Анализ статистических показателей

 

сумма а	сумма b
10	8

, то есть связь между признаками несущественная.

 

Теперь, необходимо найти  коэффициент Спирмена, который измеряет тесноту связи между двумя количественными признаками. Для этого определим ранг каждого элемента:

таблица 1 9

Номер	X	y	Rx	Ry
наблюдения
1	16838,7	213,2	16	9	49
2	13298	125,1	5	1	16
3	12424,3	206,4	2	6	16
4	13580,2	232,4	6	12	36
5	10979,8	175,8	1	2	1
6	15341,8	229,4	13	11	4
7	12655,5	205,5	3	5	4
8	14693,7	203,5	11	4	49
9	15804	245,5	15	13	4
10	13017,3	213,1	4	8	16
11	13663	272,4	8	16	64
12	14770,4	246	12	14	4
13	13592,3	209,3	7	7	0
14	13925,4	218,7	9	10	1
15	15358,2	252,7	14	15	1
16	14547,7	184,1	10	3	49
итого					314

 

Из полученных данных, найдем коэффициент Спирмена:

 

 

Таким образом, из результата видно, что связь между признаками умеренная.

 

Далее, необходимо найти  параметры уравнения линейной регрессии, т.е. параметры а₀ и а₁ для уравнения y_x=a₀+a₁x

Итак, найдем нужные параметры (коэффициенты) а₀ и а_1, решив следующую систему уравнений:

 

Подставляя нужные значения из таблицы, получаем:

 

 

 

Таким образом, получили параметры  уравнения линейной регрессии:   

И общий вид уравнения  линейной регрессии будет выглядеть  так:y_x=214,56+0,0000010x

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Часть 3: «изучение и анализ рядов динамики»

Таблица 13.43: производство дверных блоков

 

Расчет показателей на примере 2001 и 2002 годов (2000 – базисный год):

1. Абсолютные приросты. 

 

 

2. Темпы роста.

 

 

3. Темпы прироста.

 

 

4. Абсолютное значение 1%

 

5. Средний абсолютный прирост.

 

6. Средний темп роста.

 

7. Средний темп прироста.

 

Вывод: производство дверных блоков до 2006 года равномерно росло, но после 2006 года происходили резкие скачки производства: до 2009 года скачкообразно росла, а затем в 2009 году резко снизилась. В целом прослеживается тенденция к росту производства дверных блоков, что видно из темпов роста и прироста (как цепных так и базисных). В среднем производство дверных блоков увеличивалось на 406,33 тыс.кв.м., что составляет 7,2%. Данное явление может быть связано с наступлением экономического кризиса в стране.

Аналитическое выравнивание.

 

 

 

 

 

 

Прогноз на 2012г.

Прогноз на 2013г.

Прогноз на 2014г.

 

 

Вывод: так как коэффициент вариации равен 22,34%, что не превышает 33%, следовательно то колеблемость признака в совокупности слабая, значение средней типично.

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

Проведенное исследование позволило  решить основные статистические задачи, возникающие в процессе исследования того или иного статистического  исследования. Результаты и выводы по каждому типу исследований в работе представлены были отдельно, в каждом разделе, посвященном решению различных  практических задач. Поскольку данная работа не ставила своей целью  проведение целостного анализа только одного социально-экономического процесса, то и сделать обобщенный вывод  по ее завершению нельзя. Можно лишь сказать, что для выполнения различных  статистических исследовательских  задач, необходимо знание и, как следствие, применение всего множества статистических формул и расчетов, посвященных разным темам. Таким образом, данная работа является прекрасной возможностью отработки статистических исследовательских навыков и умений, и возможностью совершенствования своих личных познаний в области статистики.