальневосточный	137,35	23,64	3246,95	18865,02	23,53
	Итого:	872,14	158,97	19937,52	110718,75	158,99

 

Изобразим графически (рисунок 3) связь  между двумя признаками – числом происшествий и количеством пострадавших в них человек.

 

Рисунок 3. Связь  между числом дорожно-транспортных происшествий и количеством людей, пострадавших в них.

 

Связь между двумя  показателями прямая, так как при увеличении значения числа происшествий - (x) увеличивается количество пострадавших – (y) и частоты расположены по диагонали с верху вниз. Чем теснее точки, тем сильнее связь.

Форма связи – линейная, что видно из рисунка 3.

 

Уравнение регрессии (13):          y= a +a x                         (13)

a - коэффициент регрессии, который показывает на сколько в среднем отклоняется величина результативного признака (y) при отклонении факторного признака (x) на единицу.

Для определения параметров уравнения регрессии a и a будем использовать метод наименьших квадратов.

                              

                                                                               (14)

 

 

 

 

                       

 

       

Т.о. уравнение регрессии (15):      

                                                   y=14,74+0,064x                          (15)

Определим теоретические  значения (Y) в таблице 10 .

 Проверим адекватность уравнения регрессии, то есть степень соответствия фактических и статистических данных. Форма связи установлена. Теперь выясним, на сколько же она тесна. Для установления теснота связи применяется объективно-числовой показатель парный коэффициент корреляции (16) – эта формула применяется при линейной связи.

                                                                                (16)

 

124,591                22,71

 

r= 0,473 (по формуле 16)

 

r=0,473<0,7 – связь средняя.

Определим теоретические  значения (Y) в таблице 7 и построим уравнение регрессии теоретическое – рисунок 4.

Рис. 4 Зависимость  между числом дорожно-транспортных происшествий и числом пострадавших в них.

2.6. Расчёт абсолютных и относительных показателей динамики.

 

 По данным ряда (Приложение 4) вычислим: абсолютные приросты, темпы роста и прироста (цепные и базисные), средний уровень ряда и средний за период темп роста и прироста. Результаты вычислений оформим в таблицах 8, 9. Изобразим статистическую кривую динамики ряда на рисунке 4.

Таблица 8

Перевозка пассажиров на железнодорожном транспорте (в млн. чел.)

годы	Перевезено пассажиров (млн. чел.)	Абсолют. прирост, млн. руб		Темпы роста		Темпы прироста
		цеп	баз	цеп	базис	цеп	базис
2001	2372	-	-	-	-	-	-
2002	2324	-48	-48	97,9763912	97,9763912	-2,023609	-2,023609
2003	2062	-262	-310	88,7263339	86,93086	-11,27367	-13,06914
2004	1833	-229	-539	88,894277	77,2765599	-11,10572	-22,72344
2005	1418	-415	-954	77,3595199	59,7807757	-22,64048	-40,21922
Итог	10009

 

 

 

Таблица 9

Перевозка пассажиров на железнодорожном транспорте (в млн. чел.)

 

годы	Перевезено пассажиров, млн. чел.	Абсолютное значение 1% прироста
		цеп	баз
2001	2372	-	-
2002	2324	23,72	23,72
2003	2062	23,24	23,72
2004	1833	20,62	23,72
2005	1418	18,33	23,72
Итог	10009

 

 

 

Рисунок 4. Кривая ряда динамики представленного в таблицах 8, 9.

 

Абсолютный  прирост – характеризует размер увеличения или уменьшения изучаемого явления за определённый период времени. Он определяется как разность между данным уровнем и предыдущем или первоначальным. Уровень, который сравнивается, называется текущий, уровень с которым сравнивается, называется базисным. Если каждый текущий уровень сравнивают с предыдущим получают цепные показатели (17), если текущие уровни сравнивают с начальными – базисные показатели (18).

                                                                                             (17)

                                                                    (18)

 

Темп роста - это отношение данного уровня явления к предыдущему или начальному, выраженное в  %. Темпы роста исчисляются как отношение текущего уровня к предыдущему и называются цепными(19), а к начальному – называются базисными(20).

                                                                                           (19)

 

                                           %                                                  (20)

Темп прироста – это отношение абсолютного прироста к предыдущему или начальному уровню, выраженное в %. Темп прироста можно рассчитать по данным темпа роста, для этого надо вычесть 100 из темпа роста или 1 из коэффициента роста.

                           (Цепная)                                           (21)

                           (Базисная)                                              (22)

Для характеристики  темпов роста и прироста в среднем  за весь период исчисляют средний темп роста и прироста.

Абсолютное  значение 1 % прироста – это отношение абсолютного прироста к темпу прироста (23).

                                                                                        (23)

Средний коэффициент  роста определяется по формуле (24).

                                                                                                 (24)

где - начальный уровень ряда,

      - конечный уровень ряда,

       n – число членов ряда динамики.

Средний темп прироста равен среднему коэффициенту роста минус 1.

Вычислим  средний уровень ряда. Так как у нас интервальный ряд с равностоящими уровнями, то средний уровень ряда определяем по формулу (25)

                                                                                     (25)

Вывод: Рассматривая абсолютный прирост, можно отметить 2004 и 2005 года с низкими значениями, более того  в эти года этот показатель значительно снижался. Рассматривая темпы роста, можно сказать, что все значения этого показателя отрицательные.

2.7. Относительные величины

Относительные величины – это соотношение двух сопоставимых абсолютных величин. При этом числитель – сравниваемая величина, знаменатель – база относительного сравнения.

1. Относительная величина структуры – характеризует удельный вес составных частей в общем итоге. Эта величина применяется при изучении сложных явлений, распадающихся на ряд групп или частей для характеристики доли каждой группы в общем итоге.

Воспользуемся Приложением 4. Проследим удельный вес трамвайного  транспорта за определённый период времени  в общем итоге.

2001 год:                   =0,207

        2005 год:  =0,193

Вывод: доля трамвайного транспорта за 2001 год выше, чем в 2005 году.

2. Относительная величина координации характеризует отношение частей данной совокупности к одной из них, принятой за базу сравнения, т. Е. показывает, сколько единиц одной группы приходится в среднем на 1, 10, 100 единиц другой группы изучаемой совокупности. В качестве базы сравнения принимается та часть совокупности, которая вносит наибольший вклад в явления.

     Воспользуемся  Приложением 4 (данные за 2005 год). За базу сравнения примем автомобильный  транспорт (23185 млн. чел.)

Железнодорожный – автомобильный:

                                               =0,061

Трамвайный – автомобильный:

                                        =0,32

Троллейбусный – автомобильный:

                                        =0,38

Вывод: В 2005 году на 100 пассажиров, перевезённых автомобильным транспортом приходится 6 пассажиров, перевезённых железнодорожным, 32 – трамвайным и 38 троллейбусным.

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

В данной курсовой работе:  проводилось исследование рынка транспортных услуг, то есть была собрана информация о транспорте  и конкретные данные необходимые в дальнейшем для расчетов. Второй этап - изучение и анализ данных, характеризующих рынок транспортных услуг, то есть осуществлялись статистические расчеты, для того чтобы выявить следующие закономерности.